[观察]提速中国大数据普惠之路，曙光大数据的沉淀与释放
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凯文?凯利曾在《失控》中写到：“最深刻的技术是那些看不见的技术，他们将自己编织进日常生活的细枝末节之中，直到成为人们生活的一部分。”
确实如此，今天各种数据正快速融入人们的日常生活之中，让衣、食、住、行等相关领域的海量数据实现了持续迸发。同时，大数据技术和应用也逐步成为了国家基础性的战略支撑，更成为了推动数字中国、数字经济和新型智慧城市建设的新动能。
在此过程中，作为走在大数据行业落地最前沿的公司，曙光通过十年的沉淀，在大数据领域拥有了深厚的技术积累和大量的实践经验，现在它依托其打造的“1+4+N”大数据业务格局，以及全新的大数据“智能引擎”，希望以“更敏捷、更智能、更融合、更安全”的方式，赋能百城百行迎接数据驱动的智能化新时代。
在这背后，正是曙光大数据过去十年“厚积薄发”的重要体现，也是其不断洞察客户需求和坚持技术创新的重要印证。更为重要的是，曙光大数据在释放大数据新红利的同时，也正积极强化与整个业界生态伙伴之间的合作力度，这无疑也将会大大提速大数据在中国未来的“普惠之路”。
大数据产业正进入深水区
根据赛迪顾问股份有限公司发布的《2019中国大数据产业发展白皮书》显示，2019年中国大数据整体规模达到5386.2亿元,预计2020年达到6605.8亿元，可以说大数据产业已经成为数字经济发展新驱动力。
中科曙光大数据首席科学家、
大数据智能研究院院长宋怀明
在中科曙光大数据首席科学家、大数据智能研究院院长宋怀明看来，中国的大数据行业目前正从快速发展期慢慢走向成熟期，这不仅源自国家相关部门和地方政府对数字经济的高度重视；同时大数据也正在加速进入实体经济，并与各行各业实现了深度融合。
他指出，随着大数据产业进入到“精耕细作”的新阶段，以及用户对大数据技术以及行业发展的理解和应用越来越深刻，会发现今天的大数据依然面临着诸多的挑战，这意味着大数据产业也正在进入“深水区”，可以从三个维度来做观察：
第一，从平台层面看，挑战主要是平台的标准化和一体化。由于各种历史的原因，当下大部分行业和企业，乃至政府机构，不仅内外部数据尚未打通，自己内部的数据也还没有实现整合和标准化，开发和利用更是无从谈起，而新的数据孤岛现象同样屡见不鲜。
因此，未来大数据平台应该在数据的采集、存储、计算以及应用服务、接口方面实现标准化；同时，随着大数据进一步与云计算、高性能计算的融合，逐渐形成了数据一体化情况，这也让建设大数据一体化系统变得“势在必行”。
第二，从数据层面看，挑战则是数据的融合共享和综合治理。大数据的实时、感知和预测等特点确实可以帮助很多企业降低成本，缩短生产周期，提升了效率。但对大部分用户而言，即使有了收集数据的能力，但对现有数据的优化，数据建模工具的利用等方面，同样也需要较长的时间来沉淀。
与此同时，不同行业的用户对数据应用也是不一样的，这意味着背后的数据模型、算法、流程也会有巨大的不同，这就要求大数据平台建立之后，必须要与行业进行深度融合，才能解决数据在不同行业中的差异化应用需求。
第三，从应用层面看，挑战则是应用的智能化和生态化。应用的智能化表现在需要用更加智能的方式，把大数据所带来的效应发挥出来，实现更加精细化的管理和决策，从而有效的提升质量、降低成本、优化服务。
不仅如此，在大数据平台越来越标准化之后，应用层面也需要实现合理化的“分工”，这就需要业务厂商、应用厂商、平台厂商更为紧密的合作，通过标准化的数据访问接口进行相互的合作，这背后其实正是生态化的重要体现。
由此可见，从平台到数据再到应用，这是一个很长的链条，这些链条上的难题也就成了大数据产业未来发展所需要面对的“痛点”。所以，一个能够把数据、应用、智能融合为一体的架构和平台，在为用户提供灵活管理和分析处理数据的同时，也能够把数据源源不断的转换为智能和洞察，为用户创造更加敏捷的行动力与速度已是大势所趋。
曙光大数据的沉淀与释放
在此背景下，作为中国大数据产业的的先行者、见证者和参与者，在过去十年中，曙光在见证中国大数据产业发展壮大的同时，也坚持不断创新和自我突破，这让曙光不仅打造出了强大的大数据竞争力，同时也成为了一家走在大数据行业落地最前沿的公司。
曙光大数据及创新事业部副总经理郭庆
据曙光大数据及创新事业部副总经理郭庆介绍，早在2009年曙光就组建了大数据团队；2012年发布了大数据产品XData；2015年曙光正式启动“数据中国”战略，开始全面布局大数据业务；2016年和2017年，曙光又先后发布“数据中国加速计划”和“数据中国智能计划”，同时还获批建设大数据分析系统国家工程实验室；2018年，曙光在TPC-BB全球大数据标准测试中，荣获性能/性价比第一；而在今年，曙光更以业内领先的大数据技术和生态能力，跻身“2019中国大数据企业50强”榜单。
