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来源: 央视新闻客户端    作者:    发布时间: 2017-11-19 18:05:17    编辑: 李娜

在数字化时代,面对政府治理、交通、物流、金融、广告、电信、医疗、娱乐和农业等多个领域的迫切需求,大数据技术在硬件、软件和专业服务等多个层面都在不断地更新升级。

根据市场研究公司Wikibon的研究,2015年大数据硬件、软件和专业服务市场增长23.5%,达到226亿美元,预计到2026年之前年复合增长率为14.4%,市场规模将达到922亿美元。

但是,能够满足市场需求的全套解决方案却是凤毛麟角。在数据已经成为资产的今天,拥有有效且充分挖掘数据价值的能力,已经成为大数据公司的制胜关键。

而从数据到数据应用成果,在本质上与制造业的生产流程无异,关键在于数据的生产方式。

金电联行(北京)信息技术有限公司(简称“金电联行”)的智能数据工厂,再造数据生产方式,目前已应用于政府、金融机构、产业等多个领域,也许可以提供一些新的思路。

打造智能数据工厂

数据生产方式历经多个形态,比如“手工作坊型”、“固定流水线型”。目前,大约80%的大数据公司仍然在以“出具报告”的形式提供产品服务。在这些公司内部,普遍存在着算法模型较少、数据量不足、数据维度窄、实时更新差的不足。

显然,上述数据生产方式已经不能满足现实的需要。金电联行的智能数据工厂,再造数据生产方式,也许可以提供一些新的思路。

实现智能数据工厂的前提是数据的智能化。那么,如何做到生产方式智能化?

首先,把数据资源作为原材料进行分类,根据所有者不同,可以分为自有数据、外部数据、其他非直接数据。

自有数据出自需求方自己的系统。比如,对生产制造企业而言,自有数据是生产经营管理等各个方面产生的数据。

外部数据指那些需求方较为容易获得的宏观经济数据、行业动态、国际环境数据等。

其他非直接数据,主要依靠数据挖掘和采集技术来获得,在智能数据工厂中,这些数据来自于该公司在相关领域的数据采集。

其次,为了更好地将这些数据进行应用,智能数据工厂创造了“数据拼图”概念。它通过一定的计算方式,可以有效地保证自有数据、外部数据和非直接数据能够无缝拼接,形成多维度数据集,使原材料品类质量都达到可以生产的水平。

第三,将数据拼图转化为最终成果,不仅需要数据专家为数据挖掘、清洗、加工以及接口服务提供支持,还需要了解需求方真实想法的业务专家提供业务发展方向。

最后,在使用数据拼图的初期,专家们建立模型并且把这一过程生产线化,搭建出实验室生产线环境,并且利用数据不断的交叉检验。经过多轮验证后,标准智能生产线1.0可用于实际生产。在生产线运作实际过程中,初代智能生产线会有更多新数据加入,利用专家加深度学习的人工智能技术,可以非常快速的校正生产线并且实现生产线升级,也就是从1.0升级为2.0,以此类推。

  

  

  

已应用于政府、金融机构、产业等

目前,智能数据工厂已经在政府、金融机构、产业等多个领域开展了应用实践。

在政府社会治理领域,智能数据工厂打造出多种符合政府社会智力需求的应用。这些应用不仅充当了社会经济数据挖掘器、经济发展趋势的预言者,还能够实现GDP管理、经济运行分析、产业预测,为政府提供智能决策支持。

在金融领域,智能数据工厂为金融机构打造更加高效的客户服务系统,为金融机构的客户(投资机构或个人)提供智能金融服务,包括投资咨询建议、投资分析报告、资产类别选择、投资组合选择以及风险管理等。

在产业领域,智能数据工厂与工业4.0完美结合,匹配《中国制造2025》的需求,打通数据生产与工业制造,打造出市场需求和产品价格预测、生产运行和企业管理优化(链接物联网和探测设备)、供应商智能管理等多种应对工业发展需求的应用。

比如,金电联行利用大数据技术优势,联合化纤行业内龙头企业华鼎锦纶、恒逸石化,以及化纤行业技术支持机构三联虹普共同搭建智能数据工厂,将智能数据工厂应用于化纤行业。通过建设化纤行业智能数据工厂,一方面,恒逸石化从工艺流程和装备层面完善物联网软硬件基础,落实工业4.0,实现“互联网+”;另一方面,从企业生产经营层面降低中间环节成本,打破技术局限,把经营风险、生产风险控制在最小程度,实现生产经营效率提升。

未来,智能数据工厂将不会是一种固有形态,而是一个不断根据数据自动变化的超级生态,不是依靠产品经理推动,而是依靠数据专家和业务专家来推动,让市场的需求自然暴露,然后为市场生产更具开创性的应用。

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