dialogue avec yu binping du groupe qixin : les grands modèles accéléreront la mise en œuvre du « volant d'inertie des données » dans les entreprises
2024-09-14
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les données, en tant que cinquième facteur de production après la terre, le travail, le capital et la technologie, et l'un des trois éléments de l'intelligence artificielle, leur importance est devenue un consensus dans l'industrie. dans la vague de transformation numérique, les entreprises recherchent constamment des solutions innovantes pour piloter leurs activités grâce aux données, afin de parvenir à une croissance commerciale et à une amélioration de leur efficacité.
cependant, bien que de nombreuses entreprises aient commencé à créer des plates-formes de stockage de données au cours des dernières années, elles sont souvent confrontées au dilemme « facile à construire mais difficile à appliquer ». récemment, yu binping, cto du groupe qixin, a discuté avec 51 cto de la manière dont les entreprises peuvent utiliser les données pour stimuler leur croissance.
les données doivent être gérées, mais aussi appliquées
dans le processus de transformation numérique, la gestion et l’application des données sont devenues des enjeux que les entreprises ne peuvent ignorer. yu binping estime que la collecte de données, le nettoyage, la gouvernance et l'extraction de valeur sont des défis communs auxquels sont confrontées de nombreuses entreprises.
dans les opérations réelles, les données de l'entreprise sont souvent dispersées dans différents systèmes et départements, et certaines données sont difficiles à intégrer en raison d'autorisations, de formats ou de restrictions techniques. en outre, une grande partie des données actuelles sont collectées après coup, et la qualité des données pose également certains problèmes. en outre, différentes entreprises ont des normes de données et des contenus de données différents pour le nettoyage des données. en fin de compte, « les problèmes de collecte de données, les problèmes de qualité et les problèmes de gouvernance amènent souvent le service big data à devenir un service de reporting ».
yu binping a souligné qu'un problème courant auquel de nombreuses entreprises sont actuellement confrontées est que le big data est devenu un « big data », c'est-à-dire que même si la quantité de données est importante, elle est statique et a une valeur d'application pratique limitée. derrière ce phénomène se cache le manque de compréhension des données par l'entreprise et le manque de méthodes efficaces d'application des données.
yu binping a souligné que les applications de données doivent être étroitement intégrées aux scénarios commerciaux et aux caractéristiques techniques. les entreprises doivent former des talents composés qui comprennent à la fois les affaires et la technologie. elles peuvent comprendre en profondeur les besoins commerciaux et utiliser des moyens techniques pour exploiter la valeur des données, apportant ainsi innovation et croissance à l'entreprise. par exemple, dans le secteur de la vente au détail, de nouvelles opportunités commerciales et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement peuvent être découvertes grâce à l'analyse des données sur le comportement des clients ; dans le domaine du commerce électronique, l'utilisation des données d'autorisation des utilisateurs pour faire des recommandations personnalisées peut améliorer l'expérience utilisateur et les performances de vente.
en tant que composant essentiel de l'architecture numérique d'une entreprise, le centre de données joue un rôle clé dans la collecte et l'intégration des données, que ce soit dans le commerce de détail ou dans les entreprises b, mettant fin à la situation des îlots de données, réalisant une gestion et une analyse centralisées des données et favorisant l'utilisation des données. partage et collaboration entre les différentes succursales et unités commerciales. cependant, selon yu binping, face au défi plus profond consistant à faire en sorte que les données génèrent plus de valeur et favorisent la croissance de l'entreprise, la plate-forme intermédiaire de données traditionnelle semble être inadéquate : « en raison de la nature de la plate-forme intermédiaire, il est difficile de accroître l'effet de l'entreprise".
le volant tourne, les idées passent en premier
alors, comment les entreprises devraient-elles réagir à l’incapacité des centres de données à favoriser la croissance de leur entreprise ?
« pour que les données génèrent de la valeur ou contribuent à la croissance de l'entreprise, il doit d'abord y avoir un concept directeur. » yu binping estime que sans un concept directeur, il sera difficile pour le département technique ou la technologie indépendante de générer une plus grande valeur pour les données. en d'autres termes, sous la direction de concepts, nous pouvons promouvoir la mise en œuvre de « techniques » telles que des algorithmes, des entrepôts de données et de grands modèles. ce n'est qu'en travaillant ensemble que nous pourrons mieux générer de la valeur à partir des données.
cette considération coïncide avec le concept de « volant de données ». le concept de « volant d'inertie des données » met l'accent sur la consommation de données comme élément central, favorise l'intégration profonde des flux de données et des processus métier et forme un mécanisme de cycle auto-renforcé. la clé du volant d'inertie des données est d'intégrer l'analyse et l'application des données dans tous les aspects de l'entreprise, réalisant ainsi l'activation des actifs de données et l'innovation des applications métier.
