剛剛過去的21世紀的第二個十年，是消費互聯網蓬勃發展的十年，也是云計算、大數據、人工智能等新一代信息技術，即“數字化技術”快速崛起的十年。

在這一時期，以信息服務為主的消費互聯網行業，如電商、互聯網金融、社交娛樂等，充分享受了數字化技術帶來的“數字化紅利”，極大推動了其終端用戶的消費行為與體驗的數字化轉型。

但相比于消費互聯網行業在數字經濟浪潮下的蓬勃發展，以傳統線下服務、實體商品制造為主的傳統行業逐漸顯得落寞。在國際局勢不明朗、國內市場紅利逐步耗盡、存量競爭日益明顯、人才成本日益高企、產業升級換代壓力增大的當下，傳統行業的經營與效益上正面臨三十年未有之變局，在新興的數字化業態沖擊下，還同時面臨著客群與市場相對萎縮的困局。

因此，投資數字化技術，充分接納技術帶來的變革，推動企業數字化轉型，從而實現經營策略由粗放式向精細化的轉變，對抗經濟周期帶來的下行壓力，將成為傳統企業的必然抉擇。

根據華為&牛津經濟研究院報告顯示，自2000年以來，金融、制造、ICT服務、交通、公用事業、房地產、農業等傳統行業的數字化技術投資的年復合增長率，明顯超越以消費互聯網為代表的數字化技術制造業。

圖1：各行業的數字投資增長

該報告還表明，過去三十年中，數字化技術投資每增加1美元，便可撬動GDP增加20美元，而1美元的非技術投資僅能推動GDP增加3美元，數字化技術投資的平均回報是非數字化技術投資的6.7倍。這也說明，驅動傳統行業的數字化技術投資的動力來源，本質上是企業對效益提升的追求。

在數字化技術中，數據庫、數據倉庫、大數據平臺和云數據平臺等基礎軟件，構成了企業數字化轉型的重要基礎設施，即“數據基礎設施”。隨著各行業的數字化場景的發展，新的業務挑戰對“數據基礎設施”的技術路線演進產生了極大的推動作用。

但是，迄今為止的數據基礎設施發展，仍然難以徹底解決以集團型、多分支-企業為代表的大中型企業數字化轉型的痛點。

比如，銀行、保險等金融機構普遍采用夜間“跑批”的方式對當日交易數據進行ETL處理，從而將數據匯總到數據倉庫、數據集市中，供用戶進行報表分析與即席查詢，但數據基礎設施底層的復雜查詢性能，成為“跑批”結果時效性的主要瓶頸，這也影響了用戶進行決策的頻次和時效性。

再如，電力、電信等關乎國計民生、用戶數量巨大、IT基礎設施復雜的行業，普遍面臨的挑戰是數據規模及其龐大，而數字化應用的計算與存儲需求也及其巨大。為了提升工作負載能力，多集群的數據基礎設施已經成為行業普遍現狀。由此，盡管交易型數據庫的“數據孤島”得到了一定程度的治理，但在數據基礎設施內部，卻因為多集群間的數據共享難題，產生了新的“數據孤島”。

由此可見，數據基礎設施的技術架構、功能與性能特點的不斷演進和發展，仍具備無限的想象空間。以“云數據平臺”為代表的新一代數據基礎設施，正逐漸成為集團型、多分支企業推進整體數字化轉型的最佳選擇。

以下是報告全文

來源：物聯網報告中心