大约十年前，维克托·舍恩伯格在《大数据时代》一书中直言：世界的本质是数据，大数据将开启一次重大的时代转型。
十年之后，维克托·舍恩伯格的预言逐渐成真。全球数字经济近年来的蓬勃发展，推动了各行各业的加速转型。如今，数据已然成为最重要的生产要素，无论是产业数字化，还是企业数字化转型，均已离不开数据。
但如何把数据“用起来”始终是众多行业用户所面临的一大挑战。一方面，随着企业数字化转型进入深水期，在逐渐完成上云之后，“用数”自然而然就成为数字化转型的阶段性重点；另一方面，能否“用好数”又直接跟接来的“赋智”紧密相关，直接关系着企业未来数字化转型的成败。
因此，针对“用数”打造相应的策略、方案和产品就成为云服务商在当前的重中之重。在2022 re:Invent全球大会上，亚马逊云科技就正式推出了其端到端数据战略，为广大上云企业的用户带来了清晰的策略与方法论。
正如亚马逊云科技数据与机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian博士所言：“端到端数据战略包括三个核心要素：一是面向未来的数据基础设施；二是跨组织的数据链接；三是数据普惠化。最终目标是帮助企业将数据转化为对业务有意义的见解和行动，驱动企业借助数据进行下一波创新。”
数据爆炸性增长的年代，把数据“用起来”并非易事。
事实上，从最早的大数据平台，到后来的数据中台，再到现在的湖仓一体、数据编织（Data Fabric），与数据相关的各色概念层出不穷，用户们也是应接不暇、手足无措，但离真正把数据“用起来”尚有着不小差距。
究其原因，数据量、数据消费群体和数据驱动场景均已经发生了显著变化。这使得从数据收集、数据治理到数据分析、数据管理，再到数据价值的实现，涉及到了链路极其长且复杂，很少有用户能够完全驾驭。
所以，亚马逊云科技在积累多年与数据相关的产品、技术之后，开始打造端到端的数据战略，从数据全链路的视角帮助用户们把数据“用起来”。
具体来看，亚马逊云科技认为首先需要面向未来的数据基础设施。Swami Sivasubramanian博士介绍，面向未来的数据基础设施应具备四个要素：需要有正确的数据库工具来应对所有类型的工作负载；可以在大规模的情况下进行高性能的运行；不需要我们做非常多的重复工作；以及需要高可靠性和高伸缩性。
显然，相比于其他厂商，云服务商在构建面向未来的数据基础设施无疑是领先的。得益于云端各种大规模场景的不断验证，云服务商们最有条件为数据分析与应用构建起先进的数据基础设施。
其次，，亚马逊云科技认为需要实现安全高效的跨组织数据链接。Swami Sivasubramanian博士介绍：企业可以使用一个合作系统来连接孤立的团队，为重要资源创造快捷安全的访问途径，使用正确数据治理系统，借助高质量的工具和数据来推动未来的增长。
正所谓数据只有充分的流动、共享才能发挥价值。但数据的流动、共享既需要合规，还需要有安全保障，对于数据长链路而言，这是巨大挑战。所以，亚马逊云科技构建安全高效的跨组织数据链接，推动数据有效流动、共享是当前很多用户所渴望的。
最后，亚马逊云科技认为需要工具和教育实现数据普惠化。事实上，数据消费群体持续扩大是大势所趋，但数据消费者的技能也是把数据“用起来”的关键。亚马逊云科技预计到2029年，人工智能劳动力将增加100万个工作岗位，但培育合适的技能和人选来填补这些空缺将是一项重大挑战。
为此，亚马逊云科技正在帮助社区学院和 MSIs 加大教育力度，推出新的亚马逊云科技机器学习大学教育培训计划，提供动手培训课程，为培育新一代劳动力做好准备。
可以看出，在今年2022 re:Invent全球大会上，亚马逊云科技除了发布大量针对数据的产品与功能之外，也开始用端到端的视角推出数据战略，给予用户们更加清晰的数据“用起来”的思路。
众所周知，数据服务与价值实现的链路很长，且具有相当的复杂性。因此，端到端的数据战略是大势所趋。但端到端的数据战略并不是简单的将众多数据服务、工具和产品进行拼凑与集成，而是需要深度整合、优化，实现使用体验与效率质的飞跃。
在亚马逊云科技看来，数据服务需要恰当的工具、有效的数据集成、规范数据治理以及深入的业务洞察力。因此，亚马逊云科技的思路是：
一方面是持续打造有竞争力的数据工具与服务，不断完善产品的功能；另一方面，则从使用者的角度出发，让数据服务走向深度集成化、简单化，让端到端的数据服务真正有效果。
“从本次re:Invent发布的特性看未来技术演进的方向，非常明显的一点就是数智融合，也就是如何打造一个端到端的数据服务战略。”亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建如是说。
