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2022-6-29 18:39 上傳
2015年是阿里巴巴建中臺的元年，這一年，阿里“大中臺、小前臺”的戰略提出，無疑引領了一股企業組織變革與技術應用創新的史上潮流。 如今，七年過去，中臺不再是一個“新物種”。盡管如此，對于相對具象的數據中臺領域，很多企業的認知和應用仍限于BI、數倉、數據治理等環節，這在于市場供給側，多數大數據廠商很難拿出完整落地的數據中臺實施成果，企業建設和維護的門檻較高；與此同時，當下很多開源的大數據技術棧，無論在國內還是國際范圍內，仍有極大的發展空間，各家給出的交付方案也難以標準化。 圍繞一段企業數據的旅程，分為數據挖掘、存儲、管理，再到數據資產管理、知識管理等環節。結合鈦媒體的觀察，國內中臺廠商正朝著數據資產化和價值化的方向積極推進。如阿里巴巴數據中臺團隊目前對內主要構建的是全域數據資產的相關工作。 數字化時代，企業如何提升數據資產化，正成為繞不開的問題。 企業構建數字資產的初衷先看一則案例：某生物醫藥企業，遇到的問題是，在做內容營銷推廣時，使用的是國外某智能推薦系統，但該系統對中文內容標簽的識別和提取能力是比較弱的。為此，該藥企希望能夠將藥品相關信息以更精準的方式推廣到適用群體中。繼續使用該推薦系統，意味著要對數據標簽進行特定處理。 該藥企最終依靠第三方產品，搭建了一款非結構化數據中臺。基于該中臺，企業可以獲取來自業務系統、終端辦公軟件中非結構化數據的內容，并且利用元數據專用AI模型和來自醫學公眾號、醫學推廣等平臺的數據收集，動態更新元數據和內容標簽。在該過程中，元數據和內容標簽形成的內容畫像，通過推薦系統，與內容平臺上收集到的數據形成的用戶畫像進行匹配，最后將內容精確推送到各內容平臺上，形成一個營銷動態閉環。 結合該客戶實例，能夠看到，企業數字化推進過程中的一個關鍵落腳點，是如何解決數據孤島的問題，只有把數據連接起來，解決數據體系統一的問題，才能夠讓前端系統更加精準地獲取決策分析數據，從而提升業務創新的能力。 近期一項由調研機構Forrester公布的市場調研發現，以全域數據能力驅動企業轉型、數字創新以及打造新的商業模式已經成為大多數企業的共識。通過全域數據能力，阻止數據孤島的蔓延，對多樣化數據進行深度的價值挖掘，從而實現數據驅動運營、數據驅動決策、數據驅動創新，已成為企業破除低增長困境、重塑數據價值體系及架構的關鍵。 愛數總裁賀鴻富的觀察是，企業需要有非常彈性的適應業務變化的能力和敏捷的能力，業務以多云的方式進行部署已經成為這個過程中最普遍的基礎設施的特點。但這同時也帶來一個問題，它增加了數據管理的復雜性，在不同地域、不同的云與云之間形成了新的數據孤島，以及安全合規性等問題，也帶來了更多數據整合復雜性的技術難題。 這樣的難題事實上也給IT服務商帶來了巨大挑戰。 成立于2006年的愛數，最早為外界所熟知的是其企業云盤AnyShare和災備平臺AnyBackup，且曾入選Gartner魔力象限。2019年，愛數提出大數據基礎設施戰略，成為其發展的第二曲線。過去三年，愛數不斷強化在圍繞全域數據領域產品創新上的研發投入，可以總結為：一套架構、五大產品線、四大中臺方案。 為實現在技術上的架構統一，愛數構建了統一的“One架構”，在此基礎之上構建了一系列產品組件，分別是：混合云時代分級保護及數據服務平臺AnyBackup、面向海量非結構化數據的智能內容管理平臺AnyShare、基于機器數據的場景化運維平臺AnyRobot、基于領域知識網絡的認知智能框架AnyDATA Framework 2，和新發布的AnyFabric，以及四大中臺方案：非結構化數據中臺方案、數據災備中臺方案、知識中臺方案和智能運維中臺方案。 技術棧實現統一架構的優勢之一在于，能夠實現產品組件之間的天然高度耦合和深度集成，從而讓客戶獲得統一的最佳體驗。 例如，在此之前，愛數很早就開始進行云原生技術的相關實踐，并且最早在智能運維 AnyRobot產品實現了容器化的構建方式。如今，“不只是在 AnyRobot上，包括在所有的產品線，AnyDATA Framework1.0到2.0，知識管理AnyShare7.0，正在規劃中的AnyBackup8.0和數據資產管理AnyFabric1.0，都會基于云原生的技術架構進行實現。”愛數研發副總裁陳驍告訴鈦媒體。 ?此外，愛數今年還將對三款產品進行源代碼的開源，分別是：AnyDATA Framework、AnyRobot Eyes、AnyFabric，并且開放數字伙伴計劃2.0。 關于具體的開源動作和商業化落地方案，陳驍告訴鈦媒體：“AnyDATA Framework是一個認知智能框架，服務于數據科學家和應用開發者，以實現各行業領域的知識網絡。它本身開源的是框架，但基于框架構建出的解決方案、知識網絡，都是屬于商業化部分。同樣，AnyFabric也會開源，但基于AnyFabric構建的知識中臺方案，是可以進行商業化落地的。AnyRobot Eyes，數據采集分析部分是開源的，但在一些高級的場景化分析、后續的智能分析應用，也是需要收費的。” 多云時代下的數據機遇2020年3月30日，中共中央、國務院近期發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，這是中央發布的第一份關于要素市場化配置的文件，明確表示數據成為生產要素。 一位大數據創業企業負責人曾告訴鈦媒體APP，“伴隨相關政策法規的逐步健全，以及企業數字化過程的持續推進，政府、企業組織乃至個人，對自有數據的確權和資產屬性意識越來越高，數據資產的共享和交易需求也會迎來大規模落地。” 目前相關研究分析報告對數據資產管理市場前景給出了積極答案，與之相關的一些新技術要素如數據編織、元數據等開始不斷被提及。如Gartner在2022年就對數據編織（Data Fabric）進行了趨勢性預判。 至于誰有能力做這件事情，以及究竟實現的難度又有多大？單看國內大數據服務商近年來的角色定位，從過去的中臺，到如今全域大數據資產管理平臺的變遷，企業仍處于第一階段橫向產品閉環能力的塑造，且諸多扎根于金融、制造、政府、新零售等行業，將行業know-how融入到產品和方案中。 多云時代背景下，選擇大數據產業創新的這部分企業，機遇與挑戰并存。 （本文首發鈦媒體APP 作者 | 楊麗，編輯 | 蓋虹達）
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