數(shù)據(jù)時(shí)代的“軍備競(jìng)賽”，究竟在拼什么？ 天天精選

數(shù)據(jù)普惠，是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的使命。

2023年，在馬云提出“人類正從IT時(shí)代走向DT時(shí)代”的9年之后，以ChatGPT為代表的人工智能應(yīng)用涌現(xiàn)，讓數(shù)據(jù)這個(gè)沒有新鮮事的低調(diào)賽道再度卷起浪花。

【資料圖】

業(yè)內(nèi)公認(rèn)，數(shù)據(jù)是AI大模型的基礎(chǔ)。與之相呼應(yīng)的，為杜絕“垃圾進(jìn)、垃圾出”，承擔(dān)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、服務(wù)、安全等重要職責(zé)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施正式走到臺(tái)前——融合數(shù)據(jù)資產(chǎn)與AI模型的差異化競(jìng)爭(zhēng)尚未開戰(zhàn)，誰都不想在數(shù)據(jù)基建環(huán)節(jié)就敗下陣來。

然而，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施究竟怎么建，誰又能提供更適合“中國企業(yè)體質(zhì)”的數(shù)據(jù)基建？這是諸多企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型多年，依舊在探索而難解的問題。

觀望與探索，在“小馬過河”之前

回到2014，在定調(diào)“DT時(shí)代”的同一場(chǎng)活動(dòng)上，馬云直言“阿里巴巴是大數(shù)據(jù)的紅利獲利者”。

所謂大數(shù)據(jù)的“紅利”，本質(zhì)是通過數(shù)據(jù)看清無數(shù)事務(wù)與復(fù)雜關(guān)聯(lián)背后的“真相”，依托數(shù)據(jù)支持科學(xué)的管理決策，引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展。進(jìn)一步，轉(zhuǎn)化為智能算法，指導(dǎo)機(jī)器自動(dòng)做出千萬種精細(xì)化的行動(dòng)，例如，提供千人千面的個(gè)性體驗(yàn)。

幾乎同期，推薦算法一躍成為阿里存算資源的頭號(hào)消耗大戶；阿里有50%的服務(wù)器不再處理任何事務(wù)，而僅僅用于處理數(shù)據(jù)，也恰恰從系統(tǒng)層面印證了這一點(diǎn)。

從“看數(shù)據(jù)”、“用數(shù)據(jù)”到“數(shù)據(jù)智能”，哪怕放眼全球，阿里都做出了絕佳表率，生動(dòng)詮釋著數(shù)據(jù)給互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)帶來的飛躍和無限可能性。

然而，面對(duì)大廠們美好的標(biāo)桿實(shí)踐，更多非“數(shù)據(jù)原生”的企業(yè)依舊選擇冷靜觀望。

“我們小小的港灣，停不下那樣龐大的航空母艦?！睒I(yè)內(nèi)幾起數(shù)據(jù)底層建設(shè)“翻車”案例發(fā)生后，一家快消品牌商的CIO在接受媒體采訪時(shí)表示，照搬大廠做法容易“水土不服”，其根本原因或出在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本高，而未能想清究竟要拿數(shù)據(jù)做什么，經(jīng)不起無限試錯(cuò)，也等不起“十月懷胎、一朝分娩”。

盤點(diǎn)從數(shù)據(jù)生產(chǎn)到消費(fèi)的全鏈路，可以簡(jiǎn)單粗暴地切分為兩個(gè)部分：

上層，即數(shù)據(jù)應(yīng)用，包括BI、數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)挖掘等等，能面向數(shù)據(jù)分析師甚至毫無技術(shù)儲(chǔ)備的業(yè)務(wù)人員和經(jīng)營管理者，讓他們高效地調(diào)取和使用所需數(shù)據(jù)。

在各顯神通的數(shù)據(jù)應(yīng)用之下，是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，通常由存儲(chǔ)層（涉及云存儲(chǔ)、分布式文件系統(tǒng)等）、數(shù)據(jù)處理層（包括流批圖計(jì)算引擎等）、數(shù)據(jù)查詢與分析層、人工智能層（提供算法訓(xùn)練、機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)基礎(chǔ)）構(gòu)成。上述架構(gòu)無法孤立存在，而由一套數(shù)據(jù)云平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度管理，確保數(shù)據(jù)從生產(chǎn)到消費(fèi)全流程可用、可控、安全。

