傳統企業為何在大數據領域失敗以及如何取勝

“數據是新的石油!”俗話說得好。十年前，當大數據開始成為頭條新聞時，明智的策略似乎是收集盡可能多的數據。畢竟，如果像石油儲備一樣，越多越好。因此，即使公司沒有具體的盈利計劃，他們也會收集數據。

這些存儲數據的池被稱為數據湖。由于大量存儲的數據未被使用或無法訪問，它們獲得了一個新綽號:數據沼澤。數據不再是一種利潤豐厚的資源，反而成了令管理層頭疼的問題。唯一有能力利用數據承諾的力量的公司似乎是新來者。這些被稱為“數字原住民”的公司擁有傳統公司所沒有的優勢。

Infoworks首席執行官布諾?帕蒂(buno Pati，見圖)表示:“(數字原生代)公司首先要建立一個基礎平臺，在這個平臺上建立自己的分析和數據程序。”io公司和Centerview Capital Holdings LLC的合伙人說，“這給了他們極大的靈活性和正確的框架，在其中建立一個數據優先的戰略。”

Pati與主持人兼SiliconANGLE聯合創始人Dave Vellante (@dvellante)在馬薩諸塞州波士頓的CUBE工作室，就大數據的持續發展進行了深入的立方體對話。

雖然數據可能與石油不同，但有一點是肯定的:數據是商業的現代燃料。Pati說:“如果不利用數據與那些可能會擾亂你的業務的人競爭，你就無法在這個世界上生存并發揮作用。”

利用數據的關鍵是能夠快速、輕松地訪問數據。“如果我只是簡單地陳述這個目標，我將稱之為分析敏捷性，”Pati補充道。

從使用數據平臺的第一天開始，就為數字原住民提供了大量的靈活性和正確的框架，可以在其中構建數據優先的策略。“他們有能力快速啟動分析用例并在其上迭代，這在傳統或遺留環境中是不可能的，”Pati解釋說。

自動化和無縫地跨場所、云、混合和多云環境的能力也是關鍵的優點。

相比之下，根據Pati的說法，傳統公司實現的是基于一個用例一個用例的零碎數據策略。它嚴重依賴高技能的工程人才，在分散的環境中運作。工具被縫合在一起，團隊獨立工作。這使得跨不同環境跟蹤、訪問和分析數據變得非常困難。

Infoworks。io提供了DataFoundry企業數據操作和編制解決方案，稱為EDO2，以幫助傳統的結構化客戶解決碎片問題。這個解決方案建立在Pati認為的分析敏捷背后的三個原則之上:自動化、集成和抽象。

“如果你不自動化，對技能人才的依賴永遠不會消失，”帕蒂說。

并且將所有的點工具集成到一個解決方案中使得管理更加容易。然而，Pati認為第三個原則是最關鍵的:“要讓東西在多云和混合環境中工作，您需要在底層系統的復雜性和那些系統的用戶之間引入一個抽象層，”他說。

Pati解釋說，這類似于編譯器，它負責底層的所有工作以簡化操作。

Pati認為，企業需要了解大數據和數字轉型的兩個關鍵教訓。首先是避免產生數據沼澤。

“僅僅有一個地方存放你的數據并不能解決你的問題。這就是問題的開始，”他說。

第二個教訓是，遺留方法不會轉移到未來。

“你必須以不同的方式思考，”帕蒂說。“以數字原住民為指導，學習如何在與他們競爭時進行思考，這是一個很好的視角。”