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  • 一座“超级工厂”:让中国没有流不通的数据

    新春伊始,中国各个行业、领域都在关注一个热词:新质生产力。

    新质生产力代表着一种生产力的跃迁,意思是“以科技创新发挥主导作用的生产力”。简单来说,就是新兴科技催生而来的颠覆性发展引擎。尤其在这个万物互联的数字时代,发展这种更具融合性、更体现革新内涵的生产力质态,是企业与行业的微观诉求,同时也是地区与国家的宏观诉求。

    如何才能获得新质生产力,是千行万业共同面对的时代考题。

    一座“超级工厂”:让中国没有流不通的数据

    想要回答这道考题,就需要认识一个基本逻辑:生产力的迭代是人类文明发展的内生引擎,其来自对生产要素的有效激活,而新质生产力的来源,就要依靠对新型生产要素的激活。

    提到新生产要素,一个关键词将映入眼帘,这就是“数据要素”。

    与传统生产活动消耗自然资源不同,数字经济的发展消耗的是“数据要素”。在2019年,相关政策明确指出了“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”,标志着数据要素正式投入到中国经济的产出与分配阶段,成为继劳动力、土地、资本、技术之后的“第五生产要素”。

    去年,国家数据局的成立受到全球瞩目。随后在年底,国家数据局等17部门联合印发了《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》,明确开展“数据要素×科技创新”行动。探索激活数据要素价值、获得新质生产力的方法,成为今年国民经济与企业发展最重要的议题之一。

    一座“超级工厂”:让中国没有流不通的数据

    然而在实践中,企业经常发现数据并不匮乏,缺乏的是管理、使用与流通。粗犷而富有生命力的数据散落在田野间蓄势待发,但想让它们形成数据资产、变成真实的生产力,还需要一座座现代化的“工厂”来完成。

    2月20日,伴随着万千企业新春开工的音信,华为举办了2024数据存储新春新品发布会。期间,华为率先发布了业界全新的数据湖解决方案。

    一座“超级工厂”:让中国没有流不通的数据

    这个解决方案,就是一座面向数据要素的超级工厂,它可以把大量原始数据进行智能加工,从而满足数据产品的多样化需求,解锁了迈向数据资产化进程的层层桎梏,让数据焕发出勃勃生机。

    属于中国大地的新质生产力从何而来?在这个AI技术唤醒每一比特数据的黄金年代,只要让数据要素看得清、理得顺、用得好、流通好,那么千行万业自然就有了蓬勃新生的信心与底气。

    从数据要素,到数据资产:最壮阔的时代机遇

    近几年,全球范围内迎来了以AI大模型为代表的智能技术大爆发。智能的来源是对数据的洞察与学习,因此数据要素的价值正在经历跨世代的升级,各行业都在爆发出巨大的数据要素红利。

    举例来看,华为盘古大模型通过对超过300PB全球天气历史数据,以及近10年超过70PB的卫星降水历史数据进行学习,实现了降雨预测准确率提升20%,从而将实现在全国范围内每年减少百亿元的暴雨经济损失。

    某大型银行,通过将53年内积累的超100PB数据,以及每天实时产生的300TB数据进行融合分析,实现了降低约5%的不良贷款率,每年减少直接损失约5亿元。

    一座“超级工厂”:让中国没有流不通的数据

    这些数据要素带来的直观红利,意味着巨大的产业机遇。这也让数据要素开始向数据资产进行升级,成为企业核心资产的组成部分。同时我们知道,一种生产要素的资产化,要求其具备可量化、可估值、可流通的特性。但在数据要素的生产与流通实践里,企业还是需要大量面对诸如数据管理困难、认证授权复杂、流通安全难以保障等问题。

    简言之,高速成长的数据要素,正在成为这个时代机遇最大、价值提升最为迅猛的生产要素。数据资产化,是每家企业都必须关注的方向,而让这一切机遇成真的前提,是扫清数据资产化进程中的挑战。

    只有数据无碍,企业无忧,数据要素才能真正变为数据资产。

    从野蛮生长,到工业化体系:建立数据要素市场面临的挑战

    为什么提起数据资产化时,很多企业会觉得为时过早,或者障碍重重?

