引擎已就位，燃料在哪里？戴尔科技智能数据平台驱动业务长效增长

  【天极网企业频道】原油从不自己流进油箱。它埋在千米之下，混杂着泥沙与盐水，必须经过开采、运输、提炼，才能成为推动一辆车奔跑的燃料。企业里的数据资产也是如此，散落在ERP、日志和对象存储中的那些原始记录，本身并不产生任何智能效果。今天很多企业购买了算力、训练了模型，最后发现卡住智能应用落地的往往不是模型也不是算力，而是数据。

  过去两年，企业级智能化进程经历了一轮基础设施的快速扩容，多数企业已经配齐了模型、算法与各类算力资源，但真正能够规模化落地并产生持续业务回报的智能项目，远没有达到市场预期。

  戴尔科技集团《2026年现代化企业就绪度调查》显示，中国超半数的组织将建立和扩展智能能力列为未来24个月的首要战略目标，20%的企业已具备成熟的智能应用部署能力，另有45%的企业正在积极推动智能技术向核心业务场景加速渗透。

  企业持续智能进化的过程中，如何让数据资产实现向智能燃料的“优雅转身”，成为摆在所有企业面前的一道课题。

  别让数据停留在“原油状态”

  高涨的战略投入热情与偏低的落地成熟度形成了鲜明反差，而追根溯源，数据基础薄弱正是诸多制约因素中最底层、最普遍的痛点。在不久前落幕的2026戴尔科技峰会暨“进化者”论坛期间，戴尔科技智能数据平台亮相现场，这套方案面向智能数据全生命周期，提供统一承载底座与全链路系统化支撑。

  戴尔科技集团大中华区非结构化数据存储事业部产品经理李海直言：“卡住智能应用落地的往往不是模型也不是算力，而是数据。”在服务大量企业级客户的过程中他观察到，越来越多项目卡壳的症结，并不在模型与算力层，而在最基础的数据供给环节。原始数据无法有效、高效地输送到智能应用当中，再先进的技术架构都只能陷入空转。

戴尔科技集团大中华区非结构化数据存储事业部产品经理 李海

  当行业普遍把目光聚焦在模型参数与算力峰值时，真正决定企业智能落地成效的关键要素，早已下沉到了数据链路的底层能力。而要打通从原始数据到智能应用的完整链路，企业普遍需要跨越三道现实难题，这也是行业公认的共性挑战。

  第一道难题是普遍存在的数据孤岛。经过长年累月的IT建设，企业数据分散沉淀在不同的系统当中，有的存于ERP系统，有的存于SQL Server数据库，有的是运行日志，还有的散落在对象存储中，文件大小、数据格式、部署位置各不相同。与此同时，数据随着业务发展越积越多，却牢牢吸附在各自孤立的系统之上。而随着数量的增长，数据迁移难度也随之增大，这种现象在业界被称为“数据引力”。智能应用要抓取这些数据，不仅要面对异构系统的适配成本，还要承担海量数据跨系统搬运的高昂代价，很多智能项目在第一步的数据接入环节就停滞不前。

  第二道难题是数据的高效“就绪”处理。获取原始数据只是起点，要让它能够被智能模型使用，还需要经过清洗、标注、格式转换，并进一步完成向量化处理，最终构建可供智能应用调用的向量数据库。面对爆发式增长的非结构化数据，如何用最高效的手段完成向量化处理并持续供给大模型，是很多企业面临的共性挑战。这也直接导致了大量算力闲置：企业基础设施的瓶颈往往不是计算速度不够，而是原始数据未经处理，无法快速可靠地供给计算模块，算力在等待数据的过程中空转、被浪费。

  第三道难题是智能时代的自动化编排。进入代理式智能阶段，智能应用的运行不再是单一步骤的一次性任务，而是需要7×24小时持续运转的流程：数据清洗、摄取、处理需要根据现场数据的更新持续推进，不断将新数据“喂”到模型和应用当中。

  戴尔科技解法：构建智能数据中枢

  整个数据处理是一个流程化、不间断的过程，同时很多场景还需要人机协同参与，如何实现全流程的自动化编排，是企业迈向深度智能化的关键门槛。

  针对以上挑战，戴尔科技打造了智能数据平台解决方案，它架设在企业数据源与智能应用之间，是一套“以数据为中心”的平台化解决方案，采用分层级的模块化设计，自底层向上分别为存储引擎、数据引擎和数据编排引擎，并配套网络弹性模块全程提供安全保障，为智能数据的完整生命周期提供统一承载与系统化支撑。

