中國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級已經(jīng)好多年了，但還存在很多不盡如人意的地方。在智能化的同時(shí)，企業(yè)數(shù)字化永遠(yuǎn)還在路上，是進(jìn)行時(shí)，不是完成時(shí)，還需要解決一系列的問題。

本篇文章，將聚焦阻礙數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級的7個(gè)問題。

01

對數(shù)據(jù)的認(rèn)知明顯滯后于技術(shù)的發(fā)展

要把一件事情做好，首先就要對這個(gè)事情有清醒的認(rèn)知，知道這個(gè)事情的核心要素、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，然后才能制定合理的行動(dòng)計(jì)劃。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種生產(chǎn)要素，整個(gè)社會(huì)積累的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，數(shù)據(jù)“入侵”我們生活的方方面面，但是我們對于數(shù)據(jù)的認(rèn)知還停留在初級階段，這會(huì)帶來一系列的問題。

主要表現(xiàn)在三個(gè)層次：

第一，政府機(jī)構(gòu)對數(shù)據(jù)的認(rèn)知不足

整個(gè)社會(huì)正在加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級，數(shù)據(jù)也逐漸成為一種重要的社會(huì)資源。對于社會(huì)資源的管理、分配，是政府的重要職責(zé)。目前來看，政府對于數(shù)據(jù)的認(rèn)知還比較滯后，并不比市場高明多少。關(guān)于數(shù)據(jù)的立法不完備，用戶數(shù)據(jù)隱私保護(hù)不足，對侵犯用戶隱私的懲處力度，多數(shù)情況下還是不夠的，黑灰產(chǎn)、電信詐騙、電話騷擾等問題沒能得到有效治理。

第二，企業(yè)管理層對數(shù)據(jù)的認(rèn)知不足

目前大部分企業(yè)都日益重視數(shù)據(jù)的價(jià)值，但是他們的認(rèn)知基本都還停留在收集數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)管理數(shù)據(jù)的層面，對于如何把數(shù)據(jù)用起來的認(rèn)知?jiǎng)t遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。管理層對數(shù)據(jù)認(rèn)知的滯后，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)沒有清晰的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，對數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)技術(shù)的資源投入不足。企業(yè)往往依賴數(shù)據(jù)智能廠商提供的產(chǎn)品來實(shí)現(xiàn)部分業(yè)務(wù)的數(shù)智化，各個(gè)板塊的協(xié)同不足，各個(gè)部門的信息孤島現(xiàn)象明顯。整個(gè)企業(yè)的數(shù)智化沒有完整的規(guī)劃，遇到問題之后容易動(dòng)搖對數(shù)智化轉(zhuǎn)型的信念。

第三，普通員工對數(shù)據(jù)的認(rèn)知不足

人類與動(dòng)物最主要的區(qū)別就是可以使用工具。對不同工具的掌握是劃分人類時(shí)代的主要依據(jù)。進(jìn)入數(shù)智化時(shí)代，就要掌握數(shù)據(jù)智能工具。普通員工在日常工作中，要充分認(rèn)識數(shù)據(jù)的價(jià)值，主動(dòng)學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)智能工具，將其應(yīng)用于日常工作中，提升工作效率。當(dāng)大部分人都能很好掌握數(shù)據(jù)智能工具的時(shí)候，整個(gè)社會(huì)才算進(jìn)入了數(shù)智化時(shí)代。目前，只有少部分人能夠掌握數(shù)據(jù)智能工具，這嚴(yán)重阻礙了整個(gè)社會(huì)的數(shù)智化進(jìn)程。

