亮點搶先看,華為云TechWave大數據專題日有啥料?
隨著5G、互聯網、人工智能等技術加速應用,目前數據量年均增速已經超過50%,社會正在全速進入數字經濟時代。過去數據僅僅作為一種資產,而今,數據將成為繼土地、資本、技術之后最強有力的生產要素。如何激發數據這一生產要素的價值,加快推進大數據技術與千行百業應用的深度融合,助力企業數字化轉型和數字產業發展?
8月31日,華為云TechWave大數據專題日與您相邀線上。屆時,華為云大數據將與工商銀行、廣東移動、清華大學及華為云大數據“博士天團”,圍繞大數據產學研深度融合,結合華為云FusionInsight智能數據湖技術創新實踐,解讀大數據領先技術,對大數據產業、人才、技術的現狀與趨勢進行交流探討,并重磅發布華為云大數據新品。干貨滿滿,讓我們一起先睹為快!
亮點一:數據之道華為云大數據技術普惠創新
華為云TechWave大數據專題日,由華為云人工智能領域總裁賈永利圍繞“大數據技術普惠創新,釋放千行百業數據價值”主題做開場演講,并發布華為云GaussDB(DWS)實時數倉新品。
近年來,無論是TO B領域,還是TO C領域,隨著技術的發展和需求的增長,企業、個人及設備都在無時無刻產生數據,數據的體積越來越大。隨著數據規模的與日俱增,數據的種類也日漸增多,數據逐步走向多樣性。除了熟悉的結構化數據,更多的非結構化數據已然出現,需要多樣性的算力去處理,這無疑帶來了更加復雜的挑戰。與此同時,數據處理的時效性與融合分析要求也越來越高。面對海量數據的挑戰,華為云大數據的解決之道是什么?即將重磅發布的新品有何獨到之處?如何發掘數據價值,加速政企數字化轉型?從賈永利的演講中,也許可以找到答案。
亮點二:行業領軍人物與頂級高校“華山論數”
本次專題日活動,工商銀行軟件開發中心總經理助理劉承巖、中國移動通信集團廣東有限公司信息系統總經理譚麗麗,將分享基于華為云FusionInsight在大數據領域的創新實踐。清華大學軟件學院院長、信息學院副院長、大數據研發中心執行主任王建民,將基于多年與華為云大數據的合作,分享大數據領軍人才的培養之道。
1、工商銀行“數字工行”
隨著金融業數字化進程,數據要素資產越來越豐富,數據要素應用創新越來越簡單高效,催生了大量金融服務新模式,經營決策正由以人主導的數據輔助經營決策階段,結合大數據、AI、云計算、區塊鏈、IoT等技術向數據驅動決策的數字金融演進。
工商銀行作為國有四大銀行之一,在大數據應用創新上一直不斷引領行業發展。早期從Oracle、SAS等分析軟件,Teradata、Exadata分布式數據倉庫技術,到華為云FusionInsight智能數據湖助力工行實現了從自動化到生態化的演進。那么華為云大數據將如何助力工商銀行打造服務經濟高質量發展的“數字工行”?
2、廣東移動“智慧中臺”
據預測,隨著5G的大量應用,數據量會增漲8倍。為更好釋放運營商大數據的強大生產力,提高廣東移動大數據平臺的能力,廣東移動基于華為云大數據平臺構建智慧中臺,全面支撐政務、民生、扶貧、大旅游、疫情防控的場景應用。那么5G來了,通過與華為云FusionInsight持續合作,如何用大數據技術輕松應對數據浪涌?
3、清華大學頂尖大數據人才培養
信息技術與經濟社會的交匯融合引發了數據迅猛增長,催生各種大數據應用,大數據正在不知不覺中改變著人們的生活和思維方式。大數據越來越重要,而大數據的領軍人才在業界仍處于緊缺狀態。為培養大數據關鍵領域的領軍人才,清華大學軟件學院院長、信息學院副院長、大數據研究中心執行主任王建民將分享圍繞大數據系統軟件國家工程實驗室與華為在科研、人才等方面的合作。不妨關注大數據專題日,了解更多有關清華大學如何為打造大數據技術人才高地攻堅克難?
亮點三:“博士天團”解密一個方案、三大“數據秘籍”
隨著海量數據指數級增長,預計到2025年全球數據量將達180ZB,數據已是重要的生產要素,驅動企業業務創新增長。為響應政企客戶迫切多樣化的需求,華為云如何通過大集群、湖倉一體、實時數據湖等關鍵技術實現一企一湖?如何秒級用數,T+0實時入湖,實現一份數據到處使用的智能數據湖?如何駕馭海量數據,打造企業數倉新標桿?如何打造端到端智能數據運營,實現高效用數,使能”從比特到信息“的數據價值發現?
在專題日,將由華為云大數據資深架構師,分享華為云FusionInsight智能數據湖 “一湖一倉”解決方案,“博士天團”還將帶來三大“數據秘籍”——CarbonData、GaussDB(DWS)、DAYU,讓企業輕松應對數據浪涌,助力政企客戶釋放數據價值,加速企業數字化轉型。讓你分分鐘就能獲悉有關華為大數據的獨家“秘籍”,了解大數據前沿技術。
8月31日,看金融、運營商等行業大數據創新趨勢,聽頂級高校人才培養之道,學博士天團解讀華為大數據“秘籍”,各路領軍人物“華山論數”,盡在華為云TechWave大數據專題日。