智能时代下的数据挑战
当下，企业面临的数据问题日益复杂，最核心的挑战就是数据的分散与凌乱。AI在企业中的应用可能只是触及少量数据，但随着AI真正融入业务，就会面临严峻的现实问题——数据分布在ERP、人力资源、CRM等多个系统中，格式各异，存储位置分散，底层数据库五花八门——涵盖Oracle、SAP、MySQL，既有进口系统，还有国产平台，互不兼容、难以打通。
如何让AI与这些高度异构的企业数据系统深度融合，成为当前企业实现智能化转型的最大障碍。
围绕这一核心问题，企业还衍生出很多新挑战。首先，对数据实时分析能力的需求显著提升。过去，BI与AI系统多以批处理为主，数据处理周期长、响应滞后；现在，无论是电商秒杀、出行调度，还是内部业务流转，都要求数据系统具备秒级响应和实时决策能力。
还有，像芯片制造、生物制药等高精尖企业，各业务部门都希望第一时间获取关键数据，实现数据驱动的精准决策。
此外，企业还需面对跨部门数据流通、协议兼容、数据增量同步等复杂问题，对底层数据架构的灵活性与弹性提出更高要求。
戴尔科技高速智能数据平台的构成与解读
企业面临这些智能时代下以非结构化数据（图片、视频、音频、日志等没有固定结构的数据）为主的挑战，2025全球闪存峰会上，戴尔科技集团大中华区信息基础架构解决方案事业部存储业务高级经理李海分享了戴尔科技构建的一套开放、安全、灵活的智能数据平台架构，分为三层架构——数据存放、数据处理和数据保护，分别对应存储非结构化数据的硬件设备，处理数据的湖仓，保护数据的安全堆栈，从底层硬件到数据流转机制，为企业提供一站式解决方案，助力实现从数据孤岛到智能调度的演进，加速智能落地。
现场，李海对三层架构进行了深度解读。其中数据存放对应的就是数据存储了。在这一层面，戴尔科技为海量非结构化数据存储需求提供了两款产品，分别是Dell PowerScale，横向扩展的高性能文件存储系统，适用于对读写性能要求极高的AI训练与推理场景，具备极强的并发与可扩展能力。以及Dell ObjectScale，原生支持S3协议的对象存储系统，适用于非结构化数据存储与多云环境部署，帮助企业打通云上云下，实现跨平台数据的灵活迁移。
李海还透露：“戴尔科技是全球企业级存储中第一家使用122TB全闪硬盘的企业，用于ObjectScale和PowerScale，极大提高了文件存储与对象存储的密度，还有效提升了用户访问AI业务的性能。”
戴尔近期还升级了新一代对象存储平台ObjectScale 4.0，是在ECS（Elastic Cloud Storage）架构基础上的重大演进，进一步集成了现代对象工作负载所需的新特性，设备部署选项支持从大规模数据采集、生成式智能模型训练，到全球内容交付、备份与归档等场景，即可选XF960(全闪存）和X560(HDD)设备，为智能任务提供高效数据支撑。
戴尔对PowerScale也进行了升级，支持全闪存、混闪、加速节点选项，无论是训练大模型、执行复杂推理，还是处理生成式智能海量数据读写，PowerScale都能轻松应对。 PowerScale还引入大量智能创新能力：
- 内置英伟达推理微服务（基于RAG连接器），容器化部署，PowerScale用户均可免费使用，无需二次开发与授权购买；
- 集成了支持GPU加速的Spark服务，用户不需要额外验证，直接调用存储中的Spark，实现更灵活的智能数据处理；
- PowerScale还通过了英伟达三个月前刚刚发布的全新一代全栈认证，标准更全面、更严格。
- 戴尔科技还是全球最早通过基于以太网SuperPOD认证的存储厂商，以更低成本、更简便方式，将智能融入真实业务系统中。
戴尔科技通过“湖仓一体”设计打破数据处理割裂的问题。这里嘉宾做了一个有趣的比喻，把数据处理比作各地方言翻译成能听懂的普通话，对应上述各类数据转换挑战，戴尔科技在这方面，提供数据分析和数据处理引擎，还有联合查询引擎，支持超过50种数据连接器，不需要复杂的ETL流程就可以实现快速数据转换。再加上基于S3协议的存储系统，最后用“胶水”一样的数据管理平台把前端计算引擎和后端存储系统整合为统一平台，形成闭环式数据流通。
这一处理体系让数据不再“等待”，让数据产生的第一时间就被纳入统一管控并为智能服务。
数据保护层，则是戴尔科技从底层设计出发，在每一环节都嵌入安全策略，包括数据加密与访问控制、防病毒、防勒索、防数据篡改机制、数据备份、恢复与异常检测机制。
这些机制构成多层次的数据保护体系，确保企业在构建智能应用能力的同时，不牺牲数据安全与合规性。
未来，如何真正的释放智能价值将成为存储企业的长期课题，只有构建稳定、高效、安全的数据底座，才能帮助企业穿越数据管理的复杂性，实现业务的智能化跃迁。
