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本文将会介绍Cloudera和德勤主管Marc Beierschoder以及Cloudera主管Paul Mackay有关“组织在努力从技术创新和颠覆的世界中获取竞争优势时面临的数据挑战和机遇”的座谈记录。

问题1：组织如何在竞争中脱颖而出？技术在发挥这一优势方面的作用有多重要？

马克：

在每个行业中，技术都在推动颠覆性变革，我认为这将激发竞争优势。我看到影响技术在提供竞争优势中的作用的三个因素：

• 技术本身不是差异化因素，而是如何使用该技术并将其嵌入到现有流程，产品和服务中。
• 数据隐私保护方法，开源，安全性，灵活性，互操作性，解决方案的简单性和上市时间目前在技术对竞争差异的影响中起着重要作用。
• 业务对采用技术创新 的速度的关注正给CIO及其团队带来明显压力。可能需要开发相关技能以保持最新。

保罗：

除了运行其业务所依赖的关键任务系统外，CIO现在还需要投资这些新技术趋势。当前，当一位CIO考察他们的团队在哪里度过的时间时，在理想的世界中，他们希望该团队将大部分时间都花在创新和研究新技术上。现实情况是，该团队的大部分资源（时间，人力，金钱）都花在了其他地方–遗留（但仍然至关重要）的系统上，只是保持亮灯状态。

以数据和分析为例：组织如何改变平衡以花费更多时间从数据中获取价值？如果没有这种转变，他们就有可能陷入管理系统的混乱之中，这些系统试图进行收集，过滤，分类和转换，这些固然是必不可少的，但最终却要花些时间去实际需要获得业务价值的工作。

毫无疑问，未来将取得成功的组织是成功利用未来新技术和创新的组织，这些组织不仅改变了他们的业务，而且也改变了他们的劳动力。

问题2：在需要改变思维方式的同时，不仅要关注技术，还要关注技术熟练的员工，您认为组织成功实现变革的主要方法有哪些？

马克：

快速采用技术和对员工进行再培训对于提高当今企业所需的IT效率（成本，人员，时间）和创新至关重要。劳动力的再培训需要专门的学习和技能提升策略。结合敏捷的工作和云计算的趋势，学习和提高员工技能可以帮助组织专注于创新和业务价值。得益于新的敏捷性和技术灵活性，数月前进行的创新和变更现在可以在数天甚至数小时内实现。如果该项目不起作用，则沉没成本将降到最低，因为您只需为您在云环境中实际使用的东西付费。这是业务和IT协作的重大变革.

但是，采用云技术有其自身的挑战。从最初的云设置和与现有技术环境的集成，到现有员工队伍的思想观念和文化转变，所有变更都需要采用专门的变更方法，并由主要利益相关者进行持续指导。

这并不是说您可以一次学习“云”，然后就可以做好准备并为将来做好准备。事情在云中变化非常快-很好！但是，必须了解，迁移到云需要改变组织之前的工作方式，这一点很重要。从人员，成本和技术的角度来看，这是改变思维方式以更敏捷的方式进行项目的想法。只有业务和IT部门共同改变心态，企业才能利用所有创新机会。将这些机会与组织的业务实力联系起来将推动我们之前提到的差异化。这种开放性，协作性和学习性使组织能够进行创新，甚至创造新的市场，这对于将来成为成功的“创新者”至关重要。

保罗：

是的，我完全同意。当我们了解组织为何要利用云之类的东西时，最重要的原因之一就是创新。您如何以快速简便的方式实施技术，而这不一定会带来基础架构和其他传统流程的负担？您必须弄清楚那部分。毫无疑问，IT专业人员是IT部门最有价值的资源之一，但是，随着Marc谈到的变革步伐如此之快，他们进入该组织所从事的工作正在迅速消失。

为了解决这些问题，组织需要制定一项工作计划，以允许其团队提高技能。这需要他们的投资和员工的投资。实施技术确实是其中的“更轻松”的部分，但是改变团队和改变流程实际上将为您带来成功。

问题3：一旦技能到位，组织如何通过拥有正确的技术基础来确保业务成功？

保罗：

最新趋势是什么，是区块链，物联网，机器学习，人工智能，自动驾驶汽车……所有这些都是由一件事联系在一起的：数据。他们正在创建它，使用它来驱动价值，进行流式处理或收集它。因此，数据是一切事物的核心，无论他们是否意识到，所有组织如果希望不仅生存而是繁荣发展，都将由数据驱动。要到达那里，您必须对数据有充分的了解，并且需要能够快速对数据进行排序，分析和从中获得价值，无论它来自何处以及使用何种数据。

组织通常必须在广泛的实践中表现出色，以确保AI成功，包括战略制定，追求正确的用例，建立数据基础以及具有强大的实验能力。您越快了解当前拥有的数据以及即将出现的新数据，就越容易掌握和传播这些创新技术趋势，并以获取任何价值所需的速度采用它们从他们。

马克：

企业现在看到的是，通过采用创新技术（例如，诸如神经网络和深度学习之类的AI），他们可以通过更快地分析和预测来改变其开展业务的方式。借助这些见解，他们可以相应地调整其业务计划，例如，以大幅降低成本或开拓新市场。主要的挑战是获取足够的数据并训练和操作AI模型。因此，可以成倍增长的灵活数据基础是现在和将来获得竞争优势的关键组成部分之一。

