二十一世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)新科技層出不窮。伴隨著大數(shù)據(jù)、云技術(shù)以及整個(gè)算力的發(fā)展，人工智能技術(shù)的研究及應(yīng)用也迅速壯大，在語(yǔ)音、圖像和自然語(yǔ)言方面取得了卓越的成績(jī)。更為重要的是，政府也在大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，包括黨的十九屆四中全會(huì)首次增列了“數(shù)據(jù)”作為生產(chǎn)要素，這也進(jìn)一步反映了隨著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加快，數(shù)據(jù)對(duì)提高生產(chǎn)效率的乘數(shù)作用凸顯，成為最具時(shí)代特征新生產(chǎn)要素的重要變化。個(gè)推作為專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)智能服務(wù)商，于2010年成立至今，在大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中，收獲了一些成果，也得到了自己的經(jīng)驗(yàn)和體會(huì)。

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2019年3月，個(gè)推（每日互動(dòng)，300766.SZ）在創(chuàng)業(yè)板上市，主打數(shù)據(jù)智能。公司在該領(lǐng)域積極布局，并在實(shí)踐中探索總結(jié)了數(shù)據(jù)沉淀、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)應(yīng)用的“三步走”數(shù)據(jù)智能方法論。關(guān)于底層，個(gè)推提供了消息推送、用戶(hù)畫(huà)像、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)、一鍵認(rèn)證四種開(kāi)發(fā)者服務(wù)，同時(shí)沉淀了海量數(shù)據(jù)；中間層是個(gè)推引擎層，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)脫敏、篩選、清洗、整理，并經(jīng)深度挖掘后建模,自主構(gòu)建“個(gè)推大數(shù)據(jù)平臺(tái)”。最上層為數(shù)據(jù)應(yīng)用層，提供品牌營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)控服務(wù)、人口空間規(guī)劃、公共服務(wù)等多種大數(shù)據(jù)服務(wù)，增能諸多垂直領(lǐng)域。

本文將結(jié)合個(gè)推實(shí)踐，主要圍繞三個(gè)方面進(jìn)行展開(kāi)：數(shù)據(jù)智能時(shí)代的特征、企業(yè)面臨的實(shí)際挑戰(zhàn)、數(shù)據(jù)智能體系建設(shè)思路。

數(shù)據(jù)智能時(shí)代的特征
數(shù)據(jù)智能時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，如同《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中闡述的那樣，我們發(fā)現(xiàn)并印證了大數(shù)據(jù)對(duì)我們思維、商業(yè)、管理等方面存在著巨大的影響。

思維變革

在思維變革方面，我們認(rèn)為數(shù)據(jù)智能時(shí)代的特征可以歸納為三點(diǎn)：更多、更繁雜、更相關(guān)。更多，意味著人們不再依賴(lài)于一小部分?jǐn)?shù)據(jù)，而是使用全部數(shù)據(jù)，并從第三范式向第四范式躍進(jìn)。

那么，第三范式和第四范式的區(qū)別是什么呢？以“霧霾形成的原因”為例進(jìn)行說(shuō)明。第三范式的霧霾研究過(guò)程是：首先，提出問(wèn)題。比如說(shuō),想了解霧霾是什么？怎么預(yù)防？其次，提出理論。根據(jù)已有的機(jī)理認(rèn)識(shí)，霧霾天氣的形成不僅與源頭、大氣化學(xué)成分相關(guān)，還與氣象因素，包括地形、風(fēng)向、溫度、濕度等有關(guān)。而參數(shù)之多，超過(guò)了我們常規(guī)監(jiān)測(cè)的能力范圍。

為此，我們只能去除一些看起來(lái)不怎么重要的參數(shù)，保留一些簡(jiǎn)單的參數(shù)，提出一個(gè)理論。然后收集數(shù)據(jù)、模擬計(jì)算，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果對(duì)理論進(jìn)行修正。最后獲取可信度比較高的結(jié)果，對(duì)霧霾天氣進(jìn)行預(yù)測(cè)。

