IDC調查：DataOps 是被低估的成長動力
當前全球經濟受到疫情重創，不論大小規模的企業都在盡力尋求各種方式來創造企業價值。所幸，在 IT 部門中藏有一個解方，那就是大容量資料營運，或稱作 DataOps。
文／Jeff Fochtman（Seagate Technology 行銷與商業資深副總裁）
希捷科技委託 IDC 進行調查並發表的《ReThink Data 資料新思維》報告指出，有高達 68% 的企業資料未獲利用，這個數字代表的是企業蒙受的損失，但背後同時也意味著龐大的商機。如報告所述，企業資料量年平均增長 42%，產生的資料從端點逐漸蔓延到核心，也因此，這項商機在此時顯得格外重要。
當然，每份資料背後所蘊含的價值不一，就如同每種食物對人體的營養價值也各有不同，重要的是它的來源，就像來自羽衣甘藍或鮭魚獲得的營養，價值肯定有別於來自白糖的營養；同理可證，舊有軟體所更新的資料，價值也會有別於與新專利相關的資料。有些資料集含括的價值會高於其他資料。
除了來源、本質和格式，資料的實用與否也深受外在因素影響，例如擁有資料的公司有何商業目標（希望運用資料達成什麼目標）、客戶是否對資料使用上有任何限制、資料運用的相關法規等。企業在考量這些因素後，就能為資料分門別類，並根據這些類別來發揮各自的用途。
[ 下載 2020-21 CIO大調查報告，掌握最新企業IT導入趨勢 ]
資料不斷創造著價值
無庸置疑的，今日成功的企業都相當重視資料的價值，以資料驅動的企業更是明白如何運用資料來降低成本並創造更多價值。
許多優秀和新興的垂直產業（包括智慧製造、自駕車等）都明白箇中道理，資料也是他們的核心價值主張。自駕車公司深知愈多的資料代表愈多的洞察，反觀較傳統的企業，則常將資料視為必要之惡，單純地被動管理，以避免風險以及符合法規要求，只希望開銷能夠愈少愈好，然而這種策略卻無法彰顯出資料不斷創造的隱含價值。
企業若未經數位轉型，未來必將受到顛覆，《哈佛商業評論》指出，「平均而言，逾七成員工擁有的資料存取權超過職責所需，且分析師將八成時間用於發掘和準備資料。資料外洩的情形司空見慣，未受到管理的資料集在各自為政的單位裡不斷流竄，然而，企業的資料技術在面對這問題時，卻往往一籌莫展。」，關鍵不在企業是否會遭逢數位顛覆，而是企業會如何被數位顛覆。
計程車產業在某些國家由於未及早思考這項問題，故無法阻擋 Uber、Lyft 等資料驅動的企業席捲市場。而另一個不僅深思資料如何驅動價值，更把其化為優勢，最終蓬勃發展的例子，是位在美國聖塔克魯茲的 Looker。在面對資料產業內既有的對手，該公司提供可擴充的資料平台，「將資料體驗注入日常工作流程中，依據組織內各使用者的需求，把真實、可用的資訊交到他們手中」。而 Looker 營運八年後，在今年二月接受 Google 以 26 億美元併購。
數位轉型將會不斷地發展，且隨著全球疫情影響而加速，科學也正逐步克服諸多人類重大問題，例如透過分散式運算計畫 Folding@home，尋求無專利限制的新冠肺炎療法。儘管這些資料可能會被濫用作惡，但從醫學直到傳播領域，科技能夠解決的問題始終遠高於帶來的問題。
從 DataOps 窺見資料價值
在數位轉型的浪潮之中，企業該如何不被淹沒反而趁勢而起呢？
企業主在運用資料時，應聚焦於《ReThink Data》歸納的五大挑戰，包括：使蒐集到的資料具可用性、管理儲存蒐集到的資料、確保蒐集到所需的資料、確保蒐集到的資料安全、使不同的資料孤島可以互通取用。
慶幸的是，在針對全球 1500 名企業領導人調查後得出的《ReThink Data》報告指出，這些挑戰背後的解方就是 DataOps。IDC 認為 DataOps 意指將資料生產端與資料使用端連結起來的方法；Gartner 則賦予 DataOps 更具體的定義，「是資料蒐集和傳播的樞紐，能夠授權控制客戶和行銷表現資料紀錄系統的存取，同時保障隱私、使用限制以及資料的完整」。
多數受訪者表示，DataOps「非常重要」或「極為重要」，但只有 10% 的組織已全面部署 DataOps。首先，DataOps 意味著需要跨公司的資料討論，進而為資料分類，並設定各個資料集的用途。首要之務，是釐清我們需要資料的目的，並仰賴自動化和虛擬化工具來存取資料及確保資料能見度，整頓停滯無用的資料泥沼，才能打造更活躍、更具洞見的資料湖。
[ 加入 CIO Taiwan 官方LINE，與全球CIO同步獲取精華見解 ]
DataOps 毫無疑問地能改善商業成果，同時提高客戶忠誠度、營收、利潤、成本效益、員工留職率及其他好處。
DataOps 既是數位顛覆的手段，也是一種可以防止被數位顛覆的方法，因此 IT 不應輕忽甚至遺忘 DataOps。更進一步的是，DataOps 要成為所有企業主和管理高層的責任，甚至或許要設立資料長一職。
我認為落實 DataOps 技術非常重要，也相對簡單。只要擁有熟悉技術的 IT 工程師及虛擬化工具，就能有長足的進展，現下也已經有許多實用藍圖，例如 DataKitchen 的「DataOps 七步驟」，或 StreamsSets 的「DataOps 指南」，都可以直接採購並投入工作中使用。
而人為因素比較微妙。如同人的成功一樣，關鍵始終在於溝通；DataOps 也是如此，討論目前所知資訊，並說明理想目標。從此刻起，企業領導人不該再忽視 DataOps 能創造的價值。
