此次疫情讓人們深刻的認識到，最成功和最有韌性的企業一定具備迅速適應不斷變化的市場環境的能力。為此，許多企業已經開始關注數據，不僅是為了生存，更是為了快速適應環境以占領行業高地。根據Gartner預測，數據傳輸和分析基礎架構將在2020年至2024年間增長5倍。

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然而，許多企業員工對于數據的訪問往往會受到限制，導致無法基于數據獲得實時見解，不利于增強企業靈活性。而且，聯網設備數量正以指數級速度增長，而數據分析師和專家的人數有限，因此充分實現數據價值的難度極大。

為一站式解決各種數據挑戰，企業必須采取統一的企業數據戰略來管理數據。企業數據戰略應兼具相關性和實用性，并且可以應用于整個企業，不受地點和業務部門的限制。

強大的數據管理平臺是企業成長的“云梯”

有效企業數據戰略的核心是數據管理。在分析一家企業所擁有的數據之前，必須先了解它是如何存儲數據的。而體量龐大且種類繁多的數據積累則可能使企業在原始數據的管理面前望而卻步。

因此，通過一個強大的數據管理平臺來安全有效地處理數據十分必要。而借助能夠連接并管理不同環境中的數據流的企業數據云，企業就無需再擔心多云和本地環境中的數據。此外，企業數據云還支持流傳輸、大數據接收、物聯網、機器學習等各種分析功能，從而幫助企業最大程度從其數據中獲益。

當前，企業同時使用幾家不同廠商提供的獨立信息系統已不是什么新鮮事，而一個好的企業數據云應具備互操作性，能在維持安全和穩定治理的前提下將各種解決方案整合成單一、易于使用和訪問的平臺，這將成為企業獲得快速成長的“云梯”。

讓數據為企業的每個人服務

為了消除阻礙數據價值最大化的障礙，企業可以通過降低數據訪問門檻來使更多相關人員實時訪問數據，解決所面臨的一些常見問題。而且，數據在電信和制造等各行業中日益重要的作用意味著為更多員工開通訪問數據的權限不再是“錦上添花”的選擇，而成為了“必不可少”的存在。

以電信業為例，過往專注于語音服務的電信業現在必須直面數據服務需求的增長，而由此產生的數據量指數級的增長態勢迫使其不得不努力應對數據存儲和分析挑戰。對制造業來說，隨著物聯網的日益普及，該行業同樣面臨著互聯設備和平臺產生的數據日益增加所帶來的存儲和分析挑戰。

“降低數據訪問門檻”是指為全企業員工(包括非技術型終端用戶)提供便捷的數據訪問渠道，使所有員工都可以從數據中獲取洞察，并迅速做出與業務高度相關的明智決策。其效益在運營效率提高、企業韌性增強和成本節約等業務或運營改進中可見一斑。而為了降低數據訪問門檻，企業需要著眼于結構、工具和培訓三方面。

第一，在結構方面，一些企業的組織結構自身就阻礙了降低數據訪問門檻的發展。企業往往通過中央化的數據分析團隊來分析數據并生成報告，而數據又常常被保存在不同的孤島中，需要數據團隊耗費許多時間來提取和整合相關數據。這就要求其他團隊等待數據分析師完成分析和報告，再將其轉化為可執行洞察，往往會延遲決策流程。而通過破除數據的孤島化限制，其他團隊就可以通過直接獲取數據快速做出數據驅動的決策。

第二，在工具方面，擁有合適的數據管理平臺和工具至關重要。一方面，雖然組織結構的改變為全體員工敞開了企業數據的大門，但如果員工對自己理解和使用數據的能力缺乏信心，就可能在使用數據時畏縮不前;另一方面，企業中的大部分員工本身都是非技術人員。因此，企業需要有不僅易于使用，還能讓非技術員工提取、分析和展示數據的工具和平臺。它們應滿足以下要求：

• 自助式數據分析：具備自然語言查詢和可視化數據發現等易于使用的功能，使用戶能夠在數據分析團隊的支持下進行復雜的數據分析和數據可視化等操作，節省了構建和維護系統的時間和資源，用于收集洞察和分析。
• 低代碼和無代碼工具：借助幫助終端用戶運用圖形用戶界面和拖放模塊等用戶友好功能，來構建機器學習模型的先進科技，使終端用戶不需要依賴數據科學家的幫助就能加速軟件交付。例如，銷售人員可以使用無代碼平臺快速建立一個基于機器學習的工具，而該工具可以根據客戶的購買歷史，推薦可以進行追加銷售和交叉銷售的相關產品。
• 數據隱私、治理和安全：實施正確策略，在所有環境中嚴守企業數據隱私、治理和安全要求。

第三，在培訓方面，企業需要在具備合適工具的基礎上對用戶進行培訓。自助式數據分析正成為降低數據訪問門檻的支柱，因此，用戶應該熟悉這些工具和流程以最大限度地利用所提供的數據。反之，如果無法輕松訪問數據點，即使手握工具和數據，用戶也無法產生有效的洞察。

應對混合環境數據挑戰

許多大型企業已采用或即將采用本地、私有云和公有云相結合的混合環境作為他們的IT基礎架構，但IT團隊不可能為了訪問所需數據而了解這些混合環境中的每一個API。在速度至關重要的今天，實現降低數據訪問門檻的最佳方式之一是采用以Cloudera Data Platform(CDP)為代表的企業數據云。作為覆蓋所有主要公有云和私有云的開源平臺，它可以與多種架構集成并在數據生命周期內提供大數據管理和分析，還能以安全、經且可擴展的方式為企業提供云原生分析。

降低數據訪問門檻將通過為員工提供數據訪問途徑、數據理解工具和充分運用這些工具的技能，從而也讓數據服務于企業的每一個人，從數據人到數據企業，企業才能夠成為數據驅動的企業，也才能在激烈多變的市場環境中獲得“長生術”。