国产数据库软件知多少

国产数据库自诞生至今，已走过了近20年历程。风风雨雨，从无到有，从小到大，每一个脚步都踏得掷地有声。可是长期以来，国内数据库市场一直被甲骨文、微软等国际厂商占据。一直都有人在置疑：国产数据库是否可用？其功能性能否满足我国信息化需要？那么，作为一个数据库软件的使用者，您又对国产数据库知道多少呢？为了解开这些谜团，笔者走进了这个肩挑我国信息化大梁的数据库行业。

追溯国产数据库行业发展史，我们可以看到，国产数据库厂商普遍起步较晚，同国外数据库厂商相比，无论是投入的资金，企业的规模，人才队伍，管理水平，等等都存在一定距离。但是每一个新事物的发展都是由小到大，逐步成长的，国产数据库也不例外。

特别是在近几年，国内数据库的市场发展出现了喜人现象，市场格局在各方努力下已经划破“坚冰”。一方面，中国政府出于国家信息化长远规划，近年来一直大力支持具有自主知识产权的国产软件，出台了一系列文件和举措，从项目经费到市场政策都给予了明显的支持。另一方面，国内厂商已经悄然的形成市场所必须的突围氛围。“破”、“立”之间,产业整合的各个链条已经被有效捏合,并逐渐形成一股强大的合力。所以从总体上来看，虽然目前国外产品在中国的数据库市场占据垄断地位，但国产数据库在政府、厂商、媒体及广大用户的支持下，在国产数据库厂商努力拼搏下，无论是在技术、产品质量、还是在应用上，都取得了有目共睹的成绩。

中国人民大学信息系硕士、香港中文大学系统工程与工程管理学博士任永杰曾指出，国产数据库产品在技术方面已经达到一定程度，完全能够满足现有用户的需求。有着中国数据库第一品牌的人大金仓，其开发的金仓Kingbase ES产品就已经取得了明显突破。金仓数据库Kingbase ES，在功能的部分上已可与国外主流数据库厂商媲美外，还在安全性方面有比较大的优势，可有效防止 “病毒”等的攻击破坏，安全级别高于国外同类产品。另外，国内其他的数据库品牌东软集团研制的数据库管理系统Open BASE和武汉达梦的DM系列等也都有不错的表现。

最值得一体的是，中国数据库第一品牌人大金仓数据库，经过几年的努力已成功应用在政府、军工、教育、电力、金融、农业、卫生、交通、科技等诸多行业，特别是今年与新华人寿保险股份有限公司合作的赢在新华电子建议书系统，使国产数据库在安全性、易使用、可靠性等方面都取得了令人瞩目的成绩。中共中央组织部、国家电网、全国农业技术推广服务中心等多个关系国计民生的部门都在使用金仓数据库系统可以说，国产数据库开始已进入相对成熟的市场发展阶段，并已崭露头角。同时，经过中国软件测评中心近两年来组织的数次测评结果以及在各个行业的成功应用都表明国产数据库不仅是可用的，而且是够用的，完全可以满足我国信息化发展的需要。国际人士分析，以中国目前的国力、先进的科学技术、雄厚的资本以及各方面的支持，中国数据库软件不但可以满足自己的发展需要，而且还将会为全球的数据库行业贡献己力，中国数据库行业定将光辉灿烂。

物联网、区块链、大数据有什么区别

在不久的将来，物联网的设备将爆增，有可能是千亿，也可能是万亿，像这么一个庞大的网络，如果还是以中心化的组网模式去管理的话，数据中心的基础设施投入维护应该是没办法估量的。

大数据本质上来讲，属于数据库的一个小分支，这样就把这个问题归结为和数据库的关系。数据库在软件、在互联网界、在IT界其实是个特别古老的研究领域，从最初的文件系统到ER模型到后来引发的大家都知道的传统数据库的三大成就，关系模型、事务处理、查询优化，一直到后来互联网盛行以后的NOSql数据库的崛起，数据库技术在不停发展、在变化，那么也包括以XML为代表的半结构化，文本、语音等非结构化的数据处理等等。

区块链和数据库的关系看起来其实也就是这样一种关系，从数据库技术演进的过程，我们可以发现，它总是来源于要怎么去满足新的业务需求，然后创造出新的这些数据处理技术。比如从最开始的文件系统，为什么我们需要ER的这种模型呢，是因为金融行业的发展，大家对于这些快速的记帐、高并发数据写入和访问，有了进一步的需求，从而导致了实体关系模型的产生以及快速的发展。后来为什么NOSql数据库会出现呢？就是因为互联网的快速发展对数据库提出了更高更新的要求，所以本质上我们认为整个互联网就是一个大的数据库。

事物总是在不断发展的，当然我们通过NOSql数据库、云存储这些技术解决的互联网海量实时数据处理问题之后，下一个问题一定就来了，那就是如何以规模化的方式来解决数据的真实性和有效性。

