Ⅰ 紫晶存储在行业内的竞争力是什么
紫晶存储成立于2010年，是国内领先的光存储高科技企业，于2020年2月26日在上海证券交易所科创板上市。公司面向大数据时代推进数据智能冷热分层存储管理，沿着光存储“介质-设备-软件-解决方案”的发展路径，形成全产业链的竞争优势，成为大数据存储解决方案和产品提供商。同时聚合了一批扎根光存储行业近二十年的专业人员组成了骨干技术研发团队和经营管理团队。技术研发团队具有自主创新实力，洞察行业技术发展趋势；经营管理团队深刻理解行业发展，相互之间配合紧密、合作稳定。公司继续向下一代光存储技术自主创新迈进，赋能中国存储，持续引领光存储行业领先发展，具有显着的竞争优势。
Ⅱ 数字经济时代，高性能数据分析存储迎来新机遇
数字经济时代，数据已成为新的核心生产要素，其重要战略资源地位和核心科学决策作用已日渐凸显。数据潜能的激发，有赖于数据的采集、存储、计算、管理和应用，其中，作为数据采集后进行处理的第一道关口，数据存储无疑是数字经济最重要的“底盘”。
海量数据爆发，数据存储成关键
当前，数据呈现指数级增长，数据规模已经从之前的GB、TB、PB，上升到EB级、甚至ZB级。据Hyperion预测，到2025年，全球数据空间将增长到163ZB，这是2011年HPC产生数据16.1ZB的10倍。爆炸式增长的数据，哺育了数字技术发展和应用，但是同时也对计算和存储提出了更高的要求。
在高性能计算（HPDA）中，计算、存储、网络三大部件缺一不可。以前，产业创新的焦点都在追求更高的算力。而随着大数据、多样性算力等相关技术的快速发展，高性能计算的重心开始从以计算为核心，向以数据为中心的计算演进；传统HPC开始向高性能数据分析（HPDA）方向演进。据IDC统计，全球67%的高性能计算中心（HPC）已经在使用AI、大数据相关技术，HPC与AI、大数据加速融合，走向以数据密集型为典型特征的高性能数据分析HPDA时代。
HPDA时代下，各行业数据量迎来了井喷式增长。地震勘探从二维向三维的演进中，数据量增加了10-20倍；电影渲染从2K升级到8K的革命中，数据量增长16倍；卫星测绘领域，探测精准度由20米缩小到2米，数据量同比增长近70倍。
数据规模激增之外，业务模型复杂以及分析效率较低等挑战，也都在呼唤着更高效率的存储。
存储作为数据的承载者，逐步成为推动HPC产业发展的新动能。然而，传统的HPC存储在混合负载性能、成本、跨协议访问等多方面存在壁垒，无法匹配HPDA场景的需求。如何打破存储性能、成本、效率的限制，充分释放数据潜能，成为制约HPC产业升级换代的掣肘。
高性能数据分析存储，加速HPC产业发展
当前，作为数据应用和数据分析的支撑平台，以及 科技 强国的关键基础设施，数据存储已成为国之重器，在金融核心交易、新型油气勘探、基因测序、自动驾驶、气象预测、宇宙 探索 等领域发挥重要作用。数据的存储与处理能力已经成为提升政府管理水平、提高企业经营效率、增强企业发展韧性的关键，数据存储正成为加速数字化转型的坚实底座。
新的产业变化以及数据存储的重要地位，对高端存储提出了新的挑战，同时也在加速存储技术的革新——从HPC部分场景向HPC/HPDA全场景扩展，存储开始承担起加速产业向“数据密集型”转型的重任。根据国际权威分析师机构Hyperion Research 2020年针对HPC市场空间的数据显示，数据存储的增速第一，远高于整体市场平均增速。
高性能数据分析（HPDA）存储，能够匹配各HPDA场景的高端存储，可以让基因测序、气象海洋、超算中心、能源勘探、科研与工业创新、智能医疗、深度学习、人脸识别等数据密集型HPDA应用场景，在效率、品质、性价比等方面实现飞跃式提升。
值得注意的是，华为OceanStor Pacific系列下一代高性能数据分析（HPDA）存储，可以高效应对超高密设计、混合负载设计以及多协议互通上的关键挑战，推动HPC产业向数据密集型升级。目前已经成功应用于自动驾驶、基因测序、气象预测、卫星遥感等众多国内外高性能计算场景企业及机构。
存储作为高性能数据分析的重要引擎，正全面释放HPC的应用价值，驱动着HPC产业不断进步，跨越“计算密集型”到“数据密集型”的鸿沟，持续推动人类 社会 繁荣 健康 发展。
Ⅲ 硬刚国外科技巨头！华为再次令全世界瞩目，这才是中企该有的样子
去年此时，华为轮值董事长徐直军曾说：“2020年我们力争活下来，争取明年还能发布年报”！如愿以偿， 近日华为轮值董事长胡厚昆再次发布年报，成绩虽不漂亮但充满希望，能够在超级大国的三轮制裁下依然保持稳定增长 ，着实不易！
近几年，华为的手机业务在麒麟芯片的加持下，发展得如日中天，一度超过苹果直击三星。若不是芯片禁令，可能已经是全球第一，然而现在却无奈地不断下滑。 尽管如此，华为在其它方面的实力依然强悍，存储方面的成绩更是令人刮目相看！
近日，权威机构Gartner发布了2020年第四季度全球ECB存储市场的调查报告。报告显示， 华为存储收入8.68亿美元，同比增长23.6%，超过美企巨头NetApp，以14.3的市场份额夺得全球第二， 仅次于目前的全球第一厂商戴尔。
在国内市场，华为 已连续多年排名第一。 去年国内存储市场整体同比增长28.3%，华为增长率排名第一，达到了42.6%。毫无疑问， 2020年国内市场华为依然排名第一，市场份额达到43.6%，相比2019年度份额提升4.4%。
在数字经济时代，数据已经成为了新 的核心生产要素， 数据资源已经成为像石油资源一样的宝贵和重要。 数据存储正是上承数据处理、数据使能，下接数字能源、网络联接的基石所在，唯有“存得下”，数据最终才能“用得好”。
数据存储 可以说是数字时代下的“国之重器 ”。 然而作为高性能计算基础设施的“传统三大件”之一，却不像计算和网络一直在高速发展，我国存储发展相对缓慢，并且一直以来被欧美日韩企业垄断。 正是基于此，华为才切入了这个行业。
华为存储 从2012年收购华赛开始，正式进军存储领域。 2015年华为第二代高端存储获DCIG年度最佳推荐产品，2016年华为存储首次进入Gartner MQ领先者象限，这也标志着华为存储从“追赶者”的角色蜕变成为“领先者”。
之后，华为的存储技术实力继续壮大。 2017年华为全球最快全闪存OceanStor Dorado获得了全球最高规格的电子设备展会Interop评选出的最具竞争力产品 。 2020年 华为存储进入了 Gartner主存储魔力四象限的领导者象限。
高性能计算，现在已经成了国与国之间的 科技 竞争的兵家必争之地。 华为主动承担起了该项重任，进行了前瞻性的战略布局， 在全球建了 12个研发中心，拥有6000多名研发员工，持有超过2500项专利，并加入了40多个国际产业组织。
因此，华为才能在存储方面做出突出成绩，超越了NetApp、IBM、日立等一众老牌欧美日厂商。不仅如此， 作为国内存储行业的龙头老大，华为在和国外 科技 巨头硬刚的同时，也在带领新华三、浪潮等国内厂商不断扩大中国存储市场。
在国内存储市场上， 华为领衔在 高端存储上对抗欧美 科技 巨头，浪潮、新华三等企业在中低端布局抢占市场，甚至出现了“全球市场规模略降2.1%、中国市场规模暴涨28.0%”的局面 ，而曾经的美企巨头戴尔则只能排到国内第五名。
