数字化正在改变整个世界，而数字世界的底层，则是庞大的不断产生、汇集和运算的数据。
在数据驱动之下，企业数字化转型得以不断提速，数据成为最重要的新型生产要素，未来的所有行业的创新场景，都与数据驱动紧密相关。
有了数据的驱动，电商、外卖和打车改变了人们日常的生活节奏；高性能计算的应用，不仅能预测恶劣的天气，还可以仰望星空探索宇宙；制造业的成排的机械手臂替代了人力，医疗大数据让部分癌症的治愈成为可能……
数据驱动的未来图景，固然令人神往，但数据驱动的挑战却在不断加剧。数据质量、数据安全、数据价值等问题的复杂性，依然困扰企业，同时大量数据孤岛存在，让企业无法实现数据的全域治理。
企业急需建立清晰的数据战略，通过全域数据能力来重塑生产力，迈向数据驱动型组织。
1 不断加剧的数据挑战
数据之桥，联接了物理世界与数字世界，脱离了数据的支撑，数字世界的一切终归是虚妄。作为数字世界的基石，数据的价值不言而喻。
但企业对于数据的认可，却远远不够。
首先，一份分析报告显示：被存储的数据大概只占到数据总量的1.5%左右，这意味着大部分的数据其实被丢弃了，只有极少的数据可以借助存储设备保存下来。
其次，企业从信息化时代过渡到数字化时代过去多年建设了大量系统，尽管沉淀了大量数据，却大部分是数据孤岛，相互割裂，数据难以连通，更何谈数据价值的挖掘。
第三，随着新兴技术的发展，数据存在多样化的挑战，结构化数据、非结构化数据、机器数据等多种类型的数据不断衍生并走向融合，让很多企业对数据的掌控顾此失彼，难以统一。
第四，缺乏全局化的数据运营思维。数据是业务场景创新的要素，跨场景协同的纽带，而很多企业通常只是“头痛医头，脚痛医脚。”缺乏全局化的数据视角，经常会陷入重复建设，并让业务体验得不到明显提升。
第五，数据安全备受挑战。开放并不意味着风险，同样封闭未必代表着安全。在企业上云的路径下，瞻前顾后和不恰当的数据战略，都会让企业面临更大的数据安全挑战。
第六，缺乏生态思维。术业有专攻，企业的优势在于业务场景，而不在于数据的管理和运营。Forrester的调查也呼吁，选择合适的数据服务商，会让数据战略的实施事半功倍。
2 如何制定正确的数据战略？
爱数总裁贺鸿富认为，“解决数据价值释放的问题，需要制定一个清晰的数据战略。做到从容的加速数据驱动。”他认为，数据战略，是组织如何运用数据来实现业务可持续化发展的战略，是提升整个组织生产力的战略，也是将数据驱动作为组织战略动力的战略。
但制定一个清晰数据战略，却并不简单。
因为，企业在云时代，在很多不同的云里，构建了大量的数据孤岛。要充分利用这些数据的价值，就要打破云与云之间，云上与云下，不同业务场景的差异化和复杂性，以及数据安全合规等挑战。
同时，数据从产生、存储、管理、分析、运营的价值链条很长，所以数据战略绝不仅是IT部门的工作，而是整个组织业务流程需要全面树立的价值观，这就需要企业构建至上而下，从决策层到执行层，一以贯之的数据认知。因此，数据思维、理念和价值的认定，也同样至关重要。
针对这些难题，贺鸿富认为企业构建数据战略，应该符合几个要点：
1 需要以能力为底座，包括拥抱多云、提供弹性的数字化能力，围绕全场景、全类别、全生命周期的全域数据能力，应对不确定性环境的敏捷能力以及安全治理能力。
2 要想让能力底座支撑业务的发展和生产力的提升，还需要两大支柱：组织内部需要建设和沉淀数据驱动文化，组织外部需要采用生态思维，实现共赢共创的生态关系。
3 通过能力底座、文化支柱、创新表现以及卓越领导力的数字化人才，构建“数据战略屋”，从容实现数据驱动，沉淀更多的数据资产，提供更多的数据产品，实现数据货币化，以数据驱动创新，以数据重塑生产力。
从中我们不难发现，全域数据能力的重要性。这不仅仅因为这种能力能够连通数据孤岛，实现跨云的业务价值，更在于只有全域数据能力，才能够拉动组织文化、生态关系，乃至成为企业创新的数据底座。
