强大的数据平台可加速企业业务决策

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然而，许多企业员工对于数据的访问往往会受到限制，导致无法基于数据获得实时见解，不利于增强企业灵活性。而且，联网设备数量正以指数级速度增长，而数据分析师和专家的人数有限，因此充分实现数据价值的难度极大。

为一站式解决各种数据挑战，企业必须采取统一的企业数据战略来管理数据。企业数据战略应兼具相关性和实用性，并且可以应用于整个企业，不受地点和业务部门的限制。

强大的数据管理平台是企业成长的“云梯”

有效企业数据战略的核心是数据管理。在分析一家企业所拥有的数据之前，必须先了解它是如何存储数据的。而体量庞大且种类繁多的数据积累则可能使企业在原始数据的管理面前望而却步。

因此，通过一个强大的数据管理平台来安全有效地处理数据十分必要。而借助能够连接并管理不同环境中的数据流的企业数据云，企业就无需再担心多云和本地环境中的数据。此外，企业数据云还支持流传输、大数据接收、物联网、机器学习等各种分析功能，从而帮助企业最大程度从其数据中获益。

当前，企业同时使用几家不同厂商提供的独立信息系统已不是什么新鲜事，而一个好的企业数据云应具备互操作性，能在维持安全和稳定治理的前提下将各种解决方案整合成单一、易于使用和访问的平台，这将成为企业获得快速成长的“云梯”。

让数据为企业的每个人服务

为了消除阻碍数据价值最大化的障碍，企业可以通过降低数据访问门槛来使更多相关人员实时访问数据，解决所面临的一些常见问题。而且，数据在电信和制造等各行业中日益重要的作用意味着为更多员工开通访问数据的权限不再是“锦上添花”的选择，而成为了“必不可少”的存在。

以电信业为例，过往专注于语音服务的电信业现在必须直面数据服务需求的增长，而由此产生的数据量指数级的增长态势迫使其不得不努力应对数据存储和分析挑战。对制造业来说，随着物联网的日益普及，该行业同样面临着互联设备和平台产生的数据日益增加所带来的存储和分析挑战。

“降低数据访问门槛”是指为全企业员工(包括非技术型终端用户)提供便捷的数据访问渠道，使所有员工都可以从数据中获取洞察，并迅速做出与业务高度相关的明智决策。其效益在运营效率提高、企业韧性增强和成本节约等业务或运营改进中可见一斑。而为了降低数据访问门槛，企业需要着眼于结构、工具和培训三方面。

第一，在结构方面，一些企业的组织结构自身就阻碍了降低数据访问门槛的发展。企业往往通过中央化的数据分析团队来分析数据并生成报告，而数据又常常被保存在不同的孤岛中，需要数据团队耗费许多时间来提取和整合相关数据。这就要求其他团队等待数据分析师完成分析和报告，再将其转化为可执行洞察，往往会延迟决策流程。而通过破除数据的孤岛化限制，其他团队就可以通过直接获取数据快速做出数据驱动的决策。

第二，在工具方面，拥有合适的数据管理平台和工具至关重要。一方面，虽然组织结构的改变为全体员工敞开了企业数据的大门，但如果员工对自己理解和使用数据的能力缺乏信心，就可能在使用数据时畏缩不前;另一方面，企业中的大部分员工本身都是非技术人员。因此，企业需要有不仅易于使用，还能让非技术员工提取、分析和展示数据的工具和平台。它们应满足以下要求：

• 自助式数据分析：具备自然语言查询和可视化数据发现等易于使用的功能，使用户能够在数据分析团队的支持下进行复杂的数据分析和数据可视化等操作，节省了构建和维护系统的时间和资源，用于收集洞察和分析。
• 低代码和无代码工具：借助帮助终端用户运用图形用户界面和拖放模块等用户友好功能，来构建机器学习模型的先进科技，使终端用户不需要依赖数据科学家的帮助就能加速软件交付。例如，销售人员可以使用无代码平台快速建立一个基于机器学习的工具，而该工具可以根据客户的购买历史，推荐可以进行追加销售和交叉销售的相关产品。
• 数据隐私、治理和安全：实施正确策略，在所有环境中严守企业数据隐私、治理和安全要求。

第三，在培训方面，企业需要在具备合适工具的基础上对用户进行培训。自助式数据分析正成为降低数据访问门槛的支柱，因此，用户应该熟悉这些工具和流程以最大限度地利用所提供的数据。反之，如果无法轻松访问数据点，即使手握工具和数据，用户也无法产生有效的洞察。

应对混合环境数据挑战

许多大型企业已采用或即将采用本地、私有云和公有云相结合的混合环境作为他们的IT基础架构，但IT团队不可能为了访问所需数据而了解这些混合环境中的每一个API。在速度至关重要的今天，实现降低数据访问门槛的最佳方式之一是采用以Cloudera Data Platform(CDP)为代表的企业数据云。作为覆盖所有主要公有云和私有云的开源平台，它可以与多种架构集成并在数据生命周期内提供大数据管理和分析，还能以安全、经且可扩展的方式为企业提供云原生分析。

降低数据访问门槛将通过为员工提供数据访问途径、数据理解工具和充分运用这些工具的技能，从而也让数据服务于企业的每一个人，从数据人到数据企业，企业才能够成为数据驱动的企业，也才能在激烈多变的市场环境中获得“长生术”。