从东数西算,漫谈数字化时代的变局

Author
Tao Zhou
2022年 6月 02日

近些年,中国持续不断地从国家战略和政策上鼓励大数据产业的发展,推动各行业积极开展和实施数字化转型战略。《“十四五”大数据产业发展规划》要求充分激发数据要素价值潜能,打造数字经济发展新优势,为建设制造强国、网络强国、数字中国提供有力支撑。

 

毋庸置疑,数据已经成为重要的生产要素之一,数字红利更是承载着我国经济持续高速发展的拳拳期盼。近日,在财联社鲸平台·数据赋能“东数西算”分享会上,Kyligence 副总裁周涛就相关话题发表了自己的看法与观点。

 

“东数西算”不只是 IDC 和基建产业的盛宴,更是国家数字化转型的号角

 

今年2月,发改委等部门联合印发通知,“东数西算”工程正式全面启动,计划在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏启动建设 8 个国家算力枢纽节点,并规划了 10 个国家数据中心集群。

 

随着“东数西算”国家工程规划布局的官宣,引发了一拨对数据产业的关注,以计算机服务器、数据中心(以下简称 IDC )、网络服务商为主体的“东数西算”概念股更是迎来了一拨上涨潮,同时也吸引着各方资本陆续涌入。“东数西算”工程无疑是数字化基础设施的关键布局,但我们认为,如果只是把目光和它的价值放在 IDC 和基建上,就有点“一叶障目不见泰山”。基础设施的建设通常不只是惠及基建行业本身,就比如说高速、高铁这些基建的投入,除了拉动建筑产业,更大的价值在于对物流、零售、消费、旅游等多行业、跨产业的撬动。

 

东数西算的核心是“数(数据)”和“算(算力)”两个字,通过规划中的 8 大数据枢纽、10 大数据中心的规划,可以看到国家打造全国“一体化大数据中心体系”和算力“一张网”的战略布局。算力正在成为拉动数字经济向前发展的新动能、新引擎,也进而成为影响国家综合实力和国际话语权的关键要素。作为数字经济基础设施的“一张网” ,“东数西算”的价值可以类比于3G网络对于移动互联网行业的价值。2010 年前后,国家启动了网络基础设施 3G 网络的投资和建设,这个动作不仅仅对于电信网络行业是直接利好,更是开启了整个移动互联网的红利,从而催生了移动互联网行业以及数十万亿的产值。按照东数西算的官方文件,预投入是每年 4000 亿,撬动率是 1:8,而这还仅仅是建设阶段。

 

此外,“东数西算”除了“数”和“算”,还有“东”和“西”两个字,把算力中心建在西部,有针对性的引导东部数据在西部中心进行存储和计算,这又和国家的区域平衡、共同富裕以及碳中和等更大、更长期的国家战略相吻合,这手笔和布局不可谓不“精妙”,而在这些方面带来的机遇又可以另起一篇了。

 

所以,“东数西算”工程可以算是吹响了我国全面进入数字化时代的号角,数据枢纽的逐步建设和“一张网”基础设施的完善,对整个数字化产业链包括硬件、网络、软件以及应用解决方案都会带来根本性的变革;对于厂商来说,这个变革中蕴藏着众多红利和机遇可以去挖掘,很多轮子可能真的需要重造一遍。

数据要素市场化和“东数西算”工程,是数字经济腾飞的双翼



2020 年开始,数据要素第一次写入政府文件,作为新型要素与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为基础生产要素之一。“东数西算”为形成全国一体化的超大规模数据要素市场提供了技术底座,必然会带来数据要素的跨域流动,有助于打破我国跨行业、跨层次、跨区域的数据要素壁垒,缩小“数字鸿沟”。

 

数据要素和所有生产要素一样,只有真正流动起来、用起来,才能产生经济价值,才能从数据要素成为数据资产。这就好比钱,放在家里产生不了价值,甚至还可能贬值,只有不断的滚动投资才能价值最大化。而数据要素相对于其他生产要素,在价值创造方面有着非常独特的优势,比如数据的连接能带来乘数效应甚至是几何级效应的洞察和价值,用的越多收益越大,类似于资本、技术这些要素,收益和使用量是正相关的。任何数据要素都是有价值的,拆开来看,大部分数据的价值密度可能很稀疏,但关联之后的数据价值就有可能发生质的提升;另外,数据要素可以说是取之不尽用之不竭的生产要素,不像土地、劳动力这些要素,使用上总是有天花板的,数据要素被使用了之后不会减少,反而可能是越来越多,是不是有点现代“聚宝盆”的味道。现在很多企业进行数字化转型,在内部尽可能收集和整合一切可能的数据,就是看到了数据的这些价值。而这个理念扩散到跨产业、跨行业、跨区域之后,必然会带来全新的商业洞察和创新性的商业模式。

