两化融合服务联盟
作者：武连峰，IDC中国副总裁兼首席分析师
Hitachi Vantara 2019中国论坛上，IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰根据IDC数据分享了最新的数据经济发展趋势，作题为《数据驱动业务倍增创新》主题演讲。武连峰先生在演讲中深入分析了数字经济时代企业面临的挑战与全新诉求，并向大家介绍了具体的应对战略。最后，在Hitachi VSP 5000系列企业级存储新品发布之际，武连峰先生还与大家分享了IDC观察到的存储市场最新趋势。
关键词
数字经济时代存在哪些挑战和特征
行业用户针对数据驱动业务创新有何诉求
具体的数据驱动业务创新策略
存储市场五大趋势
如果总结成一句话，那么当今企业转型的核心需求就是：如何把数字技术更好地与业务结合起来。如何提升效率、降低成本，更新产品目录、变革商业模式，这中间值得探讨和挖掘的空间非常大。
数字经济时代
挑战与特征
放眼全球，当前全球政治和经济环境受到“慢全球化”趋势的影响。经济学人智库（EIU）曾将2008年到2018年这十年间全球跨境银行信贷、跨境产品服务、跨境资本流动占GDP的比例进行对比，结果显示，无论是10年前还是今天，这一数据都在下降。究其原因可以发现，由于全球化，包括关税红利开始降低，发达国家受到全球化的收益在减少，发展中国家相对来说也在减少。所以我们今天说，全球化趋势开始变慢，部分国家和地区甚至开始出现逆全球化。从宏观经济来看，中国企业面临的挑战是非常之巨大的。
放眼市场，整体来讲今天的市场竞争非常非常激烈。特别在跨界融合趋势的冲击之下，很多行业、很多企业，比如大批新能源汽车公司的出现就会对传统的能源行业形成非常大的挑战，很多企业都面临着跨界融合引发的更大的市场竞争压力。
再者，今天的产品和服务需要满足数字化原生态的需求，这些需求要求企业产品和服务实现数字化、个性化、服务化、快速化。如果无法满足上述几点，很可能用户就会日渐流失。
图源 | IDC
这三个宏观挑战，所有企业都会面临；至于数字经济时代赋予行业的全新特征，则可以总结为以下几点：
数字化转型、数字鸿沟正在形成
IDC把全球400多家制造企业的年复合增长率做对比之后发现，过去4年，正在进行数字化转型的制造商能够看到其利润和销售额都有明显的增长，而非数字化制造商的年均增长率则在下降。据此总结，善于把握数字化机遇的企业与固步自封的传统企业的发展差距正在不断拉大，数字化技术领先的国家和落后国家之间的差距也在逐渐增大。如何利用数字技术提升自身竞争力变得极为重要。
速度和规模会变得越来越重要
根据IDC各项报告，不管是每年产生的数据量、互联网用户数，还是整个连接的IoT设备数量，从2018年到2022年都会有非常巨大的增加，而这种增加要求企业必须具备大规模处理这种连接数据用户的能力。即使是一个传统企业，在中国市场上也可能拥有几千万用户甚至上亿用户，如何适应大规模工作负载成为常态，同时进行及时响应也变得异常重要。
速度越来越快
中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第43次《中国互联网络发展状况统计报告》（2019年2月）显示，2018 年，我国移动互联网接入流量达 711.1亿GB，较 2017 年底增长189.1%。每秒钟有数以千万计的短信、微信、邮件等数据在传输，而数据体量的增大对速度的要求将变得越来越高。
底层数据越来越重要
包括数据的保护、洞察、变现等等。
数据驱动业务创新
核心诉求
结合这几个特征，接下来我们再看企业针对数据驱动业务创新提出了哪些核心诉求，我简单总结为三点：
最基本的诉求：数据获取与存储的能力。IDC在2019年对全球数据圈进行调研，预测2025年全球数据量将达到175ZB，作为参考，2018年全球数据体量是33ZB。这个数量级对任何企业来讲都是不容忽视的，有关存好数据、管好数据，让如此庞大的数据发挥效用是企业应当深入思考的议题。
