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在老環(huán)境中尋找新道路 大數(shù)據(jù)落地面臨挑戰(zhàn)

2017-11-08 09:43:49來源:云科技時代 編輯:一不做 關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)報告人工智能實(shí)體經(jīng)濟(jì)閱讀量:36252

導(dǎo)讀:要“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”。換句話說,就是要把大數(shù)據(jù)這樣的先進(jìn)技術(shù),落地到實(shí)際的行業(yè)應(yīng)用和業(yè)務(wù)場景中。
  【中國智能制造網(wǎng) 行業(yè)動態(tài)】“大數(shù)據(jù)”一詞進(jìn)入了黨的報告中,報告提出要“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”。換句話說,就是要把大數(shù)據(jù)這樣的先進(jìn)技術(shù),落地到實(shí)際的行業(yè)應(yīng)用和業(yè)務(wù)場景中,對實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)揮真正的作用,創(chuàng)造實(shí)在的價值。


在老環(huán)境中尋找新道路 大數(shù)據(jù)落地面臨挑戰(zhàn)

 
  從2015年起,“大數(shù)據(jù)”一詞就被移出了Gartner的新興技術(shù)炒作曲線。然而,據(jù)有關(guān)統(tǒng)計,截至2017年8月初,我國大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有183家企業(yè)獲得融資,其中A輪81家、天使輪51家,也就是72%的大數(shù)據(jù)企業(yè)仍處于創(chuàng)業(yè)初期,商業(yè)模式仍有待建立和穩(wěn)定。
 
  社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社2017年8月出版的《大數(shù)據(jù)應(yīng)用藍(lán)皮書:中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展報告(2017)》(以下簡稱藍(lán)皮書),藍(lán)皮書認(rèn)為,從應(yīng)用的角度看,大數(shù)據(jù)并非一個全新的產(chǎn)業(yè),而是與已有產(chǎn)業(yè)融合,對已有模式的改造、升級和替代。制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的往往并不是大數(shù)據(jù)本身,而是大數(shù)據(jù)所應(yīng)用的行業(yè)和領(lǐng)域原本存在的問題。
 
  2017年10月,創(chuàng)立了三年的大數(shù)據(jù)與人工智能公司明略數(shù)據(jù)獲得了2017 Venture50的“2017中國具投資價值企業(yè)風(fēng)云榜50強(qiáng)”。而不久前,明略數(shù)據(jù)的“公安大腦”作為公安大數(shù)據(jù)一體化作戰(zhàn)平臺,為安保維穩(wěn)工作發(fā)揮了積極的作用。據(jù)悉,明略數(shù)據(jù)也在今年10月順利完成了C輪融資。“在老環(huán)境中尋找新路徑”,這是明略數(shù)據(jù)得以持續(xù)發(fā)展的心得。
 
  - 有溫度的交付:落地大數(shù)據(jù) -
 
  明略數(shù)據(jù)運(yùn)營官(COO)唐日新之前在IBM工作了15余年,主要從事政府行業(yè)咨詢與銷售工作。2014年離開IBM后沒有多久,他就加入了明略數(shù)據(jù)。作為COO,唐日新具體負(fù)責(zé)組織大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的實(shí)施和落地,包括組織建設(shè)及運(yùn)營。
 
  唐日新認(rèn)為,新舊動能轉(zhuǎn)換只能因勢利導(dǎo),只有新價值逐漸超過舊價值,才會真正發(fā)生變革。正如藍(lán)皮書所述,“推動大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展,需對不當(dāng)?shù)男袠I(yè)管理模式進(jìn)行改革,對既有利益格局進(jìn)行調(diào)整。即便在企業(yè)內(nèi)部,大數(shù)據(jù)應(yīng)用也不僅僅是個技術(shù)問題,而且是涉及業(yè)務(wù)流程重組和管理模式變革的問題。”
 
  實(shí)際上這一輪的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè),主要是基于上開源的Hadoop、Spark等開源大數(shù)據(jù)技術(shù),因此大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司在技術(shù)上的差異化并不明顯。而在把大數(shù)據(jù)結(jié)合行業(yè)場景,落地到具體的行業(yè)應(yīng)用中時,又遇到了藍(lán)皮書所描述的問題,因此大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司集體遇到了“冰點(diǎn)”。
 
