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❑ 导 读 YB时代，数据存力为何至关重要？  随着智能世界的到来，数据量在以惊人的速度增长，预计到2030年，全球数据将进入YB时代（1YB≈1万亿TB）。数据已经成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。数字时代，如何更好地获取并利用数据这一新型生产要素，已成为全球竞争的新战场。数据上升为国家级战略，而存储作为数字世界的地基，数据存储的能力将直接影响到经济社会发展的质量。要实现千行万业的数字化转型，必须拥有强大的数据存储能力，即数据存力。 日前，华为联合罗兰贝格发布了《数据存力，高质量发展的数据基石》白皮书。白皮书围绕存储产业的发展脉络，系统定义了数据存储能力的量化衡量指标，即数据存力MEGA指标体系，并对全球不同区域的存力现状进行了分析，为政府和企业评估、设计、建设相应的数据存力提供系统科学的借鉴。白皮书系统定义了数据存力，将为产业界带来四大价值：  
数字经济以数据资源为关键要素，是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，正在成为高质量发展的新引擎，为经济社会健康发展提供重要动力。历史上每一个经济时代，基础设施都发挥着无比重要的作用。数据存储作为数字基础设施的重要组成部分，是数字经济发展的基石，为“以数兴业、以数惠民、以数善政”提供坚实支撑。
我们正在进入数字文明时代，全息、3D扫描、5G、AI、物联网等各种新技术的使用，让物理世界和数字世界的界限逐渐模糊。在从物理文明向数字文明转换的进程中，数据将成为叩开数字文明大门的钥匙，有数据的地方就有数据存储。 数据存储的研究探索历程也是人类努力提升存储综合能力、不断满足经济社会发展的历程。结合技术进展和社会需求等多个维度，白皮书认为，数据存储能力，即数据存力是以存储容量为核心，包含性能表现、可靠程度、绿色低碳在内的综合能力。
“要致富，先修路”，正如工业经济时代发展依靠铁路、公路、航空等基础设施实现飞跃一样，数字经济时代相应的高速公路便是数字基础设施，它是数据生产要素处理的重要载体。在数据通过数字基础设施流转加工的过程中，存储与服务器、网络等一起共同服务数字经济的健康发展。没有存储，数据就没有保存的基础。数据生命周期的起点是将采集的数据进行存储，从而才能给分析和应用提供'原材料'，支持经济社会的数字化转型升级。
数据存储是经济高质量发展的基石，数据能否“存得下、存得好”关乎数字基础设施能否“行得稳”，关乎数字经济发展能否“跑得快、跑得远”，关乎数据要素能否“接地气”切实带来生产生活进步、促进经济社会高质量发展。 
容量是存力最基础的指标，从存储容量上看，通过对于全球34个不同发展水平的国家和地区2020年GDP产值和数据中心的存储容量进行拟合后发现两者相关系数达到0.98，经济产值越高的国家和地区拥有的数据存储容量也越大。 数据存力不仅是容量的概念，还包括性能表现、可靠程度、绿色效能在内。白皮书从数据存力总体投资出发，基于诺贝尔经济学获奖者列昂惕夫的投入产出模型和美国IMPLAN测算法计算每一元的数据存力投资能带来的经济与社会价值影响。
城市疫情管理中，数据存力支撑行程数据存储，每1元存力投入可以支撑37元医疗费用节省，精准助力防控疫情和经济社会复工复产。 制造业供应链管理中，数据存力支撑生产与消费端数据存储，每1元存力投资可支撑33元的产业链衍生价值，增强端到端的货品流转的韧性和生产供货稳定性。 交通出行中，数据存力支撑自动驾驶对于道路交通数据应用，每1元存力投资支撑35元的公路货运行业增长，减少安全事故，提升出行效率。
白皮书总结得出，每1元的数据存力通过直接、间接、衍生影响总计可以为经济社会带来30-40元的价值。这些价值除了GDP产值的增加外，还包括劳动力质量和工作环境的提升、城市治理水平提升、企业服务供应稳定、社会民生的优化等。 越来越多的企业也认识到了数据存力重要性，行业调研发现数字基础设施水平越高，在向高水平生产方式转换时，企业能更快完成转型。近95%的受访企业在升级已有的数字基础设施支撑更高质量的发展，但在具体建设中，企业仍面临安全可靠、降本增效、数据创新、实时敏捷、智能管理五大方面的挑战。
安全可靠是数字基石发展的基本要求，在数据存力建设中可以通过预防层、应对层两大手段建设。 数据的安全可靠直观理解便是在应对各类风险下仍然保持业务不断，数据不丢。这种风险既可能来自天灾或网络袭击，也可能是人为造成的失误，可以通过预防层采购更高可用性的设备和应对层建立相应容灾备份体系来实现。 降本增效与企业价值创造直接相关，通过TCO从数据存力的整个生命周期来衡量，而能耗亦是TCO中的重要组成部分。 随着企业数字化水平的提升和业务的成长，总体数据存力的拥有成本大多数情况下是上升，但单位存储容量的拥有成本应该呈现下降趋势。一方面是规模效应，数据存力能得到更有效的应用，另一方面技术的不断迭代也降低了数据存力的单位成本。 数据创新、实时敏捷对数据存力的体量和效率提出相应要求，数据在生产活动中只有存得下、流得动才能用得好。 在数据创新和实时敏捷使用的过程中，数据存储的能力高低将影响数据是否能存得下和流得动两大方面，最终影响来支撑数据生产要素用得好。 智能管理对于数据存储资源的管理方式也产生变化，向智能化的方向演进。 数字化的核心驱动力是数据驱动，随着数字化转型的推进，数据中心的管理运维也将发生如下。业务数字化水平不断提升将导致日常基础设施使用中的管理运维不再仅是一个支撑系统，更多的是要与业务融合，成为给业务带来新价值的生产系统。同时从运维管理本身的流程看，它也将慢慢从“以人为中心”转向“面向自动化的业务流程重构”，最终走向“自动驾驶”的IT系统。
具体内容如下
转载自：数据观
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