数据挖掘与展示的能力。人工智能是全球经济发展的新动力，任何一家公司似乎只要开始引入人工智能就会更受市场青睐。而人工智能的发展，又离不开数据。但是，即便数据如此之多，有效的数据却只占其中的27%，打上标签的数据只占27%的44%，已经做了分析的占27%的44%的21%，已经注入AI模型的占这21%中的15%……所有这些加起来之后统计得出，整个数据量中注入AI模型的比例不到1%。所以，如何对数据做挖掘、做分析、做展示，是今天所有企业面临的第二大诉求。这里的核心是需要让数据变得可视、智能，让所有业务部门都能看到数据带来的价值。
如何实现数据的变现与创新能力。IDC全球总裁在今年10月份讲过一句话，“数据今天已经不再是石油，而是变成了水”。作为生命之源，水要易于获取，并且要足够干净。同理，数据如何变得易于获取，变得干净，能够变现并用于指导企业的创新活动，是摆在企业决策者面前的第三道坎。
我们也看到，要想数据实现价值变现，完全倚靠企业内部自己来做是非常艰难的，由专业的行业伙伴提供支持则能做到事半功倍，所以今天我们也强调，发展生态圈在市场上变得越来越重要。
数据驱动业务创新
发展战略
如前所述，速度、规模、可视化、智能化是数据驱动业务创新策略的核心。IDC研究结果显示，中国企业在整体数字化转型的成熟度方面，头部企业已经可以做到与美国、与全球平分秋色了，但如果把所有企业放在一起，那么总体上应该还有很大的发展空间。
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关于数据驱动业务，首先我们需要了解业务的需求，因为所有技术最终一定是服务于业务的。概括来看，业务需求包含四个大的方面：
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重构商业流程，核心是提升效率和降低成本。
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重构用户体验，围绕“以用户为中心”将体验设计得更加完备，让用户更加满意。
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重构产品与服务，把以前单独销售产品的模式转变成销售基于数据的服务。未来数字化产品和服务将会成为市场的主流，不管您今天处在哪一个非常非常传统的行业，也都有数字化产品和服务的市场增长空间。
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重构商业模式，例如引进AR/VR技术与用户进行沟通，刺激购买力。再比如，中国电商行业为了提升用户体验，将全球供应链的速度提升到当天配货的水平。
图源 | IDC
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我们需要看到如何能建立一个数据标准。
IDC研究企业数字化转型成熟度时主要看五个大的层面，包括领导力转型，全方位企业转型，运营模式转型，人力资源转型，以及信息和数据转型。信息和数据转型展开，又包括四个方面：
知识与协作
数据发现
价值开发
价值实现
图源 | IDC
我们通过这个框架来建立数据标准，这样才能把数据和业务更好地结合起来。比如说中间这个层面，信息和数据架构，包括数据管理和企业信息的模型，也包括数据的整合、集成和同步，信息和数据的架构服务，信息和数据的安全，以及信息和数据的平台。利用这个框架建立数据标准是比较完备的，希望对各位具有一定参考价值。
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如何打造一个数据中台。
以宝洁为例，得益于数字化技术，过去几年宝洁在整个中国、在全球的业绩都有非常明显的提升。宝洁的数字化转型战略包括会员服务、供应链管理、销售管理、品牌营销等。通过自主搭建以云PaaS为基础微服务架构导向的技术中台，消费者及商业数据的双数据中台和支持人工智能的AI中台，宝洁变成了一家具有大数据能力的实体公司。所以如何利用标准模型打造今天的数据中台，不断满足前端迅速变化的用户需求，同时满足企业对底层基础设施高稳定的需求，中台是中间过渡的一个非常非常好的一个角色。
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践行业务场景。
在制定未来路线图时，企业需要结合业务实际运营的情况，结合中国市场情况等大环境确立新的业务场景，以及针对性的落地计划。
