迈向智能时代，企业如何在大数据中挖掘价值？

数据只是“大”并没有多大意义，关键是如何挖掘数据价值。

数字世界的洪流滚滚向前，数据、算法与个人生活、社会治理、经济结构交相辉映的智能时代呼之欲出。在互联网快速普及、物联网加速渗透的背景下，PC、手机、传感设备等全面兴起，推动全球数据呈现倍数增长、海量集聚的特点，为大数据产业发展奠定了庞大的数据基础。

不管是浩瀚永恒的引力波，还是复杂细微的DNA，今天我们已经能将各种宏大或微小的事物转化为数据记录，数字孪生成为智能时代再正常不过的日常场景。华为全球产业展望(GIV)报告显示，全球数据量将从2018年32.5ZB快速增长到2025年的180ZB。对于企业，AI算力需求每三个月增长一倍，AI应用率到2025年将达80%。大数据，成为企业发力的突破口。

从“3V”到“4V”，

　　让大数据从“包袱”变成“翅膀”

商业的发展天生依赖数据来作出决策。但数据只是“大”并没有多大意义，关键是如何挖掘数据价值，将大数据的3V特征，即“大量化（Volume）”、“多样化（Variety）”、“快速化（Velocity）”增加到4个V，挖掘出Value（价值）。然而，面对浩如烟海的数据，企业在实现数据价值时仍面临着三大挑战：数据入库难、数据融合分析难、数据消费难。要想将大数据从“包袱”变为“翅膀”，还必须跨过这三道鸿沟。

通常情况下，企业的数据可以分为3种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中，85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。传统的商业系统中用以分析的数据，大都是企业自身信息系统中产生的运营数据，这些数据大都是标准化、结构化的。对于企业来说，至少有90%的数据并未录入系统。即使是针对已经录入系统的数据，面临内部烟囱式建设的业务系统，如何融合分析也是一个难题，更遑论进一步将数据用于企业智能决策和智能分析。

庆幸的是，云计算、人工智能等新技术的出现为大数据产业发展提供了技术支撑。如果说，数据是掀起新一轮价值突破的“黑金石油”，那么云和AI则是“ 炼油厂” —— 对数据开掘、传输并将其“智能熔炼”，随之回到需求源头进行数据“提纯”再利用。云计算按用量付费、可扩展的存储计算能力、便捷易部署等特点，大大降低了企业应用大数据的难度与成本。人工智能通过神经网络等领先算法，自动处理、分析大规模数据，从而获得预测性的洞察，从而指导或直接替代人工决策。

　　“智能熔炼”，

　　帮助企业大数据从量到质实现飞跃

正如《大数据时代》所言，大数据开启了一场重大的时代转型，就像望远镜让我们感受到宇宙，显微镜让我们能够观测微生物，大数据收集、分析海量数据帮助我们更好地理解世界，是众多新发明和新服务的源泉。

从大数据产业链来看，主要涵盖数据来源、数据管理与分析、数据应用。数据管理负责数据的集成、存储、安全等环节，其中，数据存储是产业链的支撑，参与者以传统数据库企业为主。产业链最核心的当属数据分析与挖掘，其能力直接决定着大数据应用的推广程度和范围。但是现有的软件和工具主要适用于以结构化数据为主的传统数据，要想及时捕捉、存储、聚合和管理包含非结构化数据在内的大数据，以及对大数据进行深度分析和挖掘，企业越来越需要智能化的数据解决方案。

在当前时点，企业如何找到这样的智能数据解决方案？

6月5日，华为将在北京发布智能数据解决方案，这是继5月15日华为发布业界首款AI-Native数据库GaussDB和业界性能第一的分布式存储FusionStorage之后，面向数据产业又一重大动作。据悉，该智能数据解决方案根据企业需求从多方面进行智能升级，帮助企业数据全生命周期管理从“量”到“质”的转变，让数据成为新生产资料，智能成为新生产力。