安森,个推CTO
毕业于浙江大学,现全面负责个推技术选型,研发创新,运维管理等工作,已带领团队开发出针对移动互联网、金融风控等行业的多项前沿数据智能解决方案。
曾任MSN中国首席架构师,拥有十余年资深技术开发与项目管理经验,在大数据处理系统,大规模并发平台,分布搜索系统,手机应用开发,无线通信领域和智慧金融系统等领域拥有丰富实践经验。
<强>引言
中国移动互联网的发展见证了中国大数据行业的蓬勃发展。数据智能作为移动互联网时代的自然产物,也是未来很长一段发展阶段的核心所在。个推(每日互动)和业界的共识不谋而合,从2010年成立到现在,经过多年的发展,从一家移动互联网时代服务于开发者的基础推送平台服务商,已经成长为创业板的上市公司,也是国内首家在一股上市的数据智能公司。作为专业的数据智能服务商,个推立足开发者服务,将不断致力于用数据推动产业智变。
围绕”数据智能“主题,我将通过一系列文章进行阐述。本文主要从技术角度来探讨数据智能中涉及的各个方面,希望通过这一系列内容,能让大家对数据智能以及所涉及的技术体系有一个比较清晰的了解。
本系列将从以下五方面展开:
01数据智能时代的来临:本质和技术体系要求
核心内容:我们根据个推在数据智能领域多年的实践来讲讲我们对于数据智能的理解,并且从总体上提出对应的技术体系要求。
02数据智能下的数据资产治理思路
核心内容:主要探讨作为资产后的数据如何进行治理,需要具备的基础,具体如何实施,最终保证数据资产的安全,合理使用,以及价值创造。
03数据智能下的安全计算体系
核心内容:在保证数据资产的所有权和使用权分开的前提下,目前可以采用的技术和方法论。
04数据智能下的数据质量保证体系
核心内容:大数据之所以为大,是因为其规模以及多样性,不同于传统的小数据,可以很快去验证其正确性,那么可以采取什么方法去保证数据的质量及可检验性呢?
05数据智能下的不同行业的业务探索实践
核心内容:隔行如隔山,数据智能也具有鲜明的行业区分性,这个主题会讲述几个我们涉及比较深的行业的探索实践,并总结一些经验和教训。
<强>正文
大数据的发展历程
本文是系列文章的开篇,首先聊一聊我们理解中的数据智能的本质;同时作为公司技术负责人,和大家探讨一下基于技术体系的要求,也就是数据智能时代,要从数据中体现智能,从技术方面需要做哪些事情。
什么是数据智能,这个概念怎么来的呢?
记得从2010年开始,随着移动互联网的兴起,大数据也随之出现在各个媒体网站和行业论坛,大家见面都会问一句:“你们搞大数据了吗?”其实大家对大数据该如何加以应用都不太清楚。
大数据的发展过程是什么样的呢?下图比较清楚地对此进行了诠释。
我把它称之为大数据成熟度模型。这个过程实质上我们理解也是数据从工具变成为资产的过程,从一个辅助的东西变成生产资料的过程。现在在提的数字经济,很多人试图对此进行理论定义,以便把数字经济和实体经济从概念上区分开来,我的建议是就从数字是否作为主要生产资料,是否作为核心资产这个角度去界定,会比较简单明了。
从这几年的实际发展来看,大数据基本上按照上图的这个模型在演进发展。
2013年左右,企业已经开始认知到数据价值,各个具有大数据生产环境的行业如电信运营商、政府,公安,金融等开始建设大数据平台,收集并存储企业业务产生的数据,同时,金融等行业也开始大量购买外部数据,希望通过外部数据快速挖掘数据的价值,弥补自身数据短缺的问题,不少从事数据聚合和相关服务公司获得了发展机遇。
2015年,大数据进入到了监测阶段,通过数据大屏等形式,实现对业务的监测,这是大数据最早,最先成熟的应用方向。对于政府,央企及大型国企而言,数据大屏,领导看板等数据展现应用是大数据最直接能够反映价值的方式。
