顯而易見(jiàn)，亞太地區在全球5G競賽中正處于領(lǐng)先地位，但各國的發(fā)展程度各有不同。中國和韓國一路高歌猛進(jìn)，已經(jīng)可以提供覆蓋全國的5G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )，而澳大利亞、日本和新加坡等許多市場(chǎng)，則仍處于5G網(wǎng)絡(luò )剛剛推出的階段。我們預計，亞太地區將有更多電信供應商開(kāi)始或繼續升級其現有網(wǎng)絡(luò )，以實(shí)現5G提供的高速度、低延時(shí)及更可靠的網(wǎng)絡(luò )連接。由于新興市場(chǎng)或新興電信運營(yíng)商能夠更加簡(jiǎn)便地采用最新系統，它們很可能會(huì )在5G競賽中一舉超過(guò)發(fā)達國家或成熟的電信公司。后者因為需要對其現有基礎設施進(jìn)行徹底改造，有可能會(huì )落后于新興市場(chǎng)。

　　5G技術(shù)能夠為物聯(lián)網(wǎng)提供大規模連接，這必將影響到企業(yè)的數據戰略。5G網(wǎng)絡(luò )可以在一平方公里內連接多達100萬(wàn)臺設備。對物聯(lián)網(wǎng)抱有積極態(tài)度的企業(yè)必須做好準備，迎接這些互聯(lián)設備帶來(lái)的數據風(fēng)暴。企業(yè)數據云可以幫助用戶(hù)有效地捕獲物聯(lián)網(wǎng)數據，并快速對數據本身或與其他來(lái)源（如數據倉庫或數據湖）的數據一起加以分析，以獲得有意義的洞察，同時(shí)在整個(gè)數據生命周期內對數據加以保護。

　　隨著(zhù)企業(yè)的數字化轉型，它們將面臨成倍增長(cháng)的數據量和日益復雜的新技術(shù)。越來(lái)越多的企業(yè)正在轉向機器學(xué)習，以克服這些挑戰。例如，電信公司正開(kāi)始探索機器學(xué)習如何幫助其管理網(wǎng)絡(luò )，以及更好地預測工作負載，來(lái)確保其服務(wù)的一致性和可靠性。同時(shí)，制造商也正在借助機器學(xué)習進(jìn)行預測性維護，防止計劃外的停機。

　　盡管這一技術(shù)正在激發(fā)廣泛的興趣，但許多企業(yè)對機器學(xué)習仍抱著(zhù)零敲碎打的態(tài)度，使其無(wú)法成為真正的數據驅動(dòng)型組織。企業(yè)可以通過(guò)將機器學(xué)習滲透到運營(yíng)層面來(lái)克服這一問(wèn)題。也就是說(shuō)，讓業(yè)務(wù)用戶(hù)能夠在不需要IT和數據科學(xué)團隊幫助的前提下，使用機器學(xué)習。這意味著(zhù)，業(yè)務(wù)人員需要能夠理解、信任機器學(xué)習技術(shù)，并了解機器學(xué)習模型對業(yè)務(wù)的重大影響。要從人工智能衍生的洞察中產(chǎn)生行動(dòng)，只有做到這一點(diǎn)，才能在新常態(tài)下生存和發(fā)展。

　　混合云將成為大多數企業(yè)的默認選擇。據IDC預測，到2021年，亞太地區（不包括日本）超過(guò)90%的企業(yè)將依靠本地、私有云、公有云和傳統平臺，來(lái)滿(mǎn)足其基礎設施需求。由于數據分布在混合云中，因此無(wú)論數據處于何處，如何被使用，企業(yè)都必須有效地對其進(jìn)行保護和治理。企業(yè)如果缺乏強大的安全和治理系統，不僅需要面對網(wǎng)絡(luò )攻擊和內部威脅的風(fēng)險，還將面臨數據隱私法等合規問(wèn)題。

