C114訊 6月14日專稿（蔣均牧）IT之後是DT，從數據中掘金、向數據要效益漸成共識，但首先你需要的是一套趁手的工具。
數據中的價值只有用起來才是真正的價值，現實情況卻是企業生產活動中產生的數據中只有不到2%被保存，而其中得到分析利用的不足10%；並且企業普遍存在煙囪式業務系統，導致數據管理、應用效率低。“接入難、分析難、消費難”已經成為充分釋放數據價值所必須翻越的三座大山。
“世上無難事，只要肯登攀”，6月5日，華為在北京發布智能數據解決方案FusionData，支持智能的數據全生命周期管理，從數據接入、數據處理和數據使能三個層面重定義數據基礎設施；讓數據“存得下、流得動、算得快、用得好”，變數據資源為數據資產；打造世界領先的數據湖解決方案，幫助客戶擁抱行業數字化。這亦是其所推動的“數據+智能”新一輪進化的一部分，用華為IT產品線副總裁、智能數據與存儲領域總裁周躍峰的話說，FusionData是華為多年來積累的結果，希望將這些核心能力開放出來為中國的產業界作出貢獻。
“數據+智能”：新一輪進化到來
從農業經濟、工業經濟到數字經濟，數據已經成為新生產資料，智能則成為了新生產力，華為Cloud & AI產品與服務總裁侯金龍在發言中說。
隨著5G、AI、IoT等數字化技術的應用與普及，在未來數據不是以十倍百倍增長，而將呈成千上萬倍增長。華為《全球產業展望（GIV）》預測，全球數據量將從2018年32.5ZB快速增長到2025年的180ZB；IDC的《數據時代2025》白皮書亦預測，2025年全球的數據量達到163ZB。恆如沙數的數據帶來了巨大的挑戰、也孕育了前所未有的機遇，其中的一個表征就是數字經濟在經濟總量中佔比持續加大，成為驅動社會經濟發展的新引擎。
中國信息通信產業研究院最新發布的《中國數字經濟發展與就業白皮書（2018年）》顯示，2018年我國數字經濟規模達到31.3兆人民幣，佔GDP的比重為34.8%；同時，我國數字經濟領域就業人數達到1.91億人，佔當年總就業人數的24.6%，同比增長11.5%，顯著高於同期全國總就業規模增速。
每一次新的生產力與新的生產資料結合，都會極大地促進社會的進步和發展。而“數據+智能”的結合，也產生了相同的效應，新一輪進化正在到來——在北京，通過“數據+智能”，政務服務實現了“一門一號一窗一網”，讓數據多跑路、群眾少跑腿，業務辦理時間縮短了50%；在深圳，通過“數據+智能”，道路交通控制從“車看燈”變成了“燈看車”，讓城市交通更順暢，早高峰主乾道車速提升了18%。
又比如在金融領域，傳統的風控平台並不能滿足100ms以內的處理時間需求，基於大數據、AI等技術的華為金融實時風控解決方案則交出了完美答卷。在6000多條風控規則下，該方案對交易風險決策的響應速度達到了30ms以內，讓金融企業的交易風控從事後變成事中，自2016年在招商銀行部署以來已累計保護32億筆交易安全，助其大幅減少交易損失。
阻礙數據價值釋放的三座大山
越來越多的企業已經意識到，數字化、智能化轉型的關鍵在於“數據+智能”，但主觀意願與客觀現實之間存在著不小的鴻溝——由於多樣性數據、多樣性系統和多樣性業務的現狀，導致各行各業實現數據價值的過程中，普遍面臨數據接入難、數據融合分析難和數據消費難三大難點。
“從數據中獲取價值，難就難在如何將各式各樣的數據匯聚到數據湖中，又如處理它們、使用它們，這絕非拿個瓢到湖裡舀水那麽簡單。”周躍峰在發布會後的媒體採訪中指出，首先以數據接入難而言，隨著應用移動化的高速發展，企業前端應用系統和應用模塊達到上千個、後端平台有數十個，整個數據平台有上萬個接入點，導致系統前端和後端的數據接入很複雜。比如某公司，一條財經數據就涉及30多個前端系統，一個業務開發流程需要和400多個系統進行數據對接。
其次在數據融合分析難方面，一個業務在分析過程中，往往需要從多個數據來源抽取數據，經過融合分析實現業務目標。由於企業煙囪式架構帶來的系統開發接口不統一、數據標準不統一、數據處理鏈路長等問題，使得數據融合分析成為一大難題。以某銀行精準行銷為例，需要使用用戶注冊數據、消費行為數據、位置數據等，這些數據分散在關係數據庫、MPPDB、Hadoop、 流計算等多種系統中，這些系統提供的接口標準有SQL、API等，數據存儲格式有文件、表格等，數據融合分析耗費大量人力物力，最終該業務的實現耗費了一個月之久。
最後就數據消費難來看，其實質就是數據用不好。以某公司為例，全公司共有130多萬張表，分散在各個業務系統中；經過數據加工入湖的數據有14多萬張表，約佔總數據量的11% ；經過加工聚合後的主題庫表約5千張，不足總數據量的0.5%，無法應對靈活多變的業務需求。
數據基礎設施是“數據+智能”的底座、是加速行業數字化轉型的核心驅動力、亦是構築智能世界的中台，但在上述三座大山面前傳統的數據基礎設施卻力有不逮，像某老牌大廠的數據庫已經飽受詬病，亟待更智能的數據解決方案出現。
