Cloudera攜手中創(chuàng)新航加速打造PB級開放式數(shù)據(jù)湖倉，提升數(shù)據(jù)治理與分析能力

中國北京，2026年4月23日——致力于將AI技術(shù)應用于復雜環(huán)境中數(shù)據(jù)的Cloudera今日宣布其與中創(chuàng)新航科技集團股份有限公司（簡稱中創(chuàng)新航）的合作將取得階段性成果�；�于Cloudera的數(shù)據(jù)平臺，合作推動中創(chuàng)新航智能制造體系升級，為其在數(shù)據(jù)管理與分析能力方面提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

中創(chuàng)新航總部位于中國常州，是中國第三、全球第四大電動汽車電池制造商，客戶涵蓋長安汽車、吉利汽車及廣汽集團等主流車企。近年來，公司通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能制造戰(zhàn)略實現(xiàn)了強勁增長，而Cloudera的數(shù)據(jù)與AI平臺成為其關(guān)鍵技術(shù)支撐，幫助公司在電池制造過程中提升數(shù)據(jù)安全性與數(shù)據(jù)治理能力。

該平臺集成了核心系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)公司生產(chǎn)電池的全生命周期分析，帶來多項關(guān)鍵數(shù)據(jù)能力提升：

從傳統(tǒng)局限邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新

隨著業(yè)務規(guī)模擴大，中創(chuàng)新航對數(shù)據(jù)能力提出更高要求：既需要支撐數(shù)據(jù)處理能力的提升，也需要在電池配方等核心數(shù)據(jù)上實現(xiàn)更高等級的安全保護與精細化治理。然而，傳統(tǒng)系統(tǒng)在細粒度訪問控制方面存在不足，難以滿足其需求。

通過引入Cloudera基于Apache Iceberg的開放式數(shù)據(jù)湖倉一體架構(gòu)（Open Data Lakehouse with Apache Iceberg），中創(chuàng)新航構(gòu)建了統(tǒng)一、安全、可擴展的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，成功突破原有瓶頸，為數(shù)據(jù)平臺能力的持續(xù)演進奠定基礎(chǔ)。

PB級數(shù)據(jù)湖支撐核心業(yè)務數(shù)據(jù)能力

中創(chuàng)新航的企業(yè)級數(shù)據(jù)湖智能制造項目于2025年第一季度啟動，并在同年第四季度完成建設并投入運行。雙方聯(lián)合打造了一個PB級企業(yè)數(shù)據(jù)湖平臺，全面支撐研發(fā)、生產(chǎn)及供應鏈等核心業(yè)務。

此外，中創(chuàng)新航實現(xiàn)了100%的審計日志覆蓋，并獲得了ISO 27001認證，這是全球最知名的信息安全管理體系標準。該認證涵蓋信息安全管理體系（ISMS）的建立、實施、維護與持續(xù)改進，旨在有效管理風險、保護數(shù)據(jù)并確保合規(guī)性。

中創(chuàng)新航數(shù)智應用負責人程文濤表示："通過與Cloudera合作構(gòu)建PB級開放式數(shù)據(jù)湖倉，我們突破了傳統(tǒng)系統(tǒng)的限制，打造了一套真正意義上的智能制造生態(tài)系統(tǒng)。強大的安全防護機制為我們提供了安全、實時的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，讓我們能夠在全球電動汽車市場中保持領(lǐng)先地位�！�

Cloudera大中華區(qū)技術(shù)總監(jiān)劉隸放表示：“中創(chuàng)新航的實踐充分體現(xiàn)了數(shù)據(jù)與AI平臺在先進制造中的關(guān)鍵價值�；�于開放式數(shù)據(jù)湖倉一體架構(gòu)，我們幫助企業(yè)在保障數(shù)據(jù)安全與治理的同時，實現(xiàn)高性能分析與規(guī)模化創(chuàng)新，加速智能制造從‘數(shù)據(jù)可用’邁向‘數(shù)據(jù)驅(qū)動分析與治理能力提升’的新階段。”

持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)平臺能力，支撐未來發(fā)展

目前，中創(chuàng)新航的數(shù)據(jù)平臺已在生產(chǎn)環(huán)境中實現(xiàn)規(guī)�；�運行，并計劃進一步升級基于Apache Iceberg的湖倉一體架構(gòu)，以持續(xù)推動技術(shù)創(chuàng)新。

2025年，中創(chuàng)新航榮獲Cloudera的“開放式數(shù)據(jù)湖倉一體架構(gòu)和Iceberg創(chuàng)新”數(shù)據(jù)影響力獎項。未來，雙方將探索以零拷貝的跨站點數(shù)據(jù)共享替代傳統(tǒng)的提取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）流程，加速數(shù)據(jù)傳輸，提升跨域數(shù)據(jù)協(xié)作效率，從而為未來AI應用和高級數(shù)據(jù)分析提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。