云分析是處理大量數(shù)據(jù)和生成可操作的、質(zhì)量驅(qū)動(dòng)的見解的極好方法。云計(jì)算是分析的理想平臺(tái)，這要?dú)w功于較低的成本和幾乎無限的可擴(kuò)展性。雖然云平臺(tái)和分析過程的這種結(jié)合被證明產(chǎn)生了巨大的價(jià)值，但只有當(dāng)企業(yè)充分利用技術(shù)的潛力時(shí)，這些好處才能充分體現(xiàn)出來。

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確定IT行業(yè)性能的一個(gè)有力方法是基準(zhǔn)測(cè)試：對(duì)平臺(tái)和系統(tǒng)進(jìn)行定量和定性評(píng)估，以衡量與類似平臺(tái)和系統(tǒng)的性能。可以利用設(shè)計(jì)良好的測(cè)試方法對(duì)云上的分析進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試，以確定您的云分析解決方案的性能是否與您所在行業(yè)的類似企業(yè)相當(dāng)、低于或高于同類企業(yè)。

為此，Trianz公司創(chuàng)建了數(shù)字企業(yè)演化模型™，或認(rèn)為。它允許Trianz顧問快速確定客戶的云計(jì)算分析成熟度，有效地指導(dǎo)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的下一步。

以下簡要探討一下數(shù)字企業(yè)演化模型的五個(gè)成熟度級(jí)別™.

1級(jí)：

在這個(gè)層次上，企業(yè)主要使用手工流程，很少或沒有自動(dòng)化。這可能包括Excel電子表格中的跟蹤數(shù)據(jù)，通過電子郵件通知或幫助臺(tái)軟件手動(dòng)管理系統(tǒng)報(bào)告。這一級(jí)別的企業(yè)可能更被動(dòng)而不是主動(dòng)，并且缺乏數(shù)據(jù)流程和程序的廣泛數(shù)字化。

約30%的企業(yè)只達(dá)到這一成熟度。

2級(jí)：

在第2級(jí)，企業(yè)正在采取措施更有效地管理其數(shù)據(jù)。企業(yè)可能有一個(gè)云數(shù)據(jù)倉庫解決方案，主數(shù)據(jù)管理(MDM)用于在其網(wǎng)絡(luò)邊緣實(shí)施數(shù)據(jù)治理策略。對(duì)于二級(jí)企業(yè)來說，報(bào)告通常是在臨時(shí)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，在特定的情況下使用定制的報(bào)告指標(biāo)，但并不全面。

約30%的企業(yè)處于這種成熟度。

3級(jí)：

在第3級(jí)，企業(yè)正在使用更有針對(duì)性的專用工具來控制和分析數(shù)據(jù)。3級(jí)企業(yè)可以使用商業(yè)智能(BI)報(bào)告儀表盤來可視化數(shù)據(jù)，使用趨勢(shì)或預(yù)測(cè)分析來實(shí)現(xiàn)更主動(dòng)的方法。企業(yè)可以利用公共數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)甚至社交數(shù)據(jù)來產(chǎn)生更多的分析洞察力，將這些大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云數(shù)據(jù)湖中。

約20%的公司在這一水平上已經(jīng)成熟。

4級(jí)：

在第4級(jí)，企業(yè)將使用預(yù)測(cè)性和規(guī)范性分析相結(jié)合的方法來指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策，避免依賴于最高收入者的觀點(diǎn)(HiPPO)。越來越多地依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力來證明整個(gè)業(yè)務(wù)的決策過程是正確的。通過使用自動(dòng)化或人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)，人類仍然在評(píng)估這種洞察力之后做出最終決定。

約15%的公司在這一水平上已經(jīng)成熟。

5級(jí)：

在第5級(jí)，企業(yè)充分利用其數(shù)據(jù)生成洞察，特別是通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)和流程的自動(dòng)化。免提方法可以為關(guān)鍵利益相關(guān)者提供自我修復(fù)的IT基礎(chǔ)架構(gòu)、自動(dòng)化的報(bào)告和警報(bào)，以及具有更高準(zhǔn)確度的長期預(yù)測(cè)。

約5%的企業(yè)在這一水平上已經(jīng)成熟。

使用DEEM對(duì)云分析進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試

數(shù)字企業(yè)演化模型使用與行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和技術(shù)相關(guān)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)洞察來衡量企業(yè)的云分析成熟度。與dem™，主題庫由全球18個(gè)以上行業(yè)的40000多家公司組成。

通過現(xiàn)實(shí)地確定你的企業(yè)™在這個(gè)層次上，該模型可以幫助企業(yè)識(shí)別其流程和技術(shù)中的差距。這些數(shù)據(jù)將為數(shù)字轉(zhuǎn)型舉措提供清晰的路徑，突出針對(duì)性和變革性方法的強(qiáng)項(xiàng)和弱項(xiàng)。

認(rèn)為™適用于以下領(lǐng)域的企業(yè)IT能力基準(zhǔn)測(cè)試：

• 企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略–更好地定義企業(yè)數(shù)據(jù)使用的愿景或路線圖，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)傳輸和分析。
• 數(shù)據(jù)治理—定義用戶、服務(wù)和系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的適當(dāng)訪問。導(dǎo)致糾正不正確的數(shù)據(jù)訪問模式和控制。
• 主數(shù)據(jù)管理(MDM)–改進(jìn)與業(yè)務(wù)使用的主要數(shù)據(jù)集保持一致性、準(zhǔn)確性、訪問控制、一致性和問責(zé)制的過程。
• 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理(DQM)–創(chuàng)建一個(gè)管道驅(qū)動(dòng)的過程，在數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖的接收過程中驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量。
• 人工智能能力–對(duì)圍繞數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)分析的人工智能能力的評(píng)估。
• 投資模式和優(yōu)先順序–投資新技術(shù)和系統(tǒng)的框架，優(yōu)先順序根據(jù)項(xiàng)目進(jìn)行加權(quán)™模型。
• 數(shù)據(jù)分析和組織結(jié)構(gòu)–衡量分析在整個(gè)組織中的使用情況–包括分析管理、知識(shí)共享和數(shù)據(jù)依賴。
• 分析技術(shù)–針對(duì)一流產(chǎn)品和服務(wù)對(duì)現(xiàn)有分析技術(shù)的技術(shù)能力進(jìn)行評(píng)估。
• 網(wǎng)絡(luò)安全—針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)導(dǎo)者的數(shù)據(jù)安全分級(jí)—包括數(shù)據(jù)安全框架、加密利用率、訪問控制等。

進(jìn)行正確的云分析投資

據(jù)研究機(jī)構(gòu)Trasers公司稱，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)字冠軍們利用率最高的技術(shù)，83%的決策者采用了這種技術(shù)。緊隨其后的是物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，采用率為80%，社交監(jiān)聽/社交分析的采用率為77%。

認(rèn)為™將幫助您識(shí)別現(xiàn)有云分析解決方案或框架中的缺點(diǎn)，并創(chuàng)建一個(gè)行動(dòng)計(jì)劃來轉(zhuǎn)換您的分析能力。通過從提供最大影響的領(lǐng)域入手，您的企業(yè)可以顯著提高其在行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)力。