企業數字化轉型主要經歷了兩個階段，從信息化階段到數智化階段。
第一階段，上世紀80，90年代，在西方已經發展了數十年的信息化革命開始在中國展露其影響。計算機技術、網絡通信等核心技術的發展，使得信息化真正成為取代過去農業和工業兩個時代的新時代。
慢慢的，企業開始將其原本停留在紙上，以及專家腦中的過程沉淀到信息化系統中，“數字化轉型”成為企業近幾十年一直在談論的話題。這個過程中，一批優秀的軟件企業開始涌現，尤其是ERP軟件，輔助各個企業進行數字化的改造。
不過隨著信息化的發展，企業積累和沉淀了非常多的數據，需要發揮數據的業務價值，大數據和AI技術被應用到很多的業務場景當中，因此催生了數據驅動業務創新的市場需求。
第二階段，越來越多的企業不滿足簡單數字化轉型效果，而尋求數智化升級，數智融合平臺驅動的場景化智能成為企業實現轉型的必經之路。
這個階段，技術平臺的能力開始凸顯。它既能融合大數據和AI的技術能力，又能快速產生豐富的場景化智能，并應用到具體業務場景中，因而成為很多大型企業尋求變革的一種方式。
不過，企業數智化升級面臨了新的核心挑戰，主要體現在五點：①企業數據越積累越多，但是對數據價值的挖掘速度并沒有等速提升，單位數據價值密度越來越少；②企業業務智能化升級需求以及決策實時性需求與自身IT水平無法支撐的矛盾；③大數據和AI相關人才短缺；④業務智能化的投入產出比不高；⑤很難快速迭代，規模化進行業務智能化升級。
與此同時，大數據技術發展的趨勢也有了新的變化：①數據和算力的增長已經超過了業務和硬件的發展；②大數據和AI應用更多結合在了一起；③大數據平臺技術支持多模態計算；④越來越多的軟硬件開始共建發展 ；⑤大數據分析走向實時化和智能化；⑥基于隱私安全的數據共享變得重要；⑦以湖倉一體為基礎的技術和業務成為新的演進趨勢。
也就是說，由客戶遇到挑戰而形成的市場需求，催生了技術的發展，而技術發展也不斷地回饋市場和客戶，優化市場需求。阿里云在大數據AI平臺以及場景化智能打造方面已經一直積極探索，并且在面向技術發展趨勢與客戶需求結合方面做了五大核心能力升級。
阿里云大數據+AI一體化平臺五大核心能力升級
能力1：敏捷數據治理，自底而上與自頂向下雙管齊下
大部分企業經歷了數十年的信息化后，沉淀了非常多的業務數據，企業想要構筑智能應用壁壘，就要想辦法把這些數據使用起來。但是當企業構建智能應用的時候才發現，把這些數據使用起來是件很困難的事情：
比如，不同業務部門數據在自己平臺上形成了數據孤島，不僅數據之間不互通，甚至數據命名規則、表現形式、限制條件等都不同；熟悉所有數據邏輯的專業人才匱乏；數據沒有任何區分的存儲……
大家開始意識到針對企業的數據治理是門必修課。
互聯網公司對數據治理通常采用非常有效的“精益生產”方式：由數據開發人員自底向上建立模型，先將數據從數據源集成到數據平臺中，然后再對數據進行加工處理、再存儲，以及通過數據服務提供給上層應用，遇到問題之后隨時對數據進行治理。
這種自底而上方式可以非?？焖俚貜狞c的角度進行大規模數據處理，快速響應業務的需求，同時通過中間的數據治理環節，對數據的存儲，加工成本進行管控。大數據開發治理平臺DataWorks就在這方面給企業提供了靈活的服務支撐。
逐漸地，企業對統一數據標準、統一數據管理與治理又提出了新要求，自頂向下的模式開始被廣泛需求與應用：從業務入手進行數倉的體系規劃，梳理現有數據，定義標準，進行數倉建模，事先定義好各類業務應用的數據指標。
值得一提的是，這種需求已經從金融行業蔓延到各行各業，甚至是習慣于自底向上、小步快跑的互聯網企業。DataWorks采用雙管齊下的方式滿足企業在數據治理方面的全方位平臺性需求，將傳統的自頂向下建模體系能力與適應靈活“精益生產”自底向上構建數倉體系的能力相結合，提供了逆向建模的能力。
與此同時，為了讓企業非常容易地看到自己的數據到底是否健康，DataWorks 還推出了數據治理健康度五維評估模型，從研發規范、數據質量、數據安全、計算資源、存儲資源五個層面評估企業的數據健康情況，更有效為企業的數據治理提供有力的數字依據。
能力2：湖倉一體新升級2.0，真正做到一份數據，統一管控，多樣分析
