對于當(dāng)今很多企業(yè)來說，推動業(yè)務(wù)的全場景創(chuàng)新與融合是賦予企業(yè)實現(xiàn)自身重塑的關(guān)鍵點所在，這其中尤其是利用實時、多維度的數(shù)據(jù)分析方式與智能決策則更能夠幫助企業(yè)快速找準(zhǔn)方向，降本增效。

大數(shù)據(jù)分析平臺在整個過程當(dāng)中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，眾所周知，大數(shù)據(jù)分析平臺是企業(yè)用戶在大數(shù)據(jù)環(huán)境下用于分析與決策的重要平臺，它對企業(yè)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新來說起著重要的推動作用，從技術(shù)架構(gòu)來說，數(shù)據(jù)的收集與存儲、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)的分析與決策等幾大維度已經(jīng)成為了越來越多企業(yè)用戶聚焦的細(xì)分領(lǐng)域。

可喜的是，利用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，很多企業(yè)已經(jīng)開始有效提升數(shù)據(jù)分析的深度和廣度，同時，這也有效降低了數(shù)據(jù)分析技術(shù)在業(yè)務(wù)端的應(yīng)用門檻，從而讓數(shù)據(jù)可以更好地服務(wù)企業(yè)業(yè)務(wù)，從報表分析、用戶行為分析、自助分析、AI智能分析等不同維度實現(xiàn)對業(yè)務(wù)創(chuàng)新的全方位賦能。

這是一個怎樣的市場？

毫無疑問，人工智能技術(shù)在未來將會是整個大數(shù)據(jù)分析平臺的核心特性之一，而且筆者認(rèn)為也是其最重要的特征，而伴隨著湖倉一體技術(shù)的不斷完善，也將會帶給大數(shù)據(jù)分析一個優(yōu)良的基礎(chǔ)底座。

近些年，流批一體技術(shù)讓有界數(shù)據(jù)與無界數(shù)據(jù)實現(xiàn)了打通，進(jìn)而使得數(shù)據(jù)分析獲得了更好的一致性，很多公有云廠商也開始嘗試在這一領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)新，從宏觀上看，我國目前的大數(shù)據(jù)分析市場整體正處在一個高速發(fā)展的時間段當(dāng)中。

在數(shù)據(jù)分析2.0時代當(dāng)中，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)變得更加貼合企業(yè)業(yè)務(wù)的應(yīng)用場景，也更能夠為客戶提供更好以及更加豐富的功能與服務(wù)，利用大量的數(shù)據(jù)和出色的分析模型，可以更好地幫助企業(yè)用戶理解、分析實際的現(xiàn)象和需求，從而形成更好的數(shù)據(jù)結(jié)果。

值得一提的是，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)正在對大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生深刻的影響，讓數(shù)據(jù)的預(yù)測變得更加細(xì)化、更加精準(zhǔn)，同時數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等都在大數(shù)據(jù)分析工具和平臺當(dāng)中取得了大量成果，毫無疑問，自動化分析已經(jīng)成為未來大數(shù)據(jù)分析平臺行業(yè)重要的發(fā)展方向。

從國家的政策層面來說，在5G、云計算、人工智能等技術(shù)的加速發(fā)展過程當(dāng)中，正迎來了信息技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)之間的深度融合，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)也正在通過激活企業(yè)的數(shù)據(jù)要素實現(xiàn)支撐作用。

《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》當(dāng)中已經(jīng)明確指出，到2025年底，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的測算規(guī)模將突破3萬億元，與之匹配的是到2023年底前，全國一體化政務(wù)大數(shù)據(jù)體系的初步形成，這也就意味著我國的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)目錄管理、數(shù)據(jù)歸集、數(shù)據(jù)治理、大數(shù)據(jù)分析、安全防護(hù)等一整套能力。

已經(jīng)可以看到，在政務(wù)、金融、工業(yè)、制造、交通、能源、醫(yī)療等很多行業(yè)領(lǐng)域中都在利用大數(shù)據(jù)分析平臺實現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，以及場景化應(yīng)用的深度融合。

放眼全球，大數(shù)據(jù)的飛速發(fā)展正在影響著越來越多的細(xì)分領(lǐng)域，全球數(shù)據(jù)消費(fèi)量呈現(xiàn)穩(wěn)步增長的背后，對數(shù)據(jù)應(yīng)用的場景化需求也變得越來越復(fù)雜，可以看到，大數(shù)據(jù)在關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域?qū)ψ灾鲃?chuàng)新能力的促進(jìn)發(fā)揮了巨大作用，尤其是在基礎(chǔ)軟件等領(lǐng)域之中各類自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)平臺層出不窮，百花齊放。

