企业数据基础设施建设需配合业务变化
挑战不会一成不变。企业数据基础设施建设既不能“一蹴而就”,也无法“一劳永逸”。
随着企业数字化程度加深，各部门对数据应用需求从“看数”延伸至“用数”,上层数据分析对底层数据基础设施的要求随之变高。企业需结合当下情况及阶段性未来规划，搭建数据基础设施并持续完善升级。
因此，从过去600+数据云建设案例中，我们总结出了数据云七大常见场景，方便企业查询所处阶段，并为即将到来的挑战做好准备。
企业数据基础设施建设，终将走向DT 3.0数据云时代
在从IT(信息技术)到DT(数据技术)时代转变的过程中，数据系统的重要性日益凸显。
伴随数字化认知的加深，不仅是互联网行业，各行各业都涌现出了对数据能力的需求。数据技术创新迎来爆发式增长。其中，大部分企业并不冒进，而是谨慎入局，往往选择从报表等单点分析入手，对数据的需求多处于“看”的阶段，并未在核心系统中大规模应用。因此技术层面，数据仓库+BI工具就能满足业务需求。在这个阶段，企业对数据技术的可靠性要求较低，即便数据仓库崩溃，影响也在可控范围。
在流量红利消失等市场变化推动下，企业的增长方式不得不从粗放式转为精细化运营，近年更是开始注重在精准营销、供应链管理等领域投入。“用数”需求加深，DT时代从1.0迈向2.0。
在这些企业中，数据已从边缘系统进入核心系统，作为基础设施直接赋能业务决策，与业务增长密不可分。
当数据系统正式成为生产系统，企业对数据技术的可靠性要求更高。虽然数据仓库技术早在上世纪80年代就已经出现，但后来随着云计算的出现和存算基础设施的更新，以Hadoop为代表的大数据平台开始成为主流，“上云”成为新的趋势。近年，数据量的指数级增长和Al的超速发展，推动企业从“上云”走向“云上”。基于云原生技术搭建数据云平台，已成为企业的主流选择。
未来，数据作为Al的基础，将极大程度上推动人工智能的发展，数据云也会成为DT 3.0时代的Al基础设施。
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