本文將會介紹Cloudera和德勤主管Marc Beierschoder以及Cloudera主管Paul Mackay有關“組織在努力從技術創新和顛覆的世界中獲取競爭優勢時面臨的數據挑戰和機遇”的座談記錄。

問題1：組織如何在競爭中脫穎而出？技術在發揮這一優勢方面的作用有多重要？

馬克：

在每個行業中，技術都在推動顛覆性變革，我認為這將激發競爭優勢。我看到影響技術在提供競爭優勢中的作用的三個因素：

• 技術本身不是差異化因素，而是如何使用該技術并將其嵌入到現有流程，產品和服務中。
• 數據隱私保護方法，開源，安全性，靈活性，互操作性，解決方案的簡單性和上市時間目前在技術對競爭差異的影響中起著重要作用。
• 業務對采用技術創新 的速度的關注正給CIO及其團隊帶來明顯壓力。可能需要開發相關技能以保持最新。

保羅：

除了運行其業務所依賴的關鍵任務系統外，CIO現在還需要投資這些新技術趨勢。當前，當一位CIO考察他們的團隊在哪里度過的時間時，在理想的世界中，他們希望該團隊將大部分時間都花在創新和研究新技術上。現實情況是，該團隊的大部分資源（時間，人力，金錢）都花在了其他地方–遺留（但仍然至關重要）的系統上，只是保持亮燈狀態。

以數據和分析為例：組織如何改變平衡以花費更多時間從數據中獲取價值？如果沒有這種轉變，他們就有可能陷入管理系統的混亂之中，這些系統試圖進行收集，過濾，分類和轉換，這些固然是必不可少的，但最終卻要花些時間去實際需要獲得業務價值的工作。

毫無疑問，未來將取得成功的組織是成功利用未來新技術和創新的組織，這些組織不僅改變了他們的業務，而且也改變了他們的勞動力。

問題2：在需要改變思維方式的同時，不僅要關注技術，還要關注技術熟練的員工，您認為組織成功實現變革的主要方法有哪些？

馬克：

快速采用技術和對員工進行再培訓對于提高當今企業所需的IT效率（成本，人員，時間）和創新至關重要。勞動力的再培訓需要專門的學習和技能提升策略。結合敏捷的工作和云計算的趨勢，學習和提高員工技能可以幫助組織專注于創新和業務價值。得益于新的敏捷性和技術靈活性，數月前進行的創新和變更現在可以在數天甚至數小時內實現。如果該項目不起作用，則沉沒成本將降到最低，因為您只需為您在云環境中實際使用的東西付費。這是業務和IT協作的重大變革.

但是，采用云技術有其自身的挑戰。從最初的云設置和與現有技術環境的集成，到現有員工隊伍的思想觀念和文化轉變，所有變更都需要采用專門的變更方法，并由主要利益相關者進行持續指導。

這并不是說您可以一次學習“云”，然后就可以做好準備并為將來做好準備。事情在云中變化非常快-很好！但是，必須了解，遷移到云需要改變組織之前的工作方式，這一點很重要。從人員，成本和技術的角度來看，這是改變思維方式以更敏捷的方式進行項目的想法。只有業務和IT部門共同改變心態，企業才能利用所有創新機會。將這些機會與組織的業務實力聯系起來將推動我們之前提到的差異化。這種開放性，協作性和學習性使組織能夠進行創新，甚至創造新的市場，這對于將來成為成功的“創新者”至關重要。

保羅：

是的，我完全同意。當我們了解組織為何要利用云之類的東西時，最重要的原因之一就是創新。您如何以快速簡便的方式實施技術，而這不一定會帶來基礎架構和其他傳統流程的負擔？您必須弄清楚那部分。毫無疑問，IT專業人員是IT部門最有價值的資源之一，但是，隨著Marc談到的變革步伐如此之快，他們進入該組織所從事的工作正在迅速消失。

為了解決這些問題，組織需要制定一項工作計劃，以允許其團隊提高技能。這需要他們的投資和員工的投資。實施技術確實是其中的“更輕松”的部分，但是改變團隊和改變流程實際上將為您帶來成功。

問題3：一旦技能到位，組織如何通過擁有正確的技術基礎來確保業務成功？

保羅：

最新趨勢是什么，是區塊鏈，物聯網，機器學習，人工智能，自動駕駛汽車……所有這些都是由一件事聯系在一起的：數據。他們正在創建它，使用它來驅動價值，進行流式處理或收集它。因此，數據是一切事物的核心，無論他們是否意識到，所有組織如果希望不僅生存而是繁榮發展，都將由數據驅動。要到達那里，您必須對數據有充分的了解，并且需要能夠快速對數據進行排序，分析和從中獲得價值，無論它來自何處以及使用何種數據。

組織通常必須在廣泛的實踐中表現出色，以確保AI成功，包括戰略制定，追求正確的用例，建立數據基礎以及具有強大的實驗能力。您越快了解當前擁有的數據以及即將出現的新數據，就越容易掌握和傳播這些創新技術趨勢，并以獲取任何價值所需的速度采用它們從他們。

馬克：

企業現在看到的是，通過采用創新技術（例如，諸如神經網絡和深度學習之類的AI），他們可以通過更快地分析和預測來改變其開展業務的方式。借助這些見解，他們可以相應地調整其業務計劃，例如，以大幅降低成本或開拓新市場。主要的挑戰是獲取足夠的數據并訓練和操作AI模型。因此，可以成倍增長的靈活數據基礎是現在和將來獲得競爭優勢的關鍵組成部分之一。

