Cloudera：巧用數(shù)字化轉(zhuǎn)型工具，助力企業(yè)降本增效

伴隨著數(shù)字化浪潮，企業(yè)正不斷受到來(lái)自多方面的重大挑戰(zhàn)。許多傳統(tǒng)型服務(wù)和交付方式在被數(shù)字化創(chuàng)新型參與者重新定義，消費(fèi)者和客戶(hù)需求也在發(fā)生相應(yīng)的變化。在這樣的大背景之下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為了許多企業(yè)改革的重點(diǎn)。但成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型究竟如何實(shí)現(xiàn)？根據(jù)Gartner發(fā)布的一份報(bào)告顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)可能更多聚焦于“數(shù)字化”而不是“轉(zhuǎn)型”上。企業(yè)更關(guān)注的則是如何通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)實(shí)現(xiàn)降本增效。

采用有效降低成本的方法，助推企業(yè)效率升級(jí)

在全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展放緩的今天，全球企業(yè)都在尋求降低成本的機(jī)會(huì)。然而，更重要的是重新審視成本背后的內(nèi)涵，合理分辨哪些付出的成本需要優(yōu)化，哪些成本能夠創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值。

·       減少技術(shù)債務(wù)：技術(shù)債務(wù)是一項(xiàng)持續(xù)的挑戰(zhàn)。要在不斷發(fā)展的市場(chǎng)中加快行動(dòng)并不斷實(shí)現(xiàn)技術(shù)改進(jìn)并非易事，其關(guān)鍵在于確定優(yōu)先級(jí)、不斷升級(jí)迭代以及卓越的執(zhí)行力，盡可能避免返工。

·       替換遺留系統(tǒng)：如今技術(shù)進(jìn)步速度如此之快，以至于很難避免“遺留”系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。某些技術(shù)需要擁有特定技能的人員來(lái)維護(hù)，但卻很難找到足夠能夠勝任的技術(shù)人員。隨著這些現(xiàn)有技術(shù)人員逐漸接近退休年齡，遺留系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)也在進(jìn)一步增大。因此，企業(yè)需要留意對(duì)長(zhǎng)期業(yè)務(wù)規(guī)劃沒(méi)有戰(zhàn)略意義的技術(shù)，并對(duì)其進(jìn)行快速更新。

·       優(yōu)化自動(dòng)化：人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是自動(dòng)化領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，但機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）在推動(dòng)整個(gè)企業(yè)效率方面仍占有一席之地。例如，對(duì)賬、貸款申請(qǐng)?zhí)幚淼戎貜?fù)性流程的自動(dòng)化已取得巨大成功。

·       減少合規(guī)成本：合規(guī)是開(kāi)展業(yè)務(wù)的成本之一，為了控制該成本則需要尋找減少冗余、實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動(dòng)化的途徑。有一種方式是可以依靠收益導(dǎo)向性的戰(zhàn)略項(xiàng)目來(lái)完成合規(guī)需求，同時(shí)獲得更多預(yù)付款。例如，Cloudera的一些客戶(hù)就利用其最初為合規(guī)而建立的數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)推動(dòng)新用例的發(fā)展。這些數(shù)據(jù)湖倉(cāng)存儲(chǔ)了大量支持其他用例所需的數(shù)據(jù)。使用這種共享平臺(tái)可以為多個(gè)目標(biāo)服務(wù)，并且更能保障成本效益。

戰(zhàn)略思維全局把控，真正實(shí)現(xiàn)降本增效

提到降本增效，大多數(shù)企業(yè)立刻想到的做法可能是將一切工作外包、重新談判合同，或是精簡(jiǎn)員工數(shù)量。以上做法可能可行且符合企業(yè)戰(zhàn)略，但企業(yè)更需要著眼于全局并對(duì)長(zhǎng)期目標(biāo)進(jìn)行戰(zhàn)略評(píng)估。例如，將所有工作都外包可能無(wú)法真正降低成本，因?yàn)楣芾硗獍h(huán)境所耗費(fèi)的時(shí)間也非?？捎^(guān)。 

