作者：石強 鏡舟科技解決方案架構師

出海浪潮進入深水區：從規模擴張到質量突破

中國企業的全球化進程正在經歷一場深刻變革。過去幾十年，這一進程大致分為兩個階段：

第一階段的“引進來”，中國市場引入全球先進技術、經驗和模式，在複雜的國內需求推動下快速成長。

第二階段的“走出去”，隨着產品日趨成熟和國內競爭加劇，越來越多企業將在中國積累的經驗與創新推向國際舞台。

數據印證了這一趨勢的加速。根據國際貿易組織統計，過去十年全球貿易額增長超過 50%，疫情後四年中國對外投資佔全球總份額持續上升。從科技巨頭到新興創業公司，出海已從“可選項”演變為企業發展的必由之路。

企業面臨的不僅是文化差異、市場準入壁壘等傳統挑戰，更是數字化時代下的全新考驗：如何在全球範圍內實現數據驅動的精細化運營？如何在多元化的監管環境中保持合規？如何利用跨地域數據洞察用户行為，實現更精準的戰略制定？

這些問題的答案，正在重新定義企業全球化的成功標準。

一、數據困境：出海企業的隱形瓶頸

全球化為企業帶來廣闊市場潛力的同時，也將數據管理推向了前所未有的複雜度。對於出海企業而言，數據基礎設施的挑戰主要體現在三個層面。

跨地域數據管理的複雜性挑戰

企業在多國運營中需要處理海量異構數據，確保實時分析和決策的時效性。傳統的數據架構往往難以適應這種分佈式、多元化的數據環境。企業常常發現，在海外市場部署的基礎軟件設施兼容性差、維護成本高昂，甚至直接影響業務運營效率。

多國合規要求與數據主權問題

不同國家和地區的數據隱私法規差異巨大，從歐盟的 GDPR 到各國的數據本地化要求，都對企業數據處理提出了嚴格限制。企業必須在滿足各地合規要求的同時，保持數據的統一性和可用性，這無疑增加了巨大的技術和管理成本。

實時決策需求與傳統架構的矛盾

全球化企業需要對市場變化做出快速響應，這要求數據分析能夠支持實時洞察。然而，傳統的數據倉庫架構往往存在數據攝取慢、查詢性能不足、難以支持高併發等問題，導致決策滯後，錯失商機。

這些挑戰如果得不到有效解決，數據基礎設施就會從企業的競爭優勢轉變為發展的絆腳石，導致效率低下、成本飆升，甚至產生合規風險。

二、新一代數據基礎設施的崛起

面對出海企業的數據困境，鏡舟科技基於開源項目 StarRocks 的技術積累，在推動新一代數據基礎設施發展的過程中，形成了對行業趨勢的深度洞察。

雲原生架構重新定義可擴展性

存算分離架構成為雲原生大數據的重要標誌。通過將計算資源和存儲分離，企業可以根據業務需求獨立伸縮資源，在業務繁忙時秒級擴充計算能力，空閒時及時縮容，實現資源效能最大化。

在實際部署中，鏡舟科技的存算分離架構幫助客户靈活應對資源變化。企業可以根據不同地區的業務特點，獨立調配計算資源，既保證了性能，又控制了成本。

湖倉一體重構數據處理範式

數據分析引擎的演進表明，湖倉一體正在成為未來趨勢。這種架構能夠統一存儲、支持高性能查詢，並原生支持 AI 應用。企業可以輕鬆攝取多源數據，無論是來自 Kafka、Flink 的實時流，還是 Spark、S3 的批量數據，都能在統一平台上進行處理和分析。

鏡舟科技的湖倉一體方案，讓企業的數據使用方式更便捷、更靈活、更智能。更重要的是，其支持跨數據湖的聯合查詢，無論數據在 Hive、Iceberg 還是 Delta Lake，都能運行 SQL 查詢而無需移動數據。這種能力對於出海企業尤為重要，因為它們往往需要整合分佈在全球各地的數據源。

AI 原生能力加速智能化轉型

未來全球化企業的競爭將不再只是數據規模的比拼，而是 AI 驅動洞察的競爭。

基於這一判斷，鏡舟科技重點強化了數據與 AI 的深度結合：

• 在特徵工程階段支持 Arrow Flight 實現大規模數據高速導入；
• 在 ETL 階段結合湖倉特性實現便捷接入，並通過 Python UDF 進行復雜處理；
• 內置 MCP Server 兼容 MCP 協議，確保模型與集羣的高效通信；
• 提供向量數據庫能力，支持生成與存儲 embedding 向量，服務 RAG、智能問答與知識庫增強等場景。

