什麼是非數據原生企業

『壹』 企業中80%的數據都是非結構化數據 什麼是非結構化數據

非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖象、聲音、影視、超媒體等信息）。

『貳』 轉發：元年洞察｜數字化轉型進程中的創新技術菜譜

數字化轉型創新技術應用的起因:

WHY

企業數字化轉型的趨勢是國家層面的戰略，一直沒有變過，現在的發展方向更深化、更細致、更多態、更變化。絕大多數企業是非數字化原生企業，主要在於行業對於數字化的理解，對相關技術的應用以及組織能力都還在剛剛起步階段。

非數字化原生企業的挑戰是全方位的，至少應該包含：

1、外部環境，包含產業生態、用戶形態、外部治理模式、產業政策等；

2、內部體系，包含上下的企業架構不同層次、商業模式、產品形態等等；

3、運營體系、不同產品線、產業形態採用什麼方式經營服務等；

4、管理決策的挑戰，從經營視角如何做到高效、低成本、高質量等；

數字化轉型創新技術應用的現狀：

WHAT

企業的數據體系應該包含哪些部分內容，這些內容又應該通過什麼先進技術來實現，從數據應用場景的設定，到數據架構搭建，從人工智慧，數據的分析洞察挖掘到數據治理體系構建，從數據開發效率到成本周期控制，每一個環節需要的技術支持也不盡相同。對於企業客戶來說，這些實際問題都會在數字化轉型的進程中多多少少遇到，是否具備一體化的產品架構、技術架構、數據架構就顯的尤為重要。對於數字化非原生企業而言，在數字化轉型進程中核心訴求有兩點，通過數字化轉型到底能否為企業增加利潤和是否可以降低企業運營和管理成本，圍繞著兩個核心點，企業在面對眾多創新技術的時候往往會猶豫不決，糾結在投入和產出的問題。正確的解決之道以元年的觀點來看往往是通過一些試點場景結合創新技術進行落地更為高效和穩妥，建設成本會降低，建設周期會降低，數字化轉型的產品落地價值將得到快速驗證。

數字化轉型創新技術應用路徑:

HOW

數字經濟時代，為了快速適應市場和產業發展環境變化、響應客戶需求、提高組織效率、管控各種風險，在各個行業里、各種類型和規模的企業都在積極准備使用數智化新技術進行商業快速創新，包括產品創新、業務創新、組織與管理變革，推進企業的數智化轉型，重塑或構建企業商業模式。如何簡單、便捷、快速地開展商業模式創新，是所有企業在雲時代和數智化浪潮下的最核心訴求和競爭力。

能夠支撐企業快速商業模式創新的元年方舟企業數字化PaaS平台為企業及政府的數智化轉型提供新動能。數智化階段，企業、政府、相關組織與個人可以簡單、便捷、隨需、隨時、隨地基於元年方舟企業數字化PaaS平台開展商業創新，使商業創新打破了技術、商業、成本三大障礙，變得簡單、便捷、大眾化、 社會 化，這是通過技術平台驅動數智化轉型的又一個層次的商業革命。

元年方舟企業數字化PaaS平台基於最新的大數據、人工智慧、雲計算、物聯網&5G、移動互聯網等數智化技術，採用雲原生、微服務、中台化、模型驅動等新一代技術架構，為企業及政府數字化轉型提供雲原生技術平台、數據中台、AI中台、以及低代碼開發平台等基礎設施。通過打造商業創新生態的強大底座，元年方舟企業數字化PaaS平台成為元年及生態合作夥伴未來整體業務的統一平台，支撐企業服務產業生態夥伴共享共創，藉助平台化的力量快速響應用戶需求，實現商業創新，推動 社會 商業進步。

元年方舟企業數字化PaaS平台包含：元年方舟數據中台、元年方舟AI中台、元年方舟低代碼平台、元年方舟多維內存資料庫、雲基礎技術平台，構成了元年方舟平台五駕馬車。

1. 元年方舟數據中台實現企業全域數據的統一管理，將企業的基礎主數據、各系統業務數據、運營數據、用戶行為數據、運維監控數據以及外部的互聯網數據，通過數據集成、數據清洗、數據挖掘、數據服務等過程為企業打造堅實的數據底座，形成企業的數據資產。

