肯睿Cloudera:2024年臨近,反脆弱性助力企業(yè)持續成長(cháng)

當前，全球經(jīng)濟經(jīng)歷了通脹加劇、利率上升、油價(jià)不穩等諸多重大動(dòng)蕩。這些不利因素正在向亞太（APAC）地區蔓延。根據IMF的《地區經(jīng)濟展望》，預計亞太地區2024年的增速將放緩至4.2%，而中國經(jīng)濟重新開(kāi)放產(chǎn)生的提振作用正在減弱，這早于先前的預期。因此，亞太地區的企業(yè)領(lǐng)導者必須重視自身的彈性和風(fēng)險管理。

根據過(guò)去幾年的經(jīng)驗，企業(yè)必須具有反脆弱性。作家Nassim Nicholas Taleb將“反脆弱”定義為在混亂或充滿(mǎn)變數的環(huán)境中生存、發(fā)展和繁榮的能力。鑒于當前艱難的環(huán)境，預計2024年將是屬于具有反脆弱性企業(yè)的一年。為了能夠渡過(guò)又一個(gè)艱難的一年，各公司都在韜光養晦。

降本增效是支撐2024年業(yè)務(wù)的核心

盡管2024年的經(jīng)濟前景堪憂(yōu)，但預計到2030年，數字化轉型市場(chǎng)規模仍將達到46177.8億美元。尤其在中國，數字化轉型還處于新興階段。據中國信息通信研究院發(fā)布的《新IT重塑企業(yè)數字化轉型(2022年)》，在多方數字化轉型政策推動(dòng)下，未來(lái)幾年市場(chǎng)規模預計將保持20%以上的平均增速，有望在2025年逼近5萬(wàn)億大關(guān)。這些數字表明，盡管企業(yè)將繼續投資于數字化轉型，但在艱難的經(jīng)濟環(huán)境下，企業(yè)很可能會(huì )加大力度以實(shí)現降本增效及資源利用最大化。

然而，企業(yè)必須把眼光放得更遠，考慮動(dòng)蕩時(shí)期過(guò)去之后的計劃，以避免做出目光短淺的商業(yè)決策。在規劃未來(lái)業(yè)務(wù)方向時(shí)，必須深思熟慮且慎之又慎。為了落實(shí)長(cháng)期業(yè)務(wù)戰略，企業(yè)需要在基礎設施和技能方面投入資源。如果能夠針對未來(lái)做好技術(shù)、人員和流程方面的準備，企業(yè)就可以輕松進(jìn)行創(chuàng )新轉型，而且無(wú)論是在經(jīng)濟繁榮還是蕭條時(shí)期，都能做到反脆弱。

通過(guò)數據貨幣化實(shí)現反脆弱性

大多數企業(yè)都對數據的重要性心知肚明。數據已被視為一種戰略資產(chǎn)并將繼續成為企業(yè)的數字財富。但我們預計，越來(lái)越多的企業(yè)將會(huì )開(kāi)始將數據視為一種商品，通過(guò)將數據變現開(kāi)辟新的收入來(lái)源并推動(dòng)創(chuàng )新，而不僅僅是用來(lái)節約成本。

在將數據變現時(shí)，不僅要考慮其對收入的直接影響，還要考慮如何利用數據推動(dòng)關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策和創(chuàng )新。為此，企業(yè)必須確保數據的完整性，保證數據準確全面和一致。做到這一點(diǎn)的方法之一是關(guān)注數據脈絡(luò )，即企業(yè)需要清楚地知道其數據的來(lái)源、變化情況及其在生命周期內的最終目的地。

隨著(zhù)越來(lái)越多的企業(yè)將數據存儲在本地和云中，部署具有現代化架構的數據管理平臺可以讓企業(yè)更快抓住洞察，同時(shí)將其接入所有業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數據和分析。由于能夠快速洞察，企業(yè)將向數據驅動(dòng)化轉型，并做出與企業(yè)目標相一致的戰略性業(yè)務(wù)決策。

部署AI以去驅動(dòng)商業(yè)價(jià)值

AI在2023年風(fēng)靡一時(shí)并將在2024年延續這一趨勢。生成式AI和機器學(xué)習（ML）已成為大眾可以接觸到的領(lǐng)域，許多企業(yè)也開(kāi)始涉足其中，探討AI/ML 能為他們的業(yè)務(wù)帶來(lái)哪些好處。

AI的可操作化不僅可以通過(guò)自動(dòng)執行重復、瑣碎和耗時(shí)的任務(wù)來(lái)節約成本和提高運營(yíng)效率，還可以發(fā)掘創(chuàng )新機遇以及創(chuàng )造性地應對業(yè)務(wù)挑戰。AI平臺無(wú)法孤立運行，所以必須整合整個(gè)業(yè)務(wù)數據架構，以便AI能夠快速、輕松地接入可用數據。AI/ML模型的性能取決于所“投喂”的數據，因此需要在整個(gè)企業(yè)落實(shí)統一的安全和治理控制措施。

如果企業(yè)想要充分發(fā)揮AI/ML模型的作用，就必須確保部署正確AI/ML戰略和數據平臺，且其中要包括已集成的一套安全和治理技術(shù)，無(wú)論數據存儲在何處，都能提供貫穿整個(gè)企業(yè)的連貫數據上下文。借助這樣的平臺，企業(yè)可以全面了解并掌控其位于任何地點(diǎn)的數據。再加上適當的數據治理和公司上下對數據治理舉措的投入，企業(yè)就能夠依靠數據提供可靠的洞察，并為AI的部署奠定基礎。

企業(yè)不必以犧牲創(chuàng )新或增長(cháng)為代價(jià)來(lái)獲得彈性

企業(yè)在準備應對未來(lái)充滿(mǎn)變數的經(jīng)濟環(huán)境時(shí)，必須注意這些措施不能以犧牲創(chuàng )新或增長(cháng)為代價(jià)。

要想成功從AI中獲益，就必須制定謹慎周密的AI戰略，以配合企業(yè)業(yè)務(wù)規劃和數據戰略。企業(yè)在部署AI時(shí)不能盲目跟風(fēng)，而是必須與其業(yè)務(wù)戰略保持一致。若是草率部署一個(gè)或多個(gè)不同的AI用例，則很可能不會(huì )給企業(yè)帶來(lái)更多收益。

企業(yè)還必須盡快為AI奠定堅實(shí)的基礎。確保技術(shù)、人員和流程的相互支持和協(xié)調一致對于企業(yè)至關(guān)重要。這可以讓企業(yè)在可信數據的基礎上構建和訓練其AI部署項目，這樣即便在充滿(mǎn)變數的時(shí)期也能推動(dòng)創(chuàng )新和增長(cháng)。

有彈性的企業(yè)能夠抵御沖擊并守住已有水平，而具有反脆弱性的企業(yè)則能夠不斷進(jìn)步、發(fā)展并變得更加強大。