美女高潮潮喷出白浆视频,欧美村妇激情内射,日本少妇被爽到高潮无码,CHINESE猛男自慰GV

(網(wǎng)經(jīng)社訊)TalkingData聯(lián)合中關(guān)村大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、中國國際大數(shù)據(jù)大會組委會在“2018年第五屆中國國際大數(shù)據(jù)大會”主會場高峰論壇上共同發(fā)布《2018年數(shù)據(jù)智能生態(tài)報(bào)告》，TalkingData CEO助理、騰云大學(xué)校長、中關(guān)村大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)字生態(tài)行研中心首席研究專家楊慧博士對報(bào)告進(jìn)行了詳細(xì)解讀，針對數(shù)據(jù)智能的發(fā)展趨勢給出相應(yīng)的應(yīng)對策略，幫助企業(yè)更好駕馭數(shù)據(jù)智能，領(lǐng)跑數(shù)據(jù)智能時代。

《2018年數(shù)據(jù)智能生態(tài)報(bào)告》結(jié)合TalkingData在助力行業(yè)發(fā)展變革中積累的經(jīng)驗(yàn)，梳理了當(dāng)下中國數(shù)據(jù)智能市場的發(fā)展歷程和未來走向，給出了數(shù)據(jù)智能、數(shù)據(jù)智能平臺的定義和時代的特性。本報(bào)告洞察了數(shù)據(jù)智能時代的本質(zhì)，分析了數(shù)據(jù)智能市場行業(yè)全景及痛點(diǎn)，并為不同類型的企業(yè)提供應(yīng)對策略，倡議積極推動行業(yè)合作，共建數(shù)據(jù)智能平臺。

現(xiàn)今無論是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還是傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)，都非常重視對于數(shù)據(jù)的收集、處理、算法的精煉以及最終對數(shù)據(jù)價(jià)值的應(yīng)用。但是如何在這樣一個以數(shù)據(jù)智能時代中，采取有效的措施和行動真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的提煉，利用數(shù)據(jù)智能去改變企業(yè)決策、改善人類生活？這是我們需要共同來探討的。

一、數(shù)據(jù)智能的定義與本質(zhì)

著名圖靈獎得主Jim Gray提出的四大范式，可以很好地幫助我們梳理科學(xué)的演進(jìn)。其中前三大范式，在人類文明發(fā)展的歷史長河中幫助我們更好的記錄、歸納和模擬現(xiàn)實(shí)世界；而進(jìn)入數(shù)據(jù)智能時代，在機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式計(jì)算等技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)逐漸呈現(xiàn)出高維度、高階態(tài)、異構(gòu)性的形勢，能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理和挖掘，并且通過建模、工程等方式來解決實(shí)際的預(yù)測和決策問題，最終實(shí)現(xiàn)決策的行動，則為“數(shù)據(jù)智能”。

數(shù)據(jù)智能也和數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)分析等概念息息相關(guān)，但數(shù)據(jù)智能作為一個獨(dú)立的概念，和其它幾個名詞最大的區(qū)別在于：

數(shù)據(jù)智能的目的是“預(yù)測”和“決策”，而非“分析”或者“展示”。

由于數(shù)據(jù)智能指向決策，所以用來判斷數(shù)據(jù)智能的效率和價(jià)值就在于其決策的結(jié)果產(chǎn)生的可衡量的商業(yè)價(jià)值。

數(shù)據(jù)智能產(chǎn)出的過程中需要一個強(qiáng)有力的能夠承載和調(diào)動一系列智能數(shù)據(jù)、核心模型以及面向不同情境的數(shù)據(jù)處理能力的數(shù)據(jù)智能平臺。

最終呈現(xiàn)出有封裝的、有交互界面的可以一定程度上替代人工決策的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品。

從商業(yè)和經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)上來說，數(shù)據(jù)智能平臺指數(shù)級地加速了數(shù)據(jù)和人的智慧，其價(jià)值體現(xiàn)在兩個方面：第一方面體現(xiàn)在聚合效應(yīng)，即從數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用最終形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品過程中，實(shí)際上遵循價(jià)值“微笑曲線”；數(shù)據(jù)智能通過聚合各個環(huán)節(jié)的剩余價(jià)值，從而提升整條價(jià)值鏈的價(jià)值。

