兩化融合服務聯盟
作者：武連峰，IDC中國副總裁兼首席分析師
Hitachi Vantara 2019中國論壇上，IDC中國副總裁兼首席分析師武連峰根據IDC數據分享了最新的數據經濟發展趨勢，作題為《數據驅動業務倍增創新》主題演講。武連峰先生在演講中深入分析了數字經濟時代企業面臨的挑戰與全新訴求，並向大家介紹了具體的應對戰略。最後，在Hitachi VSP 5000系列企業級存儲新品發佈之際，武連峰先生還與大家分享了IDC觀察到的存儲市場最新趨勢。
關鍵詞
數字經濟時代存在哪些挑戰和特徵
行業用戶針對數據驅動業務創新有何訴求
具體的數據驅動業務創新策略
存儲市場五大趨勢
如果總結成一句話，那麼當今企業轉型的核心需求就是：如何把數字技術更好地與業務結合起來。如何提升效率、降低成本，更新產品目錄、變革商業模式，這中間值得探討和挖掘的空間非常大。
數字經濟時代
挑戰與特徵
放眼全球，當前全球政治和經濟環境受到“慢全球化”趨勢的影響。經濟學人智庫（EIU）曾將2008年到2018年這十年間全球跨境銀行信貸、跨境產品服務、跨境資本流動佔GDP的比例進行對比，結果顯示，無論是10年前還是今天，這一數據都在下降。究其原因可以發現，由於全球化，包括關稅紅利開始降低，發達國家受到全球化的收益在減少，發展中國家相對來說也在減少。所以我們今天說，全球化趨勢開始變慢，部分國家和地區甚至開始出現逆全球化。從宏觀經濟來看，中國企業面臨的挑戰是非常之巨大的。
放眼市場，整體來講今天的市場競爭非常非常激烈。特別在跨界融合趨勢的衝擊之下，很多行業、很多企業，比如大批新能源汽車公司的出現就會對傳統的能源行業形成非常大的挑戰，很多企業都面臨著跨界融合引發的更大的市場競爭壓力。
再者，今天的產品和服務需要滿足數字化原生態的需求，這些需求要求企業產品和服務實現數字化、個性化、服務化、快速化。如果無法滿足上述幾點，很可能用戶就會日漸流失。
圖源 | IDC
這三個宏觀挑戰，所有企業都會面臨；至於數字經濟時代賦予行業的全新特徵，則可以總結為以下幾點：
數字化轉型、數字鴻溝正在形成
IDC把全球400多家制造企業的年複合增長率做對比之後發現，過去4年，正在進行數字化轉型的製造商能夠看到其利潤和銷售額都有明顯的增長，而非數字化製造商的年均增長率則在下降。據此總結，善於把握數字化機遇的企業與固步自封的傳統企業的發展差距正在不斷拉大，數字化技術領先的國家和落後國家之間的差距也在逐漸增大。如何利用數字技術提升自身競爭力變得極為重要。
速度和規模會變得越來越重要
根據IDC各項報告，不管是每年產生的數據量、互聯網用戶數，還是整個連接的IoT設備數量，從2018年到2022年都會有非常巨大的增加，而這種增加要求企業必須具備大規模處理這種連接數據用戶的能力。即使是一個傳統企業，在中國市場上也可能擁有幾千萬用戶甚至上億用戶，如何適應大規模工作負載成為常態，同時進行及時響應也變得異常重要。
速度越來越快
中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發佈的第43次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》（2019年2月）顯示，2018 年，我國移動互聯網接入流量達 711.1億GB，較 2017 年底增長189.1%。每秒鐘有數以千萬計的短信、微信、郵件等數據在傳輸，而數據體量的增大對速度的要求將變得越來越高。
底層數據越來越重要
包括數據的保護、洞察、變現等等。
數據驅動業務創新
核心訴求
結合這幾個特徵，接下來我們再看企業針對數據驅動業務創新提出了哪些核心訴求，我簡單總結為三點：
最基本的訴求：數據獲取與存儲的能力。IDC在2019年對全球數據圈進行調研，預測2025年全球數據量將達到175ZB，作為參考，2018年全球數據體量是33ZB。這個數量級對任何企業來講都是不容忽視的，有關存好數據、管好數據，讓如此龐大的數據發揮效用是企業應當深入思考的議題。
