2018年-Talkingdata_【T112018-数据智能峰会】认知未来_7页_10mb

数据智能时代总结

核心内容

在数据智能时代，数据已经成为推动数字业务创新和发展的核心资源。随着技术的不断演进，数据的获取、处理和应用方式正在发生深刻变化。本文从数据智能时代的特点、数据价值链的演变以及当前数据治理的挑战等方面进行了系统分析。

主要观点

1. 数据智能时代的特征

• 数据量几何级增长：全球已存数据量持续快速增长，主要驱动因素包括科研投入、理论研究、软硬件基础设施发展以及移动互联网和数据生态的成熟。
• 数据技术高度相似：数据技术的相似性使得企业可以更快速地实现数据共享和复用，降低了创新成本。
• 数据碎片化加剧：数据来源多样化，导致数据碎片化问题严重，企业面临数据连接和共享的挑战。
• 数据创新与应用加速：随着人工智能技术的发展，数据智能应用不断扩展，推动了数据价值链的重构。

2. 数据价值链的演变

• 传统数据价值链：包括数据源、数据加工聚集平台、数据分析和建模、数据生产化工程化、数据产品智能应用等环节。
• 数据智能时代的数据价值链：更加注重配置、数据采集、数据校验、机器资源管理、服务基础架构、监控、特征提取和过程管理工具，强调数据的智能化处理与应用。

3. 数据治理与共享的挑战

• 数据碎片化：数据来源多样，导致数据难以统一管理与共享。
• 多源异构数据：数据类型和格式复杂，增加了数据整合和分析的难度。
• 企业探索阶段：在数据连接和共享方面，企业仍在探索最佳实践，缺乏统一标准。

关键信息

• 数据智能时代：数据成为核心资源，驱动业务创新和效率提升。
• 数据技术相似性：企业可借助成熟的数据技术快速实现创新，降低开发成本。
• 数据增长驱动因素：
  • 1960-2000：科研投入和理论研究推动数据积累。
  • 2000-2015：软硬件基础设施和移动互联网的发展加速了数据增长。
  • 2015至今：数据生态和人工智能技术的成熟进一步推动数据量激增。
• 数据治理挑战：数据碎片化和多源异构性成为数据连接与共享的主要障碍，企业需不断探索解决方案。

数据智能时代趋势

• 小前端创新迅速：前端技术快速迭代，推动用户体验和业务模式创新。
• 数据共享工具探索：企业普遍在尝试构建数据共享和连接的解决方案，尚未形成统一标准。
• 智能硬件与传感器：智能硬件和传感器的广泛应用为数据采集提供了更多渠道，但也增加了数据管理的复杂性。

数据生态与人工智能

• 数据生态成熟：数据生态的形成使得数据的沉淀和积累具有增殖效应，提升了数据的价值。
• 人工智能技术发展：人工智能技术的不断进步推动了数据智能的应用，使得数据能够更高效地转化为商业价值。

版权声明

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总结

数据智能时代标志着数据从传统资源向核心驱动力的转变。随着数据量的几何级增长，企业面临着数据碎片化和多源异构的挑战，同时也在积极探索数据共享和连接的解决方案。数据价值链的重构强调了数据的智能化处理与应用，人工智能技术的快速发展为数据治理和应用提供了新的机遇。未来，数据治理和共享将成为企业数字化转型的关键环节，推动数据价值的最大化释放。