云計算是數字經濟的基礎設施

數字經濟的典型特征就是經濟活動以數據為基礎。前面介紹了云計算起源的市場和技術背景，但要說清云計算是數字經濟的基礎設施，﷽我們先得介紹一下DIKW模型。DIKW是4個詞匯的縮寫——Data、Information、Knowledge、Wisdom，即數據、信息、知識、智慧。DIKW模型將泛數據按照這4個維度進行劃分，并分別進行了如下定義。

數據：用來抽象現實物體，描述物體屬性、狀態的數據。比如商店里某一商品有名稱、產地、價格等屬性數據。

信息：在數據之間建立聯系的數據，它與原始數據的區別是，它對數據進行了有意義的加工ಞ，比如統計商店里某一商品的月銷量。

知識：對有意義的信息進行過濾、推理、驗證，總結經驗，并進一步指導實踐。比如從商店里某一商品的歷年月銷量得出銷售曲線，發現每年9月♛份該商品的銷量很高，于是店主就可以提前向廠家預定🐎更多的貨物。

智慧：從知識中挖掘出一種模式，其可以回答Why之類的問題，也有指導做出正確決定和判斷的能力。舉例來說，店主發現某一商品在每年9月份銷量很高，但并不知道原因，后來通過分析發現購買該商品的人同時也買了很多學習方面的文具，再根據購買時間是🅺開學季，可以判斷出購買人員是學生。根據這個分析，商店又補充了與開學相關的商品，結果發現這些商品在9月份銷量也很好。

由此我們可以得出如下結論。

數據維度隨著這樣的順序逐漸增高：數據→信息→知識→智慧，維度越高的數據越有價值。

從低維數據邁向高維數據，需要對數據不斷進行加工、分析、挖掘等處理。

每個維度的數據處理都需要計算，數據層次越高需要的算力越大。

隨著數據量越來越大，加工成知識、挖掘出智慧所需要的算力就會越來越大，對計算性能的要求會越來越高，相應的計算成本也會越來越高。根據性能定律可以得出如下🦋邏輯：計算會越來越集中，云就是這種計算集中的具體體現，同時當前只有公有云提供了針對大數據、物聯網、AI等各種場景的完整的數據處理方案，所以，最終要么將數據放到公有云🦋中進行集中加工處理，要么自建私有云進行處理，或者采取混合云架構。

綜上所述，新基建的三大基礎ꦉ設施是以云計算為基礎，以5G、物聯網、衛星互聯網等為代表的新型聯網形式的信息處理平臺，未來其將🍸承擔社會絕大部分計算任務。

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