华为存储持续创新，助力数据资产价值释放

    近日，CCF中国数字经济50人论坛在深圳举办 “数据要素资产化” 专题研讨会。中国科学院院士梅宏、中国电子信息集团党组成员和副总经理陆志鹏、中科院计算所副所长程学旗、蚂蚁集团研究院院长李振华等50人论坛成员和专家一同出席了专题研讨。华为数据湖存储领域首席专家唐昕围绕数据资产化课题，阐述了华为数据存储在 “新应用、新数据、新安全” 趋势下的系列创新思路。

    唐昕指出，数据要素资产化是指组织通过合法使用或交易数据资源，包括文本、图像、语音、视频等结构化或非结构化数据，获得经济或社会利益的过程。与其他资产不同，数据资产的价值释放在于将数据转化为信息和知识，对决策进行支持。在技术层面，这需要系统性地解决数据处理成本与数据价值平衡难和数据共享难两大挑战。

    第一，数据处理成本与数据价值平衡难指的是企业对数据基础设施的投资普遍无法与业务数据和应用需求保持同比例高速增长，因此成本是企业将数据资产化升级的关键驱动力。

    以国内某大型金融集团为例，过去的数据基础设施建设模式由业务牵引为主，缺乏统一规划，造成数据分散及冗余存储，仅数据收集及中转平台的投资就过亿；其次，不同类型的数据需引入多种计算组件，架构极其复杂，人员开发和维护成本很高；同时，多套独立系统导致数千万条数据每天在多引擎间同步和更新，海量数据不断挑战系统架构的弹性扩缩能力；此外，大量冷数据因合规要求无法删除，同样造成存储成本高的问题。

    基于此，企业亟需实现数据处理成本与数据价值的平衡。构建高性价比的下一代数据存储和管理方案是数据资产化的核心。

    第二，数据共享难包含数据查找难、数据不一致和共享安全等实际挑战。

    以华为服务的大量行业客户为例：在新能源汽车行业，车企为识别某一车辆的问题，需扫描海量的历史数据，以定位该车辆故障原因；在电力行业，电力系统数据描述统一标准的缺乏、多系统数据分散及组织机构变化多等问题，导致当前数据与历史数据统计逻辑不一致，企业需耗费大量的数据治理成本；在医疗行业，同一患者在多家医院的检查数据如能实现安全共享，可减少大量重复检查，实现社会资源的优化使用。

    数据存储方式和位置的多样性导致企业和机构系统复杂度的增加。为保证客户安全高效地访问分散的数据，数据存储和管理方案提供商需要建立统一的数据标准和治理规范，包括在产品方案内对元数据进行统一管理，并通过技术手段持续监测和优化数据质量。