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數據優先現代化

三分鐘測試

常見疑難

實行數據優先 (Data-first) 現代化轉型，涉及的不僅是使用哪些新硬件、軟件和服務。企業更需要確定哪些數據對業務至關重要，在哪裡使用以及如何充分利用這些數據，並根據數據制定其業務策略以獲取具大的競爭優勢。

數據孤島
限制洞察力與分析

工作負載
缺乏敏捷與靈活性

複雜的混合/多雲運作
提昇業務風險

投資成本
缺乏可預測性

簡化數據管理懶人包

了解如何透過雲端運作以簡化數據管理及加速數位轉型。

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實務建議分享

數據領域廣闊，在制定數據策略時，可跟據下列範疇，預先審視企業內的當前狀態及設下其理想狀態，訂列出項目的優先，按序納入您的數據規劃內。範疇包括：數據策略和治理、數據知識、數據生命週期管理、數據安全、數據擷取和處理、數據架構、數據使用和分發。

到 2025 年，50% 的企業管理數據將會在邊緣 (Edge) 產生和處理¹。須確保您的數據分析平台能夠識別和整合來自不同數據來源所收集到的數據。透過數據編織 (Data Fabric) 技術，統一地控制數據資產並實現數據供應鏈的產業化，以加速人工智能分析及決策效能。

¹ Predicts 2022: The Distributed Enterprise Drives Computing to the Edge, October 20, 2021 Gartner—Bob Bill and Tom Bittman

在混合雲中，通過採用即服務 (As-a-service) 模式，企業可以在數據中心、邊緣 (Edge) 和多雲環境中，為其數據和應用實現如雲端服務般的敏捷性及用戶體驗。IT 人員可以從中央位置管理和監控混合環境，業務用家可以快速使用自助服務功能，而企業可以避免潛在的安全風險或來自影子 IT 的隱藏成本。

在數據優先現代化中，維護數據安全必先要保持著數據的機密性、完整性和可用性。採用零信任 (Zero-trust) 安全框架、實施持續數據保護 (Continuous Data Protection) 、並使用從邊緣到雲 (Edge-to-cloud) 的一站式防護方法，來保護跨越雲、數據中心和邊緣的數據基礎設施，有助於防範勒索軟件攻擊。

數據優先著重於價值創造，但要取得成功，必須快速與現代化科技互相緊密配合。從數據編織 (Data Fabric) 、人工智能、容器 (Containers) 到快速恢復、勒索軟件保護及基礎設施技術等，採用雲原生 (Cloud-native) 技術來減少工作流程孤島化、縮短開發週期，讓團隊釋出更多時間專注於創新。