以人工智能为代表的创新ICT技术的兴起与应用,正加速各产业数字化转型与升级,进入智能时代:交通+智能,最懂你的路;医疗+智能,最懂你的痛;制造+智能,最懂你所需……

虽然数据价值潜力巨大,但企业生产活动产生的数据只有不到2%被保存,得到分析利用的不足10%,数据的价值还远远没有释放。在7月2日举办的“成都·选择不凡 华为云城市峰会”上,华为云EI 智能数据服务域总经理丁响明分析了实现数据价值面临的挑战,并给出了华为云“智能数据湖”的解决之道。

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丁响明表示:“人类已经进入了数字经济时代,数据成为数字经济的重要原料,云计算和 AI 好比是炼油厂,对数据开采、传输、并将其‘智能熔炼’,进行数据‘提纯’,获取商业&社会价值,进而对源头产生了更多的数据需求周而复始,这样的循环将是智能世界的基本运行规律。但怎样用好数据是需要探讨的话题。”

  数据价值实现面临三大挑战

  来自华为全球产业展望(GIV)报告显示,到2025年,全球企业应用云化率将达 85%,AI 利用率达86%,数据利用率将剧增至80%,全球年数据增量将快速增长到2025年的180ZB,全球数字经济GDP将达23万亿美金。

  数据成为新生产资料,智能成为新生产力,要充分挖掘数据经济价值,企业需要构建领先的数据基础设施,从而打通数据供应全流程,使能数据与业务全连接,提升业务敏捷性。

  对数据的加工处理通常包括“采-存-算-管-用”全生命周期管理能力,让数据存得下、流得动、算得快、用得好,帮助客户将数据资源转变为数据资产。虽然各行各业都已经公认数据中隐藏的巨大价值,但在实现过程中,面临多重挑战:

  挑战1:数据准备难花24小时采集数据、花3小时转换数据做ETL入库、花1小时准备训练数据、最后只花了半小时训练+推理,得到需要的决策数据…

  挑战2:数据融合分析难,传统的烟囱式企业ICT建设难以打通数据: 技术栈多、接口不统一,开发周期长;数据类型多,结构化/半结构化/非结构化;数据分析链路长,多系统集成难度大。

  挑战3:数据消费难,某企业IT系统,数据源130+万张表,要从海量表中寻找目标数据,耗时30天左右,犹如大海捞针;然后将目标数据加工成业务可使用数据,烟囱多、步骤多,错综复杂,又耗时7天。导致找数难、取数难。

  华为云智能数据湖,以融合架构实现数据融合分析

 

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针对多样性的业务、多样性的系统、多样性的数据带来数据价值变现的挑战,华为云打造了“智能数据湖”解决方案——面向数据采集、存储、计算、分析的数据生命周期,提供了包括数据集成、数据开发、数据建模、数据治理、数据开放的一站式可视化数据管理能力,帮助企业快速构建自己的数据中台,加速数据价值发现。

  华为云“智能数据湖”解决方案通过数据统一存储、数据融合分析(DLI)、数据运营使能(DAYU)等关键能力,消除客户使用数据的烦恼、提升实时数据服务能力,拥抱行业数字化。

  应对一:数据融合架构,大幅缩短数据准备时间:

  1、以往数据等待1天,现在数据实时入湖,直接基于原始数据实时分析;

  2、以往数据计算要4小时,现在存算解耦,弹性伸缩,3倍资源,半小时完成计算。

  3、以往T+1分析,现在采用增量式分析,一次一小批持续分析。

  应对二:数据融合分析,打通数据,减少数据搬家:

  1、CarbonData应对多种类型数据格式统一存储,实现大数据&AI使用同一份数据。

  2、数据湖洞察通过联邦计算支持多种数据类型跨源分析。

  应对三:以数据目录为中心,一站式数据运营,更易数据消费

  1、以数据目录为中心,快速找到最合适的数据源。

  2、一站式数据运营,源头在哪,目的地在哪,数据血缘一目了然 。

  3、拖拽式开发,E2E数据链路编排监控,行业模型算子使治理更高效。

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此外,通过在软硬件结合上做出更多努力,华为云智能数据湖具有超高性价比:

1、大数据和数据仓库服务全面支持鲲鹏芯片的自研基础设施,同等条件下性能提升20%,成本降低30%;

2、华为云大数据+OBS垂直优化,同等配置情况下SparkSQL性能是客户自建集群的2倍以上。

截至目前,华为云智能数据湖解决方案及服务广泛应用于金融、医学、物流、互联网、汽车、政府、大企业等行业。面向未来,华为云将与合作伙伴和客户携手创新,用智能数据湖方案帮助企业构建领先的数据基础平台,让企业用户更方便快捷的用好数据,掘金数字经济。

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