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大数据AI演进是大势所趋?

近日,宜信科技中心 AI 团队负责人王东在一篇技术专访,从大数据和 AI 赋能金融业务的角度,分享了、大数据、AI 等软件研发趋势为业务赋能的经验与思路。...5、现在,越来越多的人提到数据需要向 AI 演进,您对此怎么看?宜信的数据AI 之间是什么样的关系?二者之间是如何支持协作的?...数据AI 两者是相互依存,承前启后的关系。...数据AI 两者都对外提供服务,只是侧重点不同:数据提供各种数据服务(BI 报表应用、数据探索等),AI 提供各种智能服务(模型预测、智能推荐等); AI 依托数据提供的数据能力和工具集...嘉宾介绍 王东:宜信科技中心 AI 团队负责人 北京大学软件工程专业硕士,宜信科技中心 AI 团队负责人,目前负责宜信 AI 平台的建设工作。

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腾讯云智媒体AI,获奖了!

5月27日,“CCBN年度创新奖”正式公布,腾讯云智媒体AI,荣获CCBN2021产品创新优秀奖!...腾讯云智媒体AI,从“媒体+AI”应用的实际需求出发,依托腾讯内部诸多优秀团队的AI技术与最佳实践,包括腾讯云智慧传媒行业、腾讯云AI、腾讯安全天御内容安全团队,以及腾讯优图、腾讯多媒体实验室、微信智聆等...结合在微信看一看、微视、企鹅号、腾讯视频等的互联网媒体AI应用经验,以及在央视频、河南日报、宁夏黄河云融媒体平台的项目沉淀,腾讯云智媒体AI聚焦技术与媒体应用场景的结合,贴合媒体业务打造专属算法,并持续迭代升级...为媒体全业务流程打造应用服务,腾讯云智媒体AI覆盖多模态内容结构化、智能转码、超分、老片修复、视频质检、智能审核等多维度应用。...| 戳打工人的爽点,3步就够了 | AI会是考试作弊的终结者吗?| 腾讯云AI「 承包了一片海 」|  点击“阅读原文”,了解更详细的媒体AI解决方案。

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腾讯云智能媒体AI3.0 全新升级!

对此,腾讯云智能媒体AI3.0升级将智能标签能力进一步强化,引入自研“标签权重引擎”,让内容标签颗粒度更细、理解度更深、泛化性更高。...另外,为了提升标签的准确度,弥补公开数据集和标签体系无法适配传媒行业需求的不足,媒体AI还结合传媒行业需要,重新构建了细分场景的标签体系,包括新闻、综艺、融媒体、影视剧等,关注各场景应用价值最大的标签...同时,3.0版媒体AI,还支持更多智能功能,包括智能标题和智能摘要生成等。不断发展的AI大模型能力为传媒行业带来了巨大的想象空间,不断提升行业生产效率。...目前,媒体AI已经服务央视、北京电视、深圳电视等超过20+客户,譬如与央视共建人工智能开放平台,打磨更多适合媒体的AI能力,持续致力于内容的生产、管理、分发、运营等业务场景,为传媒人打造专属的AI...腾讯云智能媒体AI入选2022AI最具创新价值落地案例

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的定义 | 白话战略

《白话战略》已经写了三篇,尤其是第一篇「是个什么鬼」收到了很多朋友的反馈。写“白话”这个系列主要是想通过写文章来驱动自己思考,并借此和更多人一起交流和探讨这个话题。 ?...,像上文提到业务、数据、搜索、移动,哪些才是,哪些是蹭热点的?...与前台的划分原则是什么? 化与平台化的区别是什么? 化和服务化的区别是什么? 该怎么建设?...企业的能力可能包含多个维度,常见的例如计算能力,技术能力,业务能力,数据能力,AI能力,运营能力,研发能力……其中大部分的能力还可以继续细化和二次展开,从而形成一张多维度的企业能力网。...另一方面就是通过对于能力的SaaS化包装,减少前台团队发现能力和使用能力的阻力,甚至通过自助式(Self-Service)的方式快速定位和使用能力。

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| 什么到底是

到处都在喊,到处都是这个词在好多地方已经被滥用了。 在有些人眼里:就是技术平台,像微服务开发框架、Devops平台、PaaS平台,容器云之类的,人们都叫它“技术”。...在有些人眼里:就是微服务业务平台,像最常见的什么用户中心,订单中心,各种微服务集散地,人们都叫它“业务”。...在有些人眼里:应该是组织的事情,类似于企业内部资源调度中心和内部创新孵化组织,人们都叫它“组织”。 ,从字面意思上理解,是位于前台和后台之间。 那么,到底是什么呢?...谈到,首先会想到阿里巴巴,今天就从阿里开始,一起认识下到底是什么?到底如何发展而来的呢? 阿里的发展历程 ?...技术:将使用云或其他基础设施的能力以及应用各种技术中间件的能力进行整合和包装,助力前台和业务及数据的快速建设。