02

賬戶體系不健全，數(shù)據(jù)系統(tǒng)打不通

單看企業(yè)數(shù)智化，目前最大的痛點(diǎn)莫過于不同系統(tǒng)的割裂。即使是同一個(gè)企業(yè)，不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，很多時(shí)候也不能打通。這會(huì)帶來兩個(gè)問題：一方面，管理層無法獲得企業(yè)整體情況的統(tǒng)一認(rèn)知；另一方面，各種各樣的數(shù)據(jù)系統(tǒng)已經(jīng)成為企業(yè)業(yè)務(wù)流程的重要載體，如果系統(tǒng)不能打通，會(huì)嚴(yán)重阻礙不同部門之間的業(yè)務(wù)協(xié)作。在高度數(shù)智化的企業(yè)中，業(yè)務(wù)流與數(shù)據(jù)流是同時(shí)進(jìn)行的，當(dāng)數(shù)據(jù)流受阻，業(yè)務(wù)流也就不那么順暢。

造成這一局面的原因有哪些呢？

第一，賬戶體系不健全

數(shù)據(jù)的起點(diǎn)是賬戶，賬戶是人在數(shù)據(jù)系統(tǒng)里的“鏡像”，人在現(xiàn)實(shí)世界的行為，在數(shù)據(jù)系統(tǒng)中就是對應(yīng)賬戶的數(shù)據(jù)。

如果以賬戶的角度看數(shù)據(jù)，企業(yè)的數(shù)據(jù)可以分為三類：賬戶屬性數(shù)據(jù)，包括員工的姓名、性別、工號、崗位職級等基本情況；賬戶行為軌跡數(shù)據(jù)，是這個(gè)賬戶對應(yīng)員工的業(yè)務(wù)流程行為，在線上系統(tǒng)的數(shù)據(jù)痕跡；多個(gè)賬戶的互動(dòng)數(shù)據(jù)，是多個(gè)員工的業(yè)務(wù)協(xié)作數(shù)據(jù)。

幾乎所有的數(shù)據(jù)都與賬戶相關(guān)，要解決數(shù)據(jù)系統(tǒng)割裂的問題，要從賬戶體系這一源頭上來解決。事實(shí)上，數(shù)據(jù)系統(tǒng)不能融合，一個(gè)主要原因就是沒有建立起統(tǒng)一規(guī)范的賬戶系統(tǒng)。如果在不同系統(tǒng)中，同一個(gè)員工有不同的賬戶，這些賬戶的代碼、屬性等指標(biāo)還存在差異。同樣一個(gè)員工，A系統(tǒng)把他當(dāng)做“張三”，B系統(tǒng)則把他當(dāng)做“李四”。這樣，不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)當(dāng)然不能融合。

賬戶不能沒有，也不能太多。如果隨便建立不規(guī)范的賬戶，多個(gè)系統(tǒng)有多個(gè)賬戶，不同賬戶標(biāo)準(zhǔn)還不統(tǒng)一，這會(huì)帶來嚴(yán)重的數(shù)據(jù)混亂?？梢哉f，如果建立起統(tǒng)一規(guī)范的賬戶體系，數(shù)據(jù)孤島問題就解決了一大半。

第二，不同數(shù)據(jù)智能廠商的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一

一個(gè)企業(yè)往往會(huì)采購多個(gè)數(shù)據(jù)智能服務(wù)商的產(chǎn)品，比如用A廠商的ERP系統(tǒng)，B廠商的HR系統(tǒng)，C廠商的CRM系統(tǒng)，D廠商的財(cái)務(wù)系統(tǒng)，E廠商的數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品，F(xiàn)廠商的BI產(chǎn)品。不同廠商的產(chǎn)品，其系統(tǒng)接口、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)往往不同，導(dǎo)致不同系統(tǒng)也很難打通。在數(shù)據(jù)平臺上，大型廠商都想以我為主制定標(biāo)準(zhǔn)，都想別人來適配自己的標(biāo)準(zhǔn)，而不想主動(dòng)去適配別人的標(biāo)準(zhǔn)，業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，不同廠商的數(shù)據(jù)產(chǎn)品融合度低。

相對于本地化部署，云部署方式有助于形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)體系，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)產(chǎn)品的融合。尤其是基于云原生開發(fā)的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品，在接口標(biāo)準(zhǔn)化方面，比原來的軟件產(chǎn)品更具優(yōu)勢。

