數字經濟時代，數據是最重要的生產要素之一，用好數據資源對實體經濟的發展有著至關重要的作用。但是，眾多數據資源分散在不同行業、不同機構，形成了一個一個的「數據孤島」，如何讓數據要素真正流通起來、讓數據蘊藏的巨大價值充分顯現的同時做好數據及隱私的保護，成為了社會各界共同關心的問題。
在近日舉辦的第一財經新金融峰會上，華為數據存儲與機器視覺產品線副總裁張福鵬受邀與國家金融與發展實驗室副主任、金融科技50人論壇學術委員楊濤、中國信通院人工智慧與數據治理中心副主任王強、對外經貿大學數字經濟與法律創新研究中心執行主任許可、粵港澳數據要素產業化聯盟秘書長黃蓉進行了主題為「數據要素市場建設進行時」的圓桌對話，就數據要素市場發展面臨的挑戰、數據要素與數字經濟未來、數據要素與金融科技的關聯展開討論。
華為數據存儲與機器視覺產品線副總裁張福鵬從技術發展角度，闡述了對數據價值挖掘和數據基礎設施構建的思考，以下為主要觀點實錄。
數據的生產鏈條是數據交易鏈條的基礎
從技術的角度來講，數據的價值鏈有生產、交易兩個層面。數據交易鏈條解決的是政府、企業之間如何進行數據價值挖掘和交易的問題;數據生產鏈條解決的是組織內部從數據的採集、存儲、計算與分析到有效使用，如何圍繞數據進行全生命周期管理的問題。
數據生產、交易鏈條從本質上是相互交疊的，數據生產鏈條是交易鏈條的基礎，只有當企業在「生產環節」產生了海量的、有價值數據之後，數據交易鏈條才足以成為一個值得討論的話題，也才有之後的數據確權，數據定價，數據交易，數據共享等問題的探討。
用變化、發展的眼光看問題，拓寬數據價值深度及寬度
蒸汽時代的蒸汽火車、後來的內燃機車，直至後來電力的動車、高鐵，都是基於鐵路的基礎設施，但是隨著技術進步和需求的升級，不斷在演進，在提升質量、效率和體驗，這樣的基礎設施升級換代給全社會的生產、生活帶來了巨大的變化。同樣，在數據層面，不同時期數據的產生途徑、形式、數據量、價值點都是不同的，因此，我們在數據價值的挖掘上，也需要時刻站在變化的角度，用發展的眼光看問題，不斷的升級和演進數據基礎設施。
以金融行業為例，一方面，以往銀行的數據更多的是基於帳務的結構化數據，是資料庫格式的，用數據模型就可以很好的完成分析，並衍生出金融產品和金融服務等。隨著雲、AI、物聯網等技術的發展，金融領域數據的類型逐漸從結構化數據拓展到非結構化數據，比如票據影像，生物特徵識別，視頻等，同時數據產生主體不僅僅局限於人了，更多的是人所授予的物理資產所產生的數據，而目前對此類數據的挖掘深度、挖掘廣度、挖掘量都是遠遠不夠的。
另一方面，中國在金融科技的應用領域已經走在世界前列，業務辦理線上化、移動化，行動支付的普及，雙十一、雙十二等大量交易峰值的出現，都對背後的數據基礎設施提出了新的挑戰和要求，而我們在應用層技術的先進性，某種程度上掩蓋了大家對基礎設施層面技術先進性的感知和關注。
在數據的基礎設施上，我們看到有三點方向非常重要。第一，全面推動數據存儲的快閃記憶體化比例，逐步減少硬碟的比例，讓數據的讀寫和流動的性能大幅度提升，支撐數位化業務的海量並發、極致體驗等要求。第二，加強數據的保護，實現核心數據全容災/備份，保障業務穩定可靠。第三是實現綠色節能，在不斷留存數據資產的同時，減少數據的副本拷貝，進行數據的縮減(重複刪除和壓縮)，實現每比特存儲工號降低的節能環保目標。
多重市場因素導致數據基礎設施應用難、數據價值釋放難
基礎設施的升級換代，往往是最難的。一方面在研發端，需要耗費大量的人力物力，持續投入研發，另一方面在市場應用端，基礎設施作為固定資產，企業高成本、高投入的同時又缺乏充分發揮其價值的能力與實踐，讓企業在數據基礎設施的升級方面徘徊不前。