問題4：我們談到了混合云及其在采用這些技術趨勢中將扮演的角色，但這實際上意味著什么？使用私有云，多云和混合云的所有可行策略和方法，您如何知道哪種才是合適的呢？

馬克：

是否選擇私有云，多云或混合云取決于您要實現的目標。如果遵循僅云策略，您將面臨一些挑戰，因為您需要將整個組織從其原有系統轉變為云。以我的經驗，至少在短期內，這類大型程序通常會失敗甚至增加成本。

因此，您應該根據特定的用例和安全考慮選擇您的云策略。然后開始云之旅，以幫助您的組織將這些用例變為現實。組織將需要適應云技術，流程，技能，然后逐步構建可用于云的應用程序。

保羅：

我同意并認為，如果您查看大多數組織，則它們將需要在本地運行某些應用程序，工作負載和數據集，并在云上運行。他們必須弄清楚的是如何以最有效的方式做到這一點。因為如果您突然開始在不同的云中部署應用程序，工作負載和數據集，則會很快建立孤島，而IT部門一直試圖消除的障礙會再次出現。有效解決部署問題的方法是從企業數據策略驅動云策略，從而做出最明智的決策。

市場上將數據的混合云環境稱為企業數據云。在這種情況下，現代數據體系結構需要企業數據云，而現代數據體系結構又是從企業數據策略中得知的。因此，一切都由數據策略的基礎聯系在一起。與以前相比，這是一個改變游戲規則的地方–在這里擁有數據，但不使用它（或無法使用它）及時做出明智的決定。

因此，當我們談論數據的混合云環境時，我們的意思是：如何使用技術平臺在不同位置（公共云，內部部署）之間提供一致性（體驗，安全性和治理），從而提供靈活性圍繞數據和工作負載進行選擇，而無需鎖定和創建孤島。如果您能弄清楚如何在不同位置以安全的方式提供一致性，那么您正在實施一種靈活，敏捷的混合云策略。如果您不使用通用技術平臺，那么您將使事情變得非常復雜，并且突然間，您試圖交付的創新將變得不可能，因為這只會淹沒管理費用。

問題5：讓我們放大一下如何實現這種敏捷性。組織如何著手實施和執行成功的數據和分析混合云戰略？

保羅：

我們將成功的數據和分析混合云戰略定義為在不同位置提供一致性（體驗，安全性，治理），圍繞數據和工作負載放置具有靈活性，而無需賣方鎖定或創建孤島。對于大多數（如果不是全部）組織，企業數據云將為他們提供實施成功的混合云策略的最簡單方法。企業數據云被定義為一種技術平臺，允許您部署到任何云或數據中心（私有，公共或混合模式），提供完整的數據和分析生命周期的功能（從數據流到機器學習） ），并提供一致的數據安全性和治理并且是開放的（從開源技術和API角度來看）。

馬克：

任何公司都不可能立即將所有系統從本地完全轉換為僅云–即使這是期望的目標，混合云自然也將是過渡階段，有時甚至是整體目標。因此，今天所有組織都必須考慮這一點。

隨著混合云帶來的復雜性，對每個云的多樣化知識的需求也隨之而來-這對CIO組織而言是一個越來越大的挑戰。另一個挑戰是在所有環境中都具有集成的安全性和元數據概念。顯然，您不想為每個云提供商開發孤立的安全模型，因此您需要總體上制定一個安全策略，然后將其應用于每個云。我們已經看到客戶采用Cloudera來減輕這種復雜性。這將知識重點從不同的環境轉移到一個平臺上，而無需重新實現當前的應用程序。因此，這是適應混合云策略的一種方法。

問題6：就你們都提到的大型創新項目而言，包括人工智能，物聯網，區塊鏈和自動駕駛汽車，企業成功的關鍵是什么？

保羅：

在董事會討論機器學習，人工智能和區塊鏈時，現實是大多數組織仍未實施數據戰略來解決基礎問題，盡管它們被數據所包圍并且了解其中蘊藏著價值需要找到的。

每個組織都會毫無例外地成為數據驅動的組織，因此您必須快速弄清楚如何組織，分類和從數據中獲取價值，以保持與市場的相關性。首先，您需要一個能夠識別這種轉變并獲得董事會認可的數據策略。然后，您可以在構建功能和體驗時開始探索基本功能，例如數據工程和提取流程，然后轉向更高級的功能，例如ML。

馬克：

以保羅的觀點為基礎，我認為重要的是不僅要關注技術和數據，因為如果使用不當，技術和數據本身實際上并不會帶來任何價值。關鍵是將技術和數據嵌入您的企業戰略，組織和流程中–因為只有將其嵌入，您才能推動業務價值和競爭優勢。

這種競爭優勢的一個例子是，您可以在幾天而不是幾個月內開發新產品并將其交付給線下商店。要確定這些主題，請問自己：

• 什么對您的業務有意義？
• 您希望自己今天不能做的是什么？
• 哪些數據及其洞察力是這些的關鍵要素？
• 這些類別中的優先主題是什么？其次，您如何利用技術在這些主題中獲得價值和見識？

保羅：

同時，如果您不能以安全且受監管的方式進行操作，那么所有這些都完全無關緊要。我們生活在這樣一個世界：規則和法規適用于所有組織，對您的數據的控制和對數據的可見性以及對數據的去向和訪問者的了解與您要嘗試的內容一樣重要。處理這些數據，結果以及您要導出的內容。

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