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文档简介

技术驱动大数据价值释放推动企业实现数据智能创新本研究由阿里云发起CONTENSCONTENSl01一体化和融合化成为大数据领域重要发展DD着力构建体系着力构建体系化的大数据应l03伴随过去十年的数字化浪潮，大数据技术架构已经数据开发与治理创新：将方法论与工具相结合应用于智能化数升各环节的完备性和丰富度，形成完善的全链路数据治理与数数据智能创新：涉及从大数据到人工智能的全链路AI工程化覆高效利用人工智能创造一站式的开发环境，显著提升端到端落推动企业业务创新，实现从数字化到数据化再到智能化的全面l05数据分析行业用户 ......互联网等数字化原生企业是先进技术产生和落地的驱动者和应用者：在过去十年的大数据l079%7%.l09普遍数字化转型成熟度和数据资源就绪度都相对较高，对数据安全的要求较为苛规模和产品品类快速增加所带来的精细化运营问题；一些传统的工业企业在持续推进IoT设备的规模通/无人驾驶等领域的飞速发展，也正在对现有数据体系架构产生前所未有的冲击。这一系列新的变l11品品各类先进的机器学习和AI成果无法匹配到业务中，其根本原因是企业自身缺少智能化研究和发展能健全“数据发现⃞价值开发⃞价值实现⃞知识与协作”的全生命阶段发展路径。针对目前企业在四l13数据发现⸺价值开发⸺价值实现⸺知识与协作数据资源将成为未来企业必不可少的发展要素，大数据应用在企业分析、形成体系化的数据治理与应用框架。传统的数据治理主要是面点工具组件，多面向单个应用系统。伴随行业大数据出现规模划设计一套体系化的数据资源治理与应用框架，这一过程将涉大数据单点产品发展为构建大数据融合性方案，综合考虑计算据多维展示等要素，形成符合企业未来发展要求的大数据体系规划设计全链路的闭环能力。通过良好的规划设计以及科学的企业应能以新的体系化大数据平台为依托，实现对数据资源的涉及到与大数据服务商共建大数据服务产业生态，也包括企业通过大数据平台连通自身所l17满足自身在大数据分析过程中对敏捷性和实时性等维度提出的新要求。诸如分布式、向量和在线计算的处理性能问题，甚至通过一套存储系统同时支持批量数据的海量高吞吐写入机器学习手段的加持，而数据智能能力的进化与提升也离不开更加开放便捷的可以做到一定程度上的自动化算法识别、匹配和优化，甚至可以实现批量模型的生产与管合问题，更需要通过平台将不同领域的人才连接起来，使他们为了一个统一的目标贡献力l19大数据专业人员的普遍短缺以及对成本方面的考虑，企业将更多引入成熟的模型开发与管存算分离、统一管理，湖仓互访等技术发展趋势将不断推动大数据基础能力领域的深入挖全球大数据平台公有云服务市场规模有望在2025年超过940亿美元，五年预测期内年中国大数据平台公有云服务市场规模达33.7亿元人民币，相比2020年实现53.8%的快速增长。20l50结合业务需要更多地引入SaaS化服务，这是各类新兴企业特别是广大中小企业的理想选24l

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