王剛/文 各行各業(yè)都在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并希望進一步利用人工智能（AI）、機器學習（ML）等新興技術提高運營效率和降低成本。AI和ML算法的持續(xù)發(fā)展推動了機器學習和處理的采用。從金融到電信業(yè)、從制造到零售業(yè)，企業(yè)正以創(chuàng)新的方式利用這些技術來實現(xiàn)業(yè)務轉(zhuǎn)型。

隨著越來越多的行業(yè)在數(shù)字化方面趨于成熟并廣泛采用這些技術，2023年將成為企業(yè)尋求跨業(yè)務職能部署新興技術解決方案的關鍵一年。以下列舉了在未來一年中可能主導業(yè)務重心的三大關鍵趨勢。

趨勢1：將數(shù)據(jù)視為戰(zhàn)略業(yè)務資產(chǎn)

近年來，企業(yè)在開展數(shù)字化活動的過程中產(chǎn)生了前所未有的大量數(shù)據(jù)，并增加了數(shù)字客戶接觸點。這一點在電信、零售、醫(yī)療、制造、保險和金融服務等行業(yè)表現(xiàn)尤甚。隨著5G網(wǎng)絡的部署覆蓋整個地區(qū)，這一數(shù)據(jù)量將繼續(xù)大幅增加。

在亞太地區(qū)，企業(yè)正在或準備更多地利用數(shù)據(jù)，并縮短價值實現(xiàn)時間。數(shù)據(jù)蘊藏著做出關鍵業(yè)務決策所需的寶貴洞察，而最具創(chuàng)新力和最成功的企業(yè)已經(jīng)認識到數(shù)據(jù)是一種戰(zhàn)略資源，因此需要制定相應的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。鑒于每個環(huán)節(jié)都環(huán)環(huán)相扣，該戰(zhàn)略的具體內(nèi)容取決于企業(yè)各自的業(yè)務需求，并不存在一個放之四海而皆準的方法，而需要隨著業(yè)務重心的變化不斷調(diào)整數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。

可以肯定的是，企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略應與企業(yè)的云戰(zhàn)略和業(yè)務重心保持一致，這將有助于企業(yè)通過提高運營效率和挖掘新的盈利來源來創(chuàng)造更大的商業(yè)價值。根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)成熟度調(diào)查的研究結果，在亞太地區(qū)擁有成熟數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的企業(yè)中，有5.97%實現(xiàn)了更高的利潤增長。

各個行業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)只要有合適的工具，就能輕松地從數(shù)據(jù)中提煉出可執(zhí)行的洞察，進而使用這些洞察實現(xiàn)業(yè)務目標或挖掘新的盈利來源。尤其是自助服務功能的出現(xiàn)，企業(yè)不需要具備運維或云方面的專業(yè)知識也能輕松使用。

趨勢2：使用自適應AI系統(tǒng)加快業(yè)務決策速度

隨著實時數(shù)據(jù)處理、流式傳輸和共享需求的增加，推動企業(yè)向數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)轉(zhuǎn)型，我們預計會有更多的企業(yè)投資建設自適應AI系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠頻繁采集大量數(shù)據(jù)，并能迅速適應變化和差異。聚焦中國市場，IDC預計，2026年中國AI投資規(guī)模全球占比將達到8.9%，位列全球第二。

決定勝負的關鍵將取決于預測分析的執(zhí)行速度，以及與這些算法范例相關的成本效益比。企業(yè)若能夠通過合適且可解釋的AI建立信任，以此提高決策的速度和靈活性，則能超越對手脫穎而出。

我們預測企業(yè)將把重心從算法轉(zhuǎn)向可直接用于業(yè)務的預測性儀表盤、可視化、應用等，簡化使用AI系統(tǒng)得出結論的過程。這將幫助企業(yè)領導者迅速了解業(yè)務所受到的影響，并自信地采取行動。

我們一直在與亞太地區(qū)的企業(yè)合作，使用數(shù)據(jù)分析和AI解決方案推動數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策和運營效率優(yōu)化，這些企業(yè)很快就收獲了巨大的商業(yè)利益。例如，新加坡的大華銀行（UOB）使用機器學習進行操作分析，并向整個銀行的用戶提供洞察。大華銀行通過Cloudera數(shù)據(jù)平臺推出存款分析解決方案，保證了該銀行能夠憑借最佳的定價獲得穩(wěn)定的存款，并提供連貫、準確的存款視圖。此舉最終增加了該銀行的收入、降低了風險并提高了生產(chǎn)力。

趨勢3：持續(xù)向公有云和混合云遷移，優(yōu)化部署

圍繞云的政策和云遷移仍然是IT高管的第一要務，使得不同規(guī)模企業(yè)的公有云支出和工作負載量繼續(xù)加速增長。在中國，混合云的采用已成為主流趨勢，根據(jù)Gartner的預測，中國大型企業(yè)機構的混合云采用率在2026年會提高到70%以上。但由于企業(yè)難以有效地優(yōu)化成本，這些支出中有很大一部分被浪費了。

根據(jù)Flexera的《2022年云現(xiàn)狀報告》，許多受訪者估算其企業(yè)在2021年浪費了32%的云支出，相比前一年的30%有所上升。成本優(yōu)化已連續(xù)第六年成為企業(yè)的第一“云”要務，可見企業(yè)應該選擇更加經(jīng)濟有效的戰(zhàn)略以便快速、高效地交付成果，包括： 

通過將更多的工作負載遷移到云端來解放資源，同時提高敏捷性實施數(shù)據(jù)和分析解決方案將一些機器學習工作流程回遷本地，這樣就可以更加經(jīng)濟有效地處理復雜的流程，優(yōu)化合規(guī)、治理和安全方面的云支出

使用數(shù)據(jù)湖倉、數(shù)據(jù)編織、數(shù)據(jù)網(wǎng)格等現(xiàn)代化數(shù)據(jù)架構對于提高各項此類業(yè)務的效率至關重要。除了管理本地和公有云或私有云中的數(shù)據(jù)外，這些現(xiàn)代化數(shù)據(jù)架構還能處理各種復雜的問題，包括與安全和治理相關的問題，并解決IT團隊在企業(yè)數(shù)據(jù)訪問權限方面的擔憂。

企業(yè)可以考慮遷移到能夠管理整個數(shù)據(jù)分析和機器學習生命周期的混合數(shù)據(jù)平臺。這些平臺必須具有開放性和互操作性，這樣才能實現(xiàn)輕松的共享和各種自助功能，比如內(nèi)置共享數(shù)據(jù)體驗（SDX）功能的Cloudera Data Platform（CDP）。這些功能為企業(yè)提供了一個涵蓋所有數(shù)據(jù)的通用元數(shù)據(jù)、安全和治理模式。

總而言之，在擁抱云、邊緣和數(shù)據(jù)能力之前，企業(yè)必須花時間評估他們的業(yè)務流程。這里的關鍵在于確定最適合自身業(yè)務需求的方法和戰(zhàn)略，從而使整個企業(yè)都能從這些功能中受益，而不僅僅是解決具體問題。

（作者系肯睿中國Cloudera大中華區(qū)區(qū)域副總裁）