云数据：休眠数据的新曙光

0312沉睡数据的崭新曙光内容提取数据值更多数据意味着更多价值……但也意味着更多问题 沉睡数据的崭新曙光事实上，Accenture的研究表明，目前只有25%的组织正在实现其数据和分析项目的潜力。对于那些希望利用数据力量进行重塑的公司而言，数据期望与现实之间的鸿沟仍然很宽。为什么？更多数据意味着更多价值……但也意味着更多问题但当今的企业数据运行在完全不同的规模上。在过去十年中，数据量呈指数级增长，而云持续不断地向更多组织开放更广泛的高级数据能力——尤其是人工智能（AI）和机器学习（ML）。并且，直到公司弄清数据，AI才能发挥其全部潜力。The数字核心成为竞争优势的主要来源。它通过跨企业的互操作系统集，利用云计算、数据和人工智能的力量，从而实现新能力的快速开发。每家企业都知道数据对管理日常企业运营、做出关键决策、预测未来以及报告企业健康状况有多重要——而且一直都很重要。结果是什么？数据已经成为企业全面重塑的关键驱动力。但这并非没有代价。数据环境变得复杂得多，难以管理。对于大多数企业来说，挖掘数据的潜力价值——也就是我们所说的数据内在价值——变得更加困难了。企业全面革新是一种刻意策略，旨在为组织以及它们大多数所处的行业设定新的绩效前沿。以强大的数字核心为中心，它有助于推动增长和优化运营。 为什么数据渴望与现实之间的鸿沟仍然很宽数据更复杂。数据仍然孤立。沉睡数据的崭新曙光公司经常发现自己无法大规模控制和管理工作，这意味着他们无法将其投入运行并利用数据来实现战略目标。数据被困在职能隔间和系统中——包括商业现货系统和定制系统。这些隔间阻碍了他们捕捉、处理和从当今多样的数据类型中提取价值以及敏捷地提供洞察力的能力。大部分新产生的数据与传统企业系统处理的数据不同。例如，数据越来越多地被创建和使用在边缘。这份数据包括从物联网传感器数据到用户创建的数据，再到虚拟元宇宙环境中的非结构化交互数据，以及为了使机器学习模型得以运行而创建的合成数据（或人工创建数据），还有专门用于编目和管理其他企业数据的元数据。在企业中，30%的数据将是合成数据，它作为真实数据的替代方案被生成。3企业必须有效管理当今的复杂性，否则将面临数据利用不足的风险。企业数据格局正以难以想象的速度和规模扩展。例如，谷歌处理超过1亿吉字节的互联网数据来索引和提供网络搜索结果。1到2025年，全球每年将产生超过180泽字节数据（相当于大约65亿年高清视频）。到2025年，预计全球每秒将产生7.0拍字节（比2021年的每秒2.7拍字节数据有所增加）。2事实上，埃森哲的研究显示超过一半（55%）的受访者承认他们不能总是将数据从其来源追踪到其消费点。此外，对数据治理的信任普遍缺乏。只有9%的人表示他们“完全”为用户提供多种安全的接口选项来消费数据。而且只有18%的人表示他们“总是”在入口点验证数据以确保坏数据不会向下蔓延。 根据 Accenture 的研究，然而，近三分之一的 (31%) 高管认为他们的组织在利用实时数据（例如传感器、在线活动和 POS 等其他系统生成）方面“完全无效”。对于传统报告和分析，周期性及汇总数据（分析数据）通常足够，甚至更可取。但对于人工智能和机器学习应用，需要更快地访问运营数据。随着数据的应用从分析过去和预测未来扩展到在当下做出决策，企业需要能够将分析数据集增强更多实时细粒度的运营数据——用于训练人工智能模型，在实时工作流程中实现人工智能导向的决策等等。 版权所有 © 2023 埃森哲。保留所有权利。4随着企业越来越多地寻求超越其第一方数据限制的运营和竞争优势，快速、安全地并以多种形式共享数据的需求日益增长。这包括第三方许可、联盟或与上游/下游价值链合作伙伴的直接共享。这增加了快速导入、导出和以充分考虑所有权、血缘关系、质量和使用权利及政策的方式整合高质量数据的需要。然而，仅12%——不到十分之一——的安永调查受访者表示，他们的组织在数据连接性和互操作性方面“高度成熟”。 