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Gartner田宇数据时代的机会挑战和风险

发布时间:2020-02-11 02:28:38 阅读: 来源:拉链厂家

中云网消息 8月29日-30日,以“数据重构未来”为主题的D-Future七牛数据时代峰会在上海举行。七牛携百名创业明星,技术大咖汇聚国际时尚中心,共话数据发展,探讨行业未来!

Gartner分析师田宇参加并作主题演讲,她带来Gartner对数据时代的观点和研究,从机会、挑战和风险三个层面来讲述。

田宇:大家上午好,会议开到这个时候,我很吃惊,在现场还有这么多的朋友们仍然在现场认真的聆听。我今天想跟大家分享的是来自Gartner的观点和研究。

刚刚很多嘉宾都提到了我们来自信息爆炸的时代,这里面有很多的信息,我就不读出来了,它们是来自国外的网站,数据的流量,数据的存储量现在都在以爆炸式的方式在增长。看看中国的情况,应该说社交、美业、旅游这三个行业为例。移动设备以及互联网技术正在渗透到我们的生活里面,并且对于我们的生活方式产生很大的影响,这个是对于个人。那么对于企业来讲,它会带来哪一些机会呢?这个就是我今天想跟大家分享的,在大数据背景下的信息管理,为了控制时间,我会集中讲三点,第一是机会,第二是挑战,第三是风险。大概三年前,Gartner就提出现在有四种力量在推动技术创新,这四种力量是云、移动、社交和信息。我们不妨来看一下信息和其他三项技术结合起来,在市场上已经发生了什么,并且将要发生什么。可以看出来,信息和移动,就是移动的设备,现在已经从手机、平板扩展到了手表、眼镜,以及未来会有更多的智能穿戴设备,包括物联网,甚至包括一些机械设备,都会成为这个信息的来源,这个使得信息的来源变得无时无地不在发生的,同时信息的交互是随时随地发生的。并且它是跨平台的,需要支持多种设备。不知道大家有没有看外面的演示,这种增强的技术,增加了数据传输的趣味性。把它利用在商业领域,就改变了我们市场营销的方式。包括企业领导看报告的方式,可能在看平板或者是再一个手机上,就把一个重要的决策决定了。

信息与社交,其实通过社交信息分析,大大增强了信息决策的分析能力。我们知道现在很多的企业市场部门,已经开始做舆情的调查。另外小米通过一些社区的讨论,制定产品设计与产品定价。这个是对于一些社交信息的利用。国外的一些,比如对于大数据来讲,可能大家说得很多的是保险行业动态定价,通过对于,现在越来越发展到,通过对于你这个人行为的分析,给你制定一个非常有针对性的保险费率。这其实是大数据的应用。包括前面的很多嘉宾都提到了,对于这个分析的要求,以及分析的能力,现在都有了很大的提高。这个其实,应该说信息给我们提供了很大的机会。由此可以说明,信息本身现在已经成为很重要的资产。这个资产是有价值的。Gartner把它定义为信息经济学。GE三年前提出了工业互联网的概念,其中一个很重要的举措就是成立一个分析软件部门,用来分析它旗下其他企业产生的数据。具体的设备,包括从医疗设备,到飞机发动机,到铁路的机车,包括一些发电的设备,通过对设备的分析,进行预防性的维护,能够提高设备的利用率,以及降低使用成本。这个在财务上都体现出来了。

另外我们可以看到,很多政府希望吸引投资推动经济发展,而发起了开放数据的应用。目前中国在这一块做得稍微靠后一些。但是其实在上海、无锡我们看到了一些非常有益的尝试。政府把它原来的一些数据开放出来,鼓励第三方的公司做一些开发,做一些服务,满足公众、企业的需求。同时增强了政府执政的透明度。这个其实是机会,我觉得可能不需要花太多的时间,第二个我想讲的是挑战。其实从这张图里,我觉得大家能感受得到。包括刚刚我们环节也看到,传统企业和新兴企业会发生理念和认识不一致的地方。我参加了很多,包括创新型企业包括传统企业很多的研讨会,我发现这种冲突还是蛮激烈的。那么这边的这位,如果我们只看信息管理的话,这边这位就是传统企业里面的CIO,或者是IT经理,他们做了多年的信息化建设,他们非常了解企业的战略,以及业务的需求。了解完了业务需求之后,他知道如何把它变成一些具体的业务目标,或者是一些衡量的目标,然后做系统设计,然后做架构。然后把它实现化出来,并且他们知道从哪里去找这些信息。这个就说明传统的信息管理,它是从需求开始,它是自上而下的设计方式,并且它会对于数据的准确度要求非常高。并且充分考虑成本、重复利用。更多的是结果商用的重复度比较高的解决方案。它是以企业为核心,更多对内来看的。

