数据韧性：它的定义及其对企业的影响

近来，“韧性”一词几乎完全与人联系在一起：指人们在逆境中适应、恢复和前进的能力。但是，在组织环境中，我们也可以用这个词来描述能够在不确定性中维持业务运行的系统、数据和基础设施。

如果说情绪韧性意味着在经历危机后，依然保持自我，但变得更加坚强，那么数据系统的运作方式则略有不同。平台的韧性是指保持根据变化进行重组的能力。

一个系统可以很稳健，能够承受故障，但不一定具有韧性。当系统面临中断时，它不仅能够继续运行，还能在不失去运行连贯性的情况下重新配置其信息流、依赖关系和决策过程，这就是韧性的作用所在。

• 凭借其稳健性，系统能够持续运行。它具备冗余设计、备份或恢复机制。
• 凭借韧性，企业能够持续做出决策。

因此，系统的韧性从根本上来说是一种动态能力。

业务在数据管理平台中开展，而这些平台能够根据其所支持的系统，重新定义知识在组织内部的流动方式。

当数据与运营流程相结合时，会发生最显著的变化之一。数据不再仅仅是对过去的描述，而是开始在当下发挥积极作用。因此，决策取决于信息如何在平台中流动。实时采取行动（预测、调整和响应）的能力取决于：

• 贯穿整个数据生命周期的质量
• 即使基础设施发生中断，也能保持可用性
• 保持一致性，以便追溯数据的来源、转换过程，
   以及用途

所有这些特征都是数据韧性的一部分。

这进一步强化了一种趋势，即数据组织正成为支持关键实时决策能力的核心。韧性不仅融入设计本身，还体现为维护业务语义连续性的终极能力。

未来几年，该地区的增长将与企业和政府将人工智能融入其运营的能力密切相关。随着技术基础设施开始塑造组织，领导者需要了解它如何影响业务速度、决策质量和适应能力。

多年来，安全一直主要被视为一种保护：防止数据丢失、阻止未经授权的访问，并确保业务连续性。然而，这种方法对于实时运行的系统来说已不再足够。

仅仅保护信息已远远不够。如今，在保持数据完整性和上下文的同时，确保数据端到端运行至关重要。换言之，组织不仅需要能够追踪数据，还需要了解数据的来源、转换过程以及数据为哪些决策提供依据。当韧性架构实现这一目标时，数据的影响就会实时显现，从而使组织能够以更协调的方式做出响应。

• 最终目标是确保数据即使在不完美的条件下也能保持可信度 。 而这需要保持一致性。
• 例如，生产链中断并非只是一次物流故障。这是一个会波及整个组织的变化：它会影响库存，危及交付，并扰乱计划。
• 当系统未能整合时，这种影响就会变得分散。每个部门看到的只是问题的一部分，没有人看到问题的全貌。

在拉丁美洲，巴西的 Embraer 清晰地展示了一家公司如何以效率为指导原则，建立预算和财务控制体系。该公司在统一平台内实施了自动化、透明的报告流程，消除了冗余信息，并简化了包括决策在内的整个流程。

这使以往无法做出的决策成为可能，并重新定义了有效领导力的角色及其潜力。价值的创造源于对未来趋势的预测，而这需要理解最终驱动决策的洞察背后的信息。领导者无需精通技术细节，但确实需要了解其所依赖的基础架构是如何构建的。因为这一基础架构决定了哪些信息会流通、问题的显现时间和方式。

就像未经雕琢的钻石一样，成功取决于所承受的压力类型和时机。在此背景下，身处领导岗位的我们可以将具有韧性的数据系统视为强大的盟友，因为它们能拓展我们的行动空间。它们有助于维持我们在不断变化的环境中做出决策的能力，这体现了 AI 时代现代 CDO 的全新职责。