第三，數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的“部門墻”

一個(gè)企業(yè)中各個(gè)部門的系統(tǒng)無法打通，除了技術(shù)上的原因外，還有一個(gè)原因就是部門利益。在中大型企業(yè)當(dāng)中，除了企業(yè)的整體利益外，往往還存在部門利益。數(shù)據(jù)作為一種新的生產(chǎn)要素，其價(jià)值越來越大，已經(jīng)成為部門利益的一個(gè)載體。因此，部門利益的隔閡在數(shù)據(jù)系統(tǒng)上也會(huì)有所反應(yīng)。企業(yè)的某些部門，基于自身利益考慮，可能不想與其他部門打通，也不想把自己完全“暴露”在上級部門面前，因此在推動(dòng)系統(tǒng)融合和數(shù)據(jù)跨部門流動(dòng)方面，往往態(tài)度消極。

03

產(chǎn)業(yè)鏈條上的數(shù)據(jù)開放不足

除了企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)流動(dòng)外，企業(yè)之間，尤其是同一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈條的上下游企業(yè)之間，也是需要數(shù)據(jù)流動(dòng)的?；跀?shù)據(jù)流動(dòng)和數(shù)據(jù)共享，可以有效避免上下游之間的供需錯(cuò)配：下游企業(yè)可以更全面、準(zhǔn)確、及時(shí)的掌握上游企業(yè)的生產(chǎn)供給、庫存、價(jià)格等情況，有助于其合理安排采購；同樣的，上游企業(yè)能更好掌握下游需求情況，能更好的安排生產(chǎn)，優(yōu)化庫存。

當(dāng)然，企業(yè)向外部開放數(shù)據(jù)，會(huì)存在諸多顧慮，最核心的就對數(shù)據(jù)安全的擔(dān)憂。因此，要實(shí)現(xiàn)不同企業(yè)相互開放數(shù)據(jù)，需要搞清楚數(shù)據(jù)開放的邊界，既能加強(qiáng)供應(yīng)鏈協(xié)同，又不至于泄露商業(yè)秘密。此外，還要弄清楚把數(shù)據(jù)開放給誰，開放數(shù)據(jù)的同時(shí)能獲得哪些數(shù)據(jù)，如何保障數(shù)據(jù)的安全等。

總之，要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在供應(yīng)鏈企業(yè)之間的共享，需要建立一系列的機(jī)制，共建信任體系，這還有很長的路要走。

04

數(shù)據(jù)流動(dòng)與數(shù)據(jù)安全的矛盾

數(shù)據(jù)的開放和流動(dòng)，能夠增加數(shù)據(jù)的價(jià)值，而這又會(huì)帶來數(shù)據(jù)安全的擔(dān)憂。如何解決這一問題呢？

關(guān)于數(shù)據(jù)安全保護(hù)，我們需要換一個(gè)思路：以權(quán)限控制的“軟安全”來代替硬件、系統(tǒng)斷開的“硬安全”。

這句話怎么理解呢？

一直以來，在硬件和系統(tǒng)上斷開，被當(dāng)做一個(gè)重要的安全手段。一個(gè)典型的做法就是企業(yè)自建數(shù)據(jù)中心，并構(gòu)建防火墻，甚至斷開與外界網(wǎng)絡(luò)的連接。外界無法訪問內(nèi)網(wǎng)，自然就大大增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的安全性。事實(shí)上，這種“與世隔絕”的方法，并不能完全保障數(shù)據(jù)安全，內(nèi)部人依然可以通過其他方式“將數(shù)據(jù)帶出去”。更重要的是，這種“自廢武功”式的數(shù)據(jù)保護(hù)方法，阻斷了企業(yè)與外部的數(shù)據(jù)聯(lián)系。在數(shù)智化社會(huì)，這些企業(yè)就像一個(gè)個(gè)的信息孤島，會(huì)嚴(yán)重阻礙業(yè)務(wù)開展。數(shù)據(jù)系統(tǒng)的打通是一個(gè)系統(tǒng)工程，并非朝夕之功，臨時(shí)抱佛腳是不行的。

