數(shu)是指(zhi)大數(shu)據，智(zhi)是值AI、機器(qi)學習(xi)。在早期的發展(zhan)階(jie)段，數(shu)和智(zhi)是兩條平行線，而隨著技術的迭代法治，二者逐漸靠近并扭作一(yi)團，數(shu)與智(zhi)的融合也將成為企業(ye)加速(su)創新的引擎。
近期，亞馬遜云科技就舉辦了“云領數智融合 重塑創新引領” 大數據與機器學習媒體溝通會。會上亞(ya)馬遜云科技(ji)大中華區(qu)產品部總經(jing)理(li)陳曉建(jian)等人分享了亞(ya)馬遜云科技(ji)是如何助(zhu)力企業實現(xian)云上創新，并進(jin)行(xing)“數智融合(he)”的。
數字化轉型升級進入“深水區”
如今，越來越多的企業已經認識到，數據早已成為與勞動力、資本等同等重要的要素資源，甚至在未來的競爭環境中(zhong)，能對(dui)數(shu)(shu)據(ju)進(jin)行(xing)積累、擁(yong)有更多的數(shu)(shu)據(ju)量并(bing)以此進(jin)行(xing)分(fen)析，將成為(wei)一種(zhong)必備技能。不(bu)過，數(shu)(shu)據(ju)的價值(zhi)目前還沒有得到充分(fen)的利用(yong)。
根據福布(bu)斯(si)發布(bu)的調研(yan)報(bao)告，如(ru)果成為一(yi)個數(shu)(shu)據驅動(dong)型公司(si)，收入(ru)會(hui)增加20%，同時成本會(hui)減(jian)少(shao)30%，這是(shi)一(yi)種雙贏。以(yi)亞馬遜為例，數(shu)(shu)據在亞馬遜自己的倉(cang)儲、物(wu)流優化中已經發揮了巨(ju)大(da)的作(zuo)用，而且很多創新的產品(pin)，比如(ru)智(zhi)能(neng)語音(yin)助手Alexa和智(zhi)能(neng)機器人Astro都是(shi)通過大(da)數(shu)(shu)據和AI的技術(shu)催生的。
如今，數據的產生是指數級增長的，每天產生的數據比20年前一年所產生的數據還要多。不僅如此，當數據量呈指數級增長的時候，面臨的問題也絕非是線性增長。正如亞(ya)馬(ma)遜云科技大(da)中(zhong)華區產(chan)品部(bu)總經理陳(chen)曉建所(suo)說：“數(shu)據逐漸應(ying)用(yong)(yong)到更多(duo)的(de)(de)領域(yu)，整個應(ying)用(yong)(yong)場景就(jiu)變得越(yue)來越(yue)復雜，這些(xie)都(dou)給大(da)數(shu)據的(de)(de)計算(suan)提出(chu)了非常高的(de)(de)挑(tiao)戰。而且很多(duo)企業已經不(bu)滿(man)足于傳(chuan)統大(da)數(shu)據的(de)(de)T+1模式，將數(shu)據放在數(shu)據倉庫里，以(yi)天為單位(wei)通過大(da)數(shu)據運(yun)算(suan)得到結果，已經滿(man)足不(bu)了企業的(de)(de)需求(qiu)，越(yue)來越(yue)多(duo)的(de)(de)企業希望按(an)小時、按(an)分鐘級的(de)(de)實時大(da)數(shu)據服務。”
而企業(ye)若(ruo)想(xiang)要重塑(su)數據洞察，就必須(xu)將數據和智能進行(xing)融合和統一。
“數智融合”的理想豐滿、現實骨感
IDC報告顯示，到(dao)2023年時，AI系統的(de)(de)支出將達到(dao)979億美元，比2019年增(zeng)加2.5倍，短(duan)(duan)短(duan)(duan)4年便產生了2.5倍的(de)(de)增(zeng)幅(fu)。另外，根(gen)據(ju)Gartner的(de)(de)分析，到(dao)2024年時，75%的(de)(de)企(qi)業將把機器學習技術(shu)真正用于生產，為業務所賦能。
可以看出，未來機器學習等技術和大數據對企業業務會產生越來越大的作用，企業都希望能夠通過融合大數據和機器學習能力來提供業務產出。而想要充分發揮數據的價值，就必須解決現在面臨三個方面的問題：
第(di)一，數據和機器學習分(fen)而治(zhi)之，它(ta)們本(ben)身(shen)的技(ji)(ji)術發(fa)展路線是兩條不(bu)同的路線，數據及技(ji)(ji)術孤(gu)島(dao)制(zhi)約敏(min)捷迭(die)代；
第二，數據(ju)處理能力(li)不(bu)(bu)足。在(zai)生產(chan)制造企業，機(ji)器學(xue)習幫助(zhu)客戶對產(chan)品售后維修需(xu)求進(jin)行預測，由(you)被動(dong)響應變為主動(dong)規(gui)劃。但由(you)于(yu)不(bu)(bu)具備足夠的(de)大(da)數據(ju)處理能力(li)，模型(xing)開發成功后 ，不(bu)(bu)能夠有效收集處理海量的(de)運營數據(ju)，致(zhi)使(shi)預測不(bu)(bu)準確，無(wu)法(fa)達(da)到預期業務目(mu)標；