相對(duì)應(yīng)地，第四范式的研究方法是怎樣的呢？它的第一個(gè)環(huán)節(jié)與最后一個(gè)環(huán)節(jié)跟第三范式相同，但在中間兩個(gè)環(huán)節(jié)兩者順序是相反的，即在第四范式中，我們要先進(jìn)行數(shù)據(jù)收集再形成理論。

在第一步問(wèn)題提出后，我們首先去做的并不是創(chuàng)建一個(gè)理論模型，而是把所有可能有用的數(shù)據(jù)收集起來(lái)，然后在此基礎(chǔ)上通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，或者說(shuō)人工智能的方法，找出對(duì)于霧霾形成影響較大的因素，進(jìn)而提出有關(guān)理論。最后，進(jìn)行預(yù)測(cè)，驗(yàn)證結(jié)果。得益于大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，第三范式才能向第四范式躍進(jìn)，這也帶來(lái)了整個(gè)思維方式和方法論的變革。

思維變革的第二個(gè)特點(diǎn)是更繁雜，即從精確性向概率性的轉(zhuǎn)變。精確性作為信息缺乏時(shí)代和模擬時(shí)代的產(chǎn)物，要求數(shù)據(jù)保證質(zhì)量、減小誤差。而大數(shù)據(jù)時(shí)代，海量的數(shù)據(jù)使我們無(wú)法一一驗(yàn)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。更多情況是，我們通過(guò)整個(gè)數(shù)據(jù)的分布，找出數(shù)據(jù)背后的概率性，然后找到有用的數(shù)據(jù)，剔除沒(méi)用的數(shù)據(jù)。

思維變革的第三個(gè)特點(diǎn)是更相關(guān)。數(shù)據(jù)之間不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系，核心是建立在相關(guān)關(guān)系分析法上的預(yù)測(cè)。
總結(jié)起來(lái)，大數(shù)據(jù)時(shí)代思維變革的特點(diǎn)可以歸納為：

1. 改變操作方式，使用收集到的所有數(shù)據(jù)，而不是樣本；
2. 不把精確性作為重心；
3. 接受混亂和錯(cuò)誤的存在；
4. 側(cè)重于分析相關(guān)關(guān)系，而不是預(yù)測(cè)背后的原因。

商業(yè)變革

在商業(yè)變革方面，數(shù)據(jù)智能時(shí)代的特點(diǎn)主要有三：一切皆可量化、無(wú)限的創(chuàng)新可能、數(shù)據(jù)的選擇價(jià)值。

“一切皆可量化”指的是隨著數(shù)據(jù)智能時(shí)代的發(fā)展，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)身邊所有的東西都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，也就是說(shuō)我們所處的現(xiàn)實(shí)世界，與信息世界存在著對(duì)應(yīng)關(guān)系。未來(lái)，我們物理世界里的每一種事物都將與數(shù)字孿生世界里的一一對(duì)應(yīng)。

數(shù)據(jù)的真實(shí)價(jià)值猶如冰山，首要價(jià)值只是上面看得見(jiàn)的部分，而背后蘊(yùn)藏著“無(wú)限的創(chuàng)新可能”。數(shù)據(jù)在完成直接的業(yè)務(wù)用途之后，看似好像沒(méi)有用了，但是一旦跟別的行業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)其協(xié)同效應(yīng)非常強(qiáng)，可以創(chuàng)造出巨大的使用價(jià)值。也就是說(shuō)，目前看似沒(méi)有價(jià)值的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)或許在以后能發(fā)揮出重要作用。因此我們建議數(shù)據(jù)較為豐富的企業(yè)或者公司，最好能從現(xiàn)在開(kāi)始，把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過(guò)某種方式予以保存，譬如采用數(shù)據(jù)湖的方案。

數(shù)據(jù)的價(jià)值是其所有可能用途的總和，面對(duì)這些無(wú)限可能的潛在用途就像是在選擇，這些選擇的總和便是數(shù)據(jù)的價(jià)值，即數(shù)據(jù)的選擇價(jià)值。

