20220413-艾瑞股份-中国云原生数据湖应用洞察白皮书_51页_2mb

中国云原生数据湖应用洞察白皮书总结

核心内容概述

本白皮书全面分析了中国云原生数据湖的发展现状、竞争格局、行业应用、选型建议及未来趋势。云原生数据湖作为大数据场景下的创新解决方案，具有统一存储、多范式计算、schema后置等特性，其核心价值体现在统一数据资产、低成本使用资源、高性能计算体验以及敏捷创新支持。

主要观点与关键信息

1. 概念界定

• 数据湖：一种能够统一存储结构化、半结构化、非结构化及二进制数据的大数据解决方案，具备高灵活性、低成本和高性能。
• 云原生：数据湖未来部署的必然形态，具备池化、弹性、成本和敏捷等优势，与云计算天然契合。

2. 市场现状

• 市场规模：2020年中国云原生数据湖市场规模（含生态）达124.8亿元，预计未来三年以39.7%的复合增长率快速发展。
• 竞争格局：市场集中度高，云厂商占据82.4%的份额，独立厂商较少，生态建设是未来发展方向。

3. 行业应用

• 应用现状：主要应用于泛互联网行业（40.7%）及传统行业的互联网场景（如政务、金融、工业、医疗、汽车等）。
• 未来渗透：有望向更多具有大数据和高价值属性的行业拓展，如政府、工业、金融科技等。

4. 核心价值

• 数据资产：集中存储、统一管理，帮助企业沉淀数据资产，实现数据价值反哺业务。
• 低成本：通过对象存储、计算存储分离和Serverless模式，降低存储与计算成本。
• 高性能：云环境带来的高可用、弹性、敏捷等特性，结合多范式计算与流批融合，提升大数据分析效率。
• 敏捷创新：通过统一对象存储、多引擎兼容和数据智能管理，赋能企业快速创新与业务发展。

5. 痛点与改进

• 数据治理：需要加强数据治理能力与全链路管理能力。
• 行业认知：市场对数据湖的认知仍需进一步提升，人才培养和行业推广是重点。
• 安全监管：随着数据敏感度提升，企业对数据湖的安全性和访问控制要求日益严格。

6. 竞争要素

• 技术：统一可靠存储、多元弹性计算、一站式智能管理。
• 解决方案：支持多场景挖掘与行业贴身服务，如实时分析、机器学习、大数据治理等。
• 应用：通过自研深耕和生态建设，提升服务半径与客户体验。

7. 典型企业与案例

• 阿里云：提供云原生数据湖解决方案，涵盖存储、计算、管理等核心技术，已形成三代架构演进，支持多种行业应用。
• Databricks：推出Lakehouse平台，实现湖仓一体，统一数据、分析和AI工作，提升效率和灵活性。
• 数禾科技：通过云原生数据湖优化计算与存储，降低成本并提升数据处理能力。
• 流利说：采用EMR+OSS架构，实现统一元数据管理与实时分析，提高运营效率。
• 汇量科技：利用云原生数据湖实现流批一体化，提升数据处理能力。
• 小鹏汽车：借助阿里云闪电立方与EMR实现自动驾驶数据高效处理与训练。

8. 选型建议

• 战略规划：建立统一的数据底座，支持企业向数据驱动转型。
• 执行路线：重视DT能力的开放性、敏捷性和创新性，采用云原生和开源技术。
• 具体选型：选择服务半径广、发展路径契合的厂商，关注其生态能力与未来技术演进方向。

结构清晰总结

一、概念界定

• 数据湖：多源异构数据统一存储与计算，支持schema后置。
• 云原生：数据湖未来部署的必然形态，具备统一资产、低成本、高性能和敏捷创新等核心价值。

二、市场现状

• 市场规模：2020年达124.8亿元，未来三年预计以39.7%的复合增长率增长。
• 竞争格局：云厂商占据主导地位，独立厂商较少，生态建设成为重要发展方向。

三、行业应用

• 应用领域：泛互联网行业（电商、广告、社交等）、传统行业（政务、金融、工业、医疗等）。
• 未来渗透：向政府、工业、金融科技等高价值行业拓展。

四、核心价值

• 统一数据资产：集中存储、统一管理，支持数据价值反哺业务。
• 低成本：对象存储、计算存储分离、Serverless模式，降低存储与计算成本。
• 高性能：云环境带来的高可用、弹性、敏捷，结合多范式计算与流批融合，提升分析效率。
• 敏捷创新：通过统一存储与多引擎兼容，释放IT部门生产力，支持业务快速创新。

五、行业痛点与改进

• 痛点：数据治理不足、安全隐私要求高、缺乏专业人才。
• 改进：通过生态建设、技术优化与人才培育，解决数据孤岛与资源浪费问题。

六、竞争要素

• 技术：统一存储、多元计算、一站式管理。
• 解决方案：支持多场景与行业定制化，如实时分析、机器学习、大数据治理。
• 应用：通过自研与生态合作，提升服务半径与客户体验。

七、典型案例

• 阿里云：提供云原生数据湖解决方案，支持多行业应用。
• Databricks：推出Lakehouse平台，实现湖仓一体，提升数据处理效率。
• 数禾科技：通过云原生数据湖优化成本，提升数据处理能力。
• 流利说：采用EMR+OSS架构，实现统一元数据管理与实时分析。
• 汇量科技：利用云原生数据湖实现流批一体化，提升数据处理能力。
• 小鹏汽车：借助阿里云闪电立方与EMR实现自动驾驶数据高效处理与训练。

八、选型建议

• 战略规划：建立统一数据底座，支持数据驱动转型。
• 执行路线：拥抱云原生与开源，抽象、分层与服务化IT能力。
• 具体选型：关注厂商生态能力、未来技术路线与服务半径，选择更契合企业发展的服务商。

未来趋势

• 市场爆发：随着云原生与大数据的融合，云原生数据湖将成为新一代生产力工具，市场即将迎来爆发期。
• 生态共赢：厂商需与开发者、ISV和SI共同探索，完善解决方案。
• 技术演进：云原生数据湖将继续在Serverless化、智能化、实时化、平台化和生态化方向发展。

总结

云原生数据湖作为企业数字化转型的重要支撑，正逐步成为大数据处理的核心工具。其未来的发展依赖于技术的持续创新、生态的不断完善以及企业对数据治理与安全的重视。随着市场对数据价值的不断挖掘，云原生数据湖将在更多行业实现广泛应用，推动企业向数据驱动转型。