（Chinapex創(chuàng)略CEO Jimmy Hu）

中國(guó)的數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展。但我確信，已有不少人和企業(yè)開始對(duì)大數(shù)據(jù)這個(gè)詞及概念被到處濫用而感到厭煩。在很多情況下，它被使用在沒有太大意義的語境中，通常為了推廣某個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)，或吸引蜂擁而至的眼球。

即使有時(shí)目標(biāo)確實(shí)是為了創(chuàng)造洞察和價(jià)值，我們有時(shí)也會(huì)忽略明確的目標(biāo)，及可通過大數(shù)據(jù)分析來衡量的結(jié)果，只是為了“大數(shù)據(jù)“而”大數(shù)據(jù)”。但或許在現(xiàn)階段，這再正常不過——因?yàn)槭袌?chǎng)、生態(tài)和技術(shù)的成熟度，與技術(shù)被理解、接受到怎樣的程度，這兩者是齊頭并進(jìn)的。在大環(huán)境中，隨著企業(yè)將越來越多的戰(zhàn)略舉措和資源投入到數(shù)據(jù)資產(chǎn)中，最終將驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)生態(tài)的供應(yīng)商針對(duì)具體問題來設(shè)計(jì)出靈活及高性價(jià)比的解決方案，來替代那些落后而繁瑣的通用型企業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

在理想的狀態(tài)下，我們可以想象，數(shù)據(jù)技術(shù)和平臺(tái)應(yīng)該是容易獲取，有價(jià)值，且大眾化到甚至可適用于中小型企業(yè)的。 換句話說，從市場(chǎng)的角度來看，在這一情形下，數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)及采用率已達(dá)到了成熟和普及的階段。（如果用研究公司Gartner的技術(shù)成熟度曲線中的階段來表述的話，這一階段即被稱為“啟蒙的斜坡”【Slope of Enlightenment】）不過很明顯，我們目前離這個(gè)階段還很遠(yuǎn)。

這就拋出了一個(gè)問題 —— 我們應(yīng)當(dāng)如何才能到達(dá)這個(gè)狀態(tài)？目前的市場(chǎng)上正在取得什么樣的進(jìn)展？

從大數(shù)據(jù)到智能數(shù)據(jù)，日益增長(zhǎng)的轉(zhuǎn)變

數(shù)據(jù)的企業(yè)應(yīng)用通常處理的是所謂的五個(gè)V的問題：volume(數(shù)量), velocity（速度），variety（多樣性），veracity（真實(shí)性）和value（價(jià)值）。 當(dāng)仔細(xì)觀察這些特征時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)其中的兩種形態(tài)。數(shù)量、速度和多樣性方面有關(guān)于數(shù)據(jù)產(chǎn)生的過程，以及如何獲取和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而真實(shí)性和價(jià)值這兩方面則關(guān)注于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有用性。 如果企業(yè)只是重視數(shù)量和速度的層面，這是可以被定義為一個(gè)“大”數(shù)據(jù)的問題。 然而實(shí)際上，很多這樣的數(shù)據(jù)包含了未經(jīng)過濾的“噪音”。

智能數(shù)據(jù)的定義，便是真正能夠應(yīng)用于解決實(shí)際問題的數(shù)據(jù)子集——通過消除噪音并聚焦到問題及其參數(shù)和精微細(xì)節(jié)上，可以一種智能的方式被運(yùn)用到解決方案中去。

智能數(shù)據(jù)帶來以下的好處：

智能數(shù)據(jù)方法論和解決方案可通過專注于具體業(yè)務(wù)相關(guān)問題，并圍繞該問題及其相關(guān)數(shù)據(jù)范圍來打造相應(yīng)的數(shù)據(jù)技術(shù)，從而極大地提高解決問題的效率。

圍繞特定應(yīng)用場(chǎng)景及范圍構(gòu)建的智能數(shù)據(jù)解決方案通常更加輕量級(jí)和靈活，從而能有更快的實(shí)施、部署及價(jià)值實(shí)現(xiàn)速度。

