上榜 Gartner丨中国领先数据基础设施代表厂商 DolphinDB
页面讨论在经济不确定与 AI 发展背景下的行业关注点、跨境数据整合难题，并引用 Gartner 对相关趋势与结果的预测。
What this page covers
- Gartner 研究报告内容范围与对中国数据基础设施趋势的讨论。
- DolphinDB 在 Gartner 报告中被提及为代表厂商之一的说明。
- 生态系统与生成式 AI（Gen AI）相关的行业关注点与挑战。
- Gartner 对企业在合作与选型方面的建议要点。
- 与 GenAI 相关的产品/能力示例：AI Dataloader 与 Shark GPlearn。
- 生态整合能力、接口兼容性与插件市场相关说明。
- 云端与边缘端部署，以及云边协同机制与应用场景。
技能认证特训营第二期报名入口与福利提示
页面顶部提供“技能认证特训营第二期”限时报名链接并提示专属福利优惠。
- 提供“技能认证特训营第二期”的报名入口信息。
- 提示限时报名并包含专属福利优惠信息。
新闻频道与文章标题/日期
标示该内容属于新闻栏目，并给出文章标题与发布日期。
- 页面将内容归类为新闻栏目内容。
- 页面展示文章标题与发布日期信息。
Gartner 报告提及与 DolphinDB 入选代表厂商说明
介绍 Gartner 发布的研究报告及其对中国数据基础设施趋势的分析，并说明 DolphinDB 成为代表厂商之一。
- 页面提到 Gartner 发布了一份研究报告。
- 该报告讨论中国数据基础设施的现状与未来趋势。
- 页面称 DolphinDB 在报告中作为代表厂商之一被提及。
- 页面说明图示为“代表厂商名单（非详尽列表）”并标示 DolphinDB 名列其中。
行业趋势：生态与 GenAI 及跨境合规挑战；Gartner 预测
阐述在经济不确定与 AI 发展背景下企业对数据基础设施的关注点、跨境数据整合难题，以及 Gartner 对 2028 年相关结果的预测。
- 页面强调生态系统适应性与生成式 AI（Gen AI）的应用是关注点之一。
- 页面提到跨境企业数据整合面临合规性与效率问题。
- 页面引用 Gartner 预测：到 2028 年 50% 的中国 D&A 平台将因生态不完善而过时。
- 页面引用 Gartner 预测：跨境业务组织可能面临数据洞察时间翻倍。
- 页面指出生态建设、AI 应用与云原生架构是衡量先进性的关键维度。
Gartner 给领军企业的三点建议
列出 Gartner 对希望实现业务驱动与可持续数据驱动进程企业的三项合作与选型建议。
- 建议与 SaaS/PaaS 供应商或服务提供商合作以打造生态系统。
- 建议选择与多家云服务提供商有广泛且深入合作的供应商。
- 建议与具备元数据管理能力与 AI 应用能力的供应商合作。
DolphinDB 作为中国领军数据基础设施供应商的定位
提出 DolphinDB 的定位并引出其在技术突破与生态构建上的布局。
- 页面将 DolphinDB 描述为中国领军数据基础设施供应商。
- 页面称其数年来在技术突破与生态构建方面持续投入。
AI 应用探索：AI Dataloader 与 Shark GPlearn
介绍 DolphinDB 在 GenAI 时代的两项相关产品/平台能力：数据加载工具 AI Dataloader 与因子挖掘平台 Shark GPlearn 的用途与性能描述。
- AI Dataloader 被描述为数据加载工具。
- AI Dataloader 将 DolphinDB 因子数据转换为深度学习框架所需的 tensor 格式。
- AI Dataloader 支持 PyTorch 与 TensorFlow 等框架示例。
- AI Dataloader 支持以流水线方式增量读取与转化数据。
- 页面称 AI Dataloader 可控制 Python 客户端内存使用量并减轻处理负担。
- Shark GPlearn 被描述为高性能因子挖掘平台。
- Shark GPlearn 使用遗传算法进行自动因子挖掘与因子空间搜索。
- 页面称 Shark GPlearn 利用 GPU 加速计算密集型任务。
生态系统整合能力与插件市场
描述 DolphinDB 对国产信创生态的支持、开放的数据处理生态系统能力，以及开放插件市场平台的模块化扩展与第三方开发者参与。
