2023年企业数字化战略三大趋势预测

当前，各行各业都在进行数字化转型，并希望进一步利用人工智能（AI）、机器学习（ML）等新兴技术提高运营效率并降低成本。AI和ML的持续发展加速了企业数字化转型进程，从金融业到电信业、从制造业到零售业，企业正在以创新的方式利用这些技术来实现业务转型。随着越来越多行业的数字化转型步入深水区，2023年将成为企业部署新兴技术解决方案的关键一年。下文列出了未来一年中可能影响企业业务重心的三大关键趋势。

近年来，企业在进行数字化转型的过程中产生了大量数据，并增加了许多客户接触点。这一点在电信、零售、医疗、制造、保险和金融服务等行业表现尤甚。

随着5G网络覆盖面的进一步扩大，企业拥有的数据将大幅增加。在亚太地区，企业将更多地利用数据来缩短价值变现的周期。数据蕴藏着关键业务决策所需的宝贵洞察，而具有创新力的领先企业已经认识到数据的战略意义，并开始着手制定相应的数据战略。鉴于每个阶段的业务都环环相扣，企业数据战略的具体内容应参考实际业务需求，并能够随着业务重心的变化不断调整，因此，并不存在一个放之四海而皆准的数据战略方案。

可以肯定的是，企业的数据战略应与企业的云战略和业务重心保持一致，这将有助于企业提高运营效率、挖掘新的盈利来源、创造更大的商业价值。《企业数据成熟度调查》显示，在亚太地区拥有成熟数据战略的企业中，有5.97%实现了更高的利润增长。

只要有合适的工具，各个行业、不同规模的企业就能轻松地从数据中提炼出可执行的洞察，进而可以通过这些洞察实现业务目标并挖掘新的盈利来源。目前，企业不需要具备运维或云方面的专业知识就能轻松使用不同云服务平台提供的各项服务。

随着实时数据处理、流式传输和共享需求的增加，传统企业正在向数据驱动型企业转型。我们预计，在新的一年里，会有越来越多的企业开始着手构建自适应AI系统，以频繁采集大量数据。聚焦中国市场，IDC预计，2026年，中国AI投资规模全球占比将达到8.9%，位列全球第二。

决定企业成败的关键在于预测分析的执行速度以及与算法范例相关的成本效益比。如果企业能够通过合适且可解释的AI建立信任，提高决策的速度和灵活性，就能超越对手，脱颖而出。

我们预测，2023年，企业将把重心从算法转向可直接用于业务的预测性仪表盘、可视化应用等，简化AI系统得出结论的流程。这将帮助企业领导者快速了解业务受到的影响，并积极地采取行动。

我们一直在与亚太地区的企业进行合作，通过数据分析和AI解决方案，帮助企业以数据驱动决策并优化运营，从而获取更大的商业利益。例如，我们通过机器学习技术帮助新加坡的大华银行（UOB）分析存款相关数据，并通过连贯、准确的各类视图，为其提供用户洞察。通过Cloudera数据平台，大华银行推出了存款分析解决方案，并凭借最佳的定价获得了稳定的存款，最终增加了收入、降低了企业风险、提高了生产力。

云政策和云迁移仍然是企业IT高管关注的重点，上云使得不同规模企业的公有云支出和工作负载量持续增长。在中国，选用混合云已成为企业的主流趋势，根据Gartner的预测，中国企业的混合云采用率将在2026年提高到70%。

然而很多企业难以有效地优化云的使用成本，因此他们浪费了很大一部分云支出。Flexera的《2022年云现状报告》显示，许多企业估算自身在2021年的运营中浪费了32%的云支出。目前，成本优化已连续六年成为企业用“云”的第一要务，由此可见，企业在迁移上云时应该选择更加经济有效的战略，实现复杂流程处理的经济有效、云管理应用的优化合规和安全，如将更多的工作负载迁移到云端，根据实际情况确定数据战略，将一些机器学习工作流程回迁本地。

使用数据湖仓、数据编织、数据网格等现代化数据架构对于提高业务效率来说至关重要。除了管理本地、公有云或私有云中的数据外，这些现代化数据架构还能处理各种复杂的问题，如缓解IT团队在企业数据访问权限方面的顾虑。企业可以考虑将业务迁移到能够管理整个数据分析和机器学习生命周期的混合数据平台，这个平台必须具有开放性和互操作性，能实现轻松的共享和各种自助功能，如内置共享数据体验（SDX）功能的Cloudera Data Platform（CDP），它可以帮助企业设置和维护元数据参数，并安全合规地实现跨多个云平台的数据分析。

总而言之，在拥抱云、边缘和数据能力之前，企业必须花时间评估他们的业务流程。这里的关键在于确定最适合自身业务需求的方法和战略，使整个企业都能从中受益，而不只是解决一些具体问题。