熱點變換的2018年，燃燒了一整年的人工智能將風口讓位給了區塊鏈。然而，這對於我們所判斷的未來智能世界，實際上並非是改變而是一次延續。
在人工智能的意義上，數據是算法的基礎，也是AI最重要的組成要素，而在區塊鏈的角度，因為其可信任性、安全性和不可篡改性，讓更多數據被解放出來，有利於數據的開放和共享。可見，無論風口如何輪動，大數據的技術和能力總是構建關鍵應用的基礎。
所以，大數據的解決方案能力也意味著構建智能世界的技術底蘊。以Gartner每年的《分析型數據管理解決方案魔力四象限》為例，這兩年處於領導者象限的總是微軟、亞馬遜AWS、IBM、SAP和甲骨文這樣的科技巨頭。
而在去年的《分析型數據管理解決方案魔力四象限》當中，華為雲FusionInsight大數據解決方案首次進入特定領域者（Niche Players）象限。而在今年2月最新的報告中，華為再次入選該象限，並且位置相比2017年有所提升，同時位居中國廠商之首。
一年之後，分析型數據管理發生何種變化？
實際上，當去年華為首次入選Gartner魔力象限之時，最大的一個變量其實是雲。AWS以全球雲計算領先者的姿態，首次殺入領導者象限，對原本這個領域的幾大巨頭髮起了衝擊。
而在雲計算因素的影響下，甲骨文，AWS和微軟也都投入了大量資金投入雲計算中，作為一種交付手段，雲已變得越來越重要。在國內市場，今年阿里雲也首次入選Gartner大數據魔力象限。
另一個變化則是挑戰者象限變得相當空曠，隨著谷歌和HPE離開該象限，基於雲計算的數據倉庫的Snowflake和MemSQL憑藉收入增長和產品成熟度不斷提高守住了挑戰者的地位。這兩家公司的成功也正證明了“數據庫既服務”這一雲上分析和交付的數據庫模式正在收到客戶的認可。
脫離了挑戰者象限的谷歌則來到了遠見者象限。為了與AWS和微軟有所區別，谷歌選擇了不受“傳統”方式的影響，其重點仍然是基於雲的DMSA的無服務器和基於消耗的使用模型。但市場上對此的認知度還很低。
最後是特定領域者，今年崛起的中國廠商軍團成為了該象限最大的特徵。華為和阿里雲、GBase，成為了其中的典型。其實納入Gartner魔力象限有一個硬性的要求是：要求10％以上的生產客戶不在本國市場，以證明其在全球市場能夠形成廣泛的競爭力。例如東方金科技（Seabox Data）和Transwarp顯然沒有達到這一標準而未能入選Gartner魔力象限。
作為中國分析型數據庫的佼佼者，華為雲FusionInsight大數據解決方案通過統一的SQL引擎將Hadoop，流式計算和關係型MPP數據庫融合在單一環境中。它可以部署在本地，華為雲公有云或合作伙伴的公有云環境中。這也符合了Gartner所判斷的“進一步的雲和混合雲部署”趨勢。Gartner的調查還顯示：華為的受訪客戶對其技術表示讚賞，並表示有意在未來12個月內向公司購買額外的許可證。
去年入選Gartner魔力象限之後，華為雲FusionInsight發展速度很快，也逐漸擁有了挑戰全球科技巨頭的實力，在連續入選Gartner魔力象限背後，華為是如何做到從實踐中來，到智能中去的？
從實踐中來，大數據底蘊源自行業探索
華為從不追趕風口，但不代表華為沒有在風口上取得成功的能力。
無論是雲計算時代還是AI的風口，華為從不標榜自己的具備了領先的技術，但華為已經在行業的拓展和應用落地上去證明了自己的。
比如在2017年7月，深圳交警和華為公司建立了聯合創新實驗室，並在華為的全聯接大會上正式啟動深圳交警與華為聯合打造的城市交通大腦工程。而僅僅4個月之後的11月，這項工程就榮獲了2017世界智慧城市博覽會頒發的“平安城市獎”。
這既可以見證華為在行業落地能力上的出色，也從側面反映了華為在大數據領域的技術積累，讓華為在AI時代也可以做到遊刃有餘。
據我瞭解，深圳交通大腦項目中，深圳交警採用大數據平臺，包括數據資源池和深度學習系統，形成城市“交通大腦”，實現全城交通流量感知。做到了自適應控制交通信號燈，道路通行能力提高8%左右；通過統一大數據平臺，彙集交通數據集中處理，效率提升200%；應用人工智能輔助執法，提升10倍的違章圖片識別效率，確保違章的快速處理。
不難發現，深圳交通大腦項目已然成為華為大數據解決方案的一個標杆性案例，而其實華為雲FusionInsight大數據解決方案早已深入各行各業，尤其是金融行業。
在太平洋保險卓越客戶經營的案例中，華為雲FusionInsight做到了：首先是秒級提數，讓用戶精準營銷提數週期由周降低到秒，營銷活動準備週期大幅縮短，其次是精準營銷，用戶精準營銷提數要素由10+增加到 70+，實現用戶精準營銷，第三是高業務併發，用戶業務並 發支持度由<10併發，提升到390+併發。可以說大幅度的提升了太平洋保險業務的效率。
