2020年11月14日,科技智库「甲子光年」在北京举行2020「甲子引力」大会。在当日下午举行的”科技应用”专场上,斯道资本执行董事张矩,杉岩数据CEO陈坚,PingCAP联合创始人兼CTO黄东旭,天云大数据创始人兼CEO雷涛,Kyligence联合创始人兼CTO李扬,柏睿数据董事长兼首席科学家刘睿民等嘉宾参与了”数据智能重塑产业价值链新秩序”主题圆桌。

 

 

从左至右分别为:张矩、陈坚、黄东旭、雷涛、李扬、刘睿民

 

圆桌讨论围绕对开源软件和开源生态、数据智能在实践中的挑战与障碍展开讨论。以下为现场实录(部分):

 

张矩:中国的数据技术和世界的差距以及我们的位置,在座五位嘉宾很多的公司都已经走出第一步,在国内做得非常出色的情况下已经在海外市场有了很好的拓展,这里面开源作为一种市场突破和信任建立的手段也是起到了一定的作用。

 

大家接触到很多很多这样的客户,尤其是不同行业的客户,大家从整个数据驱动或者是数据智能这个角度,在实践中各个企业成熟度,企业客户的成熟度和在实践中碰到的最大挑战或者是障碍是什么?

 

陈坚:这个问题很好,我们是做大数据存储的公司,我们的产品是为大数据服务,所以我们必须得有大数据,所以我们做的行业都是金融、医疗、教育等等,发现我们的客户,特别是不断从我们这里复购的客户,他们在数字化转型里面已经走在非常前面了,甚至是大型央企和国企都走的非常前,很多电力行业客户从2016年就开始使用我们的产品,到后来整个IT系统信息化用的都是分布存储。现在他们开始介入到AI领域,比如说都用无人机做高压线巡检,用高压线巡检就代替人工巡检,这种情况下可以拍摄大量的视频和图片存在存储上面,用AI的机器学习来训练,来为检测服务提升效率,这是看到电力行业。同时在金融行业看到更多基于海量数据,像银行、保险、证券,他们的影像数据是非核心业务,只是拿来做备份和归档,但是随着数字化转型,我们去银行办业务都是拍照片,这些数据叫影像数据,影像数据会和公安数据等等这些做比对和校验。另外,如银行开户,开户是银行核心业务系统,大数据已经成为行业客户里面的核心交易里面不可或缺的环节,所以他们对数据库系统、存储系统提出了更高的要求,我们现在在金融行业在大面积替换以前用的国外一些很老旧的影像存储平台,这就是很典型的例子。

 

因为时间关系不讲太多的案例,就像李总在前面讲的,我们真的是走在全世界大数据应用前列,因为我们的数据真的是非常非常多,而且我们基于互联网场景在想着怎么使用,怎么让我们的生活更加方便,效率更加高,这个趋势让我们做存储的公司也越来越有自信,因为无论怎么做这些数据都是要存的,都会找到我们。

 

雷涛:您刚才提到数据成为新的要素,看一下谁是生产者谁是消费者。行业里面碰到的问题,生产者变化了,消费者也变化的,早期是IT应用信息化系统,以流程为驱动,数据作为副产品被自然排放出来。今天,我们面向移动互联网,数据消费者发生很大的迁移和变化。现在分析全要事物化,营业厅做理财或者结算,需要庞大的数据库做支撑,这就开始向底层提了要求,但同时他们也在生成庞大的数据,还需要数据毫秒级响应,这是困难也是机遇,因为消费者发生变化了。

 

第二个是数据的消费方式变化了,从报表到算法。以前数据消费方式就是报表,管理驾驶舱,数据仪表盘,做数据可视化,这些做报表的形态是面向人做决策。像刚才陈总提到了,电力里的应用场景有大量的图片要跑视觉计算,这个时候底层数据服务结构能不能支撑,还仅仅是文件存储吗,用一个文件系统或者是对象存储根本没有办法支撑数据对算法的消费。科研实验室可以是卷积神经网络在离线存储上训练,但生产工程环境不再允许海量图片数据在网络上传来传去。数据服务如何支撑图像特征计算的高维索引,数据消费方式都是算法并行化。金融工程中很多实时算法都需要在数据库库内做,算法消费方式决定了数据库的变革。逻辑计划不止面向SQL, 还要面向Graph(Vector ),面向Machine Learning(机器学习)。NewSQL数据库集群服务打通了物理资源,可以扩展到万亿记录规模,HTAP打通了交易和分析不同IO的数据负载,下一代AI-Native数据库将打通不同SQL/ML不同逻辑计划,构建面向全面数据智能的数据基础底座。

 

 

黄东旭:这里面说困难,最大的困难,说一点抽象的,各个层级的人数字化转型认知不一样,比如说CEO或者是一个企业要做数据化转型,这个CEO脑子里想快速赚钱或者是创新,可能落到IT经理人或者是IT技术骨干,就想各种数据用什么数据库,应该买多少台服务器,到业务人员就想这个东西怎么来完成老板的指标,每一个人对于数据化转型这件事情缺乏一个贯穿始终的抓手。

 

刚才李老师讲的很好,其中一个抓手就是用户体验,现在大家太过于关注到底用什么技术用什么产品解决什么特别具体的问题,但是很少有做基础软件或者是做底层技术的跑到上面跟人家说,你应该更了解行业,怎么让业务更贴近消费者变得更好用。说个特别简单的,现在大家都在搞各位创新或者是新基建,各种行业的APP,能不能做到今日头条、互联网,今天这个体验不好,明天就修改完了,像这种迭代速度其实是一个驱动力。带着这个出发点看基础设施的时候,这时候用到各种新的技术,类似于像我们这样的东西,确实能够帮到这些企业加快迭代速度。