中国的“存储新势力”已然开始崛起。40年前，全球存储市场日本韩国企业独占鳌头，欧美厂商也不值一提。而40年后， 日本最后一家存储芯片厂商东芝也传出将被收购，日韩存储已经没落，而欧美厂商雄起，未来只能是中企与之竞争。
在存储道路上，华为一直 持续不断的创新 与突破，在全球多个国家进行了专项的前沿技术创新实验。 华为设置的“奥林帕斯奖”悬红，联手产学研，不断突破数据存储技术的世界性难题，使得华为站在了数据存储的“最高峰” 。
不只是存储，除了麒麟芯片，华为的鲲鹏芯片也将要扛下营收的重任，并且目的是要做“中国的英特尔”。去年， 即使在制裁打压下，华为鲲鹏芯片依然在与美企 科技 巨头争夺市场，已经在替代英特尔和AMD，这才是中国企业该有的样子！
国内其它的 科技 企业应该学学华为的精神， 不要只专注于短期的利益，应该把眼光放长远些，敢于直面国外的 科技 巨头，敢于向国外 科技 巨头垄断的行业发起挑战。 只有不断加强自主研发，各个 科技 行业才能不断突破、不断超越！
华为秉承着对技术的执着、对客户负责以及对于构建“国之重器”的那份使命担当 ，不断推进华为存储向前发展。 华为存储已经成为全球各行业数据存储与处理的优先选择，已进入全球超过150个国家，广泛服务于多个行业超过12000家客户。
当然，核心技术的发展是代代累积的，一时半会想要整 体超越欧美厂商是不可能的。 不过，中国存储厂商已经完全有了跟欧美巨头正面较量的实力，只要继续坚持自主研发，填平技术沟壑，百二秦关终属楚，敢让天堑变通途！
Ⅳ 戈登·摩尔的基本信息
摩尔1929年出生在美国加州的旧金山。曾获得加州大学伯克利分校的化学学士学位，并且在加州理工学院（Caltech）获得物理化学（physical chemistry)博士学位 。50年代中期他和集成电路的发明者罗伯特·诺伊斯（Robert Noyce）一起，在威廉·肖克利半导体公司工作。后来，诺伊斯和摩尔等8人集体辞职创办了半导体工业史上有名的仙童半导体公司（Fairchild Semiconctor）。仙童成为Intel和AMD之父。
1968年，摩尔和诺伊斯一起退出仙童公司，创办了Intel。Intel致力于开发当时计算机工业尚未开发的数据存储领域，公司生产的第一个重要产品Intel 1103存储芯片于70年代初上市。1972年，Intel销售额就达2340万美元。从1982年起的过去10年间，微电子技术共有22项重大突破，其中由Intel公司开发的就有16项之多。
在摩尔主导Intel的十几年时间里（1974～1987年），以PC为代表的个人计算机工业萌芽并获得了飞速的发展。摩尔以其敏锐的眼光，准确地预测到了PC的成功。他果断地做出决定，Intel进行战略转移，专攻微型计算机的“心脏”部件--CPU。戈登·摩尔正是这场变革和进步的最大推动者和胜利者。在高科技的IT领域，奋斗过十年的人物就可以被人称为老兵了。那么闪耀了40多年光芒的摩尔又该被称为什么呢？戈登·摩尔不但是一个老兵，他更是一位信息产业的偶像。今天，虽然担任Intel荣誉董事主席的摩尔已经淡出了日常的管理事务，但是他还是一周数日出现在Intel总部的大楼里
1998年，摩尔和美国AAA国际合作创办了AAAInt-l。Intel公司以“智能”产业为主，“AAA”以“智慧”产业为主，合作后“AAAInt-l”以“智能+智慧”的“智创未来，链动世界”为经营理念，以“服务国际战略，履行全球责任”为使命，全力满足未来智能化社会从“互联网---物联网---智联网”链动发展市场需求！
他是信息产业的偶像，他的定律不仅把英特尔带到了产业的顶峰，也指引着40年来IT产业的发展。他，戈登·摩尔，在盛名之下，把自己谦和地封藏起来，在退出江湖多年之后，他的出场依然如超级巨星一样，引来技术天才们的如雷掌声。
没有哪个工程师的出场能像戈登·摩尔（Gordon·Moore）那样，犹如一个超级巨星。为了纪念IDF成功举办10周年，这位极少露面的摩尔定律之父，在英特尔信息技术峰会的第一天掀起了一个高潮，现场所有观众站起来用热烈的掌声向他致敬。
第二次见到摩尔，是他忽然出现在安静的媒体室里，几乎所有的记者都扔下手里的笔记本电脑，抓起相机一拥而上。国外记者说，摩尔的每一次出场都是这样，他会在你最意想不到的时刻出现在你面前。
摩尔很高，有一米八，年近八旬的他身着黑色西装仍然挺拔。不管周围人如何手忙脚乱，这位白发老者总是气定神闲、悠然自得。
目前世界上最流行的是什么，当然是电脑和网络，哪个行业最赚钱，当然是在风口浪尖上的IT行业，那么这个行业的龙头老大是谁，也许会有一些犹豫，不过看看自己的电脑，瞅瞅无处不在的广告，这个答案就一目了然，当然就是全球最大的CPU制造商“英特尔”，它是计算机行业的领军人物，生产着电脑的“心脏”——CPU，是真正的芯片巨人，任何一个计算机制造商，没有谁敢拒绝英特尔的产品，没有谁敢不使用着名的奔腾系列，虽然计算机战场硝烟四起，但几十年来，它永远处于不败之地，几乎成为完美的化身。
而这个完美的化身是由三驾马车所驾御的。罗伯特·诺伊斯，戈登·摩尔，安迪·格鲁夫，每一个都是那么赫赫有名，功勋盖世，他们是完美的最佳组合，诺伊斯被尊称为“圣人”，引领着企业发展方向，安迪被称为“偏执狂”，用铁腕管理着公司，摩尔则是出类拔萃的技术天才，计算机产业发展第一定律的发明人，尤其擅长技术趋势的分析与谋略的策划，是英特尔的哲学家、思想家，也是它的“心脏”。 1929年1月3日，戈登·摩尔出生在加州旧金山的佩斯卡迪诺。父亲没有上过多少学，17岁就开始养家，做一个小官员，母亲只有中学毕业，但一家人日子过得也温馨和乐。
11岁的时候，一次偶然的机会让年幼的摩尔对化学产生了兴趣。当时邻居的孩子有一个独特的圣诞礼物，那是一个化学装置，里面有许多真正的化学试剂，可以制成许多稀奇古怪的东西，甚至可以制造炸药，摩尔简直完全着了迷，整天跑到邻居家里去，研究这些小东西，他开始想成为一个化学家！
在学校里，摩尔不是最用功的那个人，但却是最会学习的那个，他整天跑出去做运动，搞发明，但学习成绩一直还不错。高中毕业后他进入了着名的加州大学伯克利分校的化学专业，实现了自己的少年梦想。1950年，摩尔获得了学士学位，接着他继续深造，于1954年获得物理化学博士学位。
毕业后，摩尔来到约翰·霍普金斯大学的应用物理实验室工作。当时他的研究方向是观察红外线吸收性状和火焰分光光度分析。但不久研究小组因两个上司的离去而名存实亡。而摩尔开始思考自己的未来方向，他说：“我开始计算自己发表的文章，结果是每个单词5美元，对基础研究来说这相当不错。但我不知道谁会读这些文章，政府能否从中获得相应的价值。”
几年之后，在诺贝尔奖获得者、晶体管的合作发明者威廉·肖克利的邀请下，1956年，摩尔回到加利福尼亚，作为一名化学专家加入了肖克利半导体公司，他想放弃以前那种太过于虚无缥缈的理论研究，做点事情，让自己的研究得到应用。
事实证明，摩尔加入肖克利半导体公司是一个正确的决定，因为在这里，他遇到了自己一生最好的合作伙伴，成就了一番最伟大的事业。罗伯特·诺伊斯、布兰克、拉斯特都是后来鼎鼎大名的人物。但也有缺憾存在，因为肖克利是天才的科学家，却缺乏经营能力。他雄心勃勃，但对管理一窍不通。斯坦福大学教授特曼曾评论说：“肖克利在才华横溢的年轻人眼里是非常有吸引力的人物，但他们又很难跟他共事。”一年之中，实验室没有研制出任何像样的产品。
