顧星宇介紹稱，數(shù)據(jù)中臺(tái)是一種中心化、集中式的端到端數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，由單一廠商利用開源技術(shù)進(jìn)行二次開發(fā)和迭代，提供全面的數(shù)據(jù)分析和AI功能。它強(qiáng)調(diào)“中心化管理”，以提高技術(shù)的復(fù)用性。

數(shù)據(jù)中臺(tái)通常有單一責(zé)任人，這帶來(lái)了管理上的便利，但會(huì)導(dǎo)致無(wú)法快速落地新場(chǎng)景。然而，如今的企業(yè)比以往更希望更快看到價(jià)值，具體到數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，需要業(yè)務(wù)部門更加快速地交付數(shù)據(jù)分析結(jié)果，這讓數(shù)據(jù)中臺(tái)顯得不合時(shí)宜。

更重要的是，如今爆火的AI技術(shù)不斷帶來(lái)很多新技術(shù)，如果還是選擇使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中臺(tái)的交付方式，可能剛建好就已經(jīng)過(guò)時(shí)了，數(shù)據(jù)中臺(tái)不能幫助企業(yè)快速利用新的AI技術(shù)，可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)錯(cuò)失新技術(shù)帶來(lái)的發(fā)展機(jī)遇。

與數(shù)據(jù)中臺(tái)不同，數(shù)智基建強(qiáng)調(diào)通過(guò)多個(gè)供應(yīng)商的密切合作，構(gòu)建靈活且可持續(xù)的數(shù)據(jù)分析和AI平臺(tái)，利用生態(tài)系統(tǒng)的力量，確保平臺(tái)的技術(shù)始終處于領(lǐng)先地位。顧星宇強(qiáng)調(diào)，數(shù)智基建不僅是一次性交付的商品，更像是一種訂閱服務(wù)，會(huì)持續(xù)交付和優(yōu)化。而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中臺(tái)往往被視為一次性買賣，建成后缺乏持續(xù)的運(yùn)維和優(yōu)化，導(dǎo)致系統(tǒng)逐漸老化和不靈活。

Gartner預(yù)測(cè)，到2028年，50%構(gòu)建于2023年之前的中國(guó)數(shù)據(jù)和分析（D&A）平臺(tái)將因?yàn)榕c生態(tài)系統(tǒng)脫鉤而過(guò)時(shí)。這里的“生態(tài)系統(tǒng)脫鉤”指的是，沒有選擇那些以生態(tài)合作為基礎(chǔ)，提供服務(wù)的廠商，而是依靠單一廠商進(jìn)行大量二次開發(fā)的數(shù)據(jù)中臺(tái)廠商。因此，Gartner認(rèn)為，數(shù)據(jù)中臺(tái)會(huì)被數(shù)智基建所取代。

顧星宇表示，“中臺(tái)”被淘汰并不代表“中臺(tái)”背后的技術(shù)被淘汰，它背后的技術(shù)仍然存在，但是會(huì)以一種新的方式交付到客戶手中。

數(shù)智基建為什么這么重要？

Gartner認(rèn)為，數(shù)智基建依賴于多個(gè)密切合作的供應(yīng)商組合，而非單一供應(yīng)商。數(shù)智基建不僅提供多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)能力，同時(shí)也與其他專業(yè)領(lǐng)域的供應(yīng)商建立生態(tài)合作，共同提供一個(gè)可組裝、敏捷且具有魯棒性的數(shù)據(jù)分析和AI平臺(tái)，并確保其可持續(xù)性和持續(xù)運(yùn)維能力。

顧星宇還對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)、分析和AI市場(chǎng)格局進(jìn)行了分析和介紹，在Gartner看來(lái)，整個(gè)市場(chǎng)由數(shù)智基建、分析和AI、D&A服務(wù)三個(gè)細(xì)分市場(chǎng)組成。

首先，數(shù)智基建部分主要包括分析型數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)治理以及數(shù)據(jù)虛擬化四個(gè)技術(shù)組件。分析型數(shù)據(jù)庫(kù)用于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理，而數(shù)據(jù)集成部分能確保數(shù)據(jù)高效整合和處理，數(shù)據(jù)治理可確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、安全性和合規(guī)性，數(shù)據(jù)虛擬化管理則負(fù)責(zé)整合數(shù)據(jù)資源。

第二部分，分析和AI領(lǐng)域大體上包含人工智能和商業(yè)智能兩大塊。其中，人工智能部分包括機(jī)器學(xué)習(xí)、生成式AI、大語(yǔ)言模型等技術(shù)。而傳統(tǒng)商業(yè)智能部分主要涉及報(bào)表、數(shù)據(jù)儀表盤和自助分析能力，這些仍是企業(yè)必不可少的工具。