總結(jié)起來(lái)，在商業(yè)變革方面，數(shù)據(jù)智能時(shí)代的特點(diǎn)主要可以概括為：

1. 數(shù)據(jù)的選擇價(jià)值意味著無(wú)限可能；
   2．?dāng)?shù)智時(shí)代要求我們對(duì)待數(shù)據(jù)有別于傳統(tǒng)資產(chǎn)；
   3．?dāng)?shù)據(jù)的創(chuàng)新意味著很大的不確定性。

我們面臨的實(shí)際挑戰(zhàn)
數(shù)智時(shí)代我們面臨挑戰(zhàn)的本質(zhì)在于數(shù)據(jù)組織及管理要求（側(cè)重穩(wěn)定性）與業(yè)務(wù)的創(chuàng)新需求（側(cè)重靈活性）的沖突。

使用數(shù)據(jù)核心要解決的幾個(gè)問(wèn)題
數(shù)據(jù)不可知：用戶(hù)不知道大數(shù)據(jù)平臺(tái)有什么樣的數(shù)據(jù)，也不知道這些數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的關(guān)系是什么。雖然用戶(hù)意識(shí)到了大數(shù)據(jù)的重要性，但不清楚平臺(tái)中是否存在能解決業(yè)務(wù)問(wèn)題的關(guān)鍵數(shù)據(jù)以及該如何尋找相關(guān)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)不可控：數(shù)據(jù)不可控是從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)始就一直存在的問(wèn)題，在大數(shù)據(jù)時(shí)代表現(xiàn)得尤為明顯。缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以集成，缺乏質(zhì)量控制導(dǎo)致許多數(shù)據(jù)因質(zhì)量過(guò)低而難以被利用。

數(shù)據(jù)不可?。河脩?hù)即使知道自己業(yè)務(wù)所需要的是哪些數(shù)據(jù)，也不能自助便捷地拿到數(shù)據(jù)。實(shí)際上，數(shù)據(jù)獲取需要很長(zhǎng)的開(kāi)發(fā)過(guò)程，漫長(zhǎng)的需求響應(yīng)與大數(shù)據(jù)時(shí)代需要快速出具問(wèn)題解決方案的目標(biāo)相違背。

數(shù)據(jù)不可聯(lián)：大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)雖然擁有海量數(shù)據(jù)，但企業(yè)數(shù)據(jù)知識(shí)間的關(guān)聯(lián)還比較弱，尚未把數(shù)據(jù)和知識(shí)體系關(guān)聯(lián)起來(lái)。此外，企業(yè)員工難以做到數(shù)據(jù)與知識(shí)之間的快速轉(zhuǎn)換，無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入探索和挖掘，這導(dǎo)致數(shù)據(jù)的深層價(jià)值難以凸顯。

我們?cè)诠緝?nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)問(wèn)題進(jìn)行收集，發(fā)現(xiàn)存在幾大困難點(diǎn)：業(yè)務(wù)響應(yīng)速度慢、數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題頻發(fā)、數(shù)據(jù)使用難且取數(shù)慢、開(kāi)發(fā)效能低、試錯(cuò)成本高以及數(shù)據(jù)能力重復(fù)建設(shè)等。

數(shù)據(jù)智能技術(shù)體系建設(shè)思路
總體目標(biāo)
1．敏捷地支撐業(yè)務(wù)部門(mén)的創(chuàng)新需求，打造快速響應(yīng)商業(yè)需求的服務(wù)能力；
2．把不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)打通，體現(xiàn)數(shù)據(jù)的大價(jià)值；
3．把數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)進(jìn)行管理。

大多數(shù)情況下，我們通過(guò)業(yè)務(wù)的需求，反過(guò)來(lái)推進(jìn)公司數(shù)據(jù)智能體系的建設(shè)，其直接的價(jià)值體現(xiàn)是成本節(jié)約、效率提升和質(zhì)量提升。

