中国走在数字化转型的前沿

2023年，中国产生了32ZB的数据，走在了数字化转型浪潮的前沿。得益于这一蓬勃发展的经济增长，中国数据驱动型企业的数量在过去十年中从11万家激增至100多万家。据中国信息通信研究院报告，截至去年底，中国有效AI发明专利数量已达37.8万件，同比增长率超过40%，是全球平均水平的1.4倍。

中国数字化转型的快速步伐导致企业内部数据激增。2023年，中国数据库行业市场规模超过520亿元人民币（72.8亿美元），预计到2028年将达到930.3亿元人民币。

与此同时，类似欧洲GDPR的中国《个人信息保护法》（PIPL）等法规保护着中国居民的个人数据。它适用于处理此类数据的任何组织，无论是中国境内还是境外。该法律赋予数据主体访问、删除和限制个人数据使用等权利，同时要求数据处理者出于合法目的处理信息并尽量减少其使用。强制实施强大的安全措施、定期评估和审计。不遵守规定可能导致最高5000万元人民币（770万美元）或年收入5%的罚款。

这样的法规加剧了中国数据管理领域面临的关键问题：需要整合不同数据源。当企业力求最大限度发挥数据价值时，它们面临着多重挑战，包括分散的系统、复杂的数据环境以及日益增长的合规性要求（如PIPL）。

根据Denodo的调查，虽然65%的企业已经实施了数据仓库或数据湖，但数据环境碎片化仍然很普遍，这使得数据管理成为一个关键痛点。

来源：Denodo调查。N=98

《管理与社会科学学术期刊》发表的研究也证实了这一点，该研究称中国企业面临着数据获取、数据处理、数据应用、数据安全和隐私保护等诸多问题。

具体来说，提到的挑战包括：

企业需要从多个渠道获取数据，需要清理和整理数据以供后续分析和应用。中国企业在数据获取方面存在数据质量低、数据孤岛等问题。数据处理方面，数据存储成本高、数据处理速度慢、数据分析能力差。缺乏有效的数据分析模型，缺乏合适的数据应用场景，数据应用能力不足。数据泄露和被盗的风险

Denodo的逻辑数据管理方法无需复制即可集成数据，为这些挑战提供了可扩展的解决方案。此外，随着生成式AI (Gen AI) 的普及，Denodo通过提供实时数据基础来确保始终提供准确、受控的数据，从而使企业能够更有效地利用AI。

逻辑数据管理优势

Denodo是数据管理领域的领导者。屡获殊荣的Denodo平台是领先的逻辑数据管理平台，能够以业务语言和业务速度为整个组织的所有数据相关计划提供数据。Denodo的客户遍布全球30多个行业的企业，实现了超过400%的投资回报率和数千万元乃至亿级收益，在不到六个月的时间内就收回了投资成本。

Denodo的逻辑数据管理改变了数据集成和访问的范式。传统的基于ETL的方法涉及将数据从各种来源移动或复制到集中式存储库，这会带来延迟、复杂性和成本。相比之下，Denodo创建了一个虚拟层，允许实时访问数据，无论数据位于何处-云端、本地还是跨混合系统。这种方法可以加快决策速度、简化治理并降低运营成本。

Denodo逻辑数据管理的主要优势包括：

● 跨所有数据源的实时访问：企业可以即时查询数据，确保始终可以获得最新见解。

● 统一治理与合规性：单一访问层允许一致的策略执行，这对于面临严格监管的行业（如金融、医疗保健和制造业）至关重要。

● 降低成本和复杂性：通过消除对物理数据移动的需求，Denodo平台降低了基础设施成本，加快价值实现时间。

Denodo调查中确定的关键挑战

对98家中国企业的调查突出了Denodo平台解决的几个关键数据管理挑战：

分散的数据源

超过55%的企业管理来自三个或更多来源的数据，46%的企业有集成分散数据源的需求。65%的企业已经实施了数据湖和数据仓库。许多企业依赖与现代云平台不兼容的遗留系统，使得实现统一的数据环境具有挑战性。

数据管理挑战和需求

来源：Denodo调查。N=98

我们将其称为“分布式数据问题”。其他调查也表明，企业每天可能使用数百个数据源。企业数据量每月增长60%到100%。如今，许多企业都在分布式计算框架内运作，其中数据和操作分布在各种本地系统、多个云平台和边缘设备上。在如此复杂设置中，定位和管理数据变得越来越具有挑战性，更不用说为分析、数据科学和机器学习提供数据了。上述结果中值得注意的是，尽管很大一部分受访者已经实施了数据湖和数据仓库，这些挑战仍然存在。

Denodo平台创建了一个统一层，集成来自各种环境的结构化、半结构化和非结构化数据，而无需物理移动数据。这使企业能够跨云和本地环境访问数据，从而提高一致性并实现实时可用。该平台与商业技术和开源技术协同工作的灵活性，对于管理多样化IT环境的中国公司来说尤为重要。

案例研究

DNB（银行）

DNB是挪威最大的金融服务集团，仅在挪威就有210万客户。DNB维护着一个高度复杂的数据环境，拥有40多个数据源，包括多个本地数据仓库（如Oracle和 Teradata）以及一个AWS数据湖。

DNB开发了一个完全部署在AWS中的自我管理分析生态系统，称为Insights Platform for Analytics (IPA)，并将其与Denodo Platform集成，以提供移动银行和高级分析用例，例如个性化定价和更好的产品推荐。

Denodo Platform提供了对4,000多个企业数据仓库视图、90亿笔客户交易以及来自DNB数字渠道的数字点击流数据的单点受控访问。Denodo Platform提供逻辑数据管理功能，可集成DNB的大量系统以进行GDPR“访问权”报告。

同样，这种方法可以使中国公司受益，帮助他们遵守PIPL等法规。

沃尔玛墨西哥（零售）

沃尔玛墨西哥，也称为Walmex，是沃尔玛在美国以外的最大分部。

Walmex意识到其许多业务流程都很分散。在线订单履行延迟，导致商品在缺货的情况下售出，从而导致订单取消、收入损失和糟糕的客户体验。该公司分散的数据环境导致了一场会计噩梦，包括200多种不同的支付方式和相关的税务责任。查询数据湖非常慢。此外，由于必须管理数据消费应用程序和数据源之间的数千个点对点连接，Walmex面临着数据治理和安全挑战。

Walmex转向Denodo平台，该平台实时整合了公司的数据系统，同时提高了数据可见性。Walmex能够实时访问电子商务数据源，从而优化库存。数据处理速度加快，可用于各种报告目的。通过单一访问点简化了数据治理、安全性和合规性计划，并实现了数据自助服务。

中国企业可以获得类似的好处，轻松整合众多数据源，实时访问数据，优化库存、报告和治理等运营要素。返回搜狐，查看更多

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