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[报告] TalkingData:2018年数据智能生态报告

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发表于 2018-10-23 19:27:56 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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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。





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