Cloudera：巧用數字化轉型工具，助力企業(yè)降本增效

伴隨著(zhù)數字化浪潮，企業(yè)正不斷受到來(lái)自多方面的重大挑戰。許多傳統型服務(wù)和交付方式在被數字化創(chuàng )新型參與者重新定義，消費者和客戶(hù)需求也在發(fā)生相應的變化。在這樣的大背景之下，數字化轉型成為了許多企業(yè)改革的重點(diǎn)。但成功的數字化轉型究竟如何實(shí)現？根據Gartner發(fā)布的一份報告顯示，數字化轉型的重點(diǎn)可能更多聚焦于“數字化”而不是“轉型”上。企業(yè)更關(guān)注的則是如何通過(guò)數字化轉型來(lái)實(shí)現降本增效。

采用有效降低成本的方法，助推企業(yè)效率升級

在全球經(jīng)濟發(fā)展放緩的今天，全球企業(yè)都在尋求降低成本的機會(huì )。然而，更重要的是重新審視成本背后的內涵，合理分辨哪些付出的成本需要優(yōu)化，哪些成本能夠創(chuàng )造更大的商業(yè)價(jià)值。

·       減少技術(shù)債務(wù)：技術(shù)債務(wù)是一項持續的挑戰。要在不斷發(fā)展的市場(chǎng)中加快行動(dòng)并不斷實(shí)現技術(shù)改進(jìn)并非易事，其關(guān)鍵在于確定優(yōu)先級、不斷升級迭代以及卓越的執行力，盡可能避免返工。

·       替換遺留系統：如今技術(shù)進(jìn)步速度如此之快，以至于很難避免“遺留”系統風(fēng)險。某些技術(shù)需要擁有特定技能的人員來(lái)維護，但卻很難找到足夠能夠勝任的技術(shù)人員。隨著(zhù)這些現有技術(shù)人員逐漸接近退休年齡，遺留系統的風(fēng)險也在進(jìn)一步增大。因此，企業(yè)需要留意對長(cháng)期業(yè)務(wù)規劃沒(méi)有戰略意義的技術(shù)，并對其進(jìn)行快速更新。

·       優(yōu)化自動(dòng)化：人工智能（AI）和機器學(xué)習（ML）是自動(dòng)化領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，但機器人流程自動(dòng)化（RPA）在推動(dòng)整個(gè)企業(yè)效率方面仍占有一席之地。例如，對賬、貸款申請處理等重復性流程的自動(dòng)化已取得巨大成功。

·       減少合規成本：合規是開(kāi)展業(yè)務(wù)的成本之一，為了控制該成本則需要尋找減少冗余、實(shí)現任務(wù)自動(dòng)化的途徑。有一種方式是可以依靠收益導向性的戰略項目來(lái)完成合規需求，同時(shí)獲得更多預付款。例如，Cloudera的一些客戶(hù)就利用其最初為合規而建立的數據平臺來(lái)推動(dòng)新用例的發(fā)展。這些數據湖倉存儲了大量支持其他用例所需的數據。使用這種共享平臺可以為多個(gè)目標服務(wù)，并且更能保障成本效益。

戰略思維全局把控，真正實(shí)現降本增效

提到降本增效，大多數企業(yè)立刻想到的做法可能是將一切工作外包、重新談判合同，或是精簡(jiǎn)員工數量。以上做法可能可行且符合企業(yè)戰略，但企業(yè)更需要著(zhù)眼于全局并對長(cháng)期目標進(jìn)行戰略評估。例如，將所有工作都外包可能無(wú)法真正降低成本，因為管理外包環(huán)境所耗費的時(shí)間也非?？捎^(guān)。 

·       尋找冗余：冗余常常是企業(yè)機構中成本問(wèn)題的罪魁禍首。企業(yè)需要在多個(gè)地點(diǎn)維護同樣的信息，因此產(chǎn)生了大量冗余。替換冗余數據存儲顯然是解決這個(gè)問(wèn)題的途徑之一。企業(yè)可以在尋找冗余同時(shí)對采用整合解決方案所能節約的成本進(jìn)行評估，以選出最高效的解決方案。

·       淘汰過(guò)時(shí)功能：成本控制的另一個(gè)目標是那些所謂 “陰魂不散”的系統。若企業(yè)有意淘汰某系統，則可針對繼續投資該系統的理由進(jìn)行評估。企業(yè)往往會(huì )因為合規要求而維護某個(gè)系統，但最終還是需要控制合規成本并重新調整預算。如果不把這些系統淘汰，可能就無(wú)法制定正確的計劃。因此在淘汰某個(gè)應用之前，企業(yè)需要結合其整體戰略，確定需要關(guān)閉或可以在其他應用獲得類(lèi)似的功能。在此期間可能需要重新分配資源，但要尋找方法避免下一個(gè)強制性合規更新，并把這段時(shí)間作為硬性期限。我們在操作型數據庫和遺留數據庫領(lǐng)域看到了這一點(diǎn)。Cloudera的客戶(hù)通過(guò)淘汰遺留解決方案節省了大量成本，還通過(guò)整合廠(chǎng)商管理和精簡(jiǎn)技能節省了顯性成本以外的隱性成本。  

·       新增所需功能：利用自動(dòng)化提高效率的選項覆蓋整個(gè)企業(yè)，可能影響核保、監管報告、金融犯罪預防、交易改善、客戶(hù)呼叫中心等。雖然所有這些領(lǐng)域可以同時(shí)開(kāi)展使用機器學(xué)習和人工智能的項目，但在這種情況下必須尋找提高效率的方法。Cloudera的某客戶(hù)在開(kāi)始建立數據湖倉時(shí)把重點(diǎn)放在監管合規上。然后他們很快意識到該數據湖倉有很多他們加速抵押貸款審批、監控支付等所需要的數據。企業(yè)無(wú)需為了一項新的要求而從頭開(kāi)始，反而可以更快行動(dòng)。成熟的供應商還可以通過(guò)完全消除需求建議書(shū)（RFP）流程以及后續的新供應商審核流程來(lái)加快項目速度。 

巧用數據“加速器”，高效達成降本目標

Cloudera提供了各種幫助企業(yè)加速數據和AI計劃的工具。其中就包括通用數據分配（UDD）和應用機器學(xué)習原型（AMP）這兩個(gè)特定領(lǐng)域。

通用數據分配（UDD）可以從任何地點(diǎn)采集數據，并使數據駐留在任何位置以便進(jìn)行分析，進(jìn)而幫助企業(yè)逐步推進(jìn)計劃。

應用機器學(xué)習原型（AMP）是可以直接從Cloudera Machine Learning一鍵部署的機器學(xué)習項目。通過(guò)AMP，數據科學(xué)家能夠在很短的時(shí)間內將想法變成完全可以運行的機器學(xué)習用例。AMP提供的端到端框架可用于即時(shí)構建、部署和監控業(yè)務(wù)就緒型機器學(xué)習應用。