以人工智能为代表的创新ICT技术的兴起与应用，正加速各产业数字化转型与升级，进入智能时代：交通+智能，最懂你的路;医疗+智能，最懂你的痛;制造+智能，最懂你所需……

虽然数据价值潜力巨大，但企业生产活动产生的数据只有不到2%被保存，得到分析利用的不足10%，数据的价值还远远没有释放。在7月2日举办的"成都•选择不凡 华为云城市峰会"上，华为云EI 智能数据服务域总经理丁响明分析了实现数据价值面临的挑战，并给出了华为云"智能数据湖"的解决之道。

丁响明表示："人类已经进入了数字经济时代，数据成为数字经济的重要原料，云计算和 AI 好比是炼油厂，对数据开采、传输、并将其'智能熔炼'，进行数据'提纯'，获取商业&社会价值，进而对源头产生了更多的数据需求周而复始，这样的循环将是智能世界的基本运行规律。但怎样用好数据是需要探讨的话题。"

　　数据价值实现面临三大挑战

　　来自华为全球产业展望(GIV)报告显示，到2025年，全球企业应用云化率将达 85%，AI 利用率达86%，数据利用率将剧增至80%，全球年数据增量将快速增长到2025年的180ZB，全球数字经济GDP将达23万亿美金。

　　数据成为新生产资料，智能成为新生产力，要充分挖掘数据经济价值，企业需要构建领先的数据基础设施，从而打通数据供应全流程，使能数据与业务全连接，提升业务敏捷性。

　　对数据的加工处理通常包括"采-存-算-管-用"全生命周期管理能力，让数据存得下、流得动、算得快、用得好，帮助客户将数据资源转变为数据资产。虽然各行各业都已经公认数据中隐藏的巨大价值，但在实现过程中，面临多重挑战：

　　挑战1：数据准备难，花24小时采集数据、花3小时转换数据做ETL入库、花1小时准备训练数据、最后只花了半小时训练+推理，得到需要的决策数据…

　　挑战2：数据融合分析难，传统的烟囱式企业ICT建设难以打通数据: 技术栈多、接口不统一，开发周期长;数据类型多，结构化/半结构化/非结构化;数据分析链路长，多系统集成难度大。

　　挑战3：数据消费难，某企业IT系统，数据源130+万张表，要从海量表中寻找目标数据，耗时30天左右，犹如大海捞针;然后将目标数据加工成业务可使用数据，烟囱多、步骤多，错综复杂，又耗时7天。导致找数难、取数难。

　　华为云智能数据湖，以融合架构实现数据融合分析

针对多样性的业务、多样性的系统、多样性的数据带来数据价值变现的挑战，华为云打造了"智能数据湖"解决方案——面向数据采集、存储、计算、分析的数据生命周期，提供了包括数据集成、数据开发、数据建模、数据治理、数据开放的一站式可视化数据管理能力，帮助企业快速构建自己的数据中台，加速数据价值发现。

　　华为云"智能数据湖"解决方案通过数据统一存储、数据融合分析(DLI)、数据运营使能(DAYU)等关键能力，消除客户使用数据的烦恼、提升实时数据服务能力，拥抱行业数字化。

　　应对一：数据融合架构，大幅缩短数据准备时间：

　　1、以往数据等待1天，现在数据实时入湖，直接基于原始数据实时分析;

　　2、以往数据计算要4小时，现在存算解耦，弹性伸缩，3倍资源，半小时完成计算。

　　3、以往T+1分析，现在采用增量式分析，一次一小批持续分析。

　　应对二：数据融合分析，打通数据，减少数据搬家：

　　1、CarbonData应对多种类型数据格式统一存储，实现大数据&AI使用同一份数据。

　　2、数据湖洞察通过联邦计算支持多种数据类型跨源分析。

　　应对三：以数据目录为中心，一站式数据运营，更易数据消费

　　1、以数据目录为中心，快速找到最合适的数据源。

　　2、一站式数据运营，源头在哪，目的地在哪，数据血缘一目了然 。

　　3、拖拽式开发，E2E数据链路编排监控，行业模型算子使治理更高效。

此外，通过在软硬件结合上做出更多努力，华为云智能数据湖具有超高性价比：

1、大数据和数据仓库服务全面支持鲲鹏芯片的自研基础设施，同等条件下性能提升20%，成本降低30%;

2、华为云大数据+OBS垂直优化，同等配置情况下SparkSQL性能是客户自建集群的2倍以上。

截至目前，华为云智能数据湖解决方案及服务广泛应用于金融、医学、物流、互联网、汽车、政府、大企业等行业。面向未来，华为云将与合作伙伴和客户携手创新，用智能数据湖方案帮助企业构建领先的数据基础平台，让企业用户更方便快捷的用好数据，掘金数字经济。

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