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主要内容：
随着近些年来，数据在国民经济各个领域扮演着愈发重要的作用。其使用特点，较之以往也发生了诸多显著变
化。总结起来，可归纳为以下几个方面。
企业视之为“有价值”数据，不再仅仅限于结构化数据，大量半结构化（如日志）、非结构化（音视频）等
逐步被挖掘利用起来。因此，“数据多模”类需求也逐步被提出。这样要求作为底座的技术平台，支持对不同数
据类别的数据进行处理加工。作为之前较为标准的方案，大数据技术是可以解决处理此类问题，但其发散的技术
栈、不统一的使用方式、非标准的使用习惯，都难以在广大企业落地使用。这也对底层平台提出了更多的要求，
比如统一、标准化的技术解决方案。
4 使用方式融合化
与过去传统的在线事务类型与数据分析类型划分，非常清晰的数据分层使用不同，现在对数据的使用方式更加
灵活，融合方案成为未来的一种趋势。因此可看到 HTAP、流式处理等，纷纷登场。企业更为强调在单一平台实现
更为多样的使用方式。
式处理平台、时序数据库等。随着业务场景的多元化，底层技术平台也呈现多元化趋势。这也侧面印证了数据应用
正在更多场景下落地。
1 规模化趋势显著
伴随着传统企业的数据化转型，企业愈发重视数据使用，越来越多的内外部数据被利用起来。而之前新兴互联
网公司对数据的利用，也起到了很好的示范作用。此外，随着数字化运营的客观需求，物联网、大数据类应用逐步
成熟，“中台”模式的兴起，这些都对数据在存储、计算领域规模上提出了更高的要求。从产业发展来看，经过多
年的积累，传统大数据技术、分布式数据分析技术等已逐步成熟。作为技术底座，未来的数据应用将有更好的底层
支撑来满足日益增长的数据类需求。
2 业务场景多元化
在数据业务使用场景来看，不在限于单一场景。从早期的单一批处理平台，到批处理平台、分析型数据库、流
5 海量性能成为要点
随着数据规模化的发展趋势，数据使用在企业数据化转型的作用凸显，在满足基础能力之后，如何提供更大规
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