举个例子，可能跟我们的饮食相关，从一开始的温饱问题，到营养结构问题，再到大家所关注的食品安全问题，数据库的发展其实也是一样，当我们通过ER实体关系模型，通过NOSql数据库能够很好的解决数据存储和数据访问的这些问题的时候，接下来大家要去关心的，要去解决的那一定是真实性、有效性的问题。

所以到了这个阶段，以区块链为代表的这些技术，对数据真实有效不可伪造、无法篡改的这些要求，相对于现在的数据库来讲，肯定是一个新的起点和新的要求。我们可以清晰的感受到，数据库与区块链融合趋势，其实是非常紧密的、无法阻挡，好像刚才说的**，内容的制作方开始向虚拟现实、增强现实这个方向发展一样；从数据库的角度，区块链就是一种新型的数据组织方式。我们认为大数据、区块链是两者合一的。

RPA被认为是处理重复性、规则性业务的前沿技术。目前RPA广泛应用于政府企业的业务数字化升级，助力政企提质降本增效，但是在不同的行业场景中，RPA的应用形态往往有所差异，以实在智能RPA数字员工为例，已为众多金融、运营商、能源、电商等领域企业和政府提供数字化转型（智能化+自动化）解决方案。大家也可以通过以下文章更好地了解到RPA的真正用处

想知道RPA是干什么的，首先需要对RPA的发展历程有清晰的了解，接下来，我们为大家梳理一下不同阶段的RPA应用的状态。

一、RPA刚出现时：

RPA一词出现在2000年。此时的RPA已经比之前的“类RPA”有所不同，“取其精华，去其槽粕，推陈出新，革故鼎新”可以很好地总结这一阶段的发展情况。

它已经能将人工智能技术和自动化技术有效结合，其中应用最多的还是OCR技术，这让RPA软件不再依赖于代码进行屏幕抓取，而是允许用户以可视化的方式来使用拖放功能，建立流程管理工作流，并且将重复劳动自动化。这种方式降低了用户的使用门槛，无需专业编码知识即可迅速获取数据与搭建流程，也是RPA的价值所在。

但是这个阶段的RPA在落地过程中难以被市场所接受，好比如数字化积累，企业生产力的选择，企业增长桎梏的主要矛盾等等这些因素，还有技术手段无法解决厂家的自动化问题，部分的自动化看起来就像时鸡肋，因为人工成本较低的情况下，往往考虑的是加人数。

二、RPA出现后：

随着RPA开始通过简单的 *** 作系统解决更复杂的任务，并且 *** 作容易上手，越来越多的行业大规模投入使用。例如：BPO（Business process outsourcing ，业务流程外包）。

BPO将RPA视为提升效率和生产力的关键驱动因素。两者相辅相成，借助RPA，BPO以更低成本效益、更快响应能力的优势快速实现办公自动化。同时，RPA也得以在外包领域落地。

接着在2010年后，随着“互联网+”和“智能+”提上发展日程，RPA这项技术在各行各业实现了快速增长，特别是在保险、医疗保健、银行、新零售等行业。

RPA的实施大幅降低了人力成本，提高了生产力，同时减少了错误。

三、2020艾瑞报告一叶知秋-《2020中国RPA报告》

近两年，RPA厂商如雨后春笋般大量涌现，如何在竞争中形成自己的优势？实在智能的做法是：凭借先天AI优势，不断提升AI竞争力的同时，深入更多业务场景，赋予用户实现不同非结构化数据业务场景（如发票提取、语音文本转换等）的自动化，打造最准确、最高效、最懂用户的智能自动化产品，即章鱼数字员工。

实在智能在传统“三件套“架构的基础上，独创了自研AI能力平台“智能云脑”Z-Brain。智能云脑集成了包括Chatbot、数据平台、算法平台等多种AI能力。其中，在自然语言处理领域，Z-Brain覆盖了包括BERT、ALBERT、RoBERTa等最新算法；在计算机视觉领域，Z-Brain覆盖了DB、PMTD、RARE等最新算法。具备自学习、高效迭代、自动调参、多场景融合技术，可以输出AI组件，完成大规模复杂场景的智能决策。

文章节选：“在AI技术层面，「实在智能」的核心技术“云脑”采用业界最好的算法，可以根据不同用户的业务场景进行个性化数据训练，从而达到最符合用户业务需求的数据模型；通常数据训练周期在1——30天左右，训练时间的长短取决于数据和业务的复杂性。简单来说，「实在智能」是把AI能力赋予用户实现不同非结构化数据业务场景（如发票提取、语音文本转换等）的自动化，RPA只是一个载体。所以，未来RPA的发展一定是以AI为主，通过AI来打造产品差异化和竞争力……”

“由上而下的应用策略，说明组织的管理者看到了RPA在发展中起到的关键作用，可有效地通过RPA实现数字化转型；由下而上则说明实际需求是存在的，这两者需求普遍是共同存在的。因此，只有刚需自动化的存在，才会进一步激发RPA市场的发展，并且市场的觉醒速度将越来越快。初期只是在金融、银行等数据量较大的领域率先应用，但随着AI技术不断迭代变得越来越智能，将会在更多的业务场景看到RPA的身影。”

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