vuoropuhelu qixin groupin yu binpingin kanssa: suuret mallit nopeuttavat "datapyörän" käyttöönottoa yrityksissä
2024-09-14
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
data, joka on viidentenä tuotantotekijänä maan, työvoiman, pääoman ja teknologian jälkeen, ja yksi kolmesta tekoälyn elementistä, sen tärkeydestä on tullut alalla yksimielisyys. digitaalisen muutoksen aallossa yritykset etsivät jatkuvasti innovatiivisia ratkaisuja liiketoiminnan ohjaamiseen datan avulla liiketoiminnan kasvun ja tehokkuuden parantamiseksi.
vaikka monet yritykset ovat alkaneet rakentaa datakeskialustoja viime vuosina, ne kohtaavat usein dilemman "helppo rakentaa, mutta vaikea soveltaa". äskettäin yu binping, qixin groupin teknologiajohtaja, keskusteli 51 teknologiajohtajan kanssa siitä, kuinka yritykset voivat käyttää dataa liiketoiminnan kasvun edistämiseen.
dataa on hallittava, mutta myös sovellettava
digitaalisen muutoksen myötä tiedonhallinnasta ja sovelluksista on tullut asioita, joita yritykset eivät voi sivuuttaa. yu binping uskoo, että tiedonkeruu, puhdistus, hallinto ja arvon louhinta ovat monien yritysten yhteisiä haasteita.
varsinaisessa toiminnassa yritystiedot ovat usein hajallaan eri järjestelmissä ja osastoissa, ja osa tiedoista on vaikeasti integroitavissa käyttöoikeuksien, formaattien tai teknisten rajoitusten vuoksi. lisäksi suuri osa nykyisestä tiedosta kerätään jälkikäteen, ja tietojen laadussa on myös tiettyjä ongelmia. lisäksi eri yrityksillä on erilaiset datastandardit ja erilaiset datasisällöt tietojen puhdistukseen. viime kädessä "tiedonkeruu-, laatu- ja hallintoongelmat aiheuttavat usein big data -osaston muuttumisen raportointiosastoksi".
yu binping huomautti, että monien yritysten yleinen ongelma tällä hetkellä on se, että big datasta on tullut "big data", eli vaikka datan määrä on suuri, se on staattista ja sillä on rajoitettu käytännön sovellusarvo. tämän ilmiön taustalla on yrityksen tiedon puute ja tehokkaiden tiedonhakumenetelmien puute.
yu binping korosti, että datasovellukset on integroitava tiiviisti liiketoimintaskenaarioihin ja teknisiin ominaisuuksiin. yritysten on kasvatettava kykyjä, jotka ymmärtävät sekä liiketoimintaa että teknologiaa. he ymmärtävät syvällisesti liiketoiminnan tarpeita ja käyttävät teknisiä keinoja tiedon arvon louhimiseen, mikä tuo yrityksiin innovaatioita ja kasvua. esimerkiksi vähittäiskaupassa voidaan löytää uusia liiketoimintamahdollisuuksia ja optimoida toimitusketjuja analysoimalla verkkokaupan asiakaskäyttäytymistietoja, käyttäjien valtuutustietojen avulla voidaan tehdä henkilökohtaisia suosituksia, jotka voivat parantaa käyttäjää kokemusta ja myyntityötä.
yrityksen digitaalisen arkkitehtuurin ydinkomponenttina palvelinkeskuksella on keskeinen rooli tiedon keräämisessä ja integroinnissa niin vähittäiskaupassa kuin b-liiketoiminnassa, datasaarten tilanteen lopettamisessa, tiedon keskitetyn hallinnan ja analysoinnin toteuttamisessa sekä enables datan edistämisessä. jakamiseen ja yhteistyöhön eri toimialojen ja liiketoimintayksiköiden välillä. yu binpingin näkemyksen mukaan perinteinen datan keskialusta näyttää kuitenkin riittämättömältä, kun se kohtaa syvemmän haasteen, kuinka saada data tuottamaan enemmän arvoa ja edistämään liiketoiminnan kasvua, "keskialustan luonteen vuoksi on vaikeaa kasvattaa liiketoimintaa."
vauhtipyörä pyörii, ideat tulevat ensin
miten yritysten pitäisi siis reagoida datakeskusten kyvyttömyyteen edistää liiketoiminnan kasvua?
"jotta data tuottaa arvoa tai auttaa liiketoiminnan kasvua, on ensin oltava ohjaava konsepti, yu binping uskoo, että ilman ohjaavaa konseptia teknisen osaston tai itsenäisen teknologian on vaikea tuottaa arvoa datalle." toisin sanoen konseptien ohjauksessa voimme edistää "tekniikoiden" kuten algoritmien, tietovarastojen ja suurten mallien käyttöönottoa. vain yhdessä toimimalla voimme tuottaa datasta paremmin arvoa.
tämä näkökohta sopii yhteen "datavauhtipyörän" käsitteen kanssa. "datan vauhtipyörän" käsite korostaa tiedonkulutusta ytimenä, edistää tietovirran ja liiketoimintaprosessien syvällistä integrointia ja muodostaa itseään vahvistavan syklimekanismin. tietojen vauhtipyörän avain on integroida data-analyysi ja -sovellukset kaikkiin liiketoiminnan osa-alueisiin, mikä mahdollistaa tietoresurssien aktivoinnin ja yrityssovellusten innovaation.