最后的D&A服務(wù)部分，主要看重的是技術(shù)與業(yè)務(wù)結(jié)合。企業(yè)需要將分析和AI技術(shù)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合，以項(xiàng)目形式落地，發(fā)揮可量化的作用。日常使用的各種APP里的內(nèi)容推薦系統(tǒng)，就是數(shù)據(jù)分析和AI技術(shù)的典型場(chǎng)景之一。很多金融機(jī)構(gòu)都會(huì)用數(shù)據(jù)分析和AI進(jìn)行反欺詐和反洗錢工作，制造業(yè)企業(yè)則用數(shù)據(jù)分析和AI能力增強(qiáng)供應(yīng)鏈魯棒性，打造智能供應(yīng)鏈或智慧工廠。

可見，數(shù)智基建在這三個(gè)細(xì)分市場(chǎng)中扮演著關(guān)鍵角色，通過(guò)提供技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，支持前沿的AI和數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)、實(shí)現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度結(jié)合，還通過(guò)生態(tài)系統(tǒng)合作和持續(xù)優(yōu)化，為企業(yè)提供靈活、可持續(xù)和強(qiáng)大的技術(shù)平臺(tái)，幫助企業(yè)高效管理和利用數(shù)據(jù)，提升業(yè)務(wù)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。

數(shù)智基建的生態(tài)合作模式很重要

鑒于數(shù)智基建在這三個(gè)細(xì)分市場(chǎng)中的重要作用，且數(shù)智基建的關(guān)鍵在于多個(gè)密切合作的供應(yīng)商組合，顧星宇著重介紹了數(shù)智基建的生態(tài)合作模式。生態(tài)合作模式對(duì)于加快企業(yè)數(shù)智基建落地，提高投資回報(bào)率至關(guān)重要。

數(shù)智基建的生態(tài)合作模式有三個(gè)方面，包括與云廠商、數(shù)據(jù)分析服務(wù)廠商以及人工智能廠商。

第一，與云廠商的生態(tài)系統(tǒng)合作

中國(guó)企業(yè)的IT環(huán)境復(fù)雜，存在包括外企、民企和央國(guó)企在內(nèi)的不同類型的企業(yè)，對(duì)云服務(wù)的需求也各不相同。因此，數(shù)智基建廠商應(yīng)該與包括亞馬遜、微軟、阿里云、騰訊云、華為云、天翼云、移動(dòng)云等各類云廠商合作，提供跨云、多云的數(shù)據(jù)管理能力。

比如，需要兼顧民生業(yè)務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的大型銀行，通常需要跨云、多云的能力，這種能力需要數(shù)智基建廠商和云廠商的合作來(lái)實(shí)現(xiàn)。

第二，與數(shù)據(jù)分析服務(wù)廠商的合作

Gartner認(rèn)為，數(shù)智基建是一個(gè)技術(shù)密集且工程化程度高的行業(yè)，甲方客戶不應(yīng)要求技術(shù)供應(yīng)商同時(shí)承擔(dān)項(xiàng)目落地職責(zé)。因此，數(shù)智基建廠商應(yīng)該與系統(tǒng)集成商、咨詢公司等數(shù)據(jù)分析服務(wù)廠商合作，將硬核技術(shù)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合。

比如，數(shù)智基建廠商與SaaS廠商合作，這種合作關(guān)系可以讓甲方客戶快速實(shí)現(xiàn)技術(shù)部署，并持續(xù)獲得專業(yè)支持。

第三，與人工智能廠商的合作

如今，生成式AI技術(shù)快速發(fā)展，很多企業(yè)在采用生成式AI技術(shù)時(shí)，經(jīng)常會(huì)擔(dān)心重要數(shù)據(jù)泄露、知識(shí)產(chǎn)權(quán)被侵犯，當(dāng)然也擔(dān)心幻覺的問(wèn)題。

對(duì)此，Gartner認(rèn)為，數(shù)智基建廠商與AI廠商合作，提供AI就緒數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)安全和質(zhì)量，并解決數(shù)據(jù)使用中的新問(wèn)題。

顧星宇表示，數(shù)據(jù)只要在被人不斷使用，就會(huì)不斷產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，當(dāng)使用數(shù)據(jù)的情景、背景和目的發(fā)生變化時(shí)，就需要對(duì)數(shù)據(jù)做出調(diào)整。因此，AI就緒數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備需要持續(xù)的循環(huán)過(guò)程，數(shù)智基建廠商和AI廠商通過(guò)共享元數(shù)據(jù)，共同發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。

最后，顧星宇還介紹了數(shù)智基建廠商的情況。從他的介紹中了解到，國(guó)內(nèi)的數(shù)智基建廠商主要包括從“中臺(tái)”演變而來(lái)的廠商和原“國(guó)產(chǎn)分析型數(shù)據(jù)庫(kù)”廠商，并且不包括云廠商，因?yàn)樵茝S商提供端到端能力，缺乏跨云或多云管理能力。

目前看來(lái)，數(shù)智基建廠商和云廠商進(jìn)行了初步合作，在性能、軟硬件兼容性上進(jìn)行適配，共同研發(fā)和創(chuàng)新。比如，微軟和Databricks的合作就是一種很緊密的合作。然而，大部分國(guó)內(nèi)廠商處于無(wú)合作或初步合作階段，未來(lái)進(jìn)行更多合作才能真正給用戶帶來(lái)價(jià)值。

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