数字经济在国民经济和社会发展中的重要性日益凸显。政府工作报告中多次提到“数字化”一词，“十四五”规划明确了“加快数字化发展，建设数字中国”的长远目标，凸显了数字经济的战略地位。作为推动数字经济发展的中坚力量，企业数字化转型的需求也越来越大，以云计算、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术不断创新迭代。
什么是数字化转型？
企业的数字化转型包括两个方面。一种是客户体验的数字化，即以客户为中心，更接近、满意、赢得、持续赢得客户；第二，运营管理数字化，定制化输出，缩短渠道，柔性供应，敏捷服务，一体化布局。其特点是结合云、大、物、智、移动技术为商业提供创新价值，以商业和管理全流程数字化为核心。
2021年起，数字化转型成为国家战略。“十四五”规划提出，迎接数字时代，激活数据要素潜力，推进网络强国建设，加快数字经济、数字社会、数字政府建设，以整体数字化转型带动生产方式、生活方式、治理方式变革。根据规划，企业数字化转型必然带动“四化”企业成为强大的市场主体:
1.智能商业决策，准确实时把握客户需求，合理分配资源；
2.一体化运营管理，横向和纵向的部门端到端协作，及时高效的解决运营问题；
3.生态价值合作，连接整合价值链，共享共赢发展；
4.敏捷的变革和创新，符合业务能力和水平的技术，动态地引领市场。
数字化转型经历了从“资源自动化”到“应用多样化”的转变。随着数字化的普及，数字社会的复杂程度越来越高，企业越来越需要低门槛、高便捷的数字化工具。未来应进一步鼓励和支持互联网、云计算等平台，积极开发云原生、低代码开发等新技术、新方法，降低技术与业务的耦合度，使企业尤其是广大中小企业在一定程度上避开底层复杂的技术开发，专注于业务本身，快速灵活地部署应用。
大数据技术的发展
大数据一般可以分为以下四个阶段:数据库时代、探索期、发展期、普及期。目前我们正处于大数据的普及期。这一时期，大数据的应用渗透到各行各业，大数据的价值不断凸显，数据驱动决策和社会智能化程度大幅提升，大数据产业迎来快速发展和大规模应用实施。
随着大数据的发展，衍生出一系列大数据架构，从数据库、数据仓库到数据平台，再到数据湖、数据仓库。
仓库，大数据
在早期，系统使用数据库存储管理数据。随着大数据技术的兴起，设计了一套适用于结构化数据的数据存储管理系统，即数据仓库。但是许多现代企业必须处理非结构化数据、半结构化数据和高多样性、高速度、大容量的数据。数据仓库不适合很多这样的场景，性价比不是最优的。
直到Hadoop的出现，有了处理大规模数据的技术和能力，大数据在这一刻才真正成为我们所说的“大数据”。Hadoop开启大数据时代后，传统的关系型数据库从时代舞台的中心退居幕后。非关系数据库诞生后，人们甚至更激进地提出了“NoSQL”运动，试图抛弃SQL及其关系数据库。然而，随着大数据热潮的消退，非关系数据库的缺陷逐渐被人们所知，人们开始重新审视关系数据库，认为“NoSQL”其实是“不仅有SQL”而不是“没有SQL”。
数据和仓库是集成的。
目前，随着信息技术的发展和电子设备产品的普及，产生了大量的非结构化数据，因此设计了一个比数据仓库更大的系统，可以将非结构化数据和结构化数据一起存储和处理。这个系统被称为数据湖。数据仓库增长良好，而数据湖更加灵活。数据仓库支持的数据结构类型比较简单，数据湖的类型比较丰富，可以涵盖一切。数据仓库更适合成熟数据的分析和处理，数据湖更适合异构数据的价值挖掘。
虽然lakes适合存储数据，但它缺乏一些关键功能:不支持事务处理，不保证数据质量，缺乏一致性/隔离性，以至于几乎不可能实现混合追加和读取数据，完成批处理和流作业。由于这些原因，数据湖的很多功能都没有实现，很多时候数据湖的优势也就丧失了。
于是“湖库一体化”的概念应运而生，打破了数据仓库和数据湖之间的壁垒，统一了碎片化的数据融合，减少了数据分析中的重定位，实现了统一的数据管理，有助于发现更多的数据价值。
湖库集成是一种新的开放体系结构，它充分结合了数据湖和数据仓库的优点。它建立在数据湖的低成本数据存储架构之上，继承了数据仓库的数据处理和管理功能。数据仓库和数据湖的集成有两个方向。第一个集成方向是增加基于数据湖的数据仓库能力。第一种模式是行业内出现了一些Lakehouse产品，如网飞开源冰山、优步开源胡迪、Databricks的Delta Lake。第二个整合方向是，数据湖和数据仓库将共同努力，发展成为湖库的整合分析框架，即逻辑数据仓库LDW，这是郭爽“郭爽GDP数字智能平台”的新产品。湖库集成可以认为是逻辑数据仓库架构概念下Hadoop数据湖和MPPDB数据仓库的融合架构。全面虚拟化数据用户，以逻辑统一的数据系统为企业提供数据分析服务。在平台层面，Hadoop和MPP具有数据共享和跨数据库分析的能力。通过互联互通、计算下推、协同计算，数据在多个数据平台间透明流动。
随着大数据结构的发展，大数据领域的相关技术不断涌现，成为大数据存储和计算的有力武器。
计算和存储分离