更为重要的是，通过十年的技术沉淀和落地实践，如今的曙光已经形成了“1+4+N”的大数据业务格局，“1”是指打造一个大数据平台；“4”是指曙光结合自身大数据优势，聚焦“敏捷、智能、融合、安全”四大核心能力；“N”表示联合生态伙伴构建出了N个行业解决方案，服务百城百行。
首先，曙光打造了一个强大的大数据平台，它可以实现模创工厂数据建模、天网知识图谱分析等智能服务，同时平台内置的XData大数据智能引擎，拥有数据集成、数据治理等多种数据处理能力；此外，也拥有DragonDB分布式数据库、MPP分析型数据库等多种数据管理能力。
据了解，曙光大数据平台经过十年的不断创新，已能为用户提供从数据采集、集成、分析、治理、分享和交换的“一站式”工具和平台，实现了数据从“生”到“用”的整个生命周期管理。在此基础上，曙光大数据平台还以“应用为导向”，不断沉淀行业项目中的经验，并把模型和算法不断固化，以更加智能化的应用直接服务合作伙伴和最终用户。
其次，曙光在发展大数据的过程中，也构筑了自身差异化的特色，并形成了四大核心能力，即“敏捷、智能、融合、安全”。
具体来看，曙光大数据足够敏捷，能够提供万亿数据实时处理能力，TPCx-BB大数据分析能力性能全球第一；足够智能，是指可实现灵活精准的向导式自动化模型训练等；足够融合，可以实现存储、计算和管理的融合，多源多模态数据的融合，并与云计算、高性能计算实现了融合管理；足够安全，可以提供涵盖核心计算部件、系统管理、数据内容和运营服务四个层面的全方位安全保障。
最后，曙光还以大数据平台作为数字经济时代的新的“智能引擎”，通过联合更多的生态伙伴，服务包括政府、科学、安全、工业等“N”个领域的用户，帮助百城百行实现数字化、智能化的转型。
其中，在政府方面，曙光大数据服务了全国40多个城市云中心，助力政府实现了新旧动能转换；在科研方面，曙光大数据不仅为重大物理装备提供支持，同时也累计和120多所高校进行合作，进行技术研究和人才的培养；而在企业方面，曙光大数据也在智能制造、工业互联网、能源和医疗领域发挥着重要的作用。
数据显示，曙光大数据平台目前已聚集了超过600多家生态合作企业，服务超过2000家客户，支撑了超过1000款智能应用的运行，并且累计处理超过1000PB的数据。
不难看出，曙光大数据通过强大的数据智能平台，以及所构筑的“敏捷、智能、融合、安全”四大核心能力，并联合生态伙伴构建面向多个行业的落地方案，在为百城百业用户提供“一站式”大数据服务的同时，也真正充分释放了大数据带来的红利价值。
提速中国大数据普惠之路
毫无疑问，过去十年曙光大数据一直和中国百城百行的用户“并肩前行”，为中国用户认识和理解大数据，同时实现大数据的落地贡献了诸多价值。而在未来，曙光大数据也将继续致力于打造数字经济时代的大数据“智能引擎”，助力更多用户开辟新航道，平稳快速的穿越大数据“深水区”，实现价值大发现。
中科曙光副总裁、
中科曙光国际信息产业有限公司总裁蒋丹东
正如中科曙光副总裁、中科曙光国际信息产业有限公司总裁蒋丹东所言：“曙光大数据将会围绕曙光所提出的‘先进计算’的定位，致力于成为百城百行的智能驱动引擎，在推动‘数据中国’计划继续深化和部署的同时，也为赋能整个中国数字经济的发展发挥更大的作用。”
一方面，曙光大数据将推动更多智能化的应用，包括构建开放的城市云数据平台，为城市管理提供智慧云脑；构建人工智能公共服务平台，为区域的初创企业、科研院所和企业用户提供平台资源支撑；同时以应用需求驱动创新，为行业量身定制数据智能解决方案。
蒋丹东表示，曙光一直把智能贯穿到整个“数字中国”战略之中，不仅在硬件层面的创新，同时在大数据平台层面也不断在进行迭代创新，尤其是在应用领域，曙光通过模型和算法的创新，把大量行业知识经验进行沉淀变为平台级的服务；此外，曙光也正把智能化的创新应用，“嵌入”到科学大数据、工业大数据，政府大数据以及安全大数据中，推动全面的智能化落地。
另一方面，曙光大数据不仅提供技术工具，平台更具备开放性。换句话说，曙光在提供大数据技术和应用基础能力的同时，更多的合作伙伴也可以基于曙光的大数据平台构建出适合具体自身场景的大数据应用，帮助更多用户能够做到快速部署，让大数据尽快发挥效果。
对此，宋怀明也说：“进入大数据应用深水区阶段，曙光会与生态合作伙伴通力合作，形成优势互补的共同体，帮助推动用户从技术改进、运用优化、业务创新三个层级实现全方位、多角度、全链条的数字化升级。”
在数字化、智能化的新时代，曙光大数据正通过更加“敏捷、智能、融合、安全”的方式做大数据的技术输出，同时曙光还立足于行业应用和业务场景，以更加开放和共赢的生态合作新模式，加速大数据技术的落地进程，这不仅会把大数据的价值推到前所未有的新高度，也会推动大数据实现更大的“普惠化”。
申耀的科技观察，由科技与汽车跨界媒体人申斯基（微信号：shenyao）创办，16年媒体工作经验，拥有中美两地16万公里自驾经验，专注产业互联网、企业数字化、渠道生态以及汽车科技内容的观察和思考。
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