为贯彻习近平总书记关于应对新型冠状病毒感染肺炎疫情工作重要讲话和中央政治局常委会会议精神，进一步部署疫情防控工作，华云数据第一时间与湖北省相关信息主管部门取得联系，并将为湖北武汉疫情集中地区免费提供医院信息化建设相关超融合云一体机产品及服务。

2019年，大数据、人工智能、物联网、5G等技术的发展驶入了快车道，创新数字化应用如雨后春笋般涌现，数据量的增长愈演愈烈。愈发多样化的业务应用对底层IT数据存储架构提出了更高的需求，企业需要更加现代化的、面向未来的数据存储与管理能力。毫无一文，未来数据存储将仍然是企业IT面临的重要课题，以下是风头正盛的存储黑马厂商Pure Storage对2020年本领域的预测，值得大家参考。

中台的建设不是一蹴而就的，而是随着企业本身信息化建设的持续发展和业务的不断创新最终沉淀下来的。我们从以下3大维度、9项指标来评估企业中台建设的发展现状和目标。

超融合基础设施（HCI）的主要优势之一，就是能够大大简化日常的运维操作任务，这可能是很多企业选择采购HCI设备的原因，但众所周知，有很多对硬件的一般维护需求是无法被消除的，包括HCI设备。

对企业的IT部门来说，提升和维护数据的质量是一个永恒的挑战。与此同时，数据的爆发式增长使这一任务变得越来越困难。此外，企业越来越依赖数据来获取新的见解并为决策提供合理的建议。数据质量，已成为IT部门的一个重要战场。

作为一种新兴的技术，NVMe可以将存储设备和处理器之间内部通信的延迟降低到不到100微秒，同时借助NVMe-oF，也能够为共享存储带来与之相当的低延迟。因此，NVMe-oF有机会淘汰DAS（直连式存储）——由于人工智能、机器学习和大数据分析的低延迟需求，DAS正在重新流行起来。在NVMe方面，IT专业人员面临的挑战往往在于部署NVMe-oF性能监视，以此确保网络配置能够提供NVMe-oF的低延迟。

数据治理的本质是帮助企业创建数据策略，并确保大家能够遵守这些策略。这些策略涉及一系列数据相关流程，包括数据保护、验证和使用的准则。数据管理人员必须从业务用户处征求数据需求，并与数据治理委员会成员合作，以就常见的数据定义达成一致，指定数据质量指标，阐明相关的策略，并开发出衡量合规性的方法。

显而易见，对于企业和个人而言，数据在以前所未有的速度激增。国际数据公司（IDC）的最新研究显示，2019年生成的数据为41ZB，而到2025年将激增至75ZB。物联网（IoT）、人工智能（AI）、5G和边缘的崛起不仅推动了数据的增长，也为获取新兴的数据驱动型业务价值带来了更多机会。

经过对来自全球24个国家的2650名企业IT决策者进行调查之后，企业云计算领导者Nutanix近期发布了《Nutanix 2019企业云指数报告》（以下简称“报告”），以评估全球企业在云计算部署方面的普遍性趋势以及进展情况。

1月15日，德州仪器（TI）在北京发布了其新一代处理器平台——TI Jacinto 7。该处理器平台专为汽车系统设计，其芯片架构的设计基于TI对汽车应用场景的分析，致力于满足整个汽车产业的需求。

戴尔科技集团宣布其旗舰级数据保护软件Dell EMC Avamar Virtual Edition (AVE)现已支持AWS中国北京区域和宁夏区域，以及Azure中国在内的多云环境。Avamar采用业界领先的可变长度重复删除技术使得数据保护效率大幅提升，可以为虚拟环境、远程办公室、企业应用程序、网络连接存储（NAS）服务器和台式/笔记本电脑提供快速、高效的备份和恢复，实现了最大限度减少磁盘需求，节省容量，从而缩短了备份时间，消除了备份瓶颈并降低了存储成本。

日前，Hitachi Vantara正式宣布与Hitachi Consulting完成整合，新公司致力于成为领先的数字基础架构和解决方案提供商。

“数据目录”这一概念其实并不新鲜，早在大型机时代，企业就开始通过数据目录跟踪、管理其数据资产。数据目录保存的是与数据有关的数据，或称之为元数据。一个企业的数据目录需要记录遍及整个公司的所有数据库和文件，并为其添加描述，例如，如果有可能的话，对文件与文件之间的关系进行记录。

数据如今已经体现出巨大的价值——企业通过数据分析来为包括市场支出、员工决策到产品开发等所有事情提供参考性建议，而这也意味着，数据科学家在工作中的价值正变得越来越突出。

过去一年中，在IT灾难恢复领域，勒索软件和云备份等等话题得到了相当多的关注，与此同时，随着区块链技术发展，它在灾难恢复方案与计划中也逐渐体现出一定的使用价值，成为2019年的热门话题。

在“混合多云+AI”时代来临时，企业在存储方面是否具备相应的抗压能力？简而言之，数据存储有“三座大山”！

从2015年英特尔与美光发布3D XPoint非易失性内存技术以来，IT业内人士一直在围绕其性价比以及各项表现展开讨论。不过3D XPoint最初的市场反应，只能说是不冷不热。但随着英特尔和美光先后向市场引入基于3D XPoint技术的SSD（固态硬盘），也称为存储级内存(SCM)；以及基于3D XPoint的DIMM（双列直插式存储模块），也称为数据中心级持久内存模块(DCPMM)，或简称为PMEM，并提供实际的基准测试。基于其令人印象深刻性能指标，OEM系统供应商和企业用户的热情也开始高涨。

数据仓库为组织了解其历史表现和推动持续运营提供了一个接入窗口，为数据分析师和业务用户提供了诸如客户行为、业务趋势、运营效率和销售等方面的信息。尽管出现了基于Hadoop和其他一些大数据技术的数据湖这一概念，但随着公司越来越需要从更多不同的源系统收集和分析业务数据，这使得数据仓库仍然具有其实用价值，甚至比以前更加重要。

随着消费者隐私保护已成为全球瞩目的话题，近年来各国相继出台越来越严格的个人信息保护法规。继2018年欧盟出台《通用数据保护条例》（GDPR），2020年1月1日起美国加利福尼亚州正式实施《加州消费者隐私法案》(CCPA)。全球领先的营销技术平台链睿(LiveRamp) (NYSE: RAMP) 近日推出用户授权管理平台 (Privacy Manager)，帮助营销企业和媒体以安全合规的方式管理消费者数据，同时提供透明度、通知和选择权。

机器学习模型的训练，通常是通过学习某一组输入特征与输出目标之间的映射来进行的。一般来说，对于映射的学习是通过优化某些成本函数，来使预测的误差最小化。在训练出最佳模型之后，将其正式发布上线，再根据未来生成的数据生成准确的预测。这些新数据示例可能是用户交互、应用处理或其他软件系统的请求生成的——这取决于模型需要解决的问题。在理想情况下，我们会希望自己的模型在生产环境中进行预测时，能够像使用训练过程中使用的数据一样，准确地预测未来情况。