打开APP

深度融合产学研 袋鼠云再获Gartner“数据中台标杆供应商”称号

2021-09-08 09:00 互联网

近日全球知名IT产业研究与顾问咨询公司Gartner发布了《2021年中国ICT技术成熟度曲线报告》(《Hype Cycle for ICT in China,2021》),其中数据中台(Data Middle Office)作为2020年新增技术热点目前正处于预期炒作高峰期,参照边缘计算(edge computing)、5G、直播带货(live commerce)等概念在中国市场的长效影响力,数据中台的预期炒作高峰或将持续较长一段时间。

图片1.png

同时,在这份报告中Gartner将中国及亚太地区的数据中台领军者,也是*行业Know-how的数据中台先行者——袋鼠云(DTStack),评选为数据中台标杆供应商(Sample Vendor),结合数据中台目前所处的技术成熟度曲线峰位和市场大热环境来看,这一荣誉可谓是“山巅上的明珠”。

数据中台热背后:政策和企业需求的全面推动

据艾瑞咨询发布的《2021年中国数据中台行业白皮书》显示,2020年数据中台市场规模达到68.2亿元。随着企业数字化转型驱动,市场需求将持续增加,数据中台行业增长势头明显,市场规模快速扩张,预计将在2023年达到183.2亿元。

催热数据中台市场的驱动因素主要来自四个方面,一是政策推动企业信息化转型,在我国部署的信息化发展规划中,大多呈现政策先行的节奏,为行业的转型提供战略参考。各领域信息化建设紧紧围绕行业任务部署及关键战略统筹,以新技术、新模式为支撑,强调网络安全保障能力的同时,积极规划产业进程,稳步促进信息化转型。

二是数字经济规模稳步扩张,2019年数字经济对GDP增长的贡献率就已达到67.7%,已经成为国民经济增长强大的引擎之一,数字产业化和产业数字化是数字经济发展的核心。

三是企业普遍存在系统烟囱和信息孤岛,早期业务发展过程中,企业为了解决一些当下的业务问题,按照垂直的、个性化的业务逻辑部署IT系统,各种信息系统大多是独立采购与建设的,与流程、底层系统耦合较深,横向和上下游系统之间的交叉关联也较多,导致企业内部形成多个数据孤岛,很难做到信息的完全互联互通。

四是企业对数据的价值化需求,数据资产化程度低、数据服务提供效率与业务诉求不匹配等“让数据用起来”的问题成为摆在企业面前的新型数字化转型难题。

Gartner为什么评选袋鼠云为标杆供应商

Gartner认为,中国的许多公司采用数据中台的概念以减少数据分析架构中的技术冗余,弥合不同系统的数据孤岛,并推动可重复使用的数据和分析能力。由于数据中台对企业的影响改善之大,企业的CIO或数据分析领域的*应该思考如何通过一个可组合的架构建立业务驱动的数据分析,将杂乱无章的系统整合到统一的数据分析平台中,通过不断建立可重复使用的数据分析能力,将组织以项目为导向的数据分析转变为以产品为导向的数据分析。

Gartner对于数据中台的观点与袋鼠云不谋而合,袋鼠云在产品研发之初,就坚持模块化、组装式的开发思路,自主研发的一站式大数据开发平台“数栈DTinsight”,高度可解耦,能够使企业快速高效建设自主可控的数据中台基础设施、构建全域数据共享中心。数栈DTinsight具备天生云原生、信创兼容、跨云能力、湖仓一体、批流一体、多集群兼容等特性,围绕“数据平台化、数据资产化、数据服务化”三大核心能力,覆盖数据采集、离线计算、实时计算、数据挖掘、数据治理、数据资产管理、数据共享服务等整个数据中台生命周期。通过袋鼠云的数栈DTinsight建设数据中台,可轻松解决企业数据的“存”“通”“理”“用”“智”的难题,帮助企业实现连接数据孤岛,避免数据的重复计算,提升数据服务力,提高数据共享力,让一切业务数据化,让一切数据业务化。

国产自研基因决定“数栈DTinsight”高度契合国内市场

袋鼠云作为国产信创生态中的一员,在大数据平台、国产数据库、操作系统和服务器四大领域全面国产化适配,累计与20多家国内主流信创厂商的产品和技术适配,这大大提升了数栈DTinsight在国内企业应用环境中的兼容性和扩展性,在软硬件层面全面兼容X86、ARM、MIPS架构体系,支持市面所有公有云、私有云、混合云厂商平台,支持CDH、TDH、Libra、Fushionlnsight等储存引擎;同时,袋鼠云还是对Flink技术生态开源贡献最多的企业开发者,数栈DTinsight是行业内*一家做到商用产品核心技术开源的数据中台。经过历年开发积累,袋鼠云已具备100余项发明专利和软件著作权,产品研发团队超过300人,始终坚持开源开放,将数字化技术红利回馈社区。

强大的国产信创生态血统和自主研发基因,使得“数栈DTinsight”在国产市场中的应用如鱼得水。目前,袋鼠云已服务金融、政府、教育、*等30多个行业,根据客户不同维度需求快速搭建数据中台,实现企业内部数据“书同文”“车同轨”,为企业决策提供高效数据支持。