"perinteisissä yrityksissä "datan vauhtipyörää" voidaan käyttää tietosovelluksen käsitteenä tai ohjeena yu binping korosti, että datapyörä ei ole vain ristiriidassa datakeskuksen kanssa, vaan se on siihen perustuva harppaus, joka työntää dataa." sovellukset uudelle tasolle. tietokeskus keskittyy tiedonkäsittelyn infrastruktuurina julkisten tietovarastojen ja isojen tietoalustojen rakentamiseen dynaamisen kierron ja jatkuvan optimoinnin ominaisuuksineen. nämä kaksi täydentävät toisiaan ja yhdessä edistää yrityksen tietokehitystä. saavuta tehokkaampi ja älykkäämpi harppaus hallinnassa ja sovelluksissa.
omasta liiketoiminnastaan esimerkkinä yu binping ehdotti, että tietoihin ja teknologiaan luottamisesta asiakasanalyysissä, tarkkuusmarkkinoinnissa jne. on tullut normi teknisten valmiuksien jatkuva parantaminen on ratkaisevan tärkeää tarkkuuden varmistamiseksi tietojen analysointi ja tulokset, mukaan lukien rakennusalgoritmit, mallit, tietovarastot ja tekoälysovellukset jne. niille yritystiimeille, jotka eivät ole tietoisia datan tai teknologian arvosta riittävästi, on tärkeää löytää ja ratkaista liiketoiminnan ongelmakohtia ennakoivasti ja osoittaa tietotekniikan tehokkuus todellisten tapausten kautta, mikä kannustaa ratkaisemaan entistä enemmän tarpeita ja ongelmia, muodostavat hyvän kierteen ja antavat täyden pelin datan potentiaaliselle arvolle.
suuren mallin siunaama vauhtipyörä kiihtyy laskeutuessaan
vaikka "datan vauhtipyörän" käsite vastaa yritysten tämänhetkisiä tarpeita ja kipukohtia, on vielä selvitettävä kysymys, kuinka "vauhtipyörä" saadaan pyörimään.
yu binpingin mukaan datavauhtipyörän onnistunut toteutus perustuu selkeisiin asiakas- ja liiketoimintatavoitteisiin, laadukkaaseen dataan ja asianmukaisiin teknisiin keinoihin.
ensinnäkin datan vauhtipyörän tulisi keskittyä asiakkaisiin ja yrityksiin pelkän teknologian tavoittelemisen sijaan varmistaakseen, että digitaaliset strategiat voivat todella auttaa asiakkaita ja yritysten kasvua. toiseksi toteutuspolun on varmistettava tiedon laatu, joka kattaa tiedonkeruun, käsittelyn ja rakentamisen, mikä on perusta datan vauhtipyörävaikutuksen saavuttamiselle. viimeinen asia on tekniset ominaisuudet, sopivien algoritmien, tekoälymallien ja muiden erityisten teknisten keinojen valinta arvon maksimoimiseksi.
teknisellä tasolla suurten mallien nopea kehitys on tarjonnut tehokkaan kiihdyttimen datavauhtipyörän toteuttamiseen.
yu binping huomautti, että suurten mallien teknologian soveltaminen on parantanut datasovellusten käyttömukavuutta ja tehokkuutta huomattavasti. ”ilman suurten mallien tukea datapyörä saattaa jäädä vain teoreettiselle tasolle tai sitä voivat käyttää vain käytössä olevat. internet, jolla on tietotekniikan geenejä. useimpien perinteisten yritysten on turvauduttava suurten mallien voimaan.
esimerkiksi suurten mallien teknologia voi nopeasti tunnistaa ja luokitella tiedot tehokkaiden semanttisten ymmärrysten avulla, mikä yksinkertaistaa tiedonhallintaprosessia. yu binpingin käytännössä datan puhdistus- ja hallintatyön optimointiin käytetään suuria malleja, joiden tarkkuus on yli 95 %. tällaiset teknologiset sovellukset eivät ainoastaan tehosta tietojenkäsittelyä, vaan myös vapauttavat enemmän data-arvoa yrityksille ja tarjoavat vahvaa datatukea yritysten päätöksenteolle.
lopuksi, monien kiinalaisten yritysten päätavoitteena on edelleen digitalisoida liiketoimintansa ja käyttää teknologiaa palvellakseen paremmin liiketoimintaansa ja asiakkaitaan. yritysten on tartuttava tähän trendiin, jatkettava tutkimista ja harjoittelua, käytettävä dataa siipinä, kiihdytettävä vauhtipyörän pyörimistä ja saavutettava harppaus digitaalisessa muutoksessa. (xianning news network)