　　具有戰略前瞻性的企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始使用企業(yè)數據云來(lái)應對上述挑戰。企業(yè)數據云可以在混合云環(huán)境中執行一致的安全和治理策略，包括精細訪(fǎng)問(wèn)控制、數據系列和審計日志。舉個(gè)例子，銀行能夠更好地遵守反洗錢(qián)法規。通過(guò)了解整個(gè)數據生命周期的情況（即了解數據是如何產(chǎn)生、被消費以及被各種業(yè)務(wù)應用程序/用戶(hù)使用或操縱），銀行能夠向監管機構證明，其正在使用完整和準確的數據，來(lái)監控洗錢(qián)活動(dòng)。

　　我們預計，為了解決越來(lái)越多的網(wǎng)絡(luò )攻擊和數據隱私問(wèn)題，今年將有更多企業(yè)關(guān)注如何確保其數據平臺在混合云中提供一致的數據安全、治理、沿襲和控制功能。

　　隨著(zhù)越來(lái)越多的公司使用AI創(chuàng )建可擴展的解決方案，它們在聲譽(yù)、監管和法律方面的風(fēng)險也隨之增加。

　　AI系統會(huì )在其所訓練的數據集里學(xué)習，因此必須解決廣泛收集、分析和使用海量數據所產(chǎn)生的倫理問(wèn)題。如今，關(guān)于A(yíng)I倫理方面的對話(huà)仍圍繞著(zhù)數據的匿名化展開(kāi)。雖然澳大利亞、新加坡和韓國已經(jīng)建立了人工智能框架，但包括印度和印度尼西亞在內的其他市場(chǎng)，則仍需在2021年為人工智能創(chuàng )新制定法規和國家標準。除此之外，企業(yè)還需通過(guò)強大的數據治理盡到自己的責任。它們可以考慮使用企業(yè)數據云來(lái)簡(jiǎn)化其數據治理，并解決圍繞AI系統數據模型和信息基礎架構缺乏透明度的問(wèn)題，包括人工智能系統使用什么數據，以及人工智能如何做出決策。

　　展望2021年，我們將看到AI倫理和數據治理相關(guān)話(huà)題在多個(gè)不同領(lǐng)域被提及，例如確定誰(shuí)應該擁有聯(lián)網(wǎng)車(chē)輛和智能設備產(chǎn)生的數據，以及隨著(zhù)消費者網(wǎng)絡(luò )足跡的增加，誰(shuí)應該保護他們的個(gè)人網(wǎng)絡(luò )信息。

　　毫無(wú)疑問(wèn)，數據是一種戰略資產(chǎn)，可以幫助企業(yè)獲得在不確定性發(fā)展中所需的敏捷性。然而，伴隨著(zhù)數據重要性的不斷上升，以及人工智能等新技術(shù)的廣泛應用，這將帶來(lái)新的挑戰和隱憂(yōu)。

　　為了確保企業(yè)的數據戰略能夠滿(mǎn)足新的業(yè)務(wù)需求，企業(yè)應該得到企業(yè)數據云的支持。它將為每個(gè)員工提供對相關(guān)數據和洞察的訪(fǎng)問(wèn)渠道，同時(shí)控制成本、降低風(fēng)險，并在所有數據資產(chǎn)中執行一致的安全和治理。通過(guò)讓數據變得可獲知、可發(fā)現、可用、可信以及合規，企業(yè)將能更好地提高運營(yíng)效率，開(kāi)發(fā)新的收入來(lái)源，并提供更好的客戶(hù)體驗或服務(wù)。

　　在Cloudera，我們相信數據可以使今天的不可能，在明天成為可能。我們使人們能夠將復雜的數據轉換為清晰而可行的洞察力。Cloudera為任何地方的任何數據從邊緣到人工智能提供企業(yè)數據云平臺服務(wù)。在開(kāi)源社區不懈創(chuàng )新的支持下，Cloudera推動(dòng)了全球最大型企業(yè)的數字化轉型歷程。