技术驱动大数据价值释放，推动企业实现数据智能创新

关键词：大数据

创作者：IDC

发布日期：2023年4月

报告介绍

企业应以战略和顶层设计为先导，用体系化的思维全面构建大数据能力架 构，避免形成新的数据、业务和能力孤岛。IDC认为，企业可以从以下四个 方面深入落实大数据实施策略：

· 顶层设计，构建体系化和融合性方案：通过科学的规划、设计和实施方法，实现技术、产品、方案的融合；

· 技术加成，着力打造高性能基础引擎：强化关键环节技术能力，以企业创新需求为导向，利用技术升级进一步强化大数据实时、敏捷、弹性能力;

· 深化智能，将AI与数据智能深度结合：在企业分析、决策过程中充分引入AI能力，提供AI加成的数据，从系统层面将AI与大数据、BI等进行充分融合，实现良性迭代;

· 融合共生，全面拥抱云原生发展成果：推广以云为基础的服务化模式，拥抱云原生领域的丰硕成果，全面提升企业IT服务的综合水平，实现降本增效。

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报告预览

• 大数据产业发展现状和趋势特点

随着企业数字化转型进程的持续深入，面向各行业的大数据服务已经开始向规模化、产业化方向发展。大数据领域的技术创新成果不断与行业业务实践相结合，催生了丰富的应用场景，形成了技术驱动产业发展的良好局面。大数据市场的蓬勃发展源自于技术的快速迭代进步，这些进步又归因于各行业领域内持续增长的创新业务需求驱动。近年来，一些行业IT基础设施和应用系统呈现高速发展的态势，新增数据体量急剧膨胀，对数据处理性能、实时性和质量的要求也显著提高。伴随过去十年的数字化浪潮，大数据技术架构已经经历了多次换代升级，从专注存储的数据库，到面向统计分析的数据仓库，再到面向大数据分析应用场景的大数据平台，各类大数据技术和服务商都在致力于通过创新实践，不断提升数据分析和应用能力。

• 大数据在行业的应用及挑战

大数据在行业的价值和必要性逐渐被认可，应用前景越来越广泛，但企业内部的数据架构越来越复杂，业务诉求逐步在升级或细化，一些行业企业在具备了一定的大数据应用基础后，其大数据应用的规模和效用出现了较长时间的发展停滞。为了应对当前行业大数据发展过程中的多重挑战，面向企业未来巨大的创新发展空间，本报告建议从目标与应对策略两个方向深入分析问题。

• 构建企业大数据能力体系推动全链路大数据实践

数据资源将成为未来企业必不可少的发展要素，大数据应用在企业分析、洞察、决策过程中的影响力将逐渐由边缘上升为重要乃至核心，进而成为企业业务中不可分割的组成部分。企业有必要重新审视现有大数据系统的建设路径和产出成果，从企业发展战略的高度，客观认知现有大数据应用中的基础能力差距，并将规范化的大数据发展理论与企业实践相结合，用科学的方法建设面向未来的大数据应用体系。

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