障碍 1：处理数据接近度问题

由于数据引力挑战和老化的数据存储方法，各组织仍在努力制定一致战略。数据需要驻留在使用数据的应用程序附近，这造成了接近度和带宽问题。移动数据具有挑战性并会影响整个业务，这一点不容忽视。 IT 决策者和业务部门需要共同努力克服这一挑战。说到混合云战略，曾经是当今市场的差异化因素，目前已成为一个大难题。

根据 451 Research 的数据，只有 55% 的公司将多云和混合云作为首选方法。但是，由于该方法的存储能力和经济效率具备弹性，已成为帮助 IT 组织实现业务数字化转型的关键策略之一。Gartner 高级分析师总监 Santhosh Rao 认为，“没有云优先战略（将云作为主要、优先考虑和推广云的组织）的组织可能会落后于竞争对手。”

障碍 2：处理和存储增加的数据量

随着企业对人工智能的应用已过试验阶段并投入生产时，复杂性也开始浮出水面。除了不足为奇的资源技能差距外，传统数据系统无法处理人工智能向其堆积的新数据量。此外，系统还缺乏利用现有技术基础架构处理这些信息并将其转化为实时见解的能力。功率密度和冷却是限制现有数据中心基础架构的两大因素。这些挑战迫使 IT 部门重新构建去中心化基础架构，消除数据引力障碍，并适应因参与者、应用程序、信息和特定位置需求而异的分布式工作流程。

“必须设计新的基础架构，使企业能够随时随地做其需要做的事情。”— Gartner，基础架构无处不在：数据中心的演变，2019 年 7 月

随着其他拥有更灵活基础架构投资的公司迎来竞争优势，未能克服人工智能障碍的公司可能会被抛在后面。

障碍 3：保证数据安全

自从我们开始大规模收集数据以来，数据安全一直充满挑战。但随着人工智能等不断发展的技术日益成熟以及随之而来的未知因素，风险也随之增加。事实上，据估计，网络犯罪将在 2019 年给企业造成超过 35 亿美元的损失。

Unliever 首席信息安全官 Bobby Ford 在接受 ComputerWeekly 文章采访时表示，“传统 IT 系统往往是网络泄露事件的主要原因......”尽管有时是因为修补造成，但更可能的是从物理和数字安全的角度重新思考其完成方式。这不仅限于技术。企业本身需要重新考虑协作方式，以确保整个组织的风险点得到实时解决。如果不改进流程，企业将面临失去数据和客户信任的风险。

随着组织对云服务的投资更加深入，必须评估和保护每个额外的风险点。了解数据在混合和/或多云环境中的位置并保持合规性对于在技术和业务层面保持企业完整性至关重要。

障碍 4：充分应对灾难

各组织仍在努力确保业务收入、降低停机风险以及简化意外中断时的恢复流程。随着企业越来越依赖数字化转型来改变其业务面貌，所收集的数据丢失和新转型流程中断将对其取得的任何进展产生毁灭性影响。新冠疫情爆发最能说明这一点。企业对灵活网络容量和远程访问的需求备受关注。据 DataCenter Knowledge 称，企业正在实时重新考虑其业务连续性和准备方法，因为“基础架构团队负责确保这些服务保持运转”。

但大流行并不是唯一的问题。预测的气候不确定性以及针对数据中心的持续犯罪率都需要在准备保护用于不间断服务客户的关键数据方面发挥作用。

前进之路：不完美迭代

无论您面临哪些障碍，都要迈向前进之路。无论褒贬，没有一家企业能够从白纸一片开始制定新战略。这是进步胜于完美。以下是我们建议的步骤，以便您的组织能够取得进展：

将愿景变成蓝图

数字化转型并非凭空而来。首先，愿景要得到领导层支持，然后由 IT 领导层来设定明确目标。但要彻底革新组织，需要的不仅仅是一项计划。而是需要一个能够清晰展示价值的蓝图。麦肯锡制定了数字化转型的十项指导原则，可以将您勾画的蓝图转变为全面的数字化转型计划。

当然，数字化转型等全面计划不会是一劳永逸的方法。每实施一项新举措，都可能完成此过程，逐步迈向我们想象的更具生产力的商业和技术未来。

数据中心需求调查结果