走過企業智能化的界碑：FusionData如何讓數據從資源變資產？_風聞

數據無比珍貴，數據是石油。這一説辭或許在五年前給了我們極大的震懾力，但放到今天已經毫不新鮮。

數據無比珍貴，數據是石油，然後呢？發現一項事物的價值僅僅是開始，發揮一項事物的價值才是最終目的。據IDC統計，到2020年，全球數據總量將達到44ZB，中國數據量將達到8060EB，佔全球數據總量的18%。同樣，有着“大數據時代預言家”之稱的維克托·邁爾·舍恩伯格也曾説過：“世界上絕大多數大數據資源都被浪費了。”

在傳感器越來越廉價的今天，企業獲取數據並不是什麼難事，可從獲取到利用之間，正在產生巨大的斷層。數據在雲端和硬盤中不斷塵封甚至溢出，在低效的挖掘中被排入廢料管道，在高昂的應用成本中被擱置……

解決應用問題，讓數據不被浪費，現在成為了整個行業所面臨的問題。解決了數據應用問題，才能讓“石油”真正發揮作用，對於AI產生進一步的驅動。如此看來，數據問題如同AI時代的九連環——數據本身與企業智能化發展的多個環節都有關聯，乍看似九連環一般嚴絲合縫讓人無從下手，但解決這一問題，就意味着開啓了智慧之門。

從華為的智能數據解決方案FusionData之中，我們可以嘗試探討“巧解九連環”的方法。

九連環困境：企業數據是怎樣被浪費的？

首先我們可以看看，企業是如何陷入當前這種數據浪費的“九連環困境”。

從數據本身來説，數據類型的多樣性和數據體量的不斷增長正在為數據的存儲提出越來越高的要求。以一家不同類型的圖像、文本、表格、字節，結構化與非結構化的數據散落在不同平台之上，在缺乏高融合性的存儲平台時，大多數企業只能有選擇性地儲存數據，甚至會在存儲能力的限制下不斷刪除數據。

也就是説，在存儲這一最基本的步驟上，就有大量的數據被浪費。而在數據應用的傳輸過程中，分散在不同應用、不同存儲系統與不同網絡之間的數據需要被集中再分散，數據傳輸所耗費的時間和金錢成本，外加複雜的流程，也讓企業在數據的融合應用上受到阻礙。

數據從存儲到傳輸最終再到處理，可以被看做一個蓄水池中的水通過管道送入另一個水池中，本身蓄水池就容量小、分佈分散，管道還又細又窄滴滴滲水，最終流入水池就已經所剩無幾了。而這些碩果僅存的數據，流入處理平台後還常常會遇到諸多問題，例如很多企業不具備智能化數據處理能力，或是無法將多種類型的數據融合處理進行更深層的價值挖掘，以及計算硬件的支持力度等等。

可以説企業數據在從存儲到傳輸最終到應用的過程中，其價值一直在層層浪費，數據可以被浪費，但企業和用户行為卻不會再重來。如此來説，解決九連環困境已經成為了企業在智能化之路上的重要關卡。

四招拆連環：FusionData的智能數據新解法

市面上的數據服務企業，對於九連環的破解各有招數。像有些企業專注於數據存儲，有些企業將智能化能力引入數據傳輸之中。這種單一的、環節化的破解方式，如同在解九連環時盯着橫柄上的一兩隻圓環使勁，很難觸動到數據浪費的核心問題。

之所以華為智能數據解決方案FusionData能夠成為我們今天的討論對象，是因為這一方案給出了很多“新解法”。

最首要的，是計算本身的新解法。

FusionData基於鯤鵬芯片結構之上，對X86、ARM、GPU、NPU多種計算資源均有佈局，可以為不同數據源和不同傳輸需求提供相應的方案。這種多樣性的計算能力，奠定了FusionData有能力去支持數據的多源化和對計算效率的要求。

第二是數據連接的新解法。

相比以往單一的數據連接途徑，FusionData的智能數據連接部件ROMA支持多數據源接入、消息和API的統一管理。文件、文檔、網頁、圖片、社交網絡數據等等目前企業業務所涉及的大多數數據，都可以實現跨雲跨網絡的輸送。企業不再需要選擇多個數據服務方，在一個解決方案中就能滿足多樣性的數據連接需求。