« dans les entreprises traditionnelles, le « volant de données » peut être utilisé comme concept ou comme guide pour l'application des données. » yu binping a souligné que non seulement le volant de données n'est pas incompatible avec le centre de données, mais qu'il constitue un saut basé sur celui-ci, poussant les données. applications au niveau supérieur. en tant qu'infrastructure de traitement des données, le centre de données se concentre sur la construction d'entrepôts de données publics et de plates-formes big data ; le volant de données, avec ses caractéristiques de circulation dynamique et d'optimisation continue, est devenu un accélérateur d'applications de données. les deux se complètent et se combinent. promouvoir le développement des données de l'entreprise. réaliser un saut plus efficace et plus intelligent en matière de gouvernance et d'application.
en prenant sa propre entreprise comme exemple, yu binping a suggéré que pour les entreprises axées sur les données, s'appuyer sur les données et la technologie pour l'analyse des clients, le marketing de précision, etc. est devenu la norme. l'amélioration continue des capacités techniques est cruciale pour garantir l'exactitude des données. analyse des données et résultats. y compris la création d’algorithmes, de modèles, d’entrepôts de données et d’applications d’ia, etc. pour les équipes d'entreprise qui n'ont pas suffisamment conscience de la valeur des données ou de la technologie, la clé est de rechercher et de résoudre de manière proactive les problèmes commerciaux, et de démontrer l'efficacité de la technologie des données à travers des cas réels, stimulant ainsi la solution d'un plus grand nombre de besoins et de problèmes. former un cercle vertueux et faire jouer pleinement la valeur potentielle des données.
béni par le grand modèle, le volant accélère à l'atterrissage
bien que le concept de « volant de données » coïncide avec les besoins et les problèmes actuels des entreprises, la manière de faire tourner le « volant d'inertie » reste une question à explorer.
selon yu binping, la mise en œuvre réussie du volant de données repose sur des objectifs clients et commerciaux clairs, des données de haute qualité et des moyens techniques appropriés.
premièrement, le volant de données doit se concentrer sur les clients et les entreprises, plutôt que de simplement rechercher la technologie, afin de garantir que les stratégies numériques peuvent réellement aider les clients et la croissance de l'entreprise. deuxièmement, le chemin de mise en œuvre doit garantir la qualité des données, couvrant la collecte, le traitement et la construction des données, qui constituent la base pour obtenir l’effet volant des données. la dernière chose concerne les capacités techniques, le choix des algorithmes appropriés, des modèles d’ia et d’autres moyens techniques spécifiques pour maximiser la valeur.
au niveau technique, le développement rapide des grands modèles a fourni un puissant accélérateur pour la mise en œuvre du volant de données.
yu binping a souligné que l'application de la technologie des grands modèles a considérablement amélioré la commodité et l'efficacité des applications de données. « sans la prise en charge des grands modèles, le volant de données ne peut rester qu'au niveau théorique, ou il ne peut être utilisé que par ceux qui y travaillent. internet qui a des gènes de technologie des données. pour mettre ce concept en pratique, la plupart des entreprises traditionnelles doivent s'appuyer sur la puissance des grands modèles.
par exemple, la technologie des grands modèles peut rapidement identifier et classer les données grâce à ses puissantes capacités de compréhension sémantique, simplifiant ainsi le processus de gouvernance des données. dans la pratique de yu binping, de grands modèles sont utilisés pour optimiser le travail de nettoyage des données et de gouvernance, avec un taux de précision supérieur à 95 %. de telles applications technologiques améliorent non seulement l'efficacité du traitement des données, mais libèrent également davantage de valeur pour les entreprises et fournissent un solide support de données pour la prise de décision commerciale.
enfin, pour de nombreuses entreprises en chine, l’objectif principal reste de numériser leur activité et d’utiliser la technologie pour mieux servir leur activité et leurs clients. les entreprises doivent saisir cette tendance, continuer à explorer et à pratiquer, à utiliser les données comme des ailes, à accélérer la rotation du volant et à faire un grand pas en avant dans la transformation numérique. (réseau d'information xianing)
