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戴尔科技集团:85%的中国企业尚未改进其数据技术和流程

作者: cbinews编辑   责任编辑:张琳 2021-08-18 15:51:56
来源:电脑商情在线关键字:戴尔科技集团,数据
  • 70%的中国受访企业(全球66%)认为自己是数据驱动型企业,但只有21%(全球21%)将数据视为资本,并在业务中优先使用
  • 71%的中国企业(全球超过三分之二)表示他们需要更多数据,68%的中国企业称现有的数据已经超出其处理能力
  • 84%的中国企业认为按需付费模式将帮助更好地获取、分析和处理数据,以努力克服包括存储成本高企、IT 基础设施过时、流程效率低下等一系列障碍
  • 大多数企业认为采用按需付费模式会带来收益,但只有少数已付诸行动

戴尔科技集团(NYSE: DELL)发布了由 Forrester Consulting 实施的一项全球调研 结果。该结果显示,大多数中国企业正在为数据激增而苦苦挣扎。受制于数据技能、数据孤岛、人工流程、业务孤岛以及数据隐私和安全等一系列问题,数据不仅没有为企业提供竞争优势,反而成为一种负担。正是这些压倒了了业务、技术、人员和流程的海量的、高速的、多样的数据导致了这种“数据悖论”。

这一调研结果是基于对45个国家4000多名业务决策者的调查,并结合了戴尔科技集团数字化转型指数的研究成果,该指数评估了全球企业的数字化成熟度。最新的数字化转型指数显示,“数据超载/无法从数据中提取洞见”是中国企业第四大转型障碍(全球第三),高于2016年的第12位(全球第11位)。

1. 认知悖论

70%的中国企业(全球66%)认为自己是数据驱动型企业,并称“数据是组织的命脉”,但只有21%(全球21%)将数据视为资本,并在业务中优先使用。

为了澄清这一悖论,该调研列出了对企业数据就绪情况的客观衡量标准。

结果显示,85%的中国企业(全球88%)尚未改进其数据技术和流程、以及/或数据文化和技能。只有15%的企业(全球12%)被定义为“数据冠军”,他们积极参与到技术/流程、文化/技能这两个领域中。

2. “想要的超出承受能力”悖论

根据研究,68%的中国企业(全球70%)表示其收集数据的速度快于分析和使用的速度,但71%(全球67%)表示他们不断需要更多数据,超越当前所能提供的能力。这一结果是基于以下数据:

• 61%的中国企业(全球64%)在其拥有或控制的数据中心管理大量数据,尽管在边缘(生成数据的地方)处理数据的好处是众所周知的

• 欠缺数据领导力:73%的中国企业(全球70%)承认他们的董事会仍然没有积极支持公司的数据和分析战略

• 无法扩展的IT战略:48%的中国企业(全球49%)正在使用更多数据湖,而不是整合他们拥有的数据

因此,数据的爆炸式增长让工作生活变得更加困难,而不是更加轻松:68%的中国企业(全球64%)抱怨他们的数据过剩,无法满足安全和合规要求,59%的受访者(全球61%)说他们的团队已经被现有数据淹没。

“如今,企业正承受着巨大的压力,需要通过数字化转型来加速客户服务。他们需要在获取更多数据的同时,更好地挖掘已有的数据。特别是现在,50%的中国企业(全球44%)表示,疫情显著增加了他们需要收集、存储和分析的数据量。”戴尔科技集团全球资深副总裁、大中华区数据中心业务总经理朱培兰表示,“成为数据驱动的企业好比是一段旅程,企业需要的是能与他们一路相伴的专业指导。”

3. “只见不做”悖论

过去18个月中,按需付费模式不断扩大,引发了数据优先、数据无处不在的业务的新一波浪潮。然而,将大部分应用程序和基础设施迁移至“即服务”模式的企业仍是少数。(中国25%,全球20%)。尽管:

  • 68%的中国企业(全球64%)认为有机会根据不断变化的客户需求进行扩展
  • 63%的中国受访者(全球63%)认为按需付费模式将让公司变得更加敏捷
  • 59%的中国企业(全球60%)预测业务部门将能够快速简单地配置应用程序(只需按下一个按钮)
  • 按需付费模式将帮助 84%的中国企业(全球83%)更好地获取、分析和处理数据,以努力克服以下障碍:高企的存储成本,未优化的数据仓库;过时的 IT 基础设施; 流程效率低下,无法满足需求等。

希望就在眼前

虽然企业正苦苦挣扎,但许多已经做好规划,创造更美好的明天:63%的中国企业(全球66%)计划部署机器学习来自动检测异常数据,50%(全球57%)希望转向数据即服务模式,52%(全球52%)打算更深入地研究性能堆栈,以重新构建他们在未来 1-3 年内处理和使用数据的方式。

通过以下三种方式,企业可以将数据负担转化为数据优势:

1. 对其 IT 基础架构进行现代化改造,使其在数据所在的位置、边缘处满足数据需求。 这包括使企业的基础设施和应用程序更接近需要捕获、分析和处理数据的地方,同时通过保持一致的多云运营模式避免数据蔓延。

2. 优化数据管道,让数据在被AI/ML增强的同时可以自由安全地流动。

3. 开发软件以提供满足客户渴望的个性化、集成式体验。

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