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企业数字化转型总结报告

数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，不断深化应

用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，

激发数据要素创新驱动潜能，打造提升信息时代生存和发展能力，加

速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，

创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。

一、利用新技术、云计算实现打造企业云原生数据基础设施

（一）专门构建企业云原生数据库

如今的组织很拥有大量具有潜在价值，但尚未开发的数据。其中

一些可能是保存在数据库、文件和系统中的传统企业数据；而其他一

些则可能是由机器或移动设备生成的必威体育精装版数据，还有一些可能是非结

构化文本数据，或者是存为视频或音频记录的非传统数据。这些数据

在以往很难以经济高效的方式采集和利用，或者用起来成本太高，因

此多半处于闲置状态。而如今，随着技术的快速发展，组织正在尽可

能地拥抱更广泛的数据。因此，尽可能全面地采集数据至关重要。在

存储方面，各组织已不再那么注重存储能够整齐有序地填入表格中的

干净数据。为了向机器学习算法和高级分析工具提供数据，很多组织

正在探索各种机会，以各种云原生数据库技术存储来自物联网、社交

媒体和AI的大量非结构化数据。

关系型数据库：一方面传统的本地化部署的数据库服务模式已经

难以满足企业发展和成本控制方面的要求，另一方面越来越多的主流

和新兴公有云厂商开始将基于云平台的数据仓库作为一项服务来提供。

这类整合了企业内不同来源的数据，并提供给用户供其进行实时处理

和挖掘。这种转为云平台打造的关系型数据库基于权限的集中式系统，

消除了数据必须在同一地点存储和数据管道的需求。除具备定序和存

储功能外，云数据仓库通常还提供有哪些信誉好的足球投注网站引擎统计，以用于数据查询和

分析能力。有云的易用性、上下拓展的灵活性、高级数据处理和分析

工具相结合，正在推动云数据仓库市场的显著成长。

键值型数据库：作为一种非关系数据库，键值型数据库使用简单

的键值方法来存储数据，将数据存储为键值对集合，并将键作为唯一

的标识。键和值都可以是从简单对象到复杂复合对象的任何内容，具

备高度扩展性，允许以其他类型的数据库无法实现的规模进行水平扩

展，因此适用于海量数据场景，例如电商系统、游戏应用程序等。

文档型数据库：这种数据库可以让开发人员使用他们在其应用程

序代码中使用的相同文档模型格式，从而更轻松地在数据库中存储和

查询数据。文档和文档数据库的灵活、半结构化和层级性质允许它们

随应用程序的需求而变化。文档模型可以很好地与目录、用户配置文

件和内容管理系统等使用案例配合使用，其中每个文档都是唯一的，

并会随时间而变化。文档数据库支持灵活的索引、强大的临时查询和

文档集合分析，覆盖内容管理、移动应用等场景。

内存数据库：内存数据库常用于缓存、排行榜、广告等应用场景，

内存中的数据存储主要通过消除访问磁盘的需要来实现最小的响应时

间，并实现微秒级别的延迟。

时序数据库：在过去的两年中，时序数据库技术的普及程度大大

增加，覆盖了物联网应用、业务事件跟踪、工业遥测等应用场景。时

序数据库会跟踪并记录数据变更以及变更的特定时间，并将每次变更

的数据作为唯一值插入数据集中来自IoT和监控技术的临时数据规模

呈爆炸式增长，在这一背景下，无论是历史分析还是预测分析都越来

越依赖于查询某个时点的数值，并能持续精准和高效跟踪该数值的能

力。图形（Graph）数据库：充分分析和利用高度关联的数据可能是一

件具有挑战的事情。随着数据量的增加和结构化程度的降低，数据关

系正呈现指数级增加，这导致数据关系在传统数据库模型中变得难以

管理，也无法进行查询。而图形数据库不仅能够存储数据，而且还能

存储每个数据点关系的相关信息。使用这种模式，就能快速、高效且

更为准确地查询数据之间的复杂关系，在欺诈检测、身份解析、知识

图谱、推荐引擎等场景用广泛的应用前景。随着存储成本持续下降，

聚合和整理海量数据已不会再因成本问题而被叫停。

随着存储成本持续下降，聚合和整理海量数据已不会再因成本问

题而被叫停。此外，现代化的数据架构具备自我修复能力和强容错能

力，无需进行太多的维护，从而可以降低管理和修复成本。因此，增

加存储容量的潜在好处，将远远超出可能要承担的任何成本。机器学

习和高级分析能够在繁复的数据关系中辨别出低显著性的指标，使机

器学习和高级分析的分析能力显著提升，这是使用传统的数据存储和

建模技术几乎不可