推荐序三

放眼全球，由人工智能、云计算、大数据、物联网等新兴技术引领的数字化转型，正在助推第四次工业革命。它也是我国“新基建”战略坚实的技术基础。很多国家都把数字经济作为创新发展的重要动能，并上升为国家战略；我国则凭借互联网普及程度高、数据资源丰富、市场规模巨大等优势，处于全球数字经济高速发展的第一梯队。

随着“新基建”进程的加快，数据作为一种新型可共享的资源，将在行业间不断交互循环，碰撞出新的应用价值。所有的企业和机构都将数据作为重要的核心资产，对其重视程度与日俱增。不过需要强调的是，这些海量、多元、多形态的数据需要更科学的数据管理策略和支撑体系，才能实现其最大的价值。如何更加高效地管理和使用这些数据，是各行各业的数据管理者面临的巨大挑战。

尤其是企业所面临的混合云环境越来越复杂，对于云数据管理的要求也更高。根据IDC的预测，2018～2023年私有云建设市场规模的年复合增长率将达到18.9%，会超过公有云（11.4%）和传统数据中心（7.5%）的增速，多态融合云成为主流。现代化企业需要根据日渐复杂的云生态，改革现有的数据管理和治理体系。

企业为挖掘数据的深度应用，在对海量、多元、多形态的数据进行管理和治理的过程中，将会面对数据多态化、数据多样性和数据适配性的发展趋势。

数据多态化。越来越多的企业在公有云和私有云之间转换，以提高企业利用云服务的能力和多样化，探索合理的云化，以及保证核心应用的安全与稳定。云的多态化必然会带来数据分布的多态化，而数据分布的多态化又会对数据在不同云之间的流动和转换提出更高的要求。

数据多样性。在云计算时代，人工智能、物联网、边缘计算的出现，带来了大量的非结构化数据，其增长速度远远大于结构化数据的增长速度。在不远的将来，多种多样的非结构化数据将成为主流，对多种多样的非结构化数据进行管理和治理将成为数据管理的重点。

数据适配性。在云计算时代，大多数应用平台需要实现海量数据与应用所需数据的分离。充分利用机器学习等人工智能技术对海量数据进行关联分析、深度挖掘和可视化展现，以洞察可共享数据的经济价值和管理价值，并解决好共享数据与企业其他数据的适配性后，才能将其嵌入企业应用中。

对于如何顺应以上趋势，本书给予了详细分析，并且以企业云数据管理为主要对象，描述了其中的若干关键性技术。对于如何提高管理效率，如何实现可管可控，如何提高风险防范能力，如何发挥数据的价值等，本书也做了全面解答。

数字经济时代，企业的数字化能力就等于企业的生存能力。企业正面临着比以往任何时候都更快的业务变革和技术变革，从数据到信息、从知识到决策，灵活可靠的云数据管理需要释放出更大的价值。装备专业的数据管理能力，能够从根本上为企业赋能，也将成为“新基建”的底层能力。

本书可以作为云数据管理的“深科普”读物，为面临转型的企业提供新的思考。

王新川
河北省科学院应用数学研究所所长、河北省机电一体化中试基地主任
中国计算机学会理事、河北省科协委员、河北省计算机学会理事长
河北省自动化学会常务副理事长、河北省电子学会副理事长
河北省信息技术领域学会联合体主席团主席
河北省软件与信息服务业协会专家组长