提升的效率及靈活度自然而然地等同于對(duì)于，在同等價(jià)值交付的情況下，更低的成本。

專注于特定的業(yè)務(wù)問題和數(shù)據(jù)范圍，也提供了更加深入、快速，以及相關(guān)度更高的洞察。這也在企業(yè)和解決方案提供商之間創(chuàng)建了一個(gè)不間斷的反饋閉環(huán)，始終專注于針對(duì)復(fù)雜的問題來提供更加智能及尖端的解決方案。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展，通過針對(duì)某一專業(yè)領(lǐng)域（例如行業(yè)、業(yè)務(wù)職能等）持續(xù)地訓(xùn)練機(jī)器智能，它能夠進(jìn)一步地創(chuàng)造一種類型的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

智能數(shù)據(jù)解決方案的關(guān)鍵組成部分

智能數(shù)據(jù)收集及獲取

第一個(gè)關(guān)鍵步驟是以最適合于手頭業(yè)務(wù)應(yīng)用的方式將相關(guān)數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng)。我們可以將數(shù)據(jù)分為兩種類型——實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。它們往往存在于多個(gè)潛在的數(shù)據(jù)源中，包括在線和離線的，通常位于完全的數(shù)據(jù)孤島中。

企業(yè)需要技術(shù)解決方案提供商給予一套數(shù)據(jù)收集和集成工具，來快速、高效和可靠地獲取實(shí)時(shí)及非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。并且，這一流程應(yīng)該被設(shè)計(jì)得盡可能的簡(jiǎn)單，使非技術(shù)背景的企業(yè)用戶也能夠以自運(yùn)營(yíng)的形式上手操作。

用戶應(yīng)該能夠輕松地指定，哪些數(shù)據(jù)維度需要被收集。數(shù)據(jù)收集觸點(diǎn)和數(shù)據(jù)源對(duì)接的范圍應(yīng)完全取決于最終的目標(biāo) —— 如果目標(biāo)是為了通過分析物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)來做預(yù)見性維護(hù)，那對(duì)于數(shù)據(jù)獲取這個(gè)步驟而言，就需要把MQTT和其他消息服務(wù)相結(jié)合， 并進(jìn)而將來自數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫的離線客戶數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)相匹配。

如果您需要的應(yīng)用場(chǎng)景是來分析客戶流失，那么您需要將通過容器和SDK采集的實(shí)時(shí)客戶觸點(diǎn)行為數(shù)據(jù)（例如網(wǎng)站、APP等）與CRM和呼叫中心里可匹配個(gè)人身份信息（PII）的數(shù)據(jù)相結(jié)合。數(shù)據(jù)處理，以及是進(jìn)行清理和統(tǒng)一還是將其中一部分以原始形式保留，或者是否對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行鏈接或合并等等，都是與應(yīng)用場(chǎng)景和業(yè)務(wù)息息相關(guān)的問題。

智能分析

智能分析是指，能夠幫助用戶在其正著手的業(yè)務(wù)應(yīng)用框架內(nèi)提出正確的問題，不將分析邏輯設(shè)死，而是確保它可以按照適合企業(yè)自身的業(yè)務(wù)邏輯和獨(dú)有特性來適配。

隨著機(jī)器，人工智能和預(yù)測(cè)分析的發(fā)展成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用中的關(guān)鍵組成部分，企業(yè)用戶能夠輕松獲得以前很難得到的深入洞察——但在這個(gè)過程中，如果分析過程對(duì)于用戶而言變成一個(gè)黑盒，當(dāng)用戶無法控制或了解從A是如何達(dá)到B的，亦會(huì)有許多問題和錯(cuò)誤的產(chǎn)生。

智能分析并非是讓終端用戶在很少或者零輸入的狀態(tài)下就能獲取分析結(jié)果，而更應(yīng)該是一個(gè)互動(dòng)的過程。在這一過程中，用戶可被引導(dǎo)輸入相關(guān)的數(shù)據(jù)參數(shù)，并以直觀和透明的方式來發(fā)現(xiàn)洞察。就機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能而言，數(shù)據(jù)科學(xué)的作用應(yīng)該是增強(qiáng)和加速人類的決策和判斷，而不因是取代它。如果智能數(shù)據(jù)獲取和收集這第一步走得強(qiáng)而有力，亦有助于提升智能分析的效率和準(zhǔn)確度。

