云在企业数据化管理中的作用

您是否知道预计 2024 年全球将产生 147 ZB 的数据？ 不管你相信与否，这意味着今年将产生 27 ZB 的额外数据，与 2023 年相比，这是一个巨大的数字。 我们都知道数据是有效业务战略背后的主要驱动因素。 分析数据不仅可以揭示隐藏的趋势，还可以提供对以前未知的业务的各种见解。 因此，我们可以说数据是当今数字领域的货币。 让我们看一些揭示数据真实价值的统计数据。

• 2022年全球数据化市场规模为3101.9亿美元，预计到2032年将达到10135.7亿美元左右，2023年至2032年的预测期内复合年增长率为12.57%。
• 按部署来看，云细分市场占据主导地位，市场份额最大，为 54%。

分析这些统计数据后，很明显数据在当今的数字生态系统中具有重要的价值。 让我们踏上旅程，了解数据化的基础知识、其流程以及云在培育数据化中的作用。

了解数据化

数据化是将各种类型的信息（例如物理测量、人类行为、商业交易或任何其他模拟参数）转换为可分析、处理和用于各种目的的数字数据的过程。 此过程涉及数据的收集、处理和存储，以及使用算法和其他计算技术从数据中提取见解和价值。

近年来，随着企业、政府和个人产生的数据量呈指数级增长，数据化变得越来越重要。 这在一定程度上是由技术进步推动的，例如允许设备自动收集和共享数据的物联网，以及产生大量用户生成内容的社交媒体的兴起。

企业数据化的本质

数据化通过自动化耗时的手动任务或需要专门技能的操作，主动使企业能够简化运营。 例如，组织可以结合自动化软件来从大型数据集快速生成报告，而无需手动分析数据。 自动化还使公司能够降低与工资处理或库存管理等劳动密集型活动相关的成本。

组织可以通过访问实时数据做出更明智的决策。 数据化提供了跨多个部门和流程的业务绩效的全面视图，有助于管理人员识别客户行为的趋势或需要进行改进以增加利润的垂直领域。 此外，预测分析使公司能够预测未来的需求，以便更好地为市场条件或消费者需求的变化做好准备。 因此，这有助于他们制定和实施有效的策略，提高整体业务生产力。

数据化流程

在深入研究细节之前，让我们先了解一下在数据化中发挥关键作用的各种流程。 数据化的一些最重要的过程是数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理、数据可视化和数据利用。 让我们深入细节并了解每个过程的本质。

数据收集

首先，数据收集是从各种来源收集数据的过程。 这些来源是传感器、社交媒体、金融交易或其他类型的数字或模拟媒体。 这些数据可以实时收集，也可以定期收集，具体取决于具体的用例。 此外，从这些来源收集的数据量可能会根据业务需求而有所不同。

数据预处理

您知道原始数据高度非结构化且分布不均匀吗？ 因此，为了使这些数据更可用且非结构化，我们需要事先处理原始数据。 这就是数据预处理的用武之地。 数据预处理包括清理、过滤和转换原始数据，使其更适合分析。 这可能包括删除重复项、更正错误以及将数据转换为一致格式等任务。

数据存储

数据经过预处理后，需要以合适的格式存储以供分析。 这可以包括传统数据库、数据湖或云存储。 数据存储非常重要，因为数据存储不当可能会导致数据丢失。

数据分析

数据分析涉及使用各种技术和工具从数据中提取见解并做出预测。 这可以包括机器学习算法、统计分析或可视化工具。 数据分析非常重要，也是最重要的一步，因为它揭示了各种隐藏的趋势和模式。

数据可视化

此步骤是以易于理解和解释的方式呈现数据。 这可以包括创建用户友好且具有视觉吸引力的图表、图形和其他类型的可视化效果，以便轻松查看数据中的模式和趋势。

数据利用

这是最后一步，从数据分析中获得的见解和预测用于制定决策并采取行动。 这可以包括自动化某些流程、优化业务运营或为战略决策提供信息。 结果可用于提高各种产品和服务的有效性。