更為合理的方案是：除了核心數(shù)據(jù)外，企業(yè)應(yīng)盡可能的開放其業(yè)務(wù)系統(tǒng)，尤其是向有頻繁業(yè)務(wù)往來的伙伴開放業(yè)務(wù)系統(tǒng)，基于業(yè)務(wù)需求共享部分?jǐn)?shù)據(jù)。在系統(tǒng)打通的基礎(chǔ)上，通過加強(qiáng)身份認(rèn)證和權(quán)限控制來保障數(shù)據(jù)安全。即使外部人可以很方便地接入企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，但非授權(quán)人員也無法訪問企業(yè)數(shù)據(jù)。系統(tǒng)連接很麻煩，但是開通權(quán)限卻很方便。只要確認(rèn)了訪問者的身份，可以在一秒鐘內(nèi)開通權(quán)限，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流通和共享。而要打通原來孤立的系統(tǒng)，則要耗費(fèi)很長的時(shí)間。

我們以城市供水系統(tǒng)為例來進(jìn)行說明，原來的方式類似自來水廠沒有通向各家各戶的供水管道系統(tǒng)，居民要用水，得從頭開始建立整個(gè)系統(tǒng)。現(xiàn)在的方式是，構(gòu)建起完善的供水管道網(wǎng)絡(luò)，但是卻把閥門關(guān)了。只有付了水費(fèi)的用戶，才打開其供水閥門。自來水廠是通過控制閥門的方式來防止沒付錢的用戶偷偷用水，而不是不給用戶修供水管道。

同樣的道理，數(shù)據(jù)安全的重心，是要夯實(shí)身份認(rèn)證和權(quán)限控制體系，在技術(shù)上提升抵抗黑客攻擊的能力。數(shù)據(jù)就像是一個(gè)人放在家里的財(cái)產(chǎn)，保護(hù)財(cái)產(chǎn)的方法是鎖好門，而不是斷開通往你家的路。因?yàn)槁窋嚅_了，你不能拿著錢上街買東西，那放在家里的錢也就沒有價(jià)值。

05

云廠商與企業(yè)之間的信任缺失

數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)上云，是企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級的重要內(nèi)容。上云，意味著企業(yè)要把自己的數(shù)據(jù)存放在云廠商的數(shù)據(jù)中心。目前來看，很多企業(yè)對云廠商還是無法完全信任的，對數(shù)據(jù)上云心懷疑慮。

與美國相比，中國云計(jì)算市場有一個(gè)很明顯的特點(diǎn)，就是私有云大行其道。在信息化時(shí)代，美國市場主流是標(biāo)準(zhǔn)化軟件產(chǎn)品，中國則是定制化軟件。在云時(shí)代，這一風(fēng)格似乎要延續(xù)下來：美國以公有云為主，中國大力發(fā)展私有云。某種程度上，私有云就是軟件定制化的翻版，在產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化、系統(tǒng)打通等方面天然就存在問題。云計(jì)算的核心價(jià)值不是通過虛擬化節(jié)約硬件成本，而是整個(gè)應(yīng)用生態(tài)的變革。如果嚴(yán)重依賴私有云，對公有云信任不足，在接下來的數(shù)智化競爭中很可能會(huì)栽跟頭。

要解決云廠商與企業(yè)之間的信任問題，需要兩方面的共同努力。

第一，云廠商要擔(dān)負(fù)起“信托責(zé)任”

云廠商要對企業(yè)存放在的數(shù)據(jù)有足夠的敬畏，在技術(shù)和管理流程上，盡全力降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)存放在云廠商那的數(shù)據(jù)，本質(zhì)上是客戶企業(yè)的財(cái)產(chǎn)，云廠商雖然“近水樓臺”，但也絕對不可以隨意觸碰。