第二方面體現(xiàn)在加速效應(yīng)。在數(shù)據(jù)的獲取和應(yīng)用的這些環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)的價(jià)值鏈已經(jīng)從單一的線性結(jié)構(gòu)逐漸演變成為模塊與模塊之間互相交叉融合的復(fù)雜架構(gòu)。數(shù)據(jù)的每一個環(huán)節(jié)都都能夠得到數(shù)據(jù)智能平臺的加速，產(chǎn)生更多價(jià)值。綜上，通過打通數(shù)據(jù)價(jià)值鏈，可以集中剩余價(jià)值、降低數(shù)據(jù)成本、提高資源配置，從而獲得數(shù)據(jù)智能所帶來的價(jià)值紅利。

二、數(shù)據(jù)智能平臺的使命與能力

數(shù)據(jù)智能平臺/數(shù)據(jù)中臺的使命有兩件事：幫助企業(yè)更好的“看現(xiàn)在”——對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的治理；幫助企業(yè)更好的“看未來”——對數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘?qū)ξ磥淼念A(yù)測；“看現(xiàn)在”的目的最終是為了更好的“看未來”，這是因?yàn)樵跀?shù)據(jù)智能時代，數(shù)據(jù)的量級和異構(gòu)的程度都極其復(fù)雜，千里之行始于足下，因此這是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能的第一步，也是決定數(shù)據(jù)智能價(jià)值實(shí)現(xiàn)最為關(guān)鍵的基礎(chǔ)。具體進(jìn)一步來說，這兩個能力拆開后又包括了以下這些能力要素：為了更好“看現(xiàn)在”連接、共享、安全；以及為了更好“看未來”的管理、科學(xué)與工程。

數(shù)據(jù)中臺.png

1、連接，提高數(shù)據(jù)維度及飽和度。連接不強(qiáng)調(diào)對數(shù)據(jù)的擁有，而強(qiáng)調(diào)能夠觸及和返回的數(shù)據(jù)的廣度、豐富程度。將不同來源的數(shù)據(jù)匯聚和連接起來形成更豐富的數(shù)據(jù)維度，是數(shù)據(jù)智能平臺的使命。

2、共享，通過OPAL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值流轉(zhuǎn)。共享能力是評估一個數(shù)據(jù)智能平臺是否合格的首要標(biāo)準(zhǔn)。共享不代表要完全的透明，而是通過像OPAL（Open Algorithms，開放算法庫）這樣的技術(shù)框架去構(gòu)建一個合理的、區(qū)分權(quán)限的、能夠保護(hù)數(shù)據(jù)同時讓知識的價(jià)值流轉(zhuǎn)的機(jī)制。

3、安全，推動數(shù)據(jù)安全合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)的建立。安全合規(guī)是重中之重。一個數(shù)據(jù)智能平臺是中立的、合法合規(guī)的，它中間涉及到的各項(xiàng)任務(wù)都應(yīng)該是安全且合規(guī)的，具有安全管理、用戶管理、平臺接入與使用的審計(jì)、調(diào)優(yōu)和保障高可用性和容災(zāi)的能力。

4、管理，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、資源化。管理是數(shù)據(jù)智能平臺實(shí)現(xiàn)價(jià)值的起步，讓數(shù)據(jù)的排列有序、結(jié)構(gòu)趨同，可以被進(jìn)一步的分域、保存、備份、重新組合，形成更多的協(xié)同價(jià)值。

5、科學(xué)，提升決策的科學(xué)性與準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)科學(xué)是探索數(shù)據(jù)價(jià)值的流程，也是數(shù)據(jù)價(jià)值被挖掘的核心過程。數(shù)據(jù)的價(jià)值不是一次成型的，數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘依賴與不斷假設(shè)、分析、驗(yàn)證、校準(zhǔn)的反復(fù)迭代過程，最終才能凝聚沉淀成模型和解決的方案。

6、工程，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的快速轉(zhuǎn)化。數(shù)據(jù)能夠直接變成決策，中間需要工程來構(gòu)建環(huán)境，實(shí)現(xiàn)匯聚、仿真和自動化。工程這個因素將數(shù)據(jù)和算法、工具和能力有機(jī)的結(jié)合起來，最終形成一個封裝的、內(nèi)部自成體系的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品。