理想狀態(tài)下，一套完善的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施中，應(yīng)由數(shù)據(jù)云平臺(tái)承擔(dān)起“數(shù)據(jù)的操作系統(tǒng)”的重任——向下封裝底層多技術(shù)、多依賴的復(fù)雜性，向上以API的方式供給數(shù)據(jù)能力，幫助業(yè)務(wù)快速搭建所需的數(shù)據(jù)應(yīng)用，類似于基于iOS開發(fā)APP。

“現(xiàn)實(shí)根本沒有像Windows、Mac OS那樣好用的‘?dāng)?shù)據(jù)的操作系統(tǒng)’，企業(yè)必須直面混亂、復(fù)雜、深?yuàn)W的底層?！币晃恍畔⒒稍兂錾?、有十余年IT經(jīng)驗(yàn)的資深從業(yè)者表示，這往往也是企業(yè)從IT走向DT、進(jìn)行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的難度所在。

在2015-2018年左右的探索期，相較于投入基礎(chǔ)建設(shè)、苦苦摸索艱深的底層數(shù)據(jù)技術(shù)，模仿互聯(lián)網(wǎng)大廠在消費(fèi)者域的做法顯然更聰明：依托APP、小程序、官網(wǎng)等在線手段，構(gòu)建單個(gè)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)小場(chǎng)景的“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化”，從“拍腦袋”到有數(shù)據(jù)支持，增長(zhǎng)肉眼可見。

談及數(shù)字化小場(chǎng)景閉環(huán)帶來的增長(zhǎng)，一家自2017年起就采用UBA（用戶行為分析）提升私域渠道流量轉(zhuǎn)化的地產(chǎn)集團(tuán)運(yùn)營總監(jiān)談道：“這些數(shù)據(jù)創(chuàng)新實(shí)踐就像望遠(yuǎn)鏡，打開了DT時(shí)代的窗口。你不需要造宇宙飛船登月，也能看到、感知到數(shù)據(jù)的價(jià)值?！?/p>

同期，數(shù)據(jù)賽道創(chuàng)業(yè)潮涌現(xiàn)，從BI、用戶行為分析、推薦引擎，到CDP、數(shù)據(jù)中臺(tái)，百花齊放，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品和解決方案的支持。這其中，越貼近業(yè)務(wù)、越能找到明星場(chǎng)景的廠商越受歡迎。

至于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，待遇則與十幾年前的ERP頗有幾分相似，“上ERP找死，不上ERP等死”。

既然有不少BI和數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)包攬了數(shù)據(jù)存算的部分基礎(chǔ)能力，既然定期從業(yè)務(wù)系統(tǒng)里手動(dòng)抽數(shù)、手工做Excel報(bào)表還能堅(jiān)持一段時(shí)間，這個(gè)動(dòng)輒數(shù)十?dāng)?shù)百萬預(yù)算的“龐然大物”也還有等的空間，何不再等一等呢？

水面之下，數(shù)據(jù)基建進(jìn)行時(shí)

等待對(duì)手造出更多標(biāo)桿實(shí)踐再模仿，約等于把領(lǐng)先的機(jī)會(huì)拱手讓人。事實(shí)上，在尚且可控的成本范圍內(nèi)，已有少數(shù)企業(yè)躬身入局?jǐn)?shù)據(jù)基建。

2016年起，一家以飲料為主營業(yè)務(wù)的中國本土零售集團(tuán)開始著手搭建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。從傳統(tǒng)數(shù)倉、自建大數(shù)據(jù)平臺(tái)到數(shù)據(jù)云平臺(tái)，摸爬滾打歷經(jīng)3個(gè)階段，他們走出了一條與阿里們不完全相同、之于傳統(tǒng)行業(yè)卻極具代表性的道路。

最初，集團(tuán)選擇與國際頭部基礎(chǔ)軟件公司SAP合作，引入SAP HANA（一款以“高性能數(shù)據(jù)查詢分析”為賣點(diǎn)的內(nèi)存計(jì)算平臺(tái)），來滿足對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的查詢與分析需求。

