電影《斗士》中有一句臺詞令人印象深刻：“知道路要怎么走，和走上這條路，是有區(qū)別的。”

這句話在當(dāng)下的人工智能浪潮中顯得尤為貼切。過去幾年，AI在千行百業(yè)中的重要性日益凸顯，一場圍繞算力與模型的“軍備競賽”轟轟烈烈上演——科技巨頭紛紛重金加碼，千億參數(shù)模型、超大算力集群競相刷新紀(jì)錄，“更大、更強”似乎成了唯一的競爭邏輯。

然而，當(dāng)AI技術(shù)進入企業(yè)應(yīng)用的“深水區(qū)”，越來越多的企業(yè)正意識到，真正制約智能化轉(zhuǎn)型落地的，并非模型與算力的“角逐”，而是數(shù)據(jù)根基的扎實程度。也就是說，企業(yè)AI應(yīng)用能否真正產(chǎn)生價值，越來越依賴于高質(zhì)量、可治理、可用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，而不再僅僅依賴于更龐大的模型或更強大的算力。

客觀地說，這一認知的轉(zhuǎn)變，并非是對大模型技術(shù)路線的質(zhì)疑和簡單否定，相反它標(biāo)志著整個產(chǎn)業(yè)正步入更加務(wù)實和成熟的新階段。

也正因此，市場關(guān)注的焦點，也逐漸從前沿模型與算力的比拼，轉(zhuǎn)向如何構(gòu)建高質(zhì)量、高價值的專屬數(shù)據(jù)能力，而要實現(xiàn)從“模型驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的根本性轉(zhuǎn)變，企業(yè)也亟待依靠下一代基礎(chǔ)設(shè)施的支撐——建設(shè)現(xiàn)代化、靈活且可擴展的智能數(shù)據(jù)平臺，已成為重塑企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型新范式的關(guān)鍵所在。

01.

智能化轉(zhuǎn)型主戰(zhàn)場，

從模型到數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移

曾幾何時，一支優(yōu)秀的算法團隊足以構(gòu)筑企業(yè)的核心壁壘。但今天，隨著Llama、Mistral、DeepSeek 等開源模型的崛起，以及TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架的日益成熟，再加上異構(gòu)加速計算技術(shù)將強大算力變得如水電般觸手可及，讓算法和算力資源正在迅速演變?yōu)椤盎A(chǔ)設(shè)施”，昔日的技術(shù)壁壘被快速消弭。

戴爾看來，當(dāng)前智能化轉(zhuǎn)型的主戰(zhàn)場已發(fā)生根本性轉(zhuǎn)移，瓶頸已從技術(shù)層（模型與算力）轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)層。

確實如此，數(shù)據(jù)對于智能應(yīng)用項目的成敗愈發(fā)關(guān)鍵。IDC 報告就指出，當(dāng)前企業(yè)在推進智能化項目時普遍面臨數(shù)據(jù)層面的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量、治理與可用性，被超過40%的企業(yè)認定為規(guī)模化落地的主要障礙；更為嚴峻的是，高達 87% 的智能應(yīng)用項目因種種問題遲遲無法投入生產(chǎn)。這一切的背后，仍是那個樸素卻殘酷的原則——“垃圾進，垃圾出”。沒有高質(zhì)量、可信賴的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，再強大的算法和算力也無“用武之地”。

這也標(biāo)志著企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重心，正從過去的“模型驅(qū)動”全面轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的新階段。

在“模型驅(qū)動”（Model-Centric）時期，市場的主要矛盾集中于技術(shù)資源瓶頸，表現(xiàn)為“缺乏適用的算法模型，算力成本高且供給稀缺”。彼時，企業(yè)的核心訴求非常直接：“我們需要更強大的模型和更多的GPU。”