有了以上六個能力因素，數(shù)據(jù)智能平臺才得以成為一個獨(dú)特的平臺，也成為企業(yè)想要快速構(gòu)成數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品、實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值的必需平臺。

三、數(shù)據(jù)智能市場的發(fā)展與痛點(diǎn)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能等科技的飛速進(jìn)步，數(shù)據(jù)量級的增長、計(jì)算能力的提升、存儲的便捷化等推動數(shù)據(jù)智能市場蓬勃發(fā)展。數(shù)據(jù)市場從以傳統(tǒng)IT企業(yè)為代表的軟件時代，到以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為代表的數(shù)據(jù)時代，再到以數(shù)據(jù)智能企業(yè)的生態(tài)時代，數(shù)據(jù)的支撐和驅(qū)動因素越發(fā)成熟。隨著終端的智能化、數(shù)據(jù)異構(gòu)化、商業(yè)問題復(fù)雜性的提高，數(shù)據(jù)智能市場也向著萬億級別的市場規(guī)模進(jìn)發(fā)。

對企業(yè)客戶來說，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同階段面臨著不同痛點(diǎn)問題，但是總結(jié)來說會有如下幾類：

第一、業(yè)務(wù)管理者或高管不知道怎么構(gòu)建數(shù)據(jù)業(yè)務(wù) / 數(shù)據(jù)能力；

第二、缺人，缺人，還是缺人;不知道從哪里獲取這類人才，或者人才掌握的是上一階段發(fā)展所需的知識；

第三、客戶沒有透徹地理解數(shù)據(jù)能力和企業(yè)業(yè)務(wù)能力之間的關(guān)系:無法與客戶商業(yè)決策所對應(yīng)的商業(yè)指標(biāo)綁定；

第四、相應(yīng)數(shù)據(jù)雖形成閉環(huán)但是數(shù)據(jù)閉環(huán)本身太小或者太過封閉，能夠解決的問題過少、過小。

客戶側(cè)出現(xiàn)的問題，體現(xiàn)了整個數(shù)據(jù)行業(yè)目前面對的深層次問題。那么為什么要有數(shù)據(jù)智能平臺呢？有數(shù)據(jù)智能平臺的在位企業(yè)才能幫助客戶解決上述問題。對于數(shù)據(jù)行業(yè)的從業(yè)者來說，數(shù)據(jù)獲取已經(jīng)不是問題，但是單一數(shù)據(jù)源的維度價(jià)值有限、數(shù)據(jù)需要共享才有價(jià)值；其次，數(shù)字業(yè)務(wù)推陳出新速度非?？?，各數(shù)據(jù)源及應(yīng)用廠商各自造輪子，很難形成規(guī)模優(yōu)勢，缺少行業(yè)的分工和合作；法律法規(guī)包括網(wǎng)絡(luò)安全法、個人信息保護(hù)規(guī)范等還在不斷完善，數(shù)據(jù)安全成為桎梏所有數(shù)據(jù)價(jià)值共享的主要鴻溝；數(shù)據(jù)與商業(yè)場景割裂，缺乏行業(yè)洞察，很難進(jìn)行有效轉(zhuǎn)化；最后，專業(yè)數(shù)據(jù)人才缺乏，大多數(shù)都集中在數(shù)據(jù)行業(yè)的從業(yè)企業(yè)中，留給傳統(tǒng)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提升的人才十分有限。目前高校等培養(yǎng)機(jī)構(gòu)供給還處在緩慢加速的過程中，行業(yè)人才空缺加大。因而需要這樣一個數(shù)據(jù)智能平臺來通過能力的共創(chuàng)、復(fù)用、沉淀等，促進(jìn)企業(yè)前端業(yè)務(wù)或者數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品的效率、協(xié)同和創(chuàng)新。