更重要的是，要建立客戶企業(yè)數(shù)據(jù)損失的補(bǔ)償機(jī)制。目前來看，云廠商造成客戶企業(yè)的數(shù)據(jù)泄露，受損失的企業(yè)并沒有得到多少補(bǔ)償，或者補(bǔ)償與損失差距太大，這是不合理的。一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露，云廠商應(yīng)該要足額賠償客戶損失，這樣做有兩個(gè)好處：一方面，可以打消企業(yè)數(shù)據(jù)上云的顧慮；另一方，對巨額賠償?shù)奈窇质谴偈乖茝S商提升數(shù)據(jù)安全防護(hù)能力的動(dòng)力。如果客戶數(shù)據(jù)泄露，云廠商本身卻幾乎沒什么損失，那他是沒有動(dòng)力在數(shù)據(jù)保護(hù)上花費(fèi)過多精力的。

合理的賠償機(jī)制，需要一個(gè)基礎(chǔ)，那就是數(shù)據(jù)價(jià)值評估。得先確定客戶損失的數(shù)據(jù)值多少錢，才能確定具體的賠償金額。不然，就是公說公有理婆說婆有理。數(shù)據(jù)價(jià)值評估是業(yè)界的一大難題，現(xiàn)在連理論雛形都沒有，更不要說實(shí)踐了。

第二，企業(yè)要轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)資產(chǎn)保護(hù)的思路

數(shù)據(jù)也是一種資產(chǎn)，如何保護(hù)這種資產(chǎn)呢，我們可以通過另外一種資產(chǎn)來類比分析——貨幣。相對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)，人們對于貨幣這種資產(chǎn)形式更為熟悉。

當(dāng)銀行系統(tǒng)不完善的時(shí)候，人們都是把錢存放家里。有錢人家往往在家放置保險(xiǎn)箱，甚至建立小金庫?，F(xiàn)在已經(jīng)很少有人這么做的（除了貪污、犯罪等非法所得），核心原因就是銀行系統(tǒng)已經(jīng)足夠完善，在安全性、便捷性、成本等方面，都有很大的優(yōu)勢。

企業(yè)自建機(jī)房存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，就類似于把“錢”放在家里；數(shù)據(jù)上云，就類似于把“錢”存在銀行。相對于企業(yè)自建的數(shù)據(jù)中心，云廠商數(shù)據(jù)中心的技術(shù)實(shí)力更強(qiáng)，能更好的保障數(shù)據(jù)安全，就像銀行的金庫肯定比家里的保險(xiǎn)箱更安全；把錢存在銀行，可以通過轉(zhuǎn)賬的方式來進(jìn)行交易，這比線下的“一手交錢一手交貨”方式更加便捷。同樣的，把數(shù)據(jù)存在云端，更有利于數(shù)據(jù)系統(tǒng)的融合，以及數(shù)據(jù)的共享、流通。企業(yè)要慢慢轉(zhuǎn)變觀念，敢于讓數(shù)據(jù)上云，就像當(dāng)初敢于把錢交給銀行一樣。

06

對即將到來的“數(shù)據(jù)洪峰”準(zhǔn)備不足

隨著萬物互聯(lián)時(shí)代的到來，人類社會(huì)將面臨一場規(guī)模浩大的“數(shù)據(jù)洪峰”，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量大大超過以前。

根據(jù)IDC預(yù)測，全球數(shù)據(jù)流量將從2018年的33ZB增長至2025年的175ZB。數(shù)據(jù)的高速增長，很重要的原因就是企業(yè)加速上云，大量本地?cái)?shù)據(jù)上傳到云端。根據(jù)思科預(yù)測，到2021年全球云流量將達(dá)到19.5ZB,相對于2016年的6ZB增長3倍，年復(fù)合增長率達(dá)到27%。至2021年，儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)，相對于2016年將增長4.6倍至1.3ZB，年度復(fù)合增長率達(dá)36%。相對于數(shù)據(jù)的傳輸和存儲(chǔ)，由物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的的數(shù)據(jù)量更為龐大。依據(jù)思科的數(shù)據(jù)，由于物聯(lián)網(wǎng)的推動(dòng)，2021年全球生產(chǎn)的數(shù)據(jù)總量將達(dá)到847ZB，而2016年為218ZB。

