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1、为什么智能数据云对于数字化转型至关重要 2021 年 3 月目录执行摘要现代化数据策略受困于老旧的数据系统从差距到鸿沟：公司为什么无法将数据转化为价值将数据转化为智能再转化为价值智能数据云我们在 Google 学到的经验数据转型是一段征程，而非最终目的开始使用.1.10.2.3.9.5.7.9执行摘要在当今充斥着数字化颠覆的世界中，各行各业的组织都面临着同行带来的威胁：总有别的公司拥有更好的技术、更好的业务模式、更好的运营价值链以及更好的客户体验。数字化转型并不是一种新现象，但近期我们发现许多行业都加快了数字化转型进程，其中包括零售业、医疗保健业、金融服务业、交通运输业、汽车业、媒体和娱乐业以

2、及制造业。我们看到数字创新者正以更快的步伐进行创新，完全颠覆了现有企业的业务模式。这些数字创新者明白在整个组织中统一数据的巨大威力，知道这样做能真正推动转型并创造价值。他们知道具有弹性的任务关键型数据库、分析系统和机器学习系统有助于他们全天候可靠地运营业务并推动创新，进而取得卓著的业务成效。数字创新者希望利用开放、智能且可信的平台构建自己的数据云，现在他们已付诸行动。利用智能数据云推动数字化转型的一些客户：The Home Depot(THD)使得逾 40 万名员工能够清楚了解每个客户所需商品的具体情况，从而更加机敏地处理存放在 2000 多个地点中的 5 万多种商品。THD 还使用 Clou

3、d SQL、Spanner 和 Bigtable 来满足其运营场景的需求；并通过 AI 技术使用移动应用进行店内导航，从而帮助找到商品。美国癌症协议使用机器学习和计算技术来辨别数字病理图像中的新形态，以期改进病患治疗效果；同时还将乳房癌图像的分析速度提高了 12 倍。如果没有采用机器学习方法，即使有一支专职病理学家团队，他们也需要若干年时间才能分析完 1700 个组织样本，而不是三个月。借助 BigQuery 和 Spanner，UPS 将每年的燃料消耗量降低了 1000 万加仑，一年可节省高达 4 亿美元，这使得他们能够以更低的成本交付更多包裹，并以更智能、更灵活的方式为客户服务。在线零售商

4、 Zulily 使用人工智能、机器学习和云计算领域中的最新工具进行创新，并有针对性地为客户提供服务。为了让在线买家整体上了解服饰的试穿效果，Zulily 训练了机器学习模型来检测商品图片并辨别相关信息。他们在 AutoML Vision 等云技术的帮助下构建了这类解决方案。在 BigQuery、Cloud SQL 和 Spanner 的助力下，ANZ Bank 的银行业务处理速度比以前提高了多达 250 倍。在机器学习、BigQuery 和 Google Kubernetes Engine 的帮助下，Priceline 能够更快地做出由数据驱动的决策，进而更加快速地响应不断变化的客户需求。1但

5、是，要获得以上这样的成果并不容易。互相孤立的旧式系统似乎是主要的罪魁祸首，因为它们需要大量的维护和管理工作，侵占了本可以用于获取价值的关键资源。通过与客户交流，我们还了解到，即使他们确实拥有了更多现代化的工具，但也无法轻松连接这些工具，因此大部分时间都用在了系统工程上，而用于实际数据分析的时间却少之又少。如果企业不能找到方法来集成、管理和使用数据，就会错失巨大的价值；而且随着数据量不断增加，数据价值的差距将愈发显著。未来的颠覆性革命势不可挡，并将继续定义组织的业务模式。组织要想顺应这种趋势，就必须立即采取一些措施，理清如何消除差距并创造价值。在此白皮书中，我们将探讨为什么您的企业需要智能数据云

6、来开展日常运营工作；为什么数据转型对于解锁企业的更多价值至关重要；以及 Google 可如何助企业一臂之力。如果企业不能找到方法来集成、管理和使用数据，就会错失巨大的价值；而且随着数据量不断增加，数据价值的差距将愈发显著。2现代化数据策略受困于老旧的数据系统Google Cloud 客户 The Home Depot(THD)因其越做越大而声名鹊起-商店规模大、商品选择多，而且最重要的是客户满意度也很高。但随着时间发展，THD 认识到自身存在着一个问题，当然，这个问题也很大-大数据。在过去几年中，虽然他们的成功很大程度上是由数据驱动的，但 THD 一直在想方设法地寻找一种现代化运作方式。他们需