云：数据化背后的变革力量

当我们谈论几千兆字节的数据时，通常我们更喜欢将它们存储在物理硬盘中。 但当我们谈论大规模数据存储和处理时，云在有效存储和管理这些数据方面发挥着关键作用。 云通过提供高度安全、高性能且可扩展的基础设施来满足不断增长的需求，从而增强数据化能力。 让我们深入了解构成数据化支柱的云的细节和研究因素。

更高程度的安全性

根据 Statista 的数据，首要的云安全问题是数据丢失和泄漏 (69%) 以及数据隐私/机密 (66%)，其次是凭证意外泄露 (44%)。 不可否认，安全在当今的数字时代至关重要。 数据泄露对企业来说可能是灾难性的，并可能导致重大损失。 由于需要不惜一切代价保护敏感数据，因此云在存储和管理数据方面被证明是高度安全的。 云部署了强大的安全措施，例如防火墙和强加密，以保护数据免受外部攻击。 这使组织可以高枕无忧，因为他们知道自己的数据是安全的。

满足未来需求的可扩展性

我们都清楚，数据是不断产生的，未来将会有海量的数据。 由于已经预计未来数据的产生将会增加，因此我们需要一个可扩展的基础设施。 幸运的是，云出现了，并被证明是一个救星。 云能够根据需求扩展或缩减其资源。 这可以进一步增强企业的数据化能力，因为全球组织可以利用数据化的力量。

自动数据备份和恢复

我们已经强调了数据对于组织的重要性。 因此，保持数据安全至关重要。 但即使在部署多种措施之后，数据也有可能受到损害。 这可能是由于外部攻击或技术问题而发生的。 在这种情况下丢失数据可能会造成重大损失以及运营中断。 幸运的是，云提供了定期的数据备份以及强大的灾难恢复机制。 因此，即使数据遭到破坏，灾难恢复机制也可以尽快检索数据，并且定期备份可以保持数据更新。 因此，云促进了处理大量数据的企业的数据化。

高冗余和高可用性

您是否知道云中的断电或任何其他技术问题可能会严重扰乱业务运营？ 但幸运的是，在当今的数字环境中情况并非如此。 数据中心和云托管组织部署冗余电源备份解决方案，确保其云基础设施 24/7 可用。 Cyfuture 等组织在印度运营着 4 个主要数据中心，以及即将建成的 3 个数据中心。 这保证了资源随时随地的可用性。 此外，整个云基础设施根据最新的行业和监管指南进行持续管理和升级。

最后一句话

对于希望在竞争激烈、充满活力的世界中获得优势的企业来说，数据化确实非常重要。 通过将各种类型的信息转换为数据，企业可以发现新的秘密并识别以前未知的隐藏模式。 通过执行数据收集、数据预处理、数据存储、数据分析和数据可视化等关键步骤，企业可以利用数据化的力量。 云作为企业数据化的支柱，正在发挥着关键作用。 云提供了安全、可靠且高效的高度可扩展的基础架构。 这确保所有组织都可以安心地管理、存储、分析和监控其数据。

虽然市场上有许多托管云服务提供商，但 Cyfuture 正在成为领先的服务提供商。 Cyfuture 拥有 23 年以上的经验，凭借大量尖端的基于云的解决方案组合在市场上占据强势地位。 作为行业领导者，Cyfuture 致力于通过促进创新的一流解决方案提供卓越的客户服务。 Cyfuture 目前在印度拥有 4 个高度可靠的数据中心，另外 3 个数据中心即将于 2024 年开业。如果您希望利用数据化或云的力量，请考虑与我们的专业人员联系。 我们由 2000 多名专业人士组成的强大家族真正致力于让您的梦想成为现实。

常见问题解答

Q1 数据化对企业有何影响？

答案：数据化允许企业通过提供基于数据分析的见解来做出更好、更明智的决策。它使公司能够改善运营、了解客户行为、发现新的市场机会并开发更好的产品和服务。 此外，它还揭示了各种隐藏的模式和趋势，使组织能够做出战略决策。

Q2 日常生活中数据化的一些例子有哪些？

回答：日常生活中数据化的例子包括使用 GPS 跟踪我们的行动、智能手机收集有关我们使用不同应用程序频率的数据，以及社交媒体平台收集有关我们的兴趣和互动的信息。此外，智能手表等小工具可以跟踪您的心率、脚步，甚至睡眠时间。