数字化转型飞速推进的时代，数据成为一种具有无限开发价值的核心资产。为了能在未来的竞争中抢占先机，抓住数字化转型的宝贵机遇，转型期的企业必须深入挖掘数据价值，推动科技进步与业务创新。在这一关键的风口期，企业如何正确把握对数据资产的利用呢？近日，《数字经济》杂志对话希捷科技全球高级副总裁暨中国区总裁孙丹女士。
孙丹 希捷科技全球高级副总裁暨中国区总裁深圳市智慧城市产业协会会长
《数字经济》杂志:从您多年的经验看，如今的数字化转型与以往软件时代的信息化相比，企业对于数据的理解和认识有怎样的不同？需求有哪些改变？您又如何看待数据对于当今企业的作用？
孙丹：今天的数字化跟过去的信息化最大的区别就是智能化，过去是把信息转化成数字。随着数据时代的全面到来，企业对于数据的理解和认识又达到了一个新层次：成功的企业必须有强大的数据运营能力。企业对于数据的需求变得更为多元化，从数据获取、存储、管理、分析、安全等各个方面，企业需要更为完备的数据管理知识以及技术支持。
伴随企业数据迅速增长的是数据对于企业的重要性提升，数据已经成为企业获取价值、提升生产力的必要生产要素。企业从数据中获得的价值直接影响其成功。因此，今天的企业需要加强对数据的智能分析，在数据挖掘的基础上尝试进行预测，从而辅助企业的各类决策。
《数字经济》杂志:对于当下的企业来说，同时面临两种情况：一方面，实践数据价值的路径很多，涉及到基础架构、云计算、数据中台等各种理论和模型，都可以实现类似的结果；另一方面，越来越多的企业发现，日益复杂的企业IT基础架构，往往会产生新的“数据孤岛”——存储在各种不同介质中的数据，很难统一管理。能否请您就自己了解到的情况谈一谈，目前企业围绕数据展开的数字化转型常常遇到哪些问题？企业该怎样规划出一条正确的、能够真正发掘数据价值的路？
孙丹：数字化转型中的问题主要有：a)确保需要的数据得到采集；
b)将采集的数据变为可用；c)已采集数据的存储管理；d)确保采集数据的安全；e)打通数据孤岛。
企业推进数字化转型需要挖掘数据价值，而激活数据的前提是有效的数据存储和数据迁移。只有把数据存储下来，才能从里面获取到更多的洞察信息，挖掘数据的价值。除此之外，企业还需要尽力推进企业内部基于统一标准的数据共享，再在此基础上进行数据挖掘。同时，企业还需要推进组织结构和流程的转变，这样才能真正利用数据推进产业升级。
《数字经济》杂志:从您的角度讲，数据的存储和管理环节，与数据分析和应用的环节，应该是怎样的逻辑关系？企业应该将两部分统一到一个单一平台，增强其效率？还是应该物理隔绝，保证其安全？希捷在这方面是怎样的逻辑？
孙丹：数据存储和管理以及数据分析和应用环节，都是激发数据价值这个数据全生命周期链条中不可或缺的一环，两者相辅相成，共同成就企业数据价值的激活。
将数据存储管理和分析应用统一到一个单一平台还是物理隔绝，这个要取决于实际的应用场景。对于企业来讲，端、边缘以及云的协同是基础。相对于纯粹的云解决方案，边缘可以减少延迟，使得业务更迅捷敏锐地得到执行，而云端的深度学习会为业务带来更多的远见性。
我们建议企业在做到足够安全管理的前提下，尽量做到打通云边端的数据，加速数据流动，构建数据湖，实现数据价值的激活。
《数字经济》杂志:现在企业普遍采用的方式——重要数据留在本地数据中心；业务数据存储到云端。很多人认为这会是一个中间阶段，一旦云端安全问题得到解决，未来企业将全面转向云端存储。您如何看这种说法？从希捷的角度看，企业该如何在便捷和安全之间做出平衡，保证自身的数字化转型，始终处在一个安全可控的范围内？
孙丹：不可否认，云端的数据会飙升。随着数据量的快速增长以及对于数据价值挖掘的空前重视，上云的数据确实会越来越多。根据我们和IDC共同发布的白皮书《数据新视界：从边缘到云，激活更多业务数据》，企业目前定期将大约36%的数据从边缘传输到核心。两年后，这一比例将增至57%。从边缘立即传输到核心的数据量将翻倍，从8%增长到16%。
但是，本地也不会消失，本地和云端会同时存在，各自优势将得到更好的融合。至于具体选择何种数据存储方式，企业应当根据自身的业务场景模式来确定数据如何分配。
希捷凭借自身数据存储领域的优势，可帮助企业在便捷和安全之间实现平衡。