问题4：我们谈到了混合云及其在采用这些技术趋势中将扮演的角色，但这实际上意味着什么？使用私有云，多云和混合云的所有可行策略和方法，您如何知道哪种才是合适的呢？

马克：

是否选择私有云，多云或混合云取决于您要实现的目标。如果遵循仅云策略，您将面临一些挑战，因为您需要将整个组织从其原有系统转变为云。以我的经验，至少在短期内，这类大型程序通常会失败甚至增加成本。

因此，您应该根据特定的用例和安全考虑选择您的云策略。然后开始云之旅，以帮助您的组织将这些用例变为现实。组织将需要适应云技术，流程，技能，然后逐步构建可用于云的应用程序。

保罗：

我同意并认为，如果您查看大多数组织，则它们将需要在本地运行某些应用程序，工作负载和数据集，并在云上运行。他们必须弄清楚的是如何以最有效的方式做到这一点。因为如果您突然开始在不同的云中部署应用程序，工作负载和数据集，则会很快建立孤岛，而IT部门一直试图消除的障碍会再次出现。有效解决部署问题的方法是从企业数据策略驱动云策略，从而做出最明智的决策。

市场上将数据的混合云环境称为企业数据云。在这种情况下，现代数据体系结构需要企业数据云，而现代数据体系结构又是从企业数据策略中得知的。因此，一切都由数据策略的基础联系在一起。与以前相比，这是一个改变游戏规则的地方–在这里拥有数据，但不使用它（或无法使用它）及时做出明智的决定。

因此，当我们谈论数据的混合云环境时，我们的意思是：如何使用技术平台在不同位置（公共云，内部部署）之间提供一致性（体验，安全性和治理），从而提供灵活性围绕数据和工作负载进行选择，而无需锁定和创建孤岛。如果您能弄清楚如何在不同位置以安全的方式提供一致性，那么您正在实施一种灵活，敏捷的混合云策略。如果您不使用通用技术平台，那么您将使事情变得非常复杂，并且突然间，您试图交付的创新将变得不可能，因为这只会淹没管理费用。

问题5：让我们放大一下如何实现这种敏捷性。组织如何着手实施和执行成功的数据和分析混合云战略？

保罗：

我们将成功的数据和分析混合云战略定义为在不同位置提供一致性（体验，安全性，治理），围绕数据和工作负载放置具有灵活性，而无需卖方锁定或创建孤岛。对于大多数（如果不是全部）组织，企业数据云将为他们提供实施成功的混合云策略的最简单方法。企业数据云被定义为一种技术平台，允许您部署到任何云或数据中心（私有，公共或混合模式），提供完整的数据和分析生命周期的功能（从数据流到机器学习） ），并提供一致的数据安全性和治理并且是开放的（从开源技术和API角度来看）。

马克：

任何公司都不可能立即将所有系统从本地完全转换为仅云–即使这是期望的目标，混合云自然也将是过渡阶段，有时甚至是整体目标。因此，今天所有组织都必须考虑这一点。

随着混合云带来的复杂性，对每个云的多样化知识的需求也随之而来-这对CIO组织而言是一个越来越大的挑战。另一个挑战是在所有环境中都具有集成的安全性和元数据概念。显然，您不想为每个云提供商开发孤立的安全模型，因此您需要总体上制定一个安全策略，然后将其应用于每个云。我们已经看到客户采用Cloudera来减轻这种复杂性。这将知识重点从不同的环境转移到一个平台上，而无需重新实现当前的应用程序。因此，这是适应混合云策略的一种方法。

问题6：就你们都提到的大型创新项目而言，包括人工智能，物联网，区块链和自动驾驶汽车，企业成功的关键是什么？

保罗：

在董事会讨论机器学习，人工智能和区块链时，现实是大多数组织仍未实施数据战略来解决基础问题，尽管它们被数据所包围并且了解其中蕴藏着价值需要找到的。

 每个组织都会毫无例外地成为数据驱动的组织，因此您必须快速弄清楚如何组织，分类和从数据中获取价值，以保持与市场的相关性。首先，您需要一个能够识别这种转变并获得董事会认可的数据策略。然后，您可以在构建功能和体验时开始探索基本功能，例如数据工程和提取流程，然后转向更高级的功能，例如ML。

马克：

以保罗的观点为基础，我认为重要的是不仅要关注技术和数据，因为如果使用不当，技术和数据本身实际上并不会带来任何价值。关键是将技术和数据嵌入您的企业战略，组织和流程中–因为只有将其嵌入，您才能推动业务价值和竞争优势。

这种竞争优势的一个例子是，您可以在几天而不是几个月内开发新产品并将其交付给线下商店。要确定这些主题，请问自己：

• 什么对您的业务有意义？
• 您希望自己今天不能做的是什么？
• 哪些数据及其洞察力是这些的关键要素？
• 这些类别中的优先主题是什么？其次，您如何利用技术在这些主题中获得价值和见识？

保罗：

 同时，如果您不能以安全且受监管的方式进行操作，那么所有这些都完全无关紧要。我们生活在这样一个世界：规则和法规适用于所有组织，对您的数据的控制和对数据的可见性以及对数据的去向和访问者的了解与您要尝试的内容一样重要。处理这些数据，结果以及您要导出的内容。

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