01
关于数据孤岛
数据孤岛作为数字化转型的负面产物,已成为一种普遍现象. 数据孤岛将导致数据无关联性、数据质量和安全性差等诸多问题,这在很大程度上增加了数据整合与治理工作的难度。主要表现在:
• 加剧数据资产理解的复杂性
• 制约数据质量的提升
• 面临更高的数据安全风险

01
关于数据孤岛
数据孤岛作为数字化转型的负面产物,已成为一种普遍现象. 数据孤岛将导致数据无关联性、数据质量和安全性差等诸多问题,这在很大程度上增加了数据整合与治理工作的难度。主要表现在:
• 加剧数据资产理解的复杂性
• 制约数据质量的提升
• 面临更高的数据安全风险


02
关于全域数据能力
全域数据能力是一个组织针对所有经营活动的所有数据实现整合、治理、洞察及保护的能力,是实现数据驱动型组织的基石。2022年,爱数联合国际研究咨询公司Forrester,对全球200多家企业的数据能力现状,数据战略实施进行了全面的调研,调研发现:79.9% 的企业认同企业需要基于全域、多种类型的数据弥补认知误区,催生数字创新。
然而企业在构建全域数据能力时依然面临着挑战:
• 多云增加数据管理复杂性
• 单一平台无法满足多样的数据需求
• 多数据平台难以数据共享
02
关于全域数据能力
全域数据能力是一个组织针对所有经营活动的所有数据实现整合、治理、洞察及保护的能力,是实现数据驱动型组织的基石。2022年,爱数联合国际研究咨询公司Forrester,对全球200多家企业的数据能力现状,数据战略实施进行了全面的调研,调研发现:79.9% 的企业认同企业需要基于全域、多种类型的数据弥补认知误区,催生数字创新。
然而企业在构建全域数据能力时依然面临着挑战:
• 多云增加数据管理复杂性
• 单一平台无法满足多样的数据需求
• 多数据平台难以数据共享
03
关于数据驱动型组织
数据驱动型组织是以数据为生产要素的组织,以数据驱动业务,实现持续增长和创新发展,以重塑组织的生产力 。爱数认为,实现数据驱动型组织需要循序渐进,需要围绕数据资产化、数据服务化、数据知识化进行持续驱动
1. 数据资产化:数据驱动型组织将数据视为企业资产,整合数据孤岛,确保数据的安全性、完整性、关联性以及数据质量。
2. 数据服务化:数据驱动型组织围绕业务域、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。
3. 数据知识化:数据驱动型组织将数据实现知识化,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。

03
关于数据驱动型组织
数据驱动型组织是以数据为生产要素的组织,以数据驱动业务,实现持续增长和创新发展,以重塑组织的生产力 。爱数认为,实现数据驱动型组织需要循序渐进,需要围绕数据资产化、数据服务化、数据知识化进行持续驱动
1. 数据资产化:数据驱动型组织将数据视为企业资产,整合数据孤岛,确保数据的安全性、完整性、关联性以及数据质量。
2. 数据服务化:数据驱动型组织围绕业务域、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。
3. 数据知识化:数据驱动型组织将数据实现知识化,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。


04
关于中台
企业在希望通过中台方案来加快数字化转型,从而实现企业的反脆弱性化, 爱数提供不同的中台方案,连结孤岛,并实现全域数据场景的全方位数据驱动。非结构化数据中台,用于整合、治理与洞察非结构化数据,以数据驱动运营,通过内容改变生产力;智能运维中台,用于整合、治理与洞察机器数据,以数据驱动运营,释放运维生产力;知识中台,通过 Data Fabric 架构实现数据资产化,以领域知识网络赋能智能应用,重塑组织生产力。
04
关于中台
企业在希望通过中台方案来加快数字化转型,从而实现企业的反脆弱性化, 爱数提供不同的中台方案,连结孤岛,并实现全域数据场景的全方位数据驱动。非结构化数据中台,用于整合、治理与洞察非结构化数据,以数据驱动运营,通过内容改变生产力;智能运维中台,用于整合、治理与洞察机器数据,以数据驱动运营,释放运维生产力;知识中台,通过 Data Fabric 架构实现数据资产化,以领域知识网络赋能智能应用,重塑组织生产力。
