数据对提高企业生产和资源配置的效率、优化经济结构的作用日益凸显。工业和信息化部发布的《“十四五”大数据产业发展规划》明确将数据作为新时代重要的生产要素和国家基础性战略资源。埃森哲研究显示，到2022年，90%的企业战略将明确把数据作为关键的企业资产。

尽管数据的重要价值获得了普遍认可，但能够真正利用自身和外部数据打造竞争优势的企业却寥寥无几。大多数企业仍在沿用旧有模式，缺乏敏捷且安全的数据平台，数据架构也缺乏合理性，不仅无法高效采集、处理数据，更难以交付高质量洞察和实现高度敏捷。

面对这些挑战，领先企业不断探索破局之道，并逐渐意识到打造基于云的现代化数据平台是实现向数据驱动型组织转变的关键举措。他们以成为数据驱动型企业从而拉动高绩效增长为目标，将云作为催化剂，最大化地发挥数据价值。

制定科学的“云原生数据战略”，成为数据驱动型企业

打造基于云的现代化数据平台离不开科学的战略指引。埃森哲深谙云上数据之道，凭借多年在数据和云服务领域的丰富经验和深刻洞察，携手亚马逊云科技，制定了“三步走”云上数据战略，帮助客户向数据驱动型企业快速转型。

01 将数据迁移至云端，构筑坚实底座与云原生数据基础设施

云数据现代化的首要环节是数据迁移上云，遵循从简单到复杂、从点到面、从外围到核心的节奏，逐步建立并优化云数据平台。

迁移完成后，企业可以在云端获取存储、数据库、分析和机器学习（ML）等资源，无需再购买、拥有或维护物理数据中心和服务；同时还能借助云存储高弹性的优势，灵活扩缩存储容量，降低数据存储成本。IDC的研究显示，使用了亚马逊云科技关系数据库服务（Amazon RDS）的客户，三年内数据库操作成本降低了39%，投资回报率达264%。



02 将数据作为资产，实践数据一体化融合，发掘数据价值

数据驱动型企业将数据视为整个企业的资产。在传统架构下，数据的访问管理非常复杂，且安全风险较高；而在云中，企业不仅能够打破数据孤岛，提高数据访问的安全性和便捷性，还能将数据迁移至任何地点（例如，数据湖、专门构建的数据库等），并根据特定的分析需求建立具有成本效益的分析工具。

此外，为了赋能员工、优化决策，企业除了向员工授予数据访问权限，还要为他们提供数据洞察。借助商业智能（BI）工具，员工和各利益相关方可以快速获取洞察，并依据数据做出更科学、精准的决策。

03 依托云上人工智能，实践数据驱动的创新业务

企业利用大数据、自动化和人工智能（AI）等先进技术，可以提高生产率，推动业务增长，并为员工创造新的机会。借助云平台原生服务打造AI与数据平台，可快速灵活地构建新想法，加速数据分析的效率和业务创新步伐。

埃森哲面向全球领先企业的1,600余名高管和数据科学家的调研发现，近75%的企业已将AI整合至自身业务战略中，并重新制定了云计划，力求成功应用AI。其中，42%的企业表示AI项目回报超出了预期，而回报未达预期的企业仅占1%。

突破技术局限，持续成长

基于现代化云数据架构，打造数据驱动型企业，还需要通过云上数据服务集成整个业务链条的数据，为由业务专家、数据科学家和技术专家组成的多学科团队提供便利的分析体验，突破历史积累的技术约束和局限，并通过更高级的预测、识别、优化等人工智能服务，推动业务创新。为此，亚马逊云科技专门构建了云上数据服务和人工智能。

通过亚马逊云科技数据服务进行云原生数据基础设施改造。企业可将本地数据存储转移到基于云的数据库、存储和分析环境中，消除数据孤岛，降低成本，提升数据分析时间和效率。

借助“智能湖仓”架构实现数据一体化融合与敏捷创新。亚马逊云科技的智能湖仓架构不仅将数据湖与数据仓库集成，还能将数据湖、数据仓库和专用存储全方位整合起来，既能统一地监管和轻松实现数据移动，还能有效满足数据的安全合规要求。

利用亚马逊云科技云上机器学习工具实践数据驱动业务创新。借助AI/ML工具与云原生的人工智能服务实现机器学习产业化，并借助Amazon SageMaker等产品服务，降低企业人工智能应用创新的门槛，提升数据驱动创新的速度，打造更多应用场景与解决方案。

云蕴含了巨大潜力，为企业的发展创造了无限可能。为了赋能客户上好云、用好数，2015年，埃森哲与亚马逊云科技共同成立了事业部，在全球累计构建了175项联合资产和1,000多个联合解决方案，从战略规划、云迁移、云原生、安全合规到云管理和运营，为企业提供端到端的全栈式、定制化云服务，助力企业跻身“云优先”行列，加速数字化转型与创新，获得可持续的360°价值。