“反脆弱”，大数据和AI可以做得更多

三年的疫情让我们熟悉了一个词——韧性。经济韧性、现代产业体系韧性、网络韧性等的建设，让我们在面对不确定性和陡然增加的压力时，还能具有持续运行的能力。

与韧性凸显从逆境中恢复不同，美国畅销书作家Nassim Nicholas Taleb提出的“反脆弱性”更进一步，强调在不可预测的环境中实现增长。

降本增效至关重要

回顾2023年、展望2024年，肯睿中国Cloudera大中华区副总裁王刚强调了反脆弱性的重要性。从某种程度上说，反脆弱性超越了韧性，它不仅强调要从冲击和破坏中恢复过来，而且还要从中受益。毋庸置疑，反脆弱性是每个企业、组织和机构都希望拥有的能力，但如何“修炼”，才能真正具有反脆弱的能力呢？

肯睿中国Cloudera大中华区副总裁王刚

根据IMF的《地区经济展望》，预计亚太地区2024年的经济增速将放缓至4.2%。在这种情况下，亚太地区的企业领导者必须重视自身的弹性和风险管理。

虽然市场形势复杂多变，但在2023年，肯睿Cloudera在亚太地区的业绩却实现了大幅增长，尤其是东南亚的一些国家，在疫情之后经济反弹非常快，促进了大数据平台的使用。在中国，像银河证券、华新证券、上海大众等优质客户也都部署了肯睿Cloudera的大数据平台。

“对于国内企业来说，‘降本增效’至关重要。”王刚表示，“我们的任务就是通过技术创新和大数据应用，帮助用户实现降本增效。   当前，数据正变得越来越重要。我们努力将数据货币化、量化，从而更好地衡量、彰显和释放数据的价值。”部署具有现代化架构的数据管理平台，可以让企业更快抓住洞察，同时将其接入所有业务领域的数据和分析。基于快速洞察，企业将向数据驱动化转型，并做出与企业目标一致的战略性业务决策。

实际情况是，越来越多的企业将数据当成产品和资产，以方便不同部门、不同的人使用，并让数据产品和资产流通起来。同时，企业也在积极尝试，基于数据进行各种创新，更好地支撑业务决策等。面对市场的不确定性，企业要提升自身生存、获利的能力。这种能力来自于技术水平的提升、人才的培养、内部流程的优化、大数据的洞察等。企业必须把眼光放得更长远一些，考虑动荡时期过去之后的计划，避免做出目光短浅的商业决策。在规划未来业务方向时，企业更应深思熟虑且慎之又慎。“为了落实长期业务战略，企业需要在基础设施和技能方面投入更多资源。只有这样才能真正做到反脆弱。”王刚如是说。

释放数据价值 增强反脆弱能力

在帮助企业打造反脆弱能力的过程中，肯睿Cloudera又扮演着怎样的角色呢？

“肯睿Cloudera就是做数据的。”王刚解释说，“随着数据的类型更加多样化，数据采集、存储、处理和应用的难度也逐步加大。肯睿Cloudera提供的湖仓一体解决方案，能够更有效地管理企业内部的结构化、半结构化和非结构化数据，并且可以实现全量的数据管理和数据分析。我们只用一个统一的平台，就能将所有的数据管理起来，实现更容易的数据挖掘，充分释放数据价值，从数据的角度提高企业的反脆弱能力。”

肯睿中国Cloudera大中华区技术总监刘隶放

肯睿Cloudera于2014年底进入中国市场，今年将迎来在中国耕耘发展的第十个年头。肯睿中国Cloudera大中华区技术总监刘隶放介绍说：“在过去的十年里，我们帮助很多客户实现了降本增效，并且陪伴客户的成长。当前，我们正在帮助很多客户做的一件事，是将传统的数据库整合到更大的数据平台之上，并且通过这个平台支撑以前的数据。”

