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1、统一性开放性中立性安全性什么是数据云数据云是企业自有的、无孤岛、无绑定、安全可控的数据基础设施，帮助企业在其内部统一连接、共享数据资产，构建企业内、外数据生态，助力企业管理与应用全域数据。就像一家公司只能有一个 ERP，一家公司最终也只能有一个数据云。统一的数据平台是未来企业建设数据云所必备，也是消灭孤岛所必需。强调对数据云要满足开源标准，提供对 API 的集成能力，确保数据可以被简单地广泛使用。不管何种需求，都可以使用数据云来应对。云原生架构要求平台使用开放式计算和开放式存储，同时确保可移植性和可扩展性，支持多云跨云，避免受制于特定供应商。在所有环境中均保证数据的安全性、高治理和高可控，确保

2、数据的共享和使用得到安全保障，确保企业对数据的充分可控。02数据云场景指南如果你面临以下挑战，应该关注数据云统一规划建设数据云，封装复杂性，提供易用性技术数据云不仅能成为企业核心系统，而且持续产出业务和技术价值，让数据的分析应用更简单，运维更容易，数据更安全。越来越多的云计算资源，越来越复杂的数据库引擎，越来越多元异构的数据源，如何建立底座？越来越多的数据主体，越来越多的产品和应用，越来越复杂而多元的业务场景，如何产生价值？数据云的特性数据的使用主体从最早的单一主体公司，到集团下的多家主体公司；从最早的营销及销售领域，拓展到财务、供应链、人力资源等企业管理的方方面面，并面临着海量个性化数据服务

3、的挑战。一个数据引擎无法应对所有场景。目前存在离线、实时、即席查询、图计算和时序五大引擎，未来还有向量引擎。如何避免引擎烟囱，统一开展多引擎混合部署和调度，成为平台建设的关键难题。数据的使用场景不仅仅限于用户域，而拓展到了研发、制造、流通等全链条；看数据和用数据的人从管理层向经营层和执行层拓展。更多用户，更多数据，更多场景。使用多家云计算厂商的服务，成为显著趋势。根据 Snowflake的统计，每个美国客户平均使用3.8朵云；根据字节云的调研，中国的大型客户平均使用 5 朵云。国内还有大量自建和租用服务器的用户。数据产品及应用需要摆脱对高级人才的依赖，让更多的普通开发者能加入研发，开发可用、易

4、用的数据服务和应用，让业务人员能更灵活地使用数据及AI应用，产生业务价值。数据从最早的系统结构化数据，拓展到了更多的非结构化领域，包括 IoT、日志、图片和视频等等；数据库表从早期的Oracle、MySQL 等少数几种拓展到近百种自研和市售产品。多场景2多云5多应用3多源异构4多主体1多引擎6业务统一数据安全分级分类，风险管控智能化，便于数据安全分享由数据管理组织主导建设，数据云成为核心系统统一提供数据服务，降低使用门槛，业务易用统一建设和运维，IT 维护与优化便捷，成本更优数据云03Data Cloud企业数据基础设施建设需配合业务变化数据云七大常见场景，让规划建设有章可循挑战不会一成不变。

5、企业数据基础设施建设既不能“一蹴而就”，也无法“一劳永逸”。随着企业数字化程度加深，各部门对数据应用需求从“看数”延伸至“用数”，上层数据分析对底层数据基础设施的要求随之变高。企业需结合当下情况及阶段性未来规划，搭建数据基础设施并持续完善升级。因此，从过去 600+数据云建设案例中，我们总结出了数据云七大常见场景，方便企业查询所处阶段，并为即将到来的挑战做好准备。企业数据基础设施现状有基于 MySQL、Oracle、HANA 等搭建的数据仓库曾自建开源数据平台已完成数据基础设施建设1.使用了免费版 CDH，或所使用产品的经营实体已退出中国（例如 Teradata）2.有硬性要求，必须使用国内研

6、发的自主可控数据产品（例如国央企）已完成业务系统 IT 化1.中大型集团企业，需要向集团各个部门提供数据服务2.需要跨国跨云需要保障企业各系统内数据的安全合规对应场景方案传统数仓升级数据技术栈优化数据资产治理自主可控替代数据中台建设集团数据云服务数据安全合规P5/P11P19P28P42P49P51/常见痛点技术部门应对的不只是运营需求，还更多承接分析需求。使用传统数仓处理需求，遇到商业及技术问题。分析需求升级，需要多引擎技术支持，由此需应对多源异构计算、数据存储等复杂问题。1.缺乏体系性的数据资产建设规划。2.治理后未形成合理的数据架构和运维体系，随着业务迭代，易再次陷入混乱。需要寻找国产的