从本地以及边缘传输数据到云端，带宽和时间成本是障碍。希捷LyveMobile数据传输是一个革命性的解决方案，能够在边缘环境中获取数据并分散存储，无需依赖网络或供应商。避开网络带宽的瓶颈，以快速、安全和高效的方式传输大量数据，可有效地解决网络带宽限制和传输速度不足所带来的数据传输效率问题。
海量的数据在云、边、端之间快速传输，数据的安全也成为值得关注的领域，希捷采用包括数据安全、数据健康管理在内的加密技术，而包括我们面向未来的云服务LyveCloud在内的软硬件及服务，都基于业内公认的安全标准来保障数据的存储，同时降低客户的整体拥有成本。
《数字经济》杂志:对于数据的收集、管理、存储、应用和分析整个链条，与企业现实业务，该如何实现更深度的融合，以期让数据的价值能够真正作用于业务，实现企业业务层面的数字化？
孙丹：数据驱动业务创新的本质应该是数据做决策，数据是业务基石，数据规模大、来源多、更新快的特性为现实业务带来更多隐性价值。
企业在推进数据挖掘与现实业务的结合方面应当做好以下工作：优化高级数据服务，包括数据库即服务、数据搜索即服务、分析即服务、人工智能即服务、流媒体数据和信息传递即服务。
总结起来，企业要以企业发展战略为起点，将数据与业务对象、业务过程、业务规则深度融合，逐步推进业务数字化。
《数字经济》杂志：您认为数据能够真正服务于企业业务的理想场景是怎样的？是否可以举例说明，企业该如何评价自身数据价值发掘的成果？
孙丹：数据提供全流程的实时服务，所有业务流程都实时处理、实时连接、实时传输。用数据做实时预警，提前做好控制，一旦问题数据出现，立刻预判后续结果，当下采取措施。
数据赋能业务的本质就是“将合适的数据在合适的时间推送给合适的用户”。通过数据分析可以帮助企业优化业务流程，也可以辅助管理层进行科学决策。数据赋能的业务场景主要包括以下几个方面——“用户画像”、“产品画像”、“智能触达”、“千人千面”。不同的业务场景决定了企业数据的架构，目前最流行的数据存储模式其实是混合云，简而言之就是有一些数据存储在公有云上，有一些数据存储在私有云上。私有云可能考虑更多的是安全性、实时性，而公有云可能更多考虑的是成本，两种云存储模式同时存在的情况是很常见的。数字化自动指导行动，例如数字化的合同系统，能直接根据算法，把有风险的合同挑出来。同事每天打开电脑看到的不是全量的合同，而是那些自动显示有风险或者异常的合同，并且系统还能主动告知合同的异常可能来自于什么环节。这样一来，员工直接就可以行动起来了。
对于希捷来讲，对于数据价值的挖掘也很早起步，以希捷智能制造参考架构为例，智能制造的应用加强了硬盘生产过程中对晶片图像质量的控制能力。通过对大量数据的深度学习和自我训练，希捷智能制造参考架构比人类专家更为迅速精准地识别缺陷，采用此项技术提高工作效率及产品质量。
《数字经济》杂志:越来越多的企业将借助某一种新兴IT技术作为实现数字化转型的关键，能否请您谈谈：在企业实践数字化转型过程中，IT技术与企业自身业务创新的关系？
孙丹：业务和技术是硬币的两面，技术人员必须懂业务规则才能施工，业务必须和技术流程相配合。业务IT一体化的组织形式对数字化转型有着纠偏、预判和生长的重要意义。
企业业务与IT的关系是：业务主导，IT赋能。IT打造企业数字化技术“底座”，为业务赋能，提升企业数字化能力。可利用数字化技术重塑企业的业务模式和信息化环境，有效支持不断变化的业务目标。
《数字经济》杂志:从您的角度看，作为一场革命，那么就需要破除掉一些旧的思路和方法，从数据革命的角度，您给中国企业有哪些建议和意见？
孙丹：中国企业面对数据革命，首先要以一种积极的态度拥抱新技术，建立数据基础设施，构建数据共享。
要积极制定目标，灵活调整业务重心，在技术创新、产业创新和制度创新几个方面，尽量制造协同。
人才是第一生产力，因此要加快培养数据革命中所需的数字化技能与人才，同时要培育跨部门跨团队协同能力。
产业链融合，不仅把企业和企业、产业的上下游连接起来，更重要的是融合两侧企业内部的个体和数据，从而重构传统产业的业务链和产业链。具体来说，企业要积极推进业务流程的转变，突破过去流程中的一些阻隔因素，打破信息孤岛。从企业领导者的角度来说，必须要推动整个公司采用数据时代的新模式，并真正在思想态度上向数据时代的创新理念靠拢。