·       尋找冗余：冗余常常是企業(yè)機(jī)構(gòu)中成本問(wèn)題的罪魁禍?zhǔn)?。企業(yè)需要在多個(gè)地點(diǎn)維護(hù)同樣的信息，因此產(chǎn)生了大量冗余。替換冗余數(shù)據(jù)存儲(chǔ)顯然是解決這個(gè)問(wèn)題的途徑之一。企業(yè)可以在尋找冗余同時(shí)對(duì)采用整合解決方案所能節(jié)約的成本進(jìn)行評(píng)估，以選出最高效的解決方案。

·       淘汰過(guò)時(shí)功能：成本控制的另一個(gè)目標(biāo)是那些所謂 “陰魂不散”的系統(tǒng)。若企業(yè)有意淘汰某系統(tǒng)，則可針對(duì)繼續(xù)投資該系統(tǒng)的理由進(jìn)行評(píng)估。企業(yè)往往會(huì)因?yàn)楹弦?guī)要求而維護(hù)某個(gè)系統(tǒng)，但最終還是需要控制合規(guī)成本并重新調(diào)整預(yù)算。如果不把這些系統(tǒng)淘汰，可能就無(wú)法制定正確的計(jì)劃。因此在淘汰某個(gè)應(yīng)用之前，企業(yè)需要結(jié)合其整體戰(zhàn)略，確定需要關(guān)閉或可以在其他應(yīng)用獲得類(lèi)似的功能。在此期間可能需要重新分配資源，但要尋找方法避免下一個(gè)強(qiáng)制性合規(guī)更新，并把這段時(shí)間作為硬性期限。我們?cè)诓僮餍蛿?shù)據(jù)庫(kù)和遺留數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域看到了這一點(diǎn)。Cloudera的客戶(hù)通過(guò)淘汰遺留解決方案節(jié)省了大量成本，還通過(guò)整合廠(chǎng)商管理和精簡(jiǎn)技能節(jié)省了顯性成本以外的隱性成本。  

·       新增所需功能：利用自動(dòng)化提高效率的選項(xiàng)覆蓋整個(gè)企業(yè)，可能影響核保、監(jiān)管報(bào)告、金融犯罪預(yù)防、交易改善、客戶(hù)呼叫中心等。雖然所有這些領(lǐng)域可以同時(shí)開(kāi)展使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的項(xiàng)目，但在這種情況下必須尋找提高效率的方法。Cloudera的某客戶(hù)在開(kāi)始建立數(shù)據(jù)湖倉(cāng)時(shí)把重點(diǎn)放在監(jiān)管合規(guī)上。然后他們很快意識(shí)到該數(shù)據(jù)湖倉(cāng)有很多他們加速抵押貸款審批、監(jiān)控支付等所需要的數(shù)據(jù)。企業(yè)無(wú)需為了一項(xiàng)新的要求而從頭開(kāi)始，反而可以更快行動(dòng)。成熟的供應(yīng)商還可以通過(guò)完全消除需求建議書(shū)（RFP）流程以及后續(xù)的新供應(yīng)商審核流程來(lái)加快項(xiàng)目速度。 

巧用數(shù)據(jù)“加速器”，高效達(dá)成降本目標(biāo)

Cloudera提供了各種幫助企業(yè)加速數(shù)據(jù)和AI計(jì)劃的工具。其中就包括通用數(shù)據(jù)分配（UDD）和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)原型（AMP）這兩個(gè)特定領(lǐng)域。

通用數(shù)據(jù)分配（UDD）可以從任何地點(diǎn)采集數(shù)據(jù)，并使數(shù)據(jù)駐留在任何位置以便進(jìn)行分析，進(jìn)而幫助企業(yè)逐步推進(jìn)計(jì)劃。

應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)原型（AMP）是可以直接從Cloudera Machine Learning一鍵部署的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。通過(guò)AMP，數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠在很短的時(shí)間內(nèi)將想法變成完全可以運(yùn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)用例。AMP提供的端到端框架可用于即時(shí)構(gòu)建、部署和監(jiān)控業(yè)務(wù)就緒型機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。