IT大嘴巴 · 6 天前

数据时代的灵魂三问:我是谁?从哪来?到哪去?

人们常说,小区保安是世界上最睿智的人,因为他们总是能问出哲学史上的三大灵魂拷问——你是谁?从哪来?到哪去?

这三个问题被称为是人生的三个终极问题,是人类认识自我与认识世界的终极表现。但是到了数字化时代,面对日益增长的海量数据,我们越来越清晰的认识到谁能够掌握数据背后和数据之间的奥秘,谁就能给出更好的答案。

以此类推,数据从哪里来?数据到哪里去?数据能做什么?成为了数字化时代我们同样需要解答的三大难题。不过与广大哲学家苦苦思索的终极问题不同,关于数据我们已经有了认知,并且找到了初步的答案。

微信图片_20210222152739.png

日前,一份由希捷基于著名分析机构IDC调研完成的名为《数据新视界:从边缘到云,激活更多业务数据》的报告(以下简称《数据新视界》)正式发布。报告对全球1500名企业领导进行了调研,界定了当今最紧迫的数据管理难题,并找出了解决方案。

“数据是人类的潜能,最敏锐的头脑会尝试去驾驭数据的力量”——希捷科技首席执行官Dave Mosley

数据从哪里来?

许多人觉得,这个问题可能是最好回答的,因为绝大多数的数据都由人类的日常活动产生。我们每天接触的手机、平板电脑、可穿戴智能设备都在源源不断的产生数据,微信上每一张朋友圈照片、美团上每一个外卖订单、抖音上每一条精彩视频,都是人类活动的记录,也都是我们产生的数据。

这些数据我们称之为终端数据,因为产生这些数据的设备都是我们日常使用的终端。而相对于终端来说,数据还分为产生在数据中心的核心数据和产生在边缘侧的边缘数据。那么你觉得这三大数据中,哪个数据占据大多数呢?没错,就是终端数据。

来自《数据新视界》的调查结果显示,在2015年有65%的数据在终端创建,其余35%的数据在核心和边缘创建;但是到了2025年,将有44%的数据在核心和边缘创建,这一方面得益于人工智能设备的应用,另一方面也也得益于越来越多的物联网设备向企业边缘输送数据。

边缘是什么,它与终端有什么区别?许多人都有这样的疑惑。而按照《数据新视界》的解读,边缘是一个抽象的概念,它包括但是不限于生产企业车间、建筑物楼顶、户外手机基站、自动驾驶汽车等等。总体说来,边缘是一个位置,而不是一个物体,而它最大的特点就是能够自行决策。

这显然是手机、平板等终端设备不能实现的。比如刚刚提到的自动驾驶,位于汽车上的摄像头和传感装置可以获取车辆运行信息,并在第一时间进行判断,操控汽车的行驶。这也是边缘处理的最大价值——我们很难想象将汽车数据回传到数据中心进行计算的场景。

《数据新视界》同时表示,从2015-2025年,新创建数据的复合年均增长率约为 26%。而到了2025 年,新创建的数据总量将高达175.8ZB(2015 年为 18.2ZB),其中企业存储数据总量将达9ZB(2015 年为0.8ZB)。很显然这是前所未有的提升,而企业级数据的提升也证明了后端数据核心与边缘对于数据容量的提升功不可没。

所以,回答数据从哪里来的问题——绝大多数数据都得益于人类活动而来,这些数据中的大部分来自于终端设备,也有相当比例来自于后端数据核心和边缘侧。未来,后者所占据的比例将越来越大,也就意味着有越来越多的数据都具备了应用于企业级环境的条件。

数据到哪里去?

我们常说一个词——数据洪流,把数据比喻成水资源一样宝贵。但事实上,我们对于数据的利用率依然很低,数据的浪费情况却非常严重。正如刚刚提到的,那些产生于终端、数据中心、边缘侧的数据事实上并非都被存储起来,反而大多数情况下,这些数据都被白白浪费掉了。

《数据新视界》表示,我们每日产生的数据被大量的丢弃或者难以处理。根据受访者估算,企业仅采集了56%的可用数据,也就是说几乎一半的数据流失掉了;而在这 56%的捕获数据中,企业也只是利用了其中的57%。这也就意味着,只有32%的企业数据被激活,而高达68%的企业数据就这样不知所踪。

这也代表了很多企业管理者对于数据的基本态度——嘴上说要重视,但是身体却很诚实。很显然,大家对于数据的真正价值还没有明确的认知。或许在机构和媒体的宣传下,管理者也明白未来的数字化时代数据将是最核心的内容,但是至少在目前我们对于数据的管理依然缺乏必要的措施,从源头的采集上我们就有所遗漏,更别提后续的分析与应用了。

“每一家企业都是数据企业,但如果不加以利用,那么这些企业数据就无法体现价值”——希捷高级副总裁兼首席信息官Ravi Naik

而按照《数据新视界》的预测,未来两年企业数据将以每年42.2%的速度增长,而这势必将产生更多的数据,也就意味着企业管理者必须马上行动起来,存储更多的数据以便能够分析和管理它们。而比较特殊的是,来自边缘的数据在增多的同时,也需要在边缘进行处理,这也更增加了数据利用的难度。

那么,数据利用究竟要走向何处?我们产生的海量数据究竟能实现多高的利用率?我们又将如何把控数据时代的未来呢?针对这个问题,《数据新视界》给出了一些前瞻性的思考和建议,并提出了数据运营(DataOps)的概念。

数据的价值是什么?