為了解決以上的痛點(diǎn)問題，無論是對于客戶企業(yè)還是對于數(shù)據(jù)行業(yè)的在位企業(yè)來說，都需要出現(xiàn)一家企業(yè)、一個團(tuán)隊(duì)來主導(dǎo)數(shù)據(jù)智能平臺/數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)，這個新的數(shù)據(jù)智能平臺/數(shù)據(jù)中臺的存在，才能打破傳統(tǒng)價(jià)值分工、重構(gòu)數(shù)據(jù)行業(yè)的生態(tài)全景，全面提高行業(yè)的價(jià)值產(chǎn)生的能力。

四、數(shù)據(jù)智能行業(yè)全景與玩家分類

大數(shù)據(jù)行業(yè)誕生以來，大多數(shù)企業(yè)在不同的商業(yè)模式上進(jìn)行試水。如果把整個行業(yè)分為標(biāo)準(zhǔn)化/產(chǎn)品化、客制化/服務(wù)化的縱向坐標(biāo)以及數(shù)據(jù)和軟件工具的橫向坐標(biāo)，究竟是將數(shù)據(jù)作為護(hù)城河，還是產(chǎn)出成型高效的軟件應(yīng)用工具，如何在數(shù)據(jù)加工程度和軟件工具、客制化和標(biāo)準(zhǔn)化中找到一個平衡，也是當(dāng)下數(shù)據(jù)企業(yè)思考與探索的問題。我們可以以此為維度，分為以下六種商業(yè)模式：數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)交易、市場智能、SaaS、數(shù)據(jù)產(chǎn)品和解決方案。處于不同商業(yè)模式的企業(yè)在整個數(shù)據(jù)智能行業(yè)中的身份與角色也不盡相同，他們有著不同的速贏關(guān)鍵因素和策略（見報(bào)告詳解）；但是在智能數(shù)據(jù)時代，這些不同類型的企業(yè)都在不約而同的自主發(fā)展數(shù)據(jù)智能平臺，或者與行業(yè)中的數(shù)據(jù)智能平臺形成深度的合作。

更多的合作呼喚更靈活的合作方式。不同于普通的平臺類企業(yè)，數(shù)據(jù)智能平臺需要同時包含數(shù)據(jù)、工具、算法和服務(wù)多個要素，不同要素的組合需要用不同的商業(yè)模式進(jìn)行變現(xiàn)，甚至?xí)淖儍r(jià)值分布、突破傳統(tǒng)的、單向的客戶關(guān)系甚至是競爭關(guān)系。因此數(shù)據(jù)智能平臺需要更加開放和靈活的商業(yè)模式支持不同行業(yè)、不同業(yè)務(wù)和不同定位的合作伙伴進(jìn)行合作，形成協(xié)同作用。突破傳統(tǒng)的技術(shù)合作伙伴或者是聯(lián)合建模合作伙伴、數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品合作伙伴的合作方式，真正跨越簡單的客戶的概念的新型客戶類型，與數(shù)據(jù)智能平臺/數(shù)據(jù)中臺類企業(yè)構(gòu)建按照效果分成的成效合作伙伴關(guān)系。

五、數(shù)據(jù)智能的發(fā)展趨勢與應(yīng)對策略

數(shù)據(jù)智能還有很多需要研究和解決的問題。但是在變道初期如果不能快速跟上，必將會錯失在一次新的產(chǎn)業(yè)革命（甚至是一個新的文明時代）中的趕超良機(jī)。因此，必須要認(rèn)清形勢，把握趨勢，積極謀劃，推動發(fā)展。具體來說，未來中國數(shù)據(jù)智能行業(yè)的發(fā)展會呈“兩化”趨勢——生態(tài)化和開源化。

只有集中了生態(tài)化和開源化的力量，數(shù)據(jù)智能才會開放互聯(lián)的打通與連接各個維度的數(shù)據(jù)，進(jìn)而打造成中國最大的智能數(shù)據(jù)中臺。如此才能更好的去解決面向不同商業(yè)決策的痛點(diǎn)問題，支持多渠道多場景的數(shù)據(jù)分析與運(yùn)營，產(chǎn)出包括智慧金融、智能營銷、商業(yè)洞察等等行業(yè)成熟的解決方案與應(yīng)用組合，將數(shù)據(jù)智能潮流推向新的高潮。

（來源：TalkingData 編選：電子商務(wù)研究中心）