受業(yè)務(wù)驅(qū)動的影響，大數(shù)據(jù)技術(shù)所衍生出的各類應(yīng)用在企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和業(yè)務(wù)場景中至關(guān)重要，企業(yè)用戶，尤其是一些大型企業(yè)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的大量累積已經(jīng)成為企業(yè)在日常經(jīng)營、分析、決策等環(huán)節(jié)的落腳點，這也是為什么企業(yè)用戶往往都希望讓業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)能夠更好地融入到企業(yè)的運(yùn)營、財務(wù)、業(yè)務(wù)部門當(dāng)中的原因，通過整合式的創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)分析平臺提供了更好的賦能作用。

當(dāng)前國內(nèi)的大數(shù)據(jù)分析平臺的商業(yè)模式大致可以分為解決方案、產(chǎn)品服務(wù)、行業(yè)應(yīng)用三大類，詳細(xì)來說，解決方案類型通過為企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，按照構(gòu)建和部署大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的費(fèi)用和升級成本實現(xiàn)盈利；產(chǎn)品服務(wù)類型則是以產(chǎn)品化服務(wù)的方式實現(xiàn)情報挖掘、輿情分析、銷售追蹤、精準(zhǔn)營銷、可視化、精準(zhǔn)營銷等不同維度的商業(yè)落地；行業(yè)應(yīng)用類型是以大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)行業(yè)之間的融合而產(chǎn)生出來的商業(yè)模式，通過利用從海量數(shù)據(jù)當(dāng)中獲取對業(yè)務(wù)有價值的信息，從而幫助企業(yè)實現(xiàn)更多盈利，降本增效。

因此，從上述這三個維度當(dāng)中所衍生出的國產(chǎn)化、SaaS化、普惠化等特征和應(yīng)用優(yōu)勢也就逐漸為大數(shù)據(jù)分析平臺的商業(yè)落地提供了更多的可能性和便利性。

目前來說，國內(nèi)外的很多大數(shù)據(jù)分析平臺都將目光鎖定在了很多特定行業(yè)，以及那些具有商業(yè)前景的企業(yè)身上，在實際的落地實踐過程中往往仍然要面對數(shù)據(jù)兼容性、性能、開放性、行業(yè)實踐經(jīng)驗等諸多維度的挑戰(zhàn)。

從架構(gòu)到場景的多維度演進(jìn)

近些年，湖倉一體的架構(gòu)創(chuàng)新在很多企業(yè)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新過程中發(fā)揮了巨大作用，海量、多模、實時的數(shù)據(jù)處理能力，讓更多的企業(yè)用戶開始嘗試這一方式，湖倉一體作為一種開放式的數(shù)據(jù)架構(gòu)和管理模式，融合了數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖兩者的優(yōu)點，使得企業(yè)的基礎(chǔ)技術(shù)棧得到了很好的優(yōu)化。

湖倉一體架構(gòu)增強(qiáng)了實時業(yè)務(wù)處理以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理的能力，使得數(shù)據(jù)安全、訪問控制以及數(shù)據(jù)探索等企業(yè)級系統(tǒng)所需要的關(guān)鍵功能都可以在這樣的架構(gòu)當(dāng)中進(jìn)行部署和管理。

此外，近些年隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，圍繞著人工智能技術(shù)的核心創(chuàng)新能力可以在大數(shù)據(jù)分析平臺上得到更多的用武之地，對人員分析以及企業(yè)決策能力的提升提供強(qiáng)有力的推動作用。

在筆者看來，正是因為有了人工智能技術(shù)的加持，才使得利用數(shù)據(jù)實現(xiàn)企業(yè)決策的整個過程可以變得多層面、多維度。隨著企業(yè)業(yè)務(wù)決策更具有關(guān)聯(lián)性和連續(xù)性，企業(yè)用戶通過利用人工智能技術(shù)不斷實現(xiàn)AI工程編排和系統(tǒng)優(yōu)化，應(yīng)對業(yè)務(wù)創(chuàng)新過程當(dāng)中的各類問題，讓人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)自適應(yīng)，從而迅速掌握因業(yè)務(wù)變化帶來的場景化需求變化，加快企業(yè)精準(zhǔn)、靈活的運(yùn)營決策。

