__ 釋放海量數據價值，盡顯數據之美，華為云大數據打造智能數據底座__

伴隨企業的不斷發展，企業信息化、智能化水平的提升，企業內部數據的重要性不言而喻。不夸張的講，企業數據處理的好壞直接影響著任務是否達標、直接影響著企業高層決策。根據有關調查顯示，目前我國公司關于數據分析的需求量已經從過去的32%上升到了67%，需求量的翻倍增長讓更多的企業認識到數據分析工作的重要作用。

數據已是重要生產要素，如何讓數據“算以致用”，推動企業高質量發展呢？在選擇大數據廠商時，面對國內主流大數據廠商許多企業都不知如何下手。而對于企業來說，選擇一家有實力的大數據廠商對于企業的發展還是至關重要。通過IDC的中國大數據平臺軟件市場份額評估中可以看出，華為云大數據整體實力還是很不錯的，從2019-2020H1到2020再到2020H1，連續三年蟬聯榜首。

不僅如此，通過沙利文對市面上不同云大數據評估中也可以看出華為云大數據的不同之處。沙利文從產品創新能力、成長能力、基礎能力三個維度進行了全面評估，華為云大數據憑借持續的創新在中國大數據廠商中全面領先，位居解決方案領導者地位。

華為云的大數據技術發展主要圍繞降本提效和簡單易用，讓客戶的數據產生最大價值的同時具備最優性價比。相比其它大數據產品，華為云大數據最顯著的特點就是，可提供一站式大數據分析平臺，為企業建立全面、精準、高效的一站式數據采集、分析和商業智能平臺。高性價比數據分析底座，滿足海量數據分析的時效性要求，快速完成數據分析，釋放數據價值。高效開發、簡易管理，為企業提供靈活高效的數據分析工具。存算分離，數智融合，降低企業存算成本。開源免綁定，客戶能夠基于開源生態進行個性化函數的開發，滿足個性化數據處理要求。

釋放海量數據價值，盡顯數據之美

華為云技術強不用多說，華為云大數據在計算存儲分離的基礎上增加緩存層，讓客戶在降低成本的同時大幅提升性能。計算和存儲各自獨立擴展，故障不互相影響，降低TCO 30%以上。通過緩存加速，讓一份數據在存儲與計算分析服務間高效流轉，性能提升30%。通過大數據分析和AI融合，增加數據分析實時性和洞見性，提升數據價值，構建更可靠的云服務。

華為云大數據服務歷經團隊十年傾心打造，至今已經覆蓋超過3000家政企客戶和超過10000家互聯網客戶。在金融行業，支撐工商銀行、交通銀行等國有股份制銀行的大數據體系建設，將風險控制、損益預查詢、監管報送等關鍵業務接入到大數據平臺，保障滾動升級業務零中斷；在泛企業，為長江三峽集團等客戶保障關鍵基礎設施信息應用創新和數字化進程；在互聯網行業，助力夢餉集團、T3出行等客戶成功搬遷至華為云，有效提升互聯網用戶體驗，不同行業表現都能看出華為云的創新速度。

在技術實力上，華為為企業客戶提供完整的大數據云服務產品組合，應用資源還是很多的，MRS云原生數據湖服務、云數據倉庫服務、DLI數據探索服務、分布式搜索與推薦服務CSS、GES圖計算服務、創新的可信智能計算服務TICS以及DGC數據湖治理中心服務。這些產品同華為云的計算、存儲、AI技術，以及流程IT數據治理和終端云大數據經驗等有機結合，形成完備且成熟的大數據平臺與生態。

審核編輯 黃昊宇