如果您的企业与大多数企业一样，您将面临一系列关键业务数据挑战和数据机遇。一些挑战可能是关于释放被困在孤岛中的数据、控制边缘数据以及将智能应用于所有数据。另一方面，主要机会之一是将数据转化为推动客户参与、决策和业务创新的核心资产。

数据优先的现代化提供了一条既能缓解数据挑战又能最大限度地利用数据机会的途径。数据优先的现代化让您可以解锁被困的遗留数据，并捕获从边缘到数据中心再到云的所有数据的价值。它使您的组织能够利用分析和智能来加快您的数字化转型计划，以提供丰富的体验并加快决策速度。

本文探讨了转变为数据优先组织的五项必要条件，由边缘到云的企业 IT 平台提供支持，促进向数据优先现代化的转变。

第一：数据是必须控制的核心资产，无处不在。在大多数组织中，数据仍然分散在多个跨代 IT 基础架构和应用程序的孤岛中。这意味着数据的价值被困在这些孤岛中，限制了组织充分利用它作为推动业务效率、竞争优势和改善客户和员工体验的资产的能力。数据优先现代化的主要目标之一是消除遗留孤岛，并避免随着更多应用程序和工作负载迁移到云和边缘而创建新的孤岛。

第 2 点：数据无处不在，并且必须以业务的速度进行访问。不仅必须控制数据存在的任何地方；还必须确保可以以数字速度访问和使用它。被困数据是一个缺点；运动必须是无摩擦的。对创建数据的地方（主要是在边缘）采取行动会导致更快、更有效的结果。考虑到数据的本地位置会随时间变化这一现实也很重要，因此拥有一个能够无缝管理从边缘到云端的数据的平台至关重要。

第三：数据拥有必须保护的权利和主权。必须以完全的完整性对数据进行治理、管理和保护才能合规。数据优先的现代化路径使组织能够成熟，超越对数据要求的基本认识和定义，形成一个包含企业风险管理、监管和报告要求以及合规框架的更精细的模型。自动化是管理数据主权和合规性的批准、审计和执行的关键要素。

第 4 点：组织必须将其数据供应链工业化。数据供应链的概念是一种适用于当今环境的创新方法，支持数据在企业及其更广泛的生态系统中随处流动且安全地移动。正如现代供应链工业化一样，数据供应链也应该工业化。通过数据优先的现代化方法，组织可以采用“无处不在的云”模型。这意味着能够为您的数据和工作负载选择正确的位置，这样您就可以控制哪些数据应该在公共云中，哪些不应该在公共云中。

第 5 点：必须统一多种不同运营模式中的数据。客户和员工的数字化参与是创造价值的地方，将物理世界与数字世界联系起来。数据提供了执行此操作所需的洞察力和控制力。然而，如果数据不统一且不可用，则数据的价值是有限的。数据需要清理、协调、集成和共享。驱动一个集成模型——无论数据的物理位置如何——都可以提供洞察力、业务敏捷性和成果。这需要一个全面的数据管理平台，该平台可以通过操作数据并使其更易于利用来加速业务洞察力。

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