DolphinDB 蝉联 Gartner 中国实时数据管理代表厂商

上月，全球知名信息技术研究公司 Gartner 发布了 Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2024 报告，以技术成熟度曲线（Hype Cycle）和优先级矩阵（Priority Matrix）为依托，分析了中国数据分析和人工...

上月，全球知名信息技术研究公司 Gartner 发布了 Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2024 报告，以技术成熟度曲线（Hype Cycle）和优先级矩阵（Priority Matrix）为依托，分析了中国数据分析和人工智能领域的发展现状。其中，DolphinDB 凭借领先的产品实力和不断创新的开拓精神，蝉联中国实时数据管理代表厂商。

技术成熟度曲线是什么

技术成熟度曲线（Hype Cycle），是由 Gartner 提出的一种模型，用于描述新兴技术从初始推广到成熟应用的典型发展路径。

该曲线分为五个主要阶段：

技术诞生的促动期（Innovation Trigger）：一项创新技术首次引入市场，引起广泛的关注和讨论。业内开始出现一些创业者，但失败案例要多于成功案例。

过高期望的巅峰期（Peak of lnflated Expectations）：媒体曝光和炒作推高了公众对该技术的期望值，引发创业热潮。不断的资金注入将该技术的发展推向了泡沫巅峰，尽管它的实际应用效果往往未能匹配这种期望。

泡沫破裂的低谷期（Trough of Disillusionment）：当技术未能快速达到预期并且暴露出越来越多的问题时，公众的失望情绪导致兴趣和投资减少，技术发展进入低谷期。

稳步爬升的光明期（Slope of Enlightenment）：褪去狂热，技术开始稳定发展。经过更加务实的改进后，其真实价值逐渐被市场认可，发展进入成熟期。

实质生产的高峰期（Plateau of Productivity）：技术成熟并被广泛应用，市场上出现众多相关产品和服务，为用户带来显著价值。

据此，Gartner 列出了25项中国正在发展的数据分析及 AI 技术，主要集中在前四阶段。其中，实时数据管理处于稳步爬升的光明期，技术和商业模式都逐渐成熟，实际价值被大众认可。

实时数据管理技术

Gartner 还从效益（Benefit）和达到主流采用所需的时间（Years to Mainstream Adoption）两个维度将25项技术划分成了一个优先级矩阵。Gartner 预计，实时数据管理将在2-5年后迎来技术和商业模式的真正成熟期，为企业带来的效益将是变革型的。由此可见，这项技术将是数据分析发展过程中相当重要的一环。

实时数据管理技术之所以重要，是因为它在大多数变革性数字应用和创新中发挥着关键作用，譬如元宇宙、量化交易、智能制造、自动驾驶、智慧城市等。随着实时数据管理的成熟，这些应用场景将进一步发展，最终成为数据分析领域的新常态。

但是，Gartner 也指出了这项技术在发展过程中存在的问题：

本地数据生态系统的不成熟导致实时数据管理技术的集成十分复杂；

对于需要同时处理实时数据和历史数据的复杂场景，如何确保高性能和数据一致性仍是一个难题；

实时数据管理技术往往使用多种编程语言，这导致了较高的技术门槛，学习曲线陡峭；

目前，许多软件工程师习惯用传统方案处理静态数据，但对如何设计和实施实时数据解决方案缺乏足够的认知。

因此，尽管实时数据管理技术展现出了巨大的潜力和吸引力，企业仍需克服一系列技术、实施和人才层面的挑战。

DolphinDB——中国领先实时数据管理厂商

实时数据处理能够在收集数据的同时，快速地进行数据分析和处理，从而提供实时反馈和决策支持。DolphinDB 内置的10+流计算引擎为用户提供了灵活的计算方式和丰富的计算功能。

DolphinDB 的流计算框架集成了数据存储与实时处理能力，通过订阅流数据表，数据可直接触发封装好的计算模块，实现增量计算并输出结果。以金融领域的因子计算为例，利用系统提供的优化算子，用户能以简洁的表达式定义复杂因子计算，这些算子在引擎内部实现高效的状态化增量处理，通过类似搭积木的方式组合引擎和算子，实现数据的实时分析与决策支持。

未来，DolphinDB 将继续保持敏锐的洞察力和前瞻性的战略眼光，不断探索和打造更加智能、高效的数据处理解决方案。