  在數(shù)據(jù)從哪里來、數(shù)據(jù)怎么用、成果誰買單這個大數(shù)據(jù)落地“三問”中,數(shù)據(jù)來源問題始終困擾著國內(nèi)的大數(shù)據(jù)企業(yè)。實(shí)際上對于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)來說,數(shù)據(jù)來源是整個大數(shù)據(jù)商業(yè)的起點(diǎn)和終點(diǎn)。如果數(shù)據(jù)不能讓渡到大數(shù)據(jù)企業(yè),而只能由產(chǎn)生數(shù)據(jù)的用戶所有,那么大數(shù)據(jù)企業(yè)就只能終成為服務(wù)型企業(yè)。
 
  “信息產(chǎn)業(yè)歸根結(jié)底是服務(wù)業(yè),終的用戶交互界面,也就是服務(wù)交付的體驗(yàn),決定了項(xiàng)目、產(chǎn)品或服務(wù)的成敗。一個有溫度的交付服務(wù),能大幅提高大數(shù)據(jù)項(xiàng)目落地的成功率。如果可以有握手的界面,會更容易。”唐日新表示。
 
  那么,明略數(shù)據(jù)是怎么做到“有溫度”的交付呢?首先是本地化的交付,比如陜西的項(xiàng)目就由陜西當(dāng)?shù)氐膱F(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)。目前明略數(shù)據(jù)在河北、武漢、南京等地都有區(qū)域中心或交付中心,從本地吸納人才,向當(dāng)?shù)赜脩艚桓洞髷?shù)據(jù)項(xiàng)目。其次,在人才梯度隊(duì)伍的建設(shè)方面,明略數(shù)據(jù)注重培養(yǎng)和孵化當(dāng)?shù)氐娜瞬牛瓿杀镜鼗脑鲋捣?wù)。再次,明略數(shù)據(jù)也會與地方政府產(chǎn)業(yè)基金合作,共建當(dāng)?shù)氐膮^(qū)域中心,在承擔(dān)社會責(zé)任的同時,也會對當(dāng)?shù)卣岢鲆螅苿诱毮艿霓D(zhuǎn)變。
 
  而在對交付團(tuán)隊(duì)的組織建設(shè)方面,明略數(shù)據(jù)嘗試了類阿米巴組織模式的改造,把交付團(tuán)隊(duì)切分到小作戰(zhàn)單元,實(shí)行從項(xiàng)目經(jīng)理到區(qū)域經(jīng)理的負(fù)責(zé)制,用類似責(zé)任田、承包制的方式,激勵項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)像經(jīng)營自己的企業(yè)一樣去服務(wù)用戶。
 
  當(dāng)然,明略數(shù)據(jù)本身有駐場數(shù)據(jù)科學(xué)家,解決“黑盒交付”的問題。也就是說以前的套裝軟件都是“黑盒交付”,安裝結(jié)束后就再也不與用戶聯(lián)系;而大數(shù)據(jù)項(xiàng)目不能是交鑰匙工程,必須由駐場數(shù)據(jù)科學(xué)家與用戶一起,根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)場景切實(shí)把大數(shù)據(jù)落地到具體的業(yè)務(wù)中,這是大數(shù)據(jù)項(xiàng)目獨(dú)特的地方。而現(xiàn)在雖然也有用戶會要求開放源代碼,但實(shí)際上也不會真正查看,只是以防不時之需,更多還是依靠駐場數(shù)據(jù)科學(xué)家或工程師解決實(shí)際問題。
 
  - 平臺化的交付:積累與沉淀價值-
 
  2017年初,明略數(shù)據(jù)提出了“行業(yè)人工智能大腦”,到了8月22日就推出了以中國市場上企業(yè)級知識圖譜數(shù)據(jù)庫“蜂巢”、企業(yè)級人工智能統(tǒng)一入口“小明”為核心的行業(yè)人工智能大腦“明智系統(tǒng)”,并明確提出了把企業(yè)級知識經(jīng)濟(jì)作為大數(shù)據(jù)與行業(yè)應(yīng)用相結(jié)合的新方向。
 