 

李扬:数据化转型的困难,其实技术和管理角度都有困难,技术比较好理解,举例子,以一个大银行为例,随着数据量的指数上升,我要数据赋能,今天可能只有十个数据分析师,而明天希望赋能全国所有营业厅业务经理都能使用数据,意味着分析师人数有百倍上升。这个对底层分析型的数据库是不是能够支撑住是一个很大的挑战,这也是我们擅长的地方,我们做这个做得比较好。

 

但是我不多聊这个,因为技术比较好查到,我觉得更容易忽视的反而是管理层面的难点。让我联想起更早之前有一个电子化转型,这是在数字化转型之前,那个时候是IT系统刚刚出现,企业从手工管理转型到电子化管理的时候。那个时候很明显第一个难点是在于整个企业管理层是不是有这个意识去做这件事情,你的企业管理机制能不能被电子化,那个时候有business process reengineering概念,其实就是说这个企业从管理角度还不ready,你得把管理捋顺才能做电子化。比如说仓储系统,之前可能进库存出库存的时候,有些办事员可以做一些小动作,偷拿一点东西,纸面上看不出来,但是一旦电子化之后,这些比较灰色的利益就藏不住了,影响了一线人员的利益,这就是管理先要解决的问题。

 

今天做数字化转型也是一样的,在大的企业里面,每个部门独立都有电子化进程,常常有人说数据孤岛就是指这个,可能有的部门是五年前做的电子化,有的部门是三年前做的电子化,技术都不一样,存储、分析、BI技术都不一样,要在企业层面把这些数据打通,创造出统一的数字指标分析能力,这个是需要从整个企业层面来执行的。而且每一个部门都没有动力去做这件事情,因为对部门是没有好处的。从整个公司战略来说,这又是一个长期投入,所以要从管理层自上而下有一个超前的意识,有一份勇气和决心,还要有钱可以投,这是从管理层面更大的挑战,它可能远远早于技术挑战之前要克服的一个问题。

 

刘睿民:因为我们这两年接触的案例比较多,困难是很多的,其实对做技术的人来说困难才是动力,某种程度上困难才是促进产品升级换代最大的动力。为什么呢?举一些非常简单的场景,比如说我们在运营商里面,大概是今年年初,运营商能不能给我实时的,我内存里面的数据大概一百个表左右,可能有8个TB五的数据能够给我做随机查询吗?第一反应是做不了,当时我们的技术只能支持到两个TB,今天已经到了四个TB,这个本身就是一种动力。因为有客户需求,同时包括我们碰到的一些,像港口,港口里面大量的无人码头,现在大量出现无人码头,出现的传感器数据量非常高,刷新频次比以前也高,这些对于流处理和流数据库要求进一步提高。包括我们在运营商里面也替换掉redis,原来在4G情况下,像这种redis缓冲型的数据库在处理一些数据清洗的时候,速率当时还能跟得上,但是进入到5G以后,大量的数据从基站往下刷的情况下,包括智能工厂碰到的钢铁厂、煤矿甚至是无人的矿场都碰到这样的问题,大量的数据刷下来以后,我们不说传统的,其实redis也不传统,它就是扛不住。

 

说老实话,困难很大,但是这是真正能够促进产品进一步往前发展的。你刚才说这是最好的时代,我们的场景特别的丰富,而且有这种企业级的大的企业大B,能够给我们提供这种场景,这其实是一个非常好的机遇。

 

张矩:这可能是非常难得的,在世界范围内非常难得的一个环境,技术的演进迅速发生技术的演进,因为时间的原因,刚才问了大家两个问题,本来准备了六个问题。用一句话说一下,在这个行业里面,未来的三到五年,您作为行业领军人物,最希望看到的发生的一件事情是什么?

 

陈坚:我希望看到的事情是5G、IOT能尽快落地,这样数据量会产生越来越多,对存储的需求越来越大。

 

张矩:生意会越来越好。

 

黄东旭:我希望看到云化更加深入各个行业,不管是传统公司也好或者是互联网公司也好,IT基础设施彻底云化,大家再也不要担心软件、硬件、运维什么的,一切都变成服务化的东西,不管从成本的角度也好还是业务迭代速度的角度也好,云都是极其重要的一环。

 

张矩:这是终极目标。

 

雷涛:这个大会的主题是大道不孤。大道不孤,德必有邻。孔子讲如何修身; 大道不孤,大爱无疆。大道不孤,对于落地人工智能的创新赋能者,需要理解和把握大音希声,大象无形的科技进步脉搏,与时代共进。

 

 

张矩:高屋建瓴。

 

李扬:我希望中国为代表的技术力量能够站在世界更高的位置上面去,像今天说到技术都是觉得中国是一个进口方,希望在几年以后中国是一个出口方。

 

张矩:在座五位已经非常坚实的迈出第一步。

 

刘睿民:我觉得是这样的,凭借中国丰富的场景包括客户是非常严格的要求,我个人觉得是一个非常好的环境,对于我们做基础软件的这些从业者来说,提供了一个非常好的试验厂,能够把我们的场景提炼最终促进产品的提炼,绝对可以在比较短的时间内,我个人觉得可以跟硅谷同行PK一下,我觉得还是蛮有信心的。

 

张矩:已经开始了。因为时间原因,非常感谢嘉宾的参与和回答。