于是，公司里意气相通的8个人决定“叛逃”，带头人是诺伊斯，他是摩尔最好的朋友。他们向肖克利递交了辞职书。肖克利怒不可遏地骂他们是“八叛逆”。但青年人还是义无反顾离开了他们的“伯乐”。不过，后来就连肖克利本人也改口把他们称为“八个天才的叛逆”。在硅谷许多传说中，“八叛逆”的照片与硅谷第一位创业者惠普的车库照片，具有同样的历史价值。 1957年9月，“八叛逆”手拿《华尔街日报》，按纽约股票栏目挨家挨户寻找合作伙伴，他们找了35家公司，但被拒绝了35次。最后，他们找到了一家地处美国纽约的摄影器材公司，这家公司名称为Fairchild，音译“费尔柴尔德”，意思就是“仙童”。已经60多岁的费尔柴尔德先生已经没有多少心情和动力了，他只提供了3600美元的种子基金，要求他们开发和生产商业半导体器件，并享有两年的购买特权。于是，“八叛逆”创办的企业被正式命名为仙童半导体公司。、
“仙童”们商议要制造一种双扩散基型晶体管，以便用硅来取代传统的锗材料，这是他们在肖克利实验室尚未完成却又不受肖克利重视的项目。费尔柴尔德摄影器材公司答应提供财力，总额为150万美元。诺依斯给伙伴们分了工，由摩尔负责研究新的扩散工艺，而他自己则与拉斯特一起专攻平面照相技术。
1958年1月，IBM公司给了他们第一张订单，订购100个硅晶体管，用于该公司电脑的存储器。到1958年底，“八叛逆”的小小公司已经拥有50万销售额和100名员工，依靠技术创新优势，一举成为硅谷成长最快的公司，别人称它是“淘气孩子们创造的奇迹”。
60年代的仙童半导体公司进入了它的黄金时期。到1967年，公司营业额已接近2亿美元，在当时可以说是天文数字。人们说：“进入仙童公司，就等于跨进了硅谷半导体工业的大门。”
1965年的一个无意的瞬间，摩尔发现出一个对后来计算机行业极为重大的定律，它发表在当年第35期《电子》杂志上，虽然只有3页纸的篇幅，但却是迄今为止半导体历史上最具意义的论文。在文章里，摩尔天才地预言说道，集成电路上能被集成的晶体管数目，将会以每18个月翻一番的速度稳定增长，并在今后数十年内保持着这种势头。摩尔所做的这个预言，因后来集成电路的发展而得以证明，并在较长时期保持了它的有效性，被人誉为“摩尔定律”，成为新兴电子电脑产业的“第一定律”。
但在当时，摩尔和其他人都没有想到它的作用。因为这时的仙童已经在孕育着危机，随着分公司的壮大，母公司总经理不断把利润转移到东海岸，去支持费尔柴尔德总公司的盈利水平。目睹这种现状，仙童的大批人才精英，纷纷出走自行创业。
1968年，“八叛逆”中的最后两位诺伊斯和摩尔，带着当时还不出名的葛罗夫脱离仙童公司自立门户，在加州维尔山的一幢旧楼中，英特尔成立了，新公司最初起的名字叫“摩尔——诺伊斯电子公司”。但是英文里Moore Noyce听起来与more noise（吵吵嚷嚷）非常相似，所以又改成了“英特尔”。“英特尔”（Intel）本来源自于英文单词“智慧”（Intelligence的头部。同时又与英文的“集成电子”（Integrated Electronics）很相似，于是，这个简单却响亮的名字就这样诞生了！虽然是个小公司，没有资金，没有地方。但他们却雄心万丈，要闯一番伟大事业。
创业之初，三人一致认为，半导体最具潜力的市场是存储器芯片，这一市场完全依赖于高科技。1969年，英特尔推出自己的第一批产品——双极处理64位存储器芯片，代号为3101。第二年，又推出第一个大容量（256位）金属氧化物半导体存储器1101。1972年，又乘胜推出第一个容量为1KB的动态随机存储器1103，这种价廉物美的产品深受欢迎，供不应求，它的诞生正式宣告了磁芯存储器的灭亡，并最终成全了个人电脑革命。达到 在英特尔公司，摩尔定律开始得到彻底的发挥和实践。从70年代起，英特尔就构筑了其赖以成功的商业模式——不断改进芯片的设计，以技术创新满足计算机制造商及软硬件产品公司更新换代、提高性能的需要。摩尔提出，计算机的性能每18个月翻一番，只有不断创新，才能赢得高额利润并将获得的资金再投入到下一轮的技术开发中去，才会在竞争激烈的市场上生存下来。而摩尔的口头禅就是“改变是我们终身的热爱”。
在摩尔定律的指导下，英特尔公司好戏连台，1971年对外公布了世界第一个微处理器4004，宣告了“一个集成电子新纪元已经来临”。1974年，又推出了微处理器8080。“8080”被专家们称赞为有史以来最成功的微处理器之一，也正是从8088开始，个人电脑开始在全世界范围内发展起来。
1974年在诺伊斯卸任之后，时任副总裁的摩尔正式登上了总裁和首席执行官的宝座，开始了英特尔腾飞的路程。作为技术出身的企业家，摩尔从不认为自己是公司的总裁，高高在上，并且他十分注重技术的转化，消除英特尔研究实验室和制造部门之间的瓶颈，加快了新产品从实验室向工厂、向市场的转化。
由于经营策略的正确，技术上的创新，这时的英特尔已经逐步确立了自己的巨人地位，环顾四周，无一人是对手，不由得洋洋得意，但他们没有想到，在遥远的东方，一股新生的势力正在成长。
1976年3月，日本最大的5家电气公司的科研力量联合起来，组建起超大规模集成电路研究所，不到4年时间，他们取得了巨大成就！1980年3月，惠普公司总经理安德森在华盛顿的一次会议上发表了一份日美两国芯片质量的比较报告，美国最好的产品的次品率，竟要比日本最差的产品高出5倍。这份报告引起硅谷的震惊。
然而真正的较量是1981年。这年12月，英特尔公司推出8087芯片，日本松下公司毫不示弱地拿出3200芯片。当时64K动态随机存储芯片是电脑界一致看好的重头戏，它包含65536个元件，不仅能读，而且能够像黑板一样擦写。但日本的64K芯片是半路里杀出来的一匹黑马，以它低成本和高可靠性，迅速占有美国，使英特尔的单个芯片价格在一年内就从28美元惨跌至6美元，英特尔这个新生的巨人被狠狠地教训了，硅谷为之哗然，美国为之哗然。
摩尔痛定思痛，决心放弃存储芯片市场，转向了微处理器（控制芯片）市场，因为以其敏锐的眼光，摩尔已经准确地预测到了个人电脑以后的成功。他果断地做出决定，Intel进行战略转移，专攻微型计算机的“心脏”部件—CPU，正是这一决策，最终确立了英特尔今日在全球微处理器市场上的霸主地位。
从1985年起，英特尔开始同康柏联合研制以80386微处理器为基础的新型计算机，并于1987年成功地推出运算速度比IBM个人计算机快三倍的台式386计算机。1991年，英特尔又与IBM公司达成一项为期10年的微处理器协议，研制能用一块芯片代替许多计算机芯址，并且容量更大、速度更快的处理器。
技术上的创新使英特尔不断领先于同行，始终占据着微处理器市场的极大市场份额，利润连年上升，但摩尔并没有满足于现状，他相信自己的摩尔定律，清楚市场的淘汰是多么快速，依然以极大的频率“自己淘汰自己”。1993年3月，英特尔又推出微处理器的第五代CPU产品——Pentium（奔腾）。
在摩尔主导Intel的十几年时间里，以PC为代表的个人计算机工业萌芽并获得了飞速的发展。随着PC在全球范围获得的巨大成功，提供PC核心部件的Intel从一个存储器制造商长成为一个更加辉煌的Intel。戈登·摩尔正是这场伟大变革的最大推动者和胜利者。
1989年，摩尔从主席职位上光荣退休。
成功秘诀
深厚的专业知识为基础。
技术为支点，研发为杠杆。
不断“淘汰自己”的勇气。
Ⅳ 从数据存储看人类文明
地球诞生46亿年，为什么只有人类成就了文明。
