2021年預測：企業數據戰略發展四大趨勢

　　盡管2020年給世界帶來了諸多不確定性，但可以肯定的一點是，在2021年和以后幾年中，數據仍將是關鍵要素。在過去一年中，許多企業機構已經開始利用數據來加強其業務彈性。而下一步，則是利用數據來保證敏捷性，應對未來突發事件的干擾。為此，企業需要確保其數據戰略能夠在未來一年內應對以下四大主流發展趨勢。

　　趨勢一：5G興起帶來的數據風暴

　　顯而易見，亞太地區在全球5G競賽中正處于領先地位，但各國的發展程度各有不同。中國和韓國一路高歌猛進，已經可以提供覆蓋全國的5G移動網絡，而澳大利亞、日本和新加坡等許多市場，則仍處于5G網絡剛剛推出的階段。我們預計，亞太地區將有更多電信供應商開始或繼續升級其現有網絡，以實現5G提供的高速度、低延時及更可靠的網絡連接。由于新興市場或新興電信運營商能夠更加簡便地采用最新系統，它們很可能會在5G競賽中一舉超過發達國家或成熟的電信公司。后者因為需要對其現有基礎設施進行徹底改造，有可能會落后于新興市場。

　　5G技術能夠為物聯網提供大規模連接，這必將影響到企業的數據戰略。5G網絡可以在一平方公里內連接多達100萬臺設備。對物聯網抱有積極態度的企業必須做好準備，迎接這些互聯設備帶來的數據風暴。企業數據云可以幫助用戶有效地捕獲物聯網數據，并快速對數據本身或與其他來源（如數據倉庫或數據湖）的數據一起加以分析，以獲得有意義的洞察，同時在整個數據生命周期內對數據加以保護。

　　趨勢二：機器學習變得唾手可得

　　隨著企業的數字化轉型，它們將面臨成倍增長的數據量和日益復雜的新技術。越來越多的企業正在轉向機器學習，以克服這些挑戰。例如，電信公司正開始探索機器學習如何幫助其管理網絡，以及更好地預測工作負載，來確保其服務的一致性和可靠性。同時，制造商也正在借助機器學習進行預測性維護，防止計劃外的停機。

　　盡管這一技術正在激發廣泛的興趣，但許多企業對機器學習仍抱著零敲碎打的態度，使其無法成為真正的數據驅動型組織。企業可以通過將機器學習滲透到運營層面來克服這一問題。也就是說，讓業務用戶能夠在不需要IT和數據科學團隊幫助的前提下，使用機器學習。這意味著，業務人員需要能夠理解、信任機器學習技術，并了解機器學習模型對業務的重大影響。要從人工智能衍生的洞察中產生行動，只有做到這一點，才能在新常態下生存和發展。

　　趨勢三：數據治理占據中心地位

　　混合云將成為大多數企業的默認選擇。據IDC預測，到2021年，亞太地區（不包括日本）超過90%的企業將依靠本地、私有云、公有云和傳統平臺，來滿足其基礎設施需求。由于數據分布在混合云中，因此無論數據處于何處，如何被使用，企業都必須有效地對其進行保護和治理。企業如果缺乏強大的安全和治理系統，不僅需要面對網絡攻擊和內部威脅的風險，還將面臨數據隱私法等合規問題。

　　具有戰略前瞻性的企業已經開始使用企業數據云來應對上述挑戰。企業數據云可以在混合云環境中執行一致的安全和治理策略，包括精細訪問控制、數據系列和審計日志。舉個例子，銀行能夠更好地遵守反洗錢法規。通過了解整個數據生命周期的情況（即了解數據是如何產生、被消費以及被各種業務應用程序/用戶使用或操縱），銀行能夠向監管機構證明，其正在使用完整和準確的數據，來監控洗錢活動。

　　我們預計，為了解決越來越多的網絡攻擊和數據隱私問題，今年將有更多企業關注如何確保其數據平臺在混合云中提供一致的數據安全、治理、沿襲和控制功能。

　　趨勢四：AI倫理和數據治理

　　隨著越來越多的公司使用AI創建可擴展的解決方案，它們在聲譽、監管和法律方面的風險也隨之增加。

　　AI系統會在其所訓練的數據集里學習，因此必須解決廣泛收集、分析和使用海量數據所產生的倫理問題。如今，關于AI倫理方面的對話仍圍繞著數據的匿名化展開。雖然澳大利亞、新加坡和韓國已經建立了人工智能框架，但包括印度和印度尼西亞在內的其他市場，則仍需在2021年為人工智能創新制定法規和國家標準。除此之外，企業還需通過強大的數據治理盡到自己的責任。它們可以考慮使用企業數據云來簡化其數據治理，并解決圍繞AI系統數據模型和信息基礎架構缺乏透明度的問題，包括人工智能系統使用什么數據，以及人工智能如何做出決策。

　　展望2021年，我們將看到AI倫理和數據治理相關話題在多個不同領域被提及，例如確定誰應該擁有聯網車輛和智能設備產生的數據，以及隨著消費者網絡足跡的增加，誰應該保護他們的個人網絡信息。

　　毫無疑問，數據是一種戰略資產，可以幫助企業獲得在不確定性發展中所需的敏捷性。然而，伴隨著數據重要性的不斷上升，以及人工智能等新技術的廣泛應用，這將帶來新的挑戰和隱憂。

　　為了確保企業的數據戰略能夠滿足新的業務需求，企業應該得到企業數據云的支持。它將為每個員工提供對相關數據和洞察的訪問渠道，同時控制成本、降低風險，并在所有數據資產中執行一致的安全和治理。通過讓數據變得可獲知、可發現、可用、可信以及合規，企業將能更好地提高運營效率，開發新的收入來源，并提供更好的客戶體驗或服務。