在现在的互联网、移动互联网，物联网的下，随着新兴技术的发展，在数据里的增长需求是非常大的。当数据量达到一定量级后，数据的价值与意义就凸显出来了，我们从庞大的数据中去挖掘其价值，更多维度的去看待整个企业的发展。

但反过来看，数据量大了之后，如果我们在处理数据的能力不足或者不够，那么只能是“入金山，空手而归”。举个简单的例子：比如说一个数据库表，数据量超过1个亿，我们在处理数据的时候就非常有难度。而到了今天，百亿、千亿级的数据量都十分常见。如果还拿以前那套方法，那肯定是行不通的。

近些年，我们可以看到，从GPU到分布式计算框架，再到云平台弹性，这些硬性条件的提升与突破，已经为大规模数据处理能力打下了一个坚实的基础，而现在急缺的是将数据用起来的平台和算法框架。从数据价值层面来说，现在可能还是一个刚刚起步的阶段。

       随着我们数据量的增长，计算力的提升，数据价值在企业或者在组织里面的增长，它们之间的关系并不是等比增长的。数据量和计算力，它的走势可能会更早一些。但数据价值，肯定在每个企业的应用层面都是不一样的，它的曲线可能是缓慢上升。所以，对于我们来说，这其实是一个非常大的挑战，因为每个企业都有各自的特点。

对于数据这一块，去年的时候，国家已经把它定义成第5生产要素。从整个领域、国家层面来说，数据作为第五生产要素受到极大的重视。从IT时代跨越到DT时代，从企业信息化包括数据建设的情况来看，进度还比较缓慢。我们将进度缓慢的原因归结为三个字，就是“老”“大”“难”。

有的企业信息化建设比较早，在信息化建设的整个过程中，由于对企业的使用习惯，包括各方面的原因，其系统建设时间比较久远，也存在着一些东西想去做，但是又不敢做，因为发动之后很可能会影响现有的利润。还有数据沉淀。我们有很多的可能是10年前、20年前的数据沉淀在那里。这些数据已经转了好几手，以前做这方面数据的人可能已经离职了或者已经转岗了，这个数据当时到底是什么情况，现在可能很难弄清楚。    

此外，从大的角度来看，我们的系统结构，现在有很多集团性企业，拥有几百上千的系统。你今天想到一个业务，做一个事情；明天想到一个业务，做一个事情；这些业务跟系统之间的关系网络非常复杂，这个时候我们怎么样去解决这个问题，是值得深思熟虑的。同样对于数据量来说，我们现在各个系统积累了很多的数据。可能从单个系统的角度来看，数据量并不是很大，但是系统一旦多了之后，这些数据体量规模就非常庞大且繁杂。

从数据使用的角度来说，我们很难；从管理的角度来看，我们企业到底有什么样的数据？这些数据从哪个业务部门出来的，它是由什么业务产生的？最终我的数据将用到哪里去？这些问题我们都不知道，或者说我们只掌握了少数。可能专门去研究，或者说专门管理这个团队的，会了解得比较清楚。但是从一个企业的全局视角来说，很难去把这一点做到。

以上这些问题正是阻缓企业数字化转型升级的重要原因，那么企业是怎样去解这个问题呢？犀牛云解决方案认为对机制的认知十分关键。从数据中台的角度来说，很多时候把它定义成我买一套产品，这个问题就解决了，这显然是不对的。实际上就我们自身的经验来看，如果想要达到某一个效果，这就并不是说我今天买一套技术平台或者一套产品，就可以把这个数据资产体系建立起来的。

      所以我们定义数据中台不是一个产品，也不是一个技术，我们更多把它定义成一种让企业能够快速地把数据用起来的一种机制，而且这个机制是能够持续运转的。

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