变革基础架构
存储市场五大趋势
基础架构现代化的KPI，可以从四个方面来考虑，包括基础设施运营的自动化、部署模式、系统无消费模式以及IT投资的优先级。
谈论基础架构现代化必须先考虑存储——整个IT基础架构的基座。这里我再跟大家分享几个存储市场的大趋势，希望为企业利用存储提供一个很好的参考。
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市场维持高速增长
中国存储市场在2018-2023年的复合增长率将达到10%以上。2018年，基于各个存储厂商的销售额来看，中国存储市场规模达到了34.2亿美元。其中传统企业级存储19.7亿美元，占比60.9%；软件定义存储市场规模为7.2亿美元，占比22.1%；超融合存储占比17.0%。
虽然软件定义存储相对来说成长率更高，超过20%；但金融、电信、大型制造等对可靠性、安全性要求非常高的企业仍然偏好传统企业存储。
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全闪存与NVMe市场会有爆炸式增长
2019年全球NAFA超过20亿美元，到2021年全球NAFA将驱动50%的外部存储市场。其中，从2018年中国存储市场规模来看，全闪存占比是14.1%。虽说今天我们的硬盘还占了接近47%，但整个闪存这块的增长在未来应该会更快。2019年预计增长达60%以上，2020年相比2019年增长率将有40%以上，2021-2023年的复合增长也超过20%。
可以看到，本身NVMe有很大的优点，第一是速度非常快，第二是延迟非常小，第三也有一定的数据保护功能。举个例子，大家都知道苹果的笔记本电脑很好用，其中速度快是一个很核心的点，同时硬盘这块，苹果的全闪存SSD硬盘在全线笔记本产品中的读写速度平均接近3GB，而其他品牌的笔记本SSD的平均读写速度大约是200-300MB。中间相差这么大，所以未来当内存计算以及其他的性能要求越来越高的时候，这一定是非常非常大的优势。我们今天在选择产品和服务的时候要对这一点给予充分的考虑。
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多云环境的适应
未来每家企业都会是多云的环境，多云管理成为存储上云考虑的问题。预计到2024年，70%的中国500强企业将实现跨公有和私有云的多云管理策略。
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人工智能融合
人工智能本身和企业相结合的过程中至少有三个大的层面：一是跟计算相关；二是跟存储相关；三是跟网络相关。还有更重要的一点是，今天大家在谈人工智能的时候，更多是面向C端、面向用户这块实现人工智能，例如人脸识别、语音识别；但其实还有一个方面是人工智能在企业内部如何提升企业已有流程的效率，如何降低成本；还有最重要的一个层面——人工智能如何降低IT设备系统的运维成本，使得企业人才能将更多的时间、精力、财力用于业务创新，这部分常常被很多IT人士和CIO忽略。
IDC预测，到2021年，人工智能或自动化的分析驱动将取得50%的运维业务，节省20%以上的运营成本；到2023年，40%的企业将在数据中心IT设施中利用嵌入式AI功能，获取自主运转和控制的能力。人工智能将驱动设备的配置和修复的自动化，消除人为错误的手动过程并提高生产率。同时AI还能够通过提供IT综合效率、减少停机等实现运营成本的降低。
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安全与隐私匹配
IDC预测，到2020年，全球超过50%的跨国公司将实现云、IT基础架构和数据治理设置的安全和自动化，符合GDPR等法规需求。到2022年，50%的IT基础架构平台将对静态和运行中的所有数据应用加密，这种加密可能需要量子安全等新技术的支持。
同时，如何能保证整个基础设施的平稳运行，内容的安全也会变得极为关键。所以整个存储一定要跟安全、隐私有最好的融合。这是存储市场的第五个趋势。
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