擁有強而有力且新穎的資料策略,對於目前企業是否能夠長期成功是至關重要的。此外,考量到環境的持續變化,可能需要更嚴謹的面對如何修訂現有策略。
文/John Edwards‧譯/潘得龍
每個企業都需要有資料策略,要能夠清楚定義必要的技術、流程、人員和規則,以及能夠安全而可靠地管理資訊資產和作法的規定。
與所有的 IT 專案一樣,資料策略必須隨著技術、客戶、市場、業務需求、實作、法規以及其它各式各樣優先事項,持續地的隨著時間演進。
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本文簡介七個主要的趨勢,這些趨勢可能會在未來重新塑造你組織目前的資料策略。
1. 即時資料越接近真實 ─ 處理也越加複雜
商業諮詢公司 Accenture 的全球資料與 AI 負責人,Lan Guan 建議,資訊長應該優先考慮他們的投資策略,以因應企業日益複雜的資料。
Guan 認為,在當今的商業環境中,必須擁有運用資料的能力是無可置疑的。她觀察到:「從組織的資料中獲得獨特洞察,構成了他們業務的競爭優勢,並且不容易被競爭對手複製。如果無法滿足這些需求,就會錯過資料分析所帶來的許多優勢。」
每個組織的資料策略下一步走法,應該是投資並運用人工智慧和機器學習於資料上,以開發出更多的價值。Guan 表示:「藉由成功的資料策略以及結合有影響力的人工智慧建置,將能夠實現自動預測機器維護需求,或是藉由營運資料進行工作產能優化建議等多種不同功效。」
2. 公司內部資料存取需求成為舞台主角
資訊長和資料領導者,面臨著對內部資料存取需求日益增加的挑戰。IBM Data 的人工智慧和自動化部門經理 Dinesh Nirmal 指出:「資料不再僅僅是由分析師和資料科學家所使用,組織中的每個角色,從銷售到行銷、人力資源到營運,都需要應用到資料技術,以做出更好的決策。」
隨之而來的問題則是,針對提供及時的相關資料以及如何方便取得所需的各種資料,相關的挑戰越來越大。Nirmal 說:「實際上,儘管進行了大量的投資,企業的內部資料格局仍然相當複雜。常見的像是資料會分散在不同的雲端服務、應用程式、硬體環境以及供應商之間。」
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如此一來,越來越多的 IT 主管就面臨需要尋找資料處理的相關策略,以管理分散在各自獨立資料儲存裝置上,數量多而性質差異的資料,同時又要能合乎法規並且躲避風險。Nirmal 表示:「資訊長一方面面臨組織內部對資料存取的需求增加,一面也必須跟上迅速變化的法規和措施。例如歐盟的人工智慧法案,以及美國新發佈的白宮人工智慧權力法案藍圖等新的法規,都必須讓組織能夠遵循相關的規範。」
3. 外部資料分享成為策略
此外,商業夥伴之間的資料共享變得更加容易,而且有更多合作的機會。德勤顧問公司(Deloitte Consulting)的未來長 Mike Bechtel 指出:「隨著雲端原生資料倉儲和鄰近資料洞察平台的採用,我們開始看到許多有趣的使用案例。企業開始能夠將自己的資料與合作夥伴的資料結合運用,而產生出全新的、具銷售價值的數位資產。」
Bechtel 公司預見了外部資料分享將會發生巨大的變革,他說:「多年來,董事會和伺服器管理者都在抽象地談論擁有所有這些資料的價值,但我們中的網路迷們都知道,將資料商品化所需要的,是更加流通的內容。組織可能擁有海量的有趣資料,但如果這些資料都被凝固在一個老化的傳統資料倉儲中,也無法針對這些資料做太多的事情。」
4. 資料編織與資料網格的應用正在興起
資料編織(Data fabric)的架構和資料網格(data mesh)的技術,可以協助組織以實用且可操作的方式,從堆疊和階層的的各種技術,榨取出最大的價值。IT 諮詢公司 Resultan 的首席顧問 Paola Saibene 表示,「許多企業仍在使用傳統解決方案,大部分的情況是新舊科技混合、背負政策包袱、流程、程序或方法,但卻又必須融合在新的架構中,而希望實現更高的敏捷性和速度,而這的情況是有困難的。」
