洞察為舵，肯睿Cloudera助力企業充分發揮數據優勢

如今，亞太地區的大多數現代企業在日常運營中接觸到的數據源豐富多樣，包括客戶偏好、社交媒體情緒（Social Media Sentiment）、金融交易、購買趨勢等。

然而，許多企業管理者和決策者并未完全意識到數據的重要性，也缺乏充分利用數據洞察來推動業務決策的能力。這種對數據的不重視或是數據利用的不充分會導致企業錯失良機。根據Forrester的調查數據顯示，在決策時使用數據驅動型洞察的企業實現兩位數增長的可能性是其他企業的近三倍。

盡管處理數據看上去似乎十分復雜，但實際并非如此。企業管理者只需牢記三點——不同類型數據的用處、使用可靠數據的必要性，以及構建強大數據文化的重要性。

不同類型數據的用處

企業可以使用的數據主要有三類，包括客戶數據、運營數據和市場數據。

簡而言之，客戶數據就是關于產品購買者的信息，包括客群特征、購買歷史、網站行為等。這類數據對銷售、市場營銷以及產品開發團隊至關重要。通過分析此類數據，這些部門可以了解客戶背景，提供個性化體驗以提高忠誠度和維系率，并根據對客戶未來需求的預測開發新產品。

借助運營數據，企業可以優化和精簡流程以提高成本效率和生產力。比如，通過分析資源分配和工作流程瓶頸，企業能夠確定需要改進的領域，確保按時完成維護或庫存水平能夠滿足當前需求等。

最后，市場數據能夠讓企業了解廣泛的市場格局，包括跟進競爭對手最新情況和發現新的潛在商機等。如果企業能夠利用數據分析市場趨勢，就可能會發現并抓住新出現的市場空白，在增加收入的同時確定產品創新的領域，以適應市場變化。

企業管理者需要結合這三類數據，才能從洞察中獲得更大價值。例如，通過分析購買數據趨勢，企業若發現某種產品的受歡迎程度有所下降，即可減少該產品的庫存，并在競爭稍弱的領域投資開發新產品。

使用可靠數據的必要性

并非所有數據都是優質數據。企業若依賴于不可靠的數據，就如同航海時使用了失準的指南針，船只可能會誤入危險的未知水域。隨著企業越來越多地依靠數據驅動型洞察進行大規模創新和保持競爭力，如果擁有易于使用且干凈準確的數據，企業領導者則能更自信地以洞察為導向“掌舵”企業，而非依靠直覺。

面對海量數據，擁有可靠且可擴展的現代數據架構至關重要。這種架構能夠以結構化、安全和合規的方式整理和存儲數據，并確保數據的可靠性和完整性。在當今的混合多云環境中，這一點尤為重要。根據IDC調研數據顯示，在生成式AI的驅動下，未來5年中國企業在數據管理和數據分析基礎設施建設的投資增長率將分別達到8.7%和9.2%。

此外，由于 “AI熱潮”的到來，企業領導者面臨更大的壓力，如何應對AI的炒作浪潮以及通過AI實現效率提升和差異化競爭優勢。這意味著要想在企業范圍內實施AI驅動的技術——生成式AI和大語言模型，企業則需要依靠高質量且可驗證的數據。

然而，僅僅將投資集中在新興技術上并不能解決問題。企業領導者需要了解如何操作、并信任AI模型和技術。通過使用可信的混合多云平臺，以確保數據質量、治理和安全性，企業能夠更快地做到這兩點，還能為各種AI戰略奠定可靠基礎，真正從可信數據中獲取價值。

建立強大的數據文化

除了技術基礎設施，企業還需要研究如何構建數據文化。當前，許多以數字化為中心的企業只有通過實時分析才能實現高效運營。為此，企業需要創建易于使用、并配備最新工具和控制措施的數據平臺，以便各級員工都能掌握正確的數據，從而提高生產力，節省出寶貴的時間處理其他優先事項。

建立數據文化還需從高層做起，比如確保數據受到重視，并戰略且持續地使用數據來推動決策。企業管理者應以身作則，利用從數據中提煉的洞察，制定有關增長、投資和降低風險的決策。

高管可以采取三項切實可行的措施培養數據文化：

●   尋找內部支持者，建立一個強大的內部“宣傳”網絡，以便將所有人聚集在一起，分享有助于提高數據素養的最佳實踐和資源。

●   激發員工對數據流動方式的好奇心，提供使用AI工具的途徑和指導，以便員工自主發現新洞察、模式和聯系。

●   部署滿足不斷變化的企業需求的合適工具，確保關鍵業務數據隨時可用且易于管控。

通過持續投資員工培養，提高他們的技能并建立數據驅動的新觀點，企業領導者可以帶領企業營造一種氛圍，讓數據分析成為日常決策必要環節。

技術與文化需要齊頭并進

數據是一種技術現象，因此許多企業會忽視其文化層面。如果只關注數據的技術層面，就可能會導致企業被迫做出取舍，從而扼殺以數據為驅動的創新。盡管建立數據驅動型文化可能十分復雜，但如果企業想要在數字時代保持競爭力和韌性，就需要在技術與文化層面同步進行AI革新。