充分解鎖AI潛能進(jìn)而推動(dòng)業(yè)績(jī)的過(guò)程中，企業(yè)面臨種種挑戰(zhàn)。隨著AI持續(xù)崛起，AI戰(zhàn)略取得成功的最關(guān)鍵要素之一——AI就緒數(shù)據(jù)平臺(tái)更加引人關(guān)注。

　　在充斥著分散數(shù)據(jù)、遺留系統(tǒng)、數(shù)據(jù)主權(quán)擔(dān)憂以及只能依靠云中數(shù)據(jù)運(yùn)行的云原生應(yīng)用的大環(huán)境下，企業(yè)舉步維艱。波士頓咨詢公司(BCG)的研究發(fā)現(xiàn)，超過(guò)50%的數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者將架構(gòu)復(fù)雜性視為主要痛點(diǎn)之一。該問(wèn)題迫使企業(yè)陷入異常復(fù)雜的境地、產(chǎn)生可避免成本并導(dǎo)致至關(guān)重要的價(jià)值實(shí)現(xiàn)時(shí)間(TTV)流逝。

　　數(shù)據(jù)從業(yè)人員正面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將數(shù)據(jù)局限于專有格式中，阻礙了通用訪問(wèn)。數(shù)據(jù)湖則缺乏可靠性和管理，并且表現(xiàn)不佳。這樣的雙層架構(gòu)提供了兩個(gè)只能退而求其次的選擇：要么使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中質(zhì)量雖高卻十分陳舊的數(shù)據(jù)，要么使用數(shù)據(jù)湖中最新卻并不可靠的數(shù)據(jù)。為了調(diào)和這些問(wèn)題，數(shù)據(jù)湖倉(cāng)應(yīng)運(yùn)而生，盡管目前可選范圍仍然不足。云解決方案需要進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移且大規(guī)模實(shí)施成本高昂。本地解決方案受制于遺留系統(tǒng)和專有技術(shù)。開源形式雖然具有創(chuàng)新性，但集成費(fèi)用較高。

　　IT團(tuán)隊(duì)同樣正在克服重重困難。將不同的數(shù)據(jù)源整合成一個(gè)單一可信數(shù)據(jù)源(SSOT)是一項(xiàng)永無(wú)止境的工作。管理大量且日益激增的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)工具會(huì)造成資源緊張，而監(jiān)管多個(gè)組件的復(fù)雜性更凸顯了簡(jiǎn)化的必要性。

　　顯然，客戶值得擁有更好的解決方案。一個(gè)與其數(shù)據(jù)引力相吻合而不是與之對(duì)立的方案，能夠簡(jiǎn)化流程并加速價(jià)值實(shí)現(xiàn)。

　　戴爾科技全面推出Dell Data Lakehouse，兌現(xiàn)承諾。這一新產(chǎn)品為客戶提供了一個(gè)基于戴爾科技AI優(yōu)化的硬件和全棧軟件套件構(gòu)建的完全集成的數(shù)據(jù)平臺(tái)，該平臺(tái)由Starburst強(qiáng)大的創(chuàng)新查詢引擎提供支持。

　　Starburst首席執(zhí)行官Justin Borgman表示：“戴爾科技持續(xù)引領(lǐng)存儲(chǔ)和計(jì)算領(lǐng)域的創(chuàng)新，Starburst十分高興能夠?yàn)槠涮峁└咝阅軘?shù)據(jù)湖倉(cāng)分析服務(wù)和專業(yè)知識(shí)。戴爾科技的存儲(chǔ)技術(shù)為數(shù)據(jù)湖倉(cāng)奠定了基礎(chǔ)，而Starburst則是驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)湖倉(cāng)的引擎，能夠?qū)?shù)據(jù)整合成可執(zhí)行的洞察。集兩家之長(zhǎng)成就了Dell Data Lakehouse，戴爾科技與Starburst也準(zhǔn)備好重新定義數(shù)據(jù)管理和分析領(lǐng)域的格局。”