然而，伴隨數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)，用于匹配SAP HANA的專有硬件開銷也在飆升。當(dāng)數(shù)據(jù)量超過1T，甚至?xí)霈F(xiàn)“燒錢都解決不了”的問題——受技術(shù)架構(gòu)所限，查詢分析已無法靠增加節(jié)點(diǎn)來提速，報(bào)表產(chǎn)出極為困難?？磾?shù)據(jù)雖好，卻變成一件無比奢侈的事。集團(tuán)開始尋求新的解法。

2019年前后，Hadoop風(fēng)靡國內(nèi)大數(shù)據(jù)技術(shù)圈。采用分布式基礎(chǔ)架構(gòu)的Hadoop擁有優(yōu)秀的并行處理和擴(kuò)展能力。不同于HANA，Hadoop如果要“加量”，只需增加普通的服務(wù)器成本，而無需為高昂的專有硬件“加價(jià)”，直接打破了以SAP HANA、Teradata為代表的傳統(tǒng)數(shù)倉在海量數(shù)據(jù)場(chǎng)景所面臨的困境。

和彼時(shí)自有IT團(tuán)隊(duì)的大型企業(yè)做法類似，這家零售集團(tuán)選擇轉(zhuǎn)向利用開源Hadoop技術(shù)，自建大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

從直接外采到自建平臺(tái)，在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上堅(jiān)持投入了3年，集團(tuán)數(shù)科公司的數(shù)據(jù)總監(jiān)直言，“當(dāng)時(shí)并沒有想太多。一個(gè)是不希望被彎道超車，另一個(gè)，我們真的需要看數(shù)據(jù)。所以從沒想過什么‘爛尾’放棄。”

在自建平臺(tái)約1年后，“復(fù)雜性”接連襲來，挑戰(zhàn)層出不窮。

“我們嘗試了很多方式來應(yīng)對(duì)各種需求，解決了一個(gè)問題，又冒出一個(gè)問題。最終也導(dǎo)致數(shù)據(jù)平臺(tái)里有很多煙囪式的建設(shè)，運(yùn)維無以為繼。”該總監(jiān)說，譬如離線計(jì)算、實(shí)時(shí)計(jì)算、即席查詢各立一條“航道”，存算資源明顯有浪費(fèi)，但不知如何優(yōu)化；開源組件迭代快，學(xué)習(xí)成本高；缺少穩(wěn)定的調(diào)度能力，導(dǎo)致數(shù)據(jù)作業(yè)不穩(wěn)定，報(bào)表產(chǎn)出延時(shí)。

評(píng)估團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期投入及成果預(yù)期后，2021年初，這家集團(tuán)再度選擇外采，與數(shù)據(jù)云廠商奇點(diǎn)云合作，依托數(shù)據(jù)云平臺(tái)產(chǎn)品DataSimba，逐步完成了自身數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí)，借助商業(yè)化產(chǎn)品解決種種“疑難雜癥”?；跀?shù)據(jù)云平臺(tái)，集團(tuán)數(shù)科公司還自主將數(shù)據(jù)能力從銷售域復(fù)制到了生產(chǎn)域、業(yè)財(cái)域。

“在DataSimba的背后，有一支成熟的外部團(tuán)隊(duì)在幫我們迭代，把最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)和成熟的業(yè)內(nèi)實(shí)踐裝進(jìn)我們的基礎(chǔ)設(shè)施?！奔瘓F(tuán)數(shù)據(jù)總監(jiān)補(bǔ)充道，“可見的提效是原本30分鐘都產(chǎn)不出的TB級(jí)數(shù)據(jù)復(fù)雜分析，現(xiàn)在只需要秒級(jí)，真正響應(yīng)科學(xué)經(jīng)營管理的需要。而更多不可見的（價(jià)值）是，減少重復(fù)造輪子，平臺(tái)設(shè)計(jì)能應(yīng)對(duì)靈活多變的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)分析需求?！?/p>

