行业里面碰到的问题,生产者变化了,消费者也变化的,早期是IT应用信息化系统,以流程为驱动,数据作为副产品被自然排放出来。今天,我们面向移动互联网,数据消费者发生很大的迁移和变化。现在分析全要事物化,营业厅做理财或者结算,需要庞大的数据库做支撑,这就开始向底层提了要求,但同时他们也在生成庞大的数据,还需要数据毫秒级响应,这是困难也是机遇,因为消费者发生变化了。
第二个是数据的消费方式变化了,从报表到算法。以前数据消费方式就是报表,管理驾驶舱,数据仪表盘,做数据可视化,这些做报表的形态是面向人做决策。像刚才陈总提到了,电力里的应用场景有大量的图片要跑视觉计算,这个时候底层数据服务结构能不能支撑,还仅仅是文件存储吗,用一个文件系统或者是对象存储根本没有办法支撑数据对算法的消费。科研实验室可以是卷积神经网络在离线存储上训练,但生产工程环境不再允许海量图片数据在网络上传来传去。数据服务如何支撑图像特征计算的高维索引,数据消费方式都是算法并行化。金融工程中很多实时算法都需要在数据库库内做,算法消费方式决定了数据库的变革。逻辑计划不止面向SQL, 还要面向Graph(Vector ),面向Machine Learning(机器学习)。NewSQL数据库集群服务打通了物理资源,可以扩展到万亿记录规模,HTAP打通了交易和分析不同IO的数据负载,下一代AI-Native数据库将打通不同SQL/ML不同逻辑计划,构建面向全面数据智能的数据基础底座。
黄东旭:这里面说困难,最大的困难,说一点抽象的,各个层级的人数字化转型认知不一样,比如说CEO或者是一个企业要做数据化转型,这个CEO脑子里想快速赚钱或者是创新,可能落到IT经理人或者是IT技术骨干,就想各种数据用什么数据库,应该买多少台服务器,到业务人员就想这个东西怎么来完成老板的指标,每一个人对于数据化转型这件事情缺乏一个贯穿始终的抓手。
刚才李老师讲的很好,其中一个抓手就是用户体验,现在大家太过于关注到底用什么技术用什么产品解决什么特别具体的问题,但是很少有做基础软件或者是做底层技术的跑到上面跟人家说,你应该更了解行业,怎么让业务更贴近消费者变得更好用。说个特别简单的,现在大家都在搞各位创新或者是新基建,各种行业的APP,能不能做到今日头条、互联网,今天这个体验不好,明天就修改完了,像这种迭代速度其实是一个驱动力。带