快鱼吃慢鱼时代,数据流如何成就企业数字化转型?

谈到新经济,人们总会提起一句话,就是这一领域的市场竞争,往往不是大鱼吃小鱼,而是快鱼吃慢鱼。近年来,各行各业都在积极拥抱数字化转型,疫情爆发更是加速了这一趋势,这其实就是在追求成为一条“快鱼”。疫情期间,一些企业通过开展线上业务成功化解危机。他们采用物联网等新技术,并运用收集到的海量数据扩展、增强已有服务,甚至开发新服务。他们意识到,不断增加的数据量是一个蕴含大量商机的宝库。

根据Gartner统计,到2022年将有超过一半的新业务系统开始运用实时数据改进决策,以实现持续的智能化。即时数据处理是提供实时洞察的先决条件,而数据处理速度就成为了竞争差异化的关键要素。许多公司都已经从端到端数据流平台中获益,以中联重科为例,其通过数据流平台,能够轻松获取、存储并处理来自联网机器、内部核心业务系统以及第三方的数据。凭借来自该平台的数据洞察,中联重科还为客户提供了新服务,增值服务营收增加了30%。

实时数据,让企业起来

一般来讲,分析组织数据的默认方式是分批进行。采集的信息会存储到一个数据湖中,然后分析系统通过挖掘数据库,在几分钟或几小时之后产生洞察。这种方式会造成一些重要洞察的获取时间延迟,导致在自动驾驶汽车和健康监测等应用中呈现低效率问题。此外,在孤岛中采集和存储数据以及非结构化的数据治理,限制了各部门的访问和可用性,进而导致了透明度和效率的缺失。由于业务决策的制定需要以清晰完整的企业数据所产生的精准洞察为基础,上述问题将阻碍业务决策。

这就是数据流/动态数据平台的用武之地。具体而言,它能够从企业内外部采集和关联不同来源的数据,从而实现预测性维护等实时决策。Cloudera DataFlow能够帮助企业实时捕获数据,并了解这些洞察对于公司的意义以及应对方法,将遗留问题转化为实时行动。

此外,实时数据流的成本在过去几年中已显著降低,这就为大量应用铺平了道路。上述技术还实现了许多新业务应用,例如零售业分析公司Shoppermotion应用大数据处理和机器学习分析创建物联网解决方案,帮助零售商了解店内消费者行为。凭借Cloudera解决方案,可支持零售商评估每条通道的客流量损失,并预测何时会在收银台出现结账高峰等。

企业数据云,保持数据流动的关键

为了充分发挥实时业务智能的优势,企业机构需要制定明确的企业数据策略。数字化企业的效率依赖于数据驱动的洞察力,但许多企业仍苦恼于如何更好地获取和分析数据,数据管理方法的不足成为了绊脚石。而出现这一现象的主要原因是,遗留数据平台不足以满足如今的实时洞察需求。无论是本地数据平台,还是已经全部迁移至云端的数据仓库,大多数遗留数据平台都缺乏可扩展性和灵活性。随着业务朝着数据驱动的方向发展,IT成本也会持续增长。此外,由于这些数据由新的联网数据源驱动,并可能在各业务流程中进行复杂集成,因此遗留数据平台的架构设计已经无法应对当今实时数据的复杂性。

企业机构需要缩短获得洞察的时间,而包含数据流平台的企业数据云可以帮助企业实现这一目标。企业数据云是一种现代数据架构,它能够通过支持数据使用和分析来释放企业的数据力量和价值,进而推动业务成果。企业数据云有四个主要特点:多功能、混合云和多云、安全可管理以及开放,它能够在数据生命周期的每个阶段进行数据分析,帮助企业从不同来源的数据中提取真正的价值,并转化为实时可操作的洞察。此外,企业数据云的各项功能还可以帮助企业进行边缘到云的数据管理。

目前,越来越多的企业机构将数据分析融入了日常运营中,逐渐成长为数据驱动型企业。随着数据量的迅速扩充,遗留数据架构已无法满足当今企业对速度、灵活性和创新的需求。因此,着重于数据流分析的企业数据云已成为企业战略的关键,它将帮助企业机构在新常态下蓬勃发展,并顺利跨越各种阻碍,成为与瞬息万变的商业环境保持同步变化的“快鱼”。





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