1997年,呂克·貝松指導的經典電影《第五元素》上映,引發了全球的科幻熱潮。影片中,各界都在為追逐第五元素而努力。
有趣的是,二十年過去,千行百業與億萬企業開始共同追逐一種新的“第五元素”——數據。
數據之所以有這個稱呼,是因為社會各界正在形成一個新共識,即數據是人類生產力發展過程中的第五種生產要素。比如在2020年4月10日,《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中就提出了土地、勞動力、資本、技術、數據五個要素領域改革的方向,明確了完善數據要素市場化配置的具體舉措,強調要加快培育數據要素市場。
自工業革命以來,企業的價值創造都離不開勞動力、資本、技術這些生產要素。那么在未來,企業要想創造更多的價值也將離不開數據要素積累、管理和使用。
雖然大部分企業已洞悉數據要素的價值,但對于如何積累、管理數據,如何有效釋放其價值,將其運用到企業管理實踐和商業環境中,企業還處在探索階段。方法、組織、人才、技術、文化等方面還存在大量問題要解決。
練習一首“第五元素奏鳴曲”,正在成為千百萬企業的必修課。
今天,華為云“數據之道·知行派”高峰論壇在北京舉辦。這場論壇以“踐行數據之道,釋放數據價值”為主題,邀請到數據領域的技術和咨詢專家,分享了企業基于GaussDB(DWS)數據倉庫、MRS云原生數據湖、DataArts Studio數據治理中心打造數據基座的實踐經驗。
我們不妨以此為機會,看看華為云如何幫助企業,找尋智能時代的新數據之道。
數據舞曲,從想象到指尖
每一家企業應該都可以感知到,掌握數據將帶來多么大的價值。對于企業來說,數據是企業自我調整、找尋市場、規劃生產的核心依據,是解放勞動力,提升生產關系的引擎。而伴隨著云計算、AI、區塊鏈等技術的崛起,數據也在成為新一代科技的土壤和養料,甚至對于投資與資本運作來說,數據也是坐標系與晴雨表。從而可知,數據正在成為其他四種生產要素的引導者、賦能者。掌握與運用數據,是企業走向未來的必經之路。
這場“第五要素”的崛起,目前正處在企業與社會數據總量呈現爆發式增長的階段。數據不僅在數字經濟發展中扮演不可替代的角色,同時也通過數實融合,推動著實體產業的變革與升級。絕大多數企業都明白演奏數據舞曲的重要性,但將這支樂曲從想象變成實踐,還是會遇到一系列挑戰和阻礙。我們可以將今天企業在數據實踐中遇到的痛點,總結為三個方面:
一、數據存用方式的迭代
隨著數據湖在企業數據應用中普及,傳統的數據存用方式得到了升級,但同時新的挑戰也涌現出來。比如說,數據湖與數據倉庫之間面臨接口不通、權限不一致等問題,導致數據不一致、不易用、不安全。再比如數據湖的數據應用形態依舊偏向重人工的模式,需要工程師進行大量工作來完成數據調用,嚴重阻礙了數據價值的釋放效率。湖+倉的數據存用形態,亟待進一步的升級和變革。
二、AI帶來的數據挑戰
在企業推進智能化的過程中,大量應用AI技術將成為產業新常態。但我們知道,AI將帶來海量、多元的數據,對企業的數據治理與數據應用能力造成全新的挑戰。比如說,大模型訓練需要海量的數據,而不同的AI模型需要的數據格式、數據樣態也非常復雜,并且企業將面臨存用大量非結構化數據的新難題。這種情況下,企業很可能將出現圍繞AI產生大量數據成本,其中既包含數據存算成本,也包含AI帶來的數據開發效率成本與數據清洗成本、數據運維成本。想要走向智能化,那么克服數據難題是一個先決條件。
三、數據實踐中的綜合問題
在一些重點挑戰之外,企業的數據實踐還面臨非常復雜的綜合難題。比如數據量與數據成本、開發效率之間,如何通過技術來實現平衡;如何打破企業面對的數據孤島現象,降低數據成本;如何提升各個算力平臺間的數據資源利用率;如何通過開發工具升級,降低數據工作流程中的難度,提升數據相關應用與決策的效率。
面臨這一系列挑戰,華為云希望幫助企業演繹出新數據之道。
協奏:“數據現代化”的實踐
傳統意義上,數據從產生、保存再到清洗、調取、應用,要經歷一個漫長的過程,同時要經歷不同的存算平臺與加工軟件。這就像在一個手工作坊里,數據要在不同的工匠手中傳來傳去,在不同的工作臺上被敲敲打打。
我們知道,工業現代化的標志,就是從手工作坊向工業生產線的升級,數據也是如此。企業理想中的數據實踐,應該是平臺架構打通,各項運維管理、數據分析、創新應用可以被便捷接入的流水線形態。為了實現這一目標,華為云提出“數據現代化”的理念,在集成、存儲、轉換、分析、治理等全生命周期,幫助企業戰勝分散在數據實踐各個周期中的廣泛挑戰。
首先在平臺架構維度,華為云提出了“湖倉一體、數據編織、數據網格、現代數據棧”四大架構的靈活可配,從而適配客戶不同場景和需求,讓企業的數據底座能夠廣泛支持上層的數字化架構與應用。
其次在協作方式維度,華為云打造了“DataOps(數據生產運維)、MLOps(AI開發運維)、DevOps(軟件開發運維)”三大Ops的協同融合,實現開發運維工作效率更高,門檻更低,并且能夠滿足不同數據開發階段的多樣化運維需求,幫助企業可以將運維能力帶到數據實踐流程中的每一個環節。