解锁数据价值新境界 沉睡数据的崭新曙光解锁数据价值新境界这些挑战不会消失。直到企业能够有效管理当今的复杂性，大量数据仍将保持休眠和/或未被充分利用的状态。如今，交易数据以商用现货和定制系统两种形式被困在功能孤岛中。因此，在过去，分析通常是功能性的或部门性的（例如，营销支出优化、供应链效率、金融风险分析）。同时，更灵活的市场进入者正在寻找新方法，以从当今的数据格局中获取更多价值。企业迫切需要回应。企业依靠人力、智能和金融资本成长和竞争，并继续投资以创造价值。现在有一种新的形式我们建议？将数据视为一种企业资本，是数字时代财富和价值创造的关键。4 资本——数据——对于企业在数字时代生存和发展至关重要。这就是为什么每个企业需要更策略性和纪律性的方法来获取、增长、精炼、保护和部署数据。这个由云启用的新世界是跨职能的企业级分析，依赖于存储在基于云的仓库或数据湖中的数据。跨职能整合将来自不同隔间的相关数据带到云端，这样公司就能将它们整合到一个协调的视图中，并利用先进分析进行趋势分析和关联。打破数据孤岛才能释放价值，因此所有数据可以在一个地方或通过分布式计算策略（如数据网格）一起分析——这是企业启用高级人工智能/机器学习的先决条件。 版权所有 © 2023 埃森哲。保留所有权利。挖掘数据内在价值的全部潜力，始于唤醒企业数据使其脱离沉寂状态——释放那些等待被开发的巨大潜在价值。 沉睡数据的崭新曙光本报告的重点当今的数据中蕴藏着大量尚未挖掘的内在价值。为了提取这些价值，企业需要制定周全的数据迁移策略，构建基于云的现代企业数据平台，并拥有一套值得信赖、民主化和可重用的数据产品，以提高效率并加快洞察。事实上，我们推荐的建筑选择——可以说是一种唾手可得的方案——是将所有数据从隔离的事务性系统迁移到集成化仓库，以便所有数据能够在同一地点高效分析。下一步是通过利用不断扩大的预制云端人工智能服务目录（包括基础模型）来扩展数据价值。基础模型，包括大型语言模型（LLM），是由大量数据构建的预训练强大模型，并准备好为各种各样的下游任务进行微调。现在企业需要更进一步。要在云端构建以数据和人工智能为中心的强大数字核心，他们应该考虑三个新的战略目标：01.数据平台：提取内在价值每项目标都建立在上一项的基础上，每一步都提升了可达到的价值。但一切都要建立在与正确数据基础之上。这意味着要专注于第一个目标：提取数据固有的价值。在本文的其余部分，我们解释实现这一第一个目标的方法。这些应用可以解决特定行业问题，并实现更快速的价值激活。02.AI基础：加速价值 版权所有 © 2023 埃森哲。保留所有权利。终极目标是要创造指数级影响力，并将数据智能嵌入到企业的数字核心以及整个企业中——通过快速的人工智能/机器学习实验、更快的生产路径，以及一个完全成熟的、用于获取、增长、优化、保护和部署数据的方法。例如，生成式人工智能作为一类新型人工智能，能够以类似人类的方式生成新内容，这将从根本上改变信息如何被获取、工作如何完成、客户需求如何被满足以及企业如何运营。03.嵌入人工智能：创建指数值 7 1.2.3.一个数据和人工智能层：一个强大的数字核心是企业所有其他战略需求的基础。沉睡数据的崭新曙光它由三层组成，有意集成并利用云：一个基础设施和安全层：一个现代的、基于云的IT基础，设计上自动化、敏捷和安全。一个强大的数字核心放大了数据＆AI在企业重塑中的作用一个应用和平台层：在这里，新的体验和操作方式得以实现—通过现代化的和新定制应用和平台，或是在SaaS上进行重平台化。5当企业数据能够大规模访问时，特定领域的AI赋能的应用和平台为决策生成洞见。这连接并提升了被束缚的数据，帮助企业提出新的问题、找到驱动决策和新产品开发的新答案。 唤醒您组织中沉睡的数据 五分之一 (19%)沉睡数据的崭新曙光公司擅长最大化值从数据数据平台：提取内在价值这些组织相对稀少，代表不足五分之一（19%）的受访者。但它们采取的做法展示了如何发掘数据的内在价值可以用作竞争优势所以，他们做得有什么不同？