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数据基础设施白皮书（2019）总结

核心内容

数据正在成为数字经济发展中的关键生产资料，其重要性不亚于农业时代的土地和工业时代的资本。随着云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的广泛应用，数据量呈爆发式增长，数据的采集、存储、计算、管理与应用成为支撑数字经济发展的基础能力。

主要观点

• 数字经济的快速发展：中国数字经济规模持续增长，从2008年的15.22%提升至2018年的34.8%，成为经济增长的重要引擎。
• 数据应用的重要性：数据的有效应用推动金融风控、政府治理、企业生产效率、警务智能化及可持续发展等领域的变革。
• 数据基础设施的必要性：面对“存不下、流不动、用不好”的数据应用难题，构建新型数据基础设施成为关键，以实现数据价值的最大化。

关键信息

1. 数据应用的三大挑战

• 存不下：企业数据量从PB级向EB级发展，传统存储系统扩展性不足，成本高昂，仅能保存不到2%的数据。
• 流不动：数据孤岛问题严重，存在“应用孤岛”、“管理孤岛”和“地理孤岛”，导致数据流动受限。
• 用不好：数据缺失、难以找到、责任不清等问题阻碍了数据价值的释放，影响了业务决策与执行效率。

2. 数据基础设施的定义与构成

数据基础设施涵盖数据接入、存储、计算、管理、使能五个领域，提供“采-存-算-管-用”的全生命周期支撑能力。其由基础设施层和数据管理层组成，前者包括存储、计算、网络等硬件设施，后者包括操作系统、数据库系统和大数据系统。

3. 数据基础设施的五大特征

• 融合：包括横向融合（数据全生命周期存储）和纵向融合（数据处理与存储的垂直优化）。
• 协同：支持跨数据源、跨域、云边协同分析，提升查询效率与资源利用率。
• 智能：贯穿数据基础设施各个环节，包括智能芯片、智能软件框架和智能数据治理。
• 安全：构建平台安全、数据安全和隐私合规的全方位防护体系，保障数据不丢失、不泄露、不被篡改。
• 开放：推动构建包容开放的技术与产业生态，实现数据资源的共享与价值最大化。

4. 技术发展趋势

• 异构算力融合：支持GPU、FPGA、ARM等多样性算力，以满足不同数据类型的需求。
• 存算融合：将数据处理直接在存储控制器中进行，减少数据传输，提升计算效率。
• 数据库存储融合：实现计算与存储资源的弹性扩展，提升资源利用率。
• 协议融合：支持多种协议，实现数据逻辑上的集中管理，提升数据接入灵活性。
• 格式融合：提供统一的工业界标准接口，支持多种存储服务，打破应用孤岛。

展望与建议

随着企业向数据驱动型企业转型，数据基础设施的稳定性和先进性将深刻影响数字化转型的成效。未来，构建开放的产业生态，推动技术与产业协同，将成为数据基础设施发展的关键。同时，需持续优化数据存储、计算与管理能力，以应对数据量持续增长带来的挑战。

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