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            企業為何不愿為數據治理花錢 | 中國數度筆記

            高若瀛2021-09-24 18:02

            經濟觀察報 記者 高若瀛  如何評價一家擁有重要數據資產的企業,在數據治理方面是有責任心的?

            一個可能的視角是:看他們向軟件商掏錢買相關服務是否痛快就夠了。

            在王剛看來,答案似乎不怎么樂觀。

            這位今年3月履新Cloudera大中華區總裁的企業軟件老兵,曾在Salesforce、SAP、Oracle等軟件巨頭工作近20年,中國市場一直是他的主陣地。

            這次他的新東家Cloudera,在業內也被認看作是大數據的技術底座。這家公司的特點之一是基于Hadoop生態下開源軟件的商業化模式,而此前成功的參照對象之一是紅帽。

            盡管大數據管理曾是Cloudera鮮明的標簽,但如今企業新的介紹是企業數據云公司。

            “我們是做大數據的;解決方案叫企業數據云;既有公有云也有私有云;我們新一代的大數據平臺是CDP。”王剛說。

            無論是繼續下沉到產業鏈更深層次的耦合之中,還是轉型擁抱“云”,這都在一定程度上迎合了大數據行業的變化。

            當“共贏與生態”成為越來越多海外軟件廠商描述中國市場的高頻詞,王剛認為Cloudera也不例外,“作為外資企業,我們在國內沒有ISP(internet service Provider互聯網服務提供商)牌照,我們必須有不一樣的策略,需要和國內公有云廠商,如阿里云合作來共建市場。”

            然而,不可忽視的現實是,中國大數據的產業浪潮已有近十年歷史。面對“區塊鏈、人工智能、5G、隱私計算”成為新技術風口,大數據也正逐漸隱身為企業數字化轉型的技術底座。

            但IDC發布的《全球云IT基礎架構季度跟蹤報告》還顯示,2020年第三季度全球大部分地區的云IT基礎架構支出增加,其中,中國年增長率為29.4%。

            行業還在繼續增長。這是否意味著,隨著大數據從技術向產業體系的拓展,中國企業已經有能力應對高效、安全、穩定的管理數據挑戰?

            在王剛看來,中國企業在大數據管理上仍是“粗放式”的。

            一個典型場景是:很多企業認為數據是內部的,內部人共用一把鑰匙,誰都可以調用數據。他們共同的心態是:反正從沒出過事故。王剛認為,這樣的狀態很危險,包括數據的血緣管理很容易被污染,這都是數據治理很重要的部分。

            管理數據的底座沒有打牢,企業就很難回答另外一個問題:如何在海量數據中,挖掘數據的商業價值并更好地做出決策?

            王剛認為本質問題在于很多企業對大數據還停留通用概念的理解上,并沒有實現真正的精細化管理,這些公司也并不真正認為,數據的權限和數據治理有多重要,或者說讓他花很多錢舍不得。

            對話

            經濟觀察報:如何理解Cloudera在數字經濟產業鏈中的位置?

            王剛:我們是一家通用大數據云平臺公司:解決方案叫企業云;我們既可以有公有云,也可以有私有云。

            我們現在提供的產品CDP可以被定位為PaaS型的解決方案。我們不在底層的操作系統層面,是在中間層,跟數據庫在同一層面。同時,我們提供的是標準化的大數據平臺,要貼近業務,還需要實施和客制化的過程。所以,實際上跟SaaS又有點區別,但今后也會推出SaaS解決方案。

            從技術鏈條來講,我們是大數據技術的底座,全世界的大數據平臺類的應用底座或多或少都要用到Cloudera的技術。當然,有些是用社區版的技術,也有是基于商業版本和技術軟件封裝開發出來的。

            經濟觀察報:如果企業有100塊錢IT預算,會花多少錢在大數據相關軟件中?

            王剛:在大數據方面,我覺得至少能占到一成。10%是比較合理的成本,比如,我知道稍微大一點的股份制銀行,一年IT預算大概50億左右,包括硬件、軟件、人員、運維、開發,和大數據相關的軟件、硬件和服務能占到10%左右,這是一個合理中等的水平。

            經濟觀察報:今天的企業如何使用大數據?

