[营销星球]2018数据智能生态报告

2018数据智能生态报告2018年10月1前言随着智能移动设备、可穿戴设备、工业大数据等的指数级增长，数据行业迎来更多的挑战。大数据、云计算、人工智能、区块链、机器学习等各种热词蜂涌而出。如今，大数据的概念已经普及，从互联网、数据企业，到传统实体企业，数据正在融入到整个经济的发展中，2018年第五届中国国际大数据大会正以“实体融合新动能数字经济新发展”为主题，共同探讨数据所产生的决策与价值。而如何真正从数据中形成智能，提升商业决策与人类生活？这是所有大数据企业共同面临的挑战。数据智能（dataintelligence）一词相较于大数据和人工智能而言更为年轻，但是数据智能的诞生却和这两个由来已久的概念密不可分。简单讲，数据智能就是大数据和人工智能技术的融合。数据智能应用的终极目标是利用一系列智能算法和信息处理技术实现海量数据条件下的人类深度洞察和决策智能化，终走向普适的人机智能融合。它代表着一种新的认知范式，超越了简单的“是什么”和“为什么”，即JimGray（图灵奖得主，关系数据库的鼻祖）所述的第四个认知范式1：随着数据量的高速增长，计算机将不仅仅是模拟仿真，还能进行分析总结，得到结论，终实现预测。数据智能作为数据行业的新兴概念，在整个数据行业会引起怎样的变化？数据智能企业作为新的物种，会如何改变数据行业的价值分配和竞争全景？数据智能中台作为数据智能的重要的技术与机制，其核心的特点和能力是什么？在本报告中，作者试图从数据智能、数据智能平台的定义和本质入手，回顾数据智能市场的发展历史，针对现实客户企业遇到的各种问题，提供当前竞争格局下的玩家分类和速赢策略。对于数据智能的发展趋势，本报告也力图从各个利益相关者的角度出发，给出相应的应对策略，帮助企业更好的驾驭数据智能，领跑数据智能时代。1几千年前的科学，以记录和描述自然现象为主，称为“实验科学”，即第一范式，其典型案例如钻木取火；数百年前，科学家们开始利用模型归纳总结过去记录的现象，发展出“理论科学”，即第二范式，其典型案例如牛顿三定律、麦克斯韦方程组、相对论等；过去数十年，科学计算机的出现，诞生了“计算科学”，对复杂现象进行模拟仿真，推演出越来越多复杂的现象，其典型案例如模拟核试验、天气预报等