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数据:什么是数据

数据:什么是数据 什么是数据 数据是全新的架构变革。过去三十年,企业数据管理都以传统的IT架构为基础。...由此,集成式的建设方式给技术部门形成巨大的维护成本和治理成本,并没有达到数据建设的真正目的。 数据的基本能力 数据具有数据服务的能力。...传统企业搭建数据,如果仅完成了API接口的创建,仅仅是完成了数据建设的其中一环。因此,数据并不是端到端的技术赋能平台。...数据的建立可以帮助企业对数据进行风险隔离,确保一方不影响另一方。 数据应用方式 数据应用方式一为帮助业务部门灵活使用数据分析。数据改变了以往业务部门数据分析技术能力不足的窘况。...层是业务用户或技术用户直接可以使用的服务和功能,包括数据分析工具、数据挖掘工具、可视化工具、清洗工具、建模工具等不同的数据工具;还包括不同层次的数据应用,如大屏可视化应用、决策分析系统、用户画像系统、精准推荐系统、AI

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数据,什么是数据

在 3 月 15 日 ThoughtWorks 技术雷达峰会上,关于数据的话题也获得了众多参会者的热烈关注。如今似乎人人都在提数据,但却不是所有人都清楚数据到底意味着什么。...数据是只有大厂才需要考虑的高大上的概念吗?普通企业该不该做数据?数据的出现会给现有数据从业者们带来颠覆式的挑战吗? 数据不是大数据平台!...首先它不是一个平台,也不是一个系统,如果有厂商说他们有个数据卖给你,对不起,它是个骗子。 要回答数据是什么,首先要探讨一下到底是什么。...数据也可以小而美 建设数据的关键考量包括两方面。 首先数据一定要与业务价值对齐。构建数据,最重要的不是技术,也不是数据质量好不好,而是数据思维和数据文化。...最后,史凯也提到了阿里战略的另一个——“业务”。

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​图解《战略》业务设计原则

业务是一个充满生命力的个体, 它承载业务逻辑、 沉淀业务数据、 产生业务价值,并随着业务不断发展进化。 它的设计遵循如下图所示的若个原则: ?...业务设计原则 台架构,有服务的调用方和生产方,按角色关系划分,共有以下四类关系: 1,服务生产方与服务生产方的关系 2,服务生产方与服务消费方之间的关系 3,服务生产方的管理者与服务生产方之间的关系...(2)去掉冗余数据(接口如何定义) 尽量去掉接口实体客户端不需要的冗余字段,既能减少网络开销,又能避免给前端解析带去复杂性。...--END-- 文章摘自:机械工业出版社《战略:建设与数字商业》 2019年9月出版。...《战略》由国内领先的数字商业云服务提供商阿里系云徙科技官方出品,从成功要素、建设方法论、架构设计、成熟度模型4个维度详解业务以及数据建设思路和方法,成功通过帮助近40家龙头企业实现数字化转型

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数据是什么:数据剖析

本次分享内容: 1、数据现象及剖析 2、技术实践过程的问题与挑战 3、Q&A环节 去年3月份我写了一篇关于数据的文章,得到了10万+的浏览量。...数据和数据平台最大的区别是什么?我们认为数据是离业务更近。业务需要什么服务?是数据和数据服务。 的部门或者团队,最优先考虑的是提供给业务所需要的服务。...滴滴的数据和其他的数据有所差异,它的数据的整个生产价值曲线,跟大部分的企业都不一样。 滴滴的数据跟前面介绍的数据,在数据服务、数据资产,底部的数据存储上是类似的。...[s3bj80by0u.jpg] 它提到了一个很重要的点,就是利用数据去赋能AI。这一点和我们现在所讲的数据的架构是类似的,因为我们是把机器学习平台放到了广义的数据里面去了。...四、数据的本质和六大能力模型 在这样的愿景和使命下,数据是什么?它应该构建什么样的能力呢? 1. 数据的本质 数据是什么?

