數據驅動型企業如何煉成？只需五步！
處理器在更新換代，企業也面臨著如何轉型的巨大挑戰。老化的處理器會被遺棄，落后的企業也同樣會被淘汰。如何識別和整合數據源以及選擇合適的技術來支持數據整合，成為了企業當下急需面對的問題。而且對企業而言，數據決策已經不再是業務的副產品，而是適應社會的生存能力，也是成功的關鍵因素。
企業需要建立可信且統一的基礎設施，來高效地存儲數據、快速傳輸數據，并以極快的速度分析數據，以便企業能夠隨時隨地從廣泛分布的數據中獲取所需的商業洞察。
這對許多IT部門來說，似乎有些要求過高，但通過業務部門與IT部門之間的協作，實現數據驅動型企業可以從下面5步入手：
***步：搞清企業所處數據分析的階段
如果企業在從數據中獲得價值與洞察方面發展緩慢，很有可能會在競爭中處于劣勢。為此，按照下圖評估自身所處的數據分析階段及向用戶交付的價值十分重要。
分析成熟度的各個階段
第二步：了解業務驅動因素和轉型成果
由業務部門主導、IT 部門協助確定業務優先級，并制定數據戰略。
在此過程中，IT 主管可以基于企業技術平臺的現狀和特點，通過與高層管理人員開展交流，分析確定優先級;參考業內其他企業案例，提供一些洞察和意見;通過整體業務案例來證明采用數據驅動型方法的經濟效益;宣傳展示數據分析實踐在公司中的成功應用。
第三步：創建以數據為中心的基礎架構
確定了目標和當前的就緒狀態后，接下來，IT 部門就可以規劃轉型所需的基礎設施。從技術角度來看，首要的任務是建立企業需要的數據架構。這其中很大一部分是思考如何根據企業所設定的業務優先級，更高效地使用現有資產。
企業應從分布式數據模型和架構著手，之后再根據新的業務模式和機會，考慮如何排定投資的優先順序以及如何提供企業所需的基礎設施。
如今有各種平臺可以幫助企業通過先進的數據分析和機器學習提高預測能力和實時洞察力。然而，這并不是重點，重點是要擁有合適的工具箱，并且知道在哪種情況下使用哪個工具。
這個工具箱可能包含各種技術和服務：公有的和私有的、內部的和合作伙伴的、現代的和傳統的，基于服務平臺的交付還是 API 驅動的服務層(見下圖)。
數據分析解決方案堆棧
第四步：創建 PoC 為雙模態未來做好準備
一旦奠定了堅實的基礎，您就可以通過支持性概念驗證(PoC)對計劃進行測試。概念驗證的目的不僅是測試您的模型和想法，也是為企業設定一個雙模態未來的場景。但企業既不能同時解決所有數據分析基礎設施問題，也不能一夜之間完成文化轉型。因此，概念驗證應由業務部門主導、符合戰略業務目標、有明確的成功標準和各方都認可的 PoC，同時具備高可操作性。
第五步：推動并專注服務交付和業務價值
***一步，則是推動創建其實現長期目標所需的數據平臺。如果在此基礎上部署英特爾至強可擴展處理器，借助其***的數據分析功能，也可以進一步投資于其他工具，以便使更多業務從數據分析中獲益。
作為計算力創新的***者，英特爾不僅可以提供具體的產品技術，還能夠針對固態存儲、開源工具、內存分析、分析工具與框架等需求給到有關構建、擴展和論證數據分析基礎設施的建議，不僅停留在技術創新與支持層面，而是更全面的在各個層次給予支持，加速企業轉型變革。
我們正處于數字時代。若要想獲得技術變革帶來的商業益處，業務部門和 IT 團隊必須學習如何就專門的數據分析計劃開展合作。以數據為中心的企業將數據分析視為業務各個方面的核心，這正是企業取得成功的關鍵所在。
【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創文章，微信公眾號“大數據文摘（ id: BigDataDigest）”】