    根据国家工业信息安全发展研究中心发布的数据,在2022年至2025年,中国数据要素市场复合增速将达到28.99%,全国数据产量将达到8.1ZB,位居全球第二。中国已经成为名副其实的“数据大国”,但从数据大国到数据强国,是千行万业普遍面临着数据质量不高、流通机制不畅、应用潜力释放不足等问题。

    在企业的实践中,很容易发现数据并不像土地、资金、技术专利等传统生产要素那样清晰和标准化。绝大多数产业数据,都是企业在生产实践中自然形成的,从收集到加工、流通都处于野蛮生长状态。具体表现为数据要素的权属判断更为复杂,聚集和归档非常困难,价值密度难有标准,甚至隐私泄露、数据错用等问题可能会给企业带来负面影响。将这些直观的挑战归类整理,华为在发布会中提到,当前在建立数据要素市场体系过程中,主要需面对四大难点:

    一座“超级工厂”:让中国没有流不通的数据

    1.数据看不清。

    大中型企业、连锁企业、跨国企业经常会面对分散在各地的海量数据。这些数据标准不一、格式多样、源头散落各地,从而导致企业事实上很难全盘纵览整体性数据。与此同时,数据盘点依赖人工操作,导致盘点成本大、讹误多,进一步加重了数据“看不清”的问题。

    2.数据理不顺。

    数据收集之后,需要整理分类。但目前大量企业的数据分类依赖人工,这就导致分类标准难以统一,数据容易变得杂乱无章。当前阶段,中国企业数据分类依赖人工比例超过了60%,在海量数据时代,提升数据分类自动化水平迫在眉睫。

    3.数据用不好。

    在收集与分类之后,数据需要真正加工成数据产品才能发挥其价值。但在这个阶段,企业往往面临数据应用方式较为传统,数据加工成本过大等问题。比如说,用自身数据训练AI大模型是企业非常关注的领域。但在AI训练之前,需要大量时间进行数据清洗与标注,这个成本是很多企业难以承受的。

    4.数据流不动。

    数据资产化的最后一环在于数据的高效流通。但在这个阶段,企业一方面是“不敢流”,需要承担安全与合规方面的风险,一旦流通起来就可能面临“隐私裸奔”的危机。另一方面是“流得慢”,数据流通过程中所需的存、算、网等数字基础设施开支也是挡在企业面前的一座大山。这导致很多企业在数据流通时,还在选择快递硬盘这种原始且不安全的方法。

    一座“超级工厂”:让中国没有流不通的数据

    这四大挑战,关注到了数据从生成、管理到流通的每一个环节,可以说是所有企业都将面对的数据资产化难题。如何才能把千行万业野蛮生长的数据,变成精密、可靠、标准化的工业品,是数据要素时代的核心考题。

    为此,华为希望搭建一座“超级工厂”,来帮助海量数据走向工业化的全新时代。

    从千行万业,到一座“超级工厂”:华为数据湖解决方案

    千行万业,都需要加速数据资产化进程。这也意味着千行万业的数据,也都需要这样一座“超级工厂”。它像流水线一样完成原始数据的加工、盘点、分类,完成一站式处理,并且构建可靠的流通传输环境,让数据要素从野蛮粗放走向清晰规整。

    这座工厂,就是华为基于GFS打造的数据湖解决方案。GFS(Global File System)是指全局文件系统,它作为整个方案的灵魂组件与驱动引擎,与上层的数据服务层和下层的数据存储层协同,构筑了一个完善而高效的数据编织层,以全局命名空间,帮助数据资产实现可视、可管、可用

    一座“超级工厂”:让中国没有流不通的数据

    (华为分布式存储领域总裁袁远)

    具体而言,为了应对数据资产化进程中的四大挑战,华为数据湖解决方案包含这样一些技术创新特性:

    首先,是数据资产一张图。

    华为数据湖解决方案可以实现跨地域、跨站点、跨厂家的统一元数据纳管,同时实现不同格式、协议的数据均无损地统一入湖。除此之外,为了应对远数据扫描上报过程中的低效率、重人工问题,数据湖解决方案还能将增量数据在业务侧无感知地实时更新,从而横跨时间、空间的限制,帮助企业将所有数据尽收眼底。