據(jù)奇點(diǎn)云CTO地雷介紹，許多企業(yè)都在經(jīng)歷這家零售集團(tuán)過去發(fā)生的故事，需要從傳統(tǒng)數(shù)倉轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)云，或曾自建過數(shù)據(jù)平臺(tái)，尋求數(shù)據(jù)技術(shù)棧的升級(jí)。而企業(yè)客戶之所以從自建轉(zhuǎn)向采購商業(yè)化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)軟件，除了對(duì)產(chǎn)品功能、性能及自主可控程度的評(píng)估，往往還有可持續(xù)性、可服務(wù)性及安全性的考量。

數(shù)據(jù)云科技廠商奇點(diǎn)云成立于2016年，堅(jiān)持“平臺(tái)+應(yīng)用”模式，為企業(yè)提供自主可控的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施（數(shù)據(jù)云）與多樣化的數(shù)據(jù)應(yīng)用（分析云）。其中，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施更為通用，主要發(fā)力在平臺(tái)性能、功能、安全等維度，封裝底層技術(shù)復(fù)雜性；上層則針對(duì)品牌零售、智能制造等行業(yè)研發(fā)了豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用和模型。

奇點(diǎn)云創(chuàng)始人、CEO行在是在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域摸爬滾打二十多年的老兵，曾完整親歷阿里大數(shù)據(jù)之路。他坦言，在奇點(diǎn)云創(chuàng)業(yè)初期，確實(shí)只有極少數(shù)客戶愿意投入數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，往往必須采取“基建+場(chǎng)景”的方式，以明星場(chǎng)景為切口，“無感植入”數(shù)據(jù)基建，到二期、三期再做能力擴(kuò)展。而自2020、2021年以來，行在明顯感受到“做數(shù)據(jù)基建找死”的風(fēng)聲發(fā)生了變化，企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的需求在持續(xù)上漲。

需求的一面，是基礎(chǔ)設(shè)施能提供的全局?jǐn)?shù)據(jù)能力實(shí)在誘人，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越深的企業(yè)，越希望盡快掌握；另一面，是生產(chǎn)業(yè)務(wù)的需要和種種數(shù)據(jù)問題倒逼：

? 數(shù)據(jù)分散在數(shù)百個(gè)IT系統(tǒng)和業(yè)務(wù)流程中，缺乏統(tǒng)一的管理和治理，各說各話；

? 煙囪式的數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)加劇了數(shù)據(jù)孤島，需要打通構(gòu)建企業(yè)視角的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，同時(shí)保障各個(gè)單元的數(shù)據(jù)安全；

? 基于單個(gè)小閉環(huán)構(gòu)建的數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用能力，無法適應(yīng)快速變化、日益復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，反而陷入重復(fù)建設(shè)中，需要可復(fù)用的數(shù)據(jù)能力；

? 數(shù)據(jù)量激增，復(fù)雜異構(gòu)的數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)的分析需求、高昂的存算消耗不斷提出技術(shù)難題，亟需構(gòu)建性能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)底座，但成本越低越好。

做不好數(shù)據(jù)基建，可能真得“等死”。

深入海底，“普惠”是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的使命

2020年，數(shù)據(jù)被國家列為五大生產(chǎn)要素之一。站在生產(chǎn)要素的視角看，企業(yè)搭建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，消解底層的復(fù)雜性、統(tǒng)一向外提供數(shù)據(jù)能力和服務(wù)，對(duì)于數(shù)據(jù)要素的長(zhǎng)遠(yuǎn)管理、利用、配置和流通而言，無疑是更為經(jīng)濟(jì)和聰明的方式。

與交通、能源等國家級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施類似，企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)同樣能產(chǎn)生明顯的“乘數(shù)效應(yīng)”：倍增的不僅是企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)，更是能被企業(yè)所使用的數(shù)據(jù)，能產(chǎn)生價(jià)值的數(shù)據(jù)。

而與國家級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施不同的是，企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施無法“集中（公共）力量辦大事”，往往更依賴企業(yè)自身的投入與服務(wù)商的能力。

一方面，邁向DT時(shí)代的企業(yè)必須更舍得在數(shù)據(jù)基建的投入，像投入設(shè)計(jì)研發(fā)、產(chǎn)線改造、供應(yīng)鏈升級(jí)那樣，數(shù)據(jù)應(yīng)得到核心資產(chǎn)同等程度的重視；