接下來在商業智能維度,華為云提供包括高階分析、增強分析、智能BI引擎、嵌入式分析能力,從而讓企業不僅擁有數據,還可以分析、理解、挖掘數據的深層價值,幫助企業洞察和構建數據資產可信流通的生態分析能力,進而推動第五要素走向普惠。
還值得注意的是數據開發維度,華為云打造了AI4Data智能引擎,并且還推出了一系列在數據集成、數據開發、數據管理、資產管理、安全管理等環節的創新技術。這些技術可以幫助企業將開發由人工轉型AI輔助,從而推動開發效率提升,構筑現代化的軟件應用。
在數據現代化理念的支撐下,企業可以將數據實踐組成高度現代化、智能化的生產線,從而克服多樣化挑戰,實現數據開發效率與質量的統一。
交響:AI與數據的融匯
數據現代化,可以為企業帶來多方面的幫助。如何將AI開發、部署,與數據資源進行有效結合,是企業在擁抱智能化、走向智能化過程中最重要的考題,面向這個問題華為云帶來了AI與數據高度融合的新方法,將數據治理與AI模型生產打通,實現真正的數智一體化。
具體而言,華為云打造了數智融合平臺。華為云EI服務產品部部長尤鵬表示,“通過DataArts和ModelArts融合的獨家‘雙引擎’架構,華為云為企業提供覆蓋庫、倉、湖、智的全鏈路高價值解決方案,加速企業數智化轉型。”
這項創新具有顯著的技術差異化,比如其采用計算池、存儲池、緩存池三層池化的架構,資源效率提升20%以上;通過融合數據管理及加速技術,可以讓數據在多個引擎間自由共享,數據存儲成本降低50%;通過融合的工作臺,可以構建協同的引擎運行環境,讓三大Ops無縫協調,開發效率提升50%。
在此基礎上,企業可以更加輕松統一地管理AI開發與數據資產,實現二者的全面融合。數據是資產,AI是引擎,這也恰恰是企業走向智能時代的兩大支點,而華為云的數智融合平臺,可以讓兩大支點匯聚在云端。
強音:數據治理的價值保障
基于數據與AI走向未來固然美好,但企業在進行這些探索之前,還需在數據效率、數據安全等領域獲得保障。這些保障,就來自數據治理能力的建設與提升。
在應用數據之前,企業必須解決一系列數據治理方面的難題,比如說數據標準不統一、數據孤島現象難以解決、缺乏統一的數據安全防護能力,以及海量數據難以實現價值挖掘等。這些難題,驅動著企業必須提升自己的數據治理能力。
為此,華為云可以通過DataArts Studio數據治理中心,幫助企業客戶進行自動化、智能化的數據治理,為數據治理與流通建立統一的標準,從而提高數據質量,助力實現跨部門、跨業務流程的數據資源有效流通與應用。
在建筑材料行業,海螺水泥建成了全球首個水泥生產全流程智能工廠。其攜手華為云,從數據管理體系、生產數據應用、IoT平臺著手,以生產為核心、工業大數據應用為牽引,以數據驅動業務運營,最終實現了“水泥工業大腦”的建設。海螺水泥工業互聯網創新室主任王書信在會上分享到,當前海螺水泥資源利用率達100%,產線自動投運率提高至99.3%,管理和決策效率提升30%,單工廠效益達1200萬元/年。
(海螺水泥工業互聯網創新室主任 王書信)
綜合來看,華為云提供的數據智能能力,不僅可以幫助企業用好數據、管好數據,還能釋放數據的創新價值,幫助企業探索數據的更多可能性。
結束語:幫助企業演繹自己的數據之道
數據,是企業新的生產要素,也是必須長期探索,步步為營的企業發展方向。為此,企業必須找到與發展,屬于自己的數據之道。
在這個過程中,華為云提供的數據服務,可以為無數企業帶來全新的價值。這些價值可以被總結為三個特質:
1.整體性。華為云的數據服務,非常關注數據的整體性,從全流程、全方位,多個維度去和企業一起激活數據價值,而不是提供單點服務,讓企業去面對單點之外的挑戰與兼容難題。
2.現代性。華為云致力于提升數據實踐的現代性,不僅驅動數據平臺架構、消費、運維等工作的現代化升級,同時也關注AI等現代化的全新應用,需要產生怎樣的數據支持。與企業共同完成現代化、前沿化的數據創新,始終是華為云的差異化優勢。
3.產業性。企業所應對的大量數據挑戰,都不是存在于邏輯鏈上,而是發生與真實的數據實踐中,在產業細節里,只有關注和應對產業化的數據難題,才能夠真正提升企業的數據利用能力。為此,華為云不僅將大量服務、技術指向數據流程中的差異化細節,還為企業提供融入華為變革管理和實踐經驗的數據使能方案。圍繞“方法論+管理體系+技術平臺+應用場景”為客戶打造企業級數據能力,從咨詢規劃到平臺建設落地,量身定制承接企業發展戰略、深入行業業務場景、解決企業數據孤島問題、持續釋放數據價值的一站式解決方案,以數據驅動業務變革,助力企業實現現代化的代際升級。
只有在技術、平臺、服務、戰略的全面打通下,企業才能彈奏出屬于自己的第五元素奏鳴曲,才能探索出獨特且有力的新數據之道。
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