艾瑞咨询：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

云原生数据湖是一种面向大数据场景的创新解决方案，具备数据多源异构、统一存储管理、多范式计算、schema后置等特性。它以云原生方式部署，具备统一数据资产、低成本使用资源、高性能计算体验以及敏捷创新赋能等核心价值。

主要观点

1. 数据湖的演进：早期数据湖主要作为原始数据的存储系统，如今已演进为统一存储、管理及计算分析的大数据综合解决方案。
2. 云原生是未来趋势：云原生数据湖通过云的池化、弹性、成本优势，成为企业大数据架构的必然选择。
3. 市场现状：2020年中国云原生数据湖市场规模达124.8亿元，预计未来三年将以39.7%的复合增长率快速增长。
4. 竞争格局：目前市场集中度高，头部云厂商占据82.4%的市场份额，独立厂商较少，主要集中在生态支持和组件层面。
5. 行业应用：云原生数据湖主要应用于泛互联网行业及传统行业的互联网场景，未来将向更多具有大数据和高价值属性的行业拓展。
6. 选型建议：企业在选择云原生数据湖时，应综合考虑厂商的技术能力、生态支持及未来发展路径。
7. 趋势展望：云原生数据湖将成为企业数字化转型的重要生产力工具，市场即将迎来爆发期。

关键信息

云原生数据湖核心价值

• 数据资产：集中存储、统一管理，建立高质量数据资产。
• 低成本：通过对象存储、计算存储分离、Serverless等技术实现低成本使用存储和计算资源。
• 高性能：借助云的高可用、弹性、敏捷特性，实现大数据分析的高性能体验。
• 敏捷创新：通过统一对象存储、多引擎兼容、数据智能管理，释放企业IT生产力，赋能业务创新。

市场规模与增长

• 2020年中国云原生数据湖市场规模为124.8亿元。
• 预计未来三年将以39.7%的复合增长率快速扩张。

竞争格局

• 云厂商占据主导地位，独立厂商在生态建设、多云管理等方面具有优势。
• 云厂商在技术成熟度、资源支持和解决方案完整性方面更具竞争力。

行业应用与最佳实践

• 泛互联网行业：如广告、社交、游戏等，数据量大、非结构化数据多、迭代速度快。
• 传统行业：如政务、金融、工业、医疗、汽车等，通过云原生数据湖实现数据治理、分析和AI探索。
• 典型企业案例：
  • 数禾科技：通过云原生数据湖提升数据处理能力，优化成本。
  • 流利说：利用EMR+OSS架构，提升计算效率与平台稳定性。
  • 汇量科技：实现非结构化数据处理、流批一体化。
  • 百草味：构建统一数据湖，提升多场景数据分析能力。
  • Soul：优化存储成本，提升平台稳定性。
  • 小鹏汽车：实现自动驾驶数据的高效存储与处理。

痛点改进

• 数据治理与全链路能力：数据湖治理能力仍需加强，需提供智能化、一站式解决方案。
• 行业认知与人才培养：企业对数据湖的认知不足，需加强市场推广与人才储备。
• 安全监管：数据湖面临安全与访问控制挑战，需加强权限管理与数据保护。

竞争要素

1. 技术：统一可靠存储、多元弹性计算、一站式智能管理。
2. 解决方案：多场景挖掘、行业贴身服务。
3. 应用：自研深耕、生态补充。

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、敏捷性与创新性。
• 具体选型：关注厂商的服务半径、生态支持及未来能力。

总结

云原生数据湖正在成为企业数字化转型的重要基础设施，其核心价值体现在统一数据资产、低成本使用、高性能计算和敏捷创新。随着数据量的爆发式增长，云原生数据湖在多个行业展现出巨大潜力。然而，其在数据治理、全链路能力、行业认知和安全监管等方面仍需持续优化。未来，云原生数据湖厂商需与生态伙伴协作，共同推动行业应用的深化和拓展，实现生态共赢。