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“数据湖”模式助力大数据产业生态系统建设

  亚马逊AWS高级架构师王世帅表示,数据湖最重要的就是要打通数据孤岛,把各种不同的数据汇集起来,在此基础上进行数据分析等操作,进而从数据湖中挖掘价值。“例如一家制造业企业,由过去的渠道销售跨到电商销售后,面临着数据越来越多的问题,形成数据孤岛不能进行有效的分析,通过帮助他们构建一个数据湖项目,能够把过去数小时才能完成的业务报表缩短到不到一小时。”王世帅举例。

  业内人士表示,在大数据时代,需要一个可以满足更大存储需求的新的架构来做大数据的基础设施,这就是数据湖。

  “我们已经进入到大数据爆炸的时代。”IBM全球高级副总裁兼大中华区董事长陈黎明说,根据IDC的数据,2018年全球数据总量已经达到33万亿GB,预计到2020年将会达到44万亿GB,到2025年将会达到175万亿GB。不仅数据总量更大,增长的速度也在加快。

  “随着数据剧增,数据储存成本太高,导致大部分数据留不下来。比如城市交通摄像头拍摄的视频,最多能保存1-2个月,而这部分数据对于智慧交通来说是非常重要的分析基础。” 北京易华录信息技术股份有限公司总裁林拥军分析目前大数据产业遇到的难点时说,“我们需要将这些数据更好地、更低成本地储存起来。”

  正在天津举行的第三届世界智能大会上,多位与会嘉宾认为,利用数据湖技术,大数据产业正在逐步形成一种生态系统,发挥出更大的迭代效能,数据湖与产业相结合拥有广阔的发展前景。

  林拥军表示,将数据湖与产业相结合,充分发挥数据湖安全、绿色、海量、生态的四大特点,构建城市新一代信息基础设施,是数字经济未来发展的必然趋势和必然要求。数据湖相关技术在数据智能、商业智能、政府企业决策支持等领域有很大的应用前景。

  “数据湖”模式在天津智慧园区建设中已得到相关应用。在天津津南区华录未来科技园,基于“数据湖”海量数据资源,能够为园区企业匹配相应的承载平台,汇聚更多生态系统中的企业入驻,并按照企业创业成长规律不同阶段匹配不同的支持模块。

  林拥军说,数据湖基础设施建成之后,利用大数据平台+人工智能的组合,辅之各类行业子湖、数据分析与展示、模型训练等增值要件,使数据湖不会变成数据沼泽,可以满足城市数据湖面向的客户的需求,形成有用的价值判断并提供给用户使用。

来源:网络整理  时间:2019-05-19 23:17

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