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基于AidLux&AI,轻松落地动态人脸识别AI应用

引言该项目由PauIX老师主讲,项目内容涉及人脸识别原理及Retinaface实战、动态人脸识别整体流程实战、AI视觉软件人脸识别实战等。...开始课程之前,需要准备一安卓系统的手机,手机安装AidLux软件,一般手机的应用市场就有,本次课程需要使用为面向开发者的内测版本AidLux 1.4beta,下载链接如下:下载链接http://Aidlux123...图片**华勤AI的使用**首先打开手机端的AidLux,然后点击应用中心,在应用中心里下载安装aid-IVS软件,安装后才能在进入AI。...图片之后再重新打开一个网页,将8000端口改为8088即可打开:图片笔者录制了一份AI部署人脸识别算法的操作视频,按照训练营课程内容模拟动态人脸识别全流程,尝试在AI技术系统中加载自己的视频流...学习心得笔者最近也在尝试做人脸识别算法,通过AidLux动态人脸识别AI实战训练营的学习,对于人脸识别算法在AidLux平台和AI的部署应用有了新的认识,从中受益良多,在此感谢成都阿加犀公司和华勤公司提供的学习平台

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AI助力企业智能化转型|内容速记

今天我想和大家分享的是 “AI如何助力企业数字化以及智能化转型”,以及我在构建 AI方面的一些心得和经验。 企业数字化旨在利用数字化技术改变企业业务模式,优化生产过程以及寻求新的商业价值。...6、研究缺乏管理:缺少统一标准,研究力量分散,资源利用率低,AI资产缺乏管理,易流失。 化思想结构 ? 化理论是几年前阿里提出的,他们在企业内部进行了一系列的化改造。...化的事项对于AI研发是否有帮助? 我们构建 AI,上面对接业务前台,下面依赖于数据方的支持,对外提供一个标准化统一化的服务。...总而言之,AI是充分利用企业现有的能力。当前端有新的需求出现时,后端可以用自动化的工具迅速迭代功能。此外,AI还可以利用企业已有的一些能力来对前台提供支持,让企业服务越来越敏捷。...如果有重复的需求提出,AI可以帮助企业直接利用现在已有的服务,通过一些简单的改造或者封装,提供一个充分复用、充分共享的服务,避免重复性建设。 AI的建设 ?

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聊透,到底什么是

大约从去年年底开始,的概念开始被广泛讨论。但与此同时,关于究竟是什么,却是众说纷纭。...引用王健老师在《当我们谈时,我们在谈些什么| 白话战略》一文中提到的关于的一些理解,就能看出一些端倪。...公司刚开始只有淘宝,后来意识到B2C模式的业务也会是电商领域重要的组成部门,所以出现了天猫,随着天猫的不断发展,逐渐独立成一个部门,但是这两套都包含订单、商品、库存、价格、仓储、物流等基本业务系统。...等到10年左右,阿里开始上线1688、聚划算等业务的时候发现,这些业务针对的领域虽然各不相同,但是他需要用到的系统功能也高度类似,主要也是订单、商品、库存、价格、仓储、物流等系统。...03 产品经理的挑战之前的内容,我们其实花了很大的篇幅来讨论,为什么会有解决怎样的问题,以及适用怎样的场景。但是,具体到业务场景当中,产品经理又在做什么事情,解决怎样的问题?

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关于

不是凭空而来,亦不是平台化架构换个名字。化架构是平台化架构的自然演进。...如果一个把若干平台聚拢起来,对业务支持的SLA没有变化、也没有在业务运营上有所改变,一定是失败的。 ? 以上图为例,业务在发展过程,会有若干业务系统。...当前的问题通过的思路去解决,慢慢这个矛盾就会变低,但必然会产生新的矛盾,就需要用新的思想去解决。 电商业务,有四件事情肯定要去做: 保证阿里的业务跑得更快,更稳定。...不只一种解法,实现有不同的方法和实施路径,但可以总结出类似的目标和价值。...是思想,微服务是一种实现方式。你觉得台架构和微服务是什么关系呢?欢迎留言! 备注:来自只喝牛奶杀手的整理

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理解

前段时间参加了IAS2019(互联网架构峰会),本次峰会以为主题,所以又称战略大会,据说是全国首届关于战略的会议,会议上有许多优秀的企业架构师带来了他们各自在实践过程的心得。...王健老师在《当我们谈时,我们在谈些什么| 白话战略》一文中提到: 在有些人眼里:就是技术平台,像微服务开发框架、Devops平台、PaaS平台,容器云之类的,人们都叫它“技术”。...什么时候需要? 我们讨论了如何定义,现在来看看怎么就需要了。...数据分析、基础能力、IoT。...在应用案例,侯老师介绍了能力、数据、IoT带来的实际价值。

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阿里开始“拆”?!建设何去何从?