最近，數據湖的形態被眾多企業所使用，這種技術形態決定了企業很容易管理數據，并在其之上使用豐富的開源引擎做各種形態的計算。同時，在傳統報表等BI應用催生下，企業已經構建的數據倉庫形成了“數據孤島”，數據間協同分析很難被執行，而且大部分企業沒有將所有數據進行大集中處理的能力。
在應用需求催生下，面向不同的倉和湖形態的數據存儲和分析，企業有了非常強的數據互通需求。這也是“湖倉一體”的產生的背景。去年，阿里云“湖倉一體”打通云上數倉產品“MaxCompute”與數據湖產品“EMR”，經過一年的客戶磨練與沉淀，“湖倉一體”有了2.0的新能力。
從購買體驗上，用戶可以在線上分鐘級打通云上Severless數據倉庫（ MaxCompute）和云原生數據湖（EMR+OSS），實現統一元數據、存儲方面的安全互通。不僅更好的支持標準HDFS的數據訪問，而且持續優化對OSS對象存儲高速訪問性能， 擴展支持Hudi、Delta Lake等開源數據湖格式。MaxCompute計算服務通過對智能緩存能力的升級，使訪問EMR數據湖中的數據有10+倍性能的提升。
換句話說，湖倉一體2.0可以幫助企業消除數據孤島，通過DataWorks將不同形態的數據統一管理與治理起來，并對特定應用加速分析。同時也可以幫助企業在新建數倉或者數據湖的同時，對既有系統進行充分利舊，在應用需求日趨迫切的時候，為企業規避了進行數據大集中的決策性風險。
能力3: 云上數倉離在線一體化，實現分析性能提升
實時化和智能化成為云上數倉服務的發展方向。越來越多的企業無法忍受數據經過T+1的離線處理之后，再產生指導業務數據決策的漫長工作，而是希望能在不斷產生實時數據的同時，與既有的離線數據一起產生實時洞察，從而立即產生業務所需的策略。
比如游戲玩家，在游戲體驗過程中，按照玩家的即時需求給他推送對當前游戲體驗有很大幫助的禮包，在滿足玩家體驗的同時，也會增加付費轉化率；比如在證券交易實時數據產生時，通過離在線一體化的數據分析實現交易，滿足監管機構的管理要求，更好的幫助機構控制風險。
云上數倉離在線一體化方案，針對用戶在分析領域各種時效性的需求，按需提供服務。離線大數據分析MaxCompute與實時數倉Hologres實現深度集成，對離線數據的實時化分析可以實現10倍性能的提升。
在實時數倉的內部構件當中，可以通過實時計算Flink版的能力實現事件驅動的實時數倉的構建。向外可以對數據湖中的數據進行高效的分析，實現數據高速入倉，通過對標準開放的 SQL協議的支持，實現對19款主流BI工具的原生支持，幫助客戶快速構建從數據集成到數據分析界面的數倉應用。
數據規模越來越大，集群規模越來越大，一定會對大數據平臺的運維能力產生很大的挑戰，在海量數據可管，可控下，通過查詢優化技術和文件存儲優化技術將大規模集群的優勢發揮到極致，并通過冷熱冰存儲的自動分層，為用戶降低存儲增長帶來的成本的提升。智能數倉解決了大部分企業運維難的問題，真正做到企業大數據平臺的智能駕駛。
能力4：大數據AI場景化智能，為業務提速
大數據和AI的融合，不僅是通常說的可以給企業IT運營降本增效，還可以直接帶來業務的價值。
下面舉幾個例子來看，阿里云怎么利用大數據和AI的力量為企業帶來用戶增長，業務運營效率的提升，業務運營成本的下降，抑或是改進風控的效果。
首先是音視頻媒體的端上超分。基于阿里已經開源多年的MNN端上推理框架，結合在算法推理上沉淀多年的優化經驗，構建了端上超分的算法應用在幫助用戶提升體驗的同時，最大可能的節省了計算、存儲、網絡資源。
音視頻媒體的觀看體驗和流暢度帶來的用戶留存以及CDN和GPU的計算、存儲資源成本是任何一家互聯網內容提供商在業務運營的時候都需要考慮的非常重要的兩個指標。
經過實際客戶的驗證數據顯示，我們可以幫助客戶節省44%到75%的CDN內容分發成本，同時帶來1%的觀看時長的提升。
這兩個指標隨著用戶數的增加，給企業帶來不斷提升的業務運營效率。同時把很多云端的大規模推理計算分散到了端側，大大節省了企業的運營成本。
其次是大數據與AI的軟硬件協同優化。PAI - Eflops 很好的解決了客戶在深度學習訓練或者推理加速中的痛點，通過軟硬件協同優化，幫助客戶把AI算力的投資轉化為更加高效的生產力。
