數據管理仍然是企業面臨的主要挑戰之一。盡管企業看到了數據在實現客戶洞察和參與中的價值，但它們仍在努力實現這一目標。普華永道對CIO、CTO和技術領導者的調查發現，受訪者提到的兩大挑戰是數據和當前系統及流程的狀態。雖然幾乎一半的受訪者認為數據平臺是業務增長的關鍵，但現代化，包括數據遷移和管理，仍然是一個難題。
從手動到自動化
現在流動的非結構化數據量部分是由于GenAI的結果，這促使人們對遷移和管理采用新的方法。手動遷移作為傳統方法是一種資源密集且低效的數據復制方式。它需要管理員安排和維護自定義腳本，以遷移大量數據集。將數據上傳到云端或本地位置也需要額外的腳本。
手動遷移無法跟上企業將數據遷移到云端以享受實時復制的時間要求。以1 Gbps的速度遷移1個拍字節的數據可能需要超過100天。在客戶體驗方面，例如，任何企業都無法承受長時間的等待來獲取可能決定服務變更、產品定價或促銷活動的客戶數據。
除了緩慢遷移帶來的競爭劣勢外，還有數據一致性的問題。對于大型數據集，在遷移過程中源數據的更改是不可避免的。如果沒有能夠在數據移動過程中響應這些數據更改的自動化解決方案，企業面臨的風險是錯誤數據到達云端或本地位置。
手動遷移方法無法支持今天企業生成的數據規模的復制。使用自動化方法可以驗證數據一致性，這樣無論數據發生了何種更改，使用這些數據進行分析或其他任務的人都可以確信他們擁有最新、最準確的信息。
避免中斷
在大規模數據遷移期間，手動方法還可能導致本地應用程序的昂貴中斷。如果涉及更改數據集，企業可能會發現無法滿足其關鍵的服務水平協議（SLA），如一致性和工作負載的可用性等標準，這將導致員工生產力下降、客戶滿意度降低和幫助臺工單增加。
自動化遷移和數據更改可以避免停機，同時確保本地工作負載的持續運行、數據的一致性以及履行服務水平協議（SLA）的能力。
經濟收益
在數字競爭壓力下，企業紛紛投資于云服務提供商、云存儲和現代化數據中心。GenAI的出現和大數據集的使用，推動了企業在AI、分析技術以及相關技術和人員上的新投資，以充分利用非結構化數據的潛力。企業無法承受低效且昂貴的方法，例如讓IT人員花費寶貴的時間進行手動數據遷移。
節約資源——無論是人力還是財務資源的一種方法是使用自動化來控制與大數據集遷移和復制相關的成本，這種方法可以實現大規模數據遷移、無中斷的數據更改，并且可以保護IT預算以支持新項目。
實現目標
正如普華永道的調查所指出的那樣，從渴望更好地利用數據到實現這一目標需要進行一些組織變革。報告中提到，“對于專注于數據現代化的CIO來說，遠不止于他們實施的技術。治理、隱私和網絡安全等基礎性問題對于打破組織孤島并為企業提供全局的數據視角至關重要。”
在實施現代化、自動化的數據遷移和管理解決方案時，這些組織動態同樣適用。需要考慮的一些問題包括：
當前數據系統的狀態。它們是否已經現代化，以支持企業目前生成的大量數據？Hadoop因其支持大數據（包括非結構化數據）的能力而受到歡迎，它通過使任務在分布式服務器上進行分割和處理來提高處理速度，從而幫助企業更快地獲得分析結果，但它可能需要大量的維護和擴展的資本成本?，F代數據平臺可能提供更好的替代方案。
跨企業協作的程度。如果能夠用協作替代孤立思維，數據遷移、AI使用和多團隊支持將更為成功，這可能包括CIO、CDO、財務、技術和銷售人員，他們可能在預算優先級和哪些數據驅動的開發項目將帶來最大回報方面存在沖突。
在現代數據遷移、GenAI和分析方面投資愿景的清晰度。隨著每天數拍字節的數據流經企業，創建和實現一個清晰的愿景將使數據使用成為一個合理的體驗，而不是每日趕進度的斗爭，這將有助于通過愿景過濾器評估新出現的機會。
自動化將使數據從云到數據中心再回到云端的流動更加高效和一致。通過現代化的數據系統、團隊對優先事項的共識以及整體成就愿景，企業可以克服數據挑戰。
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