· 2015年,阿里巴巴提出“大中,小前台”概念; · 2018年9月,腾讯宣布打造技术;  · 2018年11月,阿里将系统与阿里云合体; · 2018年11月,美团宣布建立自身平台的数据...; · 2018年12月,京东决定在系统增加; · 2019年3月,字节跳动搭建“直播大中” …… 2020年底,阿里突然被曝出打算“拆”。...“可复用性”是系统的关键词,开辟的新业务能多大程度从已有的进行复用,也成为问题避不开的一个点。...2 不是拆台,是变“薄” 早在2019年湖畔大学分享时,张勇就表示,如果一个企业奔着,就是死。这是他当时就发出的一个关于方向的信号,也为如今的“拆”埋下了伏笔。...3 关键思考点3:懂,再做选择 无论是什么体量的公司,你在思考“要不要搭建中”之前,需要真的明白,懂得

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!= 银弹

18年从姜博士口中第一次听到这个词,看到他们的架构图和微服务拆分没多大区别,技术栈基于spring cloud 1.x。...想起一句话,大公司造,钱烧没了;小公司造,公司烧没了。业务始终得优于技术。 阿里在技术上的营销和包装能力是一流的,把分布式服务化解决方案升华为,定义了方法论和标准。...云栖的造势让各行各业都在造让我想到了刚毕业时EJB的火热,应用服务器的容器服务现在想起来不也是些数据库操作;还有ESB的由盛及衰衰;都是一路的踩坑和填坑。...不等于银弹,如果不围绕自己的商业模式分解,没有项目->产品->平台的业务的积累和标准化的运营规范,分布式架构只会吃力不讨好。要强要厚实,也容易做重。...前些年大家看到阿里成功的光芒,玄难离职到前阵子媒体透的阿里拆,薄,可能说风口变了,大环境变了。或者按业务线做小或薄,我们才能更快试错和拥抱业务变化。

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数据

主要实现数据的标准化,我们叫作“书同文、车同轨”,融合模型一般是维度建模,主要实现跨越数据的整合,整合的形式可以是汇总、关联,也包括解析,挖掘模型其实是偏应用的,但如果用的人多了,你也可以把挖掘模型作为企业的知识沉淀到...,比如离网挽留的模型具有很大的共性,就应该有人把它规整到模型,以便开放给其它人使用,是相对的,没有绝对的标准。...数据服务将数据模型按照应用要求做了服务封装,就构成了数据服务,这个跟业务台中的服务概念是完全相同的,只是数据封装比一般的功能封装要难一点,毕竟OLTP功能的变化有限,而数据分析受市场因素的影响很大,变化更快...但有数据模型和数据服务还是远远不够的,因为再好的现成数据和服务也往往无法满足前端个性化的要求,这时候就得授人以鱼不如授人以渔了,数据的最后一层就是数据开发,其按照开发难度也分为三个层次,最简单的是提供标签库

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博文视点中书单|读懂“”,告别“伪

近期,由于关于阿里打算“拆”的文章爆火,各家企业对的看法出现了反对的声音。 前几天,我们也在文章探讨了阿里是否真的要拆,结论是,不是拆台,是变”薄“。...今天,为了帮助大家真正地读懂,认识,告别“伪”,博文菌特地挑选了6本系列的图书,供大家参考哦!...读了本书后,你可以了解数据是什么、数据的价值是什么、数据如何帮助企业腾飞、企业具备数据的建设条件吗、应该如何建设数据、数据在哪些行业中有成功的应用、建设数据需要哪些软件支撑。...(扫码了解本书详情)  05  ▊《产品经理宝典:从业务建模到设计全攻略》 刘天 著 从中产品经理视角出发来解读的概念与功能,以讲述如何设计产品为核心,将笔者在多个中项目的产品设计经验总结成一套可复用的建设模型...同时本书还总结了多个在产品实战分析中常用的方法论,方便各位产品经理以及对感兴趣的互联网人在设计自己的方案时直接参考与借用。

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战略全解读(三):业务建设

从业务到,必须经历抽象建模的过程。这个过程分为两个阶段,分别是 0 级抽象中心建模的阶段和 1 级抽象组件建模的阶段。每个阶段采用的建模抽象机制都是实体抽象法。...##业务的 8 个设计原则 业务是一个充满生命力的个体,它承载业务逻辑、沉淀业务数据、产生业务价值,并随着业务不断发展进化。它的设计遵循如图 6-3 所示的 8 个原则。 1....分布式运行机制 采用微服务风格进行建设,每一个业务中心都是独立部署的,因此分布式运行机制是保障业务正常运行的基础。无状态的微服务易于扩展和部署,对弹性伸缩、灰度发布等互联网场景有良好的支持。...同时微服务架构也带来了复杂性,一个微服务应用一般由多个服务组成,每个服务又有多个实例,因此一套系统部署上线后,至少有几十个节点提供服务。...扩展点机制源于 Java 的 SPI 机制,当业务的某一个业务点遇到新业务逻辑比当前逻辑差别较大时,可以使用扩展点机制来实现。

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