·數據驅動型企業正面臨六點挑戰：大多數企業缺乏一個明確的數據平臺戰略；高速的數據增長帶來的存儲、分析以及數據創新的成本太高；難以找到發揮數據價值的場景；不清楚應該使用什么樣的新技術或者產品來支持業務創新；企業內部人員技能不足難以支撐一些創新型的數據項目；企業缺乏數據的治理和安全保護的能力。

據IDC預測，僅在2022年人類就將創建超過97ZB（1PB=1024TB、1EB=1024PB、1ZB=1024EB）的數據。截至2012年，人類生產的所有印刷材料的數據量為200PB，200PB僅僅是2022年這一年所創建數據量的50萬分之一。

數據量增加帶來了對數據創造更多價值的期待，也有了推動這個過程發生的主體，即數據驅動型企業。那么，數據驅動型企業正面臨什么挑戰？

10月14日，亞馬遜云科技大中華區戰略業務發展部總經理顧凡在亞馬遜云科技中國峰會上，總結了數據驅動型企業面臨的六點挑戰，并提出了應對挑戰的思路。

“利用機器學習重塑創新引擎”

“16年前，當亞馬遜云科技推出云計算的時候，云計算的概念幾乎不存在，甚至在亞馬遜云科技創立的前幾年，都沒有競爭對手跟進，很多人并不相信云計算能發展起來。而今天光亞馬遜云科技自己2021年的收入就已達到622億美元。”顧凡14日在主題為“亞馬遜云科技成為探路者、成就探路者”的講話中介紹，亞馬遜云科技目前擁有全球27個地理區域，87個可用區，為超過245個國家提供服務。

顧凡進而指出，數據驅動型企業正面臨六點挑戰：大多數企業缺乏一個明確的數據平臺戰略；高速的數據增長帶來的存儲、分析以及數據創新的成本太高；難以找到發揮數據價值的場景；不清楚應該使用什么樣的新技術或者產品來支持業務創新；企業內部人員技能不足難以支撐一些創新型的數據項目；企業缺乏數據的治理和安全保護的能力。

如何應對這些挑戰？顧凡的思路可以總結為三點。第一，采用云原生的數據基礎設施存儲和處理數據。第二，實現數據一體化融合的分析，首先要打破數據孤島，構建數據湖，然后建立跨數據湖、數據倉庫、數據庫等不同數據源的一體化分析能力。第三，數據驅動智能創新，利用機器學習重塑創新引擎。

除了讓數據產生價值，數據的治理也是一大挑戰。顧凡提出，一方面，企業難以在海量且繁雜的數據里面找到有價值的數據。其次，數據質量低，會導致錯誤的洞察和決策。最后，既要數據合規，又要支持數據創新，兩者難兼得。

“數據治理不是一個單純的技術問題，而是一個人員、流程和技術的組合。”顧凡認為，數據治理應該具備的能力包括從主數據管理、數據的統一授權安全管控再到數據的分級、目錄、集成等。除此之外，為了在繁雜的數據里找到價值，數據就必須進行統一的編目。而為了能夠讓企業內部的數據和數據分析民主化，數據的安全保護訪問授權就必須先行。

如何邁向云原生

數據是數字化的核心基礎，而在目前的數字化深水期階段，上云則是焦點議題。

今年9月，亞馬遜云科技宣布與國內醫藥流通行業領軍企業瑞康醫藥簽署戰略合作協議，支持后者將SAP核心業務系統全部遷移上云，使其成為國內醫藥流通領域首家全面遷移至公有云的企業。

瑞康醫藥集團股份有限公司董事長韓旭在接受澎湃新聞（www.kxwhcb.com）在內的媒體采訪時，舉了一個例子來解釋數據的產生與流通規模。他說，根據國家法規，某些藥品無論是在倉庫里存儲還是在路上運輸，全程要處于2到8攝氏度之間的環境中。“這2到8度的控制原來是放一個小的測溫儀，靠人讀出來。現在都是實時的，兩分鐘反饋一次車內藥品的溫度、濕度。”

韓旭表示：“公司的核心系統要支撐全國幾百家公司的運轉，導致需要改進的需求越來越多，有沒有一種方法，能一次改進所有問題，實現業務層面的全面創新？云原生顯然是最佳選擇。”

在亞馬遜云科技大中華區專業服務事業部總經理王承華看來，邁向云原生的第一步是把原有的線下應用全面遷移上云，“這也是我們稱之為還技術債的過程。過往的大部分企業IT人員花在維護舊有系統的時間和預算，大大超過了新應用的開發。但你如果去看一個數字化做得非常好的企業，其實正好是倒過來的。”

王承華認為，傳統企業一個最大的課題是，在數字化云原生的時代中怎樣把IT工具融入到整個企業文化當中。具體而言，“第二階段要解決的問題是，能夠讓整個IT團隊更側重在業務的創新上。這里會涉及很多工具、專用的術語，像現代應用開發、微服務、人工智能、物聯網等等。但總結起來，最終目的是怎樣在一個多變的大環境當中，提高快速響應的能力。”王承華說。

在王承華的敘述中，一個更為直觀的細節是，以前IT系統的響應是以周來論，現在至少做到以小時來論。如果節奏要更快，那可能要考慮是不是在小時的基礎上達到以分鐘級計算，才能去響應這個充滿各種變化的社會。

從技術角度來看，顧凡則將這套邁向云原生之旅的經驗，總結為構建、治理和迭代三個階段、九個步驟：

第一步，構建彈性應用架構。

第二步，一切皆代碼，通過CDK（云開發工具包）去實現基礎設施即代碼，把云中的資源管理自動化，去提升運維效率。

第三步，持續交付，搭建一個自動化發布的流水線，同時控制應用自動交付的網絡流量，保證新功能安全穩妥的發布。

第四步，可觀測性是治理微服務的關鍵。

第五步，選擇云原生數據庫，當把一個單體應用拆分為多個微服務的時候，為微服務選擇最適合的云原生數據庫，讓整個應用的整體架構做到彈性和敏捷。

第六步，安全團隊和開發和運營團隊一定要集成，避免安全成為流水線中的一個瓶頸。

第七步，持續部署，在代碼自動進入到生產環境之前，去運行一個故障注入實驗，能夠更好地改進應用程序的性能。

第八步，一切皆服務，不要去重新發明輪子，而是將平臺級的一些服務像數據庫消息傳遞總線、API網關等公開為一個共享服務，供其他人使用。

第九步，持續迭代、運維，不斷地改進系統結構。