右边是新生力量为代表的,他们是新生流派,大数据管理,互联网新的公司。数据在哪里我也不知道,我也不知道,我去外面找。能做出什么来,我也不知道,我得试。这个是互联网的模式。对于错误的容纳性很高,信息系统的设计是自下而上的,实验室的设计。采用的工具是各种各样的基础工具。更多的是以开源的方式为主。是以市场为核心的。根据我们最近的一个对于全球的CMO,就是市场营销经理的调查分析显示,70%的CMO,希望在自己的公司内部做一些系统分析师,这说明什么?第一他们认为在IT部门治理下的BI部门,没有办法完全的满足市场营销部门的满足,他们需要自己召一些自己的人,不光是用系统内部,用自己企业内部的数据,也从外面市场找一些,比如说搜索的数据,或者是企业外部的数据来解决问题。这个就会对于信息的治理提出了很大的挑战,因为业务部门不会很关注哪一些数据不能放到外面去。这个就形成了一个灰色地带,这部分IT是在阴影里面的,没有人对于它有管制,或者是缺乏管理的这部分。

从目前来看,应该说这两块其实矛盾,或者是冲突还是有一些的。老实讲我们认为这两派观点都对,但是不一定全对,他们未来要产生更大的价值,一定要融合的。这件事说起来简单,但是实现起来有很大的难度。因为我们看到流程上来讲,对于客户的流程,互联网公司为代表的,它更多的是用户自助服务,实时交互式的。但是企业传统的这种流程,对内的流程是批处理的。刚刚有嘉宾说到了,一个项目做一年,甚至更长的时间,投资很大。流程上来讲,这边是小步快跑迭代的,那边是相对来讲比较稳定的状态。另外文化上,传统企业,传统的IT,上一个项目,是只能成功不能失败。但是互联网基本上是摔着跟头长大的。这完全是两种不同的文化。包括人才上,现在我们可以看到,现在互联网公司待遇高一些,吸引了很多人才,无论是从传统企业,还是比如说传统的外企的IT公司,都吸引了很多的人才,传统的IT企业和外企都在抱怨说互联网公司扰乱了人才市场,因为大国企有一个薪资限制的,这个也是我们的国企或者是传统企业,做这种转型面临的一个非常尴尬的现实。如果我们把这个挑战放在一个整体的框架下来看的话,我们认为企业既要满足对传统信息的治理,也要兼顾互联网大数据的需求。第一个要有大局观。

右边是社交的数据企业外部产生的大量的数据,不同的数据需要不同的处理方式。右侧我们认为这些数据是要以试验的心态对待它。客户数据,包括说最核心的财务的整合数据,我们更多的还是以传统的方式来实现比较严格的治理,但是有两点,一点是说每一个系统产生的数据不应该是割裂的,就是我们原来系统做了很多的烟囱,我们大数据背景下不能产生更多的烟囱出来,所以需要一个主数据把不同的数据联系起来。另外我们原来的数据更多的是侧重在定量的数据。现在同一份数据,既有定量又有定性,比如帐单,它是以定量信息为主,但是同时它又是特别好的做目标营销的工具或者是载体。所以我们要看这个信息有不同的属性。

