數(shù)是指大數(shù)據(jù)，智是值A(chǔ)I、機器學(xué)習(xí)。在早期的發(fā)展階段，數(shù)和智是兩條平行線，而隨著技術(shù)的迭代法治，二者逐漸靠近并扭作一團，數(shù)與智的融合也將成為企業(yè)加速創(chuàng)新的引擎。
近期，亞馬遜云科技就舉辦了“云領(lǐng)數(shù)智融合 重塑創(chuàng)新引領(lǐng)” 大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)媒體溝通會。會上亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建等人分享了亞馬遜云科技是如何助力企業(yè)實現(xiàn)云上創(chuàng)新，并進行“數(shù)智融合”的。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級進入“深水區(qū)”
如今，越來越多的企業(yè)已經(jīng)認識到，數(shù)據(jù)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(huán)境中，能對數(shù)據(jù)進行積累、擁有更多的數(shù)據(jù)量并以此進行分析，將成為一種必備技能。不過，數(shù)據(jù)的價值目前還沒有得到充分的利用。
根據(jù)福布斯發(fā)布的調(diào)研報告，如果成為一個數(shù)據(jù)驅(qū)動型公司，收入會增加20%，同時成本會減少30%，這是一種雙贏。以亞馬遜為例，數(shù)據(jù)在亞馬遜自己的倉儲、物流優(yōu)化中已經(jīng)發(fā)揮了巨大的作用，而且很多創(chuàng)新的產(chǎn)品，比如智能語音助手Alexa和智能機器人Astro都是通過大數(shù)據(jù)和AI的技術(shù)催生的。
如今，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是指數(shù)級增長的，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比20年前一年所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)還要多。不僅如此，當(dāng)數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長的時候，面臨的問題也絕非是線性增長。正如亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建所說：“數(shù)據(jù)逐漸應(yīng)用到更多的領(lǐng)域，整個應(yīng)用場景就變得越來越復(fù)雜，這些都給大數(shù)據(jù)的計算提出了非常高的挑戰(zhàn)。而且很多企業(yè)已經(jīng)不滿足于傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的T+1模式，將數(shù)據(jù)放在數(shù)據(jù)倉庫里，以天為單位通過大數(shù)據(jù)運算得到結(jié)果，已經(jīng)滿足不了企業(yè)的需求，越來越多的企業(yè)希望按小時、按分鐘級的實時大數(shù)據(jù)服務(wù)。”
而企業(yè)若想要重塑數(shù)據(jù)洞察，就必須將數(shù)據(jù)和智能進行融合和統(tǒng)一。
“數(shù)智融合”的理想豐滿、現(xiàn)實骨感
IDC報告顯示，到2023年時，AI系統(tǒng)的支出將達到979億美元，比2019年增加2.5倍，短短4年便產(chǎn)生了2.5倍的增幅。另外，根據(jù)Gartner的分析，到2024年時，75%的企業(yè)將把機器學(xué)習(xí)技術(shù)真正用于生產(chǎn)，為業(yè)務(wù)所賦能。
可以看出，未來機器學(xué)習(xí)等技術(shù)和大數(shù)據(jù)對企業(yè)業(yè)務(wù)會產(chǎn)生越來越大的作用，企業(yè)都希望能夠通過融合大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)能力來提供業(yè)務(wù)產(chǎn)出。而想要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，就必須解決現(xiàn)在面臨三個方面的問題：
第一，數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)分而治之，它們本身的技術(shù)發(fā)展路線是兩條不同的路線，數(shù)據(jù)及技術(shù)孤島制約敏捷迭代；
第二，數(shù)據(jù)處理能力不足。在生產(chǎn)制造企業(yè)，機器學(xué)習(xí)幫助客戶對產(chǎn)品售后維修需求進行預(yù)測，由被動響應(yīng)變?yōu)橹鲃右?guī)劃。但由于不具備足夠的大數(shù)據(jù)處理能力，模型開發(fā)成功后 ，不能夠有效收集處理海量的運營數(shù)據(jù)，致使預(yù)測不準(zhǔn)確，無法達到預(yù)期業(yè)務(wù)目標(biāo)；
第三，數(shù)據(jù)分析人員參與度低?，F(xiàn)實情況經(jīng)常是模型在實驗環(huán)節(jié)效果良好，但實際使用中卻不盡人意，實驗環(huán)境只是對真實環(huán)境的簡單模擬，生產(chǎn)環(huán)境要復(fù)雜得多。
從這三個問題也可以看出，雖然企業(yè)對數(shù)智融合的關(guān)注度在不斷上升，但理想很豐滿，現(xiàn)實卻很骨感。
打造數(shù)據(jù)底座，讓“數(shù)智融合”雙劍合璧
為了讓現(xiàn)實也變得“豐滿”，讓云端的數(shù)智融合達到企業(yè)的要求，陳曉建還分享了亞馬遜云科技的觀點和做法。
首先，企業(yè)應(yīng)在云中打造統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)底座，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)的雙劍合璧，為企業(yè)發(fā)展提供新動力；還需要建立統(tǒng)一融合的治理底座，建立統(tǒng)一融合的治理底座，如數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)權(quán)限、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)工作流、可視化。其次，在大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)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(huán)。陳曉建認為，企業(yè)應(yīng)該建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)共享機制，讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，打破數(shù)據(jù)孤島，進行統(tǒng)一的權(quán)限管控，進一步完善權(quán)限控制能力，讓數(shù)據(jù)在不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間流轉(zhuǎn)，實現(xiàn)統(tǒng)一開發(fā)及流程編排，融合端到端的大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)任務(wù)，提升整體的開發(fā)效率。
亞馬遜云科技在去年發(fā)布的“智能湖倉”架構(gòu)，便是一個典型的例子，它將亞馬遜云科技全面而深入的數(shù)據(jù)服務(wù)無縫集成，打通了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫之間數(shù)據(jù)移動和訪問，并且進一步實現(xiàn)了數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫，以及在數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)等各類專門構(gòu)建的服務(wù)之間按需移動，從而形成統(tǒng)一且連續(xù)的整體，滿足客戶各種實際業(yè)務(wù)場景下的不同需求。
不僅如此，亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部技術(shù)專家團隊總監(jiān)王曉野在接受采訪時表示，基于五大理念，亞馬遜云科技“智能湖倉”還在不斷幫助更多的客戶在機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的項目上面去探索更新的相應(yīng)的實踐。
到目前為止，亞馬遜云科技已經(jīng)幫助全球數(shù)十萬的用戶利用大數(shù)據(jù)和AI助力業(yè)務(wù)發(fā)展。通過面向快速算法原型的數(shù)據(jù)實驗室的應(yīng)用科學(xué)家、機器學(xué)習(xí)解決方案實驗室，以及提供端到端咨詢及交付的專業(yè)服務(wù)團隊等，與客戶共同探索數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)型之路。而且隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進，以數(shù)智融合為核心的數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)的硬需求。
未來，沒有進行數(shù)智融合的企業(yè)，等待它們的或許是下個時代的無情淘汰。
