数据蕴藏着广阔的业务前景。数据的价值能够推动业务的增长与创新，改善客户体验。
虽然数据的数量和速度都在不断增长，但在当今的数据驱动型世界中，许多企业无法充分释放数据的潜力。他们只能捕获和使用所生成数据中的一小部分，并且苦苦寻求有效的数据管理策略。这意味着企业正在错失斩获新商机和收入的机会。
数据管理的挑战之一源于存储和管理分散数据的复杂性。驻留在多个位置的数据通常会不断蔓延，传播到端点、边缘和多个云。
Seagate 近期推出的《数据新视界》报告发现，企业目前在边缘云、公有云、私有云和行业云中相对均匀地存储数据，仅有某些企业例外。而且，根据最近的 Gartner 评论，在使用公有云的企业中，有 81% 至少与两个不同的提供商合作，这会进一步增加复杂性。
Seagate 的报告基于 IDC 进行的一项调查，调查发现企业期望将更多数据转移到云存储库。推动这些变化的前五大因素包括：
朝向多云生态系统的转变不仅仅会对 IT 部门构成挑战。这种变化，以及不断增长的数据蔓延，将直接影响企业主从数据中提取全部价值以增加收入的能力。
Seagate 的报告将以下各项列为数据管理的主要障碍：
让我们纵观整个数据生命周期，了解这些挑战是如何产生的。
数据不再仅在数据中心内生成。云中生成的数据量以及新兴技术（如物联网和边缘计算）生成的数据量正持续增长。但报告称，组织仅收集了可从其运营中获得数据的 56%。
同时，试图捕获所有可用数据，将使现有 IT 基础架构捉襟见肘，并推高成本。因此，这已成为企业必须重新审视其数据管理的原因之一。例如，在数据生命周期开始时，对其进行识别和分类，就能加快数据修剪速度，从而降低成本。
数据蔓延导致孤岛，这使得数据科学家和分析师难以将数据转化为供决策者使用的见解。组织文化可能会导致更多的孤岛，因为相互竞争的部门各有自己的目标，因此希望为自己保留和控制某些数据。
为了访问孤岛中的数据，企业主必须解决技术和人为障碍。自动化工具（如统一的策略机制），可以解决技术方面的问题；而全球数据管理和全球标准可以帮助统一团队。
数据安全一直是 IT 和业务领导者关注的主要问题之一。多云安全带来了独特的问题，包括不同云之间的可见性不一致，以及不同安全组件之间缺乏协调。
脆弱的环境会产生数据泄露的风险，其后果包括经济损失和监管罚款，以及声誉受损和隐私泄露。但安全的重要性远不止于此。强大的安全性对于释放数据的全部价值至关重要，因为它有助于确保针对数据的不间断访问，以及数据的完整性。
成功的数据管理需要全面了解本地和云架构中的数据存储。这不仅仅意味着数据民主化，还意味着通过单一管理界面统一存储和管理数据，而不管数据存储在哪里。
但在企业的存储技术足迹中，常常包括不同存储技术的扩散和共存，因此使其变得具有挑战。此外，许多组织缺乏一致的数据存储策略。
《数据新视界》报告发现，组织只使用了大约三分之一的可用数据。它们经常将收集到的数据转储到大型存储库中，然后就将其遗忘。企业通常无法从数据宝库中提取见解，而是将其存储并遗忘。
智能数据收集始于了解业务目标，以及企业希望从其数据中收集的见解。这些目标明确了应收集的数据类型。
对大量数据进行整理也属于可用性问题的一部分。组织需要解决复杂性、重叠工具、数据集成和其他因素，因为这些因素对企业提取有价值的商业洞察存在影响。
不断发展以取得成功
企业主必须专注于多云中的数据管理挑战，以便充分释放所采集数据的潜力。这需要不断优化当前的策略。更好的数据编排（从端点、核心再到云），以及采用 DataOps 模型是优化结果的两种方法。
DataOps 是一门新兴学科，其目的是提高数据分析的质量、速度和价值。根据 IDC 的定义，DataOps 将数据创建者（生成报告和信息的机器或人类）连接到数据消费者（即决策者）。
DataOps 是一个促进协作的过程。它可以纳入人工智能技术，以帮助提供业务流程的整体视图，以及更好地关联来自云、核心和边缘的数据。通过使用这种先进的数据管理工具，企业就可以开始解决多云复杂性带来的挑战。拥有使用更多数据的能力，就能带来更出色的业务见解。
挖掘数据的全部潜力意味着将数据转化为信息。正如 IDC 研究总监 Phil Goodwin 在《数据新视界》报告中指出的那样，“无论是结构化、半结构化还是非结构化；由人类或机器生成；还是存储在数据中心或云中，数据已构成竞争优势的新基石。”
阅读 Seagate《数据新视界》报告，详细了解企业如何利用更多业务数据。
机械硬盘和 SSD 将与 GPU、CPU、HBM 和 DRAM 一起成为人工智能应用的重要组件。
