前沿洞察
了解数据产业的技术、趋势与应用
前沿洞察
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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。