可能有人会告诉你，是上帝创造了人类，但是现代科学发现，35亿年前地球就有生命繁衍了，神话中的描述都是不靠谱的。那么，是什么成就了人类文明呢？
很多学者认为是信息，毫无疑问信息是极其重要的。信息促进了人脑思维的产生，让知识结构化，成为地球有史以来最聪明的物种。但是所有动物都有搜集信息的能力，甚至还有风滚草这种能感知环境而主动迁徙的植物存在，为什么人类和他们却有迥然不同的命运呢？
数据存储，或者说是信息存储，让人类能够在短短数万年间就超越了所有的猛兽，成为食物链最顶尖的存在。狼群一直是协同捕猎，它们会预先谋划好狩猎路线，接力追逐让猎物精疲力竭，而在这个过程中它们也会通过嚎叫传递信息来达成合作。人类也是如此，不过和天生行动迅捷，长有尖牙厉爪的天生捕食者相比，人类猎手更需要经验，刚刚长大成人的人类难以像狼那样的猛兽一样自然而然成为优异的捕食者。
为了弥补这一致命的短板，人类学会了一项全新的技能——壁画，用特定的石头在洞穴墙壁上划刻，留下醒目的痕迹，让人类拥有了能从小接受捕猎技巧的机会，牙尖爪利的剑齿虎还是皮糙肉厚的巨型地懒，每一个人类幼崽从小就在洞穴里学习如何避开它们的攻击并顺势将石矛刺进它的胸膛，待到身强力壮之时，面对图画的正主时，不会在慌张，而是迅速成为了一个个经验老到的致命猎手。
肖维岩洞壁画，已知最古老的岩洞壁画，这里的岩石壁画追溯到30000-32000年前，而就在这往后，拥有固定地盘的动物、诸如剑齿虎、北美马之类的生物日渐减少，并很快彻底绝灭。然后人类不得不去狩猎那些常年迁徙的大型动物，洞穴的岩画石刻无疑是带不走的，人类若是想不出新的办法，就将回到之前的境地。
出土自河南舞阳贾湖遗址中的贾湖刻符告诉我们人类是怎么解决这一困境的，用兽骨代替了岩壁。9000年前的人类不知是出于什么样的原因，将进食剩下的兽骨留存下来，并用火烤制之后，在上面记录并存储信息，让存储的信息可以随人类的捕猎路线一路迁徙。
随着人类文明的进一步发展，从狩猎文明阶段进入了农耕文明阶段，在很长一段时期中，人们只用龟甲、竹简、羊皮这种同样是自然产出的事物替代了兽骨来存储信息。与此同时，在这一时期，人类的文字也发展演化确定下来。
进入农耕时期以后，人类已经事实上超脱了食物链，再也没有任何猛兽能威胁人的地位了，人类也缔造了辉煌的文明，需要被记录成文字的文化日益繁多，而以往的竹简载体太过繁重，以至于东方朔关于自己的简历都足足写了三千多片，足足一车的竹简被人抬给汉武帝。繁重不便的存储方式给文明的延续平添了很多阻力。
所幸，镌刻在史书上的着名太监——蔡伦，改良了造纸术，让纸张-这一如今司空见惯的事物承担起存储人类文明的重任，为人类文明延续增添助力。后来纸张和同为四大发明之一的指南针一同催发了新世纪的地理大发现，推动人类文明进入工业文明阶段。
到了工业文明时期， 汽车 、飞机和轮船的发明让天堑变通途，也让人口流动更加频繁。人们经常和亲朋好友相隔千里，无数人的思念之愁催生出了电话这一伟大的发明。声音，世界上最常用于传递信息的一种形式，有了被存储传递的可能。
无论是发明大王爱迪生发明的留声机和唱片，还是发明录音机和磁带的奈史密斯都让人类的声音能够突破时空的阻隔，响彻于每个时代。斗转星移，20世纪末期，计算机和互联网带来了真正的信息革命，人类正式迈入信息文明阶段。计算机相关行业成为市场新贵，互联网巨头逐个崛起，甚至还有处理器性能每18个月翻一倍这样神奇的摩尔定律......
正是这些足称神奇的现象和行业构成了我们如今的生活，让我们可以足不出户便知天下事；远在地球另一端的亲人可以随时通话、视频；出门一款手机足以处理大部分事项；建筑和装修考虑不同的风格可以在电脑中模拟出来；3D大片描绘出一个个让人心神向往的奇幻世界。
这样繁华的文明是建立在一个个成本不菲的巨型服务器之上的，而这样的服务器已经日益趋于极限，哪怕是各大互联网巨头，B站服务器宕机、腾讯服务器奔溃、阿里云服务器数据泄露，更别提三天两头奔溃的微博和12306网站了。
过去十年人类创造的数据和之前人类创造的数据总量相当，数据增长的势头日趋繁盛，但一直信奉的摩尔定律也已经破灭，芯片已经研究到3nm的层次，而1nm一下则是量子力学的领域，人类连这个领域的理论还没有研究明白，更何提商业应用呢。
为了人类文明的进一步发展，增加数据存储能力势在必行。既然，硬件设施性能提升有限，有没有办法能从配置设施上进一步优化呢？
想要了解这个问题，首先就要了解现行的互联网基础协议是什么。现行的互联网基础协议名为超文本传输协议（http协议），也即我们看到网址开头的“http：”。其最大的特征就是中心化，意味着互联网公司对于数据拥有绝对的控制权，用户对于自己的数据没有任何权利。而互联网公司服务质量也严重服务器性能的限制，尤其是互联网基础设施越加发达的今天，家庭网速越来越快，但是互联网体验并没有提升那么多，为什么？
这就是之前说的原因——中心化存储、中心化服务器趋近极限。举个例子，现在普遍办理的家庭宽带，网速一般在12M/s左右，一个百万用户体量的公司，为了能容纳这么多用户的访问，购置了能满足50万用户同时流畅访问的电信服务，但是该公司千万用户以后，平常的访问人数就超过了以往高峰期的访问人数，开始限制人数。若是赶上节假日或者活动，要是有两百万用户同时访问，那么你的带宽再高，也只能达到6M/s，要是5百万用户，就只能勉强2M/s，若是像如今互联网巨头动辄十数亿的用户体量，就需要建设规模越大的服务器集群，而当今寸土寸金的地价和焦耳定律的存在，让巨型中心化服务器的批地和散热都需要付出巨额的成本，同时中心化的数据存储导致抗意外能力十分脆弱，就比如08年威斯康辛数据中心遭遇火灾，存储在此的海量数据全都付之一炬。
IPFS采用分布式存储，也就是没有中心服务器，用户存储的数据将被分割加密后由来自全球各地的存储服务商存储，而存储商将不会知道存储的信息究竟是什么，这将消除所有的个人信息泄露和侵犯隐私的情况。同时，用户感受到的互联网服务也不会在受限于中心服务器的性能限制，意味着用户将能完全享受到自己所购买的互联网带宽服务；对于互联网公司来说，省下了一大笔建制巨型服务器和购置互联网带宽的成本，能有效地减少公司运营成本，也将扭转现今流量为王的扭曲现状，回到内容质量为王的生态上。
现今，人类已经位于迈入下一个时代——数字文明的门口，而已经完成自己使命的HTTP协议，也已经到了退役的时候，IPFS将接过它的重担，为人类文明的传承发光发热。而元宇宙和全真互联网就在不远处翘首以盼着人类文明。IPFS也必将为人类塑造一个更美好的时代。
Ⅵ 开展微型数据存储技术创新研发抢占未来大数据存储技术高地的建议
我国数据存储核心技术长期落后，大数据中心按照传统的 科技 房地产的思路将面临资源约束。为了防止我国存储技术“卡脖子”，节省未来海量数据存储占地空间，系统化整合资源解决当前中国大数据存储技术产品的容量问题，建议国家立项 开展微型数据存储技术创新研发 。
我国数据储存的现状和面临的问题
计算机数据存储技术是信息技术应用的核心。一切计算机应用数据都需要由物理设备来存储，以便计算机系统进行读写等处理，数据应用与数据存储恰似树干与树根的密切关系。伴随着信息技术应用的持续高速发展，可以预见未来的数据量必将呈现爆炸式增长，随之而来的海量数据存储瓶颈问题必然日趋严重，加剧着数据存储领域长期面临的容量、安全、性能、扩充、维护、灾备、监管等诸多挑战。其中，容量困境，首当其冲。