大量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行計(jì)算、存儲(chǔ)、傳輸。而我們目前的計(jì)算體系，能否抗住這一波數(shù)據(jù)洪峰的沖擊，還要打上一個(gè)大大的問號。

在數(shù)據(jù)的計(jì)算、存儲(chǔ)、傳輸這三個(gè)方面，從技術(shù)進(jìn)步角度，傳輸＞計(jì)算＞存儲(chǔ)。

傳輸：目前我們正在經(jīng)歷一場數(shù)據(jù)傳輸?shù)纳墦Q代，4G升級到5G網(wǎng)絡(luò)，再加上光傳輸技術(shù)對核心網(wǎng)的升級，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能夠傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量提升了一個(gè)數(shù)量級。但是，即使5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)完成，面對海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)依然會(huì)略感吃力；另一方面，5G網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)進(jìn)展其實(shí)并不快。依據(jù)工信部的數(shù)據(jù)，我國累計(jì)建成5G基站81.9萬個(gè)，已經(jīng)是世界第一了。需要指出的是，與其他國家相比中國進(jìn)展很快，但與5G產(chǎn)業(yè)本身的需要相比，這個(gè)速度其實(shí)并不算快。5G基站由于通信頻率更高，一個(gè)基站覆蓋的面積相比4G基站要小很多。要建成比較成熟的5G網(wǎng)絡(luò)，5G基站數(shù)量至少是4G基站的兩倍，這還不包括大量室內(nèi)的微基站、皮基站。中國目前的4G基站超過500萬個(gè)，那么5G基站至少應(yīng)該在1000萬以上。截止到目前，不到100萬的基站數(shù)量，其實(shí)算不上多?？梢灶A(yù)見，隨著企業(yè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)上云，本地端和云端的數(shù)據(jù)傳輸將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。如果5G網(wǎng)絡(luò)遲遲不能到位，那必然會(huì)影響企業(yè)上云的進(jìn)程。

計(jì)算：更多的數(shù)據(jù)，就會(huì)有更大的計(jì)算需求，也就需要提升計(jì)算的供給能力。目前來看，提升算力的途徑包括：發(fā)展GPU、FPGA、ASIC、TPU等異構(gòu)芯片。目前異構(gòu)芯片是提升算力的重要方向，尤其是針對圖形、圖像等數(shù)據(jù)類型，以GPU為核心的異構(gòu)芯片可以大大提升算力水平；提升芯片制程，從7nm提升到5nm、3nm、1nm，榨干摩爾定律的最后一滴油水。目前臺積電、三星已經(jīng)突破了3nm制程，量產(chǎn)了5nm制程。當(dāng)芯片制造工藝推進(jìn)到1nm的時(shí)候，量子效應(yīng)就會(huì)阻礙工藝的進(jìn)一步提升，摩爾定律也就走到頭了；云計(jì)算，通過算力資源的彈性配置，提升資源利用率。需要指出的是，云計(jì)算只是算力的“搬運(yùn)工”，本身并不生產(chǎn)算力，而是優(yōu)化算力資源的使用效率。隨著異構(gòu)算力、芯片制程、云計(jì)算這三個(gè)方面的協(xié)同發(fā)展，人類還可以較大服務(wù)的提升算力，但算力提升的幅度是否能夠跟上數(shù)據(jù)增長的速度，還有待驗(yàn)證。

存儲(chǔ)：與傳輸和計(jì)算相比，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)面臨的問題最為嚴(yán)重。存儲(chǔ)技術(shù)的進(jìn)展緩慢，面對即將到來的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)洪峰，目前的存儲(chǔ)能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足要求。一方面，存儲(chǔ)硬件需要更新?lián)Q代，亟需研發(fā)出更大空間的存儲(chǔ)芯片，降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本；另一方面，數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖這類存儲(chǔ)軟件產(chǎn)品，也需要升級換代。以數(shù)據(jù)庫為例，雖然分布式數(shù)據(jù)庫提升了海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，但依然無法滿足需求。