以金融行业中数据源最为庞杂,线下网点最多,客群*的银行客户为例。

华夏银行“总行下发、分行建库”的模式建立在传统的数据中心化管理体系上,即通过总行每天在数据仓库中将不同分行的数据进行切分,然后通过网络传输给各个分行,由分行自行建立独立的数据仓库,独立储存、独立运维、独立管理、独立进行数据处理与分析,这种模式带来了几点主要弊端:一是数据治理压力大,许多分行并不具备总行进行完善数据治理工作的人才和环境条件;二是数据处理存在滞后性,总行进行数据提取、切分、传输、载入再分别分发数据到隔行的链路较长,数据传输滞后,影响分行数据产出的时效性;三是不同标准的数据分析工具产出的数据成果难以实现共享,数据质量难以保证;四是数据安全存在挑战,总行无法对分行数据系统进行监管,造成一定的数据安全隐患。

为解决客户的痛点,袋鼠云基于一站式大数据开发平台——数栈DTinsight围绕该银行在分级租户、数据下发、平台构建、模型构建与OLAP加速、可视化分析等四个部分提供了数据中台解决方案,破解“总行下发、分行建库”模式带来的总分行、各分行之间的数据共享难题。实现统一数据储存、统一运维、统一管理、提高分行数据开发效率,解决分行数据开发/引用水平参差不齐的问题,覆盖数据下发、数据采集、数据开发、数据建模、数据管理、数据运用的全方位需求,为各分行提供数据创新的基础环境。

凭借数栈DTinsight在开源开放、技术研发、场景应用和数据赋能等多个方面取得的优势和成果,袋鼠云接连获得多家知名研究机构或咨询机构颁布的荣誉奖项,例如2020年7月4月,袋鼠云荣获艾瑞研究院评选的“数据中台企业服务奖”;2020年7月及2021年6月,袋鼠云的数栈DTinsight分别通过了中国信通院的分布式批处理平台、分布式流处理平台专项评测;2020年9月,由B.P商业伙伴主办的2020中国数字生态大会上袋鼠云荣获“大数据领军企业”称号;2020年12月,36氪创投研究院启动了2020年新经济*500强公司评选,袋鼠云凭借在数据智能服务领域的杰出能力脱颖而出,成功入选「2020年中国新经济**影响力力企业」;2021年8月,中国*的产业数字化研究与咨询机构——爱分析发布《数据智能平台厂商全景报告》,袋鼠云入选数据智能代表厂商;2020-2021年,袋鼠云两度被全球权威的IT产业研究与顾问咨询公司Gartner评为数据中台标杆供应商(Sample Vendor)等。

强大的“产学研”内核支持袋鼠云持续成功

袋鼠云坚持自主研发的道路,但其“产学研”体系并非独立构建,而是汇聚了国内众多一流的数智企业、科研院校、服务机构等社会资源,形成对核心技术创新、产品开发、终端应用到产业发展等全方位的赋能支持,同时袋鼠云还更加注重在实践中学习,总结和进步。

例如在教育领域,2018年7月,袋鼠云与浙江大学智云实验室正式达成战略合作,探索校园场景的信息化模式创新。一方面袋鼠云通过数据中台的建设,打通浙江大学各条块业务数据,*程度发挥已有历史数据的价值,丰富浙江大学数据建设,为教学、科研等各业务领域、相关部门提供数据分析服务,并通过“数据中台”为高等教育下一阶段的创新拓展提供强有力的数据支撑;另一方面,在与浙江大学智云实验室的合作中,袋鼠云逐渐积累教育和校园场景中的数据中台应用经验,吸收浙江大学智云实验室对数据中台建设的反馈和指导,不断完善数栈DTinsight,开发出更多创新性的数据场景应用。

在国防*领域,今年2月,袋鼠云与中航金网达成战略合作并成立信创大数据联合实验室,围绕数据中台产品、国防*行业大数据项目、大数据人才梯队建设与培养、信创大数据产品共同研制与应用创新等方面开展深度合作,助力推进*数字化基础设施和应用系统国产化,实现自主可控、稳定创新,助力国防工业科研制造领域在国产化道路上的数字化转型和大数据应用创新。

袋鼠云在“产学研”方面的建设理念、探索模式和创新成果受到众多数据中台行业观察机构、第三方数智咨询公司或行业协会的认可和关注,连续四年蝉联杭州“准独角兽”称号,获得CMMI5证书,入选全国信标委大数据标准成员单位,自2015年成立以来在数据中台&数据智能领域获得的榜单奖项超100项。

在国内企业数字经济的蓬勃发展势头中,越来越多的行业和企业将数据视为核心资源、资产和财富,争先制定数字化转型战略,抢占数字经济的制高点,数据中台也逐渐成为企业数字化转型新基建。作为数据中台行业标杆,袋鼠云在“产学研”体系和项目应用经验上具备一定优势,未来袋鼠云也将继续与更多合作伙伴推进深入合作,助力企业数字化转型,为全社会创造更大的数据价值。

(免责声明:本文转载自其它媒体,转载目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。请读者仅做参考,并请自行承担全部责任。)

相关资讯

【声明:本页面数据来源于公开收集,未经核实,仅供展示和参考。本页面展示的数据信息不代表投资界观点,本页面数据不构成任何对于投资的建议。特别提示:投资有风险,决策请谨慎。】