面对奔涌而来的海量数据，你需要一个大数据基础设施

IT平台的演进正随着5G、AI和IoT等新技术的到来而发展到第四平台阶段。与前三个平台阶段不同的是，第四平台将以数据为核心，以大数据基础设施为基础，而各行各业在提升其数据能力的过程中，无不面临着数据巨量化、数据多样化和数据服务化的挑战。近日，中桥调研咨询公司与爱数公司合作发布了大数据基础设施白皮书《数字化时代的大数据基础设施》，力图帮助行业用户应对数字化转型过程中，打造企业数据能力所面临的挑战，从而释放数据潜力，实现行业智能。

文末附有报告下载方法。

数字经济加速企业数字化转型

当全球主要国家的经济增速呈现出明显放缓态势时，只有一种经济的规模却在持续增长，那就是数字经济。数据显示，2017年，全球数字经济规模已经达到12.9万亿美元，一些主要国家的数字经济的增速都明显高于总体经济的增速，数字经济对GDP的平均贡献也呈上涨趋势，单就中国数字经济对GDP的增长贡献率，就已经达到55%。毫无疑问，数字经济是全球各国经济共同面临的可持续发展的难得机遇。

数字经济的发展加快了全球化的数字化转型趋势。对于企业来说，数字化转型直接关系到企业的生死存亡。2018年的调查显示，65%的财富500强企业CEO都将数字化转型列为企业的业务战略重点，更有70%的财富500强企业还设立了专门机构，以推动企业数字化转型的进程。

对于传统企业来说，数字化转型是企业以数据为核心的重构，包括企业商业模式的重构、企业业务流程的重构、企业产品和服务的重构，以及客户体验的重构，实现企业从管理层的思维、组织架构到数据能力的转型，使企业具有更强的创新能力，更加敏捷，最终提升企业的核心竞争力。而对于数字化原生企业来说，数字化的基因与生俱来，数据更是企业的“命脉”，企业通过释放数据的潜力，挖掘数据的价值，从而提升企业的核心价值。因此，无论是传统企业还是数字原生企业，数据对于企业的意义如同生命，而大数据基础设施必将发挥其巨大的能量，成为企业数字化转型的基础。

企业面临三大数据挑战

5G、IoT和AI等智能新技术的发展驱动IT平台演进到第四平台阶段。利用这些新技术，企业要实现从商业智能、数据智能到行业智能的蜕变，就要充分利用生产数据、用户数据、终端数据、传感数据、第三方数据，以及历史数据、监控管理数据，实现全业务智能化。通过有效利用大数据分析，提高服务价值，优化用户体验。在这一过程中，各行业需要面对数据量的爆发性增长、各种数据类型的出现，以及对数据从以往的仅仅是采集和存储，到现在从数据中得到业务价值等数据挑战，打造数字化的数据能力，最大化数据价值，释放数据潜力，从而提升其创新能力和业务敏捷性。

企业在打造数据能力的过程中面临三大挑战：

（1）数据巨量化：在第四平台下，AI、5G、IoT、AR/VR等新技术的快速发展，以及数字化转型日益深入，数据量呈现爆炸式增长。据分析机构预测，到2020年，全球数据总量将达到44ZB，仅IoT所产生的数据量就将达到4.4ZB。如此海量数据的采集、计算、存储、传输及数据分析，每一步都将是巨大的挑战。

（2）数据多样化：新技术不仅带来数据量的激增，同时还带来数据的多样化。一是数据来源的多样化，例如来自不同终端设备的数据、生产数据、设备日志、办公数据、文件系统等；二是数据类型也呈多样化发展，不但有结构化数据、非结构化数据，还有日志数据。数据的多样性使数据的存储和大数据分析变得更加复杂，带来了新的挑战。

（3）数据服务化：在以数据为核心的第四平台下，数据成为重要的生产要素。数据不但需要存储和备份，更需要最大限度地利用数据，将数据从成本变成服务能力，才能释放数据潜能，创造业务价值。例如，如何利用设备日志数据，分析系统存在的隐患及故障预测，提高运维管理水平；如何充分利用闲置的备份数据进行应用研发和测试等。因此，将数据作为服务输出是数字时代面临的挑战。

大数据基础设施正是为了应对数据巨量化、多样化和服务化带来的挑战，通过为结构化数据、非结构化数据、日志数据汇聚原生数据的数据湖，提高各行业在数字化时代的数据能力，释放数据潜力，实现行业智能。

第四平台阶段的基础是大数据基础设施

伴随着5G、IoT、AI的兴起和全面普及，IT系统架构将从以云计算为基础的第三平台迈进以大数据基础设施为基础的第四平台。

相对于第三平台以云计算和移动社群为主要特征，第四平台则以AI、IoT和AR/VR和机器智能作为核心支撑技术。目前，大量的“独角兽”公司已经将第四平台技术作为业务增长的引擎。随着5G的商业化，更多的传统行业用户也将通过大数据基础设施实现行业的智能化。

第四平台的核心毋庸置疑是数据，而各行各业则可通过构建全新的大数据基础设施，有效应对数据巨量化、数据多样化和数据服务化带来的各种挑战，从海量繁杂的数据中得到业务价值，挖掘数据潜力，实现向行业智能的升级。

那么，作为第四平台的基础，大数据基础设施应该具备什么样的核心能力？在这一点上，爱数认为，首先，大数据基础设施要具有汇聚原生数据的数据湖的能力；其次，要具备汇聚及处理结果数据、过程数据和内容数据的能力；第三，要能利用人工智能的分析技术，挖掘数据，形成洞察力。爱数认为，大数据平台与大数据基础设施相比，在上述三点上有明显不同。例如，大数据平台不是以原生格式存储，也不完全支持结构化、非结构化、日志数据这三种类型。这也正是大数据基础设施与当前的大数据平台的主要区别。因此，爱数全新的大数据基础设施可以为客户在行业数字化转型中提供丰富的数据服务。

爱数大数据基础设施赋能行业数字化

日前，爱数发布了“大数据基础设施”战略规划，并升级了合作伙伴生态战略，以三大数据服务平台、融合数据服务解决方案和人工智能技术，与合作伙伴共同赋能行业数字化。

爱数大数据基础设施将承载实现“数据即服务”的使命，在爱数的战略规划当中有以下三个阶段：

（1）当前以专有数据云为核心的商业模式：爱数打造的四种专有数据云，能够为客户提供智能数据服务，落地数据即服务的战略。

（2）2019~2021年的数据平台战略：原先爱数产品基于云原生的技术架构将全面升级为基于平台化的产品架构，形成灾备数据服务平台、非结构化数据平台和日志数据服务平台三大数据服务平台。这三大数据服务平台将结合人工智能技术，提供数据服务。

（3）2022~2024年的数据洞察力战略：结合数据湖技术和人工智能技术，进一步数据服务平台将升级为三大数据湖，实现多模式数据融合和洞察，打造大数据洞察力平台，建立完整的大数据基础设施，帮助客户实现行业智能。

同时，基于三大数据服务平台，爱数将合作伙伴体系升级为四大合作伙伴生态，包括基础设施生态、行业生态、应用生态及服务商生态，携手生态合作伙伴共同创新，帮助行业用户实现数字化转型。

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