這種 AI 原生的設計理念，讓企業能夠更快地將 AI 能力應用到實際業務中，打通了從數據準備到模型訓練再到推理服務的全鏈路。

三、行業實踐探索：頭部企業的數據化出海路徑

理論的價值最終需要在實踐中得到驗證。讓我們通過兩個典型案例，觀察不同行業的出海企業如何通過數據基礎設施升級，實現業務突破。

1. 金融科技領域：中亞市場的數字化轉型

一家位於中亞地區的頭部金融科技企業，面臨着典型的數據基礎設施挑戰。該企業擁有 3PB 的歷史數據，每日新增數據量達 9TB，原有基於傳統數據庫一體機的架構已難以滿足業務需求。

挑戰主要集中在三個方面：

• 數據攝取速度慢，批量 ETL 導致報表滯後；
• 實時分析能力弱，標籤更新僅能實現 T+1 級別；
• 查詢性能不足，大規模客户細分分析經常失敗或響應緩慢；

鏡舟科技為其設計了基於 StarRocks 的湖倉一體平台，通過 CDC 實時從原有系統入 Kafka，Flink 生成標籤直寫 ODS 層；利用物化視圖優化模型，支持行為路徑、KPI 監控；基於 MPP+CBO 引擎，支持跨湖聯合查詢，實現無遷移架構升級。

該企業收穫了顯著改善：

• 數據攝取速度提升 600%，實現分鐘級同步；
• 查詢性能提升 10 倍，從分鐘級響應縮短至秒級；
• 日處理能力提升 2000%以上，輕鬆處理 9TB+數據；
• 運營效率整體提升 30%，實現了精準洞察驅動的營銷和增長。

2. 零售行業：全球連鎖企業的實時分析升級

全球領先的美妝零售企業在 24 個國家擁有超過 16,000 家門店。該企業原本依賴傳統關係型數據庫構建寬表架構，但面臨着數據更新效率低、大規模分析性能不足、高併發處理能力受限等問題。

鏡舟科技的解決方案通過變更數據捕獲（CDC）機制實現實時數據流轉，利用物化視圖優化數據模型，支持客户管理、細分洞察、用户畫像等多種應用場景。關鍵在於 StarRocks 的位圖（Bitmap）功能和 MPP 架構，為高併發查詢提供了強有力的支撐。

轉型後的成效同樣顯著：

• 實現從 T+1 模式到實時客户細分的躍升；
• 穩健支持 5,000+併發查詢需求；客户細分與分析查詢速度提升 5-10 倍；
• 系統架構更加簡潔，查詢性能實現 10 倍以上加速；

無論是金融科技還是零售行業，出海企業都面臨着相似的數據挑戰，而新一代數據基礎設施的價值也在不同場景下得到了驗證。

四、重新定義企業全球化能力

數據基礎設施的革新正在重新定義企業的全球化能力。這種定義不僅體現在技術層面，更深層次地影響着企業的戰略思維和運營模式。

從數據存儲到數據智能的躍遷

傳統意義上，企業出海主要關注的是如何將產品和服務輸出到海外市場。而在數字化時代，成功的出海企業更多地將數據視為核心資產，通過數據智能驅動業務決策。

鏡舟科技的使命就是讓數據真正成為企業出海的全球語言，讓智能分析成為企業在國際競爭中的制勝關鍵。

根據 SSB 和 TPC-DS 等基準測試，StarRocks 的查詢速度比其他主流引擎快 2 倍以上，性能表現持續領先。但我們更關注的是，這種性能優勢如何轉化為客户的業務價值——更快的查詢意味着更及時的決策，更低的成本意味着更高的投資回報。

從本地化適應到全球化協同的轉變

鏡舟科技倡導的“全球化+本土化”戰略，使得全球化協同成為可能。

一方面積極攜手國際夥伴，另一方面根據各個國家和地區的實際情況，幫助企業快速落地數據應用。我們與全球領先的雲服務提供商、數據生態夥伴保持深度協作，確保客户在多雲環境下也能穩定高效地進行數據分析。

在合規保障方面，鏡舟既能通過國際合規認證，助力企業滿足跨國業務的監管要求；又能通過全鏈路的安全技術，保障數據在生命週期中的安全性，為跨國數據管理提供支撐。

企業可以在保證各地合規的前提下，實現全球數據的統一分析和洞察，從而制定更加一致和高效的全球戰略。真正做到“企業走到哪裏，我們的數據能力就跟到哪裏”。

結語：從成本中心到價值創造的轉化

未來，數據基礎設施將成為企業全球化能力的重要衡量標準。那些能夠構建起高效、安全、智能的數據基礎設施的企業，將在全球化競爭中佔據有利位置。而那些仍然依賴傳統架構的企業，可能會發現自己在速度、效率和洞察能力方面逐漸落後。

中國企業的出海之路充滿挑戰，但也藴含着無限機遇。在這個過程中，數據不僅是企業出海的重要資產，更正在成為企業在國際市場中溝通、決策和競爭的通用語言。只有那些能夠掌握這門語言的企業，才能真正在全球化的浪潮中乘風破浪，實現可持續的發展和增長。