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数据猿探访最“Cool”大数据公司—— 百分点:让数据变得有想象力

<数据猿导读>

百分点作为Gartner近期发布的 “Gartner 2016 Cool Vendors in China”报告中唯一当选的大数据技术与应用服务商,在其6月7日开放日中,百分点集团董事长兼CEO苏萌博士表示,百分点的核心优势是技术、应用和数据,致力于打造大数据技术分享平台和大数据行业生态圈,让大数据技术真正实现...

来源:数据猿 记者:Kate

电影《超体》中,演员斯嘉丽可以瞬间获得大量知识,并进入虚拟世界。在现实中,VR技术和大数据的发展,使得现实世界和虚拟的想象世界正在逐渐融合。如何让数据为人类带来更多想象力?记者在百分点集团找到了答案。

探访最“Cool”大数据公司

在百分点6月7日的开放日中,数据猿记者探访了百分点。其作为Gartner近期发布的 “Gartner 2016 Cool Vendors in China”报告中唯一当选的大数据技术与应用服务商,记者深刻感受到百分点是如何诠释“Cool”这个词的:

由百分点大数据科学家组成的“大数据乐队”在百分点数据展厅奏响了大数据最强音,拉开了百分点大数据之旅的帷幕。

在展厅中,百分点研发总监苏海波博士介绍了百分点大数据的发展历程与实时现状。迄今为止,百分点沉淀了5.5亿多用户,每天超过6TB的数据增量,以及每天超过5000万的活跃用户。

让大数据带来想象力

随后,百分点集团董事长兼CEO苏萌博士为“如何融入数据世界,让数据带来想象力”给出了详细答案。

苏萌博士表示,为推动互联网企业和传统企业融入数据世界,百分点首要任务是从三个核心步骤帮助企业搭建数据基因:数据化(Datafy)、发现洞见(Discover)、设计重构(Design)。即通过发现分析各种来源的数据,对业务进行设计重构,并创新商业模式。

为此,苏萌博士以百分点为速8酒店做的大数据服务举例。百分点通过大数据工具抓取了全国750家速8酒店方圆5公里内同行(如汉庭、如家)的价格数据,并把分析、萃取之后的信息反馈给速8酒店的店长和决策者,进而调整、优化速8酒店的销售策略。

“为了给企业提供更好的服务,百分点研发了国内独一无二的商业模式搭建大数据技术平台。”

TaaS——技术即服务,为中国不同行业的龙头企业提供技术服务;

SaaS——软件即服务,其特点是集中化管理,不耗费软件提供商过多的资源,也不耗费使用者过多的资源;

DaaS——数据即服务,把大量的数据做成数据产品服务于企业。

“百分点的核心优势是技术、应用和数据,致力于打造大数据技术分享平台和大数据行业生态圈,让大数据技术真正实现资源分享,帮助用户进入数据世界。”

最后,苏萌博士分享了刻在美国肯尼迪宇航中心大门上的誓言:“所有我们能够想到的,我们都能够做到”,百分点则是通过大数据技术让想象力延展。

双引擎驱动智慧商业

百分点集团技术副总裁刘译璟博士表示:“数据是真实世界的反映,充分研究数据将有助于人们理解真实的世界。因此,企业应该树立数据化理念,要把现实世界看成是可以量化、测量、数据化和可以收集的。只要坚信数据能产生巨大价值,待形成大数据产业链闭环之后,数据驱动业务就会变得越来越好。”

为了帮助金融、制造、零售、汽车、快消、政府、融媒等行业构建大数据智慧商业,百分点推出了通向数字世界的双引擎技术“基础引擎+智能引擎”。

基础引擎是指数据从采集、存储、加工、计算、挖掘、分析、可视化应用等全生命周期的管控,实现数据价值链的畅通。其核心大数据操作系统具备存储数据、资源管理、任务调度、交互方式、数据生命周期管理五个特征,目前整个产品已经成功运用到百分点的客户中。

智能引擎包括人工智能和商业智能,其核心技术包括深度学习技术、感知技术和知识图谱技术。目前,深度学习技术已经在百分点27%的项目中应用,在实际的生产应用还在继续增加,刘译璟博士估计到2020年将有62%的项目由深度学习来做。

“基础引擎是基础,含概了整个数据生命周期管理的各个环节,而智能引擎是在数据加工或处理环节上产生作用,比如借助质量好的数据做分析报告,二者密不可分。”

刘译璟博士分享了百分点应用PHM技术为某广电运营商做的案例。首先,百分点会把基础设施数据化,比如记录下信号在什么情况信号不好等数据,然后通过历史数据训练模型,将业务模型化,最终把模型应用到线上,对业务流程进行调整及优化。

基于智能引擎还能做智能搜索应用,通过构建专业且完整的知识图谱,可以向机器提问非常复杂的问题,同时机器也会快速给出准确答案。另外,智能引擎还可以做国家安全方面的应用,或者可以帮助金融机构查询企业的征信情况,评估企业偿还能力,这些都是百分点积极探索的内容。

最后,刘译璟博士表示,“我们不仅要通过数据去了解世界,我们还要教会机器通过数据了解整个世界,帮助人类做出更好的决策。”(数据猿:Kate)

本文分享自微信公众号 - 数据猿(datayuancn),作者:Kate

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原始发表时间:2016-06-16

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