近日，Forrester 思想领导力报告《提升全域数据能力，以数据驱动运营》正式发布，该报告由爱数委托 Forrester 进行调查并研究。报告指出，数字化转型迫切需要不断提升数据能力，企业在升级数据基础设施并推动数据驱动的转型方面面临挑战，提升全域数据能力、构建新一代数据基础设施需要全面发力。同时，报告对现阶段企业如何实现数据驱动运营提出诸多战略建议。

01实现数据驱动运营 构建全域数据能力是基础

随着业务发展，企业数据的生产者以及消费者越来越多，数据不仅分布在研发、生产、营销、管理等不同业务域，而且存储于本地、异地以及云上，数据类型还包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等，使得企业面临更加复杂的数据问题。企业的数据管理、治理和分析需要建立全域数据视角并提升全域数据能力。

调查发现，82%的企业认同全域数据能力对于建设数据驱动的企业文化，完成企业进化升级的意义。绝大多数受访者都赞同全域数据能力对数字化转型具有非常重要的意义，不仅在于数据能够弥补企业认知的不足，促进产品和服务的创新，帮助企业适应激烈的市场竞争和快速变化的客户需求，还在于能促进客户体验全维度的提升，协助企业打造全新的商业模式，实现卓越运营。

02 企业在打造全域数据能力及 转型的过程中面临多维挑战

尽管企业认识到全域数据能力的价值并开始着手进行全域数据的整合、引入非结构化以及半结构化数据处理的技术，对不同类型的数据价值进行挖掘和利用，并尝试利用数据洞察来驱动企业运营模式的转型。但在数据战略、技术工具、组织文化以及流程协同等不同层面仍面临诸多挑战，依旧处于不断摸索阶段。

在调查中，通过对数据驱动运营以及数据驱动创新成熟度进行评估，仅有28%的企业可以做到全场景、持续地利用洞察驱动决策和行动。其原因在于:缺乏内部统一认知和战略规划，存在诸多数据孤岛难以打通，内部不同部门之间的协同受阻，大量的流程存在断点，并缺乏必要的非结构化以及半结构化数据处理技术，以及专业的人才在内的一整套体系将数据转化为业务价值。

03 构建新一代数据基础设施 加速数据驱动运营转型

数据既是企业的重要资产又是支持企业持续发展的生产要素，需要以服务的模式随时提供给员工、合作伙伴和客户。数据的管理、存储和处理技术对于支持数字化转型和重塑生产力至关重要。

“ 

在我们的目标中，第一步是把线上线下的数据收集到一起，实现数据的集中化；下一步是与业务部门合作，通过对数据的分析推进数据资产化的过程。

——某金融行业数据管理负责人

”

Forrester 研究发现，企业正在对数据平台进行现代化改造，以实现跨域的实时数据洞察，用可信的数据支持业务敏捷性，以及在不断增加的数据孤岛中连接数据。新一代数据基础设施技术的发展更加侧重于全域、自动化，数据智能和聚焦业务用例，具体包括以下6点：

支持混合云和多云数据分布；

实时数据已经成为支持业务洞察力的关键；

聚焦关键业务场景和用例；

数据安全和治理正在成为核心议题；

人工智能推动数据基础设施的智能化升级；

构建融合的大数据新基建，聚焦打造全域数据能力。

04 提升全域数据能力 升级新一代的现代化数据基础设施

调研显示，善于利用数据的企业，其快速响应客户和构建竞争优势的能力是落后者的两倍以上。传统的企业数据平台在整合、管理及利用企业的全域、异构数据方面无法跟上业务发展的步伐。新一代的数据基础设施能够帮助企业聚合内外部数据，支撑高效的数据价值变现，最终实现企业数据驱动的运营与创新模式的转变。

通过调研，Forrester 建议企业提升全域数据能力，升级新一代的现代化数据基础设施，将全量、海量数据变成资产并服务于业务，使数据得到持续的充分利用，实现各种类型数据易访问、易使用、易分析、易运营的目标。Forrester 认为，数据驱动运营模式的转型已成为企业应对不确定性的关键，借助合作伙伴的能力将加速企业构建全域数据能力的进程。在调研中，67%的受访企业希望通过与合作伙伴达成战略层面的合作，帮助企业提升数据能力。依托合作伙伴以及合作伙伴的生态网络，可以帮助企业提升产品和服务创新能力并拓展业务边界。

05 大数据基础设施 以数据驱动运营，共创数据驱动型组织

爱数基于创新的数据编织架构、统一的 ONE 架构以及全域数据能力，全面升级爱数的大数据基础设施，帮助客户应对多云环境中数据管理的复杂性，共创数据驱动型组织。爱数的大数据基础设施面向多云、混合云环境，基于数据编织架构，通过不同的中台方案实现全域数据的资产化、服务化、知识化，提供及时、实时、随时的数据即服务，满足各行各业的数据驱动需求，全面提升运营效能，降低运营风险，充分释放数据的价值。

非结构化数据驱动知识运营

数据资产散落难以整合利用、数据不互通难以洞察分析、知识提取复杂难以有效运营……种种挑战成为阻碍知识密集型企业提升运营效率及效益的绊脚石。

例如勘察设计行业，其数字化转型过程中，勘察设计域、生产施工域、管理职能域等全域场景的海量非结构化数据均面临不同的业务需求与合规要求。以筑森设计的实践为例，爱数基于非结构化数据中台为其搭建知识运营体系，通过数据资产化和知识化，实现高效的知识运营。

机器数据驱动 IT 运营

当前，许多企业正由 IT 运维迈入IT运营。IT 运维是被动式“维持”，IT 运营更多是主动式“经营”。从运维走向运营，区别之一就是运营需要更直接地为公司业务发展提供价值。如何利用 IT 自身所拥有的资源、数据、技术寻找到与业务产生协同的目标点，是 IT 运维团队管理者需要去考虑的问题。

爱数智能运维中台，基于人工智能和大数据分析技术，通过对机器数据的统一管理实现 IT 资源的统一监控，资源状态实时可见，并以监控和告警溯源的方式避免闲置资源浪费，提升 IT 资源利用率。同时，通过精准容量预测、精细化费用管理、服务 SLO 分析等，帮助企业降低 IT 运营成本、提升运营效率。

数据驱动智慧城市建设

政务数据流通难、没盘活，社会数据价值极大、需要被开发利用，感知数据作为城市的“眼鼻耳”需融入到城市数据中……当前智慧城市建设面临诸多挑战。如何整合数据孤岛，从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为智慧城市产业规划和发展提供数据支撑和科学的指导，成为政府部门及相关企业亟待解决的问题。

以中新天津生态城项目为例，爱数联合中新生态城，以产业领域知识网络为中心，共创智慧城市产业大脑解决方案，通过汇聚内外部海量产业、企业数据，构建产业知识网络，再结合对产业、企业业务的深度研究成果，孵化出多项应用业务场景，成为区域产业发展的百事通，以认知智能赋能智慧城市“产业-招商-服务”全环节。