知識(shí)網(wǎng)絡(luò)一小步，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)一大步

曾幾何時(shí)，關(guān)于數(shù)據(jù)及其價(jià)值的討論甚囂塵上?！督?jīng)濟(jì)學(xué)人》甚至直接將數(shù)據(jù)比作新時(shí)代的石油，以彰顯其社會(huì)價(jià)值與作用。

數(shù)據(jù)真正獲得認(rèn)可是在去年，官方直接給數(shù)據(jù)及其價(jià)值背書。中共中央國務(wù)院在《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見》中首次將數(shù)據(jù)寫入生產(chǎn)要素，并指出要發(fā)揮“數(shù)據(jù)”這一新型要素對(duì)其他要素效率的倍增作用，使數(shù)據(jù)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)能。

宏觀政策指明了大方向，企業(yè)則更加聚焦數(shù)據(jù)價(jià)值如何具體實(shí)現(xiàn)上。IDC更是在一份研究報(bào)告中預(yù)測(cè)：未來超過90%的組織都將成為“數(shù)字化原生組織”。未來，大部分組織很大一個(gè)使命就是如何充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策、運(yùn)營和創(chuàng)新，成為真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織。

但是，數(shù)據(jù)如何真正成為運(yùn)營、創(chuàng)新和決策的驅(qū)動(dòng)力？是不是把大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)中臺(tái)、各種模型等一股腦都用上就能夠真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值呢？顯然，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)并沒有那么簡單。

在愛數(shù)看來，客戶想要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)組織，必須收集和利用全域數(shù)據(jù)，愛數(shù)的全域數(shù)據(jù)架構(gòu)正是這一領(lǐng)域的創(chuàng)新者，通過AnyBackup、AnyShare、AnyRobot三大產(chǎn)品匯集數(shù)據(jù)與信息，并且重磅打造AnyDATA，將數(shù)據(jù)加工成有價(jià)值的信息，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能。

知識(shí)網(wǎng)絡(luò)為何很重要

幾年前，當(dāng)大數(shù)據(jù)興起之時(shí)，很多企業(yè)與組織的確加強(qiáng)了對(duì)數(shù)據(jù)的重視，注重?cái)?shù)據(jù)的采集與存儲(chǔ)，但似乎并沒有起到意想中的效果，相反卻因?yàn)閿?shù)據(jù)爆炸性增長，形成各種數(shù)據(jù)沼澤，造成了管理上的困難。

這種“存而不用”的情況在當(dāng)前很多組織中比比皆是。事實(shí)上，當(dāng)前所有組織幾乎都面臨著一個(gè)挑戰(zhàn)，即如何讓由0和1構(gòu)成的數(shù)據(jù)真正轉(zhuǎn)變成有用的價(jià)值的信息?！皵?shù)據(jù)只有通過知識(shí)才能轉(zhuǎn)換為有價(jià)值的信息，而知識(shí)則是建在數(shù)據(jù)和信息之上。”愛數(shù)副總裁李基亮在2020愛數(shù)年度會(huì)議上如是說，“如果將數(shù)據(jù)比作金礦，那么知識(shí)就是挖金礦的鏟子，而金子就是有價(jià)值的信息?！?/p>

愛數(shù)副總裁李基亮

也就是說，海量數(shù)據(jù)要想轉(zhuǎn)變?yōu)橛袃r(jià)值的信息，如何基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和提取到知識(shí)成為關(guān)鍵。在愛數(shù)看來，知識(shí)網(wǎng)絡(luò)就是數(shù)字化時(shí)代中從海量原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為有有價(jià)值信息的那把“鏟子”。

知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，在人工智能領(lǐng)域?qū)儆谡J(rèn)知智能研究的重點(diǎn)。其有兩個(gè)核心的作用：其一，數(shù)據(jù)通過知識(shí)模型轉(zhuǎn)化為多維度、多層次連接的知識(shí)，讓數(shù)據(jù)知識(shí)化；其二，在大數(shù)據(jù)定量分析的基礎(chǔ)上，融合知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的邏輯和定性分析，提供可理解、可決策的信息，形成知識(shí)化分析。

但要打造一把屬于組織自己的趁手“鏟子”談何容易，尤其是知識(shí)網(wǎng)絡(luò)涉及到大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)湖、各種模型、搜索等多種技術(shù)。愛數(shù)認(rèn)為，當(dāng)前知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和運(yùn)營主要面臨三個(gè)挑戰(zhàn)：

如何將海量數(shù)據(jù)知識(shí)化，尤其是將企業(yè)私域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器可以理解的知識(shí)；

如何做到知識(shí)化分析，利用知識(shí)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)知識(shí)搜索、意圖推薦、業(yè)務(wù)判斷……

如何實(shí)現(xiàn)持續(xù)運(yùn)營優(yōu)化的投入產(chǎn)出壓力，數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)在不斷變化，知識(shí)網(wǎng)絡(luò)也需要通過持續(xù)運(yùn)營來響應(yīng)這種變化；

一站式知識(shí)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)

為了幫助企業(yè)構(gòu)建起自己的專屬數(shù)據(jù)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，愛數(shù)在此次會(huì)議上推出了AnyDATA ONE一站式知識(shí)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)?；鈹?shù)據(jù)知識(shí)化和知識(shí)化分析的難題，提供最佳性價(jià)比的解決方案，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。

