面向智能时代的数据融合平台

我们可以从另外一个角度看信息时代的发展。人类的技术革命从最初的机械化，即从蒸汽时代、电气时代、信息时代到智能时代。信息化也将围绕这几个进程进行，最早的数字化是将物质世界的所见、所闻、所想等信息转换成数字世界的0和1，再进入交互化、互联网化和智能化的时代。

我们正处在这样的时代，正在运用交互化、互联网化和智能化建立我们的智慧之道。

交互化主要是在数字世界中，用电子语言进行交流和传播，主要做的工作就是消除数据孤岛，让现实世界与虚拟世界进行双向交互。

互联网化就是在全世界的范围内进行信息的交流和资源的共享，完成数据的归集、综合管理、集中服务，解决数据的业务描述、实体定位、相互关联以及统一获取等问题。

智能化是完成数据的智能存储，通过数据的关联、分析、挖掘、自我学习等，完成真正的智能，实现现实世界与虚拟世界的平行。

翱旗的世界数据理论，正是通过在虚拟世界和现实世界建立交互化、互联网化、智能化，从而建立两个世界的平行系统。

当下，支离破碎的数据孤岛、较低的性能、糟糕的数据质量，以及高昂的成本等，阻碍了大数据的发展。

目前大数据总体包含了四个特点或挑战：

第一是数据内容众多，有海量数据项；

第二是标准各异或者没有标准，相同的数据有不同的表现；

第三是数据来源众多，需要数据账本进行管理；

第四是接口纷繁复杂，开发效率低。

数据内容众多。以我们调研的一家公司的系统为例，里面每一个小方块是数据库里边的数据实体，连线都是实体之间的联系，可以看到里面列出的实体很多，大概有两千多个，且关系非常复杂。这是众多数据实体的表现，却是企业最简单的业务系统。

缺少标准，多系统之间的数据标准不统一，缺乏权威的解释，造成数据难以对接和集成。以一个物流系统为例，系统1、系统2、系统3、系统4、系统5之间有不同的数据表现模式，数据的类型、计算的规则均不一致。

不仅我们现在的信息化会带来这些问题，未来，大数据在做大数据分析和挖掘时也会带来一些问题：

第一是各类技术并存，比如Hadoop、NoSQL平台，特点是松散、多样，灵活的模式，以开发为中心；

第二是OLAP/OLTP数据库，特点是高密度的信息，固定的結构，以管理为中心；

第三是采用混合云架构，包括公有云、私有云，特点是集中化管理、资源最优化、强化支撑力等。

随着各个业务流程的丰富和复杂化，必然造成大量数据的重复提取和建设。拿大数据应用来说，其提取的数据非常多，在做大数据应用的过程当中，大数据应用抽取相关的数据可以形成一个大数据的平台。

而要支撑这个平台，要重复抽取各种各样的数据进行建设，而重复的抽取和建设会让数据质量出现问题。而各流程间的数据无法相互关联，制约了未来各流程的业务融合，限制了业务分析能力的发展。

数据到底如何去管理？翱旗提出了R7-DCA的方法论：

数据感知和读取方面，对底层企业的结构化、半结构化、非结构化数据进行感知和读取；在数据处理引擎方面，包括数据结构识别、数据适配、数据转换、数据路由、数据轨迹、数据映射、数据清洗、数据比对；安全方面，数据安全、传输安全、访问安全、还有配置信息隔离。云计算运营框架方面，有自服务门户、集群、多租户；管理工具方面，完成配置、监控、统计、备份。

我们的数据连接器的目标是对静态数据进行初始同步，对数据库的变化数据进行实时抓取、转换、传输、加载、审计。其技术特点包括无插件与大数据的应用无缝结合。

数据的处理和服务实现的目标是识别数据，建立数据资源目录，建立数据服务；技术特点是自动化，建立标准体系，基于配置的数据服务；解决的问题是建立数据账本，实现数据标准化。另外，我们有数据标准管理、资源管理、集成管理、服务管理、数据安全管理等。

最后沿用孙子兵法的一句话“知己知彼，百战不殆”，最重要是要做到知己知彼。翱旗是一家专门致力于数据的核心技术和创新服务的技术型公司，我们要做企业的大数据，通过数据提高我们的整体运营能力，翱旗可以帮助企业达成这样的目标！（根据演讲内容整理，未经本人审核）