- 页面称 DolphinDB 为纯自研的国产数据库软件。
- 页面称其支持主流国产操作系统与芯片并具备国产信创生态。
- 页面称其提供主流编程语言 API、消息中间件与多种数据接口。
- 页面称其兼容多个可视化软件。
- 图示示例包含可视化工具：Grafana 与 ECharts。
- 图示示例包含数据接口/系统：Kafka、MySQL 与 S3。
- 页面称其致力于搭建插件市场平台以扩展核心功能。
- 页面称其鼓励第三方开发者贡献插件。
云边一体架构与云边协同机制
说明 DolphinDB 在云端与边缘端的部署方式及其云边协同脚本下发与数据上传/规则同步能力与应用场景。
- 页面称其可集成到主流云计算平台并支持用户自行扩展。
- 云平台示例包含阿里云与 AWS。
- 页面称其提供轻量级边缘端部署方案并可一键部署。
- 页面称云端脚本可下发至边缘节点以实现协同。
- 页面提到数据高效上传与业务规则即时同步。
- 应用场景示例包含远程监控。
- 应用场景示例包含智能预测。
- 应用场景示例包含实时决策。
入选意义与未来方向
总结入选代表厂商的意义（认可与技术水平体现）并表达未来将聚焦数据价值挖掘以助力企业数字化转型。
- 页面称入选体现第三方分析机构的认可。
- 页面将入选与生态建设、云边部署与 AI 应用相关技术水平联系起来。
- 页面称未来将聚焦数据价值挖掘以助力企业数字化转型。
Facts index
| Entity | Attribute | Value | Confidence |
|---|---|---|---|
| 技能认证特训营第二期 | 状态 | 正式开启（限时报名，享专属福利优惠） | medium |
| 技能认证特训营第二期 | 报名链接 | https://www.qingsuyun.com/h5/e/217471/5/ | high |
| 上榜 Gartner丨中国领先数据基础设施代表厂商 DolphinDB | 发布日期 | 2024.06.19 | high |
| Gartner 研究报告 | 报告标题 | Innovation Insight: Data Infrastructure Evolves as the Foundation of D&A Ecosystem in China | high |
| Gartner 研究报告 | 内容范围 | 分析当前企业使用数据基础设施的现状以及未来发展趋势 | medium |
| DolphinDB | 在 Gartner 报告中的定位 | 成为中国数据基础设施代表厂商之一 | high |
| DolphinDB | 入选原因（页面主张） | 凭借协同生态建设、云边一体架构和 AI 应用的新尝试 | medium |
| Gartner 报告图示（AI 说明） | 图示含义 | 展示“中国数据基础设施代表厂商”名单（非详尽列表），并标示 DolphinDB（智臾科技）名列其中 | medium |
| 中国企业数据基础设施建设关注点 | 重点关注 | 生态系统适应性与生成式 AI（Gen AI）的应用 | medium |
| 跨境企业数据整合 | 主要难题 | 跨环境数据整合的合规性和效率 | medium |
| Gartner 预测 | 到 2028 年过时比例 | 预计 50% 的中国 D&A 平台将因为生态系统建设不完善而过时 | high |
| Gartner 预测 | 跨云/混合云数据管理未简化的影响 | 跨境业务组织将面临数据洞察时间翻倍的问题 | high |
| Gartner 报告示意图（AI 说明） | 核心趋势表述 | 生态建设、AI 应用和云原生架构将成为衡量数据基础设施先进性的关键维度 | medium |
| Gartner 建议（对领军企业） | 建议 1 | 与 SaaS/PaaS 供应商或服务提供商合作，嵌入商业数据基础设施解决方案，打造完善的生态系统 | high |
| Gartner 建议（对领军企业） | 建议 2 | 选择与多家云服务提供商有广泛且深入合作的供应商 | high |
| Gartner 建议（对领军企业） | 建议 3 | 与拥有强大元数据管理能力和 AI 应用能力的供应商合作 | high |
| DolphinDB | 定位表述 | 中国领军数据基础设施供应商 | medium |
