在数据被誉为现代商业命脉的时代，战略性地推进数据现代化不仅是益处，更是企业发展的关键。最近，一份《麻省理工科技评论》洞察和Thoughtworks合作发布的数据现代化报告深入剖析了这一趋势：将数据战略与企业目标紧密结合，是释放商业潜能、推动创新的重要途径。
本文旨在解读报告的核心发现，探讨企业如何应对数据现代化的挑战，面临哪些难题，以及哪些策略能够引领成功。我们希望通过这些分析，为正在启动数据现代化之旅的组织提供有益的洞见和实用建议。
在数字化经济时代，数据现代化已不再是企业的可选项目，而是保持竞争力的必要条件。调研显示，超过半数的数据和科技部门高管已着手或正在参与数据现代化项目，这表明数据在驱动决策和提升运营效率方面的核心作用得到了广泛认可。
技术，尤其是人工智能和机器学习的迅猛发展，加剧了这一紧迫性。未能及时更新数据系统的企业可能会错失利用这些技术力量的机会，落后于竞争对手。在数字化时代取得成功与组织能否快速、高效地处理高质量数据密不可分。
重视数据质量，以及采用如DataOps等现代化数据工程实践，对于企业的成功至关重要。这些做法不仅满足当前数据处理需求，更为企业的长期可持续发展打下坚实基础。通过数据现代化，企业不仅能提升运营效率，还能开辟创新和客户互动的新道路。
在数据系统现代化过程中，企业面临多种挑战，这些挑战可能会阻碍进程并限制潜在效益。主要障碍包括数据质量、成本、安全和合规性问题。
数据质量和时效性：许多企业苦于数据质量不佳或未能及时提供，这影响了数据的可信度及其在决策中的作用。报告中提及41%的高管认为数据质量问题是一个重大挑战，强调了改进数据治理框架的重要性。
成本问题：数据现代化需要显著的投资，尤其是对小型企业来说。40%的受访者认为高成本是一个重要障碍，这提示我们需要寻求成本效益高的解决方案。
安全问题：随着数据泄露和网络攻击的增加，安全问题变得尤为突出。约44%的受访者表示，安全问题对其数据现代化项目构成了重大挑战，尤其是在处理敏感数据的金融和医疗保健行业。
合规性问题：在复杂的法规环境中航行可能非常困难，尤其是在医疗保健和金融服务等受到严格数据保护法规约束的行业。这些合规要求通常限制了数据的存储和处理方式，使得现代化进程更为复杂。
这些挑战表明，数据现代化需要采取一种战略性的方法，不仅要考虑技术方面，还要综合考虑组织、财务和法规的更广泛背景。
数据现代化成功的关键之一是确保数据策略与企业的总体业务目标相一致。但这种协同通常是缺失的，只有39%的高管表示他们的数据策略与业务目标完全融合。
如果缺乏统一的方法，数据计划可能会变得分散，无法有效支持关键的商业成果。这种不协同不仅浪费资源，还会丧失利用数据推动业务增长的机会。
数据策略的制定不应是孤立的。它需要跨部门的合作，确保数据计划能够支持和增强业务运营。报告显示，42%的组织的数据策略完全由数据或技术团队开发，这可能会限制这些策略在业务其他部门的理解和影响。
Thoughtworks全球技术、数据与人工智能负责人 Danilo Sato 提及：
数据策略应当自然地解决技术和技能需求，但这些需求应与组织的整体业务目标相结合。否则，该策略将无法提供组织真正需要的价值。
随着人工智能技术的不断发展，数据与人工智能策略的整合变得越来越重要。这确保了数据基础设施不仅支持当前的技术需求，还能适应未来的创新和商业模式。
通过培育合作和持续改进的文化，组织可以确保他们的数据策略不仅在技术上是合理的，而且与他们的业务优先事项紧密一致，从而提高决策能力和竞争优势。
数据工程实践的演变是组织在数据现代化过程中克服众多挑战的核心。采用现代化数据工程实践，如DataOps、敏捷方法和演进式架构，不仅能提升数据质量，还能支持更灵活和响应迅速的业务流程。