2. 元年方舟AI中台基於企業大數據、業務機理、演算法，通過低門檻的AI開發平台，構建智慧企業應用，實現智慧商業決策。提供智能機器人服務，VPA機器人幫助企業員工實現智能問答；RPA機器人助力用戶擺脫重復低效勞作。

3. 元年方舟低代碼是基於可視化和模型驅動理念，結合雲原生與多端體驗技術，它能夠在多數業務場景下實現大幅度的提效降本，為專業開發者提供了一種全新的高生產力開發方式。另一方面，低代碼能夠讓不懂代碼的人，通過「拖拉拽」開發組件，就能完成應用程序的搭建。

4. 元年方舟多維內存資料庫是元年 科技 自主研發的MOLAP資料庫產品，是一款高性能內存資料庫，具備實時數據回寫，實時聚合，實時業務規則計算，快速即席分析、what-if分析，維度和成員無限制、業務驅動等特點，可以提供多維度的數據模型和多維的分析模型，為用戶方便的解決各種復雜計算、復雜實時分析的需求場景，並且可以支持所有企業績效管理應用。

5. 元年方舟雲基礎技術平台基於雲原生技術，集容器雲、微服務治理、雲原生DevOps為一體的綜合技術支撐與管理平台，為元年及平台生態夥伴提供雲原生應用的開發、集成等PaaS 服務。

元年方舟企業數字化PaaS平台是元年在數字經濟時代面向成長型企業、中型企業，到大型企業，完全雲原生架構，支撐和運行客戶的商業模式創新，且具有平台化、數字化、智能化、高彈性、安全可信、模型驅動等特性的綜合型服務平台。元年方舟企業數字化PaaS平台的定位是企業數智化轉型的基礎設施和敏捷創新平台，核心價值在於藉助平台化的力量快速響應用戶需求，實現商業模式創新。

『叄』 什麼是面向海量非數據化的企業級通用數據存儲平台

青雲 qingcloud私有雲算
是中國私有雲廠商中的一個領導者，不論是在技術能力還是市場能力上均位於業界前沿。青雲 qingcloud私有雲產品有什麼特點呢？

青雲 qingcloud私有雲產品介紹

青雲 qingcloud私有雲不僅是虛擬化，企業需要通過對存儲、網路、安全以及 PaaS 平台的軟體定義，實現基於雲計算形態的 IT 管理。 QingCloud 的公有雲與私有雲擁有統一架構。

