數(shù)據(jù)智能時代：數(shù)據(jù)體系建設(shè)的實質(zhì)、思路和方式-創(chuàng)新互聯(lián)

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，在語音、圖像和自然語言方面取得了卓越的成績。更為重要的是，政府也在大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，包括黨的十九屆四中全會首次增列了“數(shù)據(jù)”作為生產(chǎn)要素，這也進一步反映了隨著經(jīng)濟活動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加快，數(shù)據(jù)對提高生產(chǎn)效率的乘數(shù)作用凸顯，成為最具時代特征新生產(chǎn)要素的重要變化。個推作為專業(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)展過程中，收獲了一些成果，也得到了自己的經(jīng)驗和體會。

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2019年3月，個推（每日互動，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，個推提供了消息推送、用戶畫像、應(yīng)用統(tǒng)計、一鍵認證四種開發(fā)者服務(wù)，同時沉淀了海量數(shù)據(jù)；中間層是個推引擎層，通過對數(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“個推大數(shù)據(jù)平臺”。最上層為數(shù)據(jù)應(yīng)用層，提供品牌營銷、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)合個推實踐，主要圍繞三個方面進行展開：數(shù)據(jù)智能時代的特征、企業(yè)面臨的實際挑戰(zhàn)、數(shù)據(jù)智能體系建設(shè)思路。

數(shù)據(jù)智能時代的特征
數(shù)據(jù)智能時代已經(jīng)來臨，如同《大數(shù)據(jù)時代》中闡述的那樣，我們發(fā)現(xiàn)并印證了大數(shù)據(jù)對我們思維、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，我們認為數(shù)據(jù)智能時代的特征可以歸納為三點：更多、更繁雜、更相關(guān)。更多，意味著人們不再依賴于一小部分?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。

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”為例進行說明。第三范式的霧霾研究過程是：首先，提出問題。比如說,想了解霧霾是什么？怎么預(yù)防？其次，提出理論。根據(jù)已有的機理認識，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，超過了我們常規(guī)監(jiān)測的能力范圍。

為此，我們只能去除一些看起來不怎么重要的參數(shù)，保留一些簡單的參數(shù)，提出一個理論。然后收集數(shù)據(jù)、模擬計算，并根據(jù)計算結(jié)果對理論進行修正。最后獲取可信度比較高的結(jié)果，對霧霾天氣進行預(yù)測。

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

在第一步問題提出后，我們首先去做的并不是創(chuàng)建一個理論模型，而是把所有可能有用的數(shù)據(jù)收集起來，然后在此基礎(chǔ)上通過機器學(xué)習(xí)的方法，或者說人工智能的方法，找出對于霧霾形成影響較大的因素，進而提出有關(guān)理論。最后，進行預(yù)測，驗證結(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，這也帶來了整個思維方式和方法論的變革。

思維變革的第二個特點是更繁雜，即從精確性向概率性的轉(zhuǎn)變。精確性作為信息缺乏時代和模擬時代的產(chǎn)物，要求數(shù)據(jù)保證質(zhì)量、減小誤差。而大數(shù)據(jù)時代，海量的數(shù)據(jù)使我們無法一一驗證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。更多情況是，我們通過整個數(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)，剔除沒用的數(shù)據(jù)。

思維變革的第三個特點是更相關(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。
總結(jié)起來，大數(shù)據(jù)時代思維變革的特點可以歸納為：

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. 接受混亂和錯誤的存在；
4. 側(cè)重于分析相關(guān)關(guān)系，而不是預(yù)測背后的原因。

商業(yè)變革

在商業(yè)變革方面，數(shù)據(jù)智能時代的特點主要有三：一切皆可量化、無限的創(chuàng)新可能、數(shù)據(jù)的選擇價值。

“一切皆可量化”指的是隨著數(shù)據(jù)智能時代的發(fā)展，我們會發(fā)現(xiàn)身邊所有的東西都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，也就是說我們所處的現(xiàn)實世界，與信息世界存在著對應(yīng)關(guān)系。未來，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應(yīng)。

數(shù)據(jù)的真實價值猶如冰山，首要價值只是上面看得見的部分，而背后蘊藏著“無限的創(chuàng)新可能”。數(shù)據(jù)在完成直接的業(yè)務(wù)用途之后，看似好像沒有用了，但是一旦跟別的行業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合，我們會發(fā)現(xiàn)其協(xié)同效應(yīng)非常強，可以創(chuàng)造出巨大的使用價值。也就是說，目前看似沒有價值的業(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)在開始，把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過某種方式予以保存，譬如采用數(shù)據(jù)湖的方案。