建設(shè)思路和原則
1．主要面向內(nèi)部客戶(hù)，特別是公司的研發(fā)人員及建模人員，以提高業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)效率為目標(biāo)；
2．做好元數(shù)據(jù)、血緣關(guān)系管理，提高數(shù)據(jù)治理程度，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全；
3．提煉公共服務(wù)能力等復(fù)用程度高的能力優(yōu)先建設(shè)，如：數(shù)據(jù)提取分析速度、數(shù)據(jù)治理平臺(tái)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)；
4．?dāng)?shù)據(jù)能力原則上由相應(yīng)領(lǐng)域熟悉業(yè)務(wù)，有一定技術(shù)積累的團(tuán)隊(duì)一起參與建設(shè)；
5．能力建設(shè)需要重點(diǎn)考慮幾大標(biāo)準(zhǔn)：穩(wěn)定、易運(yùn)維、可運(yùn)營(yíng)、可審計(jì)。

在能力建設(shè)方面，公司可以設(shè)立三層結(jié)構(gòu)：底層是技術(shù)中臺(tái)；中層是數(shù)據(jù)中臺(tái)；上層是業(yè)務(wù)系統(tǒng)。需要注意的是，有了平臺(tái)并不意味著問(wèn)題就解決了。我們認(rèn)為最理想的方式是平臺(tái)與人的能力相結(jié)合。平臺(tái)沉淀證明了的、可復(fù)用的能力；而人更多地去應(yīng)對(duì)創(chuàng)新需求，利用知識(shí)創(chuàng)造工具和完善平臺(tái)。這也是一個(gè)螺旋上升的過(guò)程。平臺(tái)需要專(zhuān)門(mén)的人進(jìn)行運(yùn)營(yíng)、推廣；業(yè)務(wù)需要有會(huì)使用平臺(tái)的、能快速產(chǎn)生解決方案的人，來(lái)保證與平臺(tái)人員的良好溝通與協(xié)作。

基于這樣的想法，個(gè)推在公司的組織保障上構(gòu)建了這樣一個(gè)體系：上層目前是虛擬的數(shù)據(jù)中臺(tái)部，在合適的時(shí)候會(huì)成為一個(gè)實(shí)體部門(mén)。架構(gòu)組與技術(shù)組參與建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)。此外，我們把部分與數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)人員派駐到業(yè)務(wù)部，這樣不僅能更好地把數(shù)據(jù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)，還能讓他們把業(yè)務(wù)部門(mén)的使用效果及問(wèn)題予以反饋，以此形成一個(gè)閉環(huán)，我們把它稱(chēng)之為DO（Data Owner）。

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展將大家?guī)肓舜髷?shù)據(jù)時(shí)代，而數(shù)據(jù)智能時(shí)代是大數(shù)據(jù)時(shí)代一個(gè)重要的發(fā)展階段，機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)并存。個(gè)推將積極把握機(jī)會(huì)、應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，不斷探索數(shù)據(jù)智能與行業(yè)應(yīng)用的結(jié)合點(diǎn)，以創(chuàng)新的技術(shù)為開(kāi)發(fā)者提供增能服務(wù)、為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和品牌營(yíng)銷(xiāo)等各垂直領(lǐng)域提供定制化的大數(shù)據(jù)解決方案。未來(lái)，個(gè)推將持續(xù)用數(shù)據(jù)的力量，攜手更多的行業(yè)伙伴，創(chuàng)建數(shù)據(jù)智能共贏生態(tài)！

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)cdcxhl.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無(wú)理由+7*72小時(shí)售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國(guó)服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡(jiǎn)單易用、服務(wù)可用性高、性?xún)r(jià)比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，專(zhuān)為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶(hù)豐富、多元化的應(yīng)用場(chǎng)景需求。

分享標(biāo)題：數(shù)據(jù)智能時(shí)代：數(shù)據(jù)體系建設(shè)的實(shí)質(zhì)、思路和方式-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題路徑：http://chinadenli.net/article10/hdggo.html

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