在不確定性的環境下，目前唯一可以確定的就是企業數字化轉型，而數字化技術已經成為各大企業應對“烏卡 (VUCA) 時代”的一個關鍵路徑。伴隨著數字化轉型的深入推進，作為與土地、勞動力、資本、技術一樣的生產要素，數據的地位愈發凸顯，如何發揮數據的價值，讓數據成為資產呢？

每年人們的生活、生產中會產生大量的數據，這些原始數據通常存在質量差、價值密度低等問題，在經過采集和存儲后，通常需要經過多次加工，包括但不限于治理、建模和分析挖掘等工作，才能達到數據的規范化、資產化，實現數據的共享和流通，進而發掘數據的使用價值，推動業務的自動化和智能化，實現數字化轉型。

在從原始數據到數據資產化、價值化的過程中，一般需要三層軟件技術能力的支撐，以構建數字化基礎設施，實現數據管理能力：

最底層是基礎軟件，提供信息系統的基礎能力，一般包括大數據基礎平臺、數據庫、數據中間件和數據科學平臺等，對多種場景、多種來源、多種類型的源數據進行有效的采集、儲存、管理，并提供相關開發平臺和工具，統一管理業務中所需要的數據，讓客戶在數字化轉型時有堅實的數據和工具支持。

中間層是數據應用系統，構建在基礎軟件之上，包括數據湖、數據倉庫、數據集市、情報搜索、數據共享流通平臺等，可按照業務特性來整理和加工數據，為業務數字化提供高價值、易用的數據和工具，滿足用戶各場景應用的數據需求，為業務部門開發業務應用系統提供客觀條件。

最上層是業務應用系統，包括為業務部門構建的數字化運營、數字化決策、智能制造、數字營銷、智能風控等應用系統，助力客戶實時、準確地進行商業決策，提高業務運營效率，并創造更優的解決方案等，從而將數據價值轉換為業務價值，實現數字化轉型。

由此可以看出，大數據基礎軟件是指提供信息系統的基礎能力, 一般包括大數據基礎平臺、數據庫、數據中間件和數據科學平臺等, 對多種場景、多種來源、多種類型的源數據進行有效的采集、儲存、管理，并提供相關開發平臺和工具, 統一管理業務中所需要的數據, 讓客戶在數字化轉型時有堅實的數據和工具支持。

大數據基礎軟件由以下三個部分組成：

一是大數據管理平臺，可以細分為兩個部分，一部分是大數據基礎平臺，包含關系型分析引擎、寬表數據庫、文檔數據庫、圖數據庫、時序數據庫、鍵值數據庫、消息隊列、分布式文件系統、實時流計算引擎、搜索引擎等單一組件或相關功能單元的軟件。常見的公司有ArangoDB、Snowflake、星環科技等。

另一個部分是分布式/并行關系型數據庫，包含分布式關系型數據庫、大規模并行處理 (MPP)數據庫等軟件。常見的公司有星環科技、PingCAP等。

二是數據應用中間件，包括針對數據采集、數據整合、數據治理、數據資產、數據建模、數據安全、數據共享與服務、可視化分析等一系列數據處理工具和中間件。常見的公司有東方通、普元信息等。

三是數據智能分析工具，包括通過機器學習、深度學習等技術支撐數據挖掘、預測性分析等場景的工具和平臺。常見的公司有第四范式、九章云極等。

大數據管理平臺、分布式/并行數據庫、數據應用中間件、數據智能分析工具等構成的大數據基礎軟件不但是企業最終實現數字化的技術基礎，其技術水平決定了業務應用系統的能力邊界和創造數據價值的效率，而且也是目前以數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務為主的國家戰略性新興產業大數據產業發展的根基。

中國大數據市場在過去五年經歷快速增長，2021年市場規模達到創紀錄的1.3萬億元，中國大數據軟件市場年復合增長率達29.5%。目前支持多模型數據統一處理的大數據平臺實現了從GB到PB不同數據量的多源異構數據的快速存取、高效計算和統一管理，一站式地解決企業各類數據管理需求。

隨著摩爾定律的失效，以前靠升級硬件實現Scale Up縱向擴展的方式已經不可行了。沿著同樣的路線再造一個Oracle根本不可能，也沒有意義。當數據量達到一定量級時，讓數據庫Scale Out橫向擴展的分布式數據庫成為是發展的方向。

而用國產的大數據基礎軟件替代甲骨文、微軟、IBM等國外的基礎軟件和開源軟件，實現信息技術自主可控，不僅是國家數據安全的保障，更是數字經濟發展的中堅力量，是加快經濟社會發展質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。