从2004年到2006年，Google先后发表了Google文件系统、MapReduce和BigTable三篇革命性的文章，奠定了分布式系统的理论基础。随后，以这三种技术为核心的开源框架如雨后春笋般涌现，Apache Foundation开发的分布式系统基础设施Hadoop就是其中之一。Hadoop可以在开发人员不了解分布式底层细节的情况下，利用集群的计算和存储能力，对大量数据进行可靠、高效、可扩展的分布式高速操作，成为大数据分析时代驱动数据价值挖掘和实现的最热门技术之一。在Hadoop三代的演进中，证明了存储与计算的分离已经成为大数据建设的必然趋势。
存储与计算分离针对存储与计算一体化的弊端进行了优化，为企业控制成本、提高数据运营效率提供了新思路，带来了四大价值:
1.可靠性提升:外部共享存储可靠性与云端原生故障隔离迁移能力相结合，解决了一体化方案的可靠性缺点，为降低资源冗余提供了基础；
2.资源优化:解决数据快速移动问题，实现计算和存储的弹性扩展，按需分配，减少可靠性和运维能力不足带来的硬件冗余；
3.容量复用:利用共享存储、SSD介质延寿、亚健康等成熟的备份恢复能力。，快速提升数据库整体解决方案能力，节约开发成本；
4.先进架构:基于开放生态存储基础，快速实现云原生数据库能力，实现平滑演进，不影响上层应用。
随着5G、分布式技术和云计算的不断发展，以及各行业数字化转型的不断深入，数据库云化和数据库云原生架构成为趋势。将计算与存储分离，采用共享存储是数字化转型企业的普遍选择。
批量集成
自从Google数据流模型提出以来，流和批处理的集成已经成为分布式计算引擎最主流的发展趋势。批量集成是指计算引擎既具有流计算的低延迟，又具有批量计算的高吞吐量和高稳定性，并提供统一的编程接口来开发两种场景的应用，并确保其底层执行逻辑一致。对于用户来说，流和批的融合大大降低了开发和维护的成本，但同时对于计算引擎来说是一个极大的挑战。
作为最早采用数据流模型的企业之一，Apache Flink在完成流和批处理的集成方面是开源项目的领导者。Flink遵循数据流模型的思想:批处理是流处理的特例。但出于对批处理场景的执行效率、资源需求和复杂度的考虑，在Flink设计之初，在编程API上就将流处理应用和批处理应用分开，虽然底层是流处理。这使得Flink在执行层仍然可以使用批处理的优化技术，并简化架构以删除水印和检查点等不必要的功能。
在大数据场景下，往往需要数据同步或数据集成，即把数据库中的数据同步到大数据的仓库或其他存储中。全面同步和增量同步其实是两套技术。需要定期将全量同步数据与增量同步数据合并，不断迭代将数据库数据同步到数据仓库中。
基于Flink流批量集成，整个数据集成的架构会有所不同。因为Flink SQL还支持数据库的CDC语义，所以可以使用Flink SQL一键将数据库数据同步到Hive、ClickHouse、TiDB等开源数据库或者开源KV storage。在Flink的流-批集成架构的基础上，Flink的连接器也混合了流-批。它可以先从数据库中读取全部数据并同步到数据仓库，然后自动切换到增量模式。从CDC读取Binlog，可以实现增量和全量同步，Flink内部自动协调，这就是流批一体化的价值。
大数据应用
时至今日，大数据计算已经形成了百花齐放的大数据生态。通用计算、定制开发、批处理、实时计算、关系查询、图遍历和机器学习都可以找到各种相应的计算引擎来帮助我们处理这些任务。
大数据无处不在，各行各业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐，都融入了大数据的印记。
中国自主研发的大数据平台也在工业、能源、安全、司法、财税、交通等数百个数字化、智能化改造项目的实践中得到检验。
某大型能源集团的大数据平台项目
该项目是某大型能源集团公司“十三五”信息化总体规划中的一个综合管理项目。它构建了一个收集、共享和应用生产和运营数据的云服务平台。拥有集团级数据，具备大数据计算、数据挖掘、敏捷分析、可视化等能力。它遵循平台统一化，应用自治原则，为集团各级提供数据、应用和工具共享服务。各种数据分析应用都是基于数据仓库和大数据平台实现的。
平台为各应用提供稳定高效的数据，充分发挥大数据分析平台的应用价值。目前已收集企业196套数据库系统和所需外部数据，支持数万个数据循环处理作业流程。结构化数据量超过2PB，非结构化数据量近1PB，形成了21个一级学科领域、70个二级学科领域、近500个三级学科、3000多个业务实体的数据资源目录。
项目完成了Zeta、敏捷BI、管理驾驶舱、云平台、数据挖掘工具箱、平台监控、数据监控、应用监控、8套安全产品和需求的定制开发，帮助企业实现信息化、数字化的目标。
产品诞生
大数据产品百花齐放，郭爽作为中国领先的企业级大数据和人工智能平台软件厂商，也不落后。2008年，郭爽推出了其首款数据智能产品WD。自2009年以来，发布了一系列基于大数据平台的产品和解决方案。2019年，泽塔大数据平台产品正式投入使用。
2022年，Zeta改版升级成为国家双大数据平台。GDP是面向企业和行业的高性能、敏捷、智能的大数据平台，以“数据驱动”为核心。在企业数字化转型过程中，通过“数据智能、协同集成、应用场景、创新敏捷、模式生态”不断构建企业核心数据能力，支撑企业快速、高效、低成本地进行业务创新和提升。
后续将推出系列文章，详细介绍中国GDP大数据平台的设计思路和特色，敬请关注。