通常，在知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的過程中，往往會(huì)遇到難以克服的冷啟動(dòng)，知識(shí)來源復(fù)雜、專家知識(shí)缺乏讓知識(shí)表達(dá)困難，而有效樣本量小、數(shù)據(jù)標(biāo)注難度大則讓知識(shí)抽取難度大，加上多源大規(guī)模數(shù)據(jù)不同的處理需求，讓不同模態(tài)的數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)融合。李基亮直言：“構(gòu)建難度大、構(gòu)建成本、圖譜質(zhì)量難以保證是目前知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建遇到的典型困難?！?/p>

為此，AnyDATA ONE一站式知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的思路是通過啟發(fā)式知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建框架和模型分析引擎來解決這些挑戰(zhàn)。

具體來看，AnyDATA ONE的啟發(fā)式知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建框架在語言模型層通過模型訓(xùn)練、業(yè)務(wù)知識(shí)標(biāo)注、抽取和融合等來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)知識(shí)化；其次，通過多模型分析引擎來實(shí)現(xiàn)知識(shí)化分析，在知識(shí)圖譜、決策樹、概率圖、領(lǐng)域知識(shí)服務(wù)等基礎(chǔ)上，利用意圖理解引擎、規(guī)則引擎、推理引擎、圖計(jì)算引擎、知識(shí)索索引擎等形成知識(shí)化分析，最終不斷輸出有價(jià)值的信息。

此外，AnyDATA ONE還提供OpenKN開放架構(gòu)，主要致力于幫助用戶快速化的知識(shí)應(yīng)用開發(fā)。該框架基于云原生架構(gòu)，支持多云環(huán)境的部署；還具備廣泛的兼容性，支持不同類別的知識(shí)存儲(chǔ)，以及各種API、開發(fā)模式等。

除了一站式平臺(tái)，愛數(shù)還提供端到端的服務(wù)模式，用來解決知識(shí)網(wǎng)絡(luò)持續(xù)運(yùn)營的投入產(chǎn)出的焦慮。AnyDATA ONE 的產(chǎn)品和數(shù)據(jù)服務(wù)全部采用訂閱模式，這種方式的好處就是用多少收多少錢，愛數(shù)還承諾訂閱逾期，功能不減、數(shù)據(jù)無憂。

“愛數(shù)給所有AnyDATA的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目都設(shè)定了一個(gè)三年的效果目標(biāo)——相比傳統(tǒng)搜索和分析，知識(shí)網(wǎng)絡(luò)推薦要好十倍?！崩罨帘硎荆骸拔覀兿Ｍㄟ^AnyDATA ONE來賦能知識(shí)管理創(chuàng)新和行業(yè)大腦，加速構(gòu)建起認(rèn)知驅(qū)動(dòng)力，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織的構(gòu)建?！?/p>

AnyDATA：今年值得期待

在本次會(huì)議上，愛數(shù)還宣布與復(fù)旦大學(xué)聯(lián)合成立認(rèn)知智能聯(lián)合研究中心，相關(guān)研究成果將應(yīng)用于愛數(shù) AnyBackup、AnyShare、AnyRobot、AnyDATA 四大產(chǎn)品線。

可以說，愛數(shù)第四條產(chǎn)品線AnyDATA正在蓄勢(shì)待發(fā)，產(chǎn)品、市場(chǎng)、生態(tài)等內(nèi)外部條件都已經(jīng)日臻成熟，未來表現(xiàn)值得期待。

首先在產(chǎn)品層面，愛數(shù)的思路是幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織，這決定了AnyDATA 與 AnyBackup、AnyShare、AnyRobot等產(chǎn)品之間的聯(lián)動(dòng)與集成將會(huì)愈發(fā)緊密，產(chǎn)品組合拳也有利于AnyDATA的競(jìng)爭(zhēng)力不斷提升；

其次，愛數(shù)全球化的步伐不斷提速，2020年已經(jīng)在全球超過40多個(gè)國家完成業(yè)務(wù)布局，涵蓋歐洲、東南亞、美洲等多個(gè)國家與區(qū)域，不斷擴(kuò)大的用戶群體， AnyDATA將迎來極為有利的市場(chǎng)前景。

最后，愛數(shù)近年來推動(dòng)的平臺(tái)+生態(tài)的商業(yè)模式正不斷深化，與微軟、SAP、華為、聽云等眾多合作伙伴圍繞數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建立起強(qiáng)大的生態(tài)，讓AnyDATA可以快速融入到相關(guān)生態(tài)之中，加速其在用戶中的落地速度。

總體來看，隨著數(shù)字化進(jìn)程的推進(jìn)，企業(yè)與組織的數(shù)字化轉(zhuǎn)型下一個(gè)重要目標(biāo)就是知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。正所謂知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的一小步，將會(huì)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織建立的一大步。隨著愛數(shù)AnyDATA ONE一站式知識(shí)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的問世，知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的門檻也將持續(xù)下降，帶給企業(yè)與組織的將會(huì)是認(rèn)知智能價(jià)值兌現(xiàn)的十年。

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