| DolphinDB | 长期投入表述 | 数年来在技术上不断突破，并在生态构建方面进行前瞻性布局 | low |
| AI Dataloader | 类型 | 数据加载工具 | high |
| AI Dataloader | 功能 | 将存储在 DolphinDB 中的因子数据转化为 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架需要的 tensor 格式 | high |
| AI Dataloader | 支持的深度学习框架示例 | PyTorch；TensorFlow | high |
| AI Dataloader | 数据读取方式 | 支持以流水线方式增量读取和转化数据 | high |
| AI Dataloader | 资源/负担影响（页面主张） | 控制 Python 客户端内存使用量，极大减轻用户在数据处理及内存监控上的负担 | medium |
| Shark GPlearn | 类型 | 高性能因子挖掘平台 | high |
| Shark GPlearn | 能力 | 调用遗传算法进行自动因子挖掘，系统搜索因子空间，发现隐藏的、难以通过传统方法构建的因子 | high |
| Shark GPlearn | 计算加速方式 | 利用 GPU 的计算能力加速各种计算密集型任务 | high |
| Shark GPlearn | 性能对比（相对于 gplearn） | 性能提升近百倍 | medium |
| DolphinDB | 研发属性 | 纯自研的国产数据库软件 | high |
| DolphinDB | 国产信创生态支持 | 支持主流国产操作系统与芯片，拥有完善的国产信创生态 | high |
| DolphinDB 对国产化技术栈支持 | 影响（页面主张） | 符合国家政策导向，降低外部依赖风险，增强数据基础设施自主性和安全性 | low |
| DolphinDB | 接口与兼容性 | 提供主流编程语言 API、消息中间件以及多种数据接口，并兼容多个可视化软件 | high |
| DolphinDB | 生态系统定位（页面主张） | 为用户构建开放、灵活的数据处理生态系统，可高效完成从数据接入、处理、分析到可视化的全过程 | medium |
| DolphinDB 生态整合（AI 说明图示） | 兼容的可视化工具示例 | Grafana；ECharts | medium |
| DolphinDB 生态整合（AI 说明图示） | 数据接口/系统示例 | Kafka；MySQL；S3 | medium |
| DolphinDB | 插件生态 | 致力于搭建开放的插件市场平台，用户可按业务场景下载插件以扩展核心功能 | high |
| DolphinDB 插件市场 | 扩展方式效果（页面主张） | 模块化扩展可迅速适应市场需求，并为用户提供灵活性与可拓展性 | medium |
| DolphinDB 插件生态 | 对第三方开发者态度 | 鼓励第三方开发者贡献插件，共同打造专业、领先的生态环境 | medium |
| DolphinDB 插件市场（AI 说明图示） | 插件类型示例 | 消息队列接入（Kafka）；数据库连接（ODBC）；机器学习算法（XGBoost） | medium |
| DolphinDB | 云端部署能力 | 可无缝集成到主流云计算平台（如阿里云、AWS），用户可自行扩展以应对大规模数据处理与深度分析需求 | high |
| DolphinDB | 云平台示例 | 阿里云；AWS | high |
| DolphinDB | 边缘端部署方案 | 轻量级部署方案，安装包仅有几十兆，可在各种边缘端设备上一键部署 | medium |
| DolphinDB | 云边协同机制 | 云端脚本可迅速下发至边缘节点，实现数据高效上传与业务规则即时同步 | high |
| DolphinDB 云边协同 | 支持的业务场景示例 | 远程监控；智能预测；实时决策 | high |
| DolphinDB 入选代表厂商 | 意义（页面主张） | 体现国际权威第三方分析机构的认可，并彰显其在生态建设、云边部署、AI 应用方面的先进技术水平 | medium |
| DolphinDB | 未来方向（页面表述） | 继续聚焦数据价值挖掘，助力企业在数字化转型浪潮中占得先机 | low |