青雲 qingcloud私有雲有哪些產品

QingCloud私有雲是什麼？青雲qingcloud私有雲產品種類、特點及服務介紹

青雲 qingcloud私有雲產品特點/優勢

1. 自主可控：QingCloud 自主開發雲平台相關技術，掌握雲計算核心技術，產品擁有完全自主知識產權。

2. 軟體定義：藉助於基於分布式技術構建的軟體定義網路和存儲，QingCloud 雲平台支持超大規模部署，同時確保靈活配置定義和快速橫向擴展。

3. 統一管理：無論計算、存儲、網路、還是PaaS服務、多雲環境，QingCloud 提供從資源到應用服務的統一供應和管理，一鍵構建客戶業務服務。

4. 安全可靠：QingCloud 提供多維度的數據保護和安全防護，多副本機制確保伺服器級別乃至數據中心級別災難下的數據可靠性。

5. 快速落地：行業領先的雲平台產品化，經過眾多客戶的多年實際生產驗證，實現雲平台的快速完整交付。

6. 開放API：開放所有資源操作的相關 API，提供多種 SDK，實現與第三方系統的便利集成。

青雲 qingcloud私有雲所提供的服務

1. 軟體定義數據中心平台

QingCloud雲平台：集計算、儲存、網路為一體的企業級雲計算平台；

QingCloud桌面雲：企業應用交付與運營平台，快速實現應用雲化；

If統一多雲管理平台：面向異構混合雲環境的智能運維管理平台

2. 軟體定義存儲

QingStor®對象存儲（Object Storage）：面向海量非結構化數據的企業級通用數據存儲平台，支持軟硬一體或純軟體的部署方式。

QingStor® NeonSAN ：是新一代軟體定義分布式 SAN 存儲系統（Server SAN）

『肆』 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

「巧婦難為無米之炊」，這句話隱含的信息量並不小，正好可以用於對比人工智慧。巧婦的「巧」就是演算法，食材就是數據，而鍋碗瓢盆和爐灶就是算力。

如果沒有食材，就算你有爐灶和鍋碗瓢盆，也沒辦法做出飯，而有了食材，沒有爐灶和鍋碗瓢盆也做不出飯菜，有了食材，有了鍋碗瓢盆，沒有巧婦，也同樣做不出一桌豐盛的飯菜。

數字化歸根結底：

是靠數據驅動的,如果沒有高質量的大數據,那就是巧婦難為無米之炊。因此,做好大數據工作是推進數字化變革的前提性、基礎性工作。但非數字原生企業相比數字原生企業,大數據工作的復雜性和困難度要大的多。

何老師表示,做好大數據工作,要有知難而上的堅強決心。此外,他基於對華為等企業實踐的認真了解研究,結合自身對企業戰略執行的長期深刻體悟,還在演講中給出了切實的決策思路和行動建議。

據悉,《數字企業》之所以能成為數字化轉型、數字化變革的代表性演講,很大程度上是因為既具備企業家的高度、又具備思想家的深度、還具備實踐家的力度。

『伍』 人工智慧與數據分析之間是什麼關系

【導讀】為了獲得成功，公司還必須在整個組織中培養數據素養的文化，簡而言之，它是關於創建一個環境，在該環境中，總是基於經驗數據優先考慮洞察力和決策，在AI日益推動的世界中-即使是最非技術的員工也首次可以使用新工具，技術和見解-數據素養對於建立卓越業務至關重要，為了充分利用新技術和快速改進的業務技術並贏得持久的競爭優勢，企業必須支持有立志通過使用這些技術產生最大價值的人員，尤其是前線工人。當公司擴大對數據的訪問並授權團隊使用它們時，他們可以更好地了解客戶，設計更有效的產品和服務，並提高組織效率。

盡管人工智慧已經存在了50多年，但它仍然是當今企業公司最重要的新興技術，特別是在雲的推動下，計算和數據的進步使AI成為企業的必需品，而不是科學實驗，尤其是，AI可以在數據和分析方面實現逐步改進，人工智慧中三分之二的機會都圍繞著先進的數據分析技術，此外他們的研究人員估計，將人工智慧的突破應用於現有的數據和分析方法，每年有可能創造高達5.8萬億元的價值。

人工智慧使數據分析功能更加強大

更易於訪問它使組織能夠梳理越來越多的正在創建的數據-每天超過2.5億億位元組-並提取人類永遠沒有時間自行尋找的見解，而且，它引入了與數據交互的新方法-最新的方法之一是自然語言處理使語音驅動的界面成為可能，到2020年，有50%的分析查詢將「通過搜索，自然語言處理或語音生成，或者將自動生成」，今天企業面臨的最大挑戰是什麼?大多數企業如何響應(並且有效)?

每個公司都希望變得更加以數據為主導

隨著數字原生企業-由其本質決定數據驅動的公司-繼續擾亂廣泛的行業，沒有人願意落後並成為下一家失敗的公司，諸如此類的傳統企業發展得太慢，以致無法跟上現代企業的吉卜賽式本質，同時，數字原生代利用其技術優勢迅速適應不斷變化的市場條件，消費者喜好和創新環境，各地的企業都在通過大量投資技術來做出回應，成功案例脫穎而出的是他們致力於將技術投資的產品(數據以及最終的商業見解)提供給組織中最重要的決策者：一線員工。

數據和分析中是否有一項新技術正在帶來比大多數人意識到的更多的挑戰?企業應如何調整其方法?

