充分解鎖AI潛能進而推動業績的過程中，企業面臨種種挑戰。隨著AI持續崛起，AI戰略取得成功的最關鍵要素之一——AI就緒數據平臺更加引人關注。

　　在充斥著分散數據、遺留系統、數據主權擔憂以及只能依靠云中數據運行的云原生應用的大環境下，企業舉步維艱。波士頓咨詢公司(BCG)的研究發現，超過50%的數據領導者將架構復雜性視為主要痛點之一。該問題迫使企業陷入異常復雜的境地、產生可避免成本并導致至關重要的價值實現時間(TTV)流逝。

　　數據從業人員正面臨著嚴峻的挑戰。傳統數據倉庫將數據局限于專有格式中，阻礙了通用訪問。數據湖則缺乏可靠性和管理，并且表現不佳。這樣的雙層架構提供了兩個只能退而求其次的選擇：要么使用數據倉庫中質量雖高卻十分陳舊的數據，要么使用數據湖中最新卻并不可靠的數據。為了調和這些問題，數據湖倉應運而生，盡管目前可選范圍仍然不足。云解決方案需要進行數據遷移且大規模實施成本高昂。本地解決方案受制于遺留系統和專有技術。開源形式雖然具有創新性，但集成費用較高。

　　IT團隊同樣正在克服重重困難。將不同的數據源整合成一個單一可信數據源(SSOT)是一項永無止境的工作。管理大量且日益激增的數據基礎架構工具會造成資源緊張，而監管多個組件的復雜性更凸顯了簡化的必要性。

　　顯然，客戶值得擁有更好的解決方案。一個與其數據引力相吻合而不是與之對立的方案，能夠簡化流程并加速價值實現。

　　戴爾科技全面推出Dell Data Lakehouse，兌現承諾。這一新產品為客戶提供了一個基于戴爾科技AI優化的硬件和全棧軟件套件構建的完全集成的數據平臺，該平臺由Starburst強大的創新查詢引擎提供支持。

　　Starburst首席執行官Justin Borgman表示：“戴爾科技持續引領存儲和計算領域的創新，Starburst十分高興能夠為其提供高性能數據湖倉分析服務和專業知識。戴爾科技的存儲技術為數據湖倉奠定了基礎，而Starburst則是驅動動態數據湖倉的引擎，能夠將數據整合成可執行的洞察。集兩家之長成就了Dell Data Lakehouse，戴爾科技與Starburst也準備好重新定義數據管理和分析領域的格局。”

　　Dell Data Lakehouse的五大承諾

　　戴爾科技的愿景是構建一個開放式的現代數據湖倉，能夠包含幫助客戶應對其最大數據挑戰的關鍵組件。為此，Dell Data Lakehouse實現了五大關鍵承諾：

　　1.    消滅數據孤島：利用Starburst提供的安全查詢功能加強數據探索，將獲得洞察的時間縮短多達90%¹，并展示出以更智能的方式將數據集中到數據湖倉的使用模式。

　　2.    大規模釋放性能：分布式大規模并行引擎在量身定制的基礎架構上運行，存算分離，從而實現出色性能并能夠隨客戶需求的增長而擴展。

　　3.    掌控數據：100%開放格式驅動，并采用現代行業標準，如Parquet、Avro、ORC等文件格式以及Iceberg和Delta Lake等表格格式實現未來就緒。內置數據管理功能可讓客戶始終掌控數據，助力其自信清晰地駕馭不斷變化的環境。

　　4.    全員參與洞察：數據團隊可擁有自助訪問權限，因此能夠創建出高質量的數據產品，進而培養出推動業務發展的協作和探索文化。通過集成商業智能(BI)、人工智能(AI)和機器學習(ML)等廣泛的工具生態系統，增加整個企業內部的創新廣度。

　　5.    簡化的一站式平臺：戴爾科技的交鑰匙解決方案旨在簡化部署、生命周期管理和支持服務，涵蓋計算、軟件和存儲組件，費用相比云端選項更加經濟和可預測。Dell Data Analytics Engine能夠以其他同類技術一半的成本，將獲得洞察的時間縮短至原有的三分之一。2相比公有云服務，Dell ECS存儲最多可節省76%的總擁有成本³。最后，Dell Lakehouse System Software還可減少整個生命周期內的人工操作，大幅節省運營成本。

　　與戴爾服務相結合，Dell Data Lakehouse可幫助企業加速獲取各個階段的AI成果。作為福布斯2023年全球最佳管理咨詢公司之一，戴爾科技值得信賴的專家團隊將幫助客戶協調制勝戰略、快速驗證數據集、落實數據平臺并維持安全且最佳的運營狀態。

　　新一代AI將要求企業采用新的數據平臺架構。在戴爾科技看來，新的平臺應該是一個開放且現代化的數據湖倉，作為訪問所有數據的唯一入口，高度安全可靠。Dell Data Analytics Engine在計算(PowerEdge)、對象存儲(ECS、ObjectScale和PowerScale)以及專業服務等領域組成的強大陣容賦予企業為AI時代的高性能、可擴展數據平臺奠定基礎的能力。

　　登陸戴爾科技的技術博客或官網了解有關該解決方案組成部分的更多信息。