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中年|希捷《数据新视界》：让数据价值归于“原点”( 二 )


IDC在另一份《释放数据资本的力量：加速数字化转型》的报告中指出：数据是新型数字经济的核心 ， 但成功的运营主要还是取决于企业如何感知从边缘到核心再到云的整个环境并管理数据 ， 如何以接近实时的方式分析数据并从数据中进行学习 ， 然后根据获得的见解采取行动 ， 以影响业务成果 。
而与希捷的理念如出一辙 ， 《数据新视界》的发布 ， 本质上也是唤醒企业对数据价值的重新定义 ， 将数据真正看做是一种“资产” ， 从加强运营数据起步 ， 将五大阻力逐一打破 ， 树立以数据为中心的数字化战略 。
数据扩张与多云时代
过去的几年 ， 新兴科技每年都会产生一个核心的驱动 ， 比如云、AI、区块链 。 2020年的技术关键词 ， 显然是从2019年开始正式商用的5G 。 而5G的成熟势必会带来边缘的革命 ， 更多的终端设备 ， 会带来更巨量的数据 。
除了数据量的变大 ， 5G带来的另一个衍生结果 ， 就是数据的多样性 ， 高带宽和低延迟 ， 必定会催生大量新的应用 ， 这会让视频、图片和语音等非结构化数据 ， 成为未来数据增长的主流 ， 也会对企业的数据管理造成新的压力 。
中年|希捷《数据新视界》：让数据价值归于“原点”
本文插图
《数据新视界》也发现 ， 边缘存储数据的增速比核心存储数据的增速快 。 平均而言 ， 企业定期从边缘向核心传输的数据约占36% 。 两年后 ， 这一比例将增至57% 。 同时 ， 立即从边缘传输到核心的数据将从8%增长到16% 。
为适应这种增长 ， 数据管理必须支持更重要的数据流动——从终端到边缘 ， 再到公有云、私有云或者行业云 。 对企业来说 ， 这现实的问题变成了 ， 在边缘需要更多的数据存储和计算 ， 这会让边缘的数据存储和缓存之间的界限有可能变得模糊 。
事实上 ， 随着企业上云速度的加快 ， 越来越多的企业将无法忽视多云环境下数据管理的难题 。 《数据新视界》在针对中国企业的调查中显示：中国的行业云比重也将从目前的24% ， 提升至2年后的42.7% ， 多云的比重将从目前的35.3% ， 提升到2年的48.7% 。 从中国市场的反馈可见 ， 多云正成为大部分企业未来的选择 。
多云对于用户而言 ， 不仅是多个公有云并存 ， 还可能有公有云和私有云混合的场景 ， X86和新架构的混合 ， 核心和边缘云的融合架构 ， 因此 ， 如何在一个混合多云的架构下 ， 处理好多样性的数据管理 ， 将是企业在未来几年最重要的思考 。 《数据新视界》的调查数据也证实 ， 当前企业有最大的比重认为未来两年在多云中管理数据是“具有挑战性”的 。
让数据在安全的前提下“活”起来
笔者认为 ， 数据与“数据”之间 ， 也有着本质的区别 。 数据不仅有大和小的区别 ， 也有快与慢的不同 ， 更有活和死的差异 。
数字化时代的商机稍纵即逝 ， 如果不能更快速、更灵活的分析数据 ， 挖掘数据 ， 让数据“活”起来 ， 就很难实现真正意义上的“数据之美” 。
《数据新视界》认为 ， 对企业来说 ， 数据是宝贵的无形的资产 ， 企业希望拥有一个充满活力的数据湖 ， 不断从各个途径吸收新数据 ， 进行分析 ， 从而获得有用的洞察 。 没有企业希望它们的数据湖变成一个数据沼泽 。
中年|希捷《数据新视界》：让数据价值归于“原点”
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比较遗憾的是 ， 大多数企业往往只是收集数据 ， 然后悉数抛进大型存储 。 既不理解数据 ， 也很难利用这些数据 ， 并从中获取智慧 ， 毕竟数据价值的本质 ， 是赋予应用智能的能力 ， 收集数据很容易 ， 获取数据智能却很难 。 要知道 ， 在中国 ， 14亿左右的庞大人口产生海量数据 ， 人工智能是重要的战略 ， 并得到国家政策层面的大力支持 ， 可见其背后的数据价值是何等重要 。


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