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在老環(huán)境中尋找新道路 大數(shù)據(jù)落地面臨挑戰(zhàn)
從2015年起，“大數(shù)據(jù)”一詞就被移出了Gartner的新興技術(shù)炒作曲線。然而，據(jù)有關(guān)統(tǒng)計，截至2017年8月初，我國大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有183家企業(yè)獲得融資，其中A輪81家、天使輪51家，也就是72%的大數(shù)據(jù)企業(yè)仍處于創(chuàng)業(yè)初期，商業(yè)模式仍有待建立和穩(wěn)定。
社會科學(xué)文獻出版社2017年8月出版的《大數(shù)據(jù)應(yīng)用藍皮書：中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展報告(2017)》(以下簡稱藍皮書)，藍皮書認(rèn)為，從應(yīng)用的角度看，大數(shù)據(jù)并非一個全新的產(chǎn)業(yè)，而是與已有產(chǎn)業(yè)融合，對已有模式的改造、升級和替代。制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的往往并不是大數(shù)據(jù)本身，而是大數(shù)據(jù)所應(yīng)用的行業(yè)和領(lǐng)域原本存在的問題。
2017年10月，創(chuàng)立了三年的大數(shù)據(jù)與人工智能公司明略數(shù)據(jù)獲得了2017 Venture50的“2017中國具投資價值企業(yè)風(fēng)云榜50強”。而不久前，明略數(shù)據(jù)的“公安大腦”作為公安大數(shù)據(jù)一體化作戰(zhàn)平臺，為安保維穩(wěn)工作發(fā)揮了積極的作用。據(jù)悉，明略數(shù)據(jù)也在今年10月順利完成了C輪融資。“在老環(huán)境中尋找新路徑”，這是明略數(shù)據(jù)得以持續(xù)發(fā)展的心得。
- 有溫度的交付：落地大數(shù)據(jù) -
明略數(shù)據(jù)運營官(COO)唐日新之前在IBM工作了15余年，主要從事政府行業(yè)咨詢與銷售工作。2014年離開IBM后沒有多久，他就加入了明略數(shù)據(jù)。作為COO，唐日新具體負(fù)責(zé)組織大數(shù)據(jù)項目的實施和落地，包括組織建設(shè)及運營。
唐日新認(rèn)為，新舊動能轉(zhuǎn)換只能因勢利導(dǎo)，只有新價值逐漸超過舊價值，才會真正發(fā)生變革。正如藍皮書所述，“推動大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展，需對不當(dāng)?shù)男袠I(yè)管理模式進行改革，對既有利益格局進行調(diào)整。即便在企業(yè)內(nèi)部，大數(shù)據(jù)應(yīng)用也不僅僅是個技術(shù)問題，而且是涉及業(yè)務(wù)流程重組和管理模式變革的問題。”
實際上這一輪的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)，主要是基于上開源的Hadoop、Spark等開源大數(shù)據(jù)技術(shù)，因此大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司在技術(shù)上的差異化并不明顯。而在把大數(shù)據(jù)結(jié)合行業(yè)場景，落地到具體的行業(yè)應(yīng)用中時，又遇到了藍皮書所描述的問題，因此大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司集體遇到了“冰點”。
在數(shù)據(jù)從哪里來、數(shù)據(jù)怎么用、成果誰買單這個大數(shù)據(jù)落地“三問”中，數(shù)據(jù)來源問題始終困擾著國內(nèi)的大數(shù)據(jù)企業(yè)。實際上對于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)來說，數(shù)據(jù)來源是整個大數(shù)據(jù)商業(yè)的起點和終點。如果數(shù)據(jù)不能讓渡到大數(shù)據(jù)企業(yè)，而只能由產(chǎn)生數(shù)據(jù)的用戶所有，那么大數(shù)據(jù)企業(yè)就只能終成為服務(wù)型企業(yè)。
“信息產(chǎn)業(yè)歸根結(jié)底是服務(wù)業(yè)，終的用戶交互界面，也就是服務(wù)交付的體驗，決定了項目、產(chǎn)品或服務(wù)的成敗。一個有溫度的交付服務(wù)，能大幅提高大數(shù)據(jù)項目落地的成功率。如果可以有握手的界面，會更容易。”唐日新表示。
那么，明略數(shù)據(jù)是怎么做到“有溫度”的交付呢？首先是本地化的交付，比如陜西的項目就由陜西當(dāng)?shù)氐膱F隊負(fù)責(zé)。目前明略數(shù)據(jù)在河北、武漢、南京等地都有區(qū)域中心或交付中心，從本地吸納人才，向當(dāng)?shù)赜脩艚桓洞髷?shù)據(jù)項目。其次，在人才梯度隊伍的建設(shè)方面，明略數(shù)據(jù)注重培養(yǎng)和孵化當(dāng)?shù)氐娜瞬?，完成本地化的增值服?wù)。再次，明略數(shù)據(jù)也會與地方政府產(chǎn)業(yè)基金合作，共建當(dāng)?shù)氐膮^(qū)域中心，在承擔(dān)社會責(zé)任的同時，也會對當(dāng)?shù)卣岢鲆?，推動政府職能的轉(zhuǎn)變。