正因为如此，爱数在2019年就正式发布大数据基础设施战略，全面的跨越到全域数据能力。
如贺鸿富所说，“在数据智能的时代，爱数要成为数据产业从0到1的创新者和探索者。我们希望在云基础设施和应用之间构建一层大数据基础设施，从而让企业能够从容的应对多云环境的数据管理复杂性，把简单留给客户，把复杂交给爱数。”
3 深入解读：一个爱数，三个统一
Forrester最新的调研发现：67%的企业愿意与数据能力供应商，结成紧密长期的合作关系，来帮助组织来落地数据战略。实际上，数据能力供应商的角色，很像是一种“数据引擎”的制造者，为企业数字化跑车，提供源源不断的数据驱动力。
要做好数据能力供应商的角色，要对数据的本质具备深刻的洞察，深入理解企业数据战略的需求和痛点，并具备全面的产品和架构创新能力，保证与时俱进。
爱数，能做好这个角色吗？
第一，勇做行业探索者，提出数据驱动型整套方法论。
面对不断增长的数据多元化需求，企业如何探索多样化数据所带来的预期收益，以及在数字驱动的世界中突破数据壁障，建立一个数据驱动型组织是关键。数据驱动型组织是以数据为生产要素的组织，以数据驱动业务，实现持续增长和创新发展，以重塑组织的生产力。
2021年开始，爱数在数据驱动型组织的建设方向上持续探索，希望能够通过不断创新的大数据基础设施，围绕客户的行业业务落地，帮助客户打造数据驱动型组织。在6月29日，爱数正式发布《数据驱动型组织蓝皮书》，让建设数据驱动型组织有方法可依。
第二，三个统一，让客户体验极致简单。
企业数据战略的难题，归根到底还是复杂性的问题，数据质量、数据安全和数据价值，都面临复杂性挑战。数据越复杂，基于数据的服务就应该越简单。
爱数提出了一套完整的逻辑：通过对平台商业模式的统一，实现模式统一；通过数据驱动型组织的方法论，做到业务统一；通过ONE Architecture做到技术统一。三个统一的达成，让客户在面对数据挑战时，只需要一个选项，那就是：爱数。
这种极致的简单，正是爱数通过技术堆栈的统一化，和业务能力中台化等创新来实现的。
第三，一个爱数，架构级创新，把复杂留给爱数。
1 爱数所有产品均采用 Unified Stack 统一架构，通过产品之间深度集成，实现全域数据能力的融合管理，以此做到全域数据自由流动，实现数据价值最大化，一站式解决所有数据问题，并为全域数据能力实现一致的用户体验。7月1日爱数正式发布《全域数据治理白皮书》，全域数据分而治之、即时治理，降低数据治理TCO，提升ROI。
2 通 Yur-Data 架构的大数据基础设施为底座，帮助客户从容的应对多云的挑战，满足数据安全合规的要求，并围绕领域认知智能去驱动创新、去驱动运营。事实上，这一创新，并不是一个传统SaaS服务，而是一个多云环境下的数据方法论。
3 通过Data Fabric 架构，探寻简化数据资产化之道。
客户数据战略的演进，从最开始的关系型数据库，扩到云数据库和大数据平台，到数据湖，再到数据中台，数据要如何资产化？而一意孤行的把所有的数据汇聚在一起，风险其实会很大。爱数则采用数据编织的方式，把分布在各地的数据，形成增强的数据目录，实现数据联接，简化数据资产，并通过数据即服务的公有云服务及时实时随时的数据服务，然后打造一系列的中台方案。
爱数建设各种各样的中台方案，包含爱数在行业的最佳实践，目前爱数已经发布了集业务、数据、技术为一体的融合式中台，包括：非结构化数据中台、数据灾备中台、知识中台和智能运维中台，解决了企业数据战略的复杂性，并帮助客户实现投资回报率的最大化。
这就是“一个爱数，三个统一”的意义。这也意味着爱数为客户提供的，不再是单纯技术和服务，而是通过数据架构创新，提供统一的数据价值。
技术的流动性，永远不曾静止，因此从未出现过能够满足所有需求的技术，所以技术必须要与行业、与场景、与需求不断的印证、交融，并在不断的落地中反复迭代。这亦是爱数，在过去16年的发展历程中，始终奉行的真理。
