диалог с юй биньпином из qixin group: большие модели ускорят внедрение «маховика данных» на предприятиях
2024-09-14
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
данные как пятый фактор производства после земли, труда, капитала и технологий и один из трех элементов искусственного интеллекта, их важность стала консенсусом в отрасли. на волне цифровой трансформации предприятия постоянно ищут инновационные решения для управления бизнесом с помощью данных, чтобы добиться роста бизнеса и повышения эффективности.
однако, хотя многие компании в последние несколько лет начали создавать промежуточные платформы данных, они часто сталкиваются с дилеммой: «легко построить, но сложно применить». недавно юй биньпин, технический директор qixin group, обсудил с 51 техническим директором, как компании могут использовать данные для стимулирования роста бизнеса.
данными необходимо управлять, но также и применять их
в процессе цифровой трансформации управление данными и их применение стали проблемами, которые предприятия не могут игнорировать. юй биньпин считает, что сбор, очистка, управление и анализ данных являются общими проблемами, с которыми сталкиваются многие предприятия.
в реальных операциях корпоративные данные часто разбросаны по разным системам и отделам, а некоторые данные сложно интегрировать из-за разрешений, форматов или технических ограничений. более того, большая часть текущих данных собирается постфактум, а также есть определенные проблемы с качеством данных. кроме того, разные компании имеют разные стандарты данных и разное содержание данных для очистки данных. в конечном итоге «проблемы со сбором данных, проблемы качества и проблемы управления часто приводят к тому, что отдел больших данных становится отделом отчетности».
юй биньпин отметил, что общая проблема, с которой в настоящее время сталкиваются многие предприятия, заключается в том, что большие данные стали «большими данными», то есть, хотя объем данных велик, он статичен и имеет ограниченную практическую ценность. за этим явлением стоит непонимание данных предприятиями и отсутствие эффективных методов применения данных.
юй биньпин подчеркнул, что приложения обработки данных должны быть тесно интегрированы с бизнес-сценариями и техническими характеристиками. предприятиям необходимо развивать сложные таланты, которые понимают как бизнес, так и технологии. они могут глубоко понимать потребности бизнеса и использовать технические средства для извлечения ценности из данных, тем самым обеспечивая инновации и рост предприятия. например, в сфере розничной торговли новые возможности для бизнеса и оптимизации цепочки поставок можно обнаружить посредством анализа данных о поведении клиентов в сфере электронной коммерции; использование данных авторизации пользователей для выдачи персонализированных рекомендаций может улучшить пользовательский опыт и эффективность продаж;
являясь ключевым компонентом цифровой архитектуры предприятия, центр обработки данных играет ключевую роль в сборе и интеграции данных, будь то в розничной торговле или бизнесе b, устраняя ситуацию «островков данных», реализуя централизованное управление и анализ данных, а также продвигая данные. совместное использование и сотрудничество между различными филиалами и бизнес-подразделениями. однако, по мнению юй биньпина, когда сталкивается с более глубокой проблемой: как заставить данные приносить большую ценность и способствовать росту бизнеса, традиционная промежуточная платформа данных кажется неадекватной, «из-за природы промежуточной платформы трудно увеличить бизнес-эффект».
маховик вращается, идеи на первом месте
так как же компаниям следует реагировать на неспособность центров обработки данных обеспечить рост бизнеса?
«для того, чтобы данные создавали ценность или способствовали росту бизнеса, сначала должна быть руководящая концепция». юй биньпин считает, что без руководящей концепции техническому отделу или независимой технологии будет трудно создать большую ценность данных. другими словами, под руководством концепций мы можем способствовать внедрению таких «методов», как алгоритмы, хранилища данных и большие модели. только работая вместе, мы сможем лучше извлекать пользу из данных.
это соображение совпадает с понятием «маховик данных». концепция «маховика данных» подчеркивает потребление данных как основу, способствует глубокой интеграции потока данных и бизнес-процессов и формирует самоусиливающийся циклический механизм. ключом к созданию маховика данных является интеграция анализа и применения данных во все аспекты бизнеса, тем самым реализуя активацию активов данных и инновации бизнес-приложений.
«на традиционных предприятиях «маховик данных» может использоваться в качестве концепции или руководства по применению данных». юй биньпин подчеркнул, что маховик данных не только не противоречит центру обработки данных, но и представляет собой скачок, основанный на нем, продвигающий данные. приложения на новый уровень. в качестве инфраструктуры для обработки данных центр обработки данных фокусируется на создании общедоступных хранилищ данных и платформ больших данных; маховик данных с его характеристиками динамической циркуляции и непрерывной оптимизации стал ускорителем приложений обработки данных. содействие развитию данных предприятия. добейтесь более эффективного и разумного скачка в управлении и применении.
на примере своего собственного бизнеса юй биньпин предположил, что для предприятий, ориентированных на данные, использование данных и технологий для анализа клиентов, точного маркетинга и т. д. стало нормой. постоянное совершенствование технических возможностей имеет решающее значение для обеспечения точности. анализ данных и результаты, включая построение алгоритмов, моделей, хранилищ данных и приложений искусственного интеллекта и т. д. для тех корпоративных команд, которые недостаточно осведомлены о ценности данных или технологий, ключевым моментом является активное обнаружение и решение болевых точек бизнеса, а также демонстрация эффективности технологий обработки данных на реальных примерах, тем самым стимулируя решение большего количества потребностей и болевых точек. формирование эффективного цикла и полное раскрытие потенциальной ценности данных.
благодаря большой модели маховик ускоряется при приземлении.
хотя концепция «маховика данных» совпадает с текущими потребностями и болевыми точками предприятий, вопрос о том, как заставить «маховик» вращаться, все еще остается вопросом, требующим изучения.
по словам юй биньпина, успешное внедрение маховика данных зависит от четких целей клиентов и бизнеса, высококачественных данных и соответствующих технических средств.
во-первых, маховик данных должен быть сосредоточен на клиентах и бизнесе, а не просто на использовании технологий, чтобы гарантировать, что цифровые стратегии действительно могут помочь клиентам и росту бизнеса. во-вторых, путь реализации должен обеспечивать качество данных, включая сбор, обработку и создание данных, что является основой для достижения эффекта маховика данных. последнее — технические возможности, выбор подходящих алгоритмов, моделей ии и других конкретных технических средств для максимизации ценности.
на техническом уровне быстрое развитие крупных моделей стало мощным ускорителем реализации маховика данных.
юй биньпин отметил, что применение технологии больших моделей значительно повысило удобство и эффективность приложений с данными: «без поддержки больших моделей маховик данных может оставаться только на теоретическом уровне или может использоваться только теми, кто его использует. интернет, у которого есть гены технологии обработки данных. большинству традиционных предприятий, чтобы реализовать эту концепцию на практике, им приходится полагаться на мощь больших моделей».
например, технология больших моделей позволяет быстро идентифицировать и классифицировать данные благодаря мощным возможностям семантического понимания, тем самым упрощая процесс управления данными. в практике юй биньпина большие модели используются для оптимизации работы по очистке и управлению данными с точностью более 95%. такие технологические приложения не только повышают эффективность обработки данных, но также предоставляют предприятиям большую ценность данных и обеспечивают надежную поддержку данных для принятия бизнес-решений.
наконец, для многих компаний в китае главной целью по-прежнему остается оцифровка своего бизнеса и использование технологий для лучшего обслуживания своего бизнеса и клиентов. предприятия должны уловить эту тенденцию, продолжать исследования и практику, использовать данные как крылья, ускорить вращение маховика и совершить скачок в цифровой трансформации. (сеть новостей сяньнин)
