IBM-多云世界数据蓝图12页_1mb

多云世界数据蓝图总结

核心内容

在当今多云环境中，企业面临数据管理的复杂性、高成本和延迟问题。为应对这些挑战，IBM商业价值研究院提出了一种新的数据管理方法——“数据整体架构”（Data Fabric），旨在帮助企业统一管理多云环境中的数据和应用，避免数据孤岛，提升数据可用性和业务价值。

主要观点

• 多云环境的普及：全球85%的企业已在多云环境中运营，96%计划在未来三年内扩展多云使用。
• 数据孤岛问题：不同云环境的数据组织方式不兼容，导致数据难以访问、重复和不一致。
• 数据整体架构的重要性：数据整体架构是一种独立于特定云平台的蓝图，有助于提升数据可视性、可用性，以及整体业务灵活性。
• 数据战略应以业务为导向：企业需要将数据战略与业务转型相结合，确保数据迁移和使用能够支持业务目标。
• 技术演进的挑战：技术快速变化，企业需避免“供应商锁定”，采用灵活的技术方案如容器化、无服务器架构和合理数据设计。

关键信息

数据整体架构（Data Fabric）的定义与价值

• 数据整体架构是一种结构化的数据管理方法，旨在统一企业内所有数据资产的组织方式。
• 它允许企业将数据存储和处理工作负载分布到最适合的云环境，从而提升性能和降低成本。
• 数据被组织为“中心”或“湖”，便于访问和使用。
• 数据整体架构支持跨云环境的数据治理、安全和合规性。

企业数据管理的挑战

• 成本与性能问题：数据孤岛导致迁移成本上升，甚至高达300%。
• 技术变化：云供应商和工具不断更新，企业需保持灵活性以适应变化。
• 安全与合规风险：多云环境中的数据管理需确保统一的安全和合规策略。

三项指导原则

原则一：业务转型之时，向云迁移之日

• 企业应将业务转型与云迁移同步进行，以实现成本控制和业务价值最大化。
• 需评估当前业务流程和数据管理，确保迁移过程中的灵活性和可扩展性。

原则二：预测并规划未来发展、变化和创新

• 企业应避免“供应商锁定”，采用容器化、无服务器架构和合理数据设计来提升灵活性。
• 容器化允许数据应用在多个云环境中运行，无服务器架构减少资源管理负担，数据设计则确保数据存储靠近使用位置。

原则三：将 DataOps 添加到 DevOps

• DataOps 是一种自动化数据准备、验证和清理的方法，使数据科学家能够专注于高价值的模型设计和创新工作。
• 通过自动化数据流程，企业可以提升数据科学家的工作效率，加快业务洞察的获取。

案例：Yara 数字农业平台

• Yara 是一家全球领先的化肥生产商，正在构建数字农业平台，以支持可持续农业。
• 该平台采用独立于云平台的数据管理策略，确保数据安全和统一治理。
• Yara 还引入了 DataOps 方法，以支持数据科学家进行创新和算法开发。

如何开始

企业可以按照以下步骤制定并实施多云数据战略：

1. 制定业务转型战略：明确哪些核心流程需要优先转型，并利用多云能力。
2. 考虑多种技术：确保数据存储位置靠近使用位置，并在多云环境中进行统一监管。
3. 自动化低价值任务：识别并自动化数据科学家的重复性工作，使其专注于高价值的模型设计和创新。

数据战略、文化与人员

• 企业需要培养数据文化，使员工能够有效利用数据。
• 数据科学家、开发人员、产品经理等不同角色对数据的需求和意义不同，需确保数据能够满足多样化需求。
• 企业应提供必要的技能和培训，支持数据工具的使用，并确保人工智能算法的可靠性和数据的可信任性。

准备好了吗？

企业在实施多云数据战略前应考虑以下问题：

• 哪些核心业务流程已被优先排序并评估了转型可行性？
• 是否已采取措施建立适合多云环境的数据文化？
• 如何应对不同云环境中的数据法规问题？

专家团队

• Tony Giordano：IBM Services 高级合伙人兼副总裁，拥有25年全球信息管理经验。
• Mehdi Charafeddine：IBM Services 副合伙人，解决方案主管架构师，专注于复杂数据架构。
• Dan Sutherland：IBM Services 数据平台首席技术官，擅长将业务愿景转化为创新解决方案。
• Becky Carroll：IBM Services 认知业务决策支持副合伙人，专注于大数据、AI 和数字转型。

参考资料

• IBM 商业价值研究院调研表明，多云环境已成为企业数字化转型的核心。
• 企业应结合业务目标和技术趋势，制定灵活、可持续的数据战略。

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