大数据是企业获得竞争优势的关键方式

    作者:蒙光伟编译更新于: 2020-07-06 16:02:50

    数据管理是企业获得竞争优势的关键方式。大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

    企业级的数据管理平台对于数据驱动的组织获得或保持竞争优势至关重要。

    据云数据管理公司Rubrik委托IDC进行的最新研究。该研究的重点是数据蔓延以及IT组织如何准备应对。

    IDC发现,超过80%的IT领导者表示数据蔓延是其组织今天必须解决的关键问题之一。

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    什么是数据蔓延?

    数据蔓延(Data Sprawl)是指企业每天产生的大量数据和各种数据。随着越来越多的操作系统、数据仓库、各种BYOD(自带设备)设备以及企业和移动应用程序的出现,数据的激增正成为一个企业普遍面临的问题。

    数据蔓延主要带来两个问题:

    从您的数据中获取价值。一个问题是数据分布在许多数据存储中,以及不同的设备和服务器上。这使得从数据中获取价值变得异常困难。如果您的数据可能存储在多个位置,或者位置重复,并且格式不同,那么如何执行全面的分析?您将如何在一个地方收集所有这些信息?您如何将数据转换为类似的格式,以便比较?

    安全。数据蔓延也会产生安全问题。BYOD在劳动力中的激增意味着必须保护端点,即使数据通过一系列设备离开您的网络也是如此。但是,由不同部门维护的服务器和数据存储呢?这些系统安全吗?他们都遵循相同的合规要求吗?将数据从一个系统移动到另一个系统时,是否会删除个人身份信息(PII)?数据在跨系统共享时是否加密?这些都是数据蔓延所放大的安全问题。

    考虑到企业需要管理的数据量有望每两年翻一番,IDC分析师预测,管理数据蔓延的挑战将越来越复杂。

    分析师指出,随着IT领导者加速其数字化转型计划以度过COVID-19危机,他们认识到云是其IT基础架构的重要组成部分,并且在管理数据蔓延方面将是关键的投资领域。

    当领导者寻求利用数据获取业务洞察力时,数据中心整合和云迁移将成为他们在市场中脱颖而出的战略核心。

    研究表明,通过整合数据中心并采用云优先策略,组织可以实现更高效的IT架构并降低企业风险,并利用云部署的灵活性和可扩展性。

    实际上,IDC已发现70%接受调查的CIO具有云优先应用部署策略。但是,很少有组织拥有有效且高效的企业级数据管理策略和平台来充分利用其数据的潜力。

    随着有价值的数据通常分布在数据中心、私有云和SaaS应用等公共云位置以及边缘(包括远程位置、端点设备和专用IoT设备)的边缘,这些挑战将继续增长。

    Rubrik首席技术专家Chris Wahl表示:“随着企业组织生成的数据量不断飙升,强大的由策略驱动的数据管理平台对于企业成功至关重要。

    “许多组织在采用云策略时仍在努力管理和保护数据,这只会加剧数据碎片化问题。”

    IDC研究总监Phil Goodwin说:“有价值的数据现在通常分布在多个物理位置和不同的存储库类型中。这就造成了数据散乱和碎片化的问题,这意味着适当的利益相关者无法访问或不知道在哪里可以找到正确的数据来做出明智的业务决策。

    “因此,他们无法最大程度地利用其数据。它还阻碍了强大的AI、机器学习、分析和法规遵从等解决方案,而这些解决方案需要企业可视性以实现最佳运行。”

    IDC和Rubrik还研究了企业可以采取哪些措施来最大程度地利用数据杠杆来获得更好的业务成果。分析师发现,IT组织仍在努力利用其数据的价值,这可能会严重影响其利润。

    实际上,据IDC称,没有进行企业范围的数据管理解决方案进行调查的组织所产生的运营成本要比其创新的同行高66%,上市速度要慢67%。

    相比之下,数据管理领域的领先创新者的收入增加了69%,利润增加了57%。这些领先的组织还提高了72%的客户满意度,并能够部署62%的新产品和服务,这表明在市场上持久领导地位的潜力很大。

    IDC还发现组织没有做好管理数据增长的准备,而将重点放在此处可以改善业务成果。研究人员指出,虽然企业了解数据管理的重要性,但大多数企业仍未做好足够的准备来应对未来的数据挑战。

    例如,有44.5%的受访者认为,如果他们的组织继续采用目前的数据控制和管理方法,那么从两年后开始,数据蔓延将成为一个重大或灾难性的问题。

    此外,只有9.2%的组织具有单个集中式数据管理系统或平台。组织管理和生成的数据量只会继续增长,因此,今天没有制定合理数据策略的组织将无法应对与数据蔓延和碎片化相关的未来挑战。

    IDC还指出,云对于数字化转型至关重要。 60%的受访组织已完成或开始了数字化转型计划,以变得更加以数据为驱动力并提高数据利用率。

    云计划对于这些数字化转型计划至关重要,IT团队将对云计算(私有、公共,混合和多云)的投资列为最高组织优先事项。

    尽管组织可能会寻求通过过渡到多云生态系统来实现其当前环境现代化的方法,但大多数组织仍在这样做方面面临重大挑战。

    IDC指出,组织应寻求云优先的解决方案,以帮助他们有效地应对这一转变。分析师还建议在寻求一种技术解决方案时寻求以下要素,这些技术解决方案可减轻数据泛滥的风险,面向未来的IT环境并改善数据管理创新:

    整合的平台、集中的策略引擎、元数据管理、API驱动的可扩展性、以及搜索、提取和分类数据的能力。

    最终,IDC指出,数据管理解决方案可带来积极的业务成果。分析师表示,接受调查的IT组织确实拥有更复杂的云数据管理策略,他们已经在收获收益。

    具体来说,员工的生产力提高了24%,员工将更多的时间花在了新计划上,而不是浪费在应对固有问题。

    此外,具有现代化数据环境的企业的计划外停机时间减少了59%。数据管理创新的领导者还能够从战略上利用元数据智能,从而使他们能够洞悉数据的变化方式、访问者、数据的存放位置以及数据是否兼容。

    通过以统一的方式跨孤岛接收、索引和访问数据,组织能够通过固有的不变性来限制敏感数据暴露的风险,简化整个环境中的数据管理,并从其数据中获取关键的见解。

    领先的创新者最终通过战略性数据管理创新来利用数据来打乱新市场并获得竞争优势,包括将数据整合到一个平台上,部署智能策略引擎、自动化工作流以及部署应用程序和策略以简化数据治理。

    随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

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