Gartner, Inc. 最新预测显示，全球 IT 支出 预计 4.6 年将达到 2023 万亿美元。尽管受到 COVID-19 和迫在眉睫的经济衰退的影响，企业仍将推进数字业务计划并投资于技术进步。

“企业今年[2023]将优先考虑技术投资， 业务分析师 Ammar Ali 说道 Astera Software. “在经济不稳定和不确定的情况下，企业需要可行的见解来识别和满足特定的业务驱动因素。具有前瞻性的首席信息官将打破削减 IT 预算的传统观念，追求效率驱动的数字投资，以确保盈利能力和市场竞争力。”

在当今的数字化环境中，数据对于企业来说是宝贵的资产。它可用于最大限度地提高效率、推动业务增长并获得竞争优势。没有明确的数据战略的企业可能会错失良机并落后于竞争对手。

定义您的数据策略

如果未能在年初规划 2023 年数据战略，就等于计划失败。在年初掌控数据管理，专注于创建一个从一开始就提供价值的数据生态系统。如果你遵循系统化的方法，事情并没有那么复杂。

制定2023年的游戏计划

因此，第一步显然是定义 2023 年数据战略的目标。您必须通过数据驱动的洞察来确定未来几年想要实现的业务目标。目标可以是增加收入、提高效率、提供更好的客户体验或其他目标。

一旦确定了目标，下一步就是确定如何使用数据来实现这些目标。这将涉及识别特定的数据源或数据类型，这些数据源或数据类型可以提供与影响这些目标的业务驱动因素相关的见解。

现在棘手的部分是创建一个端到端的数据架构来自动化数据摄取、处理和加载。自动化在这里至关重要，因为企业数据管理的手动方法在成本和效率方面都是无效的。

为什么定义数据策略很重要？

众所周知，基于数据做出决策的企业比依赖直觉决策的企业更有可能取得成功。由于以下三个原因，定义清晰的数据策略应该是您 2023 年的首要任务：

• 数据隐私法规变得更加严格： 最近，随着《通用数据保护条例》(GDPR) 等新法规的生效，数据隐私受到越来越多的关注。没有明确数据策略的公司可能会违反这些法规，并面临经济处罚和法律后果。
• 数据量和种类不断增加： 生成的数据量正在迅速增加，预计这种趋势在未来几年将持续下去。如果没有经过深思熟虑的数据策略，企业将被必须存储和处理以进行报告和分析的庞大数据量和种类所淹没。
• 数据驱动的洞察对于明智的决策至关重要： 在当今的商业环境中，企业能够根据数据驱动的见解做出明智的决策非常重要。全面的数据策略可以帮助组织更好地了解其数据资产并有效地利用它们来改进决策。

数据战略可以帮助您发掘数据驱动创新的机会，从而领先于竞争对手并推动业务增长。

迁移到云

您可能需要考虑对遗留基础设施进行现代化改造并重塑数据架构，以支持您的数据驱动计划。现代云技术通常是现代企业的首选，因为它带来了多种好处，包括：

• 成本效益： 无需昂贵的基础设施和维护成本
• 可扩展性： 按需访问额外的计算资源
• 速度： 根据需要快速获取无限带宽速度
• 消费： API支持连接第三方服务
• 业务连续性： 灾难恢复、重复数据删除和备份

这些是云的众多好处中的一部分。该技术不断发展，不断创新，扩大了云计算用例的范围。

总体而言，访问虚拟计算资源对于现代企业来说非常有利，因为可以轻松地调整和修改虚拟计算资源来实现特定的业务目标。

这是事实还是建议？

事实！现代企业越来越多地采用基于云的数据管理解决方案。 RightScale 的报告显示 企业组织的云采用率超过 94%。同一份报告显示，84% 的公司制定了多云战略，其中涉及使用基于私有云和公共云的解决方案。