FusionData：重定義數據基礎設施
“把數字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織，構建萬物互聯的智能世界”，正是這樣的企業願景與使命使得華為將重定義數據基礎設施視作責無旁貸之舉，而其在計算、接入、存儲、處理和數據使能等領域的長期積累與重大突破將之化為了現實。
華為智能數據解決方案FusionData，包含數據接入、數據處理、數據使能等部件，通過匯聚各方數據提供“采-存-算-管-用”全生命周期處理能力，幫助打通全域數據連接、建立統一的數據平台、提升實時數據服務能力。在其期許中，不久的將來可實現“一家企業一個數據湖、一座城市一個數據湖”，滿足居民的生產與生活、企業的運營和發展、城市政府的管理和服務等各項需求，加速全社會的智能化進程。
值得一提的是，華為用以重定義數據基礎設施的FusionData中的三個主要部件和模塊分別以一座城市和兩位偉人來命名，體現了其對行業數字化的理解和釋放數據價值的信心。比如FusionData的智能數據連接部件ROMA取“條條大路通羅馬”之意，通過多數據源接入、消息和API的統一管理、智能通道選擇等技術實現智能全連接，加速數據流動，讓應用與數據連接更高效。
其引領多樣性計算的特性體現為支持1100多種應用和異構數據源接入，通過開放式數據接入框架可靈活接入第三方數據源；支持分布式消息和API的路由統一配置管理，輕鬆實現分布式消息和API服務的跨網跨域跨雲集成，讓數據自由流動；支持數據多通道傳輸，並且可根據數據特點智能選擇傳送通道，大幅提升數據接入效率。
FusionData的智能數據處理部件則包含分布式存儲FusionStorage、分布式數據庫GaussDB和智能大數據解決方案FusionInsight等，通過多類型數據融合存儲、融合分析引擎等技術實現從單一處理到智能融合處理，加速實現數據價值。其中，上個月剛剛發布的全球首款人工智能原生GaussDB得名於數學王子家高斯，顯然它被寄望於擁有如高斯一般的天才頭腦——GaussDB首次將人工智能技術融入分布式數據庫的全生命周期，可實現自運維、自管理、自調優、故障自診斷和自愈；並通過異構計算創新框架充分發揮X86、ARM、GPU、NPU多種算力優勢，在權威標準測試集TPC-DS上，性能比業界提升50%，排名第一。
智能數據處理部件提供的多類型數據融合存儲和融合分析引擎技術重定義了數據處理平台，前者通過存儲與計算分離技術，打破系統煙囪式建設；通過智能分布式存儲的多協議融合技術，實現一份數據同時支持數據庫、大數據、AI等多種業務的分析需求，讓融合數據分析成為可能。而後者支持數據庫、大數據、AI多引擎融合分析和多樣性算力統一調度；通過統一架構降低海量數據處理難度，實現極簡分析。
FusionData的智能數據使能部件DAYU則得名於大禹，這位上古帝王最出名的即是治水功績。所謂“堵而抑之，不如疏而導之”，DAYU的作用亦是通過智能元數據感知和OneQuery Tuobo技術構建起數據處理與業務創新的橋梁，從而提升業務體驗、讓業務更敏捷。
具體而言，智能元數據感知通過AI技術自動感知和采集多個系統的元數據，並進行智能化分級分類，生成全局統一的數據視圖，使得數據尋找秒級響應；OneQuery Tuobo則提供了統一的數據訪問接口，實現多數據源、多類型數據的統一訪問，簡化數據加工流程，令數據獲取速度提升10倍以上。
做大生態：變技術突破為推動社會進步的力量
“孤舉者難起，眾行者易趨”，儘管FusionData的功能已經極為強大，也同樣需要一個成熟健全的生態系統才能真正把技術突破變成推動社會進步的力量。
已經從構建生態、融入生態中嘗到不少甜頭的華為顯然不會忘記這點，實際上對於“如何做大智能數據基礎設施生態”這個問題已經經過了通盤考慮。周躍峰表示，隨著FusionData的推出，華為將會繼續在全球範圍與客戶和合作夥伴攜手創新，共建開放、合作、共贏的產業生態。
據介紹，這個生態的完善正從行業應用、平台工具、標準組織和社區三個層面著手進行。目前為止，FusionData已經服務於全球60多個國家及地區的1500多個客戶、擁有500多家商業合作夥伴，並廣泛應用於金融、運營商、政府、大企業等行業。
“華為持續優化自有芯片、數據庫等產品的性能，讓它們可以跑的更好；同時，華為與客戶和合作夥伴的合作嚴格遵循各個國家的法律法規。我們的產品能力會越來越強、生態會越來越強，這也是很自然的（事情）。”周躍峰在採訪的最後如是展望道。
就在FusionData發布的第二天，我國5G商用牌照也正式頒發了，可以嗅到一個波瀾壯闊的大時代正在鋪呈開來。全社會、全行業的數字化、智能化將是其目標，對於數據價值的挖掘與釋放則是數字化、智能化的關竅所在——FusionData在手，相信我們終將見證這個目標的實現。
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