華為全球產(chǎn)業(yè)展望（GIV）報告顯示，全球數據量將從2018年32.5ZB快速增長(cháng)到2025年的180ZB。但企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)產(chǎn)生的數據中只有不到2%被保存，而其中得到分析利用的不足10%。由此可以看出，在我們人人都提大數據的今天，數據的價(jià)值還遠遠沒(méi)有釋放。

　　為什么會(huì )產(chǎn)生這一狀態(tài)？原因有很多，例如從數據本身來(lái)說(shuō)，數據源日益增多，越來(lái)越多的數據孤島被立起，越來(lái)越難以進(jìn)行有效的數據治理；從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，Hadoop、Spark、MPP、NoSQL、kafka、機器學(xué)習、深度學(xué)習不斷發(fā)展，不同技術(shù)解決不同問(wèn)題，如何進(jìn)行異構融合是一個(gè)瓶頸。

　　總結看來(lái)，大數據運營(yíng)之難可以概括為三個(gè)方面。

　　數據接入難、分析難、消費難是實(shí)現數據價(jià)值的三大挑戰，多樣性的業(yè)務(wù)、多樣性的系統、多樣性的數據，導致數據在以往的數據平臺中無(wú)法被有效利用，無(wú)論是數據倉庫還是Hadoop大數據平臺，比較容易形成數據孤島和“數據沼澤”。

　　具體來(lái)說(shuō)，1個(gè)財經(jīng)數據往往涉及30+系統，1個(gè)開(kāi)發(fā)流程涉及400+系統，再加上數據接口協(xié)議不統一，所以也就導致數據接入難的問(wèn)題；數據存儲、大數據處理平臺組件眾多，使得數據分析鏈路變長(cháng)，多系統集成難度大，也就導致數據融合分析難；數據消費方面，以某企業(yè)IT系統舉例，數據源有130+萬(wàn)張表，數據平臺有14+萬(wàn)張表，而可消費的只有5000張表，要從130+萬(wàn)張表中尋找目標數據如大海撈針般需耗時(shí)30天左右，進(jìn)一步將目標數據加工成業(yè)務(wù)可使用數據也要耗時(shí)7天左右，找數難、取數難尤為嚴重。

　　怎么解決這些難題，華為給出的答案是：從數據接入、數據處理和數據使能三個(gè)層面，重定義數據基礎設施。

　　6月5日，華為發(fā)布智能數據解決方案FusionData，以多樣性算力為依托，其包括了數據接入、數據存儲、數據處理、數據使能等關(guān)鍵部件，從而打通全域數據連接、建立統一的數據平臺、提升實(shí)時(shí)數據服務(wù)能力。

　　FusionData支持智能的數據全生命周期管理，華為希望引領(lǐng)多樣性數據連接，重定義存儲架構，重定義數據處理平臺，引領(lǐng)數據使能。如何重定義數據基礎設施，釋放數據價(jià)值？FusionData有三個(gè)關(guān)鍵“角色”支撐。

　　應對數據接入難題，智能數據連接部件ROMA支持1100多種應用和異構數據源接入，通過(guò)開(kāi)放式數據接入框架可靈活接入第三方數據源。并且其支持分布式消息和API的路由統一配置管理，以及數據多通道傳輸，從而讓數據自由流動(dòng)起來(lái)。

　　華為上個(gè)月剛剛發(fā)布的分布式數據庫GaussDB是FusionData智能數據處理部件的核心組成。GaussDB是一個(gè)企業(yè)級AI-Native分布式數據庫，它將AI能力植入到數據庫內核的架構和算法中，可以提供更高性能、更高可用、更多算力支持的分布式數據庫。

　　在實(shí)現對多樣數據源的“羅馬”式數據接入基礎之上，FusionData智能數據處理部件解決數據融合分析難題。其中還包括智能分布式存儲FusionStorage 8.0，以及大數據平臺FusionInsight等，通過(guò)多類(lèi)型數據融合存儲、融合分析引擎等技術(shù)實(shí)現從單一處理到智能融合處理，加速實(shí)現數據價(jià)值。

　　其對下承接智能數據處理能力，對上使能數據的行業(yè)應用。智能數據使能部件DAYU通過(guò)智能元數據感知和OneQuery Turbo技術(shù)構建數據處理與業(yè)務(wù)創(chuàng )新的橋梁。一方面，自動(dòng)感知和采集多個(gè)系統的元數據，并進(jìn)行智能化分級分類(lèi)，支撐數據尋找秒級響應；另一方面，提供統一的數據訪(fǎng)問(wèn)接口，使得數據獲取速度提升10倍以上。

　　由此可以看出，FusionData解決了各方數據的匯聚統一接入問(wèn)題，并提供了采-存-算-管-用全生命周期管理能力，讓數據存得下、流得動(dòng)、算得快、用得好，從而真正將數據資源轉變?yōu)閿祿�資產(chǎn)。

　　通過(guò)將存儲與計算分離，存儲結構化、非結構化和半結構化數據，并通過(guò)統一視圖提供開(kāi)放訪(fǎng)問(wèn)，FusionData儼然成為一個(gè)“數據湖”。

　　事實(shí)上，華為構建智能數據解決方案的目的就是為用戶(hù)打造數據湖（DATA LAKE）能力。這一概念最早由Pentaho的CTO James Dixon 提出：“如果數據集市是一個(gè)商店的瓶裝水，數據被過(guò)濾包裝結構化以供使用——數據湖則是在更自然狀態(tài)下的大量的水。數據湖中的數據來(lái)源于不同地方，用戶(hù)可以進(jìn)入數據湖中按需提取所需要的數據”。

　　也就是說(shuō)，所有的數據本質(zhì)上為上層應用調用，數據形成湖。數據湖不遷移，不隨硬件而動(dòng)，通過(guò)數據使能，甚至讓上層應用對下面數據無(wú)感知，最終“悄無(wú)聲息”釋放數據價(jià)值。

　　一家企業(yè)一個(gè)數據湖，一座城市一個(gè)數據湖，數據助推的行業(yè)智能化由此而來(lái)。

　　“數據成為新生產(chǎn)資料，智能成為新生產(chǎn)力”。這是華為的判斷，也是業(yè)內的共識，這背后代表著(zhù)新的數字經(jīng)濟時(shí)代。“數據+智能”改變各行各業(yè)，并創(chuàng )造新的產(chǎn)業(yè)價(jià)值和社會(huì )價(jià)值。

　　華為更希望構建開(kāi)放、合作、共贏(yíng)的生態(tài)環(huán)境，這也是重定義數據基礎設施過(guò)程中必走的一步。通過(guò)聯(lián)合客戶(hù)和合作伙伴，從行業(yè)應用、平臺工具、標準組織和社區三個(gè)層面完善產(chǎn)業(yè)生態(tài)，這其中已經(jīng)有眾多的用戶(hù)和產(chǎn)業(yè)伙伴加入進(jìn)來(lái)。也只有如此，才能更快呈現“智能”這一新生產(chǎn)力的力量。