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企業(yè)上云用數(shù)賦智的要義:大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)雙劍合璧

本文作者: 何思思 2022-05-17 17:22
導(dǎo)語(yǔ):上云并非易事。

“伴隨著企業(yè)上云的加快,在云中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與智能的大融合將成為企業(yè)加速創(chuàng)新的引擎,”亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建如是說(shuō)。

上云是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要特征之一。但是對(duì)于大部分企業(yè)而言,上云并非易事。

“上云”并非簡(jiǎn)單地把企業(yè)管理和經(jīng)營(yíng)搬到云上,而是充分理解數(shù)字化在企業(yè)管理、業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)以及產(chǎn)品創(chuàng)新中的作用,通過“上云”將經(jīng)營(yíng)管理過程中的數(shù)據(jù)積累下來(lái),利用云端資源和能力促進(jìn)企業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)加工、經(jīng)營(yíng)管理、銷售服務(wù)等業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型,實(shí)現(xiàn)數(shù)智化發(fā)展。

總而言之,企業(yè)上云的最終目的就是通過利用大數(shù)據(jù)、人工智能的手段解決底層數(shù)據(jù)的問題,幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上夯實(shí)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ),讓數(shù)據(jù)能夠客觀、全面、真實(shí)地反映業(yè)務(wù)的開展情況。在上云趨勢(shì)下越來(lái)越多的企業(yè)認(rèn)識(shí)到了數(shù)據(jù)的重要性。

亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建認(rèn)為,現(xiàn)如今業(yè)內(nèi)大部分客戶逐漸達(dá)成兩點(diǎn)共識(shí),一是數(shù)據(jù)已成企業(yè)最重要的資產(chǎn);二是數(shù)據(jù)的價(jià)值還沒有得到充分利用。同時(shí)他也強(qiáng)調(diào)道,數(shù)據(jù)要想得到充分發(fā)揮,很多企業(yè)會(huì)選擇數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織道路進(jìn)行探索,通過業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)反向驅(qū)動(dòng)公司戰(zhàn)略執(zhí)行,這是目前大部分企業(yè)的共同目標(biāo)。

據(jù)福布斯調(diào)研報(bào)告,如果成為一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型公司的話,收入會(huì)增加20%,同時(shí)成本會(huì)減少30%,所以這是雙贏的局面。

由此可見,數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)發(fā)展的重要性早已不言而喻,但是大多數(shù)企業(yè)也存在著不知道如何挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,如何利用大數(shù)據(jù)以及人工智能等新技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)顯然成了企業(yè)的重要研究課題。

陳曉建認(rèn)為,從目前企業(yè)發(fā)展需求和趨勢(shì)來(lái)看,無(wú)論從組織架構(gòu)、人員能力、項(xiàng)目實(shí)施還是工具支撐層面,都需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的重塑,而這一重要基礎(chǔ)就是要將數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)技術(shù))和智能(機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù))進(jìn)行融合和統(tǒng)一。

大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)融合的重要性早已不言而喻,但是其融合過程要經(jīng)歷重重挑戰(zhàn),并非一朝一夕就能完成。

究其原因主要在于,第一,數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)分而治之,數(shù)據(jù)及技術(shù)孤島制約敏捷迭代。大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)是作用與反作用的關(guān)系,機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的生產(chǎn)是數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)自身的豐富性、準(zhǔn)確性和質(zhì)量直接決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的最終效果。數(shù)據(jù)本身的來(lái)源是多樣的,是異構(gòu)的,用戶在建設(shè)大數(shù)據(jù)能力和機(jī)器學(xué)習(xí)能力的時(shí)候通常是獨(dú)立建設(shè)的,最開始很少有用戶會(huì)考慮到把大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的能力融合在一起。

第二,實(shí)驗(yàn)到實(shí)踐的規(guī)模挑戰(zhàn)。一般來(lái)說(shuō)不同系統(tǒng)是獨(dú)立建設(shè)的,但對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)其需要各種海量、異構(gòu)的數(shù)據(jù),這就意味著整個(gè)系統(tǒng)也需要具備這個(gè)能力,但傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)目前不能滿足機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)大數(shù)據(jù)的要求。其次在實(shí)驗(yàn)階段,機(jī)器學(xué)習(xí)專家和數(shù)據(jù)專家要花大量時(shí)間在數(shù)據(jù)整理、分析等方面。

第三,業(yè)務(wù)緊密參與效果評(píng)估。業(yè)務(wù)和研發(fā)如何聯(lián)動(dòng)并進(jìn)行快速反饋問題仍是一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。

