21、大数据与分析：实现数字化转型的数据策略

大数据与分析：实现数字化转型的数据策略

在当今数字化时代，数据已成为企业发展的核心驱动力。然而，如何有效地管理和利用数据，成为了企业面临的重大挑战。本文将深入探讨大数据与分析的关键要素，包括数据平台、智能数据管理、基于消费的分析、智能数据运营等，并分析企业在大数据应用中面临的挑战以及应对策略，同时介绍Formula 4.0数据成熟度框架。

一、数据平台：从本地到云端的转型

传统上，许多企业构建了本地数据平台。但随着时间推移，数据的特征发生了显著变化，主要体现在以下三个方面：
- 数据量 ：数据量急剧增长，企业需要处理海量的数据。
- 数据速度 ：数据产生和传输的速度加快，实时分析的需求增加。
- 数据种类 ：数据来源和类型更加多样化，包括结构化和非结构化数据。

由于这些变化，传统系统难以适应行业变革和满足业务需求。一些几年前就开始数据之旅的企业，如今正着手更换底层数据平台。但未来数据环境可能还会发生新的变化，频繁更换数据平台并非长久之计。因此，采用云技术存储数据变得至关重要，云平台具有高度的适应性和灵活性，企业可以随时淘汰旧平台和工具，快速迁移到最新的平台，且无需额外支出。

目前，云已成为企业存储数据的主要场所，多数企业甚至将应用程序迁移到了云平台，许多仍使用本地数据的企业也计划尽快迁移到云端。企业向云端迁移的原因除了灵活性之外，还包括以下几点：
1. 安全与数据保护 ：网络安全攻击日益复杂，市场上安全技能人才短缺，许多企业难以自行管理安全。因此，企业转向第三方云服务和托管安全服