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专访每日互动CTO 叶新江丨数据智能的未来,是不提大数据但其无所不在的时代

发布时间:2020-12-28 09:57:30 所属栏目:策划 来源:飞象网
导读:回首过去十年,我们见证了大数据从概念诞生到行业落地,逐渐发展到基于数据中台驱动决策的数据智能时代。作为后互联网时代的产物,数据智能必将是未来很长一段发展阶段的核心所在。 每日互动(个推)作为数据智能行业的代表企业之一,于今年迎来了第一个十年。在

回首过去十年,我们见证了大数据从概念诞生到行业落地,逐渐发展到基于数据中台驱动决策的数据智能时代。作为后互联网时代的产物,数据智能必将是未来很长一段发展阶段的核心所在。

每日互动(个推)作为数据智能行业的代表企业之一,于今年迎来了第一个十年。在这十年间,每日互动以消息推送起家,借助技术力量拓宽以数据智能为核心的业务范畴,现已成长为一家在A股上市的数据智能企业。

但“数据智能”这个词,对于大众来说仍然相对比较陌生。数据行业从业者如何定义“数据智能”?过去的十年间,每日互动经历了怎么样的发展历程?即将到来的“数据智能”新十年,每日互动又将以什么样的角色参与当中?

在每日互动十周年之际, SegmentFault 思否带着以上这些问题,对每日互动 CTO 叶新江进行了一次专访。

专访每日互动CTO 叶新江丨数据智能的未来,是不提大数据但其无所不在的时代

一、何谓“数据智能”?

随着移动互联网时代的到来,互联网内容传播和展现形式发生了巨大的变化,也让数据的量级和形态发生了改变,数据服务也随之发生了转变。传统的数据服务基本只针对于数据本身,而数据智能作为一种由数据、算力和算法等驱动的技术手段,具备着赋能企业进行管理和决策的能力。

1、数据智能是今年非常热门的一个话题,能否谈谈对于「数据智能」和「数据中台」的定义与理解?

目前数据经济在国家层面是一个非常重要的发展方向,但同时也延伸出了一个亟待解决的问题 —— 如何把各个行业的数据作为生产要素,通过数据治理发挥出更进一步的作用。

针对看不见摸不着的数据,需要有一个东西能进行有感管理,数据中台就是一种用来进行数据治理的产品或者平台,而数据智能则属于一个更为广义的范畴,它是以数据作为生产资料,通过结合大规模数据处理、数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化、云计算等多种技术,从大量的数据中提炼、发掘、获取知识,为人们在制定决策时提供有效的支持,减少或者消除不确定性的解决方案。

这两个词看起来很接近,但其实是不同维度的。以我们公司来讲,数据中台更多的是一个产品,体现了我们公司的数据能力;而数据智能则包含更多技术,融合了更多的行业知识,中台是其中一个很重要的工具。打一个形象的比喻,数据中台或者平台是一个电脑的操作系统,而数据智能则是结合业务,使用这个电脑,利用多种技术进行APP开发,并且不断进行优化的过程。

2、您认为数据中台的「行业壁垒」和「技术壁垒」分别是什么?每日互动作为一个成功上市的专业数据智能服务公司,自身在这个领域内具备的最大优势是什么?

目前市面上有很多数据中台类的产品,据我们观察,其中大部分的重点仍主要聚焦于数据治理的能力,但这可能只是数据中台的“第一步”。

对于数据中台产品来讲,技术壁垒可能并不是很高。中台会应用到的技术,虽然有些功能可以通过直接使用开源产品来实现,但也有不少标准或者要求,比如安全性、实时性、可视化能力等,需要专业的技术来定制实现。

当然在数据中台层面,采用的技术架构不同、产品设计的理念不同也是可以有差异的,譬如是否容易使用、容易理解、对资源要求是否经济等。

如果希望通过数据中台中来解决业务问题,实现降本增效或者发现新的业务模式,这就不是数据治理能解决的问题,需要有对行业的深度理解,也就是所谓的行业壁垒。

每日互动和其他大数据公司的差别,就体现在如何挖掘数据价值的层面。

每日互动的第一款产品是消息推送服务,这是一项跟数据紧密相关的业务。为了支撑这项业务的进行,实现消息推送在海量数据量下的快速响应,每日互动一直在尝试为企业内部打造一个业务 + 数据平台的协同闭环。这也为之后公司推出数据服务产品打下了很好的基础。

在数据服务层面,每日互动既是服务的提供者也是使用者,这是我们在这个领域内最大的优势。

3、数据服务领域是否有一套标准化的判定体系?如何评定服务能力与技术水平的高低?

数据服务领域暂时还没有一套国际或者国家权威机构提出的行业标准。究其原因,是因为数据服务在不同的行业间有着很大的差别,与一般的技术体系相比,具备更强的服务属性。

对于客户来说,挑选数据服务的时候会有几个考量的维度:

• 平台是否可以快速部署;

• 部署所耗费的资源是否合理;

• 能否借助数据服务快速实现业务提升;譬如是否能快速开发出业务的新需求,是否能很好地完成内部各个角色之间的协同。

这三项标准会是客户选择服务时的决策依据。但在选择完之后,服务商应该如何完成、如何实现客户提出的需求,因为没有清晰的界定与评判方式,需要客户在选型时进行综合性的考虑,并在后续实际的业务场景中去感受平台的服务能力。

这种情况其实也和市场需求有关。目前国内企业提出的需求都较为“定制化”,再加上不同行业间的差异,导致国内的数据服务公司大部分是结合行业提供垂直的数据服务能力。

二、每日互动发展的每一步,踩的都是行业需求

我国的数字经济发展才刚刚开始,数据智能服务的能力也在不断迭代、发展。人工智能、区块链、知识图谱、可视化等新兴技术,都可以作为底层的技术支撑为数据智能服务赋能,从而让我们的数据服务具备更强大的能力,产生更多价值。

1、每日互动的发展经历了多个阶段,技术也在不断迭代和演进。能否简要分享一下不同阶段的业务逻辑重点以及技术研发重点?

每日互动是我们的消息推送产品,做得比较早并且比较成熟了。但其实我们公司发展到现在已经十年了,业务范畴也早就不止是消息推送了。

公司发展的第一个阶段是 2010 年到 2013年。当时我们的核心团队主要是在打磨消息推送的能力,也就是一套大规模的通信系统 + 互联网搜索系统,这是一个比较垂直但对于技术要求很高的领域。

2014年至2018年,公司进入了数据价值的“掘金”与“实践”阶段。在不断精进推送能力的同时,我们发现系统产生了非常多的数据,如何让这些数据发挥价值成为了我们需要思考和解决的问题。也是从这个阶段开始,每日互动开始致力于大数据系统的研发。

每日互动的消息推送产品每天会产生几十个 T 的数据,如何存储、清洗、建模,如何在业务场景中产生商业化的价值,这是这一阶段我们的研发重点。经过几年的业务培养与场景实践,我们将在数据服务领域沉淀下来的能力和 know how(知识、经验、流程) ,变成一种可以服务于更多行业的产品,可以说公司正式进入到了数据智能的阶段。

2019年3月,每日互动成功在A股创业板上市,也引起了数据智能领域的一次新风潮。

专访每日互动CTO 叶新江丨数据智能的未来,是不提大数据但其无所不在的时代

(编辑:应用网_阳江站长网)

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