第(di)三，數據分析(xi)人員參(can)與度低。現實(shi)情況經常是模型在實(shi)驗環(huan)節效果良好，但實(shi)際使用中卻(que)不盡人意，實(shi)驗環(huan)境(jing)只是對真(zhen)實(shi)環(huan)境(jing)的(de)簡單(dan)模擬，生產環(huan)境(jing)要復雜得多(duo)。
從這三(san)個問題(ti)也可(ke)以看出(chu)，雖然企業對(dui)數智融合的關(guan)注度(du)在不斷(duan)上(shang)升，但理想(xiang)很豐滿(man)，現實卻很骨感。
打造數據底座，讓“數智融合”雙劍合璧
為了(le)讓(rang)現實也變得“豐滿”，讓(rang)云端的數智融合達到企業的要求，陳曉建還(huan)分享了(le)亞馬遜云科技的觀點和做法(fa)。
首先，企業應在云中打造統一的數據基礎底座，實現大數據和機器學習的雙劍合璧，為企業發展提供新動力；還需要建立統一融合的治理底座，建立統一融合的治理底座，如數據質量、數據權限、數據開發、數據工作流、可視化。其次，在大數據和機器學習之間建立高效的雙向互動，互為支撐，互為因果，形成正向循環。陳曉建認為，企業應該建立統一數據共享機制，讓數(shu)據(ju)(ju)資產化，打破數(shu)據(ju)(ju)孤島，進行統(tong)一(yi)(yi)的(de)權限(xian)管控(kong)(kong)，進一(yi)(yi)步完善(shan)權限(xian)控(kong)(kong)制能力，讓數(shu)據(ju)(ju)在不同的(de)業(ye)務系統(tong)之間流轉，實現統(tong)一(yi)(yi)開發(fa)及流程編排，融合端(duan)到(dao)端(duan)的(de)大(da)數(shu)據(ju)(ju)和機器學習任務，提(ti)升(sheng)整體的(de)開發(fa)效(xiao)率。
亞馬遜云科技在去年發布的“智能湖倉”架構，便是一個典型的例子，它將(jiang)亞馬遜云科(ke)技全面而深(shen)入的數(shu)(shu)(shu)據(ju)服(fu)(fu)務(wu)無縫集成，打通了數(shu)(shu)(shu)據(ju)湖和數(shu)(shu)(shu)據(ju)倉(cang)庫之間數(shu)(shu)(shu)據(ju)移(yi)動和訪問，并(bing)且(qie)進(jin)一(yi)步實(shi)現了數(shu)(shu)(shu)據(ju)在(zai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)湖、數(shu)(shu)(shu)據(ju)倉(cang)庫，以及在(zai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)查詢、數(shu)(shu)(shu)據(ju)分析、機器(qi)學習等各(ge)類(lei)專門構建的服(fu)(fu)務(wu)之間按需移(yi)動，從而形成統(tong)一(yi)且(qie)連續的整體，滿足客戶各(ge)種(zhong)實(shi)際業務(wu)場景下的不同(tong)需求。
不(bu)僅如此，亞馬(ma)遜云科技大(da)中華區(qu)產品部技術專(zhuan)家團隊總(zong)監(jian)王(wang)曉野(ye)在(zai)接受采訪時(shi)表示，基于五大(da)理念，亞馬(ma)遜云科技“智能湖倉”還在(zai)不(bu)斷幫助更多的客戶在(zai)機器學習(xi)和(he)大(da)數據創新的項目(mu)上(shang)面(mian)去探索更新的相應的實(shi)踐。
到目前為(wei)止，亞馬(ma)遜云科技已經幫(bang)助全球數(shu)十萬的用(yong)戶(hu)利用(yong)大數(shu)據(ju)(ju)和AI助力(li)業務發展。通過面(mian)向快(kuai)速算法(fa)原(yuan)型(xing)(xing)的數(shu)據(ju)(ju)實驗(yan)室的應(ying)用(yong)科學家(jia)、機器學習(xi)解決(jue)方案(an)實驗(yan)室，以及提供端(duan)到端(duan)咨詢及交付的專業服務團隊等，與(yu)客戶(hu)共同探(tan)索數(shu)據(ju)(ju)驅(qu)動的轉(zhuan)(zhuan)型(xing)(xing)之路。而且隨著數(shu)字化轉(zhuan)(zhuan)型(xing)(xing)的推進，以數(shu)智融合為(wei)核心的數(shu)據(ju)(ju)驅(qu)動轉(zhuan)(zhuan)型(xing)(xing)已成為(wei)企業的硬需求。
未(wei)來，沒(mei)有進行數智融(rong)合的企業，等(deng)待它們的或許是下個時代的無情淘汰。
