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怎樣用好數據?華為雲“智能數據湖”解決之道

雙擊自動滾屏 發布者:精密空調 發布時間:2019-07-04 08:57:13 閱讀:次【字體:

以人工智能為代表的創新ICT技術的興起與應用,正加速各產業數字化轉型與升級,進入智能時代:交通+智能,最懂你的路;醫療+智能,最懂你的痛;製造+智能,最懂你所需……

雖然數據價值潛力巨大,但企業生產活動產生的數據隻有不到2%被保存,得到分析利用的不足10%,數據的價值還遠遠沒有釋放。在7月2日舉辦的"成都•選擇不凡 華為雲城市峰會"上,華為雲EI 智能數據服務域總經理丁響明分析了實現數據價值麵臨的挑戰,並給出了華為雲"智能數據湖"的解決之道。

丁響明表示:"人類已經進入了數字經濟時代,數據成為數字經濟的重要原料,雲計算和 AI 好比是煉油廠,對數據開采、傳輸、並將其'智能熔煉',進行數據'提純',獲取商業&社會價值,進而對源頭產生了更多的數據需求周而複始,這樣的循環將是智能世界的基本運行規律。但怎樣用好數據是需要探討的話題。"

  數據價值實現麵臨三大挑戰

  來自華為全球產業展望(GIV)報告顯示,到2025年,全球企業應用雲化率將達 85%,AI 利用率達86%,數據利用率將劇增至80%,全球年數據增量將快速增長到2025年的180ZB,全球數字經濟GDP將達23萬億美金。

  數據成為新生產資料,智能成為新生產力,要充分挖掘數據經濟價值,企業需要構建領先的數據基礎設施,從而打通數據供應全流程,使能數據與業務全連接,提升業務敏捷性。

  對數據的加工處理通常包括"采-存-算-管-用"全生命周期管理能力,讓數據存得下、流得動、算得快、用得好,幫助客戶將數據資源轉變為數據資產。雖然各行各業都已經公認數據中隱藏的巨大價值,但在實現過程中,麵臨多重挑戰:

  挑戰1:數據準備難,花24小時采集數據、花3小時轉換數據做ETL入庫、花1小時準備訓練數據、最後隻花了半小時訓練+推理,得到需要的決策數據…

  挑戰2:數據融合分析難,傳統的煙囪式企業ICT建設難以打通數據: 技術棧多、接口不統一,開發周期長;數據類型多,結構化/半結構化/非結構化;數據分析鏈路長,多係統集成難度大。

  挑戰3:數據消費難,某企業IT係統,數據源130+萬張表,要從海量表中尋找目標數據,耗時30天左右,猶如大海撈針;然後將目標數據加工成業務可使用數據,煙囪多、步驟多,錯綜複雜,又耗時7天。導致找數難、取數難。

  華為雲智能數據湖,以融合架構實現數據融合分析

針對多樣性的業務、多樣性的係統、多樣性的數據帶來數據價值變現的挑戰,華為雲打造了"智能數據湖"解決方案——麵向數據采集、存儲、計算、分析的數據生命周期,提供了包括數據集成、數據開發、數據建模、數據治理、數據開放的一站式可視化數據管理能力,幫助企業快速構建自己的數據中台,加速數據價值發現。

  華為雲"智能數據湖"解決方案通過數據統一存儲、數據融合分析(DLI)、數據運營使能(DAYU)等關鍵能力,消除客戶使用數據的煩惱、提升實時數據服務能力,擁抱行業數字化。

  應對一:數據融合架構,大幅縮短數據準備時間:

  1、以往數據等待1天,現在數據實時入湖,直接基於原始數據實時分析;

  2、以往數據計算要4小時,現在存算解耦,彈性伸縮,3倍資源,半小時完成計算。

  3、以往T+1分析,現在采用增量式分析,一次一小批持續分析。

  應對二:數據融合分析,打通數據,減少數據搬家:

  1、CarbonData應對多種類型數據格式統一存儲,實現大數據&AI使用同一份數據。

  2、數據湖洞察通過聯邦計算支持多種數據類型跨源分析。

  應對三:以數據目錄為中心,一站式數據運營,更易數據消費

  1、以數據目錄為中心,快速找到最合適的數據源。

  2、一站式數據運營,源頭在哪,目的地在哪,數據血緣一目了然 。

  3、拖拽式開發,E2E數據鏈路編排監控,行業模型算子使治理更高效。

此外,通過在軟硬件結合上做出更多努力,華為雲智能數據湖具有超高性價比:

1、大數據和數據倉庫服務全麵支持鯤鵬芯片的自研基礎設施,同等條件下性能提升20%,成本降低30%;

2、華為雲大數據+OBS垂直優化,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,華為雲智能數據湖解決方案及服務廣泛應用於金融、醫學、物流、互聯網、汽車、政府、大企業等行業。麵向未來,華為雲將與合作夥伴和客戶攜手創新,用智能數據湖方案幫助企業構建領先的數據基礎平台,讓企業用戶更方便快捷的用好數據,掘金數字經濟。

來源:精密空調 http://www.cubicleflood.com

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