业界有很多关于数据如何成为解锁强大决策能力的关键的讨论。数据可以在整个组织中点燃变革、创造力、创新、速度和敏捷性的野火。


但决策者必须对他们的数据完全有信心，才能利用这些有影响力的能力。数据必须是可信赖的、公正的、可访问的和及时的，才能产生有意义的、分析驱动的洞察力。公司需要使用统一的数据管理和分析解决方案从数据和分析中获取目的和价值，尤其是在这个不确定的时期。

Ronald van Loon 是 SAP 的合作伙伴，他正在利用他作为行业分析师的独特职位深入了解不同组织在数据和分析领域所做的事情。

云、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、数据库和数据管理、应用程序开发和分析是当今转型的支柱。随着组织寻求使其业务面向未来的发展，当涉及到满足其个人需求的统一数据管理和分析解决方案时，他们需要做出一些关键决策。

考虑到这一点，我们将探索供应商的差异化优势，以帮助高管更好地了解市场，以便他们能够开发并从数据中受益，并对其数据架构进行现代化改造，以支持不断变化和新兴的需求。

新兴的数据管理和分析趋势以及不断发展的业务需求

当今的组织在数据管理和分析解决方案中寻找什么？

更高的敏捷性、简单性、成本效益和易于自动化以加速洞察。
克服传统内部架构挑战的能力，这些挑战阻碍组织满足新兴业务需求，包括与实时分析、复杂数据集、自助服务和高速数据流有关的需求。
通过战略应用现有技术和新技术来推动下一代分析，从而克服普遍存在的数据挑战的能力。
超越通常需要多年承诺来构建、部署和获得优势的繁琐数据仓库的能力。
这反映了支持向统一数据和分析战略发展的一些关键趋势。企业正在迁移或扩展到云，59% 的企业预计云的使用将因大流行而超出最初的计划。此外，随着技术的发展，数据湖和仓库将开始呈现出类似的品质。最后，根据 SAP 的说法，公司将过渡到“数据超市”来管理数据消费以明确流程。

作为一种现代架构，数据管理和分析 (DMA) 通过包括集成策略和适应不断变化的业务需求的可靠模型来减少与混乱、多样化数据相关的复杂性。它利用内存、元数据和分布式数据存储库的组合，无论是在本地还是在云中，以提供集成的、可扩展的分析。

每个供应商的数据管理和分析解决方案

随着组织努力从分析的下一次发展中受益，在团队和部门之间引入更多协作，以及超越数据挑战，DMA 的采用率正在增加。在评估 DMA 解决方案时，组织应注意一些关键要素，包括：

自助服务功能允许业务用户提出问题以支持决策制定，推动数据智能，并通过 ML 和自适应智能帮助快速摄取、处理、转换和管理数据。
通过多个来源的流式传输进行实时分析，并为各种大型项目类型提供大规模性能。
集成分析可帮助企业更好地管理各种数据类型和来源。这扩展到存储和处理大量的非结构化和半结构化数据集以及流数据。
组织还必须能够利用其 DMA 解决方案来支持跨用例（如数据科学调查、深度学习、流处理和运营智能）的基于分析的处理和事务。

该领域有几家供应商提供数据和分析解决方案以适应广泛的用例，但以下绝不是完整的列表：

微软

Microsoft 的Azure 平台套件提供跨本地、混合云和多云的一系列云计算服务，以实现灵活的工作负载集成和管理。它们还提供企业级分析，以实现实时洞察、可视化和仪表板数据协作。

树液

SAP 通过 SAP HANA Cloud、SAP Data Warehouse Cloud、SAP Data Intelligence 和 SAP Analytics Cloud 为分析解决方案提供完整的端到端数据管理。这些解决方案是SAP 统一数据和分析，它们协调来自多个来源的数据，以快速跟踪业务和 IT 洞察力并提供数据用途。

亚马逊

Amazon Web Services (AWS)提供大量数据库管理服务来支持各种类型的用例，包括操作和分析。他们是全球最大的云数据库服务提供商，并提供云提供商的成熟度、可扩展性、可用性和性能。

谷歌

Google Cloud Platform (GCP)包括众多托管数据库平台即服务解决方案，包括企业数据的迁移和现代化。它们为数据仓库和数据湖现代化以及多云和混合云架构提供内置功能。

雪花

Snowflake 的云数据平台是一种解决方案，可为数据仓库、数据科学、数据共享和同时工作负载提供支持。它包括一个多集群共享数据架构，使组织能够跨多个云和位置运行数据。

通过统一数据和分析赋能数据之旅

由于不断增加的数据源和类型、混乱的数据湖、未开发的非结构化数据以及阻碍洞察力的孤岛， 统一数据和分析对于跨行业的组织来说可能是个问题。

业务和 IT 团队都需要可靠、实时的洞察力和快速、无缝的数据访问，以做出合理的、数据驱动的决策。但是，当业务和 IT 世界应该协调一致时，它们往往是支离破碎的，各自的数据和分析需求经常发生冲突，这可能会阻碍数据文化的蓬勃发展。

业务方面强调数据可访问性和自助服务，而 IT 希望加强数据安全和治理。必须平衡这些相互竞争的需求，以支持跨部门协作并最大限度地提高数据有效性和生产力。

SAP 数据价值公式传达了 SAP统一数据和分析（SAP 业务技术平台 (SAP BTP)的基础）的每个组件如何协同工作以提供数据用途：

容量： SAP HANA Cloud优化数据存储并在单个数据库中处理任意数量的数据，以帮助组织管理数据量。
质量：SAP Data Warehouse Cloud和SAP Data Intelligence Cloud建立数据质量，并转换数据以推动强大的分析和洞察力。
使用： SAP Analytics Cloud通过直观的数据分析和可靠的决策提高数据可访问性。

这使组织能够利用能力来开发、集成和扩展应用程序，并获得更快、敏捷、有价值的数据驱动洞察力。当不同的数据源在异构环境中汇集在一起​​时，通过云和内部部署的混合系统，业务和 IT 部门可以更好地协作以实现共同的组织目标。基本上，支持端到端的数据旅程，以帮助将可用数据转换为可操作的答案。

联合所有业务线

企业的各个方面都可以从统一的数据和分析中受益，从财务和 IT 到销售和人力资源。消除孤岛以促进组织范围内的数据和分析方法，业务和 IT 联合起来以加速基于数据的决策，并且数据之旅具有敏捷性和高质量数据。

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