另一方面，降低“門檻”亦值得關(guān)注——通過專業(yè)技術(shù)持續(xù)提升數(shù)據(jù)基礎(chǔ)軟件的易用性和開放性，同時(shí)優(yōu)化存算成本，讓數(shù)據(jù)基建不再是少數(shù)派的“航空母艦”。

“推動(dòng)數(shù)據(jù)普惠，是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的使命?！?/p>

地雷介紹，除了智能安全算法、可觀測(cè)元倉模型、指標(biāo)工廠等亮眼的能力，數(shù)據(jù)云更多的技術(shù)攻關(guān)發(fā)生在“水面之下”，甚至已潛入“海底的無人之境”，比如優(yōu)化引擎內(nèi)核，或深入到j(luò)ava虛擬機(jī)層面，就是為了竭盡所能，降低客戶使用數(shù)據(jù)的門檻。

奇點(diǎn)云的數(shù)據(jù)云產(chǎn)品體系

以多引擎混合調(diào)度的場(chǎng)景為例，為應(yīng)對(duì)不同的數(shù)據(jù)查詢和分析場(chǎng)景，企業(yè)往往需要用到流、批、圖、時(shí)序等不同引擎。這些引擎如果各自分立，在維護(hù)困難的同時(shí)，也導(dǎo)致了資源浪費(fèi)。

基于全容器化、多模態(tài)統(tǒng)一計(jì)算框架等技術(shù)，奇點(diǎn)云提出“大規(guī)模多引擎混合調(diào)度技術(shù)”，在數(shù)據(jù)云平臺(tái)DataSimba中支持混合引擎調(diào)度，能根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載自動(dòng)調(diào)整容器資源的使用情況。

“就像‘潮汐車道’一樣，可以分時(shí)段按需跑不同引擎，幾乎不需要人工干預(yù)，提高任務(wù)執(zhí)行效率，降低系統(tǒng)負(fù)載?！钡乩捉榻B，相較傳統(tǒng)的煙囪式建設(shè)，潮汐調(diào)度的方式通常能幫助企業(yè)節(jié)約30%以上的資源。

得益于大規(guī)模多引擎混合調(diào)度技術(shù)，海量數(shù)據(jù)、多端來源的OneID融合分析也成為可能。

一家旗下有近5000個(gè)營銷服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的金融集團(tuán)數(shù)據(jù)平臺(tái)負(fù)責(zé)人透露：“我們數(shù)據(jù)體量大、ID類型多、ID關(guān)系復(fù)雜，加上對(duì)存量和增量數(shù)據(jù)的考量，采用傳統(tǒng)方案不光成本極高，也是不現(xiàn)實(shí)且不可靠的。”

在多引擎混合調(diào)度技術(shù)框架下，奇點(diǎn)云采用“流批圖一體”架構(gòu)，確保在計(jì)算性能、復(fù)雜場(chǎng)景計(jì)算及可解釋性上均具備優(yōu)勢(shì)，從而支撐中國企業(yè)特有的、海量數(shù)據(jù)多端來源的OneID融合分析場(chǎng)景。

“我們打通了100多個(gè)端的億級(jí)用戶數(shù)據(jù)，并落地OneID，相比傳統(tǒng)方案，壓縮比達(dá)30%以上，計(jì)算時(shí)間節(jié)省了至少50%，測(cè)試用例通過率達(dá)到100%?！逼脚_(tái)負(fù)責(zé)人介紹。

又如“多租戶”，這個(gè)場(chǎng)景天然為了資源利用最大化而生。企業(yè)的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)作為“平臺(tái)”，理應(yīng)通過多租戶的方式服務(wù)更多部門、BU，合理優(yōu)化資源利用，也免去他們自行運(yùn)管基礎(chǔ)設(shè)施的煩惱。然而囿于數(shù)據(jù)安全隱患的考量，很多企業(yè)寧愿多付出資源，也不敢冒險(xiǎn)。

