技術(shù)成熟度曲線（The Hype Cycle）由 Gartner 從1995年開始推出，可以用來(lái)評(píng)估新科技成熟演變階段以及曝光度，幫助市場(chǎng)在時(shí)間維度上對(duì)新科技的發(fā)展有一個(gè)認(rèn)知。我們知道，一項(xiàng)“黑科技”的誕生，往往會(huì)吸引大量的眼球和曝光，形成所謂的“熱點(diǎn)”，所以會(huì)造成短暫的大規(guī)模關(guān)注高峰。這一階段可能會(huì)有大量資金流入，相關(guān)企業(yè)估值暴漲，形成初創(chuàng)熱潮。但實(shí)際上，與之相關(guān)的基礎(chǔ)工程技術(shù)才剛開始發(fā)展，商業(yè)體系、供應(yīng)鏈、上下游廠商等行業(yè)生態(tài)也需要一定時(shí)間才能成熟。當(dāng)媒體關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)移到其他新鮮事物時(shí)，由于這一時(shí)間差的存在，炒作帶來(lái)的”泡沫“將會(huì)破滅。

　　隨著時(shí)間推移，該技術(shù)越來(lái)越被人們所理解，演進(jìn)和迭代逐漸步入正軌，可復(fù)制的成功經(jīng)驗(yàn)也開始出現(xiàn)。同時(shí)，媒體和市場(chǎng)也已回歸理性。這就是一條 Hype Cycle 的形成原理曝光關(guān)注度與工程發(fā)展度之間存在的時(shí)間差。其最終形態(tài)如下圖所示：

　　新技術(shù)誕生，吸引大量關(guān)注和媒體報(bào)道，產(chǎn)品知名度快速上升。業(yè)內(nèi)開始涌入一些嘗鮮的創(chuàng)業(yè)者，但失敗案例要大于成功案例。

　　早期的過(guò)度曝光和炒作吸引了一眾創(chuàng)業(yè)熱潮，同時(shí)引發(fā)一輪又一輪融資，資金注入迎來(lái)整個(gè)周期的泡沫巔峰。

　　隨著技術(shù)不斷暴露出各種問(wèn)題，泡沫破裂，輿論也被其他新鮮事物吸引，關(guān)注度迅速降溫，進(jìn)入整個(gè)周期的低谷期。

　　成功并能存活的經(jīng)營(yíng)模式逐漸成長(zhǎng)，該技術(shù)越來(lái)越被人們所理解，演進(jìn)和迭代逐漸步入正軌。

　　隨著成功案例增加，媒體和業(yè)界重新認(rèn)識(shí)，并回歸高度理性的關(guān)注。在此階段，新科技產(chǎn)生的利益與潛力被市場(chǎng)實(shí)際接受，經(jīng)過(guò)數(shù)代演進(jìn)進(jìn)入了非常成熟的階段。

　　實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理在中國(guó)大多數(shù)變革性數(shù)字用例和創(chuàng)新中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，包括元宇宙、智能制造、智慧城市、自動(dòng)駕駛、定量計(jì)算等。其中許多用例都是成熟的概念，并且已經(jīng)進(jìn)行了多年的實(shí)際探索。隨著實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理的成熟，這些用例將進(jìn)一步發(fā)展，最終成為未來(lái)10年中國(guó)社會(huì)的新規(guī)范。根據(jù) Gartner 最新的 Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2023 報(bào)告，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理正處于穩(wěn)步爬升的光明期，并將在2-5年后迎來(lái)真正的技術(shù)成熟。

　　在這一階段，以該技術(shù)為基礎(chǔ)的企業(yè)已經(jīng)具備了初步成型且可能成功的經(jīng)營(yíng)模式，并不斷投入研發(fā)與生產(chǎn)，解決技術(shù)、需求端與供給端等各方面暴露的問(wèn)題，初代產(chǎn)品正經(jīng)歷快速迭代和演進(jìn)，可以說(shuō)，正處于真正的”實(shí)干“過(guò)程中。

　　根據(jù) Gartner 的報(bào)告，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理除了實(shí)時(shí)性等性能層面問(wèn)題值得關(guān)注外，還存在其他一些待解決的問(wèn)題，比如：

　　整合復(fù)雜的本地?cái)?shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)需要付出巨大努力，多種平臺(tái)、軟件和接口的數(shù)據(jù)互通帶來(lái)較高的時(shí)間成本；

　　實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理技術(shù)中的編程語(yǔ)言非常多樣，運(yùn)維多套系統(tǒng)會(huì)導(dǎo)致較高的學(xué)習(xí)曲線和技術(shù)障礙；

　　實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)的復(fù)雜用例仍然需要大量的工程來(lái)確保性能和數(shù)據(jù)一致性等。

　　作為由 Gartner 認(rèn)證的代表廠商，DolphinDB 是一個(gè)基于高性能時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，支持復(fù)雜分析與流處理的實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)。

　　在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理方面，DolphinDB 內(nèi)置的流數(shù)據(jù)框架支持流數(shù)據(jù)的發(fā)布，訂閱，預(yù)處理，實(shí)時(shí)內(nèi)存計(jì)算，復(fù)雜指標(biāo)的滾動(dòng)窗口計(jì)算、滑動(dòng)窗口計(jì)算、累計(jì)窗口計(jì)算等，是一個(gè)運(yùn)行高效、使用便捷的流數(shù)據(jù)處理框架。但同時(shí)，DolphinDB 還是一個(gè)一體化、一站式的平臺(tái)，如前文所說(shuō)各種問(wèn)題，DolphinDB 都可以提供很好的解決方案：

　　海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)落庫(kù)，PB 級(jí)數(shù)據(jù)查詢毫秒級(jí)響應(yīng)，復(fù)雜分析任務(wù)秒級(jí)響應(yīng)；

　　DolphinDB 語(yǔ)言與 Python 類似，4166am金沙并兼容標(biāo)準(zhǔn) SQL ，支持豐富的函數(shù)庫(kù)，降低學(xué)習(xí)成本的同時(shí)提升數(shù)據(jù)生命全周期處理能力；

　　支持流批一體，批計(jì)算指標(biāo)代碼無(wú)需改寫即可直接用于流計(jì)算。

　　除了國(guó)際權(quán)威第三方分析機(jī)構(gòu) Gartner 外，DolphinDB 在商業(yè)領(lǐng)域也受到了市場(chǎng)的廣泛認(rèn)可。DolphinDB 的付費(fèi)客戶遍及歐洲、美洲、澳洲等地，客戶領(lǐng)域包括金融、能源、智能制造、電信、化工、水務(wù)、營(yíng)銷分析、智慧城市等。

　　未來(lái)，DolphinDB 將繼續(xù)致力于讓企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中高效發(fā)掘數(shù)據(jù)尤其是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的價(jià)值，以實(shí)時(shí)反控業(yè)務(wù)系統(tǒng)，共同助力企業(yè)和用戶實(shí)時(shí)商業(yè)決策。

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