當今，人工智慧既是最大的機遇，也是最大的挑戰。盡管從技術角度來看，它為推進數據民主化創造了很多機會，但是要充分利用這些機會，則需要進行重大的組織變革，這絕非易事，除了將數據團隊的工作重點從管理工作轉移到教育，支持和指導之外，組織還需要找到並任命合適的首席數據官來帶頭進行轉型，此人是一位領導者，可以平衡新的和現有分析要求的需求，支持整個組織中數據的使用，並培養數據素養的文化，就是說如果企業希望駕馭即將來臨的變革並在另一端蓬勃發展，那麼整個執行團隊就有責任倡導這種文化。

您想要一個既了解IT需求又了解業務需求的人

既可以看到更大的圖景，同時又可以關注細節，並具有天生的教導和啟發他人的能力，為了保持數據素養，人們必須既了解工具和技術，也必須理解為什麼採用它們對業務至關重要，您的組織在今天花費最多時間/資源的是什麼計劃?我們的整個團隊都致力於創建一個更加以事實為導向的世界，在最高層次上，它是要在業務和日常生活中的每次對話中都融入事實，以便使塑造我們周圍世界的想法和決定更加清晰，明智和准確，對於我們的客戶和合作夥伴言，這意味著將數據推進到業務的第一線，並將其帶到決策的最核心，對於我們內部的團隊來說，一切都是為了創造市場上最強大，最易用的技術，以使一切變為可能。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「人工智慧與數據分析之間是什麼關系?」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於人工智慧就業崗位分析，關注小編持續更新。

『陸』 什麼是非農數據，非農數據對原油有什麼影響

1、非農數據：非農數據，是指非農業就業人數、就業率與失業率這三個數值。顧名思義，就是反映美國非農業人口的就業狀況的數據指標。這三個數據每個月第一個周五北京時間（冬令時：11月--3月）21:30，（夏令時：4月--10月）20:30發布，數據來源於美國勞工部勞動統計局。\x0d\x0a\x0d\x0a2、非農數據對原油價格影響：\x0d\x0a非農數據對原油價格的影響主要體現在原油消費階段。\x0d\x0a如果非農數據明顯好於預期，市場會普遍認為經濟形勢向好，工業與民用領域的原油消費都會增加。這會促使油價上漲，投資者將傾向於買進原油做多。此後原油價格一般會上漲150-250個基點。\x0d\x0a反之原油價很可能下跌。

『柒』 數據治理說起來容易，做起來難，華為雲Stack有解

移動互聯網和大數據日益發展，沉澱的數據越來越多，數據的質量、使用效率、數據安全等等各類的問題迎面而來。為了讓數據發揮最大的價值，數據治理作為數智化戰略的一項必要舉措，列入了大多數企業的戰略行動計劃，業界也有「數字轉型、治理先行」的說法。但是談到數據治理，業界有一個普遍的共識，那就是 「數據治理說起來容易，做起來難」。怎麼通過數據治理解決這些難題？數據治理究竟難在哪裡？華為作為典型的非雲原生企業是如何應對的呢？

2018到2021年間全球8300家標桿企業中，全面擁抱數字技術的前10%企業相比後25%企業營收增速超過5倍。數字化轉型浪潮下，數據資產將成為關鍵生產要素支撐未來數據產業化升級，是未來政企實現跨越式發展的必然選擇。

根據華為在政企行業多年的深入耕耘和自身轉型的實踐，我們發現，優質高效的數據底座，是保障政企運營效率持續提升和業務創新升級的重要基石。我們深知打破數據孤島、確保數據准確、促進數據共享、保障數據隱私與安全，是政企數據治理的關鍵。當前很多企業數據體系建設呈現出「煙囪化」的趨勢，為政企數據治理帶來了四大挑戰：

l 進不來 ：數據來源復雜，集成難；

l 質量差 ：數據質量要求高，規則校驗多，落地難；

l 出不去 ：數據煙囪林立，業務和數據匹配難，共享難；

l 不放心 ：數據安全、交互風險高。

早期的華為是典型的非數字原生企業。從2007年開始，我們通過兩個階段的持續變革，系統地完成了數據管理體系建設，實現業務感知和ROADS體驗的數字化轉型：

l 階段一（2007-2017） ：設立數據管理專業組織，建立數據管理框架，發布數據管理政策，通過統一信息架構與標准、有效的數據質量改進機制，提升數據質量，實現數據全流程貫通，業務運作效率整體提升。

l 階段二（2017-至今）： 建設數據底座，匯聚和聯接全域數據，實現數據業務可視、隨需共享、敏捷自助、安全透明的目標，支撐准確決策和數據創新，構築差異化競爭力。

