大数据，企业数字化转型的新思路

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撰文 | 先声会

出品 | 先声会

企业的数字化转型的重要性在这个时代日益凸显，先声君此前也为大家推送过相关的报道。

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颠覆性时代来临：一个企业管理软件从业者眼中的数字化转型二十年

今天，先声君来到了2018第五届中国国际大数据大会，为大家带来第一线的信息。

中国国际大数据大会（China International Big Data Summit简称：CBDS）自2014年起，已成功举办四届，参与企业超过4000+，累计出席嘉宾8000多位，为大数据产业呈现了500多场演讲发言，得到产业界和媒体的高度广泛关注，为推动大数据产业发展发挥重要作用，成为行业内覆盖全产业链，集聚众智的品牌产业交流合作平台。

今年的大会以“实体融合新动能，数字经济新发展”为主题，围绕“

先声君在此为大家着重介绍的是来自微软（中国）有限公司首席创新技术架构师董乃文发表的“大数据助力数字化转型”主题演讲，下面是他的演讲全文：

董乃文 | 微软（中国）有限公司首席创新技术架构师

演讲主题：大数据助力数字化转型

董乃文：大家早上好，非常高兴能有机会在国际大数据大会上跟大家进行交流。

我们现在所处在的是一个数字和创新时代，就在本周，美国的西尔斯百年零售业的巨头已经在申请破产。是什么把一个百年的百货巨头击倒了呢？我认为是互联网电商的发展。实际上在我们和很多合作伙伴合作过程中发现，实体店也在进行这样的数字化创新。

实体店里要做什么呢？当顾客进入实体店以后，我们需要记录他的行为轨迹、他的偏好，对我们商品的感受。在我们的实体店外，我们要做周围商圈的分析，更好的了解哪些是我们潜在的客户，哪些是我们会员。

三年前，麦肯锡曾经做过一个调查报告，曾经提出，数据化转型是针对各个行业的挑战。大家知道，它的最后两类是哪两类吗？倒数第二建筑业，倒数第一农业。即使是这样，有很多这两种行业的合作伙伴、厂商也都在做数字化转型以及很多大数据人工智能方面的创新。比如中化农业的智能播种灌溉系统。

在我们演讲的同时，我们有一个小伙伴（搜狗同传），一直努力在听，在翻译。实际上我们微软也在做一些类似的尝试，包括了像语音转成文字，甚至把文字转化成声音。举个例子，比如咱们很多男士开车回家，如果你夫人不太喜欢林志玲的声音，我们可以根据你夫人的声音建模，让你的夫人为你“导航回家”。

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数字化创新的四大组成

第一个，服务客户。更好的跟客户去交流，给他带来新的价值，了解他们的需求。

第二个，优化运作。提高我们运作的效能，降低我们的成本。

第三个，予力员工。让我们员工更好的合作，帮助他做这些事情，让他拥有更多更智能的信息，去帮助他做的更好。

第四个，进行产品转型。

9月份发布的一个新的报告里面提到了一个非常重要的一点——在未来20年，AI会是一个持续的推动力。所以在我们产品转型的时候，我觉得非常关键的一个问题是如何能够让产品具有更多的智能化的因素，包括我们大数据，包括我们人工智能的技术，如何能够非常紧密、无缝、自然的融入到我们生活里面。

在这里，大家会看到一张图，同样是这四个方面，并不是割裂的四个方面，我们会看到它们之间是生生不息，像我们太极一样。

第一个，数据。我们谈到我们的大数据，这里面包括了业务数据，也包括很多数字的信号，包括我们的边缘计算，包括物联网，很多的设备无时无刻在传输我们这样的数字。

第二个，智能。我们希望这些数字数据是互联的，能够相互集成起来的，然后能够对这四个方面是相互集成的。

第三个，行动。我们不仅仅要了解它、分析它，我们还要它把分析的结果应用到我们跟客户打交道，应用到改善我们的运作，应用到改善我们的产品。

企业转型的两大要点

1、智能云。上云，这已经是一个非常成熟的趋势，对我们来讲，不仅要上云，而且要上智能的云，智慧的云，这里面有很多的云服务，都是打上这样的标签。

2、智能边缘。我们很多计算不仅在我们云里面，还要往我们边缘去移动。而且我们会看到这样一个趋势，十年前，很多在座可能也搞过，已经开始在参与物联网啊等等这样一些工作。当时很多的传感器，我们的设备，到现在已经降到了1%、2%、3%左右，我们可以看到它的价格在下降，性能在上升。

在右边，我们可以看到数字化转型的四个方面，中间我们看到很关键一点，我们的智能云，我们智能的边缘，在我们的最左边，我们看到有哪些东西是非常关键的呢？我们看到了有我们现在的一些应用。

