<mark id="oztn4"></mark>
0
如果將數(shù)據(jù)科學(xué)家比作醫(yī)生的話，那么數(shù)據(jù)科學(xué)本身便既是行醫(yī)技能，又是行醫(yī)工具。
1974年， 因科學(xué)研究計(jì)算機(jī)模擬產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，需要依靠算法發(fā)現(xiàn)其中規(guī)律，圖靈獎(jiǎng)得主Peter Naur首次提出了數(shù)據(jù)科學(xué)（Data Science）的概念：基于數(shù)據(jù)處理的科學(xué)，這標(biāo)志著數(shù)據(jù)科學(xué)的開端。
當(dāng)今世界，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)無處不在，要想利用好大數(shù)據(jù)，揭示數(shù)據(jù)中的隱藏規(guī)律，并幫助組織利用這種洞察來做出更明智的決策，就需要數(shù)據(jù)科學(xué)，也就是說必須首先收集、處理、分析和分享這些數(shù)據(jù)。管理這個(gè)數(shù)據(jù)生命周期便是數(shù)據(jù)科學(xué)的本質(zhì)。
3月30日，2023數(shù)據(jù)科學(xué)峰會(huì)在北京舉行。關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)如何幫助企業(yè)釋放數(shù)據(jù)價(jià)值的相關(guān)問題，雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))與相關(guān)媒體在會(huì)后與IDC中國(guó)副總裁兼首席分析師武連峰、百分點(diǎn)科技董事長(zhǎng)兼CEO蘇萌、百分點(diǎn)科技CTO劉譯璟進(jìn)行了深入的交流。
現(xiàn)有平臺(tái)、工具已經(jīng)無法完全發(fā)掘數(shù)據(jù)的價(jià)值
根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021年，全球數(shù)據(jù)總量達(dá)到了84.5ZB，預(yù)計(jì)到2026年，全球結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)總量將達(dá)到221.2ZB。武連峰認(rèn)為如此多的數(shù)據(jù)量，對(duì)于現(xiàn)有的工具、平臺(tái)、算力處理會(huì)帶來非常大的挑戰(zhàn)。而數(shù)據(jù)類型多樣、數(shù)據(jù)孤島、以及數(shù)據(jù)安全性等很難保證，還有云端部署和私有部署軟件適配難度大、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析能力欠缺等挑戰(zhàn)，都使得數(shù)據(jù)的價(jià)值無法得到充分的發(fā)揮。
在他看來發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，需要打造三方面的能力：第一，數(shù)據(jù)的獲取和治理能力；第二，做數(shù)據(jù)挖掘與展現(xiàn)的能力；第三，數(shù)據(jù)的變現(xiàn)和創(chuàng)新能力。
目前政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)進(jìn)入到一個(gè)深水區(qū)。武連峰表示，如果把數(shù)字化轉(zhuǎn)型從低到高分成五個(gè)階段，二三階段占比已經(jīng)超過2/3，到第四個(gè)階段還一直處在上山爬坡的階段，爬到一個(gè)中上快到山頂?shù)臅r(shí)候，這時(shí)候是最難的。
另外，大數(shù)據(jù)、AI、云等，很多技術(shù)是一個(gè)融合的應(yīng)用，而融合應(yīng)用對(duì)于企業(yè)也帶來一定的挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的斷代式發(fā)展，數(shù)智基礎(chǔ)設(shè)施也呈現(xiàn)斷點(diǎn)式建設(shè)，企業(yè)不得不投入大量資源重復(fù)建設(shè)，以完成技術(shù)更迭和應(yīng)用升級(jí)。
如果要應(yīng)用好數(shù)據(jù)，只有將場(chǎng)景、技術(shù)和數(shù)據(jù)深度融合才能創(chuàng)造價(jià)值。
今天很多政企里面，數(shù)據(jù)還存在一個(gè)不足的現(xiàn)象。尤其中小企業(yè)數(shù)據(jù)還是不足的；政企雖然有大量的數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)孤島的現(xiàn)象還非常嚴(yán)重。因此，在武連峰看來，首先，面向數(shù)據(jù)治理一定要打造一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理平臺(tái)，將數(shù)據(jù)變干凈；其次需要一個(gè)智能化的分析工具，將數(shù)據(jù)信息變成知識(shí)；最后是實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用。
新的技術(shù)和應(yīng)用帶來更加豐富的數(shù)據(jù)、多模態(tài)的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)需要進(jìn)入到可分析、可解釋，需要讓它用得起來，需要參與到真正的預(yù)測(cè)和決策大的場(chǎng)景中來。蘇萌表示，數(shù)據(jù)科學(xué)在過去50年里從1.0的小數(shù)據(jù)時(shí)代，2.0的大數(shù)據(jù)時(shí)代，走入了3.0的AI時(shí)代，未來將邁向數(shù)據(jù)原生時(shí)代。當(dāng)下市場(chǎng)需求不再是斷點(diǎn)式技術(shù)和工具，而是端到端的數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案，在長(zhǎng)鏈條里實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。
而國(guó)內(nèi)外一些頂尖的公司像華為、阿里、Plantir、Alteryx包括百分點(diǎn)，開始紛紛的去沉淀整體的產(chǎn)品技術(shù)和解決方案。那么問題來了，企業(yè)到底應(yīng)該如何選擇一個(gè)適合自己得數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)平臺(tái)呢？