而在當(dāng)前“數(shù)據(jù)驅(qū)動”（Data-Centric）的新范式下，主要矛盾已悄然轉(zhuǎn)變：“缺乏高質(zhì)量、高價值的領(lǐng)域?qū)I(yè)數(shù)據(jù)，以及真正可規(guī)模化落地的業(yè)務(wù)場景”。企業(yè)的關(guān)注點也隨之變得更加務(wù)實和聚焦：“我們需要干凈、一致、真正可用的數(shù)據(jù)，并且最終要能解決實際業(yè)務(wù)問題。”

戴爾認為，每一家企業(yè)在長期運營中積累的客戶行為數(shù)據(jù)、生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、內(nèi)部知識文檔，都是其業(yè)務(wù)模式、組織文化和市場環(huán)境的獨特產(chǎn)物，這些深藏在企業(yè)內(nèi)部的“數(shù)據(jù)原油”，才是提煉出真正差異化智能價值的唯一原料，同時也構(gòu)成了企業(yè)在智能化時代最寬闊、最難以逾越的“護城河”。

正因如此，企業(yè)應(yīng)果斷將戰(zhàn)略重心，從一味追逐前沿的算法和模型，轉(zhuǎn)向?qū)?nèi)深耕數(shù)據(jù)，通過系統(tǒng)性地梳理、整合與治理內(nèi)部數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并以此為基礎(chǔ)，依托已有的成熟模型，利用企業(yè)專有數(shù)據(jù)進行定向微調(diào)（Fine-tuning），并與實際業(yè)務(wù)場景深度結(jié)合——這才是企業(yè)在智能化競爭中實現(xiàn)差異化價值的最快路徑。

02.

端到端數(shù)據(jù)管道，

AI落地關(guān)鍵破局之道

當(dāng)然，認識到數(shù)據(jù)的重要性只是第一步，如何高效地利用數(shù)據(jù)才是真正的挑戰(zhàn)。

基于此，戴爾科技提出了將數(shù)據(jù)視為“活資產(chǎn)”進行管理和持續(xù)運營的理念，并通過構(gòu)建端到端的智能數(shù)據(jù)管道，切實推動企業(yè)走向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，讓洞察轉(zhuǎn)化為行動，讓數(shù)據(jù)持續(xù)創(chuàng)造價值。

戴爾認為，要實現(xiàn)這一目標(biāo)，關(guān)鍵在于建立一套持續(xù)迭代的數(shù)據(jù)生命周期，而非傳統(tǒng)的線性瀑布流程，該生命周期貫穿數(shù)據(jù)應(yīng)用的每一個環(huán)節(jié)，具體包括：數(shù)據(jù)采集→探索分析→標(biāo)注與注釋→清洗與預(yù)處理→數(shù)據(jù)增強→模型訓(xùn)練→錯誤分析→數(shù)據(jù)迭代與再部署，通過這樣的閉環(huán)流程，企業(yè)能夠不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型表現(xiàn)，真正實現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的良性循環(huán)。

在此過程中，企業(yè)需完成兩個關(guān)鍵轉(zhuǎn)變：一方面，是賦能領(lǐng)域?qū)＜遥⊿ME），不能再將業(yè)務(wù)專家隔離于技術(shù)流程之外，必須讓他們能夠直接參與到數(shù)據(jù)開發(fā)的核心環(huán)節(jié)中來，因為他們最理解數(shù)據(jù)背后的業(yè)務(wù)邏輯與真實含義，且由一線業(yè)務(wù)人員直接參與數(shù)據(jù)標(biāo)注與驗證，將極大提升數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確性、可信度與實用價值；另一方面，是推行 “數(shù)據(jù)即代碼”的實踐理念，即對數(shù)據(jù)集實施嚴格的版本控制、自動化處理與持續(xù)監(jiān)控（MLOps），像管理代碼庫一樣精細管理數(shù)據(jù)，只有做到每一次數(shù)據(jù)迭代都可追溯、可復(fù)現(xiàn)、可回滾，才能真正建立起可靠、高效的數(shù)據(jù)流水線。