為此，奇點(diǎn)云推出“數(shù)據(jù)平臺(tái)的多租戶安全和資源隔離技術(shù)”，通過雙層身份認(rèn)證、雙層權(quán)限校驗(yàn)、雙層存儲(chǔ)加密，來保證租戶資源的強(qiáng)邏輯隔離與數(shù)據(jù)安全。在多個(gè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)互不搶占資源的同時(shí)，相較傳統(tǒng)方案，更節(jié)約了50%的大數(shù)據(jù)集群計(jì)算節(jié)點(diǎn)。同時(shí)，通過動(dòng)態(tài)的權(quán)限管控，支持租戶間數(shù)據(jù)安全共享，而無需數(shù)據(jù)遷移成本。

數(shù)據(jù)云作為基礎(chǔ)設(shè)施，已深入到越來越多企業(yè)生產(chǎn)甚至整個(gè)產(chǎn)業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)。為保證它的可靠、可用、可服務(wù)，廠商往往會(huì)采用“堆機(jī)器”的方式，這背后有一個(gè)簡(jiǎn)單的邏輯：備份越多，冗余越多，系統(tǒng)故障后的補(bǔ)救空間就越大——可以拿副本頂上。

對(duì)此，地雷的觀點(diǎn)卻有幾分“反常識(shí)”：“作為獨(dú)立第三方，我們有義務(wù)幫助客戶盡可能優(yōu)化資源成本。”

奇點(diǎn)云基于微服務(wù)體系、全容器化等技術(shù)，在保障“RAS”（即可靠性、可用性、可服務(wù)性）的前提下，不斷壓縮數(shù)據(jù)云部署的最小節(jié)點(diǎn)數(shù)。部署包括數(shù)據(jù)云平臺(tái)DataSimba、數(shù)據(jù)存算引擎DataKun、數(shù)據(jù)安全引擎DataBlack在內(nèi)的全套數(shù)據(jù)云產(chǎn)品，最小節(jié)點(diǎn)數(shù)從11臺(tái)降至6臺(tái)，并仍在持續(xù)優(yōu)化。這意味著有更多企業(yè)能花更低的軟硬件成本，完成數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

2023年5月，奇點(diǎn)云正式發(fā)布了“云數(shù)倉”版本的DataSimba Cloud，進(jìn)一步提供更高性價(jià)比的“輕量級(jí)”云上數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施體驗(yàn)。

“這些水面之下踏踏實(shí)實(shí)的技術(shù)攻關(guān)，用行動(dòng)證明了我們和客戶站在一起?！毙性谡f。

據(jù)悉，2023年剛剛過半，奇點(diǎn)云的數(shù)據(jù)云產(chǎn)品銷售成績(jī)就已遠(yuǎn)優(yōu)于往年，其中，除了持續(xù)復(fù)購的老客戶，也多了不少來自制造、金融行業(yè)的新面孔。這種“雙向奔赴”或許正是行在、地雷和他的團(tuán)隊(duì)潛心投入基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)研發(fā)的底氣。

面向數(shù)據(jù)時(shí)代的“軍備競(jìng)賽”，究竟在比什么？

過去“能不能直接把你服務(wù)的頭部企業(yè)數(shù)據(jù)給我”的誤解，已經(jīng)成為坊間笑談。“數(shù)字化轉(zhuǎn)型沒有標(biāo)桿案例”的論斷，也一次又一次被低調(diào)的先行者們用實(shí)踐證偽。從滿足于單點(diǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)用的閉環(huán)，到縱身躍入底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，企業(yè)的耐心來自于亟待解決的數(shù)據(jù)痛點(diǎn)和對(duì)規(guī)?；l(fā)揮海量數(shù)據(jù)價(jià)值的希冀，也與國內(nèi)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)軟件廠商們?yōu)椤皵?shù)據(jù)普惠”的不懈努力密不可分。

有數(shù)據(jù)顯示，在美國一次機(jī)構(gòu)調(diào)查中，受訪企業(yè)里設(shè)CDO職位的比例，從2012年的12%已經(jīng)提升至2021年的65%。而在中國，這個(gè)比例目前還不到5%。

當(dāng)AI的風(fēng)裹挾著數(shù)據(jù)技術(shù)的浪潮一同襲來，毫無疑問，擁有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和獨(dú)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)的企業(yè)，能搶先結(jié)合AI模型能力，建立起自己的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

好在奇點(diǎn)只是臨近，對(duì)于那些習(xí)慣等待的企業(yè)來說，還有足夠的時(shí)間補(bǔ)齊短板。

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