随着云存储技术的日臻成熟,企业网盘焕发了新的生机,提供更为广泛的文档存储、管理、共享、协作服务。
在国产发动机制造企业玉柴集团,每天都有大量基于CAD软件的设计图纸产生,其中除了制图设计功能,更多的需求来自单纯的预览;而对玉柴来说,每年单单为了预览功能就需要支付高额的软件订阅费。
“通过联想企业网盘的云端识别功能,不需要和正版CAD软件进行对接,就可以在所有需要预览的地方提供服务,光这一项节省的费用每年就非常可观。”在联想云产品研发副总裁张跃华看来,企业网盘正在系统提高企业文件处理能力并降低成本。随着云存储技术的日臻成熟,企业网盘这一产品也在焕发新的生机,提供更为广泛的文档存储、管理、共享、协作服务。
企业网盘进化路径
在艾瑞咨询近期发布的《2018年中国企业网盘行业发展白皮书》中,中国企业网盘市场保持了快速增长的势头,其中联想企业网盘在同行业市场份额上连续五年蝉联冠军,市场占有率逾40%。
作为面向企业提供的基于云存储技术文件访问、备份、共享、管理、协作的服务,近十年间,企业网盘由单一的存储功能向协同办公深度发展,经历了持续的升级迭代。
从最初仅仅提供数据存储和备份的1.0时代,到关注网络环境下的数据分发的网盘2.0,再到解决整个数据管理的全生命周期——数据的存储、备份、分享、协作问题的3.0时代,企业网盘不断向符合用户操作习惯的方向发展,逐渐形成简洁易用、功能全面、交互便捷、用户友好的成熟产品。未来,网盘将走向以文件管理和创作为入口的企业协同办公平台,让整个文件的编辑生产以及后期的管理形成完整的生态闭环,使数据在安全和效率双方面得到大幅提高。既能管理数据,也能在云端进行协同办公,大幅提高了协同效率。
作为最早明确企业级服务定位的国内厂商,联想企业网盘从2006年内部孵化,2009年开始仅面向企业开放,锁定企业级市场,成为中国企业网盘市场入局最早的玩家。联想企业网盘去年发布了新产品Lenovo Docs,Lenovo Docs类似于Google Docs的多人协同编辑,可以实现Web端在线编辑,无需下载到本地编辑后再上传至网盘,整个文档编辑过程与网盘无缝整合,不需安装本地Office就可以实现文件编辑,将操作闭环完全搬至云端,同时支持多人基于同一文件实时在线编辑,实现真正的多人并行编辑效果。
张跃华将联想企业网盘保持竞争优势的因素归纳为,“多年深耕行业的技术功底、对各类企业业务架构和真实需求的理解能力,以及对复杂业务系统的理解”。一是因为服务着大量的头部客户,从头部客户往下做,对多样性的复杂需求拥有很好的承接能力;二是发端于联想这样一个跨国企业,更加深入了解企业IT是如何一步步建立起来的。另外,在服务方面,联想云复用了联想集团完善的产品运营服务体系,已稳定运行11年的联想企业网盘的客户覆盖50余类行业、200多家龙头企业,为客户提供安全存储备份、文件分发汇总、大文件极速跨国传输、移动办公、在线编辑预览等全面的功能,解决了企业信息化建设、文件管理、内外协作、跨国、跨企业传输的痛点。
走向协同与智能化
未来网盘会成为什么?艾瑞的报告归纳了未来企业网盘市场发展的几个重要趋势。
第一,公有云和混合云部署模式的竞争将更加激烈。出于对成本的考虑,以及新入场玩家定位更偏向公有云部署,未来公有云和混合云的部署模式将成为主推模式,这与整个云市场的发展趋势是一致的。
第二,PaaS化是办公文档协同的必然方向。PaaS是战略制高点。企业网盘作为统一的信息出入口,通过PaaS化可实现各信息系统互联互通,并为其他SaaS服务类型提供数据信息的存储支撑,开放更多端口实现应用的集成,从而实现企业文件全生命周期管理,解决信息孤岛的难题。
张跃华毫不怀疑,未来网盘会成为整个协作和文件生产的入口——企业的入口就两个,一是基于网盘的协作入口,二是IM(即时通信)入口。对于企业而言,文件数据和非结构化数据,统一将由网盘来进行管理——网盘会成为企业文件的统一入口,也将成为企业数据管理中心;另一方面,拥有海量的非结构化数据,就可以进行大数据分析和智能分析,也就是说,企业网盘将成为企业内部的新智能化中心。“Facebook和Google都是从应用为中心转向了以数据为中心,通过数据进行驱动,所谓‘IT即业务’就是IT要更面向业务。”
同时,这也创造了新的数据安全业务场景——全生命周期的文件管理,需要以智能化手段解决文件全生命周期的安全问题。
第三,新技术的加速利用,比如AI可以协助企业网盘升级编辑、分类、搜索和识别信息的能力。未来,企业网盘的文件编辑、内容搜索等功能模块都可借助人工智能技术升级。
基于网盘数据的智能化分析如何为业务赋能?
张跃华举例联想研究院正在进行研发的智能文档审核,“未来,AI可以帮你审核一个合同或者一个招股说明书里,有没有前后不一致的地方?有没有逻辑上的矛盾?”另外,现在用语音输入写一个办公文档识别率非常低,因为其中会有许多专有名词,而当网盘把这些文件聚集在一块的时候,就可以作为机器学习的良好材料。
文/孙冷
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