而這一切的關(guān)鍵，都離不開底層基礎(chǔ)設(shè)施的有力支撐——數(shù)據(jù)管道必須能夠支持跨職能協(xié)同，并實現(xiàn)全生命周期的自動化運營。因此，構(gòu)建能夠承載這一愿景的智能數(shù)據(jù)平臺，已成為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。

其根本原因在于，一個強大、靈活且可擴展的智能數(shù)據(jù)平臺，能夠幫助企業(yè)徹底打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)中常見的“四大枷鎖”：

一是，集中化瓶頸。集中式架構(gòu)要求所有數(shù)據(jù)流經(jīng)單一節(jié)點，不僅容易造成數(shù)據(jù)傳輸延遲，更會帶來單點故障風(fēng)險，影響系統(tǒng)整體穩(wěn)定性。

二是，數(shù)據(jù)孤島。煙囪式架構(gòu)將數(shù)據(jù)封閉在不同部門或職能內(nèi)部，嚴重阻礙跨團隊的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同，導(dǎo)致數(shù)據(jù)流動效率低下。

三是，架構(gòu)僵化。缺乏彈性的架構(gòu)難以適應(yīng)快速變化的業(yè)務(wù)需求，也無法靈活接入新的數(shù)據(jù)源，致使數(shù)據(jù)策略滯后，難以發(fā)揮應(yīng)有效能。

最后，供應(yīng)商鎖定。過度依賴特定供應(yīng)商的專有架構(gòu)，不僅限制了組織自由集成不同技術(shù)棧的能力，還可能帶來高昂成本，并阻礙新技術(shù)的引入與應(yīng)用。

由此可見，在智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，真正的挑戰(zhàn)不僅在于認識到數(shù)據(jù)的重要性，更在于如何高效地將其轉(zhuǎn)化為可運營、可迭代的“活資產(chǎn)”，要實現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變，關(guān)鍵在于打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)中的集中化瓶頸、數(shù)據(jù)孤島、架構(gòu)僵化與供應(yīng)商鎖定等“枷鎖”，而構(gòu)建面向未來的現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)，正是打破這些束縛的核心路徑——它不僅是企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)底座，更是在智能時代構(gòu)筑差異化競爭力和持續(xù)創(chuàng)新能力的戰(zhàn)略引擎。

03.全棧式解決方案，

助力智能應(yīng)用工程化落地

在此背景下，戴爾科技打造了一套強大、可擴展、智能化的數(shù)據(jù)平臺和全棧式解決方案，該方案并非單一的產(chǎn)品，而是一套經(jīng)過實踐驗證的完整架構(gòu)藍圖，深度融合的智能全棧解決方案，包括RAG框架、數(shù)據(jù)科學(xué)工作臺、訓(xùn)練與推理框架等核心模塊，能夠幫助企業(yè)構(gòu)建面向未來的現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)，形成端到端的智能數(shù)據(jù)體系，由此助力企業(yè)實現(xiàn)智能應(yīng)用的工程化落地，更可系統(tǒng)性地支撐其邁向智能化發(fā)展的長遠愿景。

首先，在數(shù)據(jù)底座方面，戴爾科技全新打造戴爾智能數(shù)據(jù)平臺(Dell AI Data Platform)，該平臺以現(xiàn)代化數(shù)據(jù)湖倉（Dell Data Lakehouse）理念為核心，深度融合數(shù)據(jù)湖的彈性擴展與成本效益，以及數(shù)據(jù)倉庫的高性能與治理能力，為企業(yè)構(gòu)建堅實而智能的數(shù)據(jù)底座。