通過多項專利保護的集群網絡優化技術，大規模分布式模型訓練中的內存管理技術，自研的vGPU技術，多年沉淀的大規模分布式模型訓練和優化框架，以及端到端的模型管理，監控和運維技術，PAI-Eflops幫助很多客戶在特定的場景下將軟硬協同的優勢發揮到極致，在金融量化模型，互聯網智能搜索等AI密集型應用的場景下，我們可以通過將復雜神經網絡的參數傳遞性能提升3到7倍，提升GPU算力的應用效率，進而實現整體性能近百倍的提升。
模型訓練和推理的體驗與云上PAI的體驗完全一致，使得未來用戶可以享受到便捷的云上和線下聯邦建模等云邊一體化的AI體驗，節省自身IT更大規模的AI訓練集群的投入。
大部分互聯網企業最核心的問題就是保持用戶增長，從廣告營銷，到新用戶的LTV提升轉化，再到流失用戶的召回，這些都是業務管理上最為關注的關鍵性指標。
通過大數據平臺與AI建模能力的結合，我們可以通過智能算法的優勢，幫助企業提升超過20%的廣告投放 RoI，提升5%以上的短信用戶召回的效率，精確的老客LTV評估可以助理精細化運營效率提升近30%。這些都直接為互聯網的企業帶來了業務上的明顯收益。
能力5：數據安全與隱私計算，為數據協同與共享保駕護航
數據協同成為技術發展的趨勢，數據安全與隱私計算成為大數據平臺必不可少的能力。
阿里云在大數據計算和分析的引擎中預置了多種安全計算的方式以及集團業務沉淀的常用的聯邦學習的算法，在端到端的數據鏈路上實現了數據訪問的可管，可控，可追溯。同時將超大規模分布式云原生架構與內置的 MPC，TEE，FL等技術緊密結合，利用DataWorks強大的數據開發和治理平臺的能力，將隱私計算的任務與所有其他的數據類任務進行聯合編排和管理，實現完整的企業級數據應用。
大數據+AI平臺的4S標準和3大特性
大數據與AI融合技術催生的場景化智能可以幫助客戶帶來業務價值，但是如何將這樣的價值低成本的在企業進行復制，就需要發揮云原生以及平臺層的力量。
通過平臺能力和場景化智能服務，企業可以方便改造業務工作流，在用戶增長，運營成本降低，運營效率改進，風控安全等等界面最終實現業務價值的提升。而平臺能力正是通過“深”，“通”，“透”三大特性來構建。
“深”意味著在很多的場景下，需要通過軟硬件協同的深度優化來追求極致的場景性能。對雜亂無章，無源可循的數據進行深度的治理。在AI計算資源緊張的情況下，通過對算法框架的深度優化，實現大模型訓練和推理的降本與提效。
“通”意味著大數據與AI分析聯通在一起，大數據更多的為AI應用所服務，而AI更多的依賴大數據系統。用戶自有的湖與倉可以很好的從存儲，元數據和計算層面進行聯通，真正做到一份數據，多樣化計算。通過聯邦學習和多方安全計算，實現數據確權情況下的安全互通。
“透”意味著很多可以開箱即用的場景化的智能，可以根據客戶的特定用戶場景，從數據，行業模型，行業分析模版，典型算法框架等層面沉淀具備行業屬性的場景化智能，從而實現從數據到業務的閉環。
與此同時，我們通過 “4S” 的標準來定義大數據與AI平臺?！?S”分別是：Scale，代表平臺必須可以承載大數據，大應用和大模型；Speed，平臺必須具備極致的運行，開發和運維的效率；Simplicity，平臺對外的程序接口或者是服務接口一定是標準，簡單，易懂，可以像函數般被調用；Scenario，最后一點也是最重要的一點，平臺能力向場景而生。
阿里云智能計算平臺幫助客戶打造的就是這樣的大數據與AI平臺，亦或是通過這樣的平臺為成千上萬的云上客戶提供便捷的云上服務。
目前為止，圍繞數據的全鏈路生命周期，經過多年阿里集團應用以及數十萬云上客戶打磨，阿里靈杰形成了一系列拳頭產品，包括大數據+AI平臺類產品（云原生大數據計算服務MaxCompute，開源大數據平臺EMR，數據湖構建DLF，大數據開發治理平臺DataWorks，實時數倉 Hologres，實時計算Flink版，機器學習平臺 PAI，智能搜索OpenSearch等），以及豐富的生態產品（DDI，Elasticsearch，Cloudera，Confluent，Starburst等）。
并且，阿里靈杰基于場景化需求，為用戶提供更多的開箱即用的標準化智能服務接口和場景化智能解決方案，幫助企業提升業務價值。目前，平臺已經深入到各行各業，為互聯網、金融、制造、電信、教育等不同行業的客戶帶來平臺催生的智能化變革。