当前痛点。 为了满足数据存储容量日益增长的需求，大数据存储中心建设必不可少。放眼当下全国各地的大数据存储中心建设，由于数据存储基础核心技术缺位，流行的模式是不可持续的“ 科技 房地产”，即单纯拓展占地面积盖楼建设数据中心，进而耗费宝贵自然资源。目前我国城市监控视频图像数据受限于数据中心存储容量空间，一般只能保留一个月左右，相关的数据应用严重受制。
应用基石。 底层数据存储是信息产业发展的基石，数据存储技术产品是信息应用系统的架构基础，也是我国的关键行业技术短板。有效的数据存储技术产品涉及到所有信息技术应用场景：人工智能，信息安全，智慧城市，大数据，云计算，区块链，城市大脑，雪亮工程，城市管理视频监控，医学影像识别，等等。
严峻局面。 追溯信息技术百年来的发展轨迹，中国在数据存储基础技术领域的贡献几乎为零。国内数据存储行业主要擅长于市场侧的商业应用创新，数据存储底层管理的核心技术研发严重依赖国外的开源开放。缺乏基础研发梯队，没有关键理论 探索 ；沿袭陈旧的发展思路，习于外购器件设备；底层技术积累短缺，核心创新能力薄弱；严峻的局面至今没有重大改变。
危情险势。 中国在核心存储产品、底层支撑技术、商业应用理念上长期跟跑，遭受外部势力釜底抽薪式的“存储底层关键核心技术精准打击”的隐患和风险极大。面对复杂多变的国际环境，一旦遭遇卡脖子，如外购存储产品断货或核心技术交流封锁，举国上下所有涉及信息技术应用的行业领域都必然窒息。从而直接降低相关产业迭代发展速度，掣肘 社会 前进步伐，削弱国家治理能力，进而危及影响到国家的政治和 社会 稳定。
时不我待。 我们需要立即行动起来，通过立项开展微型数据存储技术创新研发，凝聚国内外数据存储领域资源力量，构建数据存储专业核心技术团队；从研发软件定义的存储（数据去重）技术产品入手，填补国内技术产品领域空白；启动研发微型化（原子级）数据存储设备，抢占未来数据存储领域的制高点。这项举措也是解除我国数据存储技术产品创新研发“卡脖子”危机的最佳途径。
开展微型数据存储技术创新研发的思路
我国应抓住当前数据应用驱动信息技术升级换代的大数据发展 历史 契机，凝聚国内外资源力量，构建中国数据存储专业核心技术团队。近期：研发部署模块化数据去重技术产品，压缩海量数据存储空间需求，填补国内底层数据存储管理技术空白。远期：启动研发微型数据存储设备，抢占未来数据存储技术领域的制高点。
从开展微型数据存储技术创新研发入手，聚焦国际存储技术领域的战略性前沿技术趋势；联手科研院所、高等院校、生产企业、大型用户的资源，建设国家级核心技术团队；积极引进/培养数据存储技术人才，研发自主可控系列产品。
1.近期跟踪行业动态
对标国际顶级数据存储技术产品，砥砺学习底层模块级数据存储去重技术，压缩海量数据存储空间需求，实现自主可控国产数据存储技术管理软件产品的商务应用。基本原理是首先识别出重复的数据模块，然后优化存储多个重复数据模块中的单一模块，以及同其它重复模块的链接关系。进而减少企业级客户存储数据所需的物理空间占有量，降低采购部署数据存储设备的增量。
2.远期重点突出推进
探索 下一代数据存储技术，整合跨学科资源启动开展研发微型存储器，力图将现有基于磁盘/光盘/磁带的计算机数据存储器，转化为未来基于原子/电子运动状态的微型化数字信息采集与存取机制。其原理是将现在耗费数百万个原子的材料介质所表征的一位“0”或“1”二进制计算机数据，试图由单个原子状态变化来表征。于是，可以将现有数据存储设备体积缩小数十万乃至百万倍，最终将占地约足球场面积的大数据存储仓库缩小为便携式器件。
3.研发工作开展建议
开展微型数据存储技术创新研发应该建设成为国内领先、国际一流的数据存储技术研究机构、产业孵化温室、以及人才培养基地。
延揽数据存储技术专家领衔担纲咨询顾问。全球招聘在世界顶级数据存储公司工作多年的业界精英加盟指导。
构建中国数据存储技术研发团队。采用引进师资/开设培训课程等有效方式，积累培育国内数据存储技术力量。
结盟硅谷存储技术研究院。依托美国硅谷地区的数据存储实体公司，共享数据存储底层技术知识。
注册成立企业运营机构。开发软件定义存储（数据去重）技术产品，服务数据用户市场，遵循商务运作规律。
融资涵盖多种基金渠道。申报获取国家重大专项基础项目研发资金，吸引专业投资基金加盟。首期投资约需10亿元人民币（参考国际相关工程估值：美国IBM公司同类项目投资约600亿美元/10年）。
推动微型数据存储技术创新研发的建议
我国在开展新型基础设施建设的同时，应当抓住当前数据计算应用驱动信息技术升级换代的大数据发展 历史 契机，建立数据存储技术的自主知识产权体系，填补国内空白，保障数字中国建设长远规划实施，推进国产数据存储产品崛起，为相关产业发展铺路。
2.建议远期紧跟世界主流研发创新步伐，聚焦研发原子级微型化数据存储技术产品（2020-2040年），在2040年前研发出原子级大数据存储技术，并逐步实现产业化。
3.建议将微型化数据存储技术创新作为国家战略。搭建政产学研用共建共治共享的中国数据存储技术联合创新平台，建设国家级重点实验室。依托科研院所/高等院校/相关企业，奠定从微型数据存储理论、硬件设计、软件开发、结构设计、系统集成等一整套原子级微型数据存储技术研发工作的基础。
4.建议国家相关部委给予配套资金支持。加快推进原子级大数据存储技术研发和产业化转化。支持申报重大 科技 项目和专项扶持资金。
5.建议形成能够长期从事数据存储技术创新的人才队伍。借鉴全球数据存储技术创新研发经验，引进海内外数据存储技术领域顶尖科学家和工程师。在高等院校与科研院所开设数据存储技术专业课程，搭建完善的国内人才培养体系。
6.建议立项过程不宜采用常规项目申报、审批流程，亟需特事特办予以批准。主要是有鉴于本项目相关的科研生产领域中，国内现有技术力量薄弱分散，评估体系资源匮乏。
7.建议项目推进应当低调快速务实：不重造势，不扬虚名，不谋近利。主要是基于当前复杂敏感的国际政治经济形势，预计本项目势将关联国家核心产业战略布局，影响未来数十年中国数字经济命脉与发展。
作 者：中央 财经 大学中国互联网经济研究院研究员 欧阳日辉
通讯员：李 翀
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Ⅶ 数据体系的搭建
数据体系的搭建
1数据及体系的基本构成
2数据基础搭建
2.1数据存储
2.2数据搜集
2.2.1内部搜集
2.2.2外部采集
3数据的应用
3.1数据标准化
3.2数据报表
3.3数据应用系统
3.4专项数据分析
3.5数据自动化
分析师是对人和实物基本规律的诠释。
数据化运营是趋势。
分析问题千万不要从分析大数据开始，而是要对人、世界、产品或者商业行为最基本的认识着手。
实体与制度是所有组织的两大基础。
探索数据推动产品迭代的路。
1 数据及体系的基本构成
搜集数据、清理与存储数据→数据应用（报表、数据分析、数据应用系统、数据自动化）
2 数据基础搭建
搜集数据与存储数据，这是数据的基础设施。
2.1数据存储
2.1.1 存储（ 内容实体）
统一的数据底层（保证数据的唯一性），所有的最细粒度的数据均存储在这里。
当然，当数据底层过于庞大，也可以考虑将底层数据分为公共层与专用层进行管理。
2.1.2 存储的方式（规范化、标准化）
