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       戴爾科技集團布了由 Forrester Consulting 實施的一項全球調研結果。該結果顯示，大多數中國企業正在為數據激增而苦苦掙扎。受制于數據技能、數據孤島、人工流程、業務孤島以及數據隱私和安全等一系列問題，數據不僅沒有為企業提供競爭優勢，反而成為一種負擔。正是這些壓倒了了業務、技術、人員和流程的海量的、高速的、多樣的數據導致了這種“數據悖論”。

　　這一調研結果是基于對45個國家4000多名業務決策者的調查，并結合了戴爾科技集團數字化轉型指數的研究成果，該指數評估了全球企業的數字化成熟度。最新的數字化轉型指數顯示，“數據超載/無法從數據中提取洞見”是中國企業第四大轉型障礙（全球第三），高于2016年的第12位（全球第11位）。

　　1. 認知悖論

　　70%的中國企業（全球66%）認為自己是數據驅動型企業，并稱“數據是組織的命脈”，但只有21%（全球21%）將數據視為資本，并在業務中優先使用。

　　為了澄清這一悖論，該調研列出了對企業數據就緒情況的客觀衡量標準。

　　結果顯示，85%的中國企業（全球88%）尚未改進其數據技術和流程、以及/或數據文化和技能。只有15%的企業（全球12%）被定義為“數據冠軍”，他們積極參與到技術/流程、文化/技能這兩個領域中。

　　2. “想要的超出承受能力”悖論

　　根據研究，68%的中國企業（全球70%）表示其收集數據的速度快于分析和使用的速度，但71%（全球67%）表示他們不斷需要更多數據，超越當前所能提供的能力。這一結果是基于以下數據：

　　· 61%的中國企業（全球64%）在其擁有或控制的數據中心管理大量數據，盡管在邊緣（生成數據的地方）處理數據的好處是眾所周知的

　　· 欠缺數據領導力：73%的中國企業（全球70%）承認他們的董事會仍然沒有積極支持公司的數據和分析戰略

　　· 無法擴展的IT戰略：48%的中國企業（全球49%）正在使用更多數據湖，而不是整合他們擁有的數據

　　因此，數據的爆炸式增長讓工作生活變得更加困難，而不是更加輕松：68%的中國企業（全球64%）抱怨他們的數據過剩，無法滿足安全和合規要求，59%的受訪者（全球61%）說他們的團隊已經被現有數據淹沒。

　　“如今，企業正承受著巨大的壓力，需要通過數字化轉型來加速客戶服務。他們需要在獲取更多數據的同時，更好地挖掘已有的數據。特別是現在，50%的中國企業（全球44%）表示，疫情顯著增加了他們需要收集、存儲和分析的數據量。”戴爾科技集團全球資深副總裁、大中華區數據中心業務總經理朱培蘭表示，“成為數據驅動的企業好比是一段旅程，企業需要的是能與他們一路相伴的專業指導。”

　　3. “只見不做”悖論

　　過去18個月中，按需付費模式不斷擴大，引發了數據優先、數據無處不在的業務的新一波浪潮。然而，將大部分應用程序和基礎設施遷移至“即服務”模式的企業仍是少數。（中國25%，全球20%）。盡管：

　　68%的中國企業（全球64%）認為有機會根據不斷變化的客戶需求進行擴展

　　63%的中國受訪者（全球63%）認為按需付費模式將讓公司變得更加敏捷

　　59%的中國企業（全球60%）預測業務部門將能夠快速簡單地配置應用程序（只需按下一個按鈕）

　　按需付費模式將幫助 84%的中國企業（全球83%）更好地獲取、分析和處理數據，以努力克服以下障礙：高企的存儲成本，未優化的數據倉庫；過時的 IT 基礎設施； 流程效率低下，無法滿足需求等。

　　希望就在眼前

　　雖然企業正苦苦掙扎，但許多已經做好規劃，創造更美好的明天：63%的中國企業（全球66%）計劃部署機器學習來自動檢測異常數據，50%（全球57%）希望轉向數據即服務模式，52%（全球52%）打算更深入地研究性能堆棧，以重新構建他們在未來 1-3 年內處理和使用數據的方式。

　　通過以下三種方式，企業可以將數據負擔轉化為數據優勢：

　　1. 對其 IT 基礎架構進行現代化改造，使其在數據所在的位置、邊緣處滿足數據需求。 這包括使企業的基礎設施和應用程序更接近需要捕獲、分析和處理數據的地方，同時通過保持一致的多云運營模式避免數據蔓延。

　　2. 優化數據管道，讓數據在被AI/ML增強的同時可以自由安全地流動。

　　3. 開發軟件以提供滿足客戶渴望的個性化、集成式體驗。