极速聊科技|希捷《数据新视界》：让数据价值归于“原点”
历史上每一次的技术革命 ， 都会伴随企业的崛起或跌落 。 兴盛与衰亡 ， 往往也只有一线之隔 。
有数据统计 ， 在10年内 ， 有40%的财富500强将会消失 。 而标准普尔500指数的公司 ， 平均寿命已经从67年降低到15年 。
这绝不是危言耸听 ， 传统影像时代的霸主柯达 ， 被数码影像技术一只小小的蝴蝶 ， 就让曾经的帝国转灰飞烟灭；传统手机时代的巨人 ， 诺基亚和摩托罗拉 ， 被智能手机的一根稻草 ， 压垮于历史的尘埃之中 。
【极速聊科技|希捷《数据新视界》：让数据价值归于“原点”】如果到今天 ， 企业还没有树立正确的数据价值观 ， 缺乏对数据的准确认知 ， 难以从数据中挖掘价值 ， 并形成商业模式 。 这种溃灭的危险 ， 就会像头顶上的达摩克利斯之剑 ， 随时都有斩下来的可能 。
的确 ， 对企业来说 ， 数据作为一种“无形资产”的重要性也变得比以往更加凸显 。 企业的数字化战略开始从“业务驱动”转向“数据驱动” ， 数据成为一种新的生产资料 ， 推动着企业的数字化进程 。
但拥有数据 ， 并不等于获得了数据的价值 ， 有效地掌握数据 ， 并通过数据的运营去走进数字化 ， 我们发现凡是依照这个逻辑所衍生的公司和业态 ， 无一不是颠覆传统行业的新物种 ， 比如那些创新速度更快的互联网公司和云计算公司 。
此前IDC的数据预测到2025年 ， 全球的数据总量将达到175.8ZB ， 在数据量不断变大的同时 ， 企业应该如何去处理好与数据之间的关系？更大的数据 ， 未必等同于更大的数据价值 。 企业不仅要形成正确的数据价值观 ， 还要准确抓住数据带来的风险和痛点 。
7月16日 ， 希捷发布了《数据新视界：从边缘到云 ， 激活更多业务数据》报告 。 该报告基于希捷赞助 ， 研究机构国际数据公司对全球1500名企业领导进行的调研完成 ， 界定了当今最紧迫的数据管理难题 ， 并找出其解决方案 。
企业数据价值一直被低估
我们知道 ， 由数据价值驱动的数字经济正成为推动社会前进的主要模式 ， 所有新兴的业态和场景化创新 ， 无不是以数据价值的挖掘为基础 。
但对于许多企业来说 ， 即使数据越来越多地被用于开发新的运营收入 ， 改善客户体验和提高运营效率 ， 数据仍然是一种被低估的无形资产 。
IDC预测 ， 未来两年企业数据将以每年42.2%的速度增长 。 但在可用的企业数据中 ， 仅32%被投入使用 ， 剩余的68%并未得到利用 。 希捷科技首席执行官DaveMosley指出：“报告和调研表明 ， 成功的企业必须有强大的数据运营能力 。 数据价值的获取 ， 与企业成功息息相关 。 ”
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很显然 ， 大部分的企业还并未做到这一点 。 《数据新视界》显示：只有10%的企业表示已经全面实施了数据运营 。 但大多数受访者表示 ， 数据运营“非常”或者“极其”重要 。 调研表明 ， 数据运营结合其它数据管理解决方案 ， 能够显著改善业务效果 ， 包括提高客户忠诚度、收入、利润、节约成本以及其它许多裨益 。
的确 ， 最近年我们看到一些企业设立了首席数据官这样的角色 ， 而大部分相对传统的企业 ， 仍然对这种能够领导数据运营的岗位缺乏认知 。 
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所以 ， 《数据新视界》通过全球企业的调查得出了一些结论 ， 比如数据投入使用的五大阻力 。 它们来自于：1）将采集的数据变为可用；2）已采集数据的存储管理；3）确保需要的数据得到采集；4）确保采集数据的安全；5）将采集的数据孤岛变为可用 。
不难发现 ， 这五大阻力其实帮助企业建立了正确了数据价值观 ， 这五个方向 ， 涵盖了数据的采、存、管、用的全生命周期 ， 当这些阻力被一一击破 ， 企业即可由此收获数据的财富 。
IDC在另一份《释放数据资本的力量：加速数字化转型》的报告中指出：数据是新型数字经济的核心 ， 但成功的运营主要还是取决于企业如何感知从边缘到核心再到云的整个环境并管理数据 ， 如何以接近实时的方式分析数据并从数据中进行学习 ， 然后根据获得的见解采取行动 ， 以影响业务成果 。
而与希捷的理念如出一辙 ， 《数据新视界》的发布 ， 本质上也是唤醒企业对数据价值的重新定义 ， 将数据真正看做是一种“资产” ， 从加强运营数据起步 ， 将五大阻力逐一打破 ， 树立以数据为中心的数字化战略 。
数据扩张与多云时代
过去的几年 ， 新兴科技每年都会产生一个核心的驱动 ， 比如云、AI、区块链 。 2020年的技术关键词 ， 显然是从2019年开始正式商用的5G 。 而5G的成熟势必会带来边缘的革命 ， 更多的终端设备 ， 会带来更巨量的数据 。
除了数据量的变大 ， 5G带来的另一个衍生结果 ， 就是数据的多样性 ， 高带宽和低延迟 ， 必定会催生大量新的应用 ， 这会让视频、图片和语音等非结构化数据 ， 成为未来数据增长的主流 ， 也会对企业的数据管理造成新的压力 。 
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