例如，亚马逊云科技在今年2022 re:Invent全球大会上提出了 Amazon OpenSearch Serverless 版本、Amazon Aurora与 Amazon Redshift 的 Zero-ETL（提取、转换和加载）集成、Amazon Redshift 与 Apache Spark 集成、精细的数据管理产品 Amazon DataZone、Amzon Quicksight Q 预测服务等一系列与数据相关的服务。
以Zero-ETL为例，亚马逊云科技推出的Zero-ETL（提取、转换和加载）集成服务极具价值与意义。众所周知，过去的数据治理与应用体系严重依赖ETL。Gartner调研数据显示：分析师80%的时间用于发现和准备数据，知识型员工将50%的时间浪费在寻找数据、发现和纠正错误以及确认不信任的数据来源上，数据科学家花60%的时间清理和组织数据。
当数据规模远胜以往之后，依赖ETL的方式就容易数据的供给侧与使用侧极大的效率问题，因此Zero-ETL成为大势所趋，通过Zero-ETL简化杂ETL链路，实现敏捷数据洞察和高效一致的数据协作。
例如，Amazon Aurora 将首次支持与 Amazon Redshift 的 Zero-ETL（提取、转换和加载）集成，将事务数据与分析功能结合在一起，消除了在 Aurora 和 Redshift 之间构建和管理自定义数据管道的所有工作。用户不必构建和维护复杂的数据管道来执行提取、转换和加载（ETL）操作。
又如，数据爆炸性增长为数据治理带来了前所未有的复杂度。数据治理涉及到不同的团队、应用和权限管理，使得细颗粒度的数据管理成为当前的强需求。因此，亚马逊云科技打造出 Amazon DataZone，用于分类、发现、共享和管理数据的数据管理服务，可以集成 Redshift、Athena 和 QuickSight，以及对第三方数据源提供 API 接口，可实现细粒度数据管理，其中包含由机器学习填充的数据目录，易于使用业务术语进行搜索。
在亚马逊云科技看来，DataZone可以使数据工程师、数据科学家、产品经理、分析师和其他业务用户能够轻松地发现、使用和协作数据。
亚马逊云科技在今年2022 re:Invent全球大会上推出与数据相关的系列服务都极具价值且意义重大。对于逐步完成上云阶段的众多用户而言，这些服务与工具的推出可谓是恰逢其时，能够很好地帮助用户把数据“用起来”，对于数字化转型有着极大的帮助。
一直以来，业界都在积极提倡上云、用数和赋智，寄希望打造三者的价值闭环，从而真正让企业数字化转型步入良性发展的轨道。可以看来，亚马逊云科技近年来针对数据服务、机器学习平台等产品与服务的系列构建，已经率先在业界实践出“云、数、智”的闭环之路。
首先，亚马逊云科技正在把重要的工具与服务做深、做精，从而让产品与服务的累积效应得以显现。例如，亚马逊云科技机器学习平台Amazon SageMaker五年来增加了260项新功能，不断降低机器学习的技术门槛，简化机器学习的前期工作，加速为客户“赋智”。
在本次re:Invent全球大会上，亚马逊云科技还将机器学习的治理功能引入到Amazon SageMaker，通过角色管理器（Role Manager）、 模型卡片（Model Cards），以及模型仪表板（Model Dashboard）等涵盖端到端机器学习流程的管理与治理。
其次，亚马逊云科技正在持续打通数智之间的链路，优化产品与服务，形成产品与服务之间的叠加效应。这从亚马逊云科技推出Amazon Redshift 与 Apache Spark 集成等功能就能反应出。
事实上，随着亚马逊云科技不断优化不同服务之间的集成，将有利于进一步降低数智的门槛，有望为广大用户带来更加出色的服务体验。
最后，亚马逊云科技看中在各大行业之中的闭环实践。在今年re:Invent全球大会上，亚马逊云科技带来了供应链、广告营销、生物医疗、零售等一系列的数智新方案，为用户践行上云、用数和赋智提供了充分保障。
总体来看，“数据”是今年re:Invent全球大会上的绝对主角。随着企业逐步完成上云阶段，在云端的“用数”和“赋智”是所有企业数字化转型接下来的重中之重，这个过程将充满了挑战。无疑，亚马逊云科技带来了它的方法论、战略以及产品服务。面向未来，随着亚马逊云科技端到端数据战略不断在行业中践行，亚马逊云科技有望帮助更多用户在浩瀚的数据海洋中乘风破浪、驭数而行。
