数据对提高企业生产和资源配置的效率、优化经济结构的作用日益凸显。工业和信息化部发布的《“十四五”大数据产业发展规划》已明确将数据作为新时代重要的生产要素和国家基础性战略资源。埃森哲研究显示，到2022年，90%的企业战略明确将把数据作为关键的企业资产。
制定科学的“云原生数据战略”
成为数据驱动型企业
打造基于云的现代化数据平台离不开科学的战略指引。埃森哲深谙云上数据之道，凭借多年在数据和云服务领域的丰富经验和深刻洞察，携手亚马逊云科技，共同制定了“三步走”的云上数据战略，帮助客户向数据驱动型企业快速转型。
第一步：将数据迁移至云端，构筑坚实底座与云原生数据基础设施。
云数据现代化的首要环节是数据迁移上云，遵循从简单到复杂、从点到面、从外围到核心的节奏，逐步建立并优化云数据平台。
迁移完成后，企业可以在云端获取存储、数据库、分析和机器学习（ML）等资源，无需再购买、拥有或维护物理数据中心和服务；同时还能借助云存储高弹性的优势，灵活扩缩存储容量，降低数据存储成本。IDC的研究显示，使用了亚马逊云科技关系数据库服务（Amazon RDS）的客户，三年内数据库操作成本降低了39%，投资回报率达264%。
第二步：将数据作为资产，实现数据一体化融合，发掘数据价值。
数据驱动型企业将数据视为整个企业的资产。在传统数据架构下，数据的访问管理非常复杂，且安全风险比较高；而在云中，企业不仅能够打破数据孤岛，提高数据访问的安全性和便捷性，还能将数据迁移至任何地点（例如：数据湖、专门构建的数据库等），并根据特定的分析需求建立具有成本效益的分析工具。
此外，为了赋能员工、优化决策，企业除了向员工授予数据访问权限，还要为他们提供数据洞察。借助商业智能（BI）工具，员工和各利益相关方可以快速获取洞察，并依据数据做出更科学、精准的决策。
第三步：依托云上人工智能，实践数据驱动的创新业务。
企业利用大数据、自动化和人工智能（AI）等先进技术，可以提高生产率，推动业务增长，并为员工创造新的机会。借助云平台原生服务构建AI与数据平台，可快速灵活地构建新想法，加速数据分析的效率和业务创新步伐。
埃森哲面向全球领先企业1600余名高管和数据科学家的调研发现，近75%的企业已将AI整合至自身业务战略中，并重新制定了云计划，力求成功应用AI。其中，42%的企业表示AI项目回报超出了预期，而回报未达预期的企业仅占1%。
突破技术局限
持续成长
基于现代化云数据架构，打造数据驱动型企业，还需要通过云上数据服务集成整个业务链条的数据，为由业务专家、数据科学家和技术专家组成的多学科团队提供便利的分析体验，突破历史积累的技术约束和局限，并通过更高级的预测、识别、优化等人工智能服务，推动业务创新。为此，亚马逊云科技专门构建了云上数据服务和人工智能。
埃森哲依托亚马逊云科技现代化云数据架构，通过云上数据服务集成企业整个业务链条的数据，帮助企业突破技术局限：
第一步：通过亚马逊云科技数据服务进行云原生数据基础设施改造。
企业可将本地数据存储转移到基于云的数据库、存储和分析环境中，消除数据孤岛、降低成本、提升数据分析时间和效率。
第二步：借助“智能湖仓”架构实现数据一体化融合与敏捷创新。
亚马逊云科技的智能湖仓架构不仅将数据湖与数据仓库集成，还能将数据湖、数据仓库和专用存储全方位整合起来，既能统一地监管、轻松地实现数据移动，还能有效满足数据的安全合规要求。
第三步：利用亚马逊云科技云上机器学习工具实践数据驱动业务创新。
借助的AI/ML工具与云原生的人工智能服务实现机器学习产业化，并借助Amazon SageMaker等产品服务，降低企业人工智能应用创新的门槛，提升数据驱动创新的速度，打造更多应用场景与解决方案。
云蕴含了巨大潜力，为企业的发展创造了无限可能。为了赋能客户上好云、用好数，2015年，埃森哲与亚马逊云科技共同成立了事业部，在全球累计构建175项联合资产和1000多个联合解决方案。从战略规划、云迁移、云原生、安全合规到云管理和运营，为企业提供端到端的全栈式、定制化云服务，助力企业跻身“云优先”行列，加速数字化转型与创新，获得可持续的360°价值。