充分解鎖AI潛能進而推動業(yè)績的過程中，企業(yè)面臨種種挑戰(zhàn)。隨著AI持續(xù)崛起，AI戰(zhàn)略取得成功的最關鍵要素之一——AI就緒數(shù)據(jù)平臺更加引人關注。

在充斥著分散數(shù)據(jù)、遺留系統(tǒng)、數(shù)據(jù)主權擔憂以及只能依靠云中數(shù)據(jù)運行的云原生應用的大環(huán)境下，企業(yè)舉步維艱。波士頓咨詢公司（BCG）的研究發(fā)現(xiàn)，超過50%的數(shù)據(jù)領導者將架構復雜性視為主要痛點之一。該問題迫使企業(yè)陷入異常復雜的境地、產生可避免成本并導致至關重要的價值實現(xiàn)時間（TTV）流逝。

數(shù)據(jù)從業(yè)人員正面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫將數(shù)據(jù)局限于專有格式中，阻礙了通用訪問。數(shù)據(jù)湖則缺乏可靠性和管理，并且表現(xiàn)不佳。這樣的雙層架構提供了兩個只能退而求其次的選擇：要么使用數(shù)據(jù)倉庫中質量雖高卻十分陳舊的數(shù)據(jù)，要么使用數(shù)據(jù)湖中最新卻并不可靠的數(shù)據(jù)。為了調和這些問題，數(shù)據(jù)湖倉應運而生，盡管目前可選范圍仍然不足。云解決方案需要進行數(shù)據(jù)遷移且大規(guī)模實施成本高昂。本地解決方案受制于遺留系統(tǒng)和專有技術。開源形式雖然具有創(chuàng)新性，但集成費用較高。

IT團隊同樣正在克服重重困難。將不同的數(shù)據(jù)源整合成一個單一可信數(shù)據(jù)源（SSOT）是一項永無止境的工作。管理大量且日益激增的數(shù)據(jù)基礎架構工具會造成資源緊張，而監(jiān)管多個組件的復雜性更凸顯了簡化的必要性。

顯然，客戶值得擁有更好的解決方案。一個與其數(shù)據(jù)引力相吻合而不是與之對立的方案，能夠簡化流程并加速價值實現(xiàn)。

戴爾科技全面推出Dell Data Lakehouse，兌現(xiàn)承諾。這一新產品為客戶提供了一個基于戴爾科技AI優(yōu)化的硬件和全棧軟件套件構建的完全集成的數(shù)據(jù)平臺，該平臺由Starburst強大的創(chuàng)新查詢引擎提供支持。

Starburst首席執(zhí)行官Justin Borgman表示：“戴爾科技持續(xù)引領存儲和計算領域的創(chuàng)新，Starburst十分高興能夠為其提供高性能數(shù)據(jù)湖倉分析服務和專業(yè)知識。戴爾科技的存儲技術為數(shù)據(jù)湖倉奠定了基礎，而Starburst則是驅動動態(tài)數(shù)據(jù)湖倉的引擎，能夠將數(shù)據(jù)整合成可執(zhí)行的洞察。集兩家之長成就了Dell Data Lakehouse，戴爾科技與Starburst也準備好重新定義數(shù)據(jù)管理和分析領域的格局?！?/p>

Dell Data Lakehouse的五大承諾

戴爾科技的愿景是構建一個開放式的現(xiàn)代數(shù)據(jù)湖倉，能夠包含幫助客戶應對其最大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的關鍵組件。為此，Dell Data Lakehouse實現(xiàn)了五大關鍵承諾：

1.消滅數(shù)據(jù)孤島：利用Starburst提供的安全查詢功能加強數(shù)據(jù)探索，將獲得洞察的時間縮短多達90%1，并展示出以更智能的方式將數(shù)據(jù)集中到數(shù)據(jù)湖倉的使用模式。

2.大規(guī)模釋放性能：分布式大規(guī)模并行引擎在量身定制的基礎架構上運行，存算分離，從而實現(xiàn)出色性能并能夠隨客戶需求的增長而擴展。

3.掌控數(shù)據(jù)：100%開放格式驅動，并采用現(xiàn)代行業(yè)標準，如Parquet、Avro、ORC等文件格式以及Iceberg和Delta Lake等表格格式實現(xiàn)未來就緒。內置數(shù)據(jù)管理功能可讓客戶始終掌控數(shù)據(jù)，助力其自信清晰地駕馭不斷變化的環(huán)境。

4.全員參與洞察：數(shù)據(jù)團隊可擁有自助訪問權限，因此能夠創(chuàng)建出高質量的數(shù)據(jù)產品，進而培養(yǎng)出推動業(yè)務發(fā)展的協(xié)作和探索文化。通過集成商業(yè)智能（BI）、人工智能（AI）和機器學習（ML）等廣泛的工具生態(tài)系統(tǒng)，增加整個企業(yè)內部的創(chuàng)新廣度。

5.簡化的一站式平臺：戴爾科技的交鑰匙解決方案旨在簡化部署、生命周期管理和支持服務，涵蓋計算、軟件和存儲組件，費用相比云端選項更加經濟和可預測。Dell Data Analytics Engine能夠以其他同類技術一半的成本，將獲得洞察的時間縮短至原有的三分之一。2相比公有云服務，Dell ECS存儲最多可節(jié)省76%的總擁有成本3。最后，Dell Lakehouse System Software還可減少整個生命周期內的人工操作，大幅節(jié)省運營成本。

與戴爾服務相結合，Dell Data Lakehouse可幫助企業(yè)加速獲取各個階段的AI成果。作為福布斯2023年全球最佳管理咨詢公司之一，戴爾科技值得信賴的專家團隊將幫助客戶協(xié)調制勝戰(zhàn)略、快速驗證數(shù)據(jù)集、落實數(shù)據(jù)平臺并維持安全且最佳的運營狀態(tài)。

新一代AI將要求企業(yè)采用新的數(shù)據(jù)平臺架構。在戴爾科技看來，新的平臺應該是一個開放且現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)湖倉，作為訪問所有數(shù)據(jù)的唯一入口，高度安全可靠。Dell Data Analytics Engine在計算（PowerEdge）、對象存儲（ECS、ObjectScale和PowerScale）以及專業(yè)服務等領域組成的強大陣容賦予企業(yè)為AI時代的高性能、可擴展數(shù)據(jù)平臺奠定基礎的能力。