导读：

在探索人工智能（AI）潜力以驱动业绩增长的过程中，企业面临的挑战日益凸显。随着AI技术的持续发展，构建一个高效、灵活且安全的AI就绪数据平台成为了关键成功因素。本文深入探讨了企业在面对数据分散、遗留系统、数据主权疑虑以及依赖云环境下的数据应用时所面临的困境。

内容：

当前，企业所处的环境充满挑战，数据分布广泛、系统老旧、数据主权问题突出，且许多应用只能在云端运行。据波士顿咨询公司（BCG）的研究显示，超过一半的数据领导者将架构复杂性视为主要障碍。这一问题导致企业陷入了异常复杂的境地，不仅增加了成本，还延误了关键价值的实现时间（TTV）。

数据专业人员面临着多重挑战。传统数据仓库限制了数据的通用访问，而数据湖则在可靠性与管理上表现欠佳。这种双层架构使得企业面临两难选择：要么使用质量较高但已过时的数据，要么使用最新但不可靠的数据。为解决这一困境，数据湖仓应运而生，但其选择范围仍有限。云解决方案往往需要数据迁移，并且大规模部署成本高昂；本地解决方案受限于遗留系统和技术专有性；开源形式虽然富有创新性，但集成成本相对较高。

与此同时，IT团队也在努力整合不同数据源以形成单一可信数据源（SSOT），并管理不断增长的数据基础设施，这带来了资源分配的挑战。此外，监管多个组件的复杂性进一步突显了简化操作的必要性。

解决方案：

客户期待拥有更好的解决方案，即一个能够与他们的数据需求相适应，而非对抗的系统。戴尔科技推出了Dell Data Lakehouse，旨在提供一个全面集成的AI优化数据平台，通过Starburst强大的创新查询引擎提供支持。

Starburst首席执行官Justin Borgman指出，戴尔科技的存储技术与Starburst的高性能数据湖仓分析服务和专业知识结合，为用户提供了从数据整合到洞察生成的完整解决方案。这一合作标志着戴尔科技与Starburst共同致力于重塑数据管理和分析领域格局。

Dell Data Lakehouse的五大承诺：

• 加速洞察获取：借助Starburst的安全查询功能，用户能显著缩短数据分析的时间，高达90%，并采用更智能的数据集整合策略。
• 卓越性能与弹性：分布式大规模并行引擎在定制架构上运行，实现高效性能，并可根据需求灵活扩展。
• 增强团队协作：数据团队可自主访问，促进高质量数据产品的创建，激发企业内部的创新文化和协作精神。
• 集成创新生态：通过集成广泛的商业智能（BI）、人工智能（AI）和机器学习（ML）工具，扩大企业内部的创新范围。
• 加速AI成果：与戴尔服务紧密合作，帮助企业快速实现AI各个阶段的成功，包括战略规划、数据集验证、平台部署及持续运营优化。

结论：

新一代AI时代要求企业采用先进的数据平台架构。戴尔科技提出的Dell Data Lakehouse正是这样一个开放、现代化的数据湖仓，它作为访问所有数据的单一入口，提供高度安全可靠的环境。借助Dell Data Analytics Engine在计算、对象存储和专业服务领域的强大实力，企业能够构建面向AI时代的高性能、可扩展数据平台。