具有弹性:企业数据操作的审查和重新连接时机成熟
通过萨钦Bagla,乍得瓦、哈利Keir休斯, 2020年9月|文章| 10分钟阅读|本文的电子邮件|下载
十四年过去了，自Mathematician Clive Humby首次分享他的观察，即“数据是新的石油”。动脉主义在他的工作中被证明了在他的工作中建造了Tesco Clubcard进入超市链的忠诚度计划强国。这句话继续，鼓舞人心的谈判;1中等职位;以及《连线》杂志的文章，2《卫报》3.和《经济学人》4讨论它的细节。这些讨论偏离了Humby最初的观点:数据，就像石油一样，只有在提炼成有用或有意义的形式后才有价值。5
从超市到社交媒体公司，很多公司都把这种原始情感铭记于心，他们配备了系统架构师、数据科学家和营销人员来提取原始信息，并将其转化为黄金。这个投机阶段既昂贵又复杂。公司投资于新的数据和分析能力，并在其组织内建立新的部门，这导致高薪团队如雨后春笋般遍布各个领域。这些团队使用不同的系统，采用不同的方法来实现相同的目标:将数据细化为新的利润。
如果Humby的俏皮话是一个新生儿的话，那么它现在应该是一个青少年了。公司内部的数据和分析团队已经出现了成熟的迹象，已经超越了年轻时的“野猫”阶段。按照石油的类比，是时候从开采转向生产和收获阶段了。新冠肺炎大流行对经济造成的破坏使这一转变更加紧迫。Gartner在2020年3月的调查中，大多数首席财务官都计划削减今年的支出计划。6随着公司从“探井式”数据开采转向“系统性采收”，他们也必须寻找从数据和分析工作中降低成本的方法。通过简化这些工作，企业将通过连接以前从未连接过的数据系统和资源，释放出新的能力。
精简数据和分析的三个步骤
精简数据和分析需要大量的工作。在正常的业务过程中，数据扩张是不断发展的。公司将改变战略，与其他组织合并，迁移到新的系统，并适应新的监管规则。他们通常会采取这些行动，并将适当的数据管理留到以后。而后来的事情往往永远不会发生。
首先，公司必须评估并优化其底层技术。对于一些操作来说，这可能是对已经扎根的系统的第一次战略考察。如果这是真的，公司将在技术堆栈的许多层找到优化的机会，包括:
- 计算能力。
- 存储。
- 软件
- 硬件设备。
此外，专注于削减成本的公司可以通过同时检查性能和成本，使资源合理化——计算、存储、软件和整个数据资产。这自然会导致一些软件工具的退役和硬件设备的淘汰。
从硬件和较旧的软件转移到云平台为组织准备好了将其系统迁移到云平台，云平台提供了节约、灵活性和提升功能的承诺。可以把这个过程看作是从一个特殊的技术丛林迁移到一个精心规划的云中花园。一家破解数据丛林的公司发现，它与数据资产中的不同供应商签订了400多份软件工具合同。人工智能驱动的聊天机器人等效率创造工具只能在现代化系统上工作。
直到公司现代化其底层数据遗产，他们不能采取下一步来简化数据服务和分析。
当一家公司更新其数据系统并迁移到云平台时，该公司也为大幅节省软件成本奠定了基础。有一个例子是，一家跨国投资银行在三年内将软件成本从每年6600万美元削减到3100万美元，同时对系统进行了现代化改造。现代化还可以在硬件方面节省开支。一家奢侈品连锁百货公司通过转向基于网络的存储和淘汰旧的计算机设备系统，将其计算和存储成本降低了50万美元。该公司还通过研究云服务的使用和削减未充分利用的服务，成功节省了170万美元。
接下来，公司必须研究服务层着眼于寻找机会进行流线化、集中化、自动化和右岸化。研究活动的价值，在可能的情况下切换到自助服务和自动化，将有助于提高生产率。高效的战略性数据分析通过从精炼的数据中生成新的见解，并快速地为新的业务问题提供数据支持的答案，从而支持战略性业务操作和决策。更丰富的数据集将使数据科学家能够创造更敏锐的洞察力，从而推动企业更接近产生数字真理并最终产生利润的数据炼金术。
在过去的三年中，一家高科技制造企业通过在云迁移上投入2000万美元，成功地将每年的技术基础设施成本削减了2600万美元。在编程方面，一家美国电信公司通过从传统的应用支持和开发模式转向遵循敏捷和DevOps原则，降低了52%的成本。由于公司削减了非战略性工作，对员工进行了再培训，并实现了基本任务的自动化，这一变化节省了资金。
可以肯定的是，从“我们一直”的方式转移7完成它“将达到阻力。业务单位和数据专家将自然抵制其数据的调控控制（因此电源）。创新公司必须通过分享数据并开发一个过程来找到一个中间地面，以允许一些专家维护定制系统或信息的控制。在转向其敏捷立场时，前面提到的电信公司交叉训练的员工，以提高效率和标准化流程。
当然，并不是所有的东西都可以合并或联邦化。一家一直依赖大数据的全球农业企业也认识到，它应该保持与省级动态、种植户的投入和地区间差异的协调。如果这是可能的，请确保创建一种方法将独特的单元连接到更大的数据和分析系统。理想情况下，该管道开始时是连接所有数据源的更大企业数据策略的组件。
通过优化和澄清的技术，编码和业务运营，公司可以改进业务如何提供数据和分析。简单地了解公司购买和询问为什么公司购买这些事情的一阶值将本身可以提供一些成本救济。在一个例子中，一家银行发现它有450个软件工具合同，技术产品供应商合同。即使是一个大型组织，那就是顶部。
效率有其局限性，为了保持弹性和备份计划，公司还必须平衡冗余的价值和保持两个或两个以上类似工具或系统的成本。一些行业的监管机构甚至要求企业为另一个云平台或维护多个云供应商而制定计划。8在这里，数据和分析工作负载可以在供应商之间移动，考虑到价格、可靠性和与客户的距离。9
随着数据系统迁移到云计算和开源软件选项，企业在如何“处理”数据和如何支付数据费用方面有了更广泛的选择。这种开放性和灵活性允许内部技术、合同合作伙伴和服务捆绑的不断混合。此外，从资产收购、基于消费的定价到服务模式等多种选择，让企业在管理数据和分析业务方面拥有了更大的灵活性。
节省成本和新功能
数据和分析领域一直是一个非常有价值的新领域，企业通常不会将其视为一个可以减少支出的领域。优化技术、标准化流程、自动化和微调非战略性工作是让企业安然度过危机的快速方法。通过全面看待数据和分析，企业不仅能找到削减成本的方法，还能开发出供数据科学家和商业领袖使用的新能力。
参考
- 数据不是新的石油，而是新的核能， James Bridle, Ideas.TED.com, 2018年7月17日。
- 不，数据不是新的石油安东尼奥·加西亚·马丁内斯，连线杂志，2019年2月26日。
- 科技巨头可能是巨大的，但没有什么比符合大数据2013年8月23日，英国《卫报》查尔斯·亚瑟报道。
- 世界上最有价值的资源不再是石油，而是数据，《经济学人》，2017年5月6日
- 数据是新的石油， Clive Humby, ANA Marketing maestro, 2006年11月。
- 高德纳首席财务官调查显示，由于冠状病毒相关的中断，62%的首席财务官今年计划削减SG&A， Gartner Inc.， 2020年4月6日。
- “或过去14年。”
- 云退出策略:确保遵从性和防止厂商锁定伍尔夫·斯切曼，梅斯克劳德。2020年6月18日。
- 公司如何进入多云，经济学家，2020年3月14日。
