我们现在生活在泽塔比时代。zettabyte（ZB）是数据的测量单位，1zb等于1021字节。要了解仅仅1zb的规模，请考虑以下情况：根据思科的数据，2016年，我们通过了年度互联网总流量1zb。因此，1zb是一个非常大的数字。全球数据量一直呈指数级增长。IDC预测，到2025年，全球数据总量将增长到175ZB。您可以很好地想象数据增长的惊人势头（质量*速度）和将导致的大规模业务转型。
这为商界领袖在这个新的zettabyte时代围绕大数据设计公司战略提供了一个重要机会。对于IT组织来说，数据策略不再是一个独立的技术主题。一家公司如何使用其企业数据可以带来重大的商业价值。例如，根据麦肯锡的说法，数据驱动型组织获得客户的可能性是前者的23倍，留住客户的可能性是后者的6倍，盈利的可能性是后者的19倍。
能够利用这种爆炸性的数据增长并使其具有可操作性的组织将在其竞争中创造显著的业务差异。想想这样的情景：
- 根据员工现有的才能、公司的战略和工作场所的情感体验，推荐相关的学习经验，从而提高员工的敬业度和忠诚度，帮助他们实现目标
- 减少供应链中的牛鞭效应，通过预测性洞察获得整个需求和供应链的实时数据驱动可见性，从而增加库存周转率
- 利用大数据推动订单管理的整个生命周期：从产生兴趣到推动采购行为，从订单处理和履行到完成物流、财务和服务等下游流程
您还需要利用操作和经验数据的强大协同作用。运营经济和体验经济的结合为所有组织打开了惊人的增长潜力。
业务成果驱动的企业数据战略模型
考虑下面这个框架。您需要融合这三个关键主题来设计数据策略：
业务价值驱动因素
您的关键业务价值驱动因素将影响您的企业数据战略。商业领袖必须扪心自问：我们如何利用数据来完成我们的商业计划？在设计业务价值驱动因素时，请考虑以下关键主题：
如何提高客户生命周期价值和运营效率？
如何融合情感洞察力和经验数据，并利用这些信息推动卓越运营？
如何使用数据来设计业务战略以推动业务成果？
大数据管理
过去几年中，许多组织都在这方面作出了反应。例如，您现在可能生活在一个企业环境中，其中有各种技术支持这些关键数据管理重点领域中的某些领域，但您是以一种特别的、断开连接的、非战略性的方式执行它们的：
- 数据接收、复制和ETL
- 数据联合
- 数据编目
- 主数据管理和数据质量
- 数据管道和编排
- 分布式大数据处理
- 大数据数据库与数据存储
- 云平台即服务
- 机器学习与数据科学
- 分析
随着我们在这个zettabyte时代的快速发展，构建一个数据智能战略至关重要，它将开始塑造一个连贯的大数据管理平台，该平台具有足够的可扩展性、灵活性和强大的功能，足以应对这个大数据的新世界。这里有一些例子说明这意味着什么：
- 业务应用程序转型：围绕业务应用程序优化创新计划，以支持企业转型计划。
- 物联网接收、编排和机器人流程自动化：将物联网事件流转换为企业就绪数据，获得可操作的见解，然后利用智能机器人流程自动化实现流程自动化。
- 连接数据仓库和预测分析：体验分析的力量，当它被消耗在经验的时刻。跨各种分布式数据资产构建多方面的数据仓库，并通过实时连接将其与应用程序连接起来。
业务流程集成
我们生活在这样一个世界里，你现在可以使用非常强大的技术。话虽如此，有时这会导致单个业务线（例如，供应链、市场营销、销售等）或单个业务单位决定各自的数据战略和技术支持。从表面上看，这种方法似乎是灵活、敏捷和快速的。但是，您很快就会意识到这种策略是不可扩展的。通过在筒仓中操作，您不仅仅是因为失去了规模效率而牺牲了运营利润；更重要的是，您并没有利用一个通用的企业级大数据平台的能力来支持您的业务流程。
因此，业务流程集成不仅仅是连接两个API；它不再只是一个IT主题。它也没有将数据扔进一个巨大的数据池，这使得从经验的角度来看，几乎不可能使这些数据能够实时操作。业务流程集成是一个关键的业务驱动策略，它可以产生协同效应，从而为您的组织带来巨大的指数级收益。
业务结果驱动的通用数据价值模型
在接下来的步骤中，必须为您的业务创建一个通用的数据价值模型。根据《哈佛商业评论》（Harvard Business Review），常见的数据价值模型有助于促进商业领袖和数据专家之间的沟通。您的企业在这个zettabyte时代的成功将在很大程度上取决于您的整个组织如何团结起来，创建一个由您的业务成果驱动的通用企业数据战略。