　　Dell Data Lakehouse的五大承諾

　　戴爾科技的愿景是構(gòu)建一個(gè)開放式的現(xiàn)代數(shù)據(jù)湖倉(cāng)，能夠包含幫助客戶應(yīng)對(duì)其最大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的關(guān)鍵組件。為此，Dell Data Lakehouse實(shí)現(xiàn)了五大關(guān)鍵承諾：

　　1.    消滅數(shù)據(jù)孤島：利用Starburst提供的安全查詢功能加強(qiáng)數(shù)據(jù)探索，將獲得洞察的時(shí)間縮短多達(dá)90%¹，并展示出以更智能的方式將數(shù)據(jù)集中到數(shù)據(jù)湖倉(cāng)的使用模式。

　　2.    大規(guī)模釋放性能：分布式大規(guī)模并行引擎在量身定制的基礎(chǔ)架構(gòu)上運(yùn)行，存算分離，從而實(shí)現(xiàn)出色性能并能夠隨客戶需求的增長(zhǎng)而擴(kuò)展。

　　3.    掌控?cái)?shù)據(jù)：100%開放格式驅(qū)動(dòng)，并采用現(xiàn)代行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，如Parquet、Avro、ORC等文件格式以及Iceberg和Delta Lake等表格格式實(shí)現(xiàn)未來(lái)就緒。內(nèi)置數(shù)據(jù)管理功能可讓客戶始終掌控?cái)?shù)據(jù)，助力其自信清晰地駕馭不斷變化的環(huán)境。

　　4.    全員參與洞察：數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)可擁有自助訪問(wèn)權(quán)限，因此能夠創(chuàng)建出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，進(jìn)而培養(yǎng)出推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的協(xié)作和探索文化。通過(guò)集成商業(yè)智能(BI)、人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)等廣泛的工具生態(tài)系統(tǒng)，增加整個(gè)企業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新廣度。

　　5.    簡(jiǎn)化的一站式平臺(tái)：戴爾科技的交鑰匙解決方案旨在簡(jiǎn)化部署、生命周期管理和支持服務(wù)，涵蓋計(jì)算、軟件和存儲(chǔ)組件，費(fèi)用相比云端選項(xiàng)更加經(jīng)濟(jì)和可預(yù)測(cè)。Dell Data Analytics Engine能夠以其他同類技術(shù)一半的成本，將獲得洞察的時(shí)間縮短至原有的三分之一。2相比公有云服務(wù)，Dell ECS存儲(chǔ)最多可節(jié)省76%的總擁有成本³。最后，Dell Lakehouse System Software還可減少整個(gè)生命周期內(nèi)的人工操作，大幅節(jié)省運(yùn)營(yíng)成本。

　　與戴爾服務(wù)相結(jié)合，Dell Data Lakehouse可幫助企業(yè)加速獲取各個(gè)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(tuán)隊(duì)將幫助客戶協(xié)調(diào)制勝戰(zhàn)略、快速驗(yàn)證數(shù)據(jù)集、落實(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)并維持安全且最佳的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)。

　　新一代AI將要求企業(yè)采用新的數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)。在戴爾科技看來(lái)，新的平臺(tái)應(yīng)該是一個(gè)開放且現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)湖倉(cāng)，作為訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)的唯一入口，高度安全可靠。Dell Data Analytics Engine在計(jì)算(PowerEdge)、對(duì)象存儲(chǔ)(ECS、ObjectScale和PowerScale)以及專業(yè)服務(wù)等領(lǐng)域組成的強(qiáng)大陣容賦予企業(yè)為AI時(shí)代的高性能、可擴(kuò)展數(shù)據(jù)平臺(tái)奠定基礎(chǔ)的能力。

　　登陸戴爾科技的技術(shù)博客或官網(wǎng)了解有關(guān)該解決方案組成部分的更多信息。