智能數(shù)據(jù)應(yīng)用

我們可以想象數(shù)據(jù)價(jià)值鏈就如同一個(gè)流水線一樣 —— 最后一站需要關(guān)注的是如何使用數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)洞察無法輕易地轉(zhuǎn)換為行動(dòng)，它的價(jià)值就幾乎無法體現(xiàn)。

洞察分兩種 —— 戰(zhàn)略洞察與可實(shí)施洞察。其中，可實(shí)施洞察對(duì)于不同的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景而言，其交付的格式和方式也應(yīng)不同，使用或激活它們的方法也可根據(jù)其數(shù)據(jù)及洞察的類別而有所不同。下一代的智能數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)是可與外部或內(nèi)部的“行動(dòng)系統(tǒng)”完全連通的，使數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)地被投入使用。

數(shù)據(jù)可以被推送到這些行動(dòng)系統(tǒng)中去進(jìn)一步使用，或者用戶能夠設(shè)置某些基于規(guī)則的觸發(fā)條件，當(dāng)分析維度的某個(gè)范圍或數(shù)據(jù)狀態(tài)等于某個(gè)值或區(qū)間時(shí)，相應(yīng)的行為將被觸發(fā)。

例如，當(dāng)預(yù)測(cè)分析結(jié)果達(dá)到一定的閾值區(qū)間時(shí)，一個(gè)預(yù)見性維護(hù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)可觸發(fā)發(fā)送某些警報(bào)到警報(bào)隊(duì)列里，或者一個(gè)客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)將某些客戶群激活到通過API對(duì)接的電郵營(yíng)銷平臺(tái)中去。

了解了智能數(shù)據(jù)技術(shù)的好處，那么大環(huán)境將如何驅(qū)動(dòng)智能企業(yè)？

首先，我們從全球整體的角度來看一下，從過去到現(xiàn)在，企業(yè)級(jí)相關(guān)的技術(shù)和應(yīng)用是如何進(jìn)化和發(fā)展的。

當(dāng)我們研究信息技術(shù)創(chuàng)新的浪潮時(shí)，您將看到這樣一種演進(jìn)的規(guī)律，首先從建立基礎(chǔ)設(shè)施和計(jì)算機(jī)架構(gòu)的準(zhǔn)系統(tǒng)基礎(chǔ)，到使用上一個(gè)時(shí)期的企業(yè)級(jí)軟件將重復(fù)和線性的任務(wù)及工作流程自動(dòng)化，再到可聯(lián)通的網(wǎng)絡(luò)，以及消費(fèi)者驅(qū)動(dòng)的互聯(lián)網(wǎng)。即便是企業(yè)級(jí)軟件的新浪潮，包括被認(rèn)為是基于云端的SaaS軟件即服務(wù)，雖然改進(jìn)了商業(yè)模式、連通性以及用戶體驗(yàn)，但仍然只能幫助企業(yè)完成機(jī)械性和線性的工作流程。

下一波具有顛覆性，并能夠創(chuàng)造重要價(jià)值的企業(yè)級(jí)技術(shù)浪潮，是能夠助力于非線性工作流和洞察的智能數(shù)據(jù)技術(shù)公司。

它們幫助企業(yè)內(nèi)的分析型業(yè)務(wù)端用戶以非線性和預(yù)定的方式來創(chuàng)造和發(fā)現(xiàn)價(jià)值。

智能數(shù)據(jù)技術(shù)旨在助力于這些業(yè)務(wù)端用戶，基于大量相關(guān)數(shù)據(jù)集，通過其提供的工具中的分析功能，可以讓他們提出更為復(fù)雜、更深層次的抽象問題，并獲得答案。

當(dāng)然，問題的提出與洞察獲取的抽象程度，與生產(chǎn)力潛能最大化密切相關(guān)。一些經(jīng)過多年發(fā)展而形成了巨大規(guī)模的大型經(jīng)濟(jì)板塊，或許現(xiàn)在已進(jìn)入瓶頸階段，可能還沒有充分地利用現(xiàn)有的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)來發(fā)揮更大的潛力。

