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2015年是阿里巴巴建中台的元年，这一年，阿里“大中台、小前台”的战略提出，无疑引领了一股企业组织变革与技术应用创新的史上潮流。 如今，七年过去，中台不再是一个“新物种”。尽管如此，对于相对具象的数据中台领域，很多企业的认知和应用仍限于BI、数仓、数据治理等环节，这在于市场供给侧，多数大数据厂商很难拿出完整落地的数据中台实施成果，企业建设和维护的门槛较高；与此同时，当下很多开源的大数据技术栈，无论在国内还是国际范围内，仍有极大的发展空间，各家给出的交付方案也难以标准化。 围绕一段企业数据的旅程，分为数据挖掘、存储、管理，再到数据资产管理、知识管理等环节。结合钛媒体的观察，国内中台厂商正朝着数据资产化和价值化的方向积极推进。如阿里巴巴数据中台团队目前对内主要构建的是全域数据资产的相关工作。 数字化时代，企业如何提升数据资产化，正成为绕不开的问题。 企业构建数字资产的初衷先看一则案例：某生物医药企业，遇到的问题是，在做内容营销推广时，使用的是国外某智能推荐系统，但该系统对中文内容标签的识别和提取能力是比较弱的。为此，该药企希望能够将药品相关信息以更精准的方式推广到适用群体中。继续使用该推荐系统，意味着要对数据标签进行特定处理。 该药企最终依靠第三方产品，搭建了一款非结构化数据中台。基于该中台，企业可以获取来自业务系统、终端办公软件中非结构化数据的内容，并且利用元数据专用AI模型和来自医学公众号、医学推广等平台的数据收集，动态更新元数据和内容标签。在该过程中，元数据和内容标签形成的内容画像，通过推荐系统，与内容平台上收集到的数据形成的用户画像进行匹配，最后将内容精确推送到各内容平台上，形成一个营销动态闭环。 结合该客户实例，能够看到，企业数字化推进过程中的一个关键落脚点，是如何解决数据孤岛的问题，只有把数据连接起来，解决数据体系统一的问题，才能够让前端系统更加精准地获取决策分析数据，从而提升业务创新的能力。 近期一项由调研机构Forrester公布的市场调研发现，以全域数据能力驱动企业转型、数字创新以及打造新的商业模式已经成为大多数企业的共识。通过全域数据能力，阻止数据孤岛的蔓延，对多样化数据进行深度的价值挖掘，从而实现数据驱动运营、数据驱动决策、数据驱动创新，已成为企业破除低增长困境、重塑数据价值体系及架构的关键。 爱数总裁贺鸿富的观察是，企业需要有非常弹性的适应业务变化的能力和敏捷的能力，业务以多云的方式进行部署已经成为这个过程中最普遍的基础设施的特点。但这同时也带来一个问题，它增加了数据管理的复杂性，在不同地域、不同的云与云之间形成了新的数据孤岛，以及安全合规性等问题，也带来了更多数据整合复杂性的技术难题。 这样的难题事实上也给IT服务商带来了巨大挑战。 成立于2006年的爱数，最早为外界所熟知的是其企业云盘AnyShare和灾备平台AnyBackup，且曾入选Gartner魔力象限。2019年，爱数提出大数据基础设施战略，成为其发展的第二曲线。过去三年，爱数不断强化在围绕全域数据领域产品创新上的研发投入，可以总结为：一套架构、五大产品线、四大中台方案。 为实现在技术上的架构统一，爱数构建了统一的“One架构”，在此基础之上构建了一系列产品组件，分别是：混合云时代分级保护及数据服务平台AnyBackup、面向海量非结构化数据的智能内容管理平台AnyShare、基于机器数据的场景化运维平台AnyRobot、基于领域知识网络的认知智能框架AnyDATA Framework 2，和新发布的AnyFabric，以及四大中台方案：非结构化数据中台方案、数据灾备中台方案、知识中台方案和智能运维中台方案。 技术栈实现统一架构的优势之一在于，能够实现产品组件之间的天然高度耦合和深度集成，从而让客户获得统一的最佳体验。 例如，在此之前，爱数很早就开始进行云原生技术的相关实践，并且最早在智能运维 AnyRobot产品实现了容器化的构建方式。如今，“不只是在 AnyRobot上，包括在所有的产品线，AnyDATA Framework1.0到2.0，知识管理AnyShare7.0，正在规划中的AnyBackup8.0和数据资产管理AnyFabric1.0，都会基于云原生的技术架构进行实现。”爱数研发副总裁陈骁告诉钛媒体。 此外，爱数今年还将对三款产品进行源代码的开源，分别是：AnyDATA Framework、AnyRobot Eyes、AnyFabric，并且开放数字伙伴计划2.0。 关于具体的开源动作和商业化落地方案，陈骁告诉钛媒体：“AnyDATA Framework是一个认知智能框架，服务于数据科学家和应用开发者，以实现各行业领域的知识网络。它本身开源的是框架，但基于框架构建出的解决方案、知识网络，都是属于商业化部分。同样，AnyFabric也会开源，但基于AnyFabric构建的知识中台方案，是可以进行商业化落地的。AnyRobot Eyes，数据采集分析部分是开源的，但在一些高级的场景化分析、后续的智能分析应用，也是需要收费的。” 多云时代下的数据机遇2020年3月30日，中共中央、国务院近期发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，这是中央发布的第一份关于要素市场化配置的文件，明确表示数据成为生产要素。 一位大数据创业企业负责人曾告诉钛媒体APP，“伴随相关政策法规的逐步健全，以及企业数字化过程的持续推进，政府、企业组织乃至个人，对自有数据的确权和资产属性意识越来越高，数据资产的共享和交易需求也会迎来大规模落地。” 目前相关研究分析报告对数据资产管理市场前景给出了积极答案，与之相关的一些新技术要素如数据编织、元数据等开始不断被提及。如Gartner在2022年就对数据编织（Data Fabric）进行了趋势性预判。 至于谁有能力做这件事情，以及究竟实现的难度又有多大？单看国内大数据服务商近年来的角色定位，从过去的中台，到如今全域大数据资产管理平台的变迁，企业仍处于第一阶段横向产品闭环能力的塑造，且诸多扎根于金融、制造、政府、新零售等行业，将行业know-how融入到产品和方案中。 多云时代背景下，选择大数据产业创新的这部分企业，机遇与挑战并存。 （本文首发钛媒体APP 作者 | 杨丽，编辑 | 盖虹达）
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