DataOps与敏捷方法实践关注于引入改善数据流动的流程，通过自动化、持续改进和业务运营中的整合。近半数的受访组织正在实施DataOps来提升数据质量标准，显示出向更灵活高效的数据处理方式的显著转变。
演进式架构架构允许组织随着业务需求的变化逐步调整其数据系统。在技术进步和业务需求快速变化的背景下，这种方法至关重要。它帮助企业保持灵活性和对新的机会与挑战的快速响应。
现代化数据工程实践提升了数据的质量和及时性，这对于做出明智的决策至关重要。它们不仅可以改善跨团队的协作，打破了信息孤岛，并将数据洞察更深入地整合到业务流程中，而且提供了更大的可扩展性和灵活性，使组织能够快速适应新的商业机会或监管变化。
人工智能（AI）在数据系统现代化进程中发挥着至关重要的作用。AI不仅推动了对于高质量、良好管理数据的需求，同时也从数据现代化的努力中受益匪浅。
AI技术需要大量高质量的数据才能有效运作。这种需求促使组织对其数据基础设施进行现代化改造，确保数据不仅能够获取，而且具备准确性和时效性。反过来，数据系统的改进也提升了AI应用的性能，使得分析更加复杂，决策能力更强。
支持AI模型是组织寻求现代化数据能力的主要动因之一。这包括为AI的训练和部署提供基础设施，通常涉及转向能够提供必要规模化和灵活性的云平台。
AI和数据策略必须紧密整合，以确保组织的AI计划得到充分支持，并利用最相关和可行的数据。- 这种整合有助于确保AI项目与业务目标相一致，从而有效地支持公司的整体战略和目标。
Payback的董事总经理、CIO和COO Conrad Pozsgai 提到：
支持AI模型绝对是我们现代化的驱动力。这就是我们转向云的原因之一，因为在本地运行模型成本过高。我们还需要云提供商的技术和其他能力。
通过在现代化数据系统上利用AI，公司可以解锁新的效率和创新能力，推动其数字化转型计划，并在快速变化的市场中保持竞争力。
综合这份报告的洞见，我们得出了几个关键要点，这些要点可以为组织的数据现代化努力提供指导：
战略一致至关重要：将数据现代化计划与企业的整体战略相结合是关键。这种一致性确保了现代化努力能够支持企业的整体目标，并带来实际商业价值。
投资现代化数据工程实践：采纳如DataOps、敏捷方法和演进式架构等现代化数据工程实践，不仅能提升数据质量，还能增强组织的敏捷性。这些实践帮助组织快速应对业务环境中的变化和机遇。
重视数据质量和治理：高质量的数据是有效决策的基石。优先考虑数据质量并建立强大的数据治理框架，有助于确保数据的准确性、及时性，并符合相关法规要求。
利用AI推动并受益于现代化：AI既是数据现代化的驱动力，也是受益者。有效运用AI需要稳固的数据基础设施，而数据系统的改进则能增强AI的功能。
促进跨部门协作：数据现代化应当涉及组织内各个部门的利益相关者。这种跨部门协作的方法确保了考虑不同视角，并确保现代化的数据系统能够满足组织的多样化需求。
准备持续改进：数据现代化不是一次性的项目，而是一个持续的过程。组织必须准备好调整和优化其数据策略和基础设施，以适应新技术的发展和业务需求的变化。
数据现代化的旅程虽然复杂，但对于希望在当今数据驱动的商业环境中取得成功的组织来说至关重要。这个旅程需要一种战略性的方法，其中数据能力不仅要与业务战略保持一致，还要推动业务战略的发展。通过采用现代化数据工程实践，注重数据质量，并整合人工智能技术，公司可以充分利用其数据资产的潜力，推动创新并赢得竞争优势。
成功的数据现代化需要组织在各个层面上持续改进和协作的承诺。这不仅仅是采用新技术的问题，而是涉及转变业务流程和文化，以更好地利用数据。