所谓数据运营,IDC给出的定义是“将数据创建者与数据使用者连接的重要环节”,这也符合当下“运营为王”的理念。按照这个说法,想要数据发挥价值,就需要实现创建与使用者的连接,也就是解决数据从哪里来到哪里去的问题。而对于这个问题,我们上面已经有过许多的介绍,其中提到的三大挑战——多云环境、软件与方法论、数据安全。

如今大家判断,多云环境将会是未来数字化时代的主流,即我们的数据可以产生并分布于公有云、私有云和混合云等多个层级的云环境当中。应该说,多云环境是数据产生的土壤,也是数据应用的土壤,这其中的难点在于数据的存储和利用。

总体看来,各行业只有10%的企业完全实现了数据运营,而有51%的企业已经部分实现或者有明确目标,另外依然有40%的企业需要付出更多的努力。而具体看来,制造业的问题尤为突出,即便最近几年一直在强调工业互联网应用,但是从实际表现来看制造业在数据运营方面仍需要继续追赶。

根据《数据新视界》提供的内容:只有10%的企业全面实施了数据运营,但大多数受访者表示,数据运营“非常”或者“极其”重要。这也暴露出企业管理者在数据问题上的“知行不一”,正如我们前面提到的,这其中有IT系统的历史遗留问题,也有对于新兴技术的应用不到位。

但是值得欣喜的是,在意识到这个问题之后,我们已经开始采用越来越多的软件工具帮助进行数据分析,同时也形成了数据运营的初级方法论。很显然,海量数据的分析必须借助于智能化的工具,比如人工智能就是解决数据压力的好办法。但是这其中,人的价值也同样不能忽略——企业管理者需要建立全局性的标准、全局性的数据架构和全局性的数据管理,并且允许全局性的团队以相同的方式访问相同的分析工具。

事实上许多企业都会采用不只一种软件或者方法论实现数据分析,而这其中就存在安全隐患的问题。不论数据的采集或者处理如何,自始至终数据安全都是最重要的因素,也是企业管理者非常关心的话题。有三分之二的管理者认为自家的数据安全不够完善,但是在考虑安全措施的时候,大多数管理者都寄希望于软硬件平台的提升,而人力因素却被放在了最后,这一点很有意思。

很显然,数据管理是全球性的话题,但是不同地区对于这一话题的关注程度和实施力度也不小的差异。《数据新视界》调查发现,中国企业尤其在乎数据的价值,比如欧洲地区认为数据“不是很重要”的比例高达3%,但是中国区这个数字居然是零。

这个结果的出现可能有以下下几个方面的原因:首先,中国企业没有沉重的IT包袱,得益于90年代末乃至2000年后的IT产业快速发展,中国企业站在了与全球相同的起跑线,甚至在互联网经济开始之后中国异军突起,以阿里巴巴、腾讯、字节跳动、美团等为代表的新兴互联网公司风头正劲,丝毫不逊色于美国YouTube、Facebook、Google等巨头。

当然这种提升也在很大程度上得益于中国的人口红利,除了劳动力资源之外,人口红利还为互联网时代提供了前所未有的数据,而互联网公司则抓住了大数据发展的契机实现了腾飞。看看每年的618、双11乃至于春运期间的12306,巨大的人口红利和流量压力倒逼着互联网企业不断前进,也让他们能够面临前所未有的一次次挑战。

结合以上发展,互联网公司开始了数据运营,借助于智能化的手段实现数据分析与应用。在这一点上,中国人表现出了前所未有的开放性(与欧美人大相径庭),购物网站的喜好推送就是数据智能化的最佳体现;而新冠疫情的扫码识别更让每一个中国人意识到了大数据时代的到来。

结合以上三点,在未来的数字化时代,凭借着巨大的数据红利和已经启动的数字化进程,中国在数据运营与数据利用领域已经迈出了第一步。《数据新视界》同时也提到了中国企业数据集中化的特性,其中67%的受访企业都通过一个专门的小组集中履行数据管理,这也更体现出东方文化的特性。而这一点对于有效的数据管理同样功不可没。

数字时代,大家对于数据的价值毋庸置疑,受访的1500企业主管对于数据也很重视。就调查来看,数据的产生越来越多样化,并且边缘已经成为了数据产生的重要方式,但是在数据的存储和管理上,全球范围都没有统一的方案,数据的浪费情况很严重。这是当下数据应用的危机,但同样也是未来数据运营的巨大商机。

为此,《数据新视界》提出了数据运营的概念,并指出了数据运营需要针对多云环境进行有效的软件支持和方法论指导,并提出强化数据安全的重要性。这其中,人工智能被提升到了新的高度,因为海量数据必须借助智能化的方案,而中国在全球智能化走在前列,我们需要不懈努力,尽早提出全新的数据运营方案和平台,加速数据处理的尽快实现。

数据时代,我们还有无限可能。

4 阅读 46
推荐阅读
0 条评论
关注数
1722
内容数
6
专注开放计算、大数据应用、人工智能、企业数字化转型、云计算等领域产业观察及产学研合作。
目录
极术微信服务号
关注极术微信号
实时接收点赞提醒和评论通知
Arm中国学堂公众号
关注Arm中国学堂
实时获取免费 Arm 教学资源信息
Arm中国招聘公众号
关注Arm中国招聘
实时获取 Arm 中国职位信息