2008年的一場雪災，造成了我國南方大面積的電網癱瘓，罪魁禍首是高壓線結冰了，後來我們知道，解決這個問題只需要給高壓電線加上直流電，讓高壓電發熱把冰融化就行了。但看似一個很簡單的問題，在基礎設施領域裡，卻要花很長的時間去思考、規劃、研究、部署。而在數字政府及企業數位化轉型過程中，大量的業務開始依託於數據來完成，而我們對數據基礎設施的穩定性和可靠性的規範和要求，目前還未達到足夠的程度。
在市場應用方面，企業高成本投入後，還面臨著「三年一代」、不同廠商、不同型號設備兼不兼容等問題，更承受著系統升級、數據遷移過程中可能會出現的業務中斷、數據丟失風險，造成了企業不敢輕易更換、升級數據基礎設施。更重要的是，企業即使部署了最先進的數據基礎設施，也還是「新瓶裝舊酒」，沒有也不知道如何在更深、更廣的角度，完成數據價值的挖掘。
如金融行業目前對於數據基礎設施的升級換代，大多都是基於監管對數據保護的要求，除了強制性的數據保護之外，銀行沒有意識到生產環節越來越多的數據也應該進行容災、備份、歸檔。國家對銀行提出了「兩地三中心」災備要求，但銀行所備份的數據，還是傳統觀念中的核心數據，對於視頻、圖像等數據不做備份和歸檔。而在技術端，AI技術的使用和普及，已經可以讓視頻類和圖像類的數據產生更大的價值。
企業擁有數據，卻不知道如何讓數據產生價值，科技公司有很多算法，卻不擁有數據。因此，我們需要建立一種機制，面對未來更加海量的數據，一方面讓存儲及算法提供商的技術有的放矢，一方面讓企業能用更加低成本、綠色的方式做好數據價值的挖掘及數據保護。
以數據為中心構架數字流，讓數據真正服務於增長
數字經濟時代，數據成為新的生產資料，算力成為新的生產力，5G、雲、AI成為新的生產工具，產業數位化成為了目前充分發揮數據價值的核心。目前的產業數位化，從本質上只是交易和物流的數位化，如果無法做到全產業鏈的數位化，那麼在信息爆炸的時代，所有的數據都是無效的數據，比如在線購物，都是基於標準產品的交易過程，還沒有涉及到數據直接應用到生產端的個性化定製和產線的柔性製造等內容。
要做到產業數位化，必須要摒棄之前「以生產流程為中心」來構架數字流的模式，建立全新的「以數據為中心」來構架數字流的模式。首先要考慮的是數據在哪裡，是什麼類型、什麼格式的，有多大規模，可以產生什麼價值，如何跟雲、AI、5G等技術產生關聯，之後才能圍繞「數據」，將訂單、生產、物流等流程串聯起來。
金融行業因其行業的特殊性，對數據基礎設施的性能、效率、穩定性等方面都有著非常高的要求，也因此成為數據基礎設施應用與實踐的標杆領域。以全快閃記憶體為例，全快閃記憶體以其強大的性能、高效率、高穩定性，迅速在金融行業普及，也激發了整個行業數位化轉型的新動力。但目前我國整體快閃記憶體的普及率只有22%，相比快閃記憶體普及率高達50%以上的美國，在數據基礎設施建設方面還需要更加快速的推動演進升級，為數位化轉型鋪平道路。中國市場以往的認知都是應用驅動市場，而從全球的科技發展歷史看，真正的強大的國家和商業組織，都是先於應用推動基礎設施的升級，然後獲得技術紅利帶來的市場應用大發展。在我們過去40年改革開放奠定的良好基礎上，未來40年應該重新轉換思維，重視基礎設施領域的率先發力。
正如今天的主題——唯變不變、存真求穩、開放生態，作為數據基礎設施及數位化轉型方案的提供方，華為OceanStor存儲已經為全球眾多金融行業客戶提供了存儲及數位化轉型方案，未來，華為也將持續創新突破，推動快閃記憶體的普及，提升核心數據的可靠性，降低數據存儲的體積和功耗，在變化中「堅守」和「探索」，助力金融行業進一步釋放數據價值。
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編輯：heping
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