如果首席信息官能够挖掘云的力量，那么数据驱动型组织将指日可待

企业存储在云中的数据量每年正在以 33% 的比例增长。然而，其中却有超过三分之二的信息从未被使用过。

这种数据得不到有效利用的状况，会在多个关键方面削弱首席信息官的领导力。根据专门从事数据战略研究的战略咨询公司 NewVantage Partners 最近对数据高管进行的一项调查，只有 24% 的人表示他们成功打造了一个数据驱动型组织，只有 29% 的人表示他们已经取得了业务转型成果。

这一结果传达了一个明确的信息：首席信息官必须将从公司数据中获取更多价值作为一项战略要务。多位专家表示，那些充分利用基于云的数据的组织，更有可能做出更快、更明智的决策，改善客户和员工体验，并推动业务增长。

云战略顾问 Sarbjeet Johal 曾在 Oracle、VMware 等公司负责云架构业务，他说：“公司需要能够挖掘和使用比现在多得多的情报。”

Johal 和其他 IT 领导者均表示，这条道路要从充分挖掘云的力量开始。首先，组织必须专注于对成功实施云基础架构服务至关重要的几个领域：数据集成、可观测性、搜索和安全。  

实现云和本地部署数据集成的现代化 

组织的第一步是数据集成 — 整合来自所有不同来源的数据。当数据分布在庞杂的云和本地部署系统中时，公司根本无法开始将数据投入使用。公司必须将数据整理得一目了然，并且进行集中化管理。

IDC 管理软件和 DevOps 项目副总裁 Stephen Elliot 说：“如今不缺乏数据池，而是在整合这些数据集并从中获取业务和技术优势方面，存在巨大的不足。”

一旦数据完成整合，组织便可使用先进的分析工具来改进决策。西班牙埃萨德法商学院市场营销副教授、行为科学家 Bart de Langhe 表示，配备了这些工具的高管能够就他们的运营、客户体验和战略前景提出更有见地的问题，并“在现有行动方案中选出最佳方案”。 

从监测转向可观测

在数据量增长如此之快的情况下，即使是最好的数据集成工具和实践，其作用也就仅此而已了。 

组织需要实时了解他们拥有什么样的数据，以及这些数据驻留在哪里，以便管理这些数据并从中获得有意义的见解。

这就是可观测性（通过跟踪系统的输出来持续衡量系统性能的能力）已成为企业云系统关键特性的一个原因。

Elastic 产品与可观测性副总裁 Gagan Singh 表示，可观测性工具不只是进行传统性的监测，它们能够向 SRE、DevOps 和 IT 团队展示在日益复杂和动态的基础架构和应用程序架构中正在发生的操作，以及出现问题的原因。

这些数据驱动的见解反过来又能帮助团队改善业务成果。Singh 说：“采用可观测性思维方式的组织能够获得更高水平的敏捷性，并能够提供更全面、更好的客户体验。”

可观测性工具也在不断增加 AI 功能。新的 AIOps 平台使用 Machine Learning 来收集、分析和利用数据，使企业应用能够即时诊断系统问题的原因，从而缩短故障排除所需的时间。

Gartner 预测，到 2025 年，超过一半的 DevOps 团队将使用 AIOps 来强化他们的工具，而在 2020 年这一比例还不到 15%。

将认知搜索见解置于重要位置

即使所有数据都实现了整合和可观测，无论数据位于何处，也仍可能难以找到重要的数据，但工作人员只有找到数据才能解决问题并发现机会。

因此，那种能够关联云系统和企业内部的各种数据源，并能应用 Machine Learning 和自然语言理解来改进数据发现的搜索技术（有时被称为“认知搜索”）就变得至关重要。

Okta 前首席信息官、现为商业顾问和作家的 Mark Settle 说：“使用认知搜索，各大公司能够分析和处理的数据要远远多于我们过去所能考虑的数据。”

为数据采用零信任框架

与本地部署系统相比，云基础架构服务具备多项安全优势，但更重要的是，它们让 CIO 和 CISO 能够重新思考保护组织数据的方式并进行现代化改造。

借助云，可以用零信任方法取代过时的外围防御模型，该方法会将每个用户、设备或数据请求视为必须验证的潜在威胁。此外，基于云的安全技术还可以通过评估哪些网络风险会对公司及其资产构成最大威胁，从而采用更先进的方法应对网络风险。

毫无疑问，将技术基础架构迁移到云可以带来深远的益处。但只有改进数据集成、可观测性、搜索和安全性，首席信息官才能将见解转化为更好的业务绩效。

Bragin 说：“组织必须考虑新战略，以更好地大规模监测、分析和保护数据。一旦 IT 领导者深入了解了公司的整体基础架构并打破了数据和工具孤岛，他们就会真正走上成为数据驱动型组织的道路。”