關於數據驅動型組織，這些觀點恰恰值得深思_風聞
大数据在线-2020-12-03 16:16
數字化是面對不確定性中唯一的確定性。這句名言在今年初的疫情得到了充分驗證。
當疫情對於全球供應鏈產生衝擊與影響時，有些品牌商束手無策、坐以待斃，而另一些品牌商則通過柔性供應鏈來實現產供銷統籌協調，推動產能恢復；有些零售商因為供應鏈斷裂走向倒閉，而另一些零售商則改變營銷模式，通過打通線上與線下數據，逐步實現個性化營銷，減少疫情對業務帶來的影響……
所有這些變化都是基於數據和數字化所帶來的。正如Forrester首席分析師James McQuivey所言：在數字化浪潮中，市場競爭者們都在利用新的平台、工具和關係來參與市場競爭、接近用户，甚至是顛覆舊的商業模式。
因此，我們看到千行百業在進行數字化轉型時，都無比渴望實現“數據驅動業務”，成為一個真正數據驅動型組織。“數據驅動”，短短几個幾個字背後所傳遞的核心含義是：前端業務實現快速響應，海量數據實現價值落地。
事實上，無論是幾年前火熱的數據湖，還是最新的弄潮兒數據中台，都是“讓企業把數據用起來”這個使命下的產物。透過營銷概念的喧囂與熱鬧，反思失敗的案例與各方的質疑，“讓企業與組織把數據用起來和用好”依舊存在着各種挑戰，“數據驅動型組織”將會是一條什麼樣的建設之路？這一次，愛數帶來了它的思考與實踐。
數據驅動為何能打動人心
現代管理學之父彼得德魯克曾言：“如果你不能衡量，那就不能有效增長。”
而一個組織業務和戰略的衡量與決策，在數字化時代下就越來越離不開數據。我們可以看到，那些自誕生伊始就是數字原生的公司，在與實體行業傳統企業進行競爭時，通常是碾壓性優勢。這一幕幕在出行、服務、電商、教育等多個行業屢次上演。
IDC一份報告顯示，未來超過90%的組織都將成為“數字化原生組織”。愛數總裁賀鴻富直言：“數據驅動型組織就是其決策、運營、管理乃至創新，都是圍繞數據來開展，讓數據來驅動這些日常業務，而不是經驗和直覺。”
事實上，數據驅動型組織已經成為上至國家、下到行業的普遍共識。今年，國資委頒佈了《關於加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》，提出進一步強化數據驅動、集成創新、合作共贏等數字化轉型理念。而在這之前，《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》則明確了數據成為新的生產要素。
相關市場數據也證明了這一點。IDC預測，到2024年，全球有51%的IT預算將用於數字化創新或數字化轉型，而中國的比例則將高達70%。中國信通院的《數字經濟發展白皮書（2020）》披露了2019年中國數字經濟規模達到36萬億元，GDP佔比達到了36.2%，同比增長15.6%，遠超其他類型經濟的增長速度，產業數字化正在成為主旋律，中國企業轉向數據驅動型組織的趨勢不可阻擋。
“建設數據驅動型組織是一個長期工作，並且需要企業所有部門參與進來，沒有單個部門可以置之事外。”賀鴻富如是説。
什麼是數據驅動型組織的基石
最近一兩年，很多企業在建設“數據驅動型組織”的過程中，嘗試了數據湖、數據中台等方向，但是效果一般，讓數據中台等陷入很多的爭議之中。在賀鴻富看來，當前的數據中台之所以會受到爭議，是因為並沒有將全域數據納入進來，“全域數據能力是實現數據驅動型組織的基石。”
那麼，如何實現全域數據能力？
賀鴻富認為，全域數據能力的建設，首先應該成為打造數據驅動型組織的長期工作；其次，還要從數據應用和數據架構兩個路徑來進行，從而實現全域數據的能力建設。
所謂全域數據，即包括結構化數據、非結構化數據、機器數據、知識圖譜數據等各種類型數據。結構化數據主要用於記錄業務結果，非結構化數據主要用於記錄業務內容，機器數據主要用於記錄業務過程，而知識圖譜數據則是用於記錄業務活動的內在邏輯。這些不同域的數據可助力一個組織成功實現數據驅動。
對此，愛數的思路是，首先是構建雲中立的數據即服務，實現數據在雲與雲之間的自由流動，將雲設施與數據管理進行分離，企業無論採用什麼樣的雲設施，都可以自己掌握數據權力，實現數據管理主權；其次，從全域數據角度出發，以一系列產品與方案來幫助企業構建全域數據能力，推動企業加速向“數據驅動型組織”躍遷。
“愛數會秉承雲中立的原則，通過‘平台+生態’的戰略，與華為、SAP、微軟等全球頂尖合作伙伴進行戰略合作，並通過國內眾多ISV合作伙伴，來一起推動全域數據能力的建設。”賀鴻富表示。
如何打造全域數據能力
全域數據能力的創新者，這是愛數大數據基礎設施的核心定位。“愛數致力於成為全域數據能力的服務商，來幫助企業打造全域數據能力，實現多模態數據智能的數據驅動。”賀鴻富介紹道。
目前，愛數已經初步構建起來基於AnyBackup、AnyShare、AnyRobot、AnyDATA四大產品線為基礎的一系列方案，可以為企業構建全域數據能力提供堅實基礎。
具體以愛數兩個全新的解決方案來看：非結構化數據中台方案和超可用解決方案。一個是聚焦非結構化數據的整合、治理與洞察，並通過知識圖譜技術，進行數據價值挖掘與數字資產安全管理；另一個則是融合災備與智能運維，實現超出可用性的災備與智能運維一體化。
以當前非結構化數據為例，作為當下是數據爆炸的主力，非結構化數據帶來了從管理到應用的一系列難題，讓廣大用户備受其擾。對此，愛數非結構化數據中台方案通過數據價值挖掘和數字資產安全雙路徑的方式，實現了對非結構化數據從管理到應用的梳理，實現數據驅動的商業閉環。
針對企業最為關注的數據資產安全問題，尤其是隨着海量數據的產生，企業需要對數據資產建立起一套完善的保護機制，確保數據正確性、一致性、完整性。對此，愛數超可用解決方案，融合了愛數AnyBackup災備雲、AnyRobot日誌雲和愛數BCS服務，真正實現實現超出可用性的災備與智能運維一體化，做到1分鐘發現問題、5分鐘定位問題、10分鐘恢復問題。
此外，為了進一步完善自身解決方案，愛數還將在未來五年持續加大研發投入和推進全球化佈局。賀鴻富透露，愛數未來幾年的研發投入佔比將達到30%，並且將持續擴大研發規模。
“數據驅動型組織的打造並非一朝一夕就能實現。未來，愛數將繼續攜手廣大生態合作伙伴，持續幫助用户構建全域數據能力，加速數據驅動型組織的建設。”賀鴻富最後表示。