從資料中臺到資料資產管理,多雲時代的資料機遇 | ToB產業觀察

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2015年是阿里巴巴建中臺的元年,這一年,阿里“大中臺、小前臺”的戰略提出,無疑引領了一股企業組織變革與技術應用創新的史上潮流。

如今,七年過去,中臺不再是一個“新物種”。儘管如此,對於相對具象的資料中臺領域,很多企業的認知和應用仍限於BI、數倉、資料治理等環節,這在於市場供給側,多數大資料廠商很難拿出完整落地的資料中臺實施成果,企業建設和維護的門檻較高;與此同時,當下很多開源的大資料技術棧,無論在國內還是國際範圍內,仍有極大的發展空間,各家給出的交付方案也難以標準化。

圍繞一段企業資料的旅程,分為資料探勘、儲存、管理,再到資料資產管理、知識管理等環節。結合鈦媒體的觀察,國內中臺廠商正朝著資料資產化和價值化的方向積極推進。如阿里巴巴資料中臺團隊目前對內主要構建的是全域資料資產的相關工作。

數字化時代,企業如何提升資料資產化,正成為繞不開的問題。

企業構建數字資產的初衷

先看一則案例:某生物醫藥企業,遇到的問題是,在做內容營銷推廣時,使用的是國外某智慧推薦系統,但該系統對中文內容標籤的識別和提取能力是比較弱的。為此,該藥企希望能夠將藥品相關資訊以更精準的方式推廣到適用群體中。繼續使用該推薦系統,意味著要對資料標籤進行特定處理。

該藥企最終依靠第三方產品,搭建了一款非結構化資料中臺。基於該中臺,企業可以獲取來自業務系統、終端辦公軟體中非結構化資料的內容,並且利用元資料專用AI模型和來自醫學公眾號、醫學推廣等平臺的資料收集,動態更新元資料和內容標籤。在該過程中,元資料和內容標籤形成的內容畫像,通過推薦系統,與內容平臺上收集到的資料形成的使用者畫像進行匹配,最後將內容精確推送到各內容平臺上,形成一個營銷動態閉環。

結合該客戶例項,能夠看到,企業數字化推進過程中的一個關鍵落腳點,是如何解決資料孤島的問題, 只有把資料連線起來,解決資料體系統一的問題,才能夠讓前端系統更加精準地獲取決策分析資料,從而提升業務創新的能力。

近期一項由調研機構Forrester公佈的市場調研發現,以全域資料能力驅動企業轉型、數字創新以及打造新的商業模式已經成為大多數企業的共識。通過全域資料能力,阻止資料孤島的蔓延,對多樣化資料進行深度的價值挖掘,從而實現資料驅動運營、資料驅動決策、資料驅動創新,已成為企業破除低增長困境、重塑資料價值體系及架構的關鍵。

愛數總裁賀鴻富的觀察是,企業需要有非常彈性的適應業務變化的能力和敏捷的能力,業務以多雲的方式進行部署已經成為這個過程中最普遍的基礎設施的特點。但這同時也帶來一個問題,它增加了資料管理的複雜性,在不同地域、不同的雲與雲之間形成了新的資料孤島,以及安全合規性等問題,也帶來了更多資料整合複雜性的技術難題。

這樣的難題事實上也給IT服務商帶來了巨大挑戰。

成立於2006年的愛數,最早為外界所熟知的是其企業雲盤AnyShare和災備平臺AnyBackup,且曾入選Gartner魔力象限。2019年,愛數提出大資料基礎設施戰略,成為其發展的第二曲線。過去三年,愛數不斷強化在圍繞全域資料領域產品創新上的研發投入,可以總結為:一套架構、五大產品線、四大中臺方案。

為實現在技術上的架構統一,愛數構建了統一的“One架構”,在此基礎之上構建了一系列產品元件,分別是:混合雲分級保護及資料服務平臺AnyBackup、知識管理平臺AnyShare、智慧運維平臺AnyRobot、認知智慧框架AnyDATA Framework,和新發布的資料資產管理平臺AnyFabric,以及四大中臺方案:非結構化資料中臺方案、資料災備體系、知識中臺方案和智慧運維中臺方案。

技術棧實現統一架構的優勢之一在於, 能夠實現產品元件之間的天然高度耦合和深度整合,從而讓客戶獲得統一的最佳體驗。

例如,在此之前,愛數很早就開始進行雲原生技術的相關實踐,並且最早在智慧運維 AnyRobot產品實現了容器化的構建方式。如今,“不只是在 AnyRobot上,包括在所有的產品線,AnyDATA Framework1.0到2.0,知識管理AnyShare7.0,正在規劃中的AnyBackup8.0和資料資產管理AnyFabric1.0,都會基於雲原生的技術架構進行實現。”愛數研發副總裁陳驍告訴鈦媒體。

​此外,愛數今年還將對三款產品進行原始碼的開源,分別是:AnyDATA Framework、AnyRobot Eyes、AnyFabric,並且開放數字夥伴計劃2.0。

關於具體的開源動作和商業化落地方案,陳驍告訴鈦媒體:“AnyDATA Framework是一個認知智慧框架,服務於資料科學家和應用開發者,以實現各行業領域的知識網路。它本身開源的是框架,但基於框架構建出的解決方案、知識網路,都是屬於商業化部分。同樣,AnyFabric也會開源,但基於AnyFabric構建的知識中臺方案,是可以進行商業化落地的。AnyRobot Eyes,資料採集分析部分是開源的,但在一些高階的場景化分析、後續的智慧分析應用,也是需要收費的。”

多雲時代下的資料機遇

2020年3月30日,中共中央、國務院近期釋出《關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,這是中央釋出的第一份關於要素市場化配置的檔案,明確表示資料成為生產要素。

一位大資料創業企業負責人曾告訴鈦媒體APP,“伴隨相關政策法規的逐步健全,以及企業數字化過程的持續推進,政府、企業組織乃至個人,對自有資料的確權和資產屬性意識越來越高,資料資產的共享和交易需求也會迎來大規模落地。”

目前相關研究分析報告對資料資產管理市場前景給出了積極答案,與之相關的一些新技術要素如資料編織、元資料等開始不斷被提及。如Gartner在2022年就對資料編織(Data Fabric)進行了趨勢性預判。

至於誰有能力做這件事情,以及究竟實現的難度又有多大?單看國內大資料服務商近年來的角色定位,從過去的中臺,到如今全域大資料資產管理平臺的變遷,企業仍處於第一階段橫向產品閉環能力的塑造,且諸多紮根於金融、製造、政府、新零售等行業,將行業know-how融入到產品和方案中。

多雲時代背景下,選擇大資料產業創新的這部分企業,機遇與挑戰並存。

(本文首發鈦媒體APP 作者 | 楊麗,編輯 | 蓋虹達)