第四,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)+算法創(chuàng)新項(xiàng)目可行性的快速驗(yàn)證。機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目較大的復(fù)雜度限制了業(yè)務(wù)人員的快速創(chuàng)新。目前業(yè)務(wù)人員對(duì)于模型的創(chuàng)新需求層出不窮,但是機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目會(huì)涉及到多個(gè)環(huán)節(jié),實(shí)施周期較長(zhǎng),很難跟上業(yè)務(wù)創(chuàng)新的節(jié)奏,導(dǎo)致許多基于模型的創(chuàng)新想法得不到可行性數(shù)據(jù)支撐,遲遲難以立項(xiàng)開展。

對(duì)此,陳曉建發(fā)表了自己的觀點(diǎn),他表示,企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智的有效融合首先要建立統(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。其次大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)之間應(yīng)該是高效充分的雙向互動(dòng),互為支撐,互為因果,形成正向循環(huán)。

另外更重要的是,企業(yè)需要構(gòu)建三大核心能力:統(tǒng)一數(shù)據(jù)共享:讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)化,打破數(shù)據(jù)孤島;統(tǒng)一權(quán)限管控:因?yàn)橹挥芯邆渫晟频臋?quán)限控制能力,放心的讓數(shù)據(jù)在不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間流轉(zhuǎn);統(tǒng)一開發(fā)及流程編排:融合端到端的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù),提升整體的開發(fā)效率。

為此,亞馬遜云科技通過構(gòu)建云中統(tǒng)一的數(shù)字治理底座,實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的雙劍合璧,一位企業(yè)發(fā)展提供新動(dòng)能。具體表現(xiàn)為:

  • 構(gòu)建云中統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理底座,打破數(shù)據(jù)及技能孤島。亞馬遜云科技能幫助客戶構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理底座,實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)共享,數(shù)據(jù)權(quán)限的統(tǒng)一管控,以及兩者統(tǒng)一的開發(fā)和流程編排。

  • 助力機(jī)器學(xué)習(xí)由實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)為實(shí)踐,為機(jī)器學(xué)習(xí)提供生產(chǎn)級(jí)別的數(shù)據(jù)處理能力。機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目成功的關(guān)鍵是對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工和準(zhǔn)備。亞馬遜云科技提供多種靈活可擴(kuò)展、專門構(gòu)建的大數(shù)據(jù)服務(wù),幫助客戶進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)加工及處理,應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模的動(dòng)態(tài)變化,優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量。

  • 讓數(shù)據(jù)分析智能化,賦能業(yè)務(wù)人員探索創(chuàng)新。通過提供更加智能的數(shù)據(jù)分析服務(wù),賦能業(yè)務(wù)人員進(jìn)行智能分析、模型效果驗(yàn)證以及自主式創(chuàng)新。

此外自亞馬遜云科技去年推出“智能湖倉(cāng)”架構(gòu)以來(lái),通過一年時(shí)間對(duì)該架構(gòu)進(jìn)行了創(chuàng)新升級(jí),以更好發(fā)揮大數(shù)據(jù)與智能技術(shù)的融合能力。據(jù)了解,目前亞馬遜云科技機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)覆蓋了國(guó)內(nèi)多個(gè)行業(yè)中的大型公司和初創(chuàng)企業(yè),傳統(tǒng)行業(yè)諸如醫(yī)療健康、教育、工業(yè)制造、零售、金融服務(wù)等,新興行業(yè)諸如游戲、出行、新媒體等。

企業(yè)上云用數(shù)賦智已成大勢(shì)所趨,IDC中國(guó)助理研究總監(jiān)盧言霞也曾表示:“根據(jù)IDC 2022年中國(guó)人工智能及自動(dòng)化市場(chǎng)的十大預(yù)測(cè),人工智能將無(wú)處不在。到2022年,60%的中國(guó)1000強(qiáng)公司將在所有關(guān)鍵業(yè)務(wù)的橫向職能中擴(kuò)大使用AI/ML,如營(yíng)銷、法務(wù)、人力資源、采購(gòu)和供應(yīng)鏈、物流等。由于機(jī)器學(xué)習(xí)更加依賴算力、算法、數(shù)據(jù),人工智能的快速發(fā)展拉動(dòng)了對(duì)AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)的需求,預(yù)計(jì)在未來(lái)幾年內(nèi)將穩(wěn)步增長(zhǎng)?!?/span>

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