其核心架構(gòu)分為三層：數(shù)據(jù)核心層，以 Dell PowerScale存儲為基石，提供穩(wěn)定、可擴展和高性能的數(shù)據(jù)存儲支撐；開放式數(shù)據(jù)表格與管理層，作為“智能引擎”，該層具備開放兼容的設(shè)計，支持多種數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一管理，無需移動數(shù)據(jù)即可實現(xiàn)高效訪問，有效應(yīng)對數(shù)據(jù)碎片化挑戰(zhàn)，顯著提升分析效率；計算與數(shù)據(jù)收集層，負責(zé)匯聚存儲和計算資源，支持分析、推理等數(shù)據(jù)密集型任務(wù)，幫助企業(yè)實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到智能應(yīng)用的全流程一體化，降低成本并增強實時決策能力。

事實上，戴爾智能數(shù)據(jù)平臺創(chuàng)新，在于其深度整合的功能架構(gòu)與前瞻的設(shè)計理念，如跨孤島數(shù)據(jù)索引與查詢，無需搬運或轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，即可實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的統(tǒng)一檢索與管理；統(tǒng)一用戶數(shù)據(jù)視角，通過標(biāo)準(zhǔn)SQL支持查詢各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，降低使用門檻；高效非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方面，新增數(shù)據(jù)通過Dell RAG Connector組件可實時向量化，無需大規(guī)模計算資源，保證信息及時可查，并通過與 Elastic 合作開發(fā)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)引擎，進一步支持向量、語義及混合搜索，賦能實時推薦、智能問答等業(yè)務(wù)場景。此外，在安全機制方面，平臺也構(gòu)建了三層縱深防護體系，從監(jiān)控、響應(yīng)到隔離實現(xiàn)了完全的閉環(huán)防護，在復(fù)雜環(huán)境中為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供持續(xù)可信的保護。

其次，在全棧式交付方面，戴爾科技提供智能平臺解決方案的全棧式交付能力，可幫助企業(yè)用戶規(guī)模化部署和擴展智能應(yīng)用，其解決方案包括GPU計算集群構(gòu)建方案，支持從單機算力擴展至分布式訓(xùn)練與推理集群，顯著提升業(yè)務(wù)吞吐、降低延遲，優(yōu)化計算資源利用；GPU集群管理與存儲網(wǎng)絡(luò)方案，提供包括存儲I/O網(wǎng)絡(luò)、帶內(nèi)/帶外管理網(wǎng)絡(luò)及上行業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的全棧網(wǎng)絡(luò)支持，搭載Dell PowerSwitch 系列網(wǎng)絡(luò)交換機（400Gb/100Gb/25Gb/10Gb/GE），保障數(shù)據(jù)高速流通與系統(tǒng)可靠管理。

而智能集群管理解決方案，主要是通過 PowerOPS 智能運維平臺、推理服務(wù)平臺及計算集群管理系統(tǒng)，實現(xiàn) GPU 算力池化、資源統(tǒng)一調(diào)度與高效運維；面向行業(yè)應(yīng)用的戴爾解決方案，主要推出了面向垂直領(lǐng)域的行業(yè)知識庫與智能體平臺、模型托管與代碼助手平臺，并結(jié)合應(yīng)用安全網(wǎng)關(guān)，為企業(yè)提供安全、開箱即用的智能應(yīng)用支持；同時依托戴爾專業(yè)咨詢服務(wù)，推動解決方案與業(yè)務(wù)深度融合。數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施（DCI）方案，則是全面應(yīng)對智算中心在配電、制冷、布線與空間規(guī)劃等“風(fēng)火水電”層面的核心挑戰(zhàn)，為智能工作負載提供穩(wěn)定、高效且可持續(xù)擴展的底層支撐。

最后，在專業(yè)服務(wù)與生態(tài)方面，戴爾科技不僅提供高性能、高可靠的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，更提供從戰(zhàn)略咨詢、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、平臺實施、應(yīng)用集成到運營優(yōu)化的“一站式”服務(wù)，全面保障客戶從頂層設(shè)計到落地運營的每一個關(guān)鍵階段。