云解决方案的成本效益、可访问性、可扩展性、安全性和灾难恢复功能鼓励公司超越传统的本地系统。随着企业不断认识到基于云的数据管理的好处，这种趋势可能会持续甚至增长。

数据治理

随着生成的数据量和复杂性不断增加，您必须制定有效的数据治理实践。这涉及建立管理数据并确保数据准确、完整和安全的政策和程序。

现代化数据架构可以通过多种方式帮助改善数据治理：

• 提高数据质量： 更有效地存储、管理和访问数据。
• 增强安全性： 实施高级安全措施，例如加密和访问控制。
• 更好的数据访问： 以一种使授权用户更容易访问数据的方式存储和管理数据。
• 更大的可扩展性： 在不牺牲性能的情况下存储和管理大量数据。
• 改进的合规性： 跟踪和管理数据访问和使用以满足监管要求。

数据安全

当然，数据安全应该是您的首要任务，您必须拥有加密、访问控制和事件响应计划等安全措施。随着企业数据重要性的增加，保护数据的需求也随之增加。您可以采取以下一些措施来保护您的数据：

• 实施访问控制，确保只有授权用户才能访问数据库和敏感数据
• 定期更新和修补数据管理平台以修复任何漏洞或安全漏洞
• 制定灾难恢复计划，保证您的数据得到备份并在紧急情况下可以恢复
• 对您的员工进行数据安全最佳实践以及保护敏感数据的重要性的教育
• 定期进行安全审核以识别和解决系统漏洞

您应该使用数据湖吗？

也许。如果您正在处理大量非结构化和半结构化数据，数据湖可能是一个不错的选择。数据湖是一个集中式存储库，允许您存储任何规模的结构化和非结构化数据。数据湖可用于存储和处理来自各种来源的数据，并且它们在管理和分析大数据方面变得越来越受欢迎。

人工智能和机器学习怎么样？

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术可用于自动化和优化数据管理的各个方面，例如数据清理和分析。创建具有自我调节数据管道的数据架构将使您能够以最少的手动干预无缝处理和存储大量数据。

此外，使用自然语言处理和机器人流程自动化等机器学习技术将促进高级数据分析。因此，您将能够阐明可行的见解，从而做出更明智的决策并提高业务效率。

无代码环境

公司选择使用无代码数据管理解决方案有以下几个原因：

易于使用： 无代码解决方案旨在用户友好且易于使用，即使对于那些很少或没有编程经验的人来说也是如此。这使得它们可供更广泛的用户使用，并使他们能够快速启动和运行，而无需大量培训或技术专业知识。

更快的部署： 低代码和零代码解决方案不需要大量编程，这意味着它们可以比需要自定义代码的解决方案更快地部署。如果您希望快速启动并运行新的数据管理解决方案以满足紧迫的业务需求，这一点尤其重要。

降低成本： 与需要自定义编码的解决方案相比，无代码解决方案的实施和维护成本更低。它们不需要开发团队进行持续维护或更新，从长远来看可以为您节省大量资金。

总体而言，无代码数据管理解决方案可以提供一种更具成本效益和更高效的方式来管理和分析数据，而无需在专业技能或资源上进行大量投资。

未来是什么样的？

2023年，企业很可能将继续依赖数据来推动决策并推动业务增长。随着数据量持续增长，对有效数据处理和存储系统的需求也将持续增长。企业数据管理技术在不断发展，其未来可能会受到许多趋势和发展的影响，包括：

• 更加重视数据治理
• 更加注重数据安全
• 大数据持续增长
• 人工智能和机器学习技术的采用增加
• 跨系统和流程更好地集成数据

总体而言，企业数据管理的未来很可能是由这些趋势和发展以及业务环境和组织需求的变化共同塑造的。企业需要建立有效的系统来管理数据，以保持竞争力并推动增长和成功。

有效的数据管理使公司能够从数据中获得洞察并做出数据驱动的决策，从而改善运营、提高效率并推动业务增长。它还帮助公司更好地了解和服务客户​​，以及发现创新和扩张的新机会。

那么，您 2023 年的数据策略是什么？您是否有有效管理和利用业务数据的计划？我们当然希望这将成为一个很好的参考点，帮助您掌控数据驱动的计划。

At Astera，我们为现代企业提供统一的、端到端的数据管理解决方案。观看此视频了解更多信息 Astera Data Stack，我们的无代码统一平台，59 秒内：

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