數(shù)據(jù)的價值是其所有可能用途的總和，面對這些無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)的價值，即數(shù)據(jù)的選擇價值。

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

1. 數(shù)據(jù)的選擇價值意味著無限可能；
   2．?dāng)?shù)智時代要求我們對待數(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。

我們面臨的實際挑戰(zhàn)
數(shù)智時代我們面臨挑戰(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)核心要解決的幾個問題
數(shù)據(jù)不可知：用戶不知道大數(shù)據(jù)平臺有什么樣的數(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。雖然用戶意識到了大數(shù)據(jù)的重要性，但不清楚平臺中是否存在能解決業(yè)務(wù)問題的關(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)平臺開始就一直存在的問題，在大數(shù)據(jù)時代表現(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)量過低而難以被利用。

數(shù)據(jù)不可?。河脩艏词怪雷约簶I(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)。實際上，數(shù)據(jù)獲取需要很長的開發(fā)過程，漫長的需求響應(yīng)與大數(shù)據(jù)時代需要快速出具問題解決方案的目標(biāo)相違背。

數(shù)據(jù)不可聯(lián)：大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)雖然擁有海量數(shù)據(jù)，但企業(yè)數(shù)據(jù)知識間的關(guān)聯(lián)還比較弱，尚未把數(shù)據(jù)和知識體系關(guān)聯(lián)起來。此外，企業(yè)員工難以做到數(shù)據(jù)與知識之間的快速轉(zhuǎn)換，無法對數(shù)據(jù)進行深入探索和挖掘，這導(dǎo)致數(shù)據(jù)的深層價值難以凸顯。

我們在公司內(nèi)部對數(shù)據(jù)問題進行收集，發(fā)現(xiàn)存在幾大困難點：業(yè)務(wù)響應(yīng)速度慢、數(shù)據(jù)質(zhì)量問題頻發(fā)、數(shù)據(jù)使用難且取數(shù)慢、開發(fā)效能低、試錯成本高以及數(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)實時打通，體現(xiàn)數(shù)據(jù)的大價值；
3．把數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)進行管理。

大多數(shù)情況下，我們通過業(yè)務(wù)的需求，反過來推進公司數(shù)據(jù)智能體系的建設(shè)，其直接的價值體現(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，特別是公司的研發(fā)人員及建模人員，以提高業(yè)務(wù)開發(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、數(shù)據(jù)開發(fā)平臺；
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)積累的團隊一起參與建設(shè)；
5．能力建設(shè)需要重點考慮幾大標(biāo)準(zhǔn)：穩(wěn)定、易運維、可運營、可審計。

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；中層是數(shù)據(jù)中臺；上層是業(yè)務(wù)系統(tǒng)。需要注意的是，有了平臺并不意味著問題就解決了。我們認為最理想的方式是平臺與人的能力相結(jié)合。平臺沉淀證明了的、可復(fù)用的能力；而人更多地去應(yīng)對創(chuàng)新需求，利用知識創(chuàng)造工具和完善平臺。這也是一個螺旋上升的過程。平臺需要專門的人進行運營、推廣；業(yè)務(wù)需要有會使用平臺的、能快速產(chǎn)生解決方案的人，來保證與平臺人員的良好溝通與協(xié)作。

基于這樣的想法，個推在公司的組織保障上構(gòu)建了這樣一個體系：上層目前是虛擬的數(shù)據(jù)中臺部，在合適的時候會成為一個實體部門。架構(gòu)組與技術(shù)組參與建設(shè)數(shù)據(jù)中臺。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)部門的使用效果及問題予以反饋，以此形成一個閉環(huán)，我們把它稱之為DO（Data Owner）。

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展將大家?guī)肓舜髷?shù)據(jù)時代，而數(shù)據(jù)智能時代是大數(shù)據(jù)時代一個重要的發(fā)展階段，機會與挑戰(zhàn)并存。個推將積極把握機會、應(yīng)對挑戰(zhàn)，不斷探索數(shù)據(jù)智能與行業(yè)應(yīng)用的結(jié)合點，以創(chuàng)新的技術(shù)為開發(fā)者提供增能服務(wù)、為移動互聯(lián)網(wǎng)和品牌營銷等各垂直領(lǐng)域提供定制化的大數(shù)據(jù)解決方案。未來，個推將持續(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)！

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標(biāo)題路徑：http://bm7419.com/article10/hdggo.html

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