传统企业为何在大数据领域失败以及如何取胜

“数据是新的石油!”俗话说得好。十年前，当大数据开始成为头条新闻时，明智的策略似乎是收集尽可能多的数据。毕竟，如果像石油储备一样，越多越好。因此，即使公司没有具体的盈利计划，他们也会收集数据。

这些存储数据的池被称为数据湖。由于大量存储的数据未被使用或无法访问，它们获得了一个新绰号:数据沼泽。数据不再是一种利润丰厚的资源，反而成了令管理层头疼的问题。唯一有能力利用数据承诺的力量的公司似乎是新来者。这些被称为“数字原住民”的公司拥有传统公司所没有的优势。

Infoworks首席执行官布诺•帕蒂(buno Pati，见图)表示:“(数字原生代)公司首先要建立一个基础平台，在这个平台上建立自己的分析和数据程序。”io公司和Centerview Capital Holdings LLC的合伙人说，“这给了他们极大的灵活性和正确的框架，在其中建立一个数据优先的战略。”

Pati与主持人兼SiliconANGLE联合创始人Dave Vellante (@dvellante)在马萨诸塞州波士顿的CUBE工作室，就大数据的持续发展进行了深入的立方体对话。

虽然数据可能与石油不同，但有一点是肯定的:数据是商业的现代燃料。Pati说:“如果不利用数据与那些可能会扰乱你的业务的人竞争，你就无法在这个世界上生存并发挥作用。”

利用数据的关键是能够快速、轻松地访问数据。“如果我只是简单地陈述这个目标，我将称之为分析敏捷性，”Pati补充道。

从使用数据平台的第一天开始，就为数字原住民提供了大量的灵活性和正确的框架，可以在其中构建数据优先的策略。“他们有能力快速启动分析用例并在其上迭代，这在传统或遗留环境中是不可能的，”Pati解释说。

自动化和无缝地跨场所、云、混合和多云环境的能力也是关键的优点。

相比之下，根据Pati的说法，传统公司实现的是基于一个用例一个用例的零碎数据策略。它严重依赖高技能的工程人才，在分散的环境中运作。工具被缝合在一起，团队独立工作。这使得跨不同环境跟踪、访问和分析数据变得非常困难。

Infoworks。io提供了DataFoundry企业数据操作和编制解决方案，称为EDO2，以帮助传统的结构化客户解决碎片问题。这个解决方案建立在Pati认为的分析敏捷背后的三个原则之上:自动化、集成和抽象。

“如果你不自动化，对技能人才的依赖永远不会消失，”帕蒂说。

并且将所有的点工具集成到一个解决方案中使得管理更加容易。然而，Pati认为第三个原则是最关键的:“要让东西在多云和混合环境中工作，您需要在底层系统的复杂性和那些系统的用户之间引入一个抽象层，”他说。

Pati解释说，这类似于编译器，它负责底层的所有工作以简化操作。

Pati认为，企业需要了解大数据和数字转型的两个关键教训。首先是避免产生数据沼泽。

“仅仅有一个地方存放你的数据并不能解决你的问题。这就是问题的开始，”他说。

第二个教训是，遗留方法不会转移到未来。

“你必须以不同的方式思考，”帕蒂说。“以数字原住民为指导，学习如何在与他们竞争时进行思考，这是一个很好的视角。”

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