            王剛:以某白家電制造業企業為例,他們最重要的是ERP系統,包括財務、生產、供應鏈、采購、訂單,包括MES生產制造,也包括生產設計(CAD)的系統,三維、兩維的設計系統,這是他的業務條線,數據量特別大。

            在ERP作為核心的時候,當企業想做報表分析,看看哪些產品好賣,過去10年銷量如何,單價如何,原有的系統可能半天不動。因為數據量太大,需要分析好多歷史數據,比如想知道過去五年某款冰箱的毛利怎么樣,所有的銷售數據、生產數據都要加工計算,算完之后系統就癱瘓了。企業有新訂單進來,但系統卡死在那里,得把報表跑完之后才能動。

            再比如,現在我們在手機上就可以交話費,但以前繳費、打話費單要跑營業廳,查半天也查不出來。原來那些系統在面對大量查詢分析的時候是很慢的。這使得我們需要把數據從產生各種訂單信息、企業數據、財務數據的ERP系統中抽離出來,放在數據倉庫或大數據平臺上。這個大數據平臺不光是有ERP的財務數據,還有很多互聯網數據、消費數據、行為數據、投訴數據、服務數據、生產數據、供應鏈數據等都在里面。

            按照格式化要求重新清洗、整理好數據之后,再進行分析加工,業務想要什么分析、什么報表、什么格式都可以有。同時,這個大數據平臺還有不同的權限,如財務平臺數據不能給外人看,一定要分權限,根據要求歸到不同的業務部門,給不同層級的人使用。

            經濟觀察報:在管理數據領域,有沒有一些誤區或者常識性的問題需要澄清?

            王剛:第一,很多公司花很多錢買傳統軟件。但我們是開源的,很多公司會認為開源軟件不應該花錢。企業有需求找到我們,一報價會覺得不可接受。很多企業在購買一些簡單的應用軟件可以投入很多錢呢,在開源上就非常不愿意投入。大家對價格理解有偏差,認為開源是免費的這是第一個誤解。

            第二個誤區是數據治理。有些公司認為大數據領域,數據的權限和數據治理沒那么重要。數據治理一方面是權限控制,也就是誰能看這些數據誰不能。很多數據泄露、隱私泄露都是數據合規問題和數據安全控制問題,一些不該接觸到數據的人能接觸到數據,就泄露數據。

            經濟觀察報:誰認為這個問題不重要?

            王剛:很多公司覺得不重要。很多企業說,數據在公司內部很安全。比如銀行會說:我們都不連外網,數據怎么能泄露出去呢?如果沒有做好權限控制,內部數據還是可以通過各種各樣的方式泄露出去,有很多隱患。

            數據管理和數據治理一個字之差,但數據管理的概念要比數據治理大。盡管很多企業認為數據治理有必要,但舍不得花錢。他認為這個數據是內部的,就我們幾個認識的人用,大家共有一把鑰匙比較方便。數據就在那,誰用誰就可以去調用。

            要為數據治理花錢,很多公司是不樂意的,他覺得反正從來沒有出過事故。但這其實是很危險的,包括數據的血緣管理,即數據的來源管理。當數據量很大時,如果沒有把數據做好標簽、控制好版本,數據很容易亂。

            很多懂技術的企業,也沒有意識到這個東西多重要,或者說讓他花很多錢舍不得。這些功能在事情沒有發生時是不知道效果的。

            所以,首先企業要保證整體環境是否安全,包括在企業內部環境做本地化部署;其次要保證系統是否安全,整體是否有數據治理的過程管理,是不是有操作痕跡等;單純的開源軟件很難保證這一點。

            很多企業目前還停留在大數據的通用概念上,大數據管理也要向精細化管理轉型,否則企業的大數據是粗放、淺顯的,同時得不到數據安全和治理上的保證。

            經濟觀察報:在大數據管理的顆粒度粗細方面,企業之間會有分層么?特別是對一些中小企業來說,這塊投入更多是成本,并不能很快帶來收益。

            王剛:其實沒有區別,我覺得關鍵在于公司的管理水平,哪怕是小型甚至一些小微企業,只要想做到精細化管理,都需要借助一些工具手段來實現。

            這也是為什么我們現在國內的策略發生變化的原因。之前大數據的技術和平臺,更多面向大企業,他們的數據量足夠大,門檻比較高。很多中小企業并不舍得在系統方面投入這么多,而且有沒有價值很難講。實際上,這類型的企業,我們原來是覆蓋不到的。

            所以今年7月,我們達成與阿里云的戰略合作。阿里云上大量的企業都可以用我們的技術,可以讓中小企業用得起大數據的技術。

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            管理與創新案例研究院編輯
            文學學士、傳播學碩士。以調查報道見長,重點關注教育領域,關注公司價值及變動背后的故事。
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