廖仁祥
台灣戴爾科技集團 總經理
戴爾科技集團在2016年首次發表數位轉型指數（DT Index）研究，評估全球企業的數位成熟度。自此之後我們持續委託第三方機構進行兩年一度的調查，追蹤企業的數位成熟度。第三次數位轉型指數調查於 2020年（該年爆發全球疫情）展開，結果顯示「無法從數據中獲取有價值的洞察以及/或數據超載」成為轉型障礙第3名，該項目在2016年調查時僅排在第11名，排名從後段班一舉竄升到數位轉型障礙的前段班。
該調查結果點出了一個引人深思的矛盾 – 數據雖說是企業最重要的資產，但也可能成為轉型的最大障礙。為了深入瞭解這樣的矛盾為何會存在，以及企業在哪些層面最需要協助，我們委託研究機構Forrester Consulting進行更深度的調查分析。
這項研究訪問4,036位負責企業數據策略的資深/高階主管，匯整出《揭開全球企業面臨的數據挑戰》。該調查結果直接驗證了我們的疑慮：在這數據發展的黃金十年內，數據不僅是企業的優勢，卻也是負擔，好壞完全取決於企業數據就緒（data-ready）的程度。
Forrester 列舉出當前企業所面臨的矛盾，我們稱之為數據悖論，主要有三大衝突點：
悖論一、感知悖論
將近三分之二（66%）的受訪企業將其視為數據驅動型企業，並聲稱「數據是企業的命脈」；然卻只有21%的企業表示將數據視為資產，並依數據調整其營運優先順序。很顯然地，這裡便是脫節之處。因此，Forrester針對企業的數據就緒程度，建立了一套客觀的評估機制。
全球與大中華區數據就緒程度比較
全球與台灣數據程度就緒比較
結果顯示，全球有88%的企業（大中華區為85%、台灣則為90%）尚未改善其數據技術與程序、數據文化與技能。事實上，全球來說只有12%的企業（大中華區為15%；而台灣則略低為10%）被定義在兩大層面（技術／程序以及文化／技能）都積極投入的數據領先者（Data Champions）。在數據新手類別中，台灣則高於全球與大中華區，接近6成。
悖論二、需求遠超出因應能力
研究顯示，企業需要更多數據，但他們現在有太多數據需要處理。70%受訪者表示，目前數據蒐集的速度，遠超過分析與使用的速度；67%的受訪者更指出，他們持續不斷需要更多數據，但量卻遠超出現階段能力所及。雖然這就是矛盾所在，但考量以往的研究結果，不難發現很大比例的企業在董事會層級仍尚未推行數據戰略，只能退而求其次執行無法擴充的IT策略，像是依附更多數據湖（data lakes）。這項悖論的含義既深且廣。六成企業正努力突破數據孤島；64%的受訪企業抱怨他們因數據過量而無法符合安全與法規要求，另外有61%的企業指出自己的團隊龐大的數據量所淹沒。
悖論三、見而不做
經濟在疫情期間受創，然而隨需領域卻快速成長，引爆新一波數據優先（data-first）、數據無所不在（data-anywhere）的經濟浪潮，企業只用他們需要的設備且按實際使用量付費— 完全取決於企業產生與分析的數據。儘管這些業務商機四起，但仍是少數。雖然有六成受訪企業認為即服務模式能讓企業更加敏捷、更有擴充性，且能在不增加複雜性的前提下提供各種應用；卻只有20%的企業做出因應，將大多數的應用與基礎架構轉移至即服務（as-a-service）模式。
攜手開創突破
這份研究結果的確發人深省，但仍是前景看好。企業希望透過轉移至「數據即服務」（data-as-a-service）模式，運用機器學習自動化數據流程，在多雲環境中修改其數據策略。當然，企業必定要著手進行多項工作以因應數據增長，在此提供一些可遵循的方法：
首先，應推動IT基礎架構的現代化，以便處理位於邊際環境的數據。這包括透過一致的多雲運作模式，讓企業的基礎架構和應用能更接近需要擷取、分析和處理數據之處，同時避免數據蔓延（data sprawl）情況發生。
第二，優化data pipelines，讓數據能自由且安全地流動，同時透過AI／ML加以擴增。
第三，著手開發軟體，提供符合客戶渴望的個人化整合體驗。
持續攀升的數據量、數據的多樣性與速度，雖然都超出我們所能應付的極限，但藉由適合與正確的技術、流程以及文化，企業仍有辦法馴服這頭數據野獸，運用數據推動創新，並創造新的價值。
需要更多資訊，請瀏覽數據悖論網頁。
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