现代数据架构和混合数据方法，驱动电信及金融业务增长

如今，企业产生的数据规模空前，尤其表现在电信和金融服务等领域。企业正大力投资大数据解决方案以充分利用海量数据，帮助他们实现改善客户满意度、寻找替代营收来源、或提高运营效率等业务目标。然而，并非所有企业都能成功利用数据来提升业务价值和利润。若要通过大数据解决方案实现业务增长，企业还需做好充分准备。

业务增长源于有效的企业数据战略 

企业有充分的理由相信，采用数据分析工具和聘请数据专业人员能够帮助他们挖掘数据的全部价值。但如果将其视为实现数据目标的灵丹妙药，其结果很可能会令人失望。例如，一些企业可能认为需要更多的数据，但其实他们真正需要的是充分利用现有数据；一些企业拥有的数据过多，以至于庞大的数据量和产生速度掩盖了洞察力。 

所有成功企业都拥有长期有效的商业战略，以助其实现目标计划和行动。同样，企业也应该将数据视为企业资产，并制定专门的长期战略来有效地存储、管理和利用数据。Cloudera产品营销总监 Wim Stoop表示：“精心策划的企业数据战略能够帮助企业最大程度地利用数据，让所有人都可以发现、访问和信赖这些数据，同时确保数据合规性。有效数据战略将帮助企业实现业务增长和改善客户体验等目标，并通过让业务部门和用户访问相关数据，从而快速获得所需洞察，提高盈利能力。此外，这些战略能够帮助企业控制成本并降低风险，并对所有企业数据资产实施统一的安全和治理措施。” 

电信和金融业善用数据战略，激活竞争优势 

根据Cloudera与技术市场研究公司Vanson Bourne联合编写的《全球企业数据成熟度研究报告》显示，受访的企业业务决策者表示，实施成熟企业数据战略一年以上的企业实现了更高的利润增长率，平均增长率为5.97%。其中96%的企业业务决策者表示，数据处理和管理方式对其所在的企业业绩产生了积极影响。近三分之二（64%）的人表示，成熟的数据战略增强了业务弹性。 

在采用数据分析来更好地了解客户和提供定制产品和服务方面，亚太区的电信和金融企业一直走在市场前列。报告显示，在使用数据时，电信和金融企业都将以客户为中心视为重中之重。 

电信运营商可以利用网络上产生的海量数据来获得竞争优势。他们可以使用机器学习和人工智能来了解和优化客户体验并提升服务保障，从而在竞争中实现“弯道超车”。事实上，63%的企业已经开始使用数据分析技术来改善客户体验和满意度。电信运营商将继续挖掘这些以客户为中心的数据源，开发出满足客户需求的创新型服务，从而实现最终整体服务体验升级。 

此外，该报告显示，风险管理和合规对金融服务业的数据管理至关重要，因此需要利用数据来准确扩大风险管理规模。目前，亚太区94%的金融服务企业业务决策者已经认识到安全集中的治理为整个数据生命周期带来的价值。 

除了实施全面的企业数据战略，迁移到混合云可以帮助企业更好地管理数据，并支持日益普遍的移动办公模式，从而建立竞争优势。亚太区43%的金融服务业IT决策者和49%的电信业IT决策者表示，他们在支持混合办公模式等方面的支出有所增加。 

混合数据驱动未来 

数据无处不在，无论数据位于云上还是本地，企业都可以通过混合数据方法从数据中挖掘最大价值。目前，混合数据方法已经从“奢侈品”变成“必需品”。因此，企业需要混合数据战略和混合数据平台。然而，这并不意味企业需要分别制定公有云数据战略和本地数据战略；相反，企业需要制定一项由现代数据架构支撑的、整体且全面的企业数据战略，以能够同时满足两种需求。 

企业数据战略使企业能够通过清晰、灵活的数据驱动文化来推动各个层面的创新。企业可以凭借混合数据平台的高性能和成本效率来驱动价值，同时以高速度和控制力推动增长。值得注意的是，自疫情爆发以来，金融服务业在数字化转型计划方面的支出增加了46%，包括混合多云架构以及数据和分析解决方案；电信业在相关计划上的支出也增加了48%。 

Cloudera致力于帮助企业向现代化数据架构顺利过渡，并实施有效的企业数据战略。Cloudera Data Platform（CDP）能够帮助企业利用不同来源的结构化和非结构化数据。CDP通过统一管理界面实现了企业所有数据的可见性和透明度，使其能够在整个运营环境中利用数据获得更好的业务成果。