在智能時(shí)代企業(yè)應(yīng)該如何在這么多數(shù)據(jù)中找到有價(jià)值的

數(shù)字世界的洪流滾滾向前，數(shù)據(jù)、算法與個(gè)人生活、社會(huì)治理、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)交相輝映的智能時(shí)代呼之欲出。在互聯(lián)網(wǎng)快速普及、物聯(lián)網(wǎng)加速滲透的背景下，PC、手機(jī)、傳感設(shè)備等全面興起，推動(dòng)全球數(shù)據(jù)呈現(xiàn)倍數(shù)增長(zhǎng)、海量集聚的特點(diǎn)，為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展奠定了龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

不管是浩瀚永恒的引力波，還是復(fù)雜細(xì)微的DNA，今天我們已經(jīng)能將各種宏大或微小的事物轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)記錄，數(shù)字孿生成為智能時(shí)代再正常不過的日常場(chǎng)景。華為全球產(chǎn)業(yè)展望(GIV)報(bào)告顯示，全球數(shù)據(jù)量將從2018年32.5ZB快速增長(zhǎng)到2025年的180ZB。對(duì)于企業(yè)，AI算力需求每三個(gè)月增長(zhǎng)一倍，AI應(yīng)用率到2025年將達(dá)80%。大數(shù)據(jù)，成為企業(yè)發(fā)力的突破口。

從“3V”到“4V”，

讓大數(shù)據(jù)從“包袱”變成“翅膀”

商業(yè)的發(fā)展天生依賴數(shù)據(jù)來作出決策。但數(shù)據(jù)只是“大”并沒有多大意義，關(guān)鍵是如何挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，將大數(shù)據(jù)的3V特征，即“大量化（Volume）”、“多樣化（Variety）”、“快速化（Velocity）”增加到4個(gè)V，挖掘出Value（價(jià)值）。然而，面對(duì)浩如煙海的數(shù)據(jù)，企業(yè)在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值時(shí)仍面臨著三大挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)入庫(kù)難、數(shù)據(jù)融合分析難、數(shù)據(jù)消費(fèi)難。要想將大數(shù)據(jù)從“包袱”變?yōu)椤俺岚颉?，還必須跨過這三道鴻溝。

通常情況下，企業(yè)的數(shù)據(jù)可以分為3種類型：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。其中，85%的數(shù)據(jù)屬于廣泛存在于社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)等之中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的商業(yè)系統(tǒng)中用以分析的數(shù)據(jù)，大都是企業(yè)自身信息系統(tǒng)中產(chǎn)生的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大都是標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化的。對(duì)于企業(yè)來說，至少有90%的數(shù)據(jù)并未錄入系統(tǒng)。即使是針對(duì)已經(jīng)錄入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，面臨內(nèi)部煙囪式建設(shè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，如何融合分析也是一個(gè)難題，更遑論進(jìn)一步將數(shù)據(jù)用于企業(yè)智能決策和智能分析。

慶幸的是，云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)的出現(xiàn)為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了技術(shù)支撐。如果說，數(shù)據(jù)是掀起新一輪價(jià)值突破的“黑金石油”，那么云和AI則是“ 煉油廠” —— 對(duì)數(shù)據(jù)開掘、傳輸并將其“智能熔煉”，隨之回到需求源頭進(jìn)行數(shù)據(jù)“提純”再利用。云計(jì)算按用量付費(fèi)、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)計(jì)算能力、便捷易部署等特點(diǎn)，大大降低了企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的難度與成本。人工智能通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)先算法，自動(dòng)處理、分析大規(guī)模數(shù)據(jù)，從而獲得預(yù)測(cè)性的洞察，從而指導(dǎo)或直接替代人工決策。

“智能熔煉”，

幫助企業(yè)大數(shù)據(jù)從量到質(zhì)實(shí)現(xiàn)飛躍

正如《大數(shù)據(jù)時(shí)代》所言，大數(shù)據(jù)開啟了一場(chǎng)重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，就像望遠(yuǎn)鏡讓我們感受到宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測(cè)微生物，大數(shù)據(jù)收集、分析海量數(shù)據(jù)幫助我們更好地理解世界，是眾多新發(fā)明和新服務(wù)的源泉。

從大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈來看，主要涵蓋數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)管理與分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用。數(shù)據(jù)管理負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的集成、存儲(chǔ)、安全等環(huán)節(jié)，其中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是產(chǎn)業(yè)鏈的支撐，參與者以傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)企業(yè)為主。產(chǎn)業(yè)鏈最核心的當(dāng)屬數(shù)據(jù)分析與挖掘，其能力直接決定著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的推廣程度和范圍。但是現(xiàn)有的軟件和工具主要適用于以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，要想及時(shí)捕捉、存儲(chǔ)、聚合和管理包含非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在內(nèi)的大數(shù)據(jù)，以及對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘，企業(yè)越來越需要智能化的數(shù)據(jù)解決方案：

?面對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)查找難、獲取難等問題，需要將數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市融合成統(tǒng)一的邏輯數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)“ATM”式的數(shù)據(jù)自助獲取體驗(yàn)。

?面對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)交換難的問題，需要實(shí)現(xiàn)跨云、跨網(wǎng)絡(luò)、跨數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)連接，打造數(shù)據(jù)流動(dòng)的“高速公路”。

?面對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)成本高、上線周期長(zhǎng)的問題，需要整合數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、AI等處理引擎，支持?jǐn)?shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)研發(fā)、數(shù)據(jù)消費(fèi)、數(shù)據(jù)治理等應(yīng)用，對(duì)數(shù)據(jù)融合處理分析，才能更高效地喚醒數(shù)據(jù)價(jià)值。

在當(dāng)前時(shí)點(diǎn)，企業(yè)如何找到這樣的智能數(shù)據(jù)解決方案？

6月5日，華為將在北京發(fā)布智能數(shù)據(jù)解決方案，這是繼5月15日華為發(fā)布業(yè)界首款A(yù)I-Native數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB和業(yè)界性能第一的分布式存儲(chǔ)FusionStorage之后，面向數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)又一重大動(dòng)作。據(jù)悉，該智能數(shù)據(jù)解決方案根據(jù)企業(yè)需求從多方面進(jìn)行智能升級(jí)，幫助企業(yè)數(shù)據(jù)全生命周期管理從“量”到“質(zhì)”的轉(zhuǎn)變，讓數(shù)據(jù)成為新生產(chǎn)資料，智能成為新生產(chǎn)力。