在戰(zhàn)略咨詢階段，戴爾科技的團隊可幫助企業(yè)制定與業(yè)務(wù)對齊的數(shù)字戰(zhàn)略與技術(shù)藍圖；數(shù)據(jù)準(zhǔn)備服務(wù)方面，通過清洗、標(biāo)注與合規(guī)檢查構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集；平臺實施方面，實施團隊依托成熟方法論，助力企業(yè)高效部署并與現(xiàn)有系統(tǒng)集成；應(yīng)用集成方面，則是支持基于開放API快速構(gòu)建和接入RAG、模型服務(wù)等智能應(yīng)用；運營優(yōu)化方面，戴爾科技通過與技術(shù)伙伴及ISV合作，構(gòu)建靈活、前沿的解決方案生態(tài)，持續(xù)賦能業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

更為關(guān)鍵的是，戴爾科技的專業(yè)應(yīng)用服務(wù)始終以客戶的實際業(yè)務(wù)場景為錨點，深入理解行業(yè)痛點與創(chuàng)新需求，助力客戶高效推進智能化轉(zhuǎn)型。

如在智能應(yīng)用構(gòu)建方面，戴爾科技可幫助企業(yè)快速部署RAG知識庫，提升內(nèi)部知識管理效率；通過NLP2SQL工具實現(xiàn)業(yè)務(wù)報表的自動生成，輔助管理層決策；提供支持多語種且保留格式的自助文檔翻譯服務(wù)，滿足企業(yè)的國際化辦公需求；針對已建成算力平臺的性能優(yōu)化需求，戴爾科技提供專業(yè)調(diào)優(yōu)服務(wù)，有效解決網(wǎng)絡(luò)帶寬不足與延遲問題，突破存儲性能與擴展性瓶頸，并通過NVIDIA GDS等關(guān)鍵技術(shù)優(yōu)化顯著提升算力利用效率；而在解決復(fù)雜技術(shù)難題方面，戴爾科技也具備豐富經(jīng)驗，曾成功調(diào)試671B超大規(guī)模參數(shù)的推理性能瓶頸，解決第三方應(yīng)用在GPU服務(wù)器部署中長期未解決的推理性能障礙；將自建知識庫的GPU利用率從不足40%提升至90%以上，確保項目順利交付等等。

毫無疑問，在企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型已步入以“數(shù)據(jù)驅(qū)動”為核心的新階段，戴爾科技推出全棧式解決方案，助力企業(yè)打通從底層設(shè)施到頂層應(yīng)用的端到端的轉(zhuǎn)型路徑，必將最大化幫助企業(yè)實現(xiàn)智能應(yīng)用的工程化落地與持續(xù)創(chuàng)新。

04.實踐見真章，

重塑企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型新范式

正所謂“實踐見真章”。戴爾科技不僅提供端到端的全棧式解決方案，更在與行業(yè)客戶的深度共創(chuàng)中，持續(xù)沉淀實戰(zhàn)經(jīng)驗、迭代技術(shù)能力，既有力推動了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的高效落地，也在持續(xù)探索中重塑企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的新范式。

案例一，某全球頂級電子設(shè)備制造商，就基于戴爾科技智能技術(shù)藍圖和全棧解決方案，為用戶打造160卡GPU的智算集群，用于工業(yè)場景智能應(yīng)用開發(fā)及規(guī)模部署。

據(jù)了解，該客戶曾面臨多重挑戰(zhàn)，原有智能基礎(chǔ)設(shè)施依賴孤立項目驅(qū)動，導(dǎo)致資源分散、管理復(fù)雜、運維成本高；在計算、存儲與網(wǎng)絡(luò)獨立選型的模式下，系統(tǒng)聯(lián)調(diào)與性能優(yōu)化難度大；同時，從傳統(tǒng)計算設(shè)備升級至復(fù)雜智算集群，并對接快速迭代的模型與應(yīng)用，也對團隊技術(shù)能力提出了更高要求。

