为什么数据中台如此重要?明略科技吴信东:智能时代企业核心竞争力之源 | MEET2020

2019 年 12 月 19 日 量子位
十三 整理自 吴信东发言 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

中台很重要,数据中台格外重要。

数字化转型无疑成了当下一个不可阻挡的大浪潮。而在今年,中台这两个字随着阿里巴巴、腾讯、华为等巨头的战略部署,一下子火了起来。

很多人都在说,2019年,就是中台的元年。

在首届MEET 2020智能未来大会现场,明略科技首席科学家、明略科学院院长、IEEE Fellow吴信东教授在会上做了题为《智能时代的企业中台》的演讲。

吴信东认为,在新经济时代下,企业的核心竞争力就是多元化专注

而最核心的是要打造数据中台。他表示:

一个企业拥有了数字化能力,就拥有了对未来的预测能力,拥有更加长远的可扩展可复制的能力。

什么是中台?

中台是一种嵌套平台,是平台之上的平台。

它的好处就是企业在未来可能发生变革时,留出来一定弹性空间。

这样,企业就可以花费较少的代价进行更多次的演化。

其实,除了中台的概念之外,还有前台和后台。

前台可以理解为各种和用户直接打交道的界面,例如web页面、手机app等。

后台不和用户直接交互,而是面向运营人员的配置管理系统,例如商品、物流、结算等等的管理。

在传统企业没有中台的情况下,项目的大致流程可以简单总结为:

后台→前台→用户。

可想而知,若是企业想要更改或者新增项目时,整个流程都需要再跑一遍。

那么问题来了,在整个过程当中,其实存在着许多重复的工作,例如某些功能的开发是一样的。

而中台的存在就是为了消除掉这些“重复的轮子”。

这样,就可以大大提高工作的效率,从而适应高速发展的互联网时代。

成功的案例也是比较多的,例如:

Supercell,一家只有200多人的游戏公司,它们的中台便支持了多个小团队的研发,继而能够在短时间内推出多个爆款游戏;

阿里巴巴,马云创建了“共享事业部(SSP)”,这就让各部门之间的协调效率得到了很大的提升。

腾讯,进行了中台化改革,来适应业务重心的转移。

这个时代的中台,最核心的是打造数据中台

数据,是智能时代最大的资源。

吴信东在大会上作了一些人类社会发展史上宏观架构的分析。

从原始社会到封建社会,到资本主义社会,到现在国内的社会主义社会,人类所经历的不同结构,从技术和社会发展的角度上来讲可以分为三大阶段:

第一个阶段是农业时代,土地是核心问题;
第二个阶段是工业时代,资本是核心问题;
第三个阶段是智能时代,数据是核心问题。

吴信东认为:

有了数据这个资产,并且能够把数据管理好,加上用户和公司的战略,基本上就可以拥有巨大的市场空间。

在资本时代,我们需要思考最多的是如何去收集管理利用资本; 而到了现在的智能时代,我们以数据管理为抓手。

农业时代是各干各的,通过战争的方式跑马圈地,没有到信息化和自动化的程度。工业时代所用到的是ERP,是管理企业里面资源的策划,管理有效的利润。


而到了智能时代,中台概念应运而生,而数据中台是核心。吴信东表示:

当然它也需要跟新一代的中台和ERP很好地结合在一起,才能优化企业的管理,获得新的增长机会。

数据中台落地的挑战和发现

企业数字化转型,从工业阶段到智能阶段,在落地方面当然会面临一些挑战。

吴信东列出了三项在数据中台落地的挑战和发现。

一、多源异构数据的使用对AI有巨大意义

大数据的核心就是多源异构,每个源的数据都有自身的逻辑,有不同的形式进行描述。

而最终的目的是要把数据进行治理、融合、分析。

这样就可以体现出整体数据中的现象和规律,也就涉及到人们对数据的使用方式。

这对智能时代的中台来讲有着非凡的意义。

二、多重数据、系统、用户的三元关系

数据中所描述的是实体、是关系。这些实体是与用户是有直接联系的。

如果把数据和用户连接起来就是计算机系统,这个系统可能是软件系统加硬件系统。

吴信东表示:

我们要重视数据、系统、用户的三元关系。

三、是重要思考面向未来的架构

要为客户提供面向未来的服务,进一步带动创新、带动高效。

数据中台建设的目的,是要推动最后整个企业的增长、推动整个企业的发展,需要让所有企业的所有人一起共同协作起来。

一手AI,一手Know How

2014年,明略科技首席科学家在顶刊《IEEE Transactions on knowledge and Data Engineering》发表了题为Data Mining with Big Data的文章。

表明大数据具有异构、自治、复杂、演化的特征,即HACE原理

研究人员分析了大数据的最底层、最本质的特征,并且凝练了四个最底层的数据异构,分别是视频数据、图像数据、声音数据,和结构化的图表数据。

其次,在这些异构自治的多源数据中找出复杂的规律。

那么,有了HACE原理之后又该怎么做呢?

吴信东表示:

我们要从异构、自治、复杂、优化的规律中构建我们的知识图谱,用知识图谱把万物相连,建立我们的知识库。

所以我们从HACE原理开始就要建立我们数据中台的核心,就是用知识图谱来将物跟物相连、物跟人相连、物跟我们的计算机系统相连,和我们的企业连起来。

知识图谱的本质就是用空间换时间,这样就能够使中台响应速度变得更快。

这就需要具有行业“Know How”的新一代数据中台。

这就需要具有:

端到端规划与建设经验;
具有行业Know-How;
以及面向智能时代的架构与设计。

那么,明略科技将如何释放这种能力呢?

此前,在量子位采访明略科技集团创始人、董事长兼CEO吴明辉时,他给出了一份答案:

处理多源异构的数据,帮助客户打造一个最强的数据中台,推动它的数字化转型。

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吴信东,国家特聘专家、长江学者、海外杰青、IEEE Fellow、AAAS Fellow(美国科学促进协会院士)。曾任美国佛蒙特大学(University of Vermont)计算机科学系系主任和美国路易斯安那大学(University of Louisiana at Lafayette)计算与信息学院院长。现任明略科技集团首席科学家、高级副总裁和明略科学院院长;合肥工业大学大知识科学研究院院长、教授、博士生导师;营销智能国家新一代人工智能开放创新平台负责人;大数据知识工程教育部重点实验室主任; 国家重点研发计划项目首席科学家 ,教育部创新团队带头人。研究兴趣涉及数据挖掘、大数据计算、知识库系统和万维网。在数据挖掘及其应用的研究方面取得了丰富的成果,对多数据源的知识发现、不同种类的噪音对知识发现精度的影响以及数据挖掘在生物、影像数据库中的应用等方面有自己的突出贡献。
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