以人工智能為代表的創(chuàng)新ICT技術(shù)的興起與應(yīng)用，正加速各產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與升級，進(jìn)入智能時(shí)代：交通+智能，最懂你的路;醫(yī)療+智能，最懂你的痛;制造+智能，最懂你所需……

雖然數(shù)據(jù)價(jià)值潛力巨大，但企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)只有不到2%被保存，得到分析利用的不足10%，數(shù)據(jù)的價(jià)值還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有釋放。在7月2日舉辦的"成都•選擇不凡 華為云城市峰會(huì)"上，華為云EI 智能數(shù)據(jù)服務(wù)域總經(jīng)理丁響明分析了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值面臨的挑戰(zhàn)，并給出了華為云"智能數(shù)據(jù)湖"的解決之道。

丁響明表示："人類已經(jīng)進(jìn)入了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要原料，云計(jì)算和 AI 好比是煉油廠，對數(shù)據(jù)開采、傳輸、并將其'智能熔煉'，進(jìn)行數(shù)據(jù)'提純'，獲取商業(yè)&社會(huì)價(jià)值，進(jìn)而對源頭產(chǎn)生了更多的數(shù)據(jù)需求周而復(fù)始，這樣的循環(huán)將是智能世界的基本運(yùn)行規(guī)律。但怎樣用好數(shù)據(jù)是需要探討的話題。"

　　數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)面臨三大挑戰(zhàn)

　　來自華為全球產(chǎn)業(yè)展望(GIV)報(bào)告顯示，到2025年，全球企業(yè)應(yīng)用云化率將達(dá) 85%，AI 利用率達(dá)86%，數(shù)據(jù)利用率將劇增至80%，全球年數(shù)據(jù)增量將快速增長到2025年的180ZB，全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)GDP將達(dá)23萬億美金。

　　數(shù)據(jù)成為新生產(chǎn)資料，智能成為新生產(chǎn)力，要充分挖掘數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)價(jià)值，企業(yè)需要構(gòu)建領(lǐng)先的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，從而打通數(shù)據(jù)供應(yīng)全流程，使能數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)全連接，提升業(yè)務(wù)敏捷性。

　　對數(shù)據(jù)的加工處理通常包括"采-存-算-管-用"全生命周期管理能力，讓數(shù)據(jù)存得下、流得動(dòng)、算得快、用得好，幫助客戶將數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)資產(chǎn)。雖然各行各業(yè)都已經(jīng)公認(rèn)數(shù)據(jù)中隱藏的巨大價(jià)值，但在實(shí)現(xiàn)過程中，面臨多重挑戰(zhàn)：

　　挑戰(zhàn)1：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備難，花24小時(shí)采集數(shù)據(jù)、花3小時(shí)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)做ETL入庫、花1小時(shí)準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)、最后只花了半小時(shí)訓(xùn)練+推理，得到需要的決策數(shù)據(jù)…

　　挑戰(zhàn)2：數(shù)據(jù)融合分析難，傳統(tǒng)的煙囪式企業(yè)ICT建設(shè)難以打通數(shù)據(jù): 技術(shù)棧多、接口不統(tǒng)一，開發(fā)周期長;數(shù)據(jù)類型多，結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化;數(shù)據(jù)分析鏈路長，多系統(tǒng)集成難度大。

　　挑戰(zhàn)3：數(shù)據(jù)消費(fèi)難，某企業(yè)IT系統(tǒng)，數(shù)據(jù)源130+萬張表，要從海量表中尋找目標(biāo)數(shù)據(jù)，耗時(shí)30天左右，猶如大海撈針;然后將目標(biāo)數(shù)據(jù)加工成業(yè)務(wù)可使用數(shù)據(jù)，煙囪多、步驟多，錯(cuò)綜復(fù)雜，又耗時(shí)7天。導(dǎo)致找數(shù)難、取數(shù)難。

　　華為云智能數(shù)據(jù)湖，以融合架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合分析

針對多樣性的業(yè)務(wù)、多樣性的系統(tǒng)、多樣性的數(shù)據(jù)帶來數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)的挑戰(zhàn)，華為云打造了"智能數(shù)據(jù)湖"解決方案——面向數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、分析的數(shù)據(jù)生命周期，提供了包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)開放的一站式可視化數(shù)據(jù)管理能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中臺，加速數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)。

　　華為云"智能數(shù)據(jù)湖"解決方案通過數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)融合分析(DLI)、數(shù)據(jù)運(yùn)營使能(DAYU)等關(guān)鍵能力，消除客戶使用數(shù)據(jù)的煩惱、提升實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)能力，擁抱行業(yè)數(shù)字化。

　　應(yīng)對一：數(shù)據(jù)融合架構(gòu)，大幅縮短數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時(shí)間：

　　1、以往數(shù)據(jù)等待1天，現(xiàn)在數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入湖，直接基于原始數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析;

　　2、以往數(shù)據(jù)計(jì)算要4小時(shí)，現(xiàn)在存算解耦，彈性伸縮，3倍資源，半小時(shí)完成計(jì)算。

　　3、以往T+1分析，現(xiàn)在采用增量式分析，一次一小批持續(xù)分析。

　　應(yīng)對二：數(shù)據(jù)融合分析，打通數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)搬家：

　　1、CarbonData應(yīng)對多種類型數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)&AI使用同一份數(shù)據(jù)。

　　2、數(shù)據(jù)湖洞察通過聯(lián)邦計(jì)算支持多種數(shù)據(jù)類型跨源分析。

　　應(yīng)對三：以數(shù)據(jù)目錄為中心，一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營，更易數(shù)據(jù)消費(fèi)

　　1、以數(shù)據(jù)目錄為中心，快速找到最合適的數(shù)據(jù)源。

　　2、一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營，源頭在哪，目的地在哪，數(shù)據(jù)血緣一目了然 。

　　3、拖拽式開發(fā)，E2E數(shù)據(jù)鏈路編排監(jiān)控，行業(yè)模型算子使治理更高效。

此外，通過在軟硬件結(jié)合上做出更多努力，華為云智能數(shù)據(jù)湖具有超高性價(jià)比：

1、大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)全面支持鯤鵬芯片的自研基礎(chǔ)設(shè)施，同等條件下性能提升20%，成本降低30%;

2、華為云大數(shù)據(jù)+OBS垂直優(yōu)化，同等配置情況下SparkSQL性能是客戶自建集群的2倍以上。

截至目前，華為云智能數(shù)據(jù)湖解決方案及服務(wù)廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)學(xué)、物流、互聯(lián)網(wǎng)、汽車、政府、大企業(yè)等行業(yè)。面向未來，華為云將與合作伙伴和客戶攜手創(chuàng)新，用智能數(shù)據(jù)湖方案幫助企業(yè)構(gòu)建領(lǐng)先的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺，讓企業(yè)用戶更方便快捷的用好數(shù)據(jù)，掘金數(shù)字經(jīng)濟(jì)。

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