 

但如果要充分释放数据要素潜力,最大化挖掘数字化红利,只有“东数西算”还是不够的。我们可以简化把“东数西算”工程看作是国家级的大数据统一平台,从技术上实现了数据的采集、存储和计算,对于数据的流通交换奠定了基础,相当于在更高层面上打破了“数据孤岛”。但数据要素要能够充分流通和被使用,需要的不仅仅只有技术平台,技术问题通常是最好解决的,更需要完善和优化的是配套的政策、制度和机制,也就是我们常说的数据要素市场化改革。这就好比企业如果要进行充分挖掘数据价值,除了技术角度进行数据采集和平台建设,更重要的是通过顶层数据战略、数据治理策略来确保数据在企业内部跨条线、跨区域的无缝衔接、顺畅使用、合理消费。

 

对于数据要素市场化,我国一直都在进行探索和尝试,比如说我国去年 9月 1 日起施行的《数据安全法》,为数据要素的流通确立了法律框架。今年 3 月份发改委开始启动“数据要素基础制度”的意见征集,征集意见里面涉及了“数据产权制度”、“数据要素流通交易制度”、“数据要素收益分配制度”等多个方面。这些制度的健全和完善相当于把市场化的权责利进行了梳理和规范,为数据要素充分流动、全面助力数字经济提供了可操作性。今年 4 月份国务院办颁发的“加快建设全国统一大市场的意见”中,“数据要素市场化”的相关意见也是赫然在列。

 

因此,我们认为,随着数据要素市场化改革的加速推进,再加上“东数西算”这个基座的完善,为数据要素流通提供了顶层制度和底层技术两方面基础设施的保障。这些基础设施完善的过程,对整个数据生态会是一个大的变革,将从底层逻辑上改变现有的数据流通、数据使用和数据消费方式,从而对产业数字化的转型和商业模式带来深远影响,对数字经济的撬动和想象空间也都是巨大的。

 

拥抱变化、应对挑战,把握不确定中的确定性

 

无论是“东数西算”工程,还是数据要素市场化改革,都不是一蹴而就的事情,用“路漫漫其修远兮”来形容一点都不夸张。不过,国家已经采用相关举措予以支持,数字化时代的大变局正实实在在地扑面而来,如果我们不能深刻洞察并且主动拥抱和应对,很可能就会慢慢被时代所抛弃。这种变局,不是局部的改变,而是底层逻辑的变革。正如移动互联网对 PC 互联网的冲击,从 BAT 鼎立到 TMD 后起之秀的崛起,这背后的逻辑可见一斑。

 

未来是最难预测的。不过,面对数字化时代的大变局和不确定性,总有些趋势和事情相对来说是确定性比较高的,主动拥抱和提前布局,才能更好的抓住机遇。

 

拥抱基础设施的全面云化

 

云计算已经不是新名词了,“东数西算”更是一个国家级的云计算基础设施。而基础设施全面云化是一个确定的大趋势,无论是对于企业还是厂商来说,基础设施是选择公有云、私有云还是专有云,中长期来说至少得选择一个“靠”上去。

 

云计算理念对于 IT 软硬件基础设施带来的技术变化是革命性的,不仅仅只是硬件虚拟化,共享存储、存算分离等计算机底层架构的改变,对于运行其上的软件来说,不是从物理机到虚拟机的改变,而是整个底层逻辑都发生了变化,需要从软件架构层面针对性的进行重构才能最大化利用、发挥新的云计算资源的能力。这有点类似于从燃油车到电动车的变化,虽然外表看上去都差不多,但由于动力源的改变,电动车并不是把燃油车的油箱换成电池就可以的,而是从传动机制、力学特性、安全设计甚至是内部布局方面都需要彻底重构。

 

这两年云原生、微服务、分布式等概念备受关注,软件技术为了适应云环境而提出的变化,这是软件厂商的挑战也是机遇。而作为企业,进行数字化转型时也必须要考虑这个因素。Kyligence 最近与中国银联达成深度合作,共建创新型金融数据服务,这就是在帮助企业提前布局,共同打造基于私有云的云原生一体化大数据服务能力的一个典型案例。

 