存储数据的方式要标准化。
Eg：指标名称（英文）、指标名称（中文）、格式类型（如int）、数据计算逻辑、数据来源。
2.2数据搜集
内部搜集、外部采集。
2.2.1 内部搜集
系统埋点采集。
2.2.2 外部采集
爬取数据、购买数据、交换数据。
3 数据的应用
数据的使命是解释世界，目的是指导决策。
数据应用很容易陷入一种误区，即数据指标越多越好，对象的维度越多越好。我们需要回到分析本身。因此，在数据产品设计之初，需要对数据的使用背景、实际需求做好全面调查。
数据的应用主要包括：数据报表、数据应用系统、专项数据分析、数据自动化。
3.1数据标准化
在数据应用层面，同样需要数据的标准化。数据标准化是为了应对在数据变化、人员流动的情况下对数据的有效管理，确保数据对外口径的统一。但归根结底是为了数据的准确度。
这里的标准化包含两个层面。
一个是数据指标的标准化。比如：统一的数据解释（指标名称（英文）、指标名称（中文）、格式类型（如int）、数据计算逻辑、数据来源）。
二是数据分析体系的标准化。一个数据部门，不能永远在处理眼前的问题。为了促使分析部门功能的迭代进化，需要将常规的分析内容实现模块化、自动化，例如报表、应用系统。这样做，是为了释放分析师我的双手。但，分析师在面向未来工作，需要给定一个框架。这便是分析体系的标准化。
具体来说，分析体系标准化要解决的问题包括：
1、分析部门最完整的分析工作；
2、分析部门各种工作执行、交接与维护（比如开发报表完成后，将日常维护工作移交给其它同事，本人则继续进行其它的开发工作。专项分析报告完成后，后续的数据更新也没有必要完全由原分析师继续跟进，后期只需要做审核工作。）
专业分工是现代生产制度的标志。这样的标准化，便是为了释放分析师的双手，让分析师做好探索性的工作，而不是陷在常规工作里。
3.2数据报表
开发常用的数据报表。
前期开发完毕后，保存开发过程文件（使用场景、开发目的），后期使用与维护难度小。
3.3数据应用系统
数据应用系统是数据部门面向企业内部用户的数据产品。时效性与便利性是它最大的优点。
数据应用系统仅仅只是报表的线上化，在分析深度上并没有贡献。
但系统提供的让用户自助进行数据组合分析却为用户提供了更加开放的可能性。当无法提供确定的分析报表时，将数据组合的权利交给用户进行也是一种不错的选择。这更像是集体智慧的产品设计之道。
3.3.1 系统的开发、使用与维护
从需求分析，到数据产品方案设计，再到产品指标定义，之后进行开发，开发上线后进行调研优化，最后系统成型。
系统开发完毕后，为便于后期维护，数据产品的开发的过程文件需要整理、保存、归档。将过程中的资料归档整理，移交给维护人员，必要的用户资料上线至系统，以便用户查阅。
这里的过程文件，需要包括：
1、数据产品的落地场景（为什么要上线）
2、数据产品的系统构成（宏观层面，上线了什么，比如系统-表-字段的组成框架）
3、数据产品的指标解释（微观层面，上线指标的详细解释，比如：逻辑计算规则、底层表的来源）
4、数据产品的操作手册（新人上手怎么使用）
应用系统的使用与维护，涉及到使用过程中的用户疑问与系统修改。解决这两大问题的关键，在于前期的过程资料。
具体来说，操作手册指导新人入手，数据产品的系统构成、数据产品的指标解释分别从宏观、微观两个层面指导用户深入了解系统的内容，减少系统的专业模糊感，从而减少用户疑问，统一用户的使用口径。数据产品的落地场景，则解释系统存在的意义，以便后期修改系统能找到修改的理由。
3.3.2 技法
数据应用系统生态中，存在很多计算字段的数据是多端口（PC、APP）、多系统展现的，是否能在计算字段上赋予API接口的功能，以便将数据直接迁移，而不是重新调用底层表进行计算。这种API的实现的前提，一是让人随时能够查到有这个字段的存在，这需要完整的字段手册、统一的字段命名规则。二是当原始的字段被删除，这种计算规则可以被字段迁移到其它表上去，而其它表的引用也需要自动随之迁移引用的位置。为避免重新计算造成的逻辑不同、难以避免的操作误差。可以考虑将所有的计算字段存放于一个单独的地方，然后再由表来引用，当没有任何表引用的时候，则删除该计算字段。类似于程序语言里的变量。
3.4专项数据分析
专项数据分析存在的意义：是分析复杂的现实问题。包括业务分析与决策分析。
现实环境的多变性与复杂性是分析师存在的最大背景。挖掘现实的客观规律与提出有效的解决措施是分析师存在的最大价值。但往往客观规律存在很强的隐秘性，因此，传统上打破这种隐秘性往往依靠分析师的经验，但这对分析师的成长带来了严重的时间成本与经验成本。即使是资深的分析师，依然很难从数据与业务逻辑中挖掘出有效的价值。
归根结底，人的思考本身是有局限性的。但，这并不能掩盖他们的高价值。
由此，带来了一个新的问题。专项数据分析的成本很高，而且这个成本是多维度的。
3.5数据自动化
数据人做数据，最高水准就是数据不再需要数据人。
数据自动化，是面向未来的数据应用方法。在当前，采用机器学习与深度学习可以解决某种“模式”的事情。即可以解决某些“模式”的自动化的事情。
3.5.1 模式识别——价值挖掘
我们把环境与客体统称为“模式”。这种“模式”是无法具体描述的，亦或者是无法人为的穷举的，为了识别这种“模式”，我们采用机器学习的方式去处理。
因此，在“专项数据分析”中，存在的“难以挖掘出有效的价值”的问题，理论上利用机器学习是可以解决的。
3.5.2 模块的自动化
在功能自动化的早期，我们可以考虑将某种模块实现自动化。例如产品定价的自动化（千人千价）、销售业绩的自动化调整与考核、人力资源上的人员流失分析的自动化等等。
Ⅷ WakeData惟客数据的使命和愿景是什么
使命：唤醒数据，让客户经营更简单。愿景：成为领先的数字科技公司，助力中 国企业在数字化时代引领世界。
Ⅸ 华为FusionData：源于数据，高于数据
自首台计算机ENIAC诞生起，人们便对数据收集、整理、分析和使用产生了高度依赖。
这种依赖随着数据应用的不断扩展，逐步发展到数据驱动与转化阶段。
那些有志于在数字化转型中先拔头筹的企业深知，数据驱动与转化意味着庞大的数据资源必将通过计算、交互产生智慧与财富。
而另一方面，企业也看到前所未有的挑战近在咫尺：数据应用呈现出大规模、多元异构、跨行业、实时联动等形态，此场景的背后则是数据接入难、分析难、消费难的“三难”窘境。
根据华为全球产业展望(GIV)报告显示，全球数据量将从2018年32.5ZB快速增长到2025年的180ZB。
与之形成对比，企业生产活动产生的数据中只有不到 2% 被保存，而其中得到分析利用的不足 10% ，显然，数据价值的充分释放距理想状态相去甚远。
正视数据“三难”
在如何科学而有效的利用数据潜在价值这一问题上，不乏用户端的声音— 来自金融行业的某企业CIO曾这样评价：若要从根本上解决企业面临的数据三难，应当具备“两重视”、“+智能”的应用思维。
所谓“两重视”，即重视数据“主权”与数据“提纯”，前者旨在强调企业对数据湖中的数据资源实现主导，并全方位掌握数据的流向与接入，其重要性不言而喻—让数据百分之百地满足自身业务所需；而后者旨在强调数据的精确应用，让有效数据对接明确需求，高效精准的使能业务成长。
其次便是“+智能”！顾名思义，通过基于多样算力的AI技术，将杂乱而无序的海量关联数据实现智能聚合、分析，形成精准化、有序化、结构化的数据，数据应用的场景价值才会由此得以全面释放。