針對以上痛點，戴爾科技提供了全棧式技術(shù)藍圖，助力客戶實現(xiàn)AI基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)一規(guī)劃、集中管理與彈性調(diào)度，方案采用Dell PowerEdge GPU加速服務(wù)器，構(gòu)建160卡高性能GPU計算集群，并搭配經(jīng)NVIDIA SuperPOD認證的橫向擴展存儲架構(gòu)，為企業(yè)提供透明、動態(tài)分層的存儲服務(wù)；在網(wǎng)絡(luò)層面，戴爾集成構(gòu)建了覆蓋GPU計算、存儲I/O、業(yè)務(wù)訪問及系統(tǒng)管理的多平面高性能網(wǎng)絡(luò)，全面提升集群協(xié)作效率與資源利用率。

值得一提的是，戴爾科技不僅提供整體解決方案的交付與售后支持，還通過解決方案創(chuàng)新中心持續(xù)為客戶驗證國內(nèi)外前沿模型驗證，分享落地經(jīng)驗，助力客戶在持續(xù)演進的技術(shù)環(huán)境中保持領(lǐng)先。

案例二，為應(yīng)對某企業(yè)在構(gòu)建高效、高性能智能平臺過程中的核心需求，戴爾科技也提供了覆蓋硬件、軟件與服務(wù)的端到端解決方案，助力其實現(xiàn)智能化能力的快速落地與高效運營。

該企業(yè)的主要訴求包括，需要快速構(gòu)建并部署功能完備、性能卓越的基礎(chǔ)設(shè)施平臺；在超大規(guī)模參數(shù)模型環(huán)境下，保障高并發(fā)推理服務(wù)具備低延遲與高穩(wěn)定性的響應(yīng)能力；以及為企業(yè)級智能助手應(yīng)用提供開箱即用、易于集成且模型中立的軟件工具平臺。

為此，戴爾科技依托“基礎(chǔ)架構(gòu)方案+咨詢實施服務(wù)+行業(yè)應(yīng)用生態(tài)”的三位一體能力，為該企業(yè)提供了經(jīng)解決方案創(chuàng)新中心驗證與效能優(yōu)化的全棧服務(wù)，其中高性能基礎(chǔ)架構(gòu)部署方面，通過2臺PowerEdge XE9680加速服務(wù)器及 PowerSwitch Z9432F 400GbE 交換機，構(gòu)建高性能計算與網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，提升分布式推理效率與資源利用率。

同時，現(xiàn)場工程實施與調(diào)優(yōu)服務(wù)方面，戴爾科技服務(wù)團隊提供現(xiàn)場部署與優(yōu)化支持，協(xié)助企業(yè)實現(xiàn)大規(guī)模模型的高并發(fā)、低延遲推理，保障系統(tǒng)穩(wěn)定可靠；開箱即用的軟件生態(tài)支持方面，戴爾科技提供了MaxKB RAG 知識庫平臺軟件，具備高度靈活性，可無縫嵌入第三方系統(tǒng)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建和集成智能助手應(yīng)用。

最終，通過戴爾科技的全棧方案賦能，該企業(yè)不僅大幅縮短了智能平臺的建設(shè)周期，更在真實業(yè)務(wù)場景中實現(xiàn)了高效、穩(wěn)定、可持續(xù)的智能化運營與創(chuàng)新突破。

總的來說，在企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型邁向縱深之際，競逐模型規(guī)模與算力速度的喧囂正逐漸退去，一個更加理性、務(wù)實的新階段已然到來。放眼未來，盡管算法的“星辰大海”令人神往，但真正支撐企業(yè)智能化落地與持續(xù)進化的，始終是腳下那片深厚而獨特的“數(shù)據(jù)沃土”。

這也意味著，投資一個強大、可擴展、智能化的數(shù)據(jù)平臺，就是投資企業(yè)未來的核心競爭力。在此過程中，積極攜手戴爾科技這樣的合作伙伴，并依托其全棧式解決方案構(gòu)建現(xiàn)代化智能數(shù)據(jù)平臺，企業(yè)才能真正釋放自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)的巨大潛力，決勝于智能化新時代。

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