另外一个我们看到很多业务的应用，能带动我们业务、生活提升的。再往下就是云的基础设施，再往下是与我们非常切合的数据和AI。再往上大家会看到我们不仅仅要做面向商家（B端）的业务，我们有很多是面向我们的消费者（C端）。

谈到数据，我们现在不仅仅是谈到了大数据，谈到了数据的安全、数据的防护、数据的治理，我们还看到了四个主要的发展方向：

1、本地数据现代化。2、数据云化。3、大数据云应用。4、深入数据洞察。

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微软最新数字化发展

给大家汇报一下我们最新的发展，SQL Server2019最新款反映的出来是什么呢？

第一个，本地数据现代化，这部分分为以下三块：

1、集成所有数据。它通过PolyBase集成所有数据，构成一个大的数据库。

2、管理所有数据。我们支持HDFS管理，你可以在你的数据库里面进行Spark的分析，非常的有趣。

3、AI所有数据。我把AI作为一个动词，什么意思呢？让我们数据真正服务于AI。在我们谈到这个技术发展的时候，本地的数据我们要想办法让它去发挥更多大数据和AI的价值。

第二个，数据要上云。很多数据生在云端，长在云端，分析也在云端，它数据的增值也在云端。所以如何能够把数据更好的在云上发挥是最关键的问题。在这里大家可以看到，我们有结构化数据、有非结构化数据。

第三个，大数据云应用。这里有一个非结构化的Cosmos DB，你完全可以开发一个基于云数据的应用。

第四个，如何挖掘数据价值？在其中提供支持的是Hadoop3.0，此外还需要数据治理、数据安全。

除了微软的首席创新技术架构师董乃文的演讲，先声君在此次大会上还收获了一份“干货”，那就是由中关村大数据联盟、TalkingData以及中国国际大数据大会组委会联合发布的《数据智能行业生态报告》，这份数据报告对数据智能的发展趋势给出相应的应对策略，帮助企业更好驾驭数据智能，领跑数据智能时代。

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数据报告显示，2018年，中国的移动智能设备高达13.7亿台，移动数据体量超过1200EB，物联网设备更是达87亿之多。随着智能移动设备、可穿戴设备、工业大数据等的指数级增长，数据行业正迎来更多的挑战。

当大数据、云计算、人工智能、区块链等新词、热词不断涌现时，人们开始思考，数据究竟能够给人们带来什么？如何真正从数据中形成智能，提升商业决策与人类生活？这是所有大数据企业共同面临的挑战。

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何为数据智能

数据智能（Data Intelligence）是指基于大数据引擎，通过大规模机器学习和深度学习等技术（技术基础），对海量数据（处理对象）进行处理、分析和挖掘，提取有价值的信息和知识（实现途径），并通过建立模型提供现有问题的解决方案、实现预测（最终目标）等。

数据智能通过打通数据价值链，能集中剩余价值，降低成本，提高资源配置，推动数据行业以更高的效率运行。数据智能得以实现的技术核心是数据智能平台，而呈现载体则是数据智能产品。数据智能平台的概念往往包括了平台本身和运行平台的机制，本质是通过能力的共创、复用、沉淀等，促进前端业务或者数据智能产品的效率、协同、创新。数据智能平台是在数据加工程度和软件工具、客制化和标准化中找到一个平衡，最大效率地赋能数据产品和解决方案。

数据智能产品则是针对某一个商业情境中的某一类特定决策，并且与该商业决策流程相对应的产品，是有封装的、有交互界面（产品界面）的。数据智能产品是数据智能的媒介和呈现载体，其效率和效能代表了数据智能产品的价值几何。

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数据智能的能力与解决的问题

数据智能平台的两大使命：帮助企业更好的“看现在”——对现有数据的治理；帮助企业更好的“看未来”——通过数据挖掘对未来进行预测。“看现在”的最终目的是为了更好的“看未来”，这是因为在数据智能时代，数据的量级、异构程度都极其复杂，千里之行始于足下，因此这是企业实现数据智能的第一步，也是实现数据智能价值最为关键的一步。进一步来说，这两个能力又包括了以下这些能力要素：为了更好“看现在”的连接、共享、安全；以及为了更好“看未来”的管理、科学与工程。

对于企业而言，数据智能平台不是孤立的基础设施存在，它承载着数据生命周期，对应的是客户企业数字化转型不同阶段面临的主要问题。

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数据智能将推动数据行业的新发展

数据智能并不是孤立的产品存在，借助于数据智能和数据智能产品，数据生态行业将会迎来更新的变化与挑战：

1、 原有商业模式的改变，更加强调成效合作、技术合作，共建数据生态体系；

2、 推动组织制度变革，推动专业人才管理及激励制度的迭代更新；

3、 由于各行业的特性不同，数据智能各有侧重地影响数据的不同应用阶段。

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關鍵字: 三农 人工智能 物联网