中国数智融合发展研究报告（32页）

行业报告下载 2022年08月22日 07:50 管理员

数据质量至关重要，错误数据致使企业做出错误决策。数据的生成、采集、存储、加工、分析、服务、安全、应用长生命周期，使得数据的准备工作复杂、低效。例如，数据工程师开发大量的ETL任务，依赖大量算力资源，运行成本高，作业管理复杂，时间周期长，而此时数据分析师和AI开发者都需要等待ETL任务执行完，才能做相应的分析工作和建模工作。 Cognilytica调研显示，机器学习中，超过80%的时间都用于数据的准备，预示着大量的数据工作其实与企业的经营目标并不相关，只是不得以而为之。并且，当任务不能便捷地执行和即时的反馈，偏业务侧的数据分析师常主动放弃“不太重要的”需求和对数据的深入探索。显然，这些都不符合企业数智化转型的真正目标。实现数据应用的敏捷化和去过程化，需要在整个数据链条的端到端实现自动化和智能化。自动化一般用低/零代码实现：一方面可以屏蔽软硬件差异和复杂的底层技术，以便于理解的拖拉拽和少量代码，来降低使用门槛；另一方面，可以基于规则，配置自动化的工作流，以ifttt的方式减少重复工作量。智能化是指基于半监督或无监督的学习，自动发现数据管理中的规则，在Data4AI的同时，实现AI4Data，目前人工智能已经用于数据集成、数据质量、数据建模、数据安全与访问控制、数据关联、数据洞察等多个场景中。

另外，低/零代码常和人工智能结合使用：将人工智能的统计意义上的规则，融入到低/零代码的逻辑化的流程中。华为云通过DataArts和ModelArts融合架构，打通了大数据和人工智能。统一了元数据，使得一数多用，打破数据孤岛，同时避免数据来回迁移。存储-缓存-内存三层分离，兼顾存储成本和计算性能。DataQps和MLOps结合，让企业不同部门、不同角色可以以擅长的方式敏捷用数。低零代码和人工智能反哺数据（AI4Data） , 使得全流程实现自动化与智能化。另外，华为云在软硬融合、行业实践经验和开源生态方面，也具有一定优势：在软硬融合方面，华为云对计算、存储和网络的底层技术更为擅长，例如，在内存池化的关键技术之一RDMA的专利申请数量上，华为具有明显优势。在行业实践经验上，华为云一直秉承“一切皆服务”的原则，深扎行业，在互联网和传统政企方面均积攒了大量实践经验，并把这些经验返回、沉淀到产品中。在开源生态方面，华为云在Hadoop和Spark社区中贡献度均较高，这使得华为云对这些开源产品在安全、稳定性等方面有着更深的技术理解，同时使得DataArts对这些开源产品的主流版本的兼容性更好。

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