8月5日，大东时代智库、5G产业时代数据中心（TD）将在深圳举办“中国MES企业领袖峰会”，彼时邀请MES企业领袖、MES用户、配套企业、*策制定者、投资机构等各方参与者共同探讨数智时代MES产业发展之策。
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“如果没有数据库，就没有企业的根本。”
虽然同属于计算机基础软件，但与操作系统相比较，数据库一直处在“养在深闺人未识”的状态，但这并不代表它不重要。
从年萨师煊老师在黑板上写下“数据库”三个字到现在，数据库进入国内已经有40多年的时间，在经历了一场轰轰烈烈的“开源运动”之后，国内数据库市场就已经从“Oracle独霸江湖”的局面演变成国产数据库、开源数据库、企业自研数据库、传统商业数据库百花齐放，数据库市场正迎来前所未有的变革。
当然，也应该看到，与国外厂商相比，我国数据库还处于相对落后状态。从今天来看，国外厂商仍占据我国数据库市场80%以上，值得肯定的是，国产数据库经过这些年的发展，已经取得了长足的进步，正在逐渐改变这一现状。
数据也证实了这一点，据悉，关系型数据库市场中，国产数据库市占率已经从年的4.2%提升至年的18.9%以上；年11月Gartner发布的年度数据库厂商评估报告中，中国数据库厂商已经占据三席。
本文，5G产业时代通讯社与国内知名的分布式数据库、开源数据库解决方案以及数据处理技术提供商上海爱可生信息技术股份有限公司（以下简称“爱可生”）副总经理梁广涛进行了深度对话，探讨了国内数据库市场的现状和机遇。
爱可生副总经理梁广涛
数据库进入重大发展机遇期
近日，中国信息通信研究院发布的《数据库发展研究报告(年)》指出，当前新一轮科技革命迅猛发展，数据规模爆炸性增长，数据类型愈发丰富，数据应用快速深化。全球创新型数据库产品快速涌现，市场格局剧烈变革，我国数据库产业进入重大发展机遇期。
据中国信通院测算，年中国数据库市场规模约亿元，占全球数据库市场规模的5.2%。预计到年，中国数据库市场规模将达亿元，年复合增长率为23.4%。未来五年，我国数据库市场空间巨大。
早在十多年前，爱可生就嗅到了数据库发展的未来风向。年，成立4年后，爱可生就确立开源数据库的方向，在进入这一领域的实践过程中，爱可生从数据库的周边做起，逐渐积累了自主核心技术，比如如何实现单数据中心的金融级高可用，同城双活技术、容灾灾备技术等，爱可生还不断突破了分布式数据库技术和云数据库技术，现在也正在逐步进入数据库内核技术领域。
梁广涛介绍，爱可生自研的数据库管理产品和数据库周边系列管理工具产品率先在金融行业实现落地并不断得到市场验证，经历了三个发展阶段，用了近十年的时间迭代了三代产品，先后服务了中国银行、中国银联、招商银行、兴业银行、工商银行、农业银行等头部金融客户。
通过在金融行业的应用，爱可生开源数据库产品已经在标准化程度上得到极大提升，金融行业进入门槛较高，意味着一旦做好了金融行业，爱可生的产品就可以在更广阔的市场中应用。
在金融行业打好基础之后，近几年，爱可生才逐渐将自己的业务范围延伸到更多的行业，比如电力、新经济、制造业等，在这些行业中，爱可生也已经拿下了一些头部客户，并打造了一些标杆案例。
当前，爱可生主要有两块业务：一块是数据库技术；一块是数据智能业务。其中，数据智能业务主要针对的是电力以及高端制造两个行业。
在数据库技术方面，爱可生将会继续攻破与之紧密相关的外延技术，比如图数据库、时序数据库，还有专门处理多媒体的数据库。“这些技术会紧跟科技前沿，持续加大人才和资金的投入，不断补充和完善数据库技术内涵，这是我们坚定的一个方向。”梁广涛说。
在数据智能业务方面，梁广涛认为，除了基础的IT技术能力，最重要的就是要有行业know-how的专家团队。“我们不太可能涉足很多行业，所以现在我们在这个领域坚定的看好制造业。针对数据湖、数据呈现，爱可生已经有一系列的解决方案，先从一些高端制造业做起，再逐渐向其它制造业细分行业覆盖。”
据悉，爱可生已获得了5项数据库技术相关专利，正在申请的还有30多个相关专利；已取得了60多项数据库和数据处理相关的计算机软件著作权和软件产品证书，其中包括：云树DMP（数据库集群管理平台）、云树RDS（数据库云服务平台）、云树Shard（分布式数据库软件）等产品，满足金融核心业务系统对于高可用性、高扩展性、运维管理、自服务等云化的相关要求，形成了完整的开源数据库全生态整体解决方案。相关的产品和解决方案已被广泛应用于金融、电力、智能制造、电信、广电、交通、航空航天等行业，标杆客户包括：工商银行、招商银行、兴业银行、太平洋保险、友邦保险、中国人保、国家电网、上汽集团、中国移动等世界强企业。
业务数据化和数据业务化
“未来制造业的数据量绝对是急剧增长。”梁广涛判断。
事实上，制造业的数字化转型由来已久，但很多企业的尝试却成效甚微，除了自身数字转型能力不够、人才不够、决策不强之外，顶层设计或路径选择的失误也往往让企业事倍功半。
业内人士提到，不少企业往往需求没谈清楚、架构没有设计好，就着急进入到研发阶段，在研发工作上投入过多精力。本末倒置的工作不仅使得研发人员身心俱疲，也加大了企业经营成本，无形中变成了一种恶性循环。
针对上述误区，爱可生侧重从场景和业务价值出发提供服务，其在切入企业数智化服务时更强调“业务数据化、数据业务化”。
数字化转型其实就是把业务数据化，尤其是对制造业的各个环节的数据化，然后从数据中又能发掘价值，推动业务的变革，从而实现数据业务化。“从数据中挖掘了新的价值，就会带来很多业务创新。”梁广涛说。
何谓业务数据化？事实上，业务数据化就是企业的信息化，从OA系统、CRM系统，到ERP系统、MES系统其实都属于业务的数据化，只是由于传统行业许多业务是在线下展开，完全数据化十分困难。业务数据化的前提首先是业务相关环节或流程实现以数据方式存储，这是第一个阶段，而第二个阶段就是数据运营，这里主要包括数据监测、分析、数据智能、数据创新等环节，即让业务本身变得可分析、可改进，除了存数据，更重要的是能用数据。
而数据业务化即将收集的数据用于业务或产品本身。这里主要包含两个层面，一是数据智能，二是数据创新。前者主要利用大数据技术提升产品体验，如推荐系统、信用评级等。后者主要是利用积累的数据开展新业务。从这个角度来看，业务数据化和数据业务化，是相辅相成的。
梁广涛提到，当前数据形态越来越复杂，原来数据分为结构化、非结构化和半结构化数据。而现在，描述实体关系出现了越来越多的数据库品类，比如图数据库、时序数据库，未来还可能会有多媒体数据库、向量数据库、对象数据库等，用不同的数据结构来存储数据，使其越来越接近于人们的思维习惯。“无论是做基础IT技术，还是集成商开发商，最终用户