最近大模型有多火🔥？
感觉全宇宙都在搞大模型了
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目前市面上被炒得最火的大模型
几乎都是LLM模型，即「大语言模型」
LLMs最擅长的是自然语言理解和生成
当下最成熟的应用领域，还是AIGC
让大家看到了通用人工智能的曙光
但对于toB行业来说
如果基本的数据内功没练好
大模型这剂猛药并不能“一剑开天门”
如果数据理不顺
既不可能炼制出自己的大模型
也很难微调适配已有的大模型
甚至，连细分场景的小模型都搞不定
更甚，连基础的数据分析和业务支撑都拉胯
最终，这种情况，就成为
没有大模型的命
却得了大模型的病
那么，企业怎么才能把数据整好
把「采存算管用」的路径跑通？
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回望大数据技术的发展史
自古以来，这事儿就没有一招鲜
为了能把数据用好、管好
各方神圣都操碎了心
50年来，各种技术不断折腾
最初，人们主要倒腾结构化数据
需要账本来记流水账
账本要能高频率“记账”和“查账”
关系型数据库一直沿用至今
仍然是支撑交易型业务的主力军
后来为了更好支持不同类型的新业务
又诞生了许多非关系型数据库
键值、文档、时序、宽表…
它们被称为NewSQL
大家各显其能，保障生产系统更流畅
就会有大量的历史数据留存下来
老板们喜欢翻旧账
比如要查查10年来所有兔子的吃喝拉撒
以此作为兔子洞新一年规划的依据
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这些陈年旧账就会被组合起来
做些数据的抽取和转换
目的是让翻旧账（查询、分析）速度更快
这就是数据仓库
面向的是BI类的数据分析需求
再往后，随着企业越来越大
不只有新账（数据库）、旧账（数仓）
还多了大量烂账（各种非结构化数据）
索性就挖个大坑，把各种账都扔进去
新账老账烂账一起算，以后总能用得上
这个“大坑”，其实就是数据湖
本质上讲，数据湖是个中央存储库
用来存储企业日益增长的各类原始数据
面向新兴的机器学习和数据科学需求
但一旦数据治理没做好
新账、旧账、烂账，最后就变成糊涂账
所以，这样的数据，大模型也救不了
为了更好的分析和利用数据
有人就想把数仓的一些能力整合到湖上
（ACID事务、Schema校验和数据管理、流批一体等）
于是，「湖仓一体」悄悄火了起来
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就这样…
“兔洞方一日，世上五十年”
五十多年来，数据处理技术风起云涌
用来给交易型的生产业务扛活的数据库
作为开山鼻祖，老而弥新，始终坚挺
而面向分析型业务场景的技术却在不断更迭
直到最近几年才算尘埃落定
湖仓一体技术挑起了这副千斤重担
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既要…，又要…
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数仓好比是“鱼”，面向结构化数据分析
数据质量高，成熟度和易用性好
适合业务分析、BI报表等传统业务
数据湖好比是“熊掌”
海量存储各类结构化、非结构化原始数据
强调低成本、大容量，灵活性好
但数据质量低，还不支持事务处理
主要适用于数据科学、机器学习等场景
“湖”和“仓”都各有优缺点
湖仓一体把二者的优点结合起来
平衡成本与效率，鱼和熊兼得
用一套架构支持多元化的分析业务
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那么，是不是上了湖仓一体
数据分析、数据挖掘、大模型修炼与适配
企业的各种用数需求就能搞定了呢
「湖仓一体」只解决了
数据处理的基础技术架构
但企业数据的全生命周期运转中
还有太多的坑没有填平
比如，很多企业并没有
数据顶层规划能力
只是盲目堆砌各种新技术
反复挖坑和填坑
既花了冤枉钱，又走了冤枉路
再比如，人人都知道数据安全很重要
但目前相对成熟的湖仓一体方案
大多是公有云服务商主导的
对于政企行业客户来讲
数据迁移的代价大不说
还有一些合规和安全方面的顾虑
同时，对于企业来讲
还需专业的数据人员、清晰的数据场景
以及持续的数据运营
才能真正把那些纸面价值变成真金白银
否则，即便大模型再香、湖仓一体再牛
数据也变不成金子，反而变成沙子
企业的大模型“相思病”怎么治？
如何让企业数据“荒漠”变回“绿洲”？
莫慌莫慌，绿洲，真来啦
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新华三绿洲3.0震撼登场
帮助企业构筑与时俱进的用数底座
加速数据价值释放
作为一站式的企业用数平台
绿洲提供面向细分场景的行业用数方案
以及全栈用数服务
覆盖企业数据业务的全生命周期
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在绿洲3.0大平台下
湖仓一体是最核心的数据处理引擎
提供了“鱼和熊掌兼得”的体验
BI、AI甚至大模型训练和适配的需求
都得到了一站式的满足
新华三基于ONEStor对象存储
为“绿洲”打造了全新湖仓底座
实现海量数据统一入湖、统一存储
优化存储成本，降低整体投资
通过新华三自研的DLH湖仓智能路由
支持跨源、跨域一体化数据分析
大大减少ETL和数据搬迁工作量
提升数据探索效率，降低平台运维成本
同时，基于新华三DE大数据平台
实现流批一体，融合数据分析
无需建设和管理流、批两套平台
快速响应业务需求并降低成本
都可以填得七七八八了
目前，新华三绿洲平台
覆盖100+细分用数场景
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5月10日，一场「数据盛宴」即将开启
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