再比如在招商銀行用大數據重構客戶經營面項目中，華為大數據用超百萬維度數據分析挖掘平臺，幫助招行實現業務創新，首先做到了從在線查詢13個月提升到在線查詢7年以上，其次信用卡徵信從2周左右降低到現在的實時核准，第三小微貸客戶預測命中率相較從前提高40倍。
由這具體的落地案例，我們也可以看到華為大數據為行業客戶真正做到了提升業務價值。與此相應的是，Gartner也其報告中提到：“華為利用其在電信行業的實力，構建廣泛適用於一般客戶的綜合DMSA產品。此外，由於對電信行業的深刻理解，華為在物流，語音業務和視頻企業智能領域擁有豐富的經驗。”這本身也是對華為行業經驗的一種褒揚。
到智能中去，做未來世界的數據基石
當然，大數據並不是目的而是工具，秉持“讓企業更智能”的願景，FusionInsight致力於通過自己的“大智匯”，為企業打造智慧中樞。而當所有的企業實現智慧化，未來世界才真正稱得上是智能的世界。
第一個關鍵詞“大”指的是，強“大”的數據處理能力，可支持5000+節點大集群商用，無感知滾動升級，為業務提供最大、最穩的算力。在1月25日，FusionInsight HD大數據平臺通過了數據中心聯盟委託中國信息通信研究院做的5001節點基礎能力評測認證，成為中國唯一通過該測試認證的廠商。該評測提取了50個測試用例，驗證華為雲FusionInsight HD大數據平臺在5001節點上的功能、運維、多租戶、可用性、安全性、兼容性、擴展性、易用性等能力。
第二個關鍵詞是“智”，這是指“智”能的算法，通過FusionInsightLibrA支持百億級結構化數據關聯分析秒級響應，通過圖數據庫Eywa可達到百億頂點、千億邊的關係秒級查詢，通過AI智能交警算法提供GPU等異構資源統一管理調度的Batch平臺，卡口圖片二次分析、車流量監測和信號燈優化等智能算法，提升交通執法率和通行率。
例如前文所提到的深圳交通大腦，就是“智”這個關鍵詞標誌性的應用。也完美的詮釋了FusionInsight作為華為雲企業智能平臺(EI)的技術底座，是面向眾多行業客戶推出的大數據集成、存儲、查詢、分析及人工智能平臺這樣的意義。
第三個關鍵詞是“匯”，即先進的“匯”總分析能力，通過一站式數據集成開發平臺DataIDE，實現多類型數據的匯聚。通過Pollux協同數據引擎，實現跨集群、跨數據中心數據協同計算與分析，從而為企業發掘更大的數據價值，幫助企業加速數字化轉型。
我們常說數據的價值在於挖掘，而跨平臺快類型的數據彙集和分析將是發揮數據價值最大化的關鍵，這也是FusionInsight所定義的“大智匯”最終的精髓。通過這三個關鍵詞，華為大數據也做到了從技術出發，從實踐落地，最終實現智能的終極目標。
中國第一之後，華為看到的是更高的目標
實際上除了收到Gartner的《分析型數據管理解決方案魔力四象限》認可之外，華為大數據在近年來的國內外調研機構的評選中也是屢獲殊榮。
比如2018年1月，根據Forrester發佈的《New Tech: Computer Vision Software For AI In China, Q1 2018》，華為雲FusionInsight大數據解決方案被Forrester列入中國AI計算機視覺可持續競爭力最強陣營。
而在2017年10月，在IDC發佈的《IDC MarketScape：中國大數據管理平臺廠商評估，2017》報告中，華為雲FusionInsight大數據解決方案位居領導者象限第一。華為FusionInsight憑藉優異的市場成績、領先的技術優勢、成熟的生態佈局，在現有能力和市場表現方面，均被IDC評為領導者。
從這兩項報告中，不難看出華為在大數據解決方案的維度上在中國已經位居魁首，和很多的華為技術一樣，華為從不滿足於中國第一，華為是世界的，FusionInsight也將是世界級的。
從目前的佈局來看，華為的目標確實並不侷限於國內市場。資料顯示，華為雲FusionInsight大數據解決方案已經贏得全球55個國家、1000多個客戶的信賴，擁有300多家商業合作伙伴，並在全球多個地區設有OpenLab來支撐與客戶合作伙伴的雲和大數據方面的聯合創新，方案已廣泛應用於金融、運營商、政府、能源、醫療、製造、交通等多個領域。
在剛剛舉辦的MWC 2018上，華為展示了用Mate 10手機操控智能汽車，展示了強大的AI能力，在其背後就是FusionInsight基於超高維海量數據分析，使用戶可以享受到，智能化、個性化的搜索、分類、推薦和對話服務。我們知道，華為雲FusionInsight大數據解決方案的願景是“讓企業更智能”，隨著AI時代離我們越來越近，FusionInsight也將不斷從實踐中汲取技術養分，並最終去挑戰領導者象限。
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