事實(shí)上，隨著尖端數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)的快速發(fā)展，以及分布式計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施越來越便宜和容易獲取，現(xiàn)實(shí)和可能達(dá)到的潛在狀態(tài)之間的差距變得前所未有之大。如果將機(jī)器智能、數(shù)據(jù)和信息管理，以及技術(shù)驅(qū)動(dòng)的協(xié)作有機(jī)結(jié)合在一起，將使企業(yè)的效率提高到一個(gè)新的水平。

對(duì)于那些想要利用智能數(shù)據(jù)技術(shù)來突破業(yè)務(wù)瓶頸的企業(yè)來說，這是一個(gè)激動(dòng)人心的時(shí)刻。這也為那些希望通過構(gòu)建創(chuàng)新型智能數(shù)據(jù)技術(shù)，來解決具體業(yè)務(wù)問題的創(chuàng)業(yè)者，提供了無限的契機(jī)和可能。

這對(duì)于企業(yè)來說意味著什么？

數(shù)據(jù)管理技術(shù)更加大眾化

隨著智能數(shù)據(jù)以及整個(gè)數(shù)據(jù)生態(tài)的發(fā)展，對(duì)于各種規(guī)模的企業(yè)來說，可創(chuàng)造的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值將越來越多。利用玩家和解決具體問題的供應(yīng)商的增加，也將提高市場(chǎng)上解決方案的性價(jià)比。

更易獲取的機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能功能

智能數(shù)據(jù)技術(shù)將持續(xù)針對(duì)解決特定問題的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI功能產(chǎn)品化，從而對(duì)于非技術(shù)背景的業(yè)務(wù)用戶而言，也變得更加容易獲取、使用性更強(qiáng)。在細(xì)分領(lǐng)域的專注度更利于打造規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，并將不斷增強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力所能產(chǎn)生的價(jià)值跨應(yīng)用場(chǎng)景地分享到不同的企業(yè)級(jí)用戶中去。

先發(fā)優(yōu)勢(shì)

信息意識(shí)和對(duì)稱性是企業(yè)的一種競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。 簡(jiǎn)單地講，會(huì)利用實(shí)時(shí)信息對(duì)稱和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)性洞察的企業(yè)，比那些不會(huì)利用的將具備更大的優(yōu)勢(shì)。

這對(duì)現(xiàn)有的技術(shù)公司來說，這意味著什么？

是的，會(huì)帶來顛覆性的影響

大型企業(yè)級(jí)技術(shù)公司通常擁有一套龐大而全面的傳統(tǒng)產(chǎn)品線?，F(xiàn)有的企業(yè)技術(shù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用和BI產(chǎn)品通常具有固定的商業(yè)模式。一旦出現(xiàn)更為靈活、性價(jià)比更高、更輕量級(jí)、并且專注于解決一些細(xì)分問題的智能數(shù)據(jù)技術(shù)，那么傳統(tǒng)模式是會(huì)容易被輕易顛覆的。

創(chuàng)新者的困境

技術(shù)是一個(gè)相對(duì)而言，可預(yù)測(cè)性更強(qiáng)的領(lǐng)域。 您可以結(jié)合硅谷的趨勢(shì)和中國(guó)特色的市場(chǎng)特點(diǎn)來規(guī)劃技術(shù)趨勢(shì)，并根據(jù)需求、垂直領(lǐng)域和規(guī)模來細(xì)分客戶群。 靈活的智能數(shù)據(jù)技術(shù)公司將從一個(gè)不是現(xiàn)有大型企業(yè)理想目標(biāo)的細(xì)分市場(chǎng)開始切入（通常是老牌公司忽視的更小型的客戶們），并且在取得一定增速后，開始向價(jià)值鏈上游延伸至老牌公司的理想客戶基礎(chǔ)?，F(xiàn)有技術(shù)公司將很難和那些專注于某些客戶群的智能數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司競(jìng)爭(zhēng)，因?yàn)檫@可能與其核心業(yè)務(wù)存在定位沖突或影響其主要的現(xiàn)金流，除非通過并購。 這被稱為創(chuàng)新者的困境。 

中國(guó)的數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)將在未來的幾年將會(huì)變得非常有趣。

注：

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來源：Chinapex創(chuàng)略