華為全球產業(yè)展望（GIV）報告顯示，全球數(shù)據量將從2018年32.5ZB快速增長到2025年的180ZB。但企業(yè)生產活動產生的數(shù)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(shù)據的今天，數(shù)據的價值還遠遠沒有釋放。

　　為什么會產生這一狀態(tài)？原因有很多，例如從數(shù)據本身來說，數(shù)據源日益增多，越來越多的數(shù)據孤島被立起，越來越難以進行有效的數(shù)據治理；從技術角度來說，Hadoop、Spark、MPP、NoSQL、kafka、機器學習、深度學習不斷發(fā)展，不同技術解決不同問題，如何進行異構融合是一個瓶頸。

　　總結看來，大數(shù)據運營之難可以概括為三個方面。

　　數(shù)據接入難、分析難、消費難是實現(xiàn)數(shù)據價值的三大挑戰(zhàn)，多樣性的業(yè)務、多樣性的系統(tǒng)、多樣性的數(shù)據，導致數(shù)據在以往的數(shù)據平臺中無法被有效利用，無論是數(shù)據倉庫還是Hadoop大數(shù)據平臺，比較容易形成數(shù)據孤島和“數(shù)據沼澤”。

　　具體來說，1個財經數(shù)據往往涉及30+系統(tǒng)，1個開發(fā)流程涉及400+系統(tǒng)，再加上數(shù)據接口協(xié)議不統(tǒng)一，所以也就導致數(shù)據接入難的問題；數(shù)據存儲、大數(shù)據處理平臺組件眾多，使得數(shù)據分析鏈路變長，多系統(tǒng)集成難度大，也就導致數(shù)據融合分析難；數(shù)據消費方面，以某企業(yè)IT系統(tǒng)舉例，數(shù)據源有130+萬張表，數(shù)據平臺有14+萬張表，而可消費的只有5000張表，要從130+萬張表中尋找目標數(shù)據如大海撈針般需耗時30天左右，進一步將目標數(shù)據加工成業(yè)務可使用數(shù)據也要耗時7天左右，找數(shù)難、取數(shù)難尤為嚴重。

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

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

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

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

　　華為上個月剛剛發(fā)布的分布式數(shù)據庫GaussDB是FusionData智能數(shù)據處理部件的核心組成。GaussDB是一個企業(yè)級AI-Native分布式數(shù)據庫，它將AI能力植入到數(shù)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(shù)據庫。

　　在實現(xiàn)對多樣數(shù)據源的“羅馬”式數(shù)據接入基礎之上，F(xiàn)usionData智能數(shù)據處理部件解決數(shù)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(shù)據平臺FusionInsight等，通過多類型數(shù)據融合存儲、融合分析引擎等技術實現(xiàn)從單一處理到智能融合處理，加速實現(xiàn)數(shù)據價值。

　　其對下承接智能數(shù)據處理能力，對上使能數(shù)據的行業(yè)應用。智能數(shù)據使能部件DAYU通過智能元數(shù)據感知和OneQuery Turbo技術構建數(shù)據處理與業(yè)務創(chuàng)新的橋梁。一方面，自動感知和采集多個系統(tǒng)的元數(shù)據，并進行智能化分級分類，支撐數(shù)據尋找秒級響應；另一方面，提供統(tǒng)一的數(shù)據訪問接口，使得數(shù)據獲取速度提升10倍以上。

　　由此可以看出，F(xiàn)usionData解決了各方數(shù)據的匯聚統(tǒng)一接入問題，并提供了采-存-算-管-用全生命周期管理能力，讓數(shù)據存得下、流得動、算得快、用得好，從而真正將數(shù)據資源轉變?yōu)閿?shù)據資產。

　　通過將存儲與計算分離，存儲結構化、非結構化和半結構化數(shù)據，并通過統(tǒng)一視圖提供開放訪問，F(xiàn)usionData儼然成為一個“數(shù)據湖”。

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

　　也就是說，所有的數(shù)據本質上為上層應用調用，數(shù)據形成湖。數(shù)據湖不遷移，不隨硬件而動，通過數(shù)據使能，甚至讓上層應用對下面數(shù)據無感知，最終“悄無聲息”釋放數(shù)據價值。

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

　　“數(shù)據成為新生產資料，智能成為新生產力”。這是華為的判斷，也是業(yè)內的共識，這背后代表著新的數(shù)字經濟時代。“數(shù)據+智能”改變各行各業(yè)，并創(chuàng)造新的產業(yè)價值和社會價值。

　　華為更希望構建開放、合作、共贏的生態(tài)環(huán)境，這也是重定義數(shù)據基礎設施過程中必走的一步。通過聯(lián)合客戶和合作伙伴，從行業(yè)應用、平臺工具、標準組織和社區(qū)三個層面完善產業(yè)生態(tài)，這其中已經有眾多的用戶和產業(yè)伙伴加入進來。也只有如此，才能更快呈現(xiàn)“智能”這一新生產力的力量。