華為經過十多年的實踐，我們總結出 「4層保障」和「2個抓手」（信息架構、數據質量） ，實現清潔數據，充分釋放數據價值的核心手段。

4層保障包括：

l 政策保障： 從目的、適用范圍、管理原則、問責等方面進行政策制定，公司層面需統一遵從，確保業務與IT共同參與數據治理。

l 流程保障： 建立數據管理流程，重大決議由企業變革指導委員會決策，通過變革管理體系和流程運營體系落地。

l 組織保障： 按領域任命數據管理Owner和團隊，建立實體化數據管理組織承接數據管理改進目標。

l IT落地保障： 建設承載面向「聯接共享」的數據底座和數據服務融合的統一IT平台，完成數據全流程流轉與價值變現。

2個抓手是指：

l 信息架構： 構建面向「業務交易」的信息架構，描述業務運作和管理決策所需要的各類數據及其關系，保障企業內統一「數據語言」。

l 數據質量： 建立數據質量管理框架和運作機制，例行開展公司級數據質量評估，由企業數據管理組織定期發布報告，牽引各業務領域持續改進。

上述的4層保障和2個抓手，構成了企業數據戰略資產綜合治理體系，能夠確保關鍵數據資產的有清晰的業務管理責任，IT落地有穩定清晰的原則依據，作業人員有規范的流程指導。遇到爭議時，有裁決和升級處理機制，治理過程有充足的人力、組織、預算保障。只有建立起有效的數據治理環境，數據的質量和安全才能得到保障，數據的價值才能真正發揮。

作為華為數字化轉型的底座，華為雲沉澱了大量的實踐經驗和方案能力，並通過華為雲Stack來賦能政企，加速各行各業的數字化轉型。在數據治理領域，華為雲Stack為政企提供數據湖治理中心服務（DGC）來幫助企業客戶快速構建數據運營能力。DGC是數據全生命周期一站式開發運營平台，提供數據集成、數據開發、數據治理、數據服務、數據可視化等功能，支持行業知識庫智能化建設，支持大數據存儲、大數據計算分析引擎等數據底座。下面我們就來一起看看DGC是怎樣應對我們前面提到的挑戰：

l 進的來：簡單高效的物理和邏輯數據集成保障數據全面入湖

非數字原生企業發展普遍有較長的 歷史 ，隨著不同階段的發展需求，業務系統間存在大量復雜的集成和嵌套，數據來源多樣，數據形成孤島難以集中共享。

數據集成：簡單易用的多源異構數據批量和實時接入

DGC能夠提供活易用的可視化配置與遷移任務編排，將數據遷移和集成的效率提升數十倍。除主流關系型資料庫支持外，還支持對象存儲、NoSQL等40餘種同/異構數據源及三方大數據平台批量遷移入湖。 DGC物理入湖與HetuEngine跨湖跨倉協同的邏輯入湖 作為兩種重要數據集成方式協同互補，滿足數據聯接和用戶數據消費不同場景需求，支撐客戶數據湖從離線走向實時，構建物理分散、邏輯統一的邏輯數據湖。

l 理的清：從源端架構到平台工具端到端數據質量保障

企業級信息架構：結構化的方式實施有效的治理

企業在運轉過程中，需要定義業務流程中涉及的人、事、物資源，實施有效的數據治理，確保各類數據在企業業務單元間高效、准確地傳遞，上下游流程快速執行和運作。企業長期存在信息架構與IT開發實施「兩張皮」的現象，數據人員和IT人員缺乏統一協同，企業數據架構混亂，信息架構資產和產品實現邏輯割裂，數據模型資產缺失。

