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大資料如何變現?大咖這麼建議!

11月16-17日,浙大EMBA•商學+科技系列課程邀請中科院院士張澤、陳純,阿里雲副總裁李樹翀、袋鼠雲CEO拖雷,為企業家開放了一個產學研的交流平臺,解密數字經濟時代中,商業的走向與機遇。

 

 

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李樹翀:離開了big data很難往前走

阿里雲副總裁李樹翀系統地講述了“資訊科技如何驅動數字經濟與數字化轉型”。 他提出,如果把全球的創新體系分成三層,網際網路和包括雲端計算、大資料、人工智慧在內的新一代資訊科技,都將成為基礎設施,未來都將以服務的方式交付,這是未來發展的一個趨勢,也是數字經濟發展的基礎。只有網路和資訊科技成為基礎設施,成為隨時都可以獲取的資源,我們的城市,社會,每一個企業才能夠在這樣的大平臺上構築數字經濟。

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“從行業創新來講,我們看到了大科學、大技術、大產業、大社會進入大交叉時代。”

 

在李樹翀眼中,現實世界和虛擬世界正在快速融合。之前我們通過各種各樣的介面和虛擬世界產生關係進行互動,現在這樣的介面越來越多。我們現在有很多手段可以感受物理世界,並在虛擬世界建立一個映象,並在數字空間開展各類創新和嘗試。最上層就是包括數字經濟在內的基於新一代網路資訊科技的模式創新,也包括像共享經濟這樣的新模式,以及傳統行業大家推的工業網際網路平臺。他認為,在數字經濟時代,中國迎來了非常難得的超車發展機會。

 

“相比人工智慧,阿里更喜歡叫資料智慧或者機器智慧,所謂智慧絕大多數都是基於資料的智慧,行業的底層技術創新都需要融入雲和大資料,你離開了big data,很難往前走。”李樹翀笑稱大資料未來一定能超過老師傅。

 

李樹翀總結了發展數字經濟與智慧產業的五個關鍵詞,平臺-資料--融合-普惠以大工程和大平臺兩種創新驅動模式引領,中國已經成為全球新技術、新模式產業化最快速的國家,中國數字經濟佔GDP的比重已經超過美國、法國。下一個十年的全球資訊科技與創新組合,中國將處在美國之後的第二陣營。“歐洲和日本錯過了網際網路,會導致在接下來很長時間裡失去創新競爭力。歐盟近期出臺了最嚴格的資料隱私保護法規,某種程度上更不利於歐洲在資料領域的創新。畢竟,連資料都沒有了,如何創新?”

 

阿里et城市大腦

 

說回到阿里雲,五年時間內經歷了從小AI、ET大腦、ET城市大腦、ET工業大腦、ET環境大腦、ET航空大腦、ET農業大腦,如今,阿里雲在政府大資料的實踐已經有了很成功的例子,如“最多跑一次”、上海地鐵、杭州城市大腦等。李樹翀提到,“最多跑一次”的解決之道叫1253資料共享體系:1個大資料中心,共享+交換2個平臺,證照庫、法人庫、入口庫、辦事材料共享庫、信用資訊庫5個庫,標準、安全、運維3個體系,宗旨就是讓資料替代人跑腿。

 

阿里的ET工業大腦開闢了一條新的工業創新道路。我們和網際網路融合的過程當中,可以有非常多創新的模式。李樹翀說:“之前我們講2025、智慧製造,我個人覺得很多人把智慧製造的概念理解的‘小’了,智慧製造不等於智慧的製造,不止包括生產過程的智慧化。我們現在面對的問題不再是大工業時代所謂生產效率的問題,不再只是追求用最短時間和最低廉成本生產最標準化的產品,而是產品和服務如何更好吸引使用者。因此和網際網路融合才是製造業的未來。”更形象一點解釋,工業網際網路構築了一個增強型微笑曲線,供應鏈、製造、物流所處的物理世界位於曲線底部,而兩端分別是創新、研發、設計、品牌組成的人腦世界和服務、銷售、渠道、市場所構成的體驗世界。

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拖雷:資料智慧重構企業的生態

 

 

袋鼠雲CEO拖雷認為,人工智慧以大資料為基礎,已經做到了很多以前想象不到的神奇事情,“我們可以通過分析同類圖書的銷量,在圖書還沒有上線前就推測出圖書的大致銷量和銷售曲線,對圖書未來30天、60天、90天的銷售情況進行預測;我們也可以通過影象分析技術智慧檢測產品的合格率,預測產品的使用壽命。”

 

一切業務都要資料化,資料如果不變現,就是成本,之前阿里說自己在金山上啃饅頭,就是擁有很多資料而無法應用,”拖雷說,“如果說DT時代讓我們認識到了資料的價值,那麼DI時代我們將會給資料賦予生命,真正把資料的價值挖掘出來。”

 

只有挖掘出資料的價值,資料才會從成本中心轉變為利潤中心。如果資料產生了價值,那麼整個社會的效率都將得到提升,將會改變我們的生活,讓我們的生活變得更加美好。拖雷認為,資料智慧要創造和提升商業價值,這是企業部署商業價值的最終目標。然而,如果不去打造資料智慧生態,仍然用傳統的思維去做商業,就很難在智慧時代提升和創造新的商業價值。

 

拖雷反覆強調了資料中臺的概念,所有的資料放在一起,才能迸發出更大的價值。他舉例了茅臺雲商資料中臺的構建,通過整合不同業務系統資料,進行資料治理、資料加工、資料分析,以及資料的應用,最終形成了使用者畫像、精準營銷、品牌衛士、輿情監測、反黃牛監控等應用的構建和落地,幫助做到了資料賦能業務、業務反哺資料的良性迴圈。

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