直面数据内外部环境的变革
 

数据环境的变化是另一个确定的趋势。这个变化既发生在数据供给端,也发生在数据消费端。

  • 从数据供给端来看,是数据源的爆炸和数据地理位置的分散趋势,云计算、移动互联网和物联网的发展,使得企业、政府要面对的数据来源远远超过之前,以前只需要面对的内部的业务系统数据,而现在各种行为数据、地理位置数据和日志数据等,已经使得数据来源倍数增长,而将来数据流通正常化后,大量可供选择的高价值外部数据,将使得每个主体需要面对的数据源成几何级数增长。
  • 从数据消费端来看,是消费主体和消费方式的变化趋势。BI 时代的数据需求和驱动主要来自于管理决策,而当前数据需求的主旋律是“民主化”和“智能化”。数据消费的主体不再是少数的管理者,更多可能是一线业务人员和自动化算法,而数据分析和业务流程也不再是两个泾渭分明的体系,而会是你中有我、我中有你的融合。
  • 从数据管理的角度,传统的把所有数据汇集到一起再串行的进行数据加工、整合以及分析的集中式数据管理方法将面临挑战,高并发、低延时的数据消费需求与数据来源多、数据分布散的数据供给现状将成为数据管理方面的主要矛盾。

 

应对数据环境变化的挑战,既需要管理方法论上的变革,比如近两年兴起的数据网格理论(Data Mesh),提倡将管理方式由集中式改为为分布式,将组织架构由条块化改为融合化,是非常值得实践和探索的理论;也需要软件和架构层面的针对性突破和设计,比如“东数西算”工程中规划将历史数据放在西部数据中心,新鲜数据放在东部,但对于数据消费者并不会去关心这种底层差异,仍然会要求统一、低延迟的数据消费体验,这里面有大量的技术难点,需要我们从软件功能和系统架构层面去突破。

 

科学布局数据要素资产化
 

要充分激活数据要素的价值和活力,使数据要素真正成为数字经济的引擎,就得不断完善数据要素市场化配置,实现数据要素资产化和资本化。目前,我国虽然仍处于起步阶段,客观存在数据确权难、数据定价难、数据安全保护难等挑战,需要政府、国家、企业和个人增强联动,共同推进。

 

从数据流通共享技术来说,即使在企业或者政府内部,数据在不同部门间都还存在“数据孤岛”、“部门墙”等困境,数据无法完全打通,平台上共享开放的数据集异构分散,无法统一使用、实现数据组合的价值最大化。在数据的自由流通交换方面,仍然涉及到很多数据伦理和技术环节的突破,比如数据隐私保护、数据交换算法等。

 

正在数字化转型中的企业,需要勤练内功。为了迎接数字化时代,近两年各行业、企业、政府都在讨论和实践数字化转型。不过,很多时候大家容易把数字化转型聚焦在技术层面,但在开源技术大行其道的今天,技术反而是最容易弥补的环节,而数据治理成熟度、企业数据文化这些内功是很难借助外力快速补课的,需要自己扎扎实实的修炼。

 

不少企业在大数据和 AI 上进行了大量的投资,但开始评估投资回报率(ROI)时却遇到了瓶颈,特别是以数据驱动的方式从底向上来开展,容易“雷声大雨点小”,迟迟无法验证数据的效果和价值。Kyligence 近两年在配合客户数字化转型过程中,发现一些领先企业会采用以业务增长为出发点,以指标中台为抓手,通过“边使用边治理”的方式推进数据产品和数据能力的建设,既快速支撑了这些企业业务的飞速发展,同时也提炼了内部数据资产体系,培养了企业的数据文化氛围,形成了不但可以赋能内部业务还可以对外输出的数据产品化、资产化能力,可以说是一举多得,这种方式非常值得借鉴。所以,如何开展数据内功的修炼,持续推进企业数字化转型,也是需要科学的方法论。

 

随着“东数西算”进一步的推动,数字经济的基础设施正在不断完善,Kyligence 也坚信以低成本和低碳的方式,将满足企业数字化对于基础设施的功能、性能、成本等诉求,数字经济环境下的数字化企业都会有产生新的面貌。

 

关于 Kyligence

Kyligence 由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办,致力于打造下一代企业级智能多维数据库,为企业简化数据湖上的多维数据分析(OLAP)。通过 AI 增强的高性能分析引擎、统一 SQL 服务接口、业务语义层等功能,Kyligence 提供成本最优的多维数据分析能力,支撑企业商务智能(BI)分析、灵活查询和互联网级数据服务等多类应用场景,助力企业构建更可靠的指标体系,释放业务自助分析潜力。

 

Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售等行业客户,包括建设银行、浦发银行、招商银行、平安银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、Costa、UBS、MetLife 等全球知名企业,并和微软、亚马逊、华为、Tableau 等技术领导者达成全球合作伙伴关系。目前公司已经在上海、北京、深圳、厦门、武汉及美国的硅谷、纽约、西雅图等开设分公司或办事机构。

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