【海外风向标】｜110期
编辑：新竹
随着数字淘金热的扩大，数据正在成为焦点，并成为宝贵的信息与价值来源。据估计，数字宇宙至少将持续每两年翻一番，到2020年总量将达到44千兆字节，与2010年相比增长了50倍。数据湖的庞大规模令人吃惊，但许多数据问题仍然存在，也就是说，cio应如何带领企业从数据海啸中获益，并利用它。
存储成本持续下滑
这个被称为摩尔定律的现象已经被观察了几十年，随着新技术ssd、软件定义存储、对象存储等技术的出现以及存储行业的整合，存储价格每年都在以两位数的比例持续走低。
在数字时代，数据存储的实际成本不再是购买硬件，而是在管理数字资产所需的努力和知识方面。由于数据生命周期管理，特定国家/地区的隐私法律和数据保留期限的合规性规定越来越严格，加密技术的使用越来越多，所以在许多行业和地理位置上，存储的管理更具挑战性。
尽管大数据的支出不断增加，但实际上科技公司仍在摸索中。
根据idc的研究，大数据分析市场将从2016年的1300亿美元猛增至2020年的超过203亿美元，相当于11.7％的复合年增长率（cagr）。尽管企业在收集、存储和管理数据方面花费了大量资金，但是只有少数企业能够实现将原始数据转换为可操作的信息。
veritas最近的一份报告得出结论，全球企业存储和处理的所有数据中有52％被认为是“黑暗”，其价值未知。多达33％的数据被认为是冗余、过时、微不足道甚至是无用的，只有15％的存储数据被认为是关键业务。除非企业采取纠正措施，更加细致，否则预计到2020年，“数据囤积”文化将累计导致3.3万亿美元的可避免成本，而这些资金的浪费都被用于管理数字墓地。
云化：朋友还是敌人？
处理结构化数据可能并不重要，但管理非结构化数据是一个更大的挑战。由于大部分数据都是非结构化的，因此，评估数据价值，识别重复、机密和敏感的信息，是实现数据中心业务模型的关键组成部分。
无论数据的所有权是由首席信息官（cio），还是由专门的首席数据官（cdo）负责，数据和分析的负责人都应与其业务部门的同事紧密合作，提出建立数据治理框架，为所有案例构建基础。这通常包括数据的分类、捕获、改进、分析、管理、货币化、保留和删除，也必须考虑到适用的合规性和其他监管要求。如果你的企业已经开发了专有算法，以使数据可以获得商业价值，建议考虑提交专利，保护知识产权。
好数据重于大数据
尽管花费越来越多，但还是要做很多工作。企业应该避免陷入机会主义的“数据囤积”文化，创造更大的数据仓库不一定会带来更大的回报。特别是需要考虑到有多少数据的内容是“黑暗”或“过时”的。事实上，任何大数据分析项目的结果完全取决于数据的质量如何。在很大程度上，这与执行良好的数据治理有关，企业必须把“好数据”从“大数据”中分离出来。
云化可以带来很大的经济意义，可以充分利用案例，但需要扎实的规划，切忌遵规蹈矩。
虽然数据治理可能被认为是不正确的，因为这是一个无聊而复杂的过程。但建立一个稳健的数据治理模型，确实与企业在数据利用上的成功密切相关。通过“好数据”的筛选与智能化的分析技术，cio可以为企业掌握新的数字收入来源，获得更准确的战略洞察，并消除管理大量无用数据的不必要成本。
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