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      Cloudera報告:企業數據戰略是打通后疫情時代經濟發展的橋梁

      2022/3/8 11:05:04   電源在線網
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        北京,2022年3月3日——企業數據云公司Cloudera近日發布與技術市場研究公司Vanson Bourne聯合編寫的全球研究報告。該報告揭示了企業數據戰略(即覆蓋所有業務線的整體戰略)成熟度與業績之間的相關性,并探討了疫情及其不確定因素對業務的影響。

        研究發現,落實成熟數據戰略至少十二個月的企業機構實現了更高的利潤增長,平均達5.97%。96%的企業高管表示,數據的處理和管理方式對企業業績產生了積極影響;近三分之二(64%)的企業高管表示,成熟的數據戰略提高了企業的韌性。企業高管和IT負責人都認為數據是一種戰略性的業務資源,但他們對操作流程和實施持有不同的意見。

        Cloudera首席技術官Ram Venkatesh表示:“專為混合云和多云環境優化的成熟企業數據戰略能夠產出更好的業務成果。企業之所以將數據視為重要資產,不僅是為了了解當今的持續變化,也是為下一步的發展做好準備!

        阻礙創新的數據生命周期挑戰

        數據可見性仍然是企業面臨的關鍵問題,89%的企業表示,覆蓋全生命周期的集中安全治理和合規,對于數據的處理和管理十分重要。在受訪的IT負責人中,只有12%表示其所在企業參與了數據生命周期中的所有階段,而這為實現企業數據戰略提供了極大的幫助。如果沒有對數據各個方面的完全把控和可見性,企業機構將會缺乏推動創新所需的關鍵能力。

        有效的企業數據戰略仍是關鍵

        雖然企業認識到了企業數據戰略的價值,但卻難以有效實施。實施數據戰略超過一年的企業表示非常有效(63%),實現了更高的利潤增長率。幾乎所有實施了企業數據戰略的IT負責人(91%)都認為目前的戰略是實現業務韌性的關鍵。受訪的企業高管表示,每年由于數據管理不到位、錯失商機導致的平均損失達384,962美元,其中電信行業的年平均損失最高,達6,617,348美元。

        混合云是大勢所趨

        報告預計未來十八個月內企業將轉向混合云。企業高管表示,43.07%的員工2022年將繼續遠程工作,因此企業正在投資基礎架構,以支持混合工作環境。79%的企業希望將其數據和性能分析功能部署在混合架構上。在各種云選項中,多云明顯更受青睞。44%的IT負責人表示在未來十八個月內更傾向于采用多云架構。憑借混合數據云,企業可以快速、輕松地訪問和分析數據,做出更明智的數據驅動型決策,進而有效滿足企業在競爭激烈的商業環境中的創新需求。

        通過從多個來源和地點訪問和管理數據,企業能以可控、靈活的方式發揮混合辦公員工團隊的潛能,同時照常開展業務。幾乎所有的企業高管(92%)都認為,有效運用混合云、多云和本地架構中的所有數據能夠創造價值。這一發現反映了大多數IT負責人(90%)的心聲,他們均表示其所在的企業至少使用一部分云容量來管理數據。大多數人(89%)認為,在數據戰略中部署混合架構的企業將獲得競爭優勢。

        數據帶來的成功超越利潤本身

        數據分析的運用可以為企業帶來許多益處,而不僅僅是增加利潤率或獲得競爭優勢。大多數企業都認識到多元化、公平和包容性(DEI)與企業成功之間有著重要聯系。研究發現,全面的數據采集和分析有助于DEI計劃的成功。幾乎所有IT負責人(96%)和企業高管(95%)都認為數據分析對于確保企業成功有效地實施DEI計劃十分重要,95%的IT負責人和企業高管贊同DEI計劃有助于企業取得成功。擁有有效的企業數據戰略,企業能夠更好地運用數據分析衡量和評估員工多元化計劃。通過對內部多元化的深入了解,企業能夠改善決策、推動創新,并提高員工的工作積極性。

        欲詳細了解《Cloudera企業數據成熟度報告:認識企業數據戰略對業務的影響》,敬請訪問:https://www.clouderacn.cn/campaign/enterprise-data-maturity-research-report.html

        研究方法

        Vanson Bourne在2021年7月至9月期間通過網絡和電話對3,150名公共和私營部門擁有1,000名以上員工的大型企業機構的最高管理人員、高級管理人員或中級管理人員進行了調研。受訪者來自以下十五個市場:澳大利亞、中國、法國、德國、印度、印度尼西亞、意大利、日本、新加坡、南非、韓國、西班牙、阿聯酋、英國和美國。所有采訪均采用嚴格的多層次篩選流程,確保只有合適的候選人才有機會參加。

        此外,Vanson Bourne使用一系列問題和分數來編制《企業數據云成熟度模型》,評估受訪者在當前能力以及數據分析處理方面的成熟度。根據受訪者提供的結果,受訪者所在企業機構被分類為數字領導者、數字采納者、數字評估者或數字落后者。幫助建立該模型的問題主要集中于數據和分析的當前使用、數據和分析使用的倡導方、數據在各流程中的使用程度、企業數據戰略的存在以及企業數據云相關能力的實現程度。

       

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