为“数据驱动业务”保驾护航，金山云们为何能脱颖而出

随着疫情稳定,出行的解禁,正是拉动老客户消费和挖掘潜客的机会,那么银行在数字化时代的营销业务是如何实现的?首先在业务层面需要与各大电商平台、OTA、出行、O2O、线下餐饮、购物中心达成广泛的权益合作;之后汇聚内部数据和第三方数据,进行数据采集、清洗、拉通与匹配;再利用基于机器学习的营销模型不断学习与完善,最后将合适的信息适时推荐给用户,实现营销活动与用户需求的精准匹配和及时响应,拉动业务的提升。

如今,一个小小营销活动不仅需要面对复杂、丰富的海量数据,还涉及到云计算、大数据、AI等多种技术的综合应用,这恰恰是当下产业数字化大浪潮中的一个小缩影。随着各个行业的业务加速线上化,会有越来越多业务场景,像营销这样全面走向“数据驱动业务”。

“数据驱动业务”,短短几个字背后所传递的核心含义是:前端业务实现快速响应,海量数据实现价值落地。因此,无论是几年前火热的数据湖,还是最近的弄潮儿数据中台,都是“让企业把数据用起来”这个使命下的产物。

但褪去营销概念的浮华,“让企业把数据用起来和用好”这些年依然充满着各种挑战,而率先帮助用户走出数据价值落地之路的,不是传统存储厂商,也不是传统数据仓库厂商,却是以金山云为代表的云服务商们。

近日,随着金山云全新航母级大数据云平台的推出,从产品竞争力、技术趋势以及行业实践等角度再次印证了云服务商为何能够成为数据价值落地的担当主力。

云服务商成数据价值落地主力军

根据中国信通院《中国数字经济发展白皮书(2020年)》报告显示,2019年,我国数字经济规模达到35．8万亿元,占GDP比重达到36．2%,同比增长15．6%,数字经济在国民经济中的地位进一步凸显。

进入到数字经济时代,数据的价值与作用堪比当年的石油。尤其是随着《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》(以下简称《意见》)的正式发布,官方首次将“数据”纳入生产要素,并指出要发挥“数据”这一新型要素对其他要素效率的倍增作用,使数据成为推动经济高质量发展的新动能。

在数字经济蓬勃发展的另一方面,则是企业加速上云的步伐。《云计算发展白皮书(2020)》报告数据透露,2019年,中国云计算市场规模达到1334亿元,增速达到38．61%,公有云从规模、增速全面超越私有云,企业全面上云成为大势所趋。

事实上,“让企业把数据用起来和用好”的关键一步就是上云。这是因为,一方面随着产业数字化的深入,无论是已有业务场景的数字化转型,还是新业务场景的数字化创新,都是基于数据的基础之上综合运用云计算、大数据、AI等数字化技术,绝不是依靠单点或者几项技术就能实现;另一方面,云计算作为企业数字化转型最重要的工具平台,具有天然的整合和集成属性,很容易整合大数据、人工智能、区块链等技术,为数据价值落地提供了充分的保障。

所以,云服务商们作为一个全能型选手,近年来在帮助用户实现数据价值落地开始脱颖而出,优势得到充分显现。

金山云们为何能脱颖而出

在数据价值落地的探索之路上,基于Hadoop开源平台的大数据厂商、传统数据仓库厂商是绕不开的话题。事实上,这些厂商都在推动数据价值落地上付出了诸多努力,但随着最近十年云计算的崛起,一切都发生了改变。

以传统数据仓库厂商为例,其打造的软硬一体化的大数据平台,虽然也拥有出色的性能和便捷的管理,但受制于扩展性、灵活性以及高昂的成本,远不如基于云计算的大数据平台更加灵活与高效;又如基于Hadoop开源平台的大数据平台,哪怕是商业版本在用户实际使用环境中,依然需要做不少部署、配置、调优的工作,在时间和人力成本上都远逊色于大数据云平台。

究其原因,这是因为过去十年移动化、社交化带来了数据指数级增长、数据来源广泛化、数据类型多元化,5G、物联网、边缘计算的兴起,只会加剧现代数据应用的复杂性,云计算则是解决这种复杂性的天然首选,它不仅能够屏蔽底层各种跟数据相关的复杂技术,还带来了弹性、灵活的优势,加速了大数据平台在业务应用中的落地。

以金山云全新航母级大数据云平台为例,提供了从数据采集、存储到分析利用的全栈式大数据服务,大幅降低了用户使用大数据平台的门槛,快速响应和构建各类大数据应用。与传统大数据平台相比,金山云全新航母级大数据云平台有六大显著不同:

• 分布式架构

采用分布式架构,同时支持离线计算、实时计算和即时计算,并且涵盖了业务数据、日志数据、行为买点数据、IoT数据、爬虫数据和外部数据等;

• 统一全栈式

统一全栈式带来了一站式可视化数据开发,统一平台、界面、调度、管控,大幅降低了数据加工、处理等过程的复杂度;