数据领导者——那些在从数据中获取价值方面最成熟的实践者（成熟度阶段4，参见附录）——通常会协调强大的数据战略与其更广泛的数据生态系统。他们还普及数据，创建以用户为中心的数据产品组合，这些产品是根据业务的实际结构和运作方式量身定制的。因此，他们能够比竞争对手更快地获得更多价值，并且比同行有更高的实现更好财务绩效的概率。这有助于确保员工能够轻松利用可信数据和分析工具，在接近实时的情况下创建有意义的洞察，使他们能够更好地利用数据固有的价值来开辟新的收入来源，改进组织决策，并提高运营效率。当我们对全球最大的700家组织的C级高管进行调研时，我们发现了一群精英企业——绩效排名前19%的企业——它们在从数据中捕获价值方面表现优异。 未来，我们将继续深化和提升我们提供的大数据洞察能力，探索云生态系统的全部价值，并开启更多创新解决方案的大门。结果？目前超过400 TB的业务数据可用于埃森哲终端用户，我们创建了60多个数据科学项目以及75个预测分析模型。用户执行高容量查询的速度比以前快6倍，并在生产环境中减少了90%的运营事件。版权所有 © 2023 埃森哲。保留所有权利。今天，通过尽职调查和精心规划，全球IT组织已彻底转变其分析平台——降低了管理费用，减少了服务器存储成本，并为我们的员工提供了尖端、先进的分析。 沉睡数据的崭新曙光通过将数据视为产品，我们让信息更容易被我们的员工获取，赋予他们快速探索数据并创建分析洞察来回答业务问题的自主权。这减少了他们对于it团队来交付分析产品的依赖，为每个生产数据的团队提供了更多的所有权和可见性，确保数据掌握在最了解数据的人手中。埃森哲作出了战略承诺，要建立一个现代数据平台在云端——我们需要构建强大的数字核心的关键部分，以使我们的业务更具智能驱动性。 11 提取数据内在价值的六项关键实践 3. 产品化：将数据视为产品发布：分享数据——新的标准 6。2. 扩展：将数据思维扩展到云连续体1. xtricate：打破数据孤岛 E4. 自动化：采用数据为代码版权所有 © 2023 埃森哲。保留所有权利。5. 民主化：让高质量数据产品惠及大众六项关键实践来提取数据的内在价值我们的研究表明，领先企业采用六项关键实践来最大化数据固有的价值——以数据和人工智能为中心构建强大的数字核心。 13 沉睡数据的崭新曙光解耦：释放数据孤岛中的数据我们研究中表现最好的公司更有可能在云中存储其数据于专业的现代数据平台，概率是2.4倍。在使用任何这些实践之前，实现最佳投资回报率的第一个步骤是将数据从孤岛中解脱出来。这允许所有数据在一个地方一起进行分析，使企业准备好激活更高级的AI/ML。在预期能够生成内容和类人体验的更高级AI的时代，其重要性更高，因为公司的专有集成数据将是使AI发挥作用的关键。它已成为一种普遍的观点，即云的能力使其能够轻松实现这一点。事实上，我们的调查发现： 另一个挑战是，过去，分析更多地着眼于后视镜，而数据的真正力量在于能够确定且自信地展望未来。对于其余部分，公司在期望达到的水平和目前的水平之间存在差距。有显著多数（69%）的人告诉我们，他们预计到2024年将擅长利用云从数据平台中创建价值。然而，只有14%的人认为他们今天就能做到这一点。版权所有 © 2023 埃森哲。保留所有权利。14过去的一个主要挑战是分析功能特定，数据被隔离在零散的、不连贯的ERP、CRM、SCM系统等中，而数据驱动型企业需要跨功能关联数据的能力。 沉睡数据的崭新曙光考虑如何全球制药领导者通过在云端统一数据，完成了重大的商业转型。它始于一项巨大的努力，将所有应用程序和计算基础设施迁移到 AWS。然后，该公司整合并重新架构了其在多个数据库（包括 Oracle、Netezza、PostgreSQL 服务器和 Databricks）上的数据足迹，重新架构了其数据管道，并正因为如此，将数据提升到企业级别并在所有职能范围内使其无缝连接是一种普遍需求。迄今为止，尚未需要拥