FusionData，华为新近发布的智能数据解决方案，显然并有意从上述应用需求中切入，力求点亮客户在数据应用道路上的新锐脚步—强有力的迈向智能数据的大产能时代。
华为Cloud & AI产品与服务总裁侯金龙
正如华为Cloud & AI产品与服务总裁侯金龙于FusionData发布会现场所言：“数据成为新生产资料，智能成为新生产力，企业需要构建领先的数据基础设施，从而打通数据供应全流程，使能数据与业务全连接，提升业务敏捷性！
侯金龙的语义背后或许还存在另一提示—各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于用什么生产资料，怎样生产。
FusionData即是数据大产能时代最需要的生产工具，而它的使命即是基于数据资料，完成对数字化转型的数据使能！
与之相呼应，FusionData的特质也确有“一切源于数据，高于数据”深刻意味。
源于数据 —FusionData从数据服务需求的根本—（数据汇聚）出发，通过聚合数据源，提供‘采-存-算-管-用’全生命周期管理能力，让数据存得下、流得动、算得快、用得好，助力客户将数据资源转变为数据资产。
高于数据 —FusionData将数据的应用提升到万物互联的智能世界之上。而FusionData的终极目标则要实现一家企业一个数据湖，一座城市一个数据湖，满足居民的生产与生活、企业的运营和发展、城市政府的管理和服务等各项需求，加速全 社会 的智能化进程。
华为IT产品线副总裁、智能数据与存储领域总裁周跃峰
在FusionData发布会现场，华为IT产品线副总裁、智能数据与存储领域总裁周跃峰，用数据服务的线性图形将FusionData的“完美实力”展现于业界。
笔者的直观感受是：有高度、够清晰、全方位地触达到数据服务的各项能力环节。FusionData重定义着数据基础设施，其声量可谓振聋发聩，而其精彩内容包括：底层多样性算力平台、数据接入、存储、处理以及使能项。
其中，结合FusionData的特质，令华为引以为傲的三项重点—聚焦于数据接入、数据处理和数据使能三个层面，力图通过“连接”、“处理”、“使能”三个关键词让用户明白，任何复杂、异构、海量的数据难题都能在华为FusionData的全生命周期的管理能力下一一化解，同时还有意外“惊喜”。
FusionData的实力与惊喜
下文便通过三个关键词在细节上对FusionData做出一番简要总结，一窥其实力与惊喜之处。
“连接”:多样与高效
要做到企业用户理想中的数据智能全连接并非易事，因为只要让数据连接就意味着要与多源异构数据深度关联，后者直接引发的结果即是割裂的数据孤岛，而数据孤岛还是非统一，且形态各异。
事实上，传统的数据融合接入方式处理的对象多聚焦在来源相同、结构类似、维度单一的数据单元。而面对两多一异(多源、多维、异构）的数据源，华为选择了智能数据连接部件ROMA完成对多数据源接入、消息和API的统一管理，同时智能通道选择等技术实现智能全连接，加速数据流动，让应用与数据连接更高效。
形象地说，FusionData的全智能“连接力”做到了让数据湖在“海纳百川”中“浑然一体”，且“四通八达”。
所谓“海纳百川”即是在接入能力上，FusionData做到了支持1100多种应用和异构数据源接入，通过开放式数据接入框架可灵活接入第三方数据源。最大限度地容纳数据多样性，找到各类数据的平衡点，让各类数据相互融合的同时将其本色充分保留，并完美地体现在分析应用管道中。
做到“浑然一体”旨在强调界面式的一触即达，即基于统一的管理平台实现分布式消息和API服务的跨网跨域跨云集成，让数据自由流动的同时提升数据应用的效率。
不忘提及的一项重点是针对跨网跨域跨云集成，华为在云、管、端的基础设施平台上具备了其它业界友商并不完全具备的核心优势，这一点，华为已拔得头筹。
实现“四通八达”，则是来自智能通道的选择，即支持数据多通道传输，并且可根据数据特点智能选择传送通道，大幅提升数据接入效率。
“处理”-重定义数据智能化
尽管FusionData是作为智能数据整体解决方案亮相于业界，但其光芒仍然被其两个重要组件-业界首创的 AI Native 分布式数据库 GaussDB 和分布式存储产品 FusionStorage 8.0所占据。
两大角色性格分明：GaussDB将 AI 技术引入数据库，大幅提升数据库自动化管理和优化能力；FusionStorage 8.0则实现一套存储系统同时支持块、文件、对象、HDFS、数据库协议，适用于全业务场景混合负载，满足云上云下数据流动并保障一致性体验。
两者再搭配FusionInsight，通过多类型数据融合存储、融合分析引擎完成了从单一处理到智能融合处理，加速了数据价值的转化。综合而言，三者结合极大提升数据处理平台的速度，即处理数据的效率；宽度，数据应用的范围得以扩展；能力，处理数据的质量直接提升。
作为FusionData的一大灵魂角色，GaussDB在此值得为其浓墨重彩一番，这主要得益于其极为抢眼的创新表现力：其作为首个将AI技术融入分布式数据库的全生命周期中的 AI-Native数据库，一并实现了自运维、自管理、自调优、故障自诊断和自愈，形成了自家独特的数据库内生管理力；其次，作为首款支持ARM架构的企业级数据库，更能充分发挥X86、GPU、NPU的综合算力优势，在算力出口上不存在桎梏，也无配额，而是实现计算资源配置价值的最大化释放。
值得强调的一点是，GaussDB搭载的融合分析引擎，能够做到支持数据库、大数据、AI多引擎融合分析和多样性算力统一调度，实现极简分析。
使能-数据先感知再驱动
使能数据，即通过智能技术加速数据的提纯，并快速转化其潜在价值。这一过程，用户需要考虑在海量、异构数据中如何让信息能够精准地触达应用所需，而不至于埋没在数据洪流中。简而言之，选择有效数据，淘汰无效数据，但此项工作并不轻松—基于数据平台工具对数据进行感知、过滤再实现筛选。
FusionData中，智能元数据感知功能便通过AI技术，自动感知和采集多个系统的元数据，对数据进行智能化分级分类，生成全局统一的数据视图，零数据归纳、筛选达到秒级响应。其遵循数据提纯的精准、合理即有效性原则，避免了用户对海量数据提纯的劳力费神。
而接下来的数据加工流程中，FusionData提供了OneQuery Tuobo工具，让数据访问接口实现统一，实现多数据源、多类型数据的统一访问，简化数据加工流程，数据获取速度提升10倍以上。
FusionData的生态家园
不容否认，数据应用的本质是信任与共享。FusionData生态发展同样如此。
诠释“信任”，华为智能数据解决方案FusionData已经应用于全球60多个国家及地区，服务于1500多个客户，拥有500多家商业合作伙伴，并广泛应用于金融、运营商、政府、大企业等行业。这一连串的数字表明，FusionData已成为业界用户与伙伴极为信任的数据服务方案品牌。
诠释“共享”，华为生态圈的各个参与者共享着数据创新所带来的回报，其不仅体现在业务层面，更体现在携手共赢之处—华为正在联合客户和合作伙伴，从行业应用、平台工具、标准组织和社区三个层面完善产业生态，让FusionData在真正的数据应用共同体的道路上走得更宽，更远。
