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如何使用数据?华为云“智能数据湖”解决方案

以人工智能为代表的创新ICT技术的兴起和应用正在加速各个行业的数字化转型和升级,进入智能时代:交通+智能,最了解你的道路;医疗+智力,最了解你的痛苦;制造+智能,最好地了解你需要什么……

虽然数据值具有很大的潜力,但保留了公司生产活动产生的数据的不到2%,不到10%的数据被分析和利用,并且数据的价值远未被释放。 7月2日,“成都·选择非常规华为云城峰会”,华为云EI智能数据服务领域总经理丁向明分析了实现数据价值的挑战,并将华为云计算为“智能数据湖”。 “解决方案。”

如何使用数据?华为云“智能数据湖”解决方案 科学快报 第1张

丁向明说:“人类已进入数字经济时代,数据已成为数字经济的重要原料。云计算和人工智能就像炼油厂一样。数据挖掘,传输和”智能融化“数据被”净化“为了获得商业和社会价值,然后从源头产生更多的数据需求,这个周期将是智能世界的基本操作规律。但是如何使用数据是一个需要探索的话题。“

数据价值实现面临三大挑战

根据华为全球行业展望(GIV)报告,到2025年,全球企业应用云率将达到85%,AI利用率将达到86%,数据利用率将提高到80%,全球年度数据增长将快速。在2025年增长到180ZB,全球数字经济将达到23万亿美元。

数据成为新的生产材料,智能成为新的生产力。为了充分利用数据经济的价值,企业需要构建领先的数据基础架构,以开放整个数据供应流程,实现数据和业务连接,并提高业务灵活性。

数据处理通常包括“生命存储 – 计算管使用”全生命周期管理功能,允许数据存储,流式传输,快速计算,并用于帮助客户将数据资源转换为数据资产。虽然各行各业都已经认识到隐藏在数据中的巨大价值,但在实施过程中,它面临着多重挑战:

挑战1:数据准备难需要24小时收集数据,花3小时转换数据用于ETL存储,花1小时准备培训数据,最后只花半小时的培训+推理来获得所需的决定数据…/P>

挑战2:数据融合分析难,传统的烟囱式企业ICT建设难以打开数据:技术堆栈,接口不统一,开发周期长;数据类型,结构化/半结构化/非结构化;数据分析链接长,多系统集成很困难。

挑战3:数据消费难,一个数据源为130 + 10,000张的企业IT系统,需要从海量计中找到目标数据,这需要大约30天,就像大海捞针一样;然后将目标数据处理成业务可用数据,烟囱更多有许多步骤,复杂而复杂,需要7天。很难找到并计算。

华为云智能数据湖,以融合架构实现数据融合分析

如何使用数据?华为云“智能数据湖”解决方案 科学快报 第2张

华为的“智能数据湖”解决方案——针对数据采集,存储,计算和分析的数据生命周期,为服务的多样性,多样化的系统和多样化的数据带来了数据价值实现的挑战。一站式可视化数据管理功能包括数据集成,数据开发,数据建模,数据治理和数据开放,可帮助企业快速构建自己的数据中心并加速数据价值发现。

华为云“智能数据湖”解决方案消除了客户使用数据的麻烦,增强了实时数据服务功能,并通过数据统一存储,数据融合分析(DLI)和数据操作支持等关键功能实现了行业数字化(DAYU) )。

应对一数据融合架构,大大缩短了数据准备时间:

1.数据等待1天。现在数据实时输入湖中,并根据原始数据实时直接分析;

2,以前的数据计算需要4个小时,现在解耦,弹性扩展,资源3倍,半小时完成计算。

3,过去的T + 1分析,现在采用增量分析,一小批连续分析。

应对二数据融合分析,开放数据,减少数据移动:

1,CarbonData应统一存储多种类型的数据格式,使用大数据和AI实现相同的数据。

2. Data Lake Insight通过联合计算支持多种数据类型的跨源分析。

应对三以数据目录为中心的一站式数据操作,更容易消耗数据

1.根据数据目录快速找到最合适的数据源。

2,一站式数据操作,其中源是目的地,数据血液一目了然。

3,拖放式开发,E2E数据链调度监控,行业模型运营商使治理更加高效。

如何使用数据?华为云“智能数据湖”解决方案 科学快报 第3张

此外,通过加强硬件和软件的结合,华为云智能数据湖具有极高的性价比:

1.大数据和数据仓库服务完全支持公司芯片自主开发的基础设施,在相同条件下性能提升20%,成本降低30%;

2,华为云计算大数据+ OBS垂直优化,SparkSQL性能是同一配置下客户自建集群的两倍以上。

截至目前,华为云智能数据湖解决方案和服务已广泛应用于金融,医药,物流,互联网,汽车,政府和大型企业。面向未来,华为云将与合作伙伴和客户共同创新,利用智能数据湖解决方案帮助企业构建领先的数据基础架构平台,使企业用户能够更轻松快捷地使用数据,掘金数字经济。