20220713-艾瑞股份-中国数智融合发展洞察_31页_1mb

中国数智融合发展洞察总结

核心内容

中国数智融合发展正面临VUCA时代的挑战，企业需要更加敏捷、准确的决策支持。数智融合的关键在于统一数据管理、提升数据处理效率、降低数据治理成本、打破数据孤岛以及实现业务与技术的深度融合。

主要观点

• 数据量与非结构化数据增长：全球数据量年增长率超过59%，其中80%为非结构化和半结构化数据，中国增长更为迅速。统一管理和查询成为新的挑战。
• 传统架构的局限性：数仓或湖仓分离架构存在数据孤岛、数据流转成本高、时效差等问题，无法满足企业敏捷决策的需求。
• Serverless架构优势：通过存储-缓存-计算三层分离，实现数据量、成本、效率的最优解，提升数据处理的灵活性与效率。
• 开源与商业化平台的选择：虽然开源为数智生态做出贡献，但多数企业更倾向于使用性能稳定、无需运维、数智融合、端到端自动化的商业化平台，以提高ROI。
• 数据治理的重要性：AI应用对数据质量、类型、实时性等有更高要求，企业需进行二次数据治理，确保数据可用性。
• 低零代码与AI结合：通过低/零代码工具和AI技术，实现数据处理流程的自动化与智能化，降低开发与运维门槛。
• IT服务业的数智化转型：数智融合技术助力IT服务商优化性能、降低成本、提升运维效率，支持企业业务创新。
• 行业应用案例：在网约车、社交网络等领域，数智融合平台有效应对了数据量大、多源异构、业务敏捷等挑战。

关键信息

数据量与非结构化数据占比上升

• 全球数据量年增长率超过59%，80%为非结构化和半结构化数据。
• 中国数据增长速度快于全球，数据湖成为主流。

企业数智融合的痛点

1. 数据量-成本-效率难以兼得：传统架构存在性能瓶颈，数据存储与计算成本高。
2. 仓-湖-AI数据形成新孤岛：多源异构数据难以统一管理，数据治理复杂。
3. 开发运维成本高：企业自行搭建数智平台需大量人力与时间，存在技术更新与安全风险。
4. 数据准备工作复杂低效：数据治理任务繁重，影响业务聚焦与创新。

应对策略

1. Serverless架构：实现存储、缓存、计算三层分离，支持弹性伸缩与统一管理。
2. 统一元数据管理：打破数据孤岛，实现数据在不同引擎间的自由流动。
3. DataOps与MLOps融合：提升数据开发与AI开发协同效率，降低技术门槛。
4. 端到端自动化与智能化：结合低零代码与AI技术，实现数据治理、模型训练、应用开发的自动化与智能化。

典型实践案例

华为云DataArts+ModelArts

• 实现统一元数据管理，打破数据孤岛。
• 提供存储-缓存-计算三层分离架构，兼顾性能与成本。
• 通过低零代码和AI反哺数据，提升开发效率与模型质量。
• 支持DataOps与MLOps深度融合，实现敏捷开发与智能化运维。

梦饷集团

• 面临云迁移难、数据治理差、开发周期长等问题。
• 通过华为云数智融合产品实现高效、稳定、可靠的云迁移。
• 支持秒级弹性扩缩容，降低存储与计算成本。
• 提升运维效率，实现业务智能与安全可信。

T3出行

• 面临传统数仓难以处理长尾支付、AI架构无法支撑行车安全等问题。
• 采用华为云智能数据湖MRS，实现湖仓一体架构。
• 支持多源数据融合与统一管理，提升数据处理效率。
• 实现业务系统持续平稳运行，保障用户数据安全。

脉脉

• 面临存储资源紧张、算力弹性不足、运维负担大等挑战。
• 通过华为云数智融合平台，实现运维简化、组件升级与成本优化。
• 提升数据处理能力，支持业务敏捷响应与智能决策。

艾瑞咨询解决方案

• 行业咨询：提供市场进入机会扫描、可行性分析、竞争策略制定等服务。
• 投资研究：涵盖IPO行业顾问、募投报告、商业尽职调查、投后战略咨询等。
• 数字化解决方案：助力企业实现数据驱动的商业决策，提升运营效率与竞争力。

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