戴爾科技在2016年首次發表數位轉型指數(DT Index)研究,評估全球企業的數位成熟度。自此之後持續委託第三方機構進行兩年一度的調查,追蹤企業的數位成熟度。第三次數位轉型指數調查於2020年(該年爆發全球疫情)展開,結果顯示「無法從數據中獲取有價值的洞察以及/或數據超載」成為轉型障礙第3名,該項目在2016年調查時僅排在第11名,排名從後段班一舉竄升到數位轉型障礙的前段班。
該調查結果點出了一個引人深思的矛盾—數據雖說是企業最重要的資產,但也可能成為轉型的最大障礙。為了深入瞭解這樣的矛盾為何會存在,以及企業在哪些層面最需要協助,戴爾科技委託研究機構Forrester Consulting進行更深度的調查分析。
這項研究訪問4,036位負責企業數據策略的資深/高階主管,匯整出《揭開全球企業面臨的數據挑戰》。該調查結果直接驗證了我們的疑慮:在這數據發展的黃金十年內,數據不僅是企業的優勢,卻也是負擔,好壞完全取決於企業數據就緒(data-ready)的程度。
Forrester 列舉出當前企業所面臨的矛盾,我們稱之為數據悖論,主要有三大衝突點:
將近三分之二(66%)的受訪企業將其視為數據驅動型企業,並聲稱「數據是企業的命脈」;然卻只有21%的企業表示將數據視為資產,並依數據調整其營運優先順序。很顯然地,這裡便是脫節之處。因此,Forrester針對企業的數據就緒程度,建立了一套客觀的評估機制。
結果顯示,全球有88%的企業(大中華區為85%、台灣則為90%)尚未改善其數據技術與程序、數據文化與技能。事實上,全球來說只有12%的企業(大中華區為15%;而台灣則略低為10%)被定義在兩大層面(技術/程序以及文化/技能)都積極投入的數據領先者(Data Champions)。在數據新手類別中,台灣則高於全球與大中華區,接近6成。
研究顯示,企業需要更多數據,但現在有太多數據需要處理。70%受訪者表示,目前數據蒐集的速度,遠超過分析與使用的速度;67%的受訪者更指出,持續不斷需要更多數據,但量卻遠超出現階段能力所及。雖然這就是矛盾所在,但考量以往的研究結果,不難發現很大比例的企業在董事會層級仍尚未推行數據戰略,只能退而求其次執行無法擴充的IT策略,像是依附更多數據湖(data lakes)。
這項悖論的含義既深且廣。六成企業正努力突破數據孤島;64%的受訪企業抱怨他們因數據過量而無法符合安全與法規要求,另外有61%的企業指出自己的團隊龐大的數據量所淹沒。
經濟在疫情期間受創,然而隨需領域卻快速成長,引爆新一波數據優先(data-first)、數據無所不在(data-anywhere)的經濟浪潮,企業只用他們需要的設備且按實際使用量付費— 完全取決於企業產生與分析的數據。儘管這些業務商機四起,但仍是少數。雖然有六成受訪企業認為即服務模式能讓企業更加敏捷、更有擴充性,且能在不增加複雜性的前提下提供各種應用;卻只有20%的企業做出因應,將大多數的應用與基礎架構轉移至即服務(as-a-service)模式。
這份研究結果的確發人深省,但仍是前景看好。企業希望透過轉移至「數據即服務」(data-as-a-service)模式,運用機器學習自動化數據流程,在多雲環境中修改其數據策略。當然,企業必定要著手進行多項工作以因應數據增長,在此提供一些可遵循的方法:
首先,應推動IT基礎架構的現代化,以便處理位於邊際環境的數據。這包括透過一致的多雲運作模式,讓企業的基礎架構和應用能更接近需要擷取、分析和處理數據之處,同時避免數據蔓延(data sprawl)情況發生。
第二,優化data pipelines,讓數據能自由且安全地流動,同時透過AI/ML加以擴增。
第三,著手開發軟體,提供符合客戶渴望的個人化整合體驗。
持續攀升的數據量、數據的多樣性與速度,雖然都超出我們所能應付的極限,但藉由適合與正確的技術、流程以及文化,企業仍有辦法馴服這頭數據野獸,運用數據推動創新,並創造新的價值。