从管理成本上看，企业原来要管理几十个数据库的运行，现在只需一个平台，运营成本大大降低；以前，数据分散存储在各个部门，会出现大量冗余，现在集中存储到一个平台之上，冗余减少，存储成本随之降低。从实际的运维管理工作上看，以前用户不得不与多个IT厂商交涉，现在所有应用集中于一个平台之上，避免了与多个厂商之间的扯皮以及额外的管理付出。刘隶放举例说：“我们帮助一家大型车企实现了存储的集中化管理，可以更加高效地利用现有机房空间，并缓解电力供应紧张等问题。”

无论是从技术方法论层面，比如Data Mesh、Data Fabric等，还是从技术和产品上，包括零信任、自服务式的客户运营服务等，越来越多的客户接受了肯睿Cloudera及其大数据理念和解决方案。随着技术和应用需求的发展，现在的企业更希望实时地看到报表并获取洞察，因此对先进的数据方法论以及平台支持能力产生了更加迫切的需求。而这正好是肯睿Cloudera所擅长的。

王刚表示：“通过肯睿Cloudera的平台和技术，对于数据进行管理，可以更好地实现自动化，并且不仅仅是数据部门，企业的所有部门和人员都能轻松使用这一平台支撑大数据应用，从而实现大数据应用的全民化。”

肯睿Cloudera相信，通过大数据、AI等技术的应用，可以帮企业在不确定的环境中拥有生存和发展的能力。

AI驱动商业价值

麦肯锡在报告中指出，当前的生成式AI等技术有可能使目前占用员工60%至70%时间的工作活动实现自动化。IDC的研究也表明，亚太地区有三分之二的企业正在探索或投资于生成式AI。随着2024年的到来，企业将加大力度实现生成式AI的操作化和改进，并调整其管理各种环境（尤其是云环境）日益增长的数据量的方式，以提高灵活性，并推动业务增长。

肯睿Cloudera认为，AI的可操作化不仅可以通过自动执行重复、琐碎和耗时的任务来节约成本和提高运营效率，还可以发掘新的机遇以及创造性地应对业务挑战。由于AI平台无法孤立运行，所以必须整合整个业务数据架构，以便AI能够快速、轻松地接入可用数据。另外，AI/ML模型的性能也取决于所“投喂”的数据。从这个角度说，整个企业必须落实统一的安全和治理控制措施，同时部署正确的数据平台。借助这样的平台，企业可以全面了解并掌控位于任何地点的数据，再加上适当的数据治理，企业就能够依靠数据提供可靠的洞察，并为AI的应用奠定基础。

“肯睿Cloudera也是AI生态中的重要一员。我们不提供AI算法，而是为企业客户提供可管控的AI承载平台。”刘隶放进一步解释说，“所有开源的以及第三方的AI算法平台，都可以融入到我们的平台中。通过Cloudera Machine Learning这个模块，用户可以用自己的数据，结合最先进、最适用于自己的模型，完成相关的任务。”

新加坡第二大银行华侨银行(OCBC）便是一个典型案例。他们通过采用肯睿Cloudera的大数据平台和技术，搭建企业内部私有化的大模型和大语言模型，提升了业务部门的效率。主要包括三个场景：第一个场景，以前IT人员在开发程序时会有很多错误，通过AI可以快速检索程序中的问题，提高编程质量；第二个场景是Document AI，过去银行给企业发放贷款，通常需要先查验动辄数百页的财务报告，以判断企业是否存在经营风险，如果仅依靠人力，可想而知将是多大的工作量，现在通过AI可以快速生成只有一页纸的总结报告，基于此便可以判断此企业是否值得投资和发放贷款；第三个场景是售后服务，当客户拨打400电话进行咨询或投诉时，通过AI可以将客户的讲话变成文字，并通过文字识别出客户的情绪，是兴奋、愤怒或是失望，以此改进业务，另外还可以通过AI实时生成一些对话的脚本，以便快速解决客户的问题，提升客户体验。

“在积累了大量数据之后，企业还要学会使用数据，并通过数据挖掘获得更多的洞察，以便更好地支持创新，带来更多的价值。”王刚表示，“如今，越来越多的企业开始尝试基于内部的数据，搭建大语言模型，并将模型变成一种工具，支撑不同的部门使用。AI将成为驱动商业价值的重要引擎。”

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