數據挖掘與展示的能力。人工智能是全球經濟發展的新動力，任何一家公司似乎只要開始引入人工智能就會更受市場青睞。而人工智能的發展，又離不開數據。但是，即便數據如此之多，有效的數據卻只佔其中的27%，打上標籤的數據只佔27%的44%，已經做了分析的佔27%的44%的21%，已經注入AI模型的佔這21%中的15%……所有這些加起來之後統計得出，整個數據量中注入AI模型的比例不到1%。所以，如何對數據做挖掘、做分析、做展示，是今天所有企業面臨的第二大訴求。這裡的核心是需要讓數據變得可視、智能，讓所有業務部門都能看到數據帶來的價值。
如何實現數據的變現與創新能力。IDC全球總裁在今年10月份講過一句話，“數據今天已經不再是石油，而是變成了水”。作為生命之源，水要易於獲取，並且要足夠乾淨。同理，數據如何變得易於獲取，變得乾淨，能夠變現並用於指導企業的創新活動，是擺在企業決策者面前的第三道坎。
我們也看到，要想數據實現價值變現，完全倚靠企業內部自己來做是非常艱難的，由專業的行業夥伴提供支持則能做到事半功倍，所以今天我們也強調，發展生態圈在市場上變得越來越重要。
數據驅動業務創新
發展戰略
如前所述，速度、規模、可視化、智能化是數據驅動業務創新策略的核心。IDC研究結果顯示，中國企業在整體數字化轉型的成熟度方面，頭部企業已經可以做到與美國、與全球平分秋色了，但如果把所有企業放在一起，那麼總體上應該還有很大的發展空間。
1
關於數據驅動業務，首先我們需要瞭解業務的需求，因為所有技術最終一定是服務於業務的。概括來看，業務需求包含四個大的方面：
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重構商業流程，核心是提升效率和降低成本。
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重構用戶體驗，圍繞“以用戶為中心”將體驗設計得更加完備，讓用戶更加滿意。
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重構產品與服務，把以前單獨銷售產品的模式轉變成銷售基於數據的服務。未來數字化產品和服務將會成為市場的主流，不管您今天處在哪一個非常非常傳統的行業，也都有數字化產品和服務的市場增長空間。
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重構商業模式，例如引進AR/VR技術與用戶進行溝通，刺激購買力。再比如，中國電商行業為了提升用戶體驗，將全球供應鏈的速度提升到當天配貨的水平。
圖源 | IDC
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我們需要看到如何能建立一個數據標準。
IDC研究企業數字化轉型成熟度時主要看五個大的層面，包括領導力轉型，全方位企業轉型，運營模式轉型，人力資源轉型，以及信息和數據轉型。信息和數據轉型展開，又包括四個方面：
知識與協作
數據發現
價值開發
價值實現
圖源 | IDC
我們通過這個框架來建立數據標準，這樣才能把數據和業務更好地結合起來。比如說中間這個層面，信息和數據架構，包括數據管理和企業信息的模型，也包括數據的整合、集成和同步，信息和數據的架構服務，信息和數據的安全，以及信息和數據的平臺。利用這個框架建立數據標準是比較完備的，希望對各位具有一定參考價值。
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如何打造一個數據中臺。
以寶潔為例，得益於數字化技術，過去幾年寶潔在整個中國、在全球的業績都有非常明顯的提升。寶潔的數字化轉型戰略包括會員服務、供應鏈管理、銷售管理、品牌營銷等。通過自主搭建以雲PaaS為基礎微服務架構導向的技術中臺，消費者及商業數據的雙數據中臺和支持人工智能的AI中臺，寶潔變成了一傢俱有大數據能力的實體公司。所以如何利用標準模型打造今天的數據中臺，不斷滿足前端迅速變化的用戶需求，同時滿足企業對底層基礎設施高穩定的需求，中臺是中間過渡的一個非常非常好的一個角色。
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踐行業務場景。
在制定未來路線圖時，企業需要結合業務實際運營的情況，結合中國市場情況等大環境確立新的業務場景，以及針對性的落地計劃。