  知識圖譜是明略數(shù)據(jù)探索大數(shù)據(jù)商業(yè)模式的平臺化產(chǎn)品。截至2017年4月,明略數(shù)據(jù)80多名人工智能科學(xué)家、220多名技術(shù)專家已為公共安全、金融、工業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)積累了豐富的解決方案。例如,明略數(shù)據(jù)為公安機(jī)構(gòu)提供SCOPA昆侖鏡公安大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng),其核心是對全量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘,可完成情報研判分析、重點(diǎn)人員管控、重大事件預(yù)測等警務(wù)工作。
 
  MDP大數(shù)據(jù)處理和存儲平臺、DataInsight大數(shù)據(jù)分布式計算平臺、SCOPA可視化大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘應(yīng)用平臺是明略數(shù)據(jù)自創(chuàng)業(yè)以來積累的技術(shù)平臺。以一個中等省會城市為例,全省7000萬常住人口、3000 萬流動人口、各種關(guān)系 6-7 億條,在這樣的海量數(shù)據(jù)集上做研判時極難進(jìn)行多層推演,而利用明略數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)平臺處理能力,可以秒級獲得預(yù)測分析計算結(jié)果。
 
  唐日新介紹說,行業(yè)人工智能大腦“明智系統(tǒng)”的推出,是對大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)進(jìn)行產(chǎn)品化的嘗試。盡管明略數(shù)據(jù)已經(jīng)積累了多年的大數(shù)據(jù)技術(shù),可以支持 500節(jié)點(diǎn)以上的超大集群、數(shù)據(jù)之間秒級交互、3秒內(nèi)快速災(zāi)備恢復(fù)等,但對于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的實(shí)施和服務(wù)來說,之前還是比較依賴人工方式,需要依靠專家到現(xiàn)場為用戶投產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
 
  而一個平臺化的產(chǎn)品則不一樣,現(xiàn)場專家從手工部署軟件代碼,到依靠一個平臺化的產(chǎn)品來自動化或半自動化的部署軟件代碼。這樣一方面能大幅提高軟件部署效率、提高項(xiàng)目成功率、減少后期運(yùn)維工作,另一方面還能把部署中積累的業(yè)務(wù)知識沉淀到平臺中,從而豐富平臺的業(yè)務(wù)場景。唐日新介紹,“明智系統(tǒng)”是一個iTunes的概念,為不同行業(yè)構(gòu)建一個基礎(chǔ)的平臺,在上面可以開發(fā)各種行業(yè)APP應(yīng)用,從而滿足不同行業(yè)的個性化需求。
 
  當(dāng)然,與其它大數(shù)據(jù)平臺相比,“明智系統(tǒng)”還把數(shù)據(jù)的對外輸出進(jìn)行了一個轉(zhuǎn)換,把敏感的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為可以商品化的知識,而知識就可以復(fù)制到同行業(yè)的其它企業(yè)或其它行業(yè)。比如,明智系統(tǒng)在金融領(lǐng)域服務(wù)于金融監(jiān)管、內(nèi)控、風(fēng)控部門,基于“企業(yè)、個人、機(jī)構(gòu)、賬戶、交易、行為數(shù)據(jù)”構(gòu)建金融行業(yè)知識圖譜,挖掘隱藏在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)之下的關(guān)聯(lián)關(guān)系風(fēng)險和資金流動異常,及時制止欺詐、洗錢、違規(guī)行為,有效防范和化解業(yè)務(wù)風(fēng)險。從這個過程中提取的風(fēng)險防控知識,就可以復(fù)制到公安行業(yè)、平安城市等場景中。
 
  - 在老環(huán)境中尋找新道路 -
 
  盡管目前明略數(shù)據(jù)已經(jīng)拿到了C輪融資,但唐日新坦言現(xiàn)在大數(shù)據(jù)行業(yè)整體遇到了產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的結(jié)構(gòu)性問題。
 