一切的技術(shù)創(chuàng)新在服務(wù)企業(yè)用戶的過程當(dāng)中勢必都需要回歸到場景當(dāng)中，以場景化的應(yīng)用需要作為最終出發(fā)點，而多元化的場景應(yīng)用需求也使得數(shù)據(jù)分析需要在不同的環(huán)境和角度中進(jìn)行切換和創(chuàng)新，不斷向多維度領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)縱深式發(fā)展。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程的加快使得用戶對于數(shù)據(jù)的維度和深度有著更高的要求，分析場景和分析需求的不斷深化使得大數(shù)據(jù)分析平臺需要在算力層面不斷進(jìn)行提升，因此企業(yè)不僅需要在分析場景和需求方面進(jìn)行多元化的發(fā)展，同時也要向中臺建設(shè)人員提供統(tǒng)一存算平臺，從企業(yè)應(yīng)用到市場發(fā)展，再到架構(gòu)演進(jìn)進(jìn)行多維度的協(xié)同創(chuàng)新。

詳細(xì)來說，企業(yè)在搭建大數(shù)據(jù)分析平臺之前首先要對自身數(shù)據(jù)體量、業(yè)務(wù)需求以及行業(yè)屬性等方面進(jìn)行全方位的了解與評估，從業(yè)務(wù)到數(shù)據(jù)，再到功能實現(xiàn)，從不同的維度去明確大數(shù)據(jù)分析平臺所要具備的特征和優(yōu)勢，而后再對整個框架和工具進(jìn)行創(chuàng)新和有機(jī)的整合。

可以看到，越來越多的企業(yè)在構(gòu)建自身大數(shù)據(jù)分析平臺的過程中都在集中組建數(shù)據(jù)處理中心，用以不斷下沉數(shù)據(jù)的處理能力，通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理監(jiān)控體系來保障平臺系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

基于實際場景的應(yīng)用需求，讓企業(yè)對于數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)需要成為根本所在，從指標(biāo)建模，到模型訓(xùn)練，再到模型部署，讓企業(yè)真正從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備環(huán)節(jié)開始就能夠按部就班的從數(shù)據(jù)中挖掘到對業(yè)務(wù)有幫助的創(chuàng)新點，從而保證企業(yè)分析能力的實施與落地。

大數(shù)據(jù)分析平臺的行業(yè)縱深發(fā)展

近些年，大數(shù)據(jù)分析平臺已經(jīng)在越來越多的行業(yè)場景當(dāng)中實現(xiàn)了廣泛應(yīng)用，政務(wù)、金融、零售、醫(yī)療、交通、教育等眾多行業(yè)都在開展大數(shù)據(jù)分析平臺的深入應(yīng)用。

在政務(wù)行業(yè)，整合構(gòu)建全國一體化政務(wù)大數(shù)據(jù)體系的政策部署，對加強(qiáng)數(shù)據(jù)的融合、應(yīng)用，以及充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)的價值來說從政府層面起到了有效的賦能和推進(jìn)作用。依托于城市大數(shù)據(jù)管理平臺的協(xié)同效應(yīng)，大數(shù)據(jù)分析平臺在政務(wù)行業(yè)領(lǐng)域有了更多、更接地氣的應(yīng)用場景，尤其是在推進(jìn)由電子政務(wù)向智慧政務(wù)升級的過程中，依靠大數(shù)據(jù)推動整個產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，讓城市運(yùn)行管理、政務(wù)服務(wù)、城市綜合管理等環(huán)節(jié)都有了脫胎換骨的變化。

在金融行業(yè)，作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，金融行業(yè)的企業(yè)客戶擁有數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)邏輯性強(qiáng)，實效性、安全性需求高等特點，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的占比相比于其他行業(yè)明顯，因此基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營銷、實施管控和分析決策等創(chuàng)新方式在證券、銀行、保險等金融場景當(dāng)中正在進(jìn)行著廣泛應(yīng)用。

零售行業(yè)近些年依托于互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等途徑和手段，使得線上服務(wù)和線下體驗從業(yè)態(tài)上有了更新的模式，新零售企業(yè)在大數(shù)據(jù)技術(shù)的加持和賦能下，布局各類數(shù)據(jù)終端進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、算法運(yùn)行和數(shù)據(jù)交互，依靠大數(shù)據(jù)分析平臺的能力將人臉識別等創(chuàng)新應(yīng)用融入到了零售行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程當(dāng)中，有效推進(jìn)了新零售在我國的快速發(fā)展。

可見，千行百業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程正在加速，依靠企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析能力從海量數(shù)據(jù)當(dāng)中尋求“爆發(fā)式”的增長機(jī)會是企業(yè)在推進(jìn)行業(yè)轉(zhuǎn)型過程當(dāng)中的重要根基和發(fā)展源動力。

注：文章來源于網(wǎng)絡(luò)