爱数跳步数据起舞

那是三年前的事情。

爱数在云基础设施和应用之间，又加了一层“大数据基础设施”，正式跨越到全域数据能力。之后三年，爱数的数据能力不出意外地持续成长。成长的轨迹正如爱数总裁贺鸿富所说：“长期主义并非盲目的坚持，而是对未来的认知。”

爱数的数据能力

确实，长期主义就是对未来的认知。回爱数的数据能力成长，大致可分为两个阶段。2006年，成立之初的爱数专注于数据保护能力。一年，这家公司对未来的认知，不是北上广的房价会增长10倍，而是数据将成为企业核心资产，即使当年中国服务器市场规模，不及现在的1/10。

2011年，爱数又做出一项对未来的认知，其将数据保护能力升级为数据管理能力。也就是说，既然数据已成为企业核心资产，爱数这家“数据银行”，业务就要从单纯的“数据存取款”，延伸至提供“数据理财”，为用户提供数据价值服务。

真正的改变是在2019年。

2019年，爱数正式发布大数据基础设施战略，并挑明了第二长曲线。2021年，爱数又正式发布公司全新愿景，并开始让业内认知“认知”——单模态数据只能做感知智能，只有多模态数据才能实现认知智能。

爱数认知的时代

这就是长期主义者，过去15年的数据能力成长过程。但接下来的路，也不会轻松。爱数SMART 2022，会议主题被很有韵律地确为“与数据共舞”。其实，这家企业是强调企业需制定清晰的数据战略，以及成为数据驱动型组织的方法论

何为“数据驱动型组织”？IDC对未来的认知，每家企业都将成为“数字化原生组织”，爱数则喜欢以“数据驱动型组织”表达类似的理解。尤其在2022年，爱数更明确提出其需具备的三个特点：

其一，具备高效整合和治理数据能力，将数据视为企业资产，可从容地消除、整合数据孤岛，最大化限度地确保数据的安全性、完整性、关联性以及数据质量。

其二，围绕业务域、管理活动等运营流程，以数据能力提升运营效能，降低运营风险，充分释放数据的价值；

其三，将数据实现知识化，沉淀领域智商，以领域知识赋能业务，结合知识的货币化，实现商业模式、技术或服务创新。

简单解释，数据驱动型组织的三个特征，就是其需要经历“数据资产化、数据驱动运营、数据驱动创新”三个成长阶段。目前，国内多数企业卡在第一阶段，即数据治理阶段，只有少数企业通过不断摸索和试错，进入第二阶段，甚至是第三阶段。

但这无所谓。

只要成长路径清晰，企业的数据战略也不会迷路。首先，数据战略需要以能力为底座，这既包括拥抱横跨多云的数字化能力，也包括围绕全场景、全类别、全生命周期的全域数据能力，以及应对不确定性环境的敏捷能力和安全治理能力；其次，数据战略还需要两大支柱，在组织内部形成数据驱动的战略文化，在组织外部建立生态思维。

对此，贺鸿富的总结似乎更到位：“数据价值是数字化转型阶段的最大变量。通过能力底座、文化支柱、创新表现，以及卓越领导力的数字化人才，构建“数据战略屋”，才能从容实现数据驱动创新，以数据重塑生产力。

爱数的又一次跳步

自上世纪70年代，全球数据产业始终处于蓬勃发展，也陆续出现了关系型数据库、分布式存储、数据仓库、图数据库、数据中台、数据湖、混合型数据系统、数据云等技术和概念。这也是挑战所在，相关调研显示：65%的企业目前都采用了至少两个以上的数据平台，进行整合、治理、分析或洞察数据。

正因如此，爱数又完成了一次跳步，通过Unified Stack统一构架（爱数称之为One 架构），对大数据基础设施进行了云原生重构，即AnyBackup、AnyShare、AnyRobot、AnyDATA，以及最新发布的AnyFabric均已莲耦同根，采用统一的技术堆栈，成为ONE统一的架构。并以此为基础帮助用户构建起四大中台方案：非结构化数据中台方案、数据灾备中台方案、知识中台方案和智能运维中台方案。

也就是说，爱数又将“全域数据能力”，提升到一个新高度。全域数据由此实现自由流动，数据价值得以最大化释放；全域数据能力实现了用户体验一致性；爱数各产品之间也深度集成，实现了全域数据能力的融合管理。

更为重要的是，基于“全域数据能力”，爱数对“数据治理”的理解，以及提供的技术能力也有了质的变化。早在2021年，爱数就已提出数据治理需“分而治之”。因为结构化数据、非结构化数据、机器数据不可能在一锅乱炖中，还保留各自的味道。这不符合业务需求，现有技术架构很难支撑。

延续“分而治之”理念，2022年的爱数，进一步提出“即时数据治理”的思路。也就是说，数据治理的未来将越来越多地考虑业务导向和价值导向。更用心地思考如何降低TCO，提升ROI。

具体而言。AnyFabric数据资产管理平台通常被理解为“数据编织”。无论数据存储在何处，AnyFabric都能以业务为导向，帮助企业以最低的成本，及时地连接和组织正确的数据，并且实现数据端到端的治理。

AnyShare智能内容管理平台，则通过数据资产化、数据知识化，以及立体安全策略，对海量非结构化数据科学治理，使其发挥最大价值。AnyRobot智能运维平台，可将组织内部各业务域机器数据进行汇聚、整合与治理，提升业务运维效能、助力业务运营分析、加强合规与审计。

怎能没有方法论

不仅如此。

建设“数据驱动型组织”，既要有分而治之、即时治理的全域数据治理能力，也需要能将战略落地的方法论。本次爱数SMART 2022，爱数正式提出建设数据驱动型组织的方法论，由数字伙伴、Your-Data架构、中台方案、领域认知智能、TPA最佳实践五个部分构成。其中，Your-Data架构就是方法论的亮点之一。

Your-Data既是架构，也更像是一种理念。在Your-Data支撑下，用户可从容应对日趋严厉的数据合规要求，可访问任意云的数据、分析任意云的数据，实现跨云数据移动、跨云数据的统一搜索，获得一致的数据安全策略。

同时，作为建设“数据驱动型组织”方法论的一部分，AnyDATA在领域认知智能的驱动下也向前走出一步。AnyDATA最早剧透于2019年，此次AnyDATA Framework 2的发布，不仅是爱数从感知智能，向认知智能的延伸，更是从通用认知智能，向领域认知智能，以及运维、管理等领域认知智能的升级。类比人类智商，爱数给这种能力，定义为：“领域智商”。

此前，爱数联合Forrester共同面向全球不同国家、不同行业的中大型企业进行调研。数据显示：67%的客户选择与供应商结成紧密长期的合作关系，从而帮助组织落地数据战略。因此，爱数更坚定了生态思维——与客户共创数据驱动型组织。

2021年，爱数数字伙伴计划 1.0正式发布。本次爱数SMART 2022，数字伙伴计划 2.0也如约而至。在该计划中，爱数新增设立客户成功经理，为用户提供数字化需求整理、数字化建设规划、数字化项目管理、数字化建设成果及ROI分析等一系列驻场服务。

而其价值正如爱数品牌副总裁李曼舞最后所说：

"因为数据驱动型组织建设的复杂性，及数据安全合规等要求，企业需要与具备全域数据能力的服务商，建立形成新型的合作关系。驻场的客户成功经理，则将成为企业专属的数字化专家。"

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