数据平台革命：优化混合云
Ian Clatworthy
Director Data Platform Product Marketing
2024年8月21日
现代商业环境中，数据无处不在。从客户互动到内部运营，每一次点击、交易和流程都会产生更多数据，其中蕴含着潜在的宝贵见解，等待利用。但这股数据洪流带来了新的挑战：在当今复杂的混合云环境中，如何才能有效地统一、管理和利用这些数据。
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孤岛问题和数据平台的兴起
一直以来，企业将数据存储在孤立的系统中，阻碍了全面的分析和协作。这种分散的方法对于数字化转型和人工智能等计划尤其成问题。
接着，出现了数据平台。数据平台是一套集成技术，可满足企业的数据需求，支持数据存储和交付、数据治理和数据安全。
通过充当中央枢纽，数据平台可以无缝集成来自不同来源和位置的数据（无论其格式）。这打破了数据孤岛现象，促进了统一的数据生态系统，使企业能够：
- 打破障碍，获得整体视野：全面分析整个企业的数据，促进协作和明智的决策。
- 简化数据管理：简化数据治理、访问控制和安全措施，降低复杂性，提高运营效率。
- 增强数据安全性和合规性：集中的安全控制和一致的策略可最大限度减少漏洞，确保数据完整性，从而促进信任和合规性。
混合云和数据平台的共生力量
数据平台的好处不仅限于内部IT改进。混合云环境中的数据平台可充分发挥人工智能的潜力，并为数据管理和人工智能开发奠定安全、可扩展的基础。这使企业能够：
- 更快地创新：简化数据访问，使数据科学家和业务分析师更快地创新，并提供彻底改变产品、服务和客户体验的人工智能解决方案。
- 推动业务增长：人工智能洞察力为创造收入、降低成本和获得竞争优势开辟了新的机会。
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可持续性——现代数据基础设施的隐藏优势
数据存储对环境的影响越来越令人担忧。仅北美数据中心的二氧化碳排放量，就相当于墨西哥全国的排放量。现代数据平台注重效率和整合，可帮助企业减少数据存储占用空间，并促进可持续的业务实践。
此外，随着可持续发展报告监管日益严格，企业需要跟踪和减少与数据相关的排放。数据平台使他们能够做到这一点，促进问责制和透明度。
生成式人工智能：下一个前沿和数据平台的作用
生成式人工智能是一个快速发展的领域，具有巨大的商业变革潜力。企业战略集团最近的一项调查显示，对于已经开始使用生成式人工智能的企业来说，有97%的企业认为这项技术是其五大优先事项之一。他们将其视为改进数据流程、支持分析，提高员工生产力和运营效率的工具。
然而，要释放生成式人工智能的真正潜力，企业需要强大的数据存储基础设施。正如企业战略集团实践总监Scott Sinclair所强调的那样，“如果我试图在公司多方面利用生成式人工智能，那就需要一个可扩展且具有灵活性的数据解决方案。”
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数据安全是人工智能关注的首要问题
调查显示，安全性仍然是使用生成式人工智能的企业面临的最大障碍。数据质量则是另一个重要问题，数据专业人士（40%）比IT专业人士（29%）更强烈地表示，在完全信任生成式人工智能输出之前，需要解决这些问题。
数据平台提供了生成式人工智能计划所需的灵活性和可扩展性。它们通过集中控制简化数据管理、提高数据质量并解决安全问题。这释放了创新资源，确保了人工智能模型的可靠性。
在这个不断产生颠覆性技术的世界，灵活的数据平台使企业能够适应不可预见的机遇，并利用人工智能领域的“下一个大突破”，无论它是什么。ESG调查还发现，企业正在采用多供应商方法，平均使用2.9家存储供应商来提供生成式人工智能，并越来越多地结合内部和外部数据源（84%）来推动其生成式人工智能计划。
数据是人工智能时代的竞争优势
时代的号召非常清晰：采用数据平台作为混合云环境基础的企业最有可能在人工智能时代蓬勃发展。通过释放数据的力量，他们可以推动创新、实现卓越运营，并在未来几年获得竞争优势。
要进一步了解数据平台的优势，请阅读这篇极有见地的文章，我很荣幸与其他行业分析师一起接受采访：[MITTR文章链接：混合云数据平台的兴起]。
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