企業(yè)應(yīng)該選一個(gè)什么樣的數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)平臺(tái)？
用數(shù)據(jù)，歸根結(jié)底是想讓數(shù)據(jù)創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值，而不是為了用數(shù)據(jù)而用數(shù)據(jù)。
以前的用戶更加關(guān)注單點(diǎn)問題的解決，現(xiàn)在數(shù)據(jù)從采集、治理、分析、建模、預(yù)測(cè)到應(yīng)用整個(gè)周期更加長(zhǎng)，用戶更希望幫助他解決價(jià)值實(shí)現(xiàn)的問題。
蘇萌認(rèn)為，百分點(diǎn)的數(shù)據(jù)價(jià)值鏈夠長(zhǎng)，百分點(diǎn)科技沉淀了十三年的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐推出的科學(xué)基礎(chǔ)平臺(tái)--DeepMatrix，是一套端到端的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)平臺(tái)。從規(guī)劃設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)治理、建模分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用四大階段，覆蓋數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的全生命周期，具備全面數(shù)據(jù)類型支持、完善數(shù)據(jù)治理能力、強(qiáng)大數(shù)據(jù)建模能力、豐富數(shù)據(jù)洞察能力、高效知識(shí)生產(chǎn)能力和高度復(fù)用領(lǐng)域知識(shí)六大能力。
劉譯璟認(rèn)為，當(dāng)前主要的流程和工具已經(jīng)覆蓋齊全，未來將聚焦于領(lǐng)域知識(shí)的沉淀和復(fù)用。據(jù)介紹，百分點(diǎn)數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)平臺(tái)系列產(chǎn)品，主要致力于解決數(shù)據(jù)價(jià)值鏈中的共性問題，面向數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家群體，提供能力全面、交互自然知識(shí)驅(qū)動(dòng)的通用工具，具有創(chuàng)新意識(shí)和數(shù)字化基礎(chǔ)比較好的成熟的數(shù)字化中晚期的用戶時(shí)百分點(diǎn)的目標(biāo)客戶。
當(dāng)問及相比于同類市場(chǎng)產(chǎn)品，百分點(diǎn)數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)是什么？
劉譯璟告訴記者，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)其實(shí)一直也是我們?cè)谒伎嫉膯栴}，如果概括來說的話主要有兩個(gè)方面：
第一方面，百分點(diǎn)能力很全，因?yàn)槿胄斜容^早，一直做一款應(yīng)用，以至于始終保持的都是全棧的數(shù)據(jù)可用的能力。現(xiàn)在越來越多的創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)很難做到比較全面的能力，只能依托云大廠，做一些小而美的功能，解決部分問題。
第二方面，應(yīng)用場(chǎng)景的選擇、領(lǐng)域的選擇，會(huì)形成差異化。百分點(diǎn)數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)平臺(tái)具備兩大特征，知識(shí)化和智能化。
首先是知識(shí)化，平臺(tái)不斷沉淀領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)科學(xué)知識(shí)，包括程序性知識(shí)、事實(shí)性知識(shí)和概念性知識(shí)。傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨著冷啟動(dòng)問題，平臺(tái)能夠借助行業(yè)內(nèi)已有的專業(yè)知識(shí)為其破局。其次是智能化，數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)平臺(tái)內(nèi)置了智能輔助開發(fā)系統(tǒng)，可以自動(dòng)化地輔助開發(fā)者選擇方案以及完成數(shù)據(jù)適配，并智能化地進(jìn)行方案精調(diào)和改進(jìn)。同時(shí)，能夠在數(shù)據(jù)治理的多個(gè)環(huán)節(jié)依托知識(shí)庫及語義理解等智能技術(shù)幫助開發(fā)者提高效率。
劉譯璟告訴雷峰網(wǎng)，任何產(chǎn)品都不是一蹴而就的。從最早做推薦引擎，就涉及了海量的用戶數(shù)據(jù)，最大規(guī)模的時(shí)候，大概有一千多臺(tái)服務(wù)器，我們要在上面做機(jī)器學(xué)習(xí)的算法、運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的分析等，經(jīng)過了13年，我們一直在持續(xù)迭代自己的技術(shù)能力，并通過不斷的落地實(shí)踐，才固化了產(chǎn)品模式。我們把底層的平臺(tái)做出來以后，客戶就不需要很長(zhǎng)的時(shí)間周期和人力，幫助客戶提升效率，這是我們打造這個(gè)產(chǎn)品的初衷。
蘇萌在最后表示：“過去的50年在數(shù)據(jù)科學(xué)不斷發(fā)展和變遷，從我個(gè)人來說，個(gè)人成長(zhǎng)、求學(xué)、做科研、又出來創(chuàng)業(yè)，自己感悟到一點(diǎn)特別深的是，信息技術(shù)真的在改變?nèi)祟悾畔⒓夹g(shù)創(chuàng)造了數(shù)字的世界，而數(shù)字的技術(shù)又在推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)又推動(dòng)了人類和組織社會(huì)的變革，而且變革又進(jìn)一步為創(chuàng)新提供了土壤，其實(shí)我們不斷的循環(huán)在往前走。我們也在感受著使命的召喚，百分點(diǎn)科技的使命就是繼續(xù)致力于‘用數(shù)據(jù)科學(xué)構(gòu)建更智能的世界’。”
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。