網格技術能讓組織從目前的環境中,獲取所需的資訊和洞察力,而不需要對環境進行根本性或是大規模的更動。Saibene 解釋:「這樣的技術,資訊長們可以運用他們自己已經擁有的『工具』,也就是在既有的架構上增加一個處理層級,就能夠以現代和快速的方式運用現有的資產。」
所謂的資料編織架構是藉由使用智慧化的自動系統,實現各種資料管道和雲端環境的點對點整合。這個織物,在主動詮釋資料(active metadata)的層級尤其重要。Saibene 指出,「交互運作代理,會讓我有的內容看起來是緊密相連的,就像是經過巧妙地安排一樣。如此,就能夠獲取所需要的所有洞察,同時又可以不需要全面改造組織原有的環境。」
5. 資料可觀察性成為業務關鍵因素
資料可觀察性服務供應商 Kensu 的創始人,同時也是《資料可觀察性的基礎》(Fundamentals of Data Observability,O’Reilly, 2022)一書的作者,Andy Petrella 表示,資料可觀察性是透過密切監控資料在應用程式中的流動,而延伸了資料品質的概念。這種方法提供了業務關鍵洞察,包含應用程式的資訊、綱要、指標和特質。
資料可觀察性的一個關鍵屬性,是它使用於於詮釋資料(metadata)時,提供了一種安全的的機制,可以在應用程式中直接監控資料。當敏感資料離開資料管道時,它會被資料可觀察性代理程式收回。Petrella 指出:「有了這類技術,資料團隊可以更快地解決資料問題,防止資料散出、降低維護成本、提升資料的可信度,以及從資料中擴大價值創造。」
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Petrella 表示,資料可觀察性創造了全新的解決方案範疇。他指出:「資訊長應該先瞭解觀察資料的不同方法,以及它與品質管理的區別。」他補充指出,資訊長們應該識別資料團隊中的利害關係人,因為這些人將會負責採用觀察性技術。
如果無法提高資料品質,則可能會阻礙資料團隊的生產力,同時降低整個資料鏈的信任度。Petrella 表示,「從長遠看,這可能會將資料活動推入背後,影響組織的競爭力,最終將會影響到收入。」
Cisco AppDynamics 的執行技術長 Gregg Ostrowski 觀察到,IT 領導者正在面對各種存在於不斷增加的各類技術中,飆升的複雜性以及深不可測的各類資料大量情境中。他指出:「他們不得不將大量擴展的雲端原生服務與現有自行部署的技術整合在一起,從資料戰略的角度看,最大的趨勢是 IT 團隊需要在不考慮領域的情況下,不管是自行部署設備、雲端,抑或是混合環境的情況下,能夠清晰地以視覺化的方式掌握應用程式。」
6. 「以資料為產品」開始提供企業價值
資料為產品是一個旨在藉由應用許多不同來源的混合資料,以能實際解決商業問題的概念。全球工程、採購、資訊和建設公司 Black & Veatch 資訊長 Irvin Bishop, Jr. 表示:「這種擷取與分析的方式,能為企業提供一個新的智慧層級,可以造成真正的影響。」
Bishop 表示,瞭解如何收集和應用資料在許多方面都可以改變遊戲規則。他指出,Black & Veatch 與客戶合作開發資料產品路線圖,並且建立相關的 KPI。「一個實際的案例是,我們如何在水利單位應用數據而能夠更好地管理重要基礎設施的硬體健康情況。他指出:「資料可以讓我們的用水端,根據過去的效能資料,有能力預測何時需要更換設備,以及估算硬體能夠抵禦何種類型的環境衝擊。」Bishop 認為這種方法,能夠讓參與的用戶對服務可靠性和預算有更好的掌握。
7. 跨功能資料產品團隊的崛起
商業諮詢公司 EY Americas 的資料與分析負責人 Traci Gusher 表示,隨著組織開始將資料視為產品,建立跨 IT、業務和資料科學部門的產品團隊已經成為一種必要的趨勢。
Gusher 指出,資料蒐集和管理不應該被歸類為另一個專案,她聲稱:「資料需要被視為一個全功能的商業領域,與人力資源或財務沒有任何區別。轉向資料產品方法,意味著你的資料將被視為一個實體的產品,就像開發業務、品質控制、增加以及清晰地追蹤實際價值的實物產品一樣。」
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