Cloudera报告:企业数据战略是打通后疫情时代经济发展的桥梁

时间:2022-03-03 17:39来源:

摘要:Cloudera报告:企业数据战略是打通后疫情时代经济发展的桥梁96%的受访企业高管表示,数据战略对其企业取得良好绩效至关重要,实现平均597%

Cloudera报告:企业数据战略是打通后疫情时代经济发展的桥梁 
96%的受访企业高管表示,数据战略对其企业取得良好绩效至关重要,实现平均5.97%的高利润增长率
 
北京,202233——企业数据云公司Cloudera近日发布与技术市场研究公司Vanson Bourne联合编写的全球研究报告。该报告揭示了企业数据战略(即覆盖所有业务线的整体战略)成熟度与业绩之间的相关性,并探讨了疫情及其不确定因素对业务的影响。
 
研究发现,落实成熟数据战略至少十二个月的企业机构实现了更高的利润增长,平均达5.97%。96%的企业高管表示,数据的处理和管理方式对企业业绩产生了积极影响;近三分之二(64%)的企业高管表示,成熟的数据战略提高了企业的韧性。企业高管和IT负责人都认为数据是一种战略性的业务资源,但他们对操作流程和实施持有不同的意见。
 
Cloudera首席技术官Ram Venkatesh表示:“专为混合云和多云环境优化的成熟企业数据战略能够产出更好的业务成果。企业之所以将数据视为重要资产,不仅是为了了解当今的持续变化,也是为下一步的发展做好准备。”
 
阻碍创新的数据生命周期挑战
 
数据可见性仍然是企业面临的关键问题,89%的企业表示,覆盖全生命周期的集中安全治理和合规,对于数据的处理和管理十分重要。在受访的IT负责人中,只有12%表示其所在企业参与了数据生命周期中的所有阶段,而这为实现企业数据战略提供了极大的帮助。如果没有对数据各个方面的完全把控和可见性,企业机构将会缺乏推动创新所需的关键能力。
 
有效的企业数据战略仍是关键
 
虽然企业认识到了企业数据战略的价值,但却难以有效实施。实施数据战略超过一年的企业表示非常有效(63%),实现了更高的利润增长率。几乎所有实施了企业数据战略的IT负责人(91%)都认为目前的战略是实现业务韧性的关键。受访的企业高管表示,每年由于数据管理不到位、错失商机导致的平均损失达384,962美元,其中电信行业的年平均损失最高,达6,617,348美元。
 
混合云是大势所趋
 
报告预计未来十八个月内企业将转向混合云。企业高管表示,43.07%的员工2022年将继续远程工作,因此企业正在投资基础架构,以支持混合工作环境。79%的企业希望将其数据和性能分析功能部署在混合架构上。在各种云选项中,多云明显更受青睐。44%的IT负责人表示在未来十八个月内更倾向于采用多云架构。凭借混合数据云,企业可以快速、轻松地访问和分析数据,做出更明智的数据驱动型决策,进而有效满足企业在竞争激烈 的商业环境中的创新需求。
 
通过从多个来源和地点访问和管理数据,企业能以可控、灵活的方式发挥混合办公员工团队的潜能,同时照常开展业务。几乎所有的企业高管(92%)都认为,有效运用混合云、多云和本地架构中的所有数据能够创造价值。这一发现反映了大多数IT负责人(90%)的心声,他们均表示其所在的企业至少使用一部分云容量来管理数据。大多数人(89%)认为,在数据战略中部署混合架构的企业将获得竞争优势。
 
数据带来的成功超越利润本身
 
数据分析的运用可以为企业带来许多益处,而不仅仅是增加利润率或获得竞争优势。大多数企业都认识到多元化、公平和包容性(DEI)与企业成功之间有着重要联系。研究发现,全面的数据采集和分析有助于DEI计划的成功。几乎所有IT负责人(96%)和企业高管(95%)都认为数据分析对于确保企业成功有效地实施DEI计划十分重要,95%的IT负责人和企业高管赞同DEI计划有助于企业取得成功。拥有有效的企业数据战略,企业能够更好地运用数据分析衡量和评估员工多元化计划。通过对内部多元化的深入了解,企业能够改善决策、推动创新,并提高员工的工作积极性。
 
欲详细了解《Cloudera企业数据成熟度报告:认识企业数据战略对业务的影响》,敬请访问:https://www.clouderacn.cn/campaign/enterprise-data-maturity-research-report.html 
 
研究方法
 
Vanson Bourne在2021年7月至9月期间通过网络和电话对3,150名公共和私营部门拥有1,000名以上员工的大型企业机构的最高管理人员、高级管理人员或中级管理人员进行了调研。受访者来自以下十五个市场:澳大利亚、中国、法国、德国、印度、印度尼西亚、意大利、日本、新加坡、南非、韩国、西班牙、阿联酋、英国和美国。所有采访均采用严格的多层次筛选流程,确保只有合适的候选人才有机会参加。
 
此外,Vanson Bourne使用一系列问题和分数来编制《企业数据云成熟度模型》,评估受访者在当前能力以及数据分析处理方面的成熟度。根据受访者提供的结果,受访者所在企业机构被分类为数字领导者、数字采纳者、数字评估者或数字落后者。帮助建立该模型的问题主要集中于数据和分析的当前使用、数据和分析使用的倡导方、数据在各流程中的使用程度、企业数据战略的存在以及企业数据云相关能力的实现程度。
 
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