如果向华为生态圈的伙伴们问及对FusionData的深刻印象，答案一定是：源于数据，高于数据。
Ⅹ 数据挖掘中数据存储的重要性
随着互联网的蓬勃兴起，物联网，云计算，大数据，人工智能在大众视野出现的越来越频繁了。
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。
人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。
而物联网是互联网的应用拓展，类似以前的“互联网+”，也就是结合互联网的业务和应用，核心是以用户体验为核心的应用创新。
我们主要讲一下其中的“大数据”。
大数据的定义
在 2001 年左右，Gartner 就大数据提出了如下定义（目前仍是关于大数据的权威解释）：大数据指高速 (Velocity) 涌现的大量 (Volume) 的多样化 (Variety) 数据。这一定义表明大数据具有 3V 特性。
简而言之，大数据指越来越庞大、越来越复杂的数据集，特别是来自全新数据源的数据集，其规模之大令传统数据处理软件束手无策，却能帮助我们解决以往非常棘手的业务难题。
大数据的价值和真实性
在过去几年里，大数据的定义又新增加了两个 "V"：价值 (Value) 和 真实性 (Veracity)。
首先，数据固然蕴含着价值，但是如果不通过适当方法将其价值挖掘出来，数据就毫无用处。其次，只有真实、可靠的数据才有意义。
如今，大数据已成为一种资本，全球各个大型技术公司无不基于大数据工作原理，在各种大数据用例中通过持续分析数据提高运营效率，促进新产品研发，他们所创造的大部分价值无不来自于他们掌握的数据。
目前，众多前沿技术突破令数据存储和计算成本呈指数级下降。相比过去，企业能够以更低的经济投入更轻松地存储更多数据，而凭借经济、易于访问的海量大数据，您可以轻松做出更准确、更精准的业务决策。
然而，从大数据工作原理角度来讲，大数据价值挖掘是一个完整的探索过程而不仅仅是数据分析，它需要富有洞察力的分析师、业务用户和管理人员在大数据用例中有针对性地提出有效问题、识别数据模式、提出合理假设并准确开展行为预测。
大数据的历史
虽然大数据这个概念是最近才提出的，但大型数据集的起源却可追溯至 1960 - 70 年代。当时数据世界正处于萌芽阶段，全球第一批数据中心和首个关系数据库便是在那个时代出现的。
2005 年左右，人们开始意识到用户在使用 Facebook、YouTube 以及其他在线服务时生成了海量数据。同一年，专为存储和分析大型数据集而开发的开源框架 Hadoop 问世，NoSQL 也在同一时期开始慢慢普及开来。
Hadoop 及后来 Spark 等开源框架的问世对于大数据的发展具有重要意义，正是它们降低了数据存储成本，让大数据更易于使用。在随后几年里，大数据数量进一步呈爆炸式增长。时至今日，全世界的“用户”— 不仅有人，还有机器 — 仍在持续生成海量数据。
随着物联网 (IoT) 的兴起，如今越来越多的设备接入了互联网，它们大量收集客户的使用模式和产品性能数据，而机器学习的出现也进一步加速了数据量的增长。
然而，尽管已经出现了很长一段时间，人们对大数据的利用才刚刚开始。今天，云计算进一步释放了大数据的潜力，通过提供真正的弹性 / 可扩展性，它让开发人员能够轻松启动 Ad Hoc 集群来测试数据子集。
大数据和数据分析的优势：
1.大数据意味着更多信息，可为您提供更全面的洞察。
2.更全面的洞察意味着更高的可靠性，有助于您开发全新解决方案。
其次，大数据还具有大量、高速、多样化、密度低四大特性。
大量性：大数据与传统数据最大的差异在于资料量，资料量远大于传统数据，例如抖音数据流、网络点击流，面对的是海量低密度的数据，大数据的数据量通常高达数十PB。也因为资料量大，无法以传统的方式储存处理，因此衍生出大数据这一新兴科学。
高速性：大数据与传统数据最大的不同点，就是生成速度快。由于网际网路兴起与资讯设备普及，以用户突破20亿人的脸书为例，如果每个用户每天发一条消息，就会有20亿笔资料。每一个人随时随地都可以创造数据，数据生成的速度已非过去可比拟。
多样性：多样化是指可用的数据类型众多，随着大数据的兴起，文本、音频和视频等数据类型不断涌现，它们需要经过额外的预处理操作才能真正提供洞察和支持性元数据。由于形式多元复杂，大数据储存也需要不同于传统数据的储存技术。
密度低：数据价值密度相对较低，随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
大数据的挑战
1.安全挑战
尽管大数据由于应用范围广泛，已成为各领域的发展趋势，但数据的公布有时会伴随使用者隐私的曝光，比如FaceBook资料外泄、Google+个人外泄风波等因数据外泄而引发隐私问题的事件层出不穷。用户的哪些数据是可以获取、哪些是不允许读取，始终存在侵犯用户隐私的法律风险。
2..技术创新
大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑，无论是新型计算平台、分布式计算架构，还是大数据处理、分析和呈现方面与国外均存在较大差距，对开源技术和相关生态系统的影响力仍然较弱，总体上难以满足各行各业大数据应用需求。
3.成本过高
运营商需要处理的数据量巨大，基本都是以PB为单位，处理这些数据需要巨大的投入。
4.实时性
具有实时性的数据才有价值，存储的数据数据时间越长，数据的价值就越低。在如今这个快节奏的社会，每一天的市场都瞬息万变，品牌商通过大数据分析用户的需求，如果得到的用户数据太过陈旧，参考这些数据来规划产品的方向，可能会对企业的发展造成毁灭性的打击。
无论哪个行业，想要在当今的形势下取得成功，都必须能够不断地从数据中挖掘业务价值，因此数据的保护离不开存储器，当下市面上用于大数据的存储器主要有固态硬盘，混合硬盘，传统硬盘。
固态硬盘(SSD)，由控制单元和存储单元，组成。固态硬盘的接口规格、定义、功能和用途与普通硬盘相同，形状和尺寸也与普通硬盘相同。广泛应用于军事、车辆、工业控制、视频监控、网络监控、网络终端、电力、医疗、航空、导航设备等领域。
优点：读写速度快；震动；低功耗。无噪音；工作温度范围广；缺点：容量小；寿命有限；价格高。
混合硬盘是一种由传统硬盘和闪存模块组成的大容量存储设备。闪存处理存储器中最常写入或恢复的数据。许多公司都在提供不同的技术，他们希望这些技术能在高端系统中流行起来，特别是笔记本电脑和掌上电脑。
与传统硬盘相比，混合硬盘具有许多优势：更快的数据存储和恢复应用程序，如文字处理器；缩短系统启动时间；降低功耗；减少热量产生；延长硬盘寿命；笔记本电脑和笔记本电脑电池寿命；降低噪音水平：
传统硬盘指的是机械硬盘（HDD），电脑最基本的内存，我们常说电脑硬盘C盘，D盘是磁盘分区，属于硬盘。目前普通硬盘的容量有80G、128g、160g、256g、320g、500g、750g、1TB、2TB等，按容量可分为3.5英寸、2.5英寸、1.8英寸、5400rpm/7200rpm/10000rpm等。
通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务，这一切所产生的数据承载者——存储器，在第四次工业革命进化的方向中，存储行业也将是一颗亮眼的星。