Gartner分析:中国数智基建将取代传统数据中台

文摘   2024-08-19 12:00   上海  

近日,Gartner高级研究总监顾星宇(Xingyu Gu)就中国数智基建发展趋势接受媒体采访,采访文章全文如下:


来源/DOIT

作者/朱朋博


在当前经济不确定性和人工智能(AI)快速发展的背景下,中国企业比以往任何时候都更加关注其数智基建(Data Infrastructure)投资的直接回报率(ROI)。这是Gartner高级研究总监顾星宇在最近一次采访中的说法。

顾星宇在采访中提到,数据中台会被数智基建所取代。在介绍了中国数智基建市场的三大趋势的同时,他还提供了一些切实可行的建议,帮助企业在数字化转型过程中实现更高的投资回报。

数据中台为什么会被数智基建所取代?

在新发布的“中国数据分析和人工智能技术成熟度曲线图”中,Gartner认为,“数据中台(Data Middle Office)”即将消亡,取而代之的是“数智基建”(Data Infrastructure)。数智基建与数据中台的巨大差异,导致了这一转变的发生。



顾星宇介绍称,数据中台是一种中心化、集中式的端到端数据分析平台,由单一厂商利用开源技术进行二次开发和迭代,提供全面的数据分析和AI功能。它强调“中心化管理”,以提高技术的复用性。

数据中台通常有单一责任人,这带来了管理上的便利,但会导致无法快速落地新场景。然而,如今的企业比以往更希望更快看到价值,具体到数据分析领域,需要业务部门更加快速地交付数据分析结果,这让数据中台显得不合时宜。

更重要的是,如今爆火的AI技术不断带来很多新技术,如果还是选择使用传统数据中台的交付方式,可能刚建好就已经过时了,数据中台不能帮助企业快速利用新的AI技术,可能会导致企业错失新技术带来的发展机遇。

与数据中台不同,数智基建强调通过多个供应商的密切合作,构建灵活且可持续的数据分析和AI平台,利用生态系统的力量,确保平台的技术始终处于领先地位。顾星宇强调,数智基建不仅是一次性交付的商品,更像是一种订阅服务,会持续交付和优化。而传统数据中台往往被视为一次性买卖,建成后缺乏持续的运维和优化,导致系统逐渐老化和不灵活。

Gartner预测,到2028年,50%构建于2023年之前的中国数据和分析(D&A)平台将因为与生态系统脱钩而过时。这里的“生态系统脱钩”指的是,没有选择那些以生态合作为基础,提供服务的厂商,而是依靠单一厂商进行大量二次开发的数据中台厂商。因此,Gartner认为,数据中台会被数智基建所取代。

顾星宇表示,“中台”被淘汰并不代表“中台”背后的技术被淘汰,它背后的技术仍然存在,但是会以一种新的方式交付到客户手中。

数智基建为什么这么重要?

Gartner认为,数智基建依赖于多个密切合作的供应商组合,而非单一供应商。数智基建不仅提供多个关键技术能力,同时也与其他专业领域的供应商建立生态合作,共同提供一个可组装、敏捷且具有鲁棒性的数据分析和AI平台,并确保其可持续性和持续运维能力。



顾星宇还对整个数据、分析和AI市场格局进行了分析和介绍,在Gartner看来,整个市场由数智基建、分析和AI、D&A服务三个细分市场组成。

首先,数智基建部分主要包括分析型数据库、数据集成、数据治理以及数据虚拟化四个技术组件。分析型数据库用于数据的存储和处理,而数据集成部分能确保数据高效整合和处理,数据治理可确保数据的准确性、安全性和合规性,数据虚拟化管理则负责整合数据资源。

第二部分,分析和AI领域大体上包含人工智能和商业智能两大块。其中,人工智能部分包括机器学习、生成式AI、大语言模型等技术。而传统商业智能部分主要涉及报表、数据仪表盘和自助分析能力,这些仍是企业必不可少的工具。

最后的D&A服务部分,主要看重的是技术与业务结合。企业需要将分析和AI技术与业务场景结合,以项目形式落地,发挥可量化的作用。日常使用的各种APP里的内容推荐系统,就是数据分析和AI技术的典型场景之一。很多金融机构都会用数据分析和AI进行反欺诈和反洗钱工作,制造业企业则用数据分析和AI能力增强供应链鲁棒性,打造智能供应链或智慧工厂。

可见,数智基建在这三个细分市场中扮演着关键角色,通过提供技术基础设施,支持前沿的AI和数据科学技术、实现技术与业务的深度结合,还通过生态系统合作和持续优化,为企业提供灵活、可持续和强大的技术平台,帮助企业高效管理和利用数据,提升业务效率和竞争力。

数智基建的生态合作模式很重要

鉴于数智基建在这三个细分市场中的重要作用,且数智基建的关键在于多个密切合作的供应商组合,顾星宇着重介绍了数智基建的生态合作模式。生态合作模式对于加快企业数智基建落地,提高投资回报率至关重要。
数智基建的生态合作模式有三个方面,包括与云厂商、数据分析服务厂商以及人工智能厂商。

第一,与云厂商的生态系统合作

中国企业的IT环境复杂,存在包括外企、民企和央国企在内的不同类型的企业,对云服务的需求也各不相同。因此,数智基建厂商应该与包括亚马逊、微软、阿里云、腾讯云、华为云、天翼云、移动云等各类云厂商合作,提供跨云、多云的数据管理能力。

比如,需要兼顾民生业务和互联网应用的大型银行,通常需要跨云、多云的能力,这种能力需要数智基建厂商和云厂商的合作来实现。

第二,与数据分析服务厂商的合作

Gartner认为,数智基建是一个技术密集且工程化程度高的行业,甲方客户不应要求技术供应商同时承担项目落地职责。因此,数智基建厂商应该与系统集成商、咨询公司等数据分析服务厂商合作,将硬核技术与业务场景结合。

比如,数智基建厂商与SaaS厂商合作,这种合作关系可以让甲方客户快速实现技术部署,并持续获得专业支持。

第三,与人工智能厂商的合作

如今,生成式AI技术快速发展,很多企业在采用生成式AI技术时,经常会担心重要数据泄露、知识产权被侵犯,当然也担心幻觉的问题。

对此,Gartner认为,数智基建厂商与AI厂商合作,提供AI就绪数据,确保数据安全和质量,并解决数据使用中的新问题。

顾星宇表示,数据只要在被人不断使用,就会不断产生新的数据质量问题,当使用数据的情景、背景和目的发生变化时,就需要对数据做出调整。因此,AI就绪数据的准备需要持续的循环过程,数智基建厂商和AI厂商通过共享元数据,共同发现和解决数据质量问题。

最后,顾星宇还介绍了数智基建厂商的情况。从他的介绍中了解到,国内的数智基建厂商主要包括从“中台”演变而来的厂商和原“国产分析型数据库”厂商,并且不包括云厂商,因为云厂商提供端到端能力,缺乏跨云或多云管理能力。

目前看来,数智基建厂商和云厂商进行了初步合作,在性能、软硬件兼容性上进行适配,共同研发和创新。比如,微软和Databricks的合作就是一种很紧密的合作。然而,大部分国内厂商处于无合作或初步合作阶段,未来进行更多合作才能真正给用户带来价值。




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