變革基礎架構
存儲市場五大趨勢
基礎架構現代化的KPI，可以從四個方面來考慮，包括基礎設施運營的自動化、部署模式、系統無消費模式以及IT投資的優先級。
談論基礎架構現代化必須先考慮存儲——整個IT基礎架構的基座。這裡我再跟大家分享幾個存儲市場的大趨勢，希望為企業利用存儲提供一個很好的參考。
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市場維持高速增長
中國存儲市場在2018-2023年的複合增長率將達到10%以上。2018年，基於各個存儲廠商的銷售額來看，中國存儲市場規模達到了34.2億美元。其中傳統企業級存儲19.7億美元，佔比60.9%；軟件定義存儲市場規模為7.2億美元，佔比22.1%；超融合存儲佔比17.0%。
雖然軟件定義存儲相對來說成長率更高，超過20%；但金融、電信、大型製造等對可靠性、安全性要求非常高的企業仍然偏好傳統企業存儲。
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全閃存與NVMe市場會有爆炸式增長
2019年全球NAFA超過20億美元，到2021年全球NAFA將驅動50%的外部存儲市場。其中，從2018年中國存儲市場規模來看，全閃存佔比是14.1%。雖說今天我們的硬盤還佔了接近47%，但整個閃存這塊的增長在未來應該會更快。2019年預計增長達60%以上，2020年相比2019年增長率將有40%以上，2021-2023年的複合增長也超過20%。
可以看到，本身NVMe有很大的優點，第一是速度非常快，第二是延遲非常小，第三也有一定的數據保護功能。舉個例子，大家都知道蘋果的筆記本電腦很好用，其中速度快是一個很核心的點，同時硬盤這塊，蘋果的全閃存SSD硬盤在全線筆記本產品中的讀寫速度平均接近3GB，而其他品牌的筆記本SSD的平均讀寫速度大約是200-300MB。中間相差這麼大，所以未來當內存計算以及其他的性能要求越來越高的時候，這一定是非常非常大的優勢。我們今天在選擇產品和服務的時候要對這一點給予充分的考慮。
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多雲環境的適應
未來每家企業都會是多雲的環境，多雲管理成為存儲上雲考慮的問題。預計到2024年，70%的中國500強企業將實現跨公有和私有云的多雲管理策略。
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人工智能融合
人工智能本身和企業相結合的過程中至少有三個大的層面：一是跟計算相關；二是跟存儲相關；三是跟網絡相關。還有更重要的一點是，今天大家在談人工智能的時候，更多是面向C端、面向用戶這塊實現人工智能，例如人臉識別、語音識別；但其實還有一個方面是人工智能在企業內部如何提升企業已有流程的效率，如何降低成本；還有最重要的一個層面——人工智能如何降低IT設備系統的運維成本，使得企業人才能將更多的時間、精力、財力用於業務創新，這部分常常被很多IT人士和CIO忽略。
IDC預測，到2021年，人工智能或自動化的分析驅動將取得50%的運維業務，節省20%以上的運營成本；到2023年，40%的企業將在數據中心IT設施中利用嵌入式AI功能，獲取自主運轉和控制的能力。人工智能將驅動設備的配置和修復的自動化，消除人為錯誤的手動過程並提高生產率。同時AI還能夠通過提供IT綜合效率、減少停機等實現運營成本的降低。
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安全與隱私匹配
IDC預測，到2020年，全球超過50%的跨國公司將實現雲、IT基礎架構和數據治理設置的安全和自動化，符合GDPR等法規需求。到2022年，50%的IT基礎架構平臺將對靜態和運行中的所有數據應用加密，這種加密可能需要量子安全等新技術的支持。
同時，如何能保證整個基礎設施的平穩運行，內容的安全也會變得極為關鍵。所以整個存儲一定要跟安全、隱私有最好的融合。這是存儲市場的第五個趨勢。
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