《数字新世界》是IBM一档全新的

数字化体验观察栏目

我们将在几期的时间中

沉浸式地通过文字、图片、视频

记录这个全新的数字世界为每一个身在其中的个体

带来的崭新体验

并解构背后的价值实现链条

继上期聊了无边界企业话题后

本期，我们打算聊聊数字“预测”能力

这期我们想提出的问题是

“未来数字新世界如果能实现随时随地的预测

著名社会学家马克斯·韦伯说过

“人是悬挂在自我编织的意义之网上的动物”

这也是人与动物的根本区别之一

如果套用伟大思想家的句式

那么数据，与其他信息单位的根本区别

就是数据的互相编织

也能够形成意义之网

当下，这张数据意义之网已经拥有了名字：

Data Fabric

它也将成为拯救数据内卷的一大好物

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第一话：内卷的数据

想象一个理想的数字新世界

数据赋能的“先知”无处不在

消费者可以预知自己的喜好

理财人能够预言投资的风险

工厂可以预测产品的需求数量

世界也就减少诸多的浪费与错付

在所有人公认“数据即财富”的今天

数据本身，其实已经开始了“内卷”

这是指当数据的原始积累过多

数据因为没有有效的结构与关系进行处理

因而无法转变为新的价值的现象

究竟数据是怎么“卷”起来的？

怎么能让躺平的数据重新发挥价值？

了解这些，必须先了解我们所处的技术时代

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第二话：三个时代

我们曾经走过三个时代：

但问题出现了

数据增长飞快

我们从中获得的知识却没有增加

企业虽然明知数据“如矿”，自己富甲一方

但是却眼巴巴地看着存款困在银行里，取不出来

在解锁“数据价值密码”面前

如何叫醒“躺平的数据”

成为了信息时代所有企业的机会

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第三话：数据“卡”在哪？

企业曾经通过数据仓库（20年前）

大数据和数据湖（10年前）

来解决数据的问题

然而随着云化、数据量激增、隐私安全合规等问题

传统的“数据大集中”和“数据连接”两种方法

很难快速高效彻底解决

因为一种是在数据孤岛之间搭桥修路

累不说，还有通车之后的安全隐患

另一种是把全系统数据都团结起来

当数据多了，队伍就不太好带了……

就像在商场购物一样

如果把数据想象成一个货品

企业每天也在自家系统体验数据的“买买买”

面对琳琅满目的各类产品

数据工作者一般都难以彻底了解数据源、类型和应用领域

怎么减少“逛”的时间，减少“等”的时间

在不走冤枉路的情况下

直接定位到心仪的数据

就十分影响数据工作者的工作体验

由此，Data Fabric数据架构，应运而生

那么，什么是Data Fabric架构？

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第四话：Data Fabric——数据价值之网

简单来说

Data Fabric就是文章开头所指的那张“数据价值之网”

其通过合理、自动的密织之网，将数据链接在一起

使其停止无效的内耗

解锁价值密码

同时让数据使用人自助式、轻松地共享和使用数据

Data Fabric就像是拥有“上帝视角”

为企业的数字化系统提供4大功劳：

·能够跨越企业内部，混合多云环境访问数据，集中协调企业内部的数据流转

·能提供数据民主化，赋能业务人员

·消除数据孤岛，并且轻松扩展以处理不断增长的数据量

·可以处理各种数据类型，使得IT和业务保持一致

而通过IBM Data Fabric with Cloud Pak for Data，

为这个貌似神乎其神的“上帝视角”

提供了一个可行的运作基础

借助Cloud Pak for Data

企业能够通过四个“自动化”

由此，企业的数据工作者、使用者就能够在一个“友好”的界面中

自助式地收集和组织各型各款的数据

并且这一过程，是基于一个更大的“数据利用基本盘”

而非仅仅利用到20%～30%的数据

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第五话：一个新体验

以时下热度不断的理财话题为例

想想你辛苦搬砖挣到的钱

交给理财顾问，梦想着实现“财富自由”

他却因为专业知识不够或者太忙

没有给你提供准确的资产配置方案

此时局面只能是你不想理他，财也不想理你

然而，如果在一个Data Fabric架构下的理想状态下

通过有效的数据洞察

理财公司不仅能够看到你（甚至自己都不知道）的需求

还能够基于你的需求，提供准确的投资方案

并且帮助你动态调整资产配置组合和比例

那么你再也不用每天混迹于“理财投资人交流5群”

关注“理财大V”的几十个公众号

跟着数字货币的行情飙升血压

不说一夜暴富，至少也在信任中获得稳定的专业建议

这样的体验，在今天已经成真

海银财富就基于IBM Cloud Pak for Data

打造了一站式数字化财富管理平台

为用户提供专业的财富管理服务

当下，数据的有效利用

对于财富管理公司来说已经是一道“送命题”

将会决定未来企业的生死存亡

做到“比客户更了解客户的需求”

已是实锤，是未来服务体验的标配