而在對交付團隊的組織建設(shè)方面，明略數(shù)據(jù)嘗試了類阿米巴組織模式的改造，把交付團隊切分到小作戰(zhàn)單元，實行從項目經(jīng)理到區(qū)域經(jīng)理的負(fù)責(zé)制，用類似責(zé)任田、承包制的方式，激勵項目團隊像經(jīng)營自己的企業(yè)一樣去服務(wù)用戶。
當(dāng)然，明略數(shù)據(jù)本身有駐場數(shù)據(jù)科學(xué)家，解決“黑盒交付”的問題。也就是說以前的套裝軟件都是“黑盒交付”，安裝結(jié)束后就再也不與用戶聯(lián)系；而大數(shù)據(jù)項目不能是交鑰匙工程，必須由駐場數(shù)據(jù)科學(xué)家與用戶一起，根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)場景切實把大數(shù)據(jù)落地到具體的業(yè)務(wù)中，這是大數(shù)據(jù)項目獨特的地方。而現(xiàn)在雖然也有用戶會要求開放源代碼，但實際上也不會真正查看，只是以防不時之需，更多還是依靠駐場數(shù)據(jù)科學(xué)家或工程師解決實際問題。
- 平臺化的交付：積累與沉淀價值-
2017年初，明略數(shù)據(jù)提出了“行業(yè)人工智能大腦”，到了8月22日就推出了以中國市場上企業(yè)級知識圖譜數(shù)據(jù)庫“蜂巢”、企業(yè)級人工智能統(tǒng)一入口“小明”為核心的行業(yè)人工智能大腦“明智系統(tǒng)”，并明確提出了把企業(yè)級知識經(jīng)濟作為大數(shù)據(jù)與行業(yè)應(yīng)用相結(jié)合的新方向。
知識圖譜是明略數(shù)據(jù)探索大數(shù)據(jù)商業(yè)模式的平臺化產(chǎn)品。截至2017年4月，明略數(shù)據(jù)80多名人工智能科學(xué)家、220多名技術(shù)專家已為公共安全、金融、工業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)積累了豐富的解決方案。例如，明略數(shù)據(jù)為公安機構(gòu)提供SCOPA昆侖鏡公安大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)，其核心是對全量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘，可完成情報研判分析、重點人員管控、重大事件預(yù)測等警務(wù)工作。
MDP大數(shù)據(jù)處理和存儲平臺、DataInsight大數(shù)據(jù)分布式計算平臺、SCOPA可視化大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘應(yīng)用平臺是明略數(shù)據(jù)自創(chuàng)業(yè)以來積累的技術(shù)平臺。以一個中等省會城市為例，全省7000萬常住人口、3000 萬流動人口、各種關(guān)系 6-7 億條，在這樣的海量數(shù)據(jù)集上做研判時極難進行多層推演，而利用明略數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)平臺處理能力，可以秒級獲得預(yù)測分析計算結(jié)果。
唐日新介紹說，行業(yè)人工智能大腦“明智系統(tǒng)”的推出，是對大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)進行產(chǎn)品化的嘗試。盡管明略數(shù)據(jù)已經(jīng)積累了多年的大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以支持 500節(jié)點以上的超大集群、數(shù)據(jù)之間秒級交互、3秒內(nèi)快速災(zāi)備恢復(fù)等，但對于大數(shù)據(jù)項目的實施和服務(wù)來說，之前還是比較依賴人工方式，需要依靠專家到現(xiàn)場為用戶投產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
而一個平臺化的產(chǎn)品則不一樣，現(xiàn)場專家從手工部署軟件代碼，到依靠一個平臺化的產(chǎn)品來自動化或半自動化的部署軟件代碼。這樣一方面能大幅提高軟件部署效率、提高項目成功率、減少后期運維工作，另一方面還能把部署中積累的業(yè)務(wù)知識沉淀到平臺中，從而豐富平臺的業(yè)務(wù)場景。唐日新介紹，“明智系統(tǒng)”是一個iTunes的概念，為不同行業(yè)構(gòu)建一個基礎(chǔ)的平臺，在上面可以開發(fā)各種行業(yè)APP應(yīng)用，從而滿足不同行業(yè)的個性化需求。
當(dāng)然，與其它大數(shù)據(jù)平臺相比，“明智系統(tǒng)”還把數(shù)據(jù)的對外輸出進行了一個轉(zhuǎn)換，把敏感的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為可以商品化的知識，而知識就可以復(fù)制到同行業(yè)的其它企業(yè)或其它行業(yè)。比如，明智系統(tǒng)在金融領(lǐng)域服務(wù)于金融監(jiān)管、內(nèi)控、風(fēng)控部門，基于“企業(yè)、個人、機構(gòu)、賬戶、交易、行為數(shù)據(jù)”構(gòu)建金融行業(yè)知識圖譜，挖掘隱藏在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)之下的關(guān)聯(lián)關(guān)系風(fēng)險和資金流動異常，及時制止欺詐、洗錢、違規(guī)行為，有效防范和化解業(yè)務(wù)風(fēng)險。從這個過程中提取的風(fēng)險防控知識，就可以復(fù)制到公安行業(yè)、平安城市等場景中。