加上FusionData對於1100多種應用和異構數據源接入支持，可以滿足企業自身業務不斷增減調整時，對於數據連接的靈活和拓展性需求。

最終配合智能通道選擇能力，可以根據不同類型數據去選擇傳輸方式，降低多源數據連接的應用成本。不僅僅是實現數據的多樣性連接，更重要的是以一種高性價比的方式去實現。

第三是數據智能處理的新解法。

在數據只能處理上，可以分為數據存儲和分析兩方面。在以往的數據處理架構中，數據的存儲和分析往往是一體化的，不同的計算需求混雜在同樣的計算框架之上，最終導致數據的應用和管理十分混亂。

FusionData的解決方案首先就將數據的存儲和計算分析區分開來，利用分佈式存儲FusionStorage和分佈式數據庫GaussDB打破原本的單一式數據儲存模式。在全新的數據儲存模式中，實現一份數據同時支持數據庫、大數據、AI等多種業務的分析需求，利用華為的原生分析、訓練等等AI能力對數據進行智能處理，高效的挖掘數據價值。

最後還有數據使能的新解法。

大部分時候，數據服務對於企業的幫助會停留在數據處理這一環為止，但FusionData的解決方案向上進行延伸，對企業的業務層面進行使能。

例如智能元數據感知技術，就是通過AI技術，自動感知和採集多個系統的元數據，對其進行智能化分級分類，生成全局統一的數據視圖，將數據尋找效率提升到秒級。以及提供統一的數據訪問接口OneQuery Turbo技術，實現多數據源、多類型數據的統一訪問，通過數據加工流程的簡化來提升數據獲取速度。

如此以來，通過對數據開發、治理能力的提升，來直接觸碰到企業CRM、金融、物聯網等等業務層面的效率問題。

從靜止到活化：企業智能化走過數據界碑

從這些變化中，我們不難發現華為FusionData所提供的解決方案最大的不同點。以往的數據解決方案，應對的是企業數據資源的累積。但華為智能數據解決方案FusionData所指向的，是通過“採-存-算-管-用”這樣的生命週期管理，實現企業數據資產的“活化”。

從資源累積到資產活化，也是企業在智能化發展中必須走過的路程，也是一塊標誌性的界碑。

在數據資源累積的過程中，企業就像沙灘上的拾貝者，不斷嘗試着對數據進行小規模的應用。像是通過CRM系統收集數據對於用户行為進行智能分析和預測，或是通過企業的ERP系統對實現內部的智能化管理。

但淺嘗的終點不會是輒止，隨着數據的不斷累積和對AI應用的深入，企業對智能化繼續探索，只會對數據的存儲、挖掘和分析能力提出更多要求。企業的業務會不斷拓展調整，需要對更多類型的數據進行採集和分析，會因為海量數據的負載需求而對傳輸效率有所要求，會希望數據的智能分析可以更直接的賦能和業務。

總而言之，企業對於數據的需求，正在從僅僅把數據當做一種靜止化的資源，轉變成讓數據成為一種不斷升值、具有撬動力量的活化資產。

尤其在不久的未來，當5G、AR、VR等等技術應用越來越廣泛時，企業所面對的數據量和數據格式，都要遠比今天更加複雜。傳統的孤立式數據管理形式，是遠遠不足以面對這樣的未來的。

在古時，能夠解開九連環意味着一個人的智慧能力，象徵着他能夠在未來成就怎樣一番事業。而今天華為智能數據解決方案FusionData的推出，同樣不僅僅是為當下的企業需求給出了一種解決方案，更多的是在探討，未來時態下企業究竟需要怎樣的能力才能滿足數據服務需求。

在華為給出的解決方案中，對於計算能力的多樣性支持、對於雲平台的連接管理能力以及無處不在的智能化技術，本質上體現着華為自身的技術累積。可見如今數據服務的門檻正在以肉眼可見的速度不斷提高，企業必須自身集成了綜合化的技術能力，才能夠滿足未來客户對於數據的活化資產需求。

數據顯示，截至目前華為智能數據解決方案FusionData已經應用於全球60多個國家及地區，服務於1500多個客户，擁有500多家商業合作伙伴，分佈於金融、運營商、政府、大企業等行業。

可見未來並非如山崩海嘯一般驟然來臨，而是如潤物細無聲一般悄悄改變這個世界。企業在智能化的路途上，正在逐漸走出數據浪費的“九連環困境”。相信就此以來，我們會見證更多變化的降臨。