  具体而言，存储引擎在整套架构中承担底层支撑角色，主要解决“数据怎么安全存储、怎么高效交付”的问题，企业可根据工作负载类型、规模和性能需求灵活选择底层存储产品，也可组合部署。其中，Dell PowerScale支持最广泛的智能工作负载，涵盖数据摄取、整理、训练和推理全流程，兼具企业级网络附加存储的简易性;Dell Lightning File System专为超大规模并行训练设计，能够持续提供高吞吐数据流，保障大模型训练的数据供给效率;后续还将纳入Dell PowerFlex块存储支持，进一步完善存储层的场景覆盖能力。

  存储引擎之上是数据引擎，可细分为分析引擎、处理引擎和搜索引擎三个子模块，解决“数据怎么被理解、被加工、被使用”的问题，其工作逻辑清晰分为三步：第一步，由数据分析引擎实现异构数据源摄取，在多数情境下无须数据转换、格式转换或跨系统搬运，可通过统一查询接口(如SQL)对分散在异构数据源中的数据进行访问;第二步，在数据处理引擎中完成数据的清洗与标注，完成标准化加工;第三步，由数据搜索引擎进行向量索引，让大模型能够迅速检索到分散在数据中的语义信息，同时实现语义统一，从数据层面降低模型幻觉风险、减少错误问题。

  最上层的数据编排引擎，是让整个数据体系实现自动化运转的核心。它将数据分析、处理和搜索三个引擎的能力串联起来，实现全流程的自动化编排，比如自动化的数据标注流程，同时支持引入人机操作互动，将人工反馈融入数据管道。以常见的高级驾驶辅助系统(ADAS)场景为例，每辆测试车每天会采集几十TB的感知数据，其中大量标注工作可通过智能模型完成，但仍有部分复杂场景需要人工校验。这时数据编排引擎的人机互动功能，就能让人工操作与整个数据管道融合，既保证标注准确率，又兼顾整体处理效率。

  一体化服务交付：激活数据长期价值

  数据能力的建设从来不是单一产品的采购，而是贯穿数据全生命周期的体系化工程。好的平台产品需要配套的服务体系才能真正落地，正如戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部企业技术战略总监许良谋所说：“很多客户希望我们实现一体化交付，也包括服务。”围绕智能数据平台，戴尔科技构建了完整的服务体系。

戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部企业技术战略总监 许良谋

  目前，相关服务主要分为两类。戴尔科技集团大中华区咨询服务业务拓展高级经理黄靖对此做了形象的比喻：“一类是智能基础架构的搭建，类似于制造火箭;第二类则是围绕数据，相当于制造燃料。”后者的需求增长越发显著，成为越来越多企业的重要诉求。

戴尔科技集团大中华区咨询服务业务拓展高级经理 黄靖

  具体到落地层面，戴尔科技服务团队可以承接从平台搭建、数据目录制作到数据管道建立、数据集成的全流程工作，将企业几十个分散的数据源接入数据平台进行优化，最终面向业务部门输出完整的联合查询BI界面。黄靖坦言，这些工作涉及非常多的“苦活、脏活和累活”，很多企业缺乏足够的专业人手与工具选型经验，戴尔科技的服务团队可以提供专业的选型建议与落地支持，大幅降低企业搭建智能数据体系的门槛。

  针对跨平台、多云部署的复杂场景，戴尔科技的服务也有成熟的解决方案。例如有客户的数据分布在三个不同平台，涵盖不同厂商的公有云与本地环境，缺乏统一的查询平台。传统方案需要将数据集中迁移到同一位置，不仅耗时久、时效性差，还可能违反数据放置的合规要求，同时数据出云还会产生高额的费用。戴尔科技智能数据平台及配套服务可以实现数据保留在原平台，通过联合查询的方式为业务部门提供完整的BI分析洞察，同时兼顾效率、合规与成本控制。

  此外，戴尔科技还提供持续的运维支持服务，伴随企业业务增长，持续完成新数据源接入、平台优化等工作，让数据能力跟上业务发展的节奏。

  写在最后

  从本质上看，戴尔科技智能数据平台做的，就是为企业搭建一座智能时代的“数据炼油厂”：把散落在各处的原始“数据原油”，通过标准化的存储、加工、编排流程，持续提炼成能够驱动智能应用的“数据燃料”，最终让数据真正成为企业难以被替代的核心竞争力。在模型与算力逐渐同质化的当下，谁能先打通数据供给的全链路，谁才能真正把智能化投入转化为实实在在的业务增长。