如果将数字化转型视为登山，你的公司目前在什么阶段？山脚、山腰还是山顶？
对于许多企业管理者来说，这个问题并不好回答。或许你已经采用了多种云端应用的技术、或许你已经让部分业务实现了智能化，又或者你才刚刚意识到数字化的巨大价值，但就企业数字化转型的本质来说，数字化转型之路就是数据的演进之路，是从小数据、大数据再到全数据的历程。数字化转型带来的并不仅仅是IT能力的变革，而是对组织活动、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义，也是系统性、彻底化的变革，而如何有效采集、挖掘并利用数据才是摆在管理者面前最关键的问题。
对于那些准备或者正在进行数字化转型的企业来说，如何有效利用数据、如何实现数据在企业全生命周期的应用、如何将数据分析的结果反馈给前后端的员工，才是管理者需要关注的问题。这已经不再是简单的硬件采购或者软件升级能解决的问题，而是需要从底层架构、数据库应用、API接口开放和一线员工互动等多维度的协作，是通过云平台实现的综合应用。而提到云，就不能不提到这个行业的先行者——亚马逊云科技。
云应用不再是IT部门的专利，任何人都需要云业务
作为管理者，大家对于亚马逊云科技的名字一定不会陌生，它也成为了整个云产业发展的领头羊。经历了过去10年云计算的发展与壮大，特别是最近几年数字化升级带来的强大推动力，如今无论是初创公司还是行业巨头，对于云应用的态度都已经是开放的，从最早的私有云到公有云再到混合云，云形态、云应用的演变已经是五花八门。
更重要的是，云已经不再是IT运维人员的“专利”，而是伴随着数字化的脚步深入我们生活的方方面面。就企业管理来说，无论是后端的程序开发者、数据工程师，还是业务相关的项目运营、一线销售人员，需要借助云平台进行协作，而如何让大众能够快速上手、在较短的时间内处理并解决遇到的问题，也就成为了亚马逊云科技关注的焦点。
为此，亚马逊云科技推出了一项名为Amazon Amplify Studio的全新可视化开发环境，其目的就是帮助让开发人员以较少代码开发即可创建 Web应用程序的用户界面，同时还可以自行使用熟悉的编程语言自定义应用程序的设计和交互行为。换句话说，开发人员不需要再学习新的编程语言，而是基于原有的积累就能提供全新的Web界面，而这些界面对于那些不熟悉编程的用户来说更为友好，也让刚刚我们提到的诸如运营、销售等人员能够快速上手。
除了操作需要之外，对于云服务来说如何实现有效的自建和后续运维也是让管理者伤脑筋的一个问题。对此，亚马逊云科技也推出了完全托管的运营服务Amazon DevOps Guru。基于机器学习等职能技术，这项服务的最大优势就是可以帮助开发人员通过自动检测操作问题和建议补救措施来提高应用程序可用性。通过自动收集和分析应用程序指标、日志、事件和痕迹等数据，Amazon DevOps Guru可以在云平台出现故障的第一时间进行预警，并通过Amazon Simple Notification Service（SNS）以及Atlassian Opsgenie和PagerDuty等合作伙伴集成服务来帮助开发人员快速了解问题的潜在影响和可能原因，并提出具体的修复建议。
更为便捷的是，当管理者需要尽快从数据库中调取业务信息时，不再需要以往繁琐的程序操作，只要通过QuickSight Q自带的自然语言查询功能输入需要解决的问题，比如查询年度的业务增长情况，系统就可以自动解析问题并检索相应的数据，最终以数字、图表或表格的形式返回答案。这都得益于QuickSight Q使用的全新机器学习算法，也免除了传统应用中构建模型的烦恼。
这样一来，无论是企业管理者、程序开发者、运维管理员，都能够便捷地使用到云服务，这也正是亚马逊云科技面向数字化转型应用提供的最方便、最快速的实现方式。可以预见的是，伴随着越来越多的用户受益其中和其他云服务商的效仿，未来的云市场门槛将会进一步降低，每个人都会用上便捷、轻松的云服务。
从分析数据到洞悉未来，数字化战略新升级
早在10年前，云计算与大数据就成为了“数字孪生体”，伴随着云业务的扩大，每天产生的数据也呈井喷式的爆发。据IDC预测，到2025年全球数据圈的总容量将达到175ZB，而中国也将成为全球最大的数据圈市场，具备48.6ZB数据。面对海量数据，如何进行分析和利用就成为了摆在管理者面前的突出问题，传统的人工分析已经彻底不可行，基于云平台的智能化解决方案才是有效途径。