- 在老環(huán)境中尋找新道路 -
盡管目前明略數(shù)據(jù)已經(jīng)拿到了C輪融資，但唐日新坦言現(xiàn)在大數(shù)據(jù)行業(yè)整體遇到了產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的結(jié)構(gòu)性問題。
首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)難以創(chuàng)造出可量化的業(yè)務(wù)結(jié)果。對于公安、金融等領(lǐng)域來說，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以看到顯著的效果。在公安行業(yè)，由于人手有限，無法在龐大的視頻、圖片、地理位置信息等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中進行大數(shù)據(jù)分析，那么大數(shù)據(jù)技術(shù)馬上就能提高分析效率，從而直接提高業(yè)務(wù)成績。而在金融行業(yè)，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以起到防范金融風(fēng)險的作用，也是立竿見影的成果。
但在其它行業(yè)和領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)所起到的作用較為隱性，難以讓用戶實實在在感覺到對業(yè)務(wù)影響力。在工業(yè)領(lǐng)域，盡管預(yù)測性維護可以為用戶帶來維修成本的收益，但這只能通過項目實施后帶來切實的維護成本的降低，才能讓用戶感受到大數(shù)據(jù)的價值，從而愿意為大數(shù)據(jù)技術(shù)付費。但對于大數(shù)據(jù)技術(shù)的定價，往往也就限定在所降低維護成本的上限，比如為用戶節(jié)約了50萬維護費用，那么用戶往往也只愿意為大數(shù)據(jù)技術(shù)高支付50萬的費用。
其次，今天的企業(yè)用戶正在經(jīng)歷從傳統(tǒng)IT架構(gòu)到移動互聯(lián)網(wǎng)IT架構(gòu)的轉(zhuǎn)換過程中，企業(yè)用戶的業(yè)務(wù)形態(tài)也正在快速變化中，而且不同企業(yè)用戶的IT需求都層次不一、處于轉(zhuǎn)型過程的不同階段，甚至企業(yè)用戶自己都不知道下一步的轉(zhuǎn)型將要走向哪里。傳統(tǒng)IT體系的邊界比較清晰，不同的技術(shù)供應(yīng)商各司其責(zé)，但在新的高流動性的企業(yè)業(yè)務(wù)形態(tài)下，大數(shù)據(jù)技術(shù)也沒能很好的適應(yīng)并開發(fā)出合適的產(chǎn)品，大數(shù)據(jù)技術(shù)供應(yīng)商與企業(yè)用戶都處于共同摸索的狀態(tài)。
在這樣的前提下，人工智能是一個可能的突破方向。通過大數(shù)據(jù)分析積累了行業(yè)知識，再把行業(yè)知識配置到人工智能引擎中，后通過人工智能界面對外輸出結(jié)果，從而讓用戶可以感受到大數(shù)據(jù)帶來的影響力和沖擊力，再結(jié)合大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的實際業(yè)務(wù)效果，終讓用戶可以認(rèn)可大數(shù)據(jù)技術(shù)的價值。
換言之，不確定性的人工智能加上確定性的大數(shù)據(jù)分析、基于人工智能的輔助決策加上基于大數(shù)據(jù)分析的決策支持，以及人工智能的友好交互界面加上大數(shù)據(jù)分析的自動化引擎，這就是在企業(yè)的“老環(huán)境”中找到的“新道路”。
唐日新坦言，“明智系統(tǒng)”對于明略數(shù)據(jù)來說也是一個全新的嘗試，之前的大數(shù)據(jù)技術(shù)都偏應(yīng)用方向，可以帶來短期的變現(xiàn)，而“明智系統(tǒng)”則是一個類iTunes的基礎(chǔ)技術(shù)平臺，還需要第三方技術(shù)合作伙伴在其上開發(fā)不同的應(yīng)用，構(gòu)建起了一個完整的生態(tài)，才能真正創(chuàng)造“明智系統(tǒng)”的價值。
好的消息是黨的報告已經(jīng)發(fā)出了大數(shù)據(jù)技術(shù)要與實體經(jīng)濟深度融合的號角，明略數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)與人工智能行業(yè)的先行者，已經(jīng)開始了深度融合的嘗試，接下來在“互聯(lián)網(wǎng)+先進制造”等新一輪政策的推進下，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)有望迎來真正的海闊天空。
(原標(biāo)題：大數(shù)據(jù)落地的大挑戰(zhàn) 明略數(shù)據(jù)在老環(huán)境中尋找新路徑)
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