这个是我们希望企业在关注数据的时候,不仅仅是关注它的这些量化指标,就是三个V或者是四个V这样,我们希望企业更多的要把注意力放在一个,使数据敏感性分级,我相信现在无论是说政府行动比较迟缓也好,或者是政府在一些转型上行动慢也好,很重要的一个原因,它对于数据敏感性分级,还处在一个比较原始的阶段,因为我们对于数据的价值,数据的敏感性没有评估,所以使得我们不敢往前迈一步,另外不同数据之间的共享协议。我们讲了很多的,数据本身是一种资产,资产质量怎么来衡量,它跟企业的业务关系到底有多少,我们如何确保数据的质量。这个也是我们长期做信息治理需要考虑的一个问题。

好的,第三点我想讲的是风险,其实风险这个事,可能不需要花太多的时间,因为大家每个人都感同身受,就是信用卡,或者是数据库被拖库,这种问题好象天天都在发生,所以这个数据风险是一直存在的,具体来讲,我们如果简单的看一下,现在数据的来源,很多样化,原来更多的是OLTP这种交易数据。现在更多的有来自于OT的数据,社交的数据,企业外部移动的数据,从存储来看,原来我们就是在企业内部的信息系统,DBIS(音)里面,现在数据的存储可能是在内存里面,大的文件系统里面,一些列式数据库里面,在云里。就是存储方式也很多样化。从IT的管理上来讲,原来是集中式的管理,简单、直接,非常好控制。现在它是一种割裂的方式,必须是联邦式的管理方式。所以这些技术的话,技术是割裂的,这就给治理带来了很大的问题。隐私和风险,刚才咱们国务院发展研究中心的人提到了隐私,以及政策制定的问题。另外风险的话,我不多说了。刚刚我在外面和乌云(音)的朋友聊了几句,我觉得目前大的企业对于风险这一块的重视还有带提高。而且风险,越来越多的设备连到网上,它会带来,这个风险会一直存在的,不会被一个万全的解决方案。

除此之外,我们对于企业有一个建议,成立首席数据官,因为现在数据处在真空的角色。传统的IT部门,其实IT部门的人,他们不认为拥有这个数据,我们更多的是系统对于架构负责,业务部门的人认为有些数据跟我密切相关的,但是我只看中这一块,相对缺乏全局观。需要一个角色兼顾这两者。所以我们建议企业设立首席信息官的角色,我看到阿里巴巴前几年设立了这个角色,互联网公司对于这个意识更超前一些,我们希望一些传统企业能更早的认识到这个问题。后面是一些数据,我就不详细展开了,因为从全球的角度来看,我们看到大数据的投资仍在不断的增加,然后从传统企业接受大数据的情况来看,其实他们所面对的挑战,还是无法决定说这个大数据到底有什么价值,其实就是说,怎么样把技术落地,仍然是一个很大的问题。希望大数据能够解决的问题,最多的还是一个加强客户体验,更多的是在营销那一端。

这个Hype Cycle我相信大家很了解,是Gartner的方法论,就是以IT的技术,当它从公司出来的时候,一直到右侧被市场主流接受,会经过这样一个曲线。这个纵坐标是期望值,它会经历一个由不知道,被越来越多的人关注,但是实际用起来,大家会发现,商业用户会发现不太好用,因为这个需要越来越大的投入。所以会陷入低谷,随着技术越来越成熟,会有更多的商业化的公司,对于商业化的服务。会有这个一样过程。

我们Gartner公司,这个是我们2014年对于大数据的Hype Cycle,可以发现很多的技术还是处在试验阶段,不是很成熟的。但是同时也是,这是一些公司经历自己的创新性,有一些创新价值的机会。对于企业来讲,要结合自己的实际情况,看看是不是符合自己的企业文化,看看是不是能够帮助自己,建立一个真正的差异化的优势。我们会根据企业的现实,给企业一些个性化的建议。

最后是给企业的一些建议。最后是说不能等待技术的标准化,有一些大数据的尝试,其实现在就要开始做了,否则就有可能被拉下。第二是说,大数据和那一些传统的应用,它并不是说大数据是对传统应用的升级,它更多的是一些新的类型的应用。第三不要排斥一些小公司,或者是创新的公司。基本上就是,我今天其实想简短跟大家分享的就是这三点,机会、挑战和风险。

(责任编辑:mengyishan)

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