    一座“超级工厂”:让中国没有流不通的数据

    某世界500强企业,需要面对来自全球超过200家子公司,130多家全球代表处的数据汇总,导致经营报告变成了巨大工程。通过应用全局资产一张图,这家公司将超过100万张表格进行了高效地盘点、注册,从而使月度报告生成时间从18天缩短为3天,年度报告生成时间从三周缩短至一周,大幅提升了经营决策效率,真正做到了全球数据一览无遗。

    其次,是智能数据目录。

    面对数据的整理、分类难题,华为数据湖解决方案提供智能数据目录能力,从而实现自动化的数据标签与聚合,满足数据的高效检索与呈现。从应用场景上看,智能数据目录有两类应用。一是进行数据合规的自动分级,对敏感数据、隐私信息进行自动识别。二是数据内容的自动分类,将数据按照业务需求进行智能的属性化标签处理。

    一座“超级工厂”:让中国没有流不通的数据

    某海外企业在进行AI质检实践中,就应用了智能数据目录能力。通过自动化的数据标签与数据处理,将需要数天完成的数据处理时长缩短到了18分钟,相关服务器数量也减少了一半,全方位提升了数据整理效率,降低了相关成本。

    最后,是通过构建可信的数据交换空间,让数据真正安全高效地流通。

    华为数据湖解决方案提出了可信数据空间的概念。在这个空间里,企业可以通过合法性认证、安全管控策略、全链路加解密、日志留痕等能力,实现数据的可信、可控和可追溯流转,并支持第三方监管与运营,从而在数据流通双方或者多方之间搭建了安全可信的数据要素通道。

    一座“超级工厂”:让中国没有流不通的数据

    针对数据流通效率低、成本高的问题,华为数据湖解决方案也提供了面向跨域访问的数据智能缓存能力,访问任何地域的数据都像访问本地一样高效。此外,在数据传输过程中提供2:1的无损压缩能力,从而降低数据传输压力,节省相关成本。

    总之,华为数据湖解决方案这座为数据要素而生的“超级工厂”,蕴含了针对数据资产化过程中每项挑战的解题思路。

    踏着数据资产化的脚步,一场引爆数字时代的熊熊烈火便至此燃烧起来,迸发出超乎想象的巨大能量。

    从实践,到未来:让中国没有流不通的数据

    从当前阶段企业的数据资产化实践,到未来更广阔的数据市场构建,可以看到华为数据湖解决方案将展现巨大的潜力,最终推动新质生产力在每个行业、每家企业中涌现出来。事实上,在当前的数据资产化实践中,先行一步的数字化、智能化探索者们已从中获益。

    举例来说,在某家大型银行中,原本需要面对总行与分行之间、银行同业之间缺乏安全、高效数据流通手段,导致业务上线慢,安全顾虑大的问题。

    一座“超级工厂”:让中国没有流不通的数据

    通过在总行、分行统一部署华为数据湖解决方案,该银行实现了一系列数据要素的价值跃升。比如,通过可信数据空间与GFS的结合,银行数据实现高效流通,并且全行数据使用违规的次数降低了80%,再比如,通过全局数据可视、可管,这家银行实现了全行一张图,从而加速数据报表生产,并让产品开发更加敏捷,新业务上线时间从1月缩短到1周。此外,通过GFS与华为OceanStor分布式存储的结合,这家银行在满足多样化业务负载、协议诉求的同时,通过热、温、冷数据智能分级实现了TCO下降30%。

    这一案例不仅对金融行业具有参考价值,对于各个行业的数据资产化来说,都有积极的借鉴意义。

    而望向更远的未来,华为将推动open-GFS开源计划,面向伙伴及用户开放包括异构接入框架、全局视图管理以及数据流动引擎等核心能力,从而完成更贴近行业的数据流通能力、加速数据资产化进程,让用户免除后顾之忧。

    一座“超级工厂”:让中国没有流不通的数据

    如果说,农业时代比拼土地,工业时代比拼劳动力和资本,信息时代比拼技术,那么未来企业迈出的每一个脚步、登上的每一层楼、跨过的每一座山峰,都嵌在那一次次数据涌动之中。谁能率先将数据纳为生产要素,能从数据中汲取资产化价值,谁就能率先获得智能时代的船票,激发出面向未来的新质生产力。

    而这一切的开端与前提,是数据要素走进“工厂”。

    在这座工厂的宏伟蓝图里,每一条历史与实时数据都有其价值,每一个智能体都能被数据点燃。无垠的中国大地之上,将没有流不通的数据。

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