数字经济时代，作为塑造企业未来竞争力的关键，数据的价值越来越受到企业的重视。与传统生产要素相比，数据作为一种新型生产要素，具有更强的可复制性、更易共享性，可以无限增加和供给，有可能突破有限的自然资源供给对经济增长的制约，培育经济发展新动能。开辟新的发展道路意义重大。如今，许多企业将数据视为战略资源和核心资产，致力于将数据融入研发、设计、生产、运营、管理、服务等各个环节，推动企业管理从经验型向数据驱动型转变，实现智能企业和认知企业的转型。事实上，在信息化、数字化浪潮下，企业并不缺少数据，而是缺少完善数据治理、激活数据价值的工具、能力和方法。以制造企业为例，经过多年的信息化建设，制造企业普遍积累了大量数据，随着工业智能化时代的到来，制造企业纷纷向数字化、网络化、智能化转型。数据也在呈指数级增长。相关统计显示，一个数字化互联的工厂每天产生超过1PB的数据。但问题在于，由于数据碎片化地存在于各个业务系统和异构的IT基础设施中，数据的复杂度越来越高，制造企业普遍缺乏数据整合、分析和挖掘的工具、能力和能力。这使得制造企业积累的大部分数据处于“沉睡”状态，数据的价值没有得到真正的释放和发挥。然而，这种局面正在被打破。混合云技术架构的兴起和人工智能技术的逐步发展和成熟，使得企业可以利用混合云平台打破数据孤岛，实现异构数据的整合和统一管理，利用人工智能技术实现深度挖掘并洞察复杂的数据，进而激活和释放数据的价值，已经成为可能。混合云平台打破数据壁垒在传统的“烟囱式”信息化建设模式下，企业面临的数据烟囱和信息孤岛问题越来越突出。而且，随着数据量的增加，企业的数据存储和管理成本也会增加。因此，企业纷纷开启上云之旅，打破数据烟囱和信息孤岛，促进数据高效流动和集成应用，降低数据管理成本和复杂度。但是，对于企业来说，仅仅用一个云来解决所有的业务问题，满足所有的业务需求，是不现实也不可能的。混合多云是企业上云的新常态。根据混合云产业推进联盟发布的《中国混合云用户调查报告(2021年)》，混合云用户平均使用4.3个云；86.7%的企业选择多个公有云或多个私有云。混合多云意味着企业拥有多云环境。如果云与云、云与本地数据中心、边缘IT环境难以打通，企业将面临新的“云孤岛”问题，数据难以跨越公众的自然流动云、私有云、本地数据中心和边缘IT环境。此外，由于企业的各种云服务通常由不同的云服务提供商提供，企业也面临着在多云环境中实现数据自由迁移的困难，增加了数据管理的成本和复杂性，以及潜在的供应商锁定.风险。混合云管理平台的出现旨在解决这些云孤岛带来的问题，让企业??更容易整合和管理各种异构IT环境，实现数据在异构环境中的自由流动和迁移，简化运维过程，降低数据治理成本，避免被供应商锁定的风险。人工智能激活企业数据价值随着市场竞争的日益激烈和市场环境不确定性风险的增加，越来越多的企业将数据分析和洞察放在极其重要的位置，旨在基于数据产生实时的洞察和预测能更好地指导企业经营、管理和决策，确保企业实现稳定、持续的业务增长，塑造面向未来的企业竞争力。然而，如何将积累的海量数据转化为科学准确的洞察，对企业来说是一个挑战。日益成熟的人工智能技术使数据价值的充分激活和释放成为可能，成为解锁企业数据价值的金钥匙。如果说数据是新时代的石油，那么人工智能就是催生智能的炼油厂。人工智能是一门知识工程，其核心思想是构建智能人工系统，从复杂数据中获取、提取和挖掘有效信息，发现数据中的规律。对于企业而言，利用人工智能对数据进行分析，将原始数据处理成信息和知识，可以以一种新的方式释放数据的价值，进而从微观和宏观层面产生基于数据的洞察力，预测和塑造未来的结果；优化劳动力分配和支持员工专注于更高价值和创造性的工作；创建智能工作流，自动执行决策并带来卓越的体验，使决策、流程和体验自动化；重新思考和想象高度个性化的商业模式。但要充分利用人工智能释放数据价值，企业必须构建适合混合多云架构环境的统一数据和AI平台，实现无论是结构化数据还是非结构化数据，无论无论数据在私有云中，都可以在公有云、本地数据中心或智能边缘计算设备中随时访问和管理。同时可以训练数据集，建立模型，实现深度数据挖掘和统计分析。
