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标题: TalkingData：2018年数据智能生态报告 [打印本页]

作者: 168主编 时间: 2018-10-23 19:27
标题: TalkingData：2018年数据智能生态报告
本帖最后由 168主编于 2018-11-4 10:02 编辑

2018年10月18日上午，中关村大数据产业联盟将联合TalkingData、中国国际大数据大会组委会在大会主会场高峰论坛上共同发布《2018数据智能生态报告》，对数据智能的发展趋势给出相应的应对策略，帮助企业更好驾驭数据智能，领跑数据智能时代。

报告梳理了当下中国数据智能市场的发展历程和未来走向，给出了数据智能的定义和时代的特性。本报告细数了数据智能时代的本质，分析了数据智能市场行业全景及痛点，并为不同类型的企业提供应对策略，倡议积极推动行业合作，共建数据智能平台。

报告显示，2018年，中国的移动智能设备高达13.7亿台，移动数据体量超过1200EB，物联网设备更是达87亿之多。随着智能移动设备、可穿戴设备、工业大数据等的指数级增长，数据行业正迎来更多的挑战。当大数据、云计算、人工智能、区块链等新词、热词不断涌现时，人们开始思考，数据究竟能够给人们带来什么？如何真正从数据中形成智能，提升商业决策与人类生活？这是所有大数据企业共同面临的挑战。

一、何为数据智能
数据智能（Data Intelligence）是指基于大数据引擎，通过大规模机器学习和深度学习等技术（技术基础），对海量数据（处理对象）进行处理、分析和挖掘，提取有价值的信息和知识（实现途径），并通过建立模型提供现有问题的解决方案、实现预测（最终目标）等。

数据智能通过打通数据价值链，能集中剩余价值，降低成本，提高资源配置，推动数据行业以更高的效率运行。数据智能得以实现的技术核心是数据智能平台，而呈现载体则是数据智能产品。数据智能平台的概念往往包括了平台本身和运行平台的机制，本质是通过能力的共创、复用、沉淀等，促进前端业务或者数据智能产品的效率、协同、创新。数据智能平台是在数据加工程度和软件工具、客制化和标准化中找到一个平衡，最大效率地赋能数据产品和解决方案。

数据智能产品则是针对某一个商业情境中的某一类特定决策，并且与该商业决策流程相对应的产品，是有封装的、有交互界面（产品界面）的。数据智能产品是数据智能的媒介和呈现载体，其效率和效能代表了数据智能产品的价值几何。

二、数据智能的能力与解决的问题
数据智能平台的两大使命：帮助企业更好的“看现在”——对现有数据的治理；帮助企业更好的“看未来”——通过数据挖掘对未来进行预测。“看现在”的最终目的是为了更好的“看未来”，这是因为在数据智能时代，数据的量级、异构程度都极其复杂，千里之行始于足下，因此这是企业实现数据智能的第一步，也是实现数据智能价值最为关键的一步。进一步来说，这两个能力又包括了以下这些能力要素：为了更好“看现在”的连接、共享、安全；以及为了更好“看未来”的管理、科学与工程。

对于企业而言，数据智能平台不是孤立的基础设施存在，它承载着数据生命周期，对应的是客户企业数字化转型不同阶段面临的主要问题。

三、数据智能将推动数据行业的新发展
数据智能并不是孤立的产品存在，借助于数据智能和数据智能产品，数据生态行业将会迎来更新的变化与挑战:
1、  原有商业模式的改变，更加强调成效合作、技术合作，共建数据生态体系；
2、  推动组织制度变革，推动专业人才管理及激励制度的迭代更新；
3、  由于各行业的特性不同，数据智能各有侧重地影响数据的不同应用阶段。