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媒体报道丨数据即服务? 这家企业正让梦想照进现实

2018-06-20




今天,在数字化转型的巨浪驱动下,不同行业用户开始逐渐审视原有大数据战略的合理化问题。这一过程中,调查显示有的企业已投资巨大的资源构建全新的数据战略。遗憾的是,这种大投入背后并未取得预期的效果。直至“数据即服务”概念的出现以及逐渐的落地,让更多的行业客户在数据战略的预定中重新寻找到一丝曙光。那么大数据的战略价值如何落地?如何真正让数据成为数字化转型中至关重要的一环?对此,爱数总裁贺鸿富在日前举办的爱数 AnyDATA 2018活动上如此表示:大数据落地需要从实时的使用、利用、应用数据开始。

 

既然需要从使用、利用、应用数据开始,这一过程中到底存在哪些阵痛?到底何为大数据战略落地的真正良方呢?

 

这是最坏的时代 也是最好的时代

 

有人说,当前是从IT到DT的新时代,无论企业端、个人端都积累了大量数据,这无疑对于基于数据的全新企业发展战略来说是最大的福音。因此,一定意义上是最好的时代。当然,也有人持相反的态度,即这是最坏的时代。因为虽然面对如洪流般汹涌的数据,但无法有效利用,同样也形成了不断增多的“数据垃圾”。

 

究其原因,我们不难发现,之所以称之为最坏的时代,正如爱数总裁贺鸿富所说,源于我们当下依旧无法对数据进行有效且合理的采集。同时鉴于数据服务诉求的高门槛,使得数据的质量难以得到有效保障。而对于最好时代的最明显解释就是当前对于数据的定义,即数据就是数字化时代的石油,是数字化的基础资源。数据俨然已成为改变世界的新动能。

 

B端用户如何踏上数据“快车道”?

 

在这个矛盾的时代,作为社会发展中最核心的组成,B端用户在数据发展大势下已成为数据拥有的最大群体,同时也在想方设法地借助数据去加速促进长远发展,在未来竞争中始终保持不败之地。


爱数总裁贺鸿富认为,要想真正踏上数据应用的快车道,只有不忘初心,方得始终。大数据的发展无法一蹴而就,每个人在面对大数据时都需要回归使用、利用、应用数据的初心, 让客户能够拥有即时、实时、随时的数据服务。而对于掌握大量数据的B端用户而言,数据服务也的确是加速组织长远发展的利器。另外,从整个数据发展的趋势来看,未来数据的增长上升态势依旧存在,必将带来更为爆炸式的数据增长,更好的使用、利用和应用数据,才能让更多B端用户在市场发展中真正地觅得市场先机,在竞争激烈的今天占据绝对的引领优势。

 

爱数的“数据即服务”会是最佳选择吗?

 

有了对于当前数据时代的清晰认知,又知晓如何去充分发挥数据魅力。那么6月8日在AnyDATA 2018活动上爱数提出的“数据即服务”的新愿景会是一个最佳选择吗?据悉,该愿景力求实现的是即时、实时、随时的数据服务。当然,这一切的实现并非只是口号层面的宣讲,而是真实从架构、技术以及解决方案等层面落到实处的全新数据战略。


立足架构层面,在本次AnyDATA 2018大会上,贺鸿富开创性地提出爱数实现数据全生命周期管理的创新的数据架构,汇聚结构化副本数据、非结构化数据、日志数据,为客户实施大数据战略做好基础架构,不需要客户再为数据架构做额外投资,以让客户能够拥有即时、实时、随时的数据服务,实现DT时代新愿景 —— 数据即服务。在此数据架构基础上,贺鸿富还提出将提供以数据服务为目标的四大解决方案:副本数据灾备及管理解决方案、现代数据中心高可用及保护解决方案、统一文档云数据服务解决方案和IT大数据分析解决方案。这其中,海量数据分析技术和副本数据管理技术是实现爱数数据架构的两大关键技术。据爱数方面表示,AnyRobot 技术架构具备高于市面上同类产品10倍以上的处理能力和5倍以上的处理效率的大数据处理引擎,基于微服务的多租户平台,能快速分析出数据关联的分析诊断引擎,让日志分析能为客户有效决策提供有力支持。

 

除去架构、技术以及解决方案层面,爱数还在业内首创基于专有云的数据云服务模式。专有数据云服务是爱数在公有云架构和服务的基础上,为政府委办局、教育、医疗、国企、企业集团等客户提供、支持量身打造、具有更高安全性、更低成本投入、更加便捷易用的新型云服务模式。例如,郴州数据云已成为爱数全新业务模式落地的典型实践。而在生态领域拓展方面,爱数也一直致力于数据生态建设,携手合作伙伴实现资源技术互补,共赢共生,强强联合,从而为更多客户提供更好的产品和更优质的服务。例如爱数与华为云、腾讯云等都已建立了长期的战略合作。

 

综上不难看出,爱数无论在基础架构层面、核心技术以及解决方案层面、生态建设层面均已全方位发展,这无疑对于“数据即服务”愿景的实现提供了最为有效的支撑,同时也加速了大数据战略的切实落地,为这个复杂的数据时代打造了诸多落地的可能性。因此,爱数提出的“数据即服务”的新愿景会是一个最佳选择吗?或许大家心里均已明了。


(文/财经网科技新闻中心主编 杨卫强)


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