綜上，我們目前的計(jì)算體系雖然也在快速演進(jìn)，但相對于數(shù)據(jù)的增長速度已經(jīng)比較滯后了。某種程度上，技術(shù)的發(fā)展正與數(shù)據(jù)的增長進(jìn)行一場軍備競賽。如果沒能在計(jì)算、傳輸、存儲(chǔ)等方面做好準(zhǔn)備，整個(gè)計(jì)算體系將很難承受住上千ZB級別數(shù)據(jù)的沖擊。

07

異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理能力嚴(yán)重不足

企業(yè)數(shù)智化的核心是把數(shù)據(jù)用起來。要用數(shù)據(jù)，首先得理解數(shù)據(jù)。但是，現(xiàn)在我們對于數(shù)據(jù)的理解能力還相當(dāng)有限。目前能給有效處理的，主要是數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。對于更大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，就像宇宙中的暗物質(zhì)和暗能量一樣，占比更大，但卻超出了我們的認(rèn)知和處理范圍。

比較典型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括圖像、視頻、語音，以及各種文本。其中圖像、視頻的數(shù)據(jù)量最大，這些數(shù)據(jù)只是存放在在數(shù)據(jù)庫中，還不能理解這些數(shù)據(jù)的含義。遍布城市的安防攝像頭，每天會(huì)拍攝大量視頻，但要理解這些視頻里都發(fā)生了，需要強(qiáng)大的視頻分析技術(shù)，并且要耗費(fèi)大量的算力?？梢哉f，目前絕大多數(shù)視頻、圖像數(shù)據(jù)，都只是安靜的躺在數(shù)據(jù)庫里，并沒有真正利用起來。

相對于圖像、視頻數(shù)據(jù)，文本的數(shù)據(jù)量要小很多，但其價(jià)值卻更大。目前，我們對文本數(shù)據(jù)的分析也處于初級階段。要全面掌握企業(yè)經(jīng)營情況，只分析財(cái)務(wù)、銷售數(shù)據(jù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，還有大量的有用信息散落在各個(gè)業(yè)務(wù)流程中：員工的工作計(jì)劃、工作總結(jié)，工作群里的溝通信息，客戶投訴的信息，這些信息大多以文字、文本的形式保存在系統(tǒng)中，可以通過NLP、知識圖譜等技術(shù)，從這些文本數(shù)據(jù)中挖掘出有用信息，了解員工的工作狀態(tài)，客戶對企業(yè)產(chǎn)品的看法，工作流程中普遍存在的問題等。

理想情況下，在完成非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上，還需要將財(cái)務(wù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與圖像、視頻、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，從各個(gè)角度掌握企業(yè)的整體態(tài)勢。目前對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力還很弱，更不要說將結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析。

以上七個(gè)方面，是目前數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級中普遍面臨的問題。這些問題，有些是技術(shù)問題，比如賬戶體系、數(shù)據(jù)系統(tǒng)打通，異構(gòu)數(shù)據(jù)處理，計(jì)算、存儲(chǔ)、傳輸體系的升級等；有些則是思想意識和機(jī)制的問題，比如數(shù)據(jù)認(rèn)知不足，不愿意開放共享數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)上云心存疑慮等。

經(jīng)過多年的發(fā)展，數(shù)智化已經(jīng)進(jìn)入了“深水區(qū)”。要想繼續(xù)向前推進(jìn)，就要著力解決上面提到的一系列問題。怕什么真理無窮，進(jìn)一寸有一寸的歡喜。雖然要實(shí)現(xiàn)全面的數(shù)智化，還有很長的路要走，但只要不斷解決問題，就可以持續(xù)進(jìn)步。

來源：數(shù)據(jù)猿