也就不能不提到亚马逊云科技的智能湖仓架构。其实早在2017年，亚马逊云科技就发布了“智能湖仓”架构的雏形技术，比如Redshift Spectrum。而到了2020年的亚马逊云科技 re:Invent 大会上，亚马逊云科技正式发布基于Amazon S3的“智能湖仓”，并绕湖集成数据仓库、大数据处理、日志分析、机器学习数据服务，利用 Amazon Lake Formation、Amazon Glue 等工具可以实现数据的自由流动与统一治理。
“智能湖仓”架构极具颠覆性。首先相对于传统架构的数据孤岛，“智能湖仓”架构提供了自由移动、安全防控、统一处理和低成本等众多的优势。而更重要的是，相对于云平台的某一款大数据处理产品来说，“智能湖仓”更多是从架构层面来考虑问题的，更强调数据的自由流动与统一治理，以及基于湖仓的“智能创新”。尤其是面对向 TB 级、PB 级，甚至EB级增长的数据，“如何存”和“如何用”不再是相对孤立的话题。“智能湖仓”向行业传递了一个信号：企业需要统一数据分析工具，实现数据在整个数据平台的自由流转。
由此也形成了亚马逊云科技的“现代化数据战略三部曲”。该战略分为数据架构现代化、统一分析数据和基于数据进行业务创新三大部分。这其中，数据架构现代化在于为不同的场景提供差异化的专用工具，比如上面我们提到的公司不同部门人员的协同工作就是表现之一。而统一分析数据则是通过云上专门工具实现数据有机整合与统一，助力企业打破数据孤岛。这也正是亚马逊云科技“智能湖仓”架构的主要应用之一。最后的业务创新则是“从客户角度出发”，针对不同企业的业务差异化提供不同的创新能力，这样从内而外的实现业务驱动，调动企业自身的“内驱性”，再通过外部的人工智能技术提供方法支持。
由此面向数字化时代的海量数据，企业就能够从方法论、架构与工具、自身特性等多个层面实现大数据分析与应用，进而帮助企业更好的进行数据分析和应用，打造未来若干年都不会过时的平台架构，推动业务持续增长。
低碳化无边界云时代即将来临
经历了过去一年的传播，碳排放控制的观念已经深入行业，“双碳战略”的执行也让不少企业看到了国家的决心。因此也要求管理者对于自身业务的重新调整与布局，以达到碳排放控制和业务增长的双赢。如今云应用已经覆盖到千行百业，借助于这些“无边界云”，企业在降低自身资产包袱的同时，可以获得更好的发展空间和更低的碳排放，而作为领先的云服务提供商，亚马逊云科技也早已在低碳领域进行布局。
一直以来，云服务商或者说云数据中心都被认为是耗能大户，但其实近些年伴随着新技术的引入，越来越多的数据中心都走上了可持续发展的道路。去年，北京、上海、深圳等多地政府都纷纷发文要求新建数据中心的PUE值不得高于1.3，这不仅仅是对服务器、存储、供电等设备供应商的挑战，更是对云服务商综合管理与服务能力的一次检验。
许多人或许不知道，亚马逊云科技也一直是绿色节能的先行者。早在多年前，亚马逊云科技就为自身确定了目标——到2025年实现全球基础设施 100% 使用可再生能源，由此它也成为了全球最大的可再生能源企业采购商之一。在中国，亚马逊云科技支持了位于山东的100兆瓦太阳能项目。项目完成后，预计每年将产生 12.8 万兆瓦时(MWh)的清洁能源。而在全球范围内它更是打造了206个可再生能源项目，包括71个公用事业规模的风能和太阳能项目及135个设施和商店的太阳能屋顶，总发电量超过8500兆瓦（MW）。
如今在亚马逊云科技的倡导下，越来越多的企业在构建云上应用时，把低碳环保作为衡量因素，也推动了整个云产业对于节能减排的支持，助力了中国的“双碳战略”。不仅如此，亚马逊自研平台在保障性能的同时兼顾了低碳应用，从硬件架构设计到数据中心的整体规划都融入了“低碳”的理念，也最大限度地使用了清洁能源。
从底层架构创新到数据应用战略，从无边界的云扩展到企业员工的多维度应用，从千行百业的云服务能力到可持续发展的应用落地，2022年数字化转型已经不再是某项技术或者某个功能的应用，而是包括了全云端应用、全数据、全生命周期的一体化升级，也再度证明数字化转型是系统性、彻底化的变革。对于企业管理者来说，云服务必不可少、数据能力不可或缺、节能减排势在必行。把握了这些趋势，才能在未来竞争中领先一步
