数据洞察:如何从数据当中挖掘腾飞“源动力”

2018-04-09 00:15 出处:PConline原创 作者:Wesley 责任编辑:zhangxiaomeng

  【PConline 产业观察】当前对于企业用户来说,数字化转型是一道不可逾越的屏障,不管是这个企业的规模是大是小、也不论这家企业所从事的行业属性,要想在市场竞争当中站稳脚跟,实现自身业务的快速腾飞,转型是势在必行的。

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  的确,“转型”这个词就在这几年被更多的提及,尤其是伴随着创业浪潮的推动,越来越多的企业在业务的丰富性以及自身商业模式创新等方面开始寻求创新突破。

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  我们拿贴近用户的云计算SaaS平台举例来看,根据第三方机构的市场研究报告显示,SaaS作为最为贴近用户的云计算服务类型,当前正处在一个快速增长的爆发期,而对于企业业务转型和推进方面来说,SaaS服务的第一要义就是要提高企业的生产力,并在此基础之上,将移动化、数据化、智能化、协同化、模块化等方面作为发展方向。由此我们不难看出,单单一个SaaS应用就足以在企业数字化转型过程当中发挥重要作用,作为企业来讲,究竟该如何去拥抱这样一个发展机遇?

  万物互联时代,用户即时需求成为契机

  我们都知道,当今正身处在一个万物互联的时代,大量的设备接入,之间所产生的海量数据每日都在呈指数倍的增长当中,从数据当中挖掘商机,并且通过基于大数据分析技术的服务那样,就可以在海量数据当中去非常轻松地寻求全新的洞察,IT部门拥有属于自己的数据分析能力中心,通过对大数据进行深入的分析,以数字创新去优化企业内部的一系列流程,并将人工智能AI、机器学习等技术融入到解决方案当中,从而使得用户的生态系统和自身业务快速的发展。

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  很显然,有一个不争的事实就是未来所有的企业都将会变成数据驱动型的企业,一旦这样,企业所面临的挑战已经不再是获取数据这么简单,其真正的挑战在于如何快速的获得洞察能力,从而提升企业自己的投资回报率,数据分析IT基础设施需要变得更加高效和灵活,整个系统的反应时间也需要变得更快,同时还要确保企业范围内关键任务的安全与可靠,这对于很多IT企业来说挑战确实不小,但对于英特尔来说,正是发展的机遇所在。

  以医疗行业为例,我们都知道,医疗机构经过长期以来对于病患的实际诊治,积累了大量的数据,这类数据的范围十分广泛,其中有图像和波形,以及来自于传感器和监护仪器等设备的大量数据,很多医疗服务机构的现有基础设施无法满足大数据分析对处理器和内存的超高要求,企业通过整合医疗机构多样化的海量原始数据,通过深度分析技术去发现有风险的缓和,从而帮助医疗机构临床医生发现最佳的治疗方案。

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  平台通过整合结构化和非结构化两类数据,从基础科学、临床病例和人口分布等多方面信息和数据去分析出用户的很多特质,通过大数据分析,使得企业的大数据分析解决方案近乎实时的发挥自身强大作用,使护理人员能够以数据分析结果作为日常诊治和护理的根本依据。数据通过基于临床相关算法的自动化系统去帮助医生快速地分析出大量的结果,对医生诊治和判断给出数据支撑,从而大大提升了医疗机构的诊治效率。

  其实不单是医疗行业,对于现在很多行业用户来讲,透过大数据分析以及人工智能技术去实现自身业务效率的提升,是更多的企业需要去关注的。大数据应用其实并不是不接地气的应用,它其实与我们的日常生活距离很近,“科技改变生活”这句话可不只是说说而已。

  就拿我们这些普通用户的日常网络来说,每年几波网购狂欢节,狂欢的背后考验的是电商平台的基础设施架构的招架能力,更重要的是用户在下单完成之后的供应链服务能力。过去的20年当中,互联网改变了网购的交易端应用,也使得零售行业迎来了一场轰轰烈烈的变革,供应链有着众多的参与者和参与方式,链条长且复杂,要想实现智慧供应链就必须将零售数据和人工智能结合,实现供应链从设计到执行各个环节的智能化。像利用算法来预测需求、利用机器进行拣货等等。

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  通过基于大数据计算框架和大数据平台应用,能够实现供应链企业数据量的高度融合及应用,根据来自实际用户的反映,应用了大数据分析的供应链已经变得更加高效,通过将人工智能同预测平台、运筹优化平台、模拟仿真平台、舆情分析平台等进行高度的融合,很大程度上保证了物流供应链企业业务的稳定性,并实现了供应链企业的持续创新。

  高扩展性数据分析服务引热潮

  对于企业用户来说,尤其是制造业企业,在前期的产品设计和开发阶段往往会遇到这样那样的问题,所消耗在验证流程上的时间也不会太少,对于新产品的质量检测、测试等质保环节是不可或缺的,这样一来就出现了鸡生蛋、蛋生鸡的问题。在英特尔的机器学习等高级分析技术通过模拟和支持人工验证功能,从而帮助企业用户加快验证流程及产品设计的其他环节。

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  大数据分析技术通过与人工智能相结合,使得很多流程变得更加智能化、自动化,从而也就减少了因繁琐的流程导致产品整个生产周期的延后。运用大数据技术分析平台不仅能够通过机器学习去预测企业业务发展过程当中的可能性结果,还能够帮助企业用户去提前制定更加适合的定制化运行测试流程等内容,大大提升平台的智能化程度。

  写在最后

  数字化转型浪潮的推动往往伴随着技术与业务层面的革新,企业业务的发展最根本还是来自于用户的诉求,更加智能化、更加灵活高效的平台服务以及技术服务是催生业务腾飞的最佳源动力。此外,对于很多业界领先厂商来说正是抓住了智能化时代的用户诉求,从用户根本诉求出发,帮助用户解决在转型过程当中所遇到的问题,进而帮助用户实现自身业务腾飞的同时,也带动了整个产业生态圈的良性发展。[返回频道首页]

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