平台工具和服務：一體化開發設計，端到端專業服務，有機聯動保障數據質量

結合華為數據治理專家團隊與項目實踐經驗，DGC規范設計實現了一體化設計和開發，不僅確保了元數據驗證、發布和注冊的一致性，而且實現了產品數據模型管理和資產可視，同時輔以專業的數據治理服務團隊、成熟項目管理機制和豐富的實踐經驗，支撐企業構建高質量的清潔數據架構和能力。在政務大數據中心通過DGC一體化平台和專業服務，完成多個委辦局全量數據接入，落地數據分層架構模型設計，完成基礎庫與主題庫的建設，實現委辦局數據全流程生命周期設計與落地，涵蓋數據架構和模型設計、數據標准設計、數據模型物化、數據質量稽核作業等，助力領導決策支持、宏觀經濟雲圖和惠民APP示範應用系統上線。

l 出得去：通過數據服務和數據地圖實現數據自助消費

數據底座建設的目標是便捷地支撐數據消費，確保用戶安全可靠地獲取數據，並通過靈活的數據分析等方式，按需快捷的消費數據。

數據服務：服務化方式供應數據

通過服務化方式對外提供，用戶不再直接集成數據，而是通過聚合應用模型可視化構建，涵蓋API發布、管理、運維、售賣的全生命周期管理，作為業務的「可消費產品」的關鍵要素之一，解決了數據的可供應性。

數據地圖：從查詢到分析到使用一站式自助

以數據搜索為核心，綜合反映數據的來源、數量、質量、分布、標准、流向、關聯關系，滿足多用戶、多場景的數據消費需求，解決了數據「可搜索/可獲取性」的難點問題。消費方獲取數據後，還支持從數據查詢到拖拽式分析的端到端的一站式自助作業，幫助數據消費者結合自身需要獲取分析結果，滿足業務運營中數據實時可視化需求。

l 用的安：從模型、制度到平台多維度打造立體化數據安全體系

安全能力模型評估：系統化安全管理抓手

數據安全能力成熟度模型是數據安全建設中的系統化框架，圍繞數據全生命周期，結合業務的需求以及監管法規的要求，持續不斷的提升組織整體的數據安全能力，提升數據安全水平和行業競爭力，確保數據生產要素安全流通和數字經濟 健康 發展。在多個項目中，華為通過安全評估、安全加固等專業服務，助力客戶高分通過等保評估，實現數據安全流通。

從制度到工具和服務：統一安全治理框架落地

數據安全治理需要從決策層到技術層，從管理制度到工具支撐和服務體系，自上而下形成貫穿整個組織架構的完整鏈條。企業組織內的各個層級之間需要對數據安全治理的目標達成共識，確保採取合理和適當的措施；DGC數據安全定義數據密級、認證數據源、對數據動靜態脫敏及添加水印等方式以最有效的方式保護數字資產。

企業數字化轉型逐步進入深水區，如何提升海量數據治理的效率和准確率，如何將專家經驗固化傳遞都面臨巨大的挑戰。人工智慧與數據治理深度融合將會開啟數據治理的新階段，通過AI加速企業數據生產要素的變現、進一步釋放數據價值。

l 智能數據資產編目

基於AI的智能數據編目系統具備數據的學習、理解和推理能力，幫助團隊實現數據自主、簡化數據 探索 、實現重要數據資產智能編目推薦。

l 智能數據標准推薦/去重

通過機器學習技術，自動掃描元數據信息，提煉關鍵數據項，智能識別新增數據標准、冗餘存量數據標准去重，提高智能化程度。

l 智能重復/異常數據檢測

智能重復/異常數據檢測技術，將數據根據相似讀音、相似數據類型分組，通過模型計算相似度得分，超出規定閾值時，自動異常檢測和識別。

l 智能主外鍵識別

通過篩選候選主外鍵時構造特徵向量，並調用分類器智能判別該元數據是否為主外鍵，提升數據模型質量，進而優化和簡化後續資產梳理和對外提供數據服務。

數據是物理世界、數字世界和認知世界相互聯接轉換的紐帶，大規模數據交互將構成龐大的政企數據生態。政企數字化轉型不能一蹴而就，數據治理亦非一朝一夕之功，治理的數據規模日趨龐大，類型千變萬化，手段也更智能豐富，需要我們共同攜手從制度、流程、技術、生態多維度一起努力，構建數據智能新世界。