• 敏捷迭代的建设模式

改变了传统数仓自顶向下的设计,以业务需求为核心,结合需求变化,自底向上,不断迭代升级;

• 云原生资源弹性

充分利用到云原生的资源弹性优势,实现按需快速扩容,并为数据挖掘、深度学习等场景提供更高效弹性的GPU资源;

• 数据资产在线化

实现元数据管理统一入口的自动化和数据资产在线管理,彻底改变过去传统数据治理投入大量精力,最终形成离线文档规范的局面;

• 数据应用创新

加速数据应用创新,将全域数据打通,让全员参与数据消费,真正实现数据驱动业务。

金山云将其大数据云平台称之为航母级大数据云平台。众所周知,航空母舰是目前世界上规模最庞大、技术最复杂、威力最强的武器之一,也是一个国家综合国力的象征。金山云认为,大数据云平台和航母在运转模式上异曲同工。例如,数据采集如同航母雷达信号的侦采,既要实时、全面、精准采集,又要批量传输、推送;数据集成如同航母的通讯系统,提供稳定高效的数据同步服务,帮助用户在复杂网络环境下,将各类数据源低延迟批量同步等。

金山云航母级大数据云平台之所以具备强大的差异化竞争力,关键在于:第一,金山云拥有领先的产品与技术,并且实现了产品技术迅速更新迭代,让领先技术更快落地到业务场景之中;其次,金山云自身还有多年的大数据平台运营与运维经验;第三,更加关键是金山云在金融、政务、医疗等多个行业的数据价值落地实践中积累了丰富经验。

攻克数据价值落地最后难关

从2010年数据湖概念首次提出开始,数据湖发展多年却是不温不火。数据湖的价值在于可以帮助用户梳理清楚从数据存储、数据汇聚到数据挖掘这些过程,汇聚、拉通数据,消灭数据孤岛。但是数据湖依然聚焦在底层,并不能解决数据如何与前端业务快速响应与匹配的问题。

数据中台致力于解决数据如何与前端业务快速响应的问题,让数据更灵活、敏捷地服务前端业务。但数据中台更像是一个PaaS平台,向下跟数据紧密联系,向上需要与业务紧密配合,其建设也是一个螺旋上升的过程,往往需要真实的业务场景去实践,不断根据业务变化需求来进行完善与迭代。

因此,金山云航母级大数据云平台攻克数据价值落地最后难关的关键在于:如何综合数据湖等相关技术,屏蔽底层架构复杂性,将数据中台PaaS平台的快速迭代能力进一步融合,并充分利用云计算底层资源弹性、灵活和高效的优势,以云服务的方式输出。

金山云航母级大数据云平台涵盖了数据湖和数据中台的设计理念。一方面为客户提供一站式大数据平台,提效客户业务开发、大规模资产管理、运维保障的大数据底层能力;另一方面,以云计算平台为核心,形成数据湖运营管理、数据中台基础架构部门核心能力支撑工具。

据悉,金山云航母级大数据云平台包含数据采集、数据集成、数据服务、数据管理、挖掘分析、数据开发、智能调度、存储与计算等八大组件,大数据运维和大数据运营两大支撑体系,以及一套涵盖了平台门户、项目管理、资源管理和用户管理的公共服务。

金山云航母级大数据云平台将集数据存储、数据加工、数据展现及数据运营和治理于一体,以及将后台各式各样的数据资源转化为前台易于应用的能力,并实现了用户门户、用户体系、数据体系、开发平台、服务平台、运维平台、分析平台的统一管理。

金山云航母级大数据云平台还在部署规模、部署环境全面满足用户的各种需求,可以支持上万台以上的集群部署规模,数据采集节点数超过10万个,实时数据处理能力达到每秒亿条以上。破除了既有大数据系统的规模瓶颈,实现了“航母级”的数据吞吐。值得称道的是,金山云航母级大数据云平台具备脱云输出的能力,即大数据云平台不仅可以高效运行在金山云的IaaS平台上,其他主流的IaaS平台也都可以支持大数据云平台的部署,充分体现平台的灵活性,包括金山云公有云、银河私有云、其他厂商私有云以及裸金属环境。

不仅如此,金山云航母级大数据云平台还在大型国有金融机构有着丰富的实践经验。众所周知,金融行业是大数据应用的最前沿,数据规模庞大、数据类型丰富、数据应用场景众多,对于大数据技术、产品有着极为苛刻的要求。金山航母级大数据云平台在经历了金融业务场景的千锤百炼和数年大数据平台运营运维考验之后,有望在更多行业帮助用户实现数据价值落地。

总体来看,随着5G正式走向商用,大数据、人工智能、边缘计算、物联网等应用将会加速出现。用户在未来将会面临一个更加复杂的数据环境,业务也将产生更多基于数据的应用,强大的大数据平台将必不可缺,金山云航母级大数据云平台此时推出可谓是恰逢其时,将在企业数字化转型中发挥至关重要的作用。