  首先,大數(shù)據(jù)技術(shù)難以創(chuàng)造出可量化的業(yè)務(wù)結(jié)果。對于公安、金融等領(lǐng)域來說,應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以看到顯著的效果。在公安行業(yè),由于人手有限,無法在龐大的視頻、圖片、地理位置信息等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,那么大數(shù)據(jù)技術(shù)馬上就能提高分析效率,從而直接提高業(yè)務(wù)成績。而在金融行業(yè),大數(shù)據(jù)技術(shù)可以起到防范金融風(fēng)險的作用,也是立竿見影的成果。
 
  但在其它行業(yè)和領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)技術(shù)所起到的作用較為隱性,難以讓用戶實(shí)實(shí)在在感覺到對業(yè)務(wù)影響力。在工業(yè)領(lǐng)域,盡管預(yù)測性維護(hù)可以為用戶帶來維修成本的收益,但這只能通過項(xiàng)目實(shí)施后帶來切實(shí)的維護(hù)成本的降低,才能讓用戶感受到大數(shù)據(jù)的價值,從而愿意為大數(shù)據(jù)技術(shù)付費(fèi)。但對于大數(shù)據(jù)技術(shù)的定價,往往也就限定在所降低維護(hù)成本的上限,比如為用戶節(jié)約了50萬維護(hù)費(fèi)用,那么用戶往往也只愿意為大數(shù)據(jù)技術(shù)高支付50萬的費(fèi)用。
 
  其次,今天的企業(yè)用戶正在經(jīng)歷從傳統(tǒng)IT架構(gòu)到移動互聯(lián)網(wǎng)IT架構(gòu)的轉(zhuǎn)換過程中,企業(yè)用戶的業(yè)務(wù)形態(tài)也正在快速變化中,而且不同企業(yè)用戶的IT需求都層次不一、處于轉(zhuǎn)型過程的不同階段,甚至企業(yè)用戶自己都不知道下一步的轉(zhuǎn)型將要走向哪里。傳統(tǒng)IT體系的邊界比較清晰,不同的技術(shù)供應(yīng)商各司其責(zé),但在新的高流動性的企業(yè)業(yè)務(wù)形態(tài)下,大數(shù)據(jù)技術(shù)也沒能很好的適應(yīng)并開發(fā)出合適的產(chǎn)品,大數(shù)據(jù)技術(shù)供應(yīng)商與企業(yè)用戶都處于共同摸索的狀態(tài)。
 
  在這樣的前提下,人工智能是一個可能的突破方向。通過大數(shù)據(jù)分析積累了行業(yè)知識,再把行業(yè)知識配置到人工智能引擎中,后通過人工智能界面對外輸出結(jié)果,從而讓用戶可以感受到大數(shù)據(jù)帶來的影響力和沖擊力,再結(jié)合大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的實(shí)際業(yè)務(wù)效果,終讓用戶可以認(rèn)可大數(shù)據(jù)技術(shù)的價值。
 
  換言之,不確定性的人工智能加上確定性的大數(shù)據(jù)分析、基于人工智能的輔助決策加上基于大數(shù)據(jù)分析的決策支持,以及人工智能的友好交互界面加上大數(shù)據(jù)分析的自動化引擎,這就是在企業(yè)的“老環(huán)境”中找到的“新道路”。
 
  唐日新坦言,“明智系統(tǒng)”對于明略數(shù)據(jù)來說也是一個全新的嘗試,之前的大數(shù)據(jù)技術(shù)都偏應(yīng)用方向,可以帶來短期的變現(xiàn),而“明智系統(tǒng)”則是一個類iTunes的基礎(chǔ)技術(shù)平臺,還需要第三方技術(shù)合作伙伴在其上開發(fā)不同的應(yīng)用,構(gòu)建起了一個完整的生態(tài),才能真正創(chuàng)造“明智系統(tǒng)”的價值。
 
  好的消息是黨的報告已經(jīng)發(fā)出了大數(shù)據(jù)技術(shù)要與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的號角,明略數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)與人工智能行業(yè)的先行者,已經(jīng)開始了深度融合的嘗試,接下來在“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造”等新一輪政策的推進(jìn)下,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)有望迎來真正的海闊天空。
 
  (原標(biāo)題:大數(shù)據(jù)落地的大挑戰(zhàn) 明略數(shù)據(jù)在老環(huán)境中尋找新路徑)
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