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基于对企业数字化转型与数据分析需求的趋势判断，并结合领先大数据公司在产品设计上采取的技术路线，可以看到，以云原生架构为基础的全新的数据分析平台将成为未来的主流。云原生特性作为技术架构层面的变化，也将为企业数据分析应用带来更多的可能。对此，爱分析从技术、数据架构和商业模式三个维度总结了下一代数据分析平台将具备的特征。

从技术维度，下一代数据分析平台将会具备云原生、存算分离、容器化和自动化四个特征。

1）云原生。随着云计算的逐渐普及，企业上云步伐的加快，企业主要的IT基础设施都将部署在云端，因此数据分析平台以及数据的分析和应用都将主要在云端进行。

2）存算分离。随着企业对数据分析应用需求的持续增加，计算资源的扩展需求进一步增长，存算分离的价值也将凸显。企业可以按需对存储和计算资源在云端分别进行扩容，由此能够以很低的成本获得近乎无限的算力。

3）容器化。基于云原生的背景，未来企业的数据应用在很多情况下，将会跨云甚至跨基础设施进行。容器化的价值在于可以让企业在不同的基础架构之上快速构建统一的数据分析平台，实现数据应用的平滑迁移。

4）自动化。传统的数据分析平台在分析和应用的多个环节仍然依靠人工进行处理，比如数据标注、数据清洗。通过在数据分析平台中应用AI增强技术，首先可以在云端对存储和计算资源分别做自动优化，提高资源使用效率，为企业降低成本；其次，在数据清洗、数据建模、数据分析等环节使用自动化，能够极大地提升分析平台的易用性，节省大量人力成本，提升数据应用开发的敏捷性。对AI增强技术的大量采用也正是Snowflake具备出众易用性的原因。

在数据架构维度，随着数据分析的复杂度以及企业对数据分析实时度的要求越来越高，传统的数据仓库与数据湖割裂的局面将会走向融合。Gartner认为，数据仓库通常是用已知数据解答分析已知问题，数据湖通常是用未知数据解答分析未知问题，而新的数据架构需要解决的是这两种场景之上模糊地带的需求。而根据研究机构EMA将新一代架构定义为“统一分析仓库”（Unified Analytics Warehouse），这种新的数据架构需要具备高性能与企业级完整度、分析灵活性与低延迟、高扩展性及与现有设施的兼容性这三个方面的能力。此外，业内也有“湖仓一体”的提法，尚未达成统一。对此，爱分析会在后续的研究中详细探讨。

最后，在商业模式维度，技术架构上的变化也将带来商业逻辑的变化，订阅制、按需付费将会成为企业使用分析平台的主要付费方式。由于在云原生架构下可以支持存算分离和弹性伸缩，企业不再需要在前期先投入大量成本购买硬件，而是可以在云端基于需求按使用量付费，实现“Pay as you go”。订阅制从根本上颠覆了企业使用数据平台的付费方式，其对于企业的核心价值是使得企业可以以很低的成本探索各种创新型的数据应用，从而使数据发挥更大的价值。同时，订阅制也驱动厂商更加持续关注企业客户成功，保持与客户长期共生和互利的关系。以Kyligence为例，其全线产品目前在国内都已经广泛采用订阅模式来服务客户，尤其是在银行、保险等金融行业头部客户也已采纳订阅制，这说明国内企业的付费观念已经发生变化，在美国已经是主流的订阅制的付费模式同样也适合中国市场。