云分析是處理大量數據和生成可操作的、質量驅動的見解的極好方法。云計算是分析的理想平臺，這要歸功于較低的成本和幾乎無限的可擴展性。雖然云平臺和分析過程的這種結合被證明產生了巨大的價值，但只有當企業充分利用技術的潛力時，這些好處才能充分體現出來。

確定IT行業性能的一個有力方法是基準測試：對平臺和系統進行定量和定性評估，以衡量與類似平臺和系統的性能。可以利用設計良好的測試方法對云上的分析進行基準測試，以確定您的云分析解決方案的性能是否與您所在行業的類似企業相當、低于或高于同類企業。

為此，Trianz公司創建了數字企業演化模型™，或認為。它允許Trianz顧問快速確定客戶的云計算分析成熟度，有效地指導企業數字化轉型的下一步。

以下簡要探討一下數字企業演化模型的五個成熟度級別™.

1級：

在這個層次上，企業主要使用手工流程，很少或沒有自動化。這可能包括Excel電子表格中的跟蹤數據，通過電子郵件通知或幫助臺軟件手動管理系統報告。這一級別的企業可能更被動而不是主動，并且缺乏數據流程和程序的廣泛數字化。

約30%的企業只達到這一成熟度。

2級：

在第2級，企業正在采取措施更有效地管理其數據。企業可能有一個云數據倉庫解決方案，主數據管理(MDM)用于在其網絡邊緣實施數據治理策略。對于二級企業來說，報告通常是在臨時的基礎上進行的，在特定的情況下使用定制的報告指標，但并不全面。

約30%的企業處于這種成熟度。

3級：

在第3級，企業正在使用更有針對性的專用工具來控制和分析數據。3級企業可以使用商業智能(BI)報告儀表盤來可視化數據，使用趨勢或預測分析來實現更主動的方法。企業可以利用公共數據、大數據甚至社交數據來產生更多的分析洞察力，將這些大量數據存儲在云數據湖中。

約20%的公司在這一水平上已經成熟。

4級：

在第4級，企業將使用預測性和規范性分析相結合的方法來指導業務決策，避免依賴于最高收入者的觀點(HiPPO)。越來越多地依賴數據驅動的洞察力來證明整個業務的決策過程是正確的。通過使用自動化或人工智能(AI)和機器學習(ML)，人類仍然在評估這種洞察力之后做出最終決定。

約15%的公司在這一水平上已經成熟。

5級：

在第5級，企業充分利用其數據生成洞察，特別是通過人工智能和機器學習實現系統和流程的自動化。免提方法可以為關鍵利益相關者提供自我修復的IT基礎架構、自動化的報告和警報，以及具有更高準確度的長期預測。

約5%的企業在這一水平上已經成熟。

使用DEEM對云分析進行基準測試

數字企業演化模型使用與行業競爭對手和技術相關的數據驅動洞察來衡量企業的云分析成熟度。與dem™，主題庫由全球18個以上行業的40000多家公司組成。

通過現實地確定你的企業™在這個層次上，該模型可以幫助企業識別其流程和技術中的差距。這些數據將為數字轉型舉措提供清晰的路徑，突出針對性和變革性方法的強項和弱項。

認為™適用于以下領域的企業IT能力基準測試：

企業數據戰略–更好地定義企業數據使用的愿景或路線圖，包括數據存儲、數據傳輸和分析。

數據治理—定義用戶、服務和系統對數據的適當訪問。導致糾正不正確的數據訪問模式和控制。

主數據管理(MDM)–改進與業務使用的主要數據集保持一致性、準確性、訪問控制、一致性和問責制的過程。

數據質量管理(DQM)–創建一個管道驅動的過程，在數據倉庫或數據湖的接收過程中驗證數據質量。

人工智能能力–對圍繞數據存儲和數據分析的人工智能能力的評估。

投資模式和優先順序–投資新技術和系統的框架，優先順序根據項目進行加權™模型。

數據分析和組織結構–衡量分析在整個組織中的使用情況–包括分析管理、知識共享和數據依賴。

分析技術–針對一流產品和服務對現有分析技術的技術能力進行評估。

網絡安全—針對網絡安全領導者的數據安全分級—包括數據安全框架、加密利用率、訪問控制等。

進行正確的云分析投資

據研究機構Trasers公司稱，數據可視化是數字冠軍們利用率最高的技術，83%的決策者采用了這種技術。緊隨其后的是物聯網(IoT)，采用率為80%，社交監聽/社交分析的采用率為77%。

認為™將幫助您識別現有云分析解決方案或框架中的缺點，并創建一個行動計劃來轉換您的分析能力。通過從提供大影響的領域入手，您的企業可以顯著提高其在行業內的競爭力。

分享標題：云計算如何成為分析的理想平臺
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