这,就是极海盒子的故事!
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我们为什么要做一个极海盒子?这要从5年前说起。
2014年7月,极海作为成长型创新创业企业,成功入选录取率只有1.7%的微软加速器第五期。
极海受邀微软加速器第九期创新展示日
极海的创业先从数据可视化的工具做起,让用户可以轻松的操作自己的数据,建立与外部数据的整合,用地图、探索、大屏、自动报告等应用解读用户对数据的理解并生成对决策的支持。
后来,我们放弃了大多数的GIS项目,极海并不想将自己的产品定位于一个GIS平台,这不是因为我们不敢与GIS平台厂商竞争,而是觉得对于GIS平台,世界并不少极海,现有的商用平台加上无数的开源工具,已经足够用户选择了。
极海GIS平台展示
极海认为世界缺少的是通向数据决策的梯子,这个梯子是先让用户感受可视化成果的甜头,这个甜头特别容易的让用户获得。
我们鼓励用户继续深入数据思维之中,然后提供海量的,丰富的,全面的数据资源,让用户可以在其中发掘规律,进行探索,最后是结合业务,对内外部数据进行整合式的机器学习,让每个用户都可以轻松使用机器智能的成果,真正让决策轻松起来。
我们想让每个用户都能拥有从历史数据,类比数据,采样数据而得来的准确可靠的机器建议。
极智云+私有化服务支撑场景落地
极海的创业初心一直都是让数据发挥出价值,让所有组织、机构、个人在决策的时候找的到数据,用得起数据,看的清数据。
起初,我们形成了功能完备的、中心化的云服务体系,整个云平台在核心数据资源的基础上,开发了图形渲染、地理计算、大数据智能分析、行业应用等核心能力,然后通过容器化和微服务将这些技术融合在一起,以 API 和 Web 的形式提供出来。
所以,我们可以在在线的云环境中,进行访问数据、可视化、分析计算、二次开发等工作。
正因为强大的云平台的支撑,我们不但持续地为几万个用户同时提供服务,同时也在各处部署了几十套私有化的云服务,以满足用户对私有云的需求。
极海盒子,去中心化本地运行环境
在这个过程中,由于用户对在线中心化的方式有所疑虑,因为有些核心敏感的数据是不可以上传到云环境的,它们也就很难和外部数据进行碰撞、融合。而私有云呢,一般又伴随着较大的立项、长周期的开发,这对很多中小型的用户不够友好。
于是,怎么去中心化,把核心的运行环境切换到本地,就成了有价值的探讨。这也是极海盒子出现的雏形。
当云可以单向地向本地传输资源,而大量的计算和处理都在本地环境中进行,既避免了数据保密问题,也减轻了对在线环境的依赖。一旦资源同步到了本地,你甚至可以在没有网络的情况下进行工作。这个本地的运行环境就是我们的极海盒子。
在为期5个月多的封闭开发,反复迭代后,在经历一轮又一轮的探索实践中,我们的极海盒子诞生了。
极海盒子初亮相,引来围观
8月22日,我们带着极海盒子在《极海2019决策智能化转型峰会暨用户大会》上正式亮相并首次开放试用。
会后,我们立刻收到近200份的试用申请,最终筛选出10位用户,成为极海盒子第一批试用用户。
不少现场及会后体验的用户表示:
随着个人和企业产生数据量的激增,数据散落在不同的角落。
在数据分析前,往往找找数据这一步就需要耗费大量的时间,因此迫切需要像极海盒子这样的硬件支持在外业采集数据的时候提高效率,同时又能够借助极海盒子的深度分析功能,帮助从现有的海量数据中挖掘价值,为决策层提供决策支持。
而极海盒子作为极海首个集硬件、软件为一体的数据处理工具,现场就有不少用户对产品研发初衷产生好奇。
极海产品的进化过程
正如前面提到的,极海盒子是我们第二个阶段的一个产品,我们希望让用户对线下数据的理解和使用具象起来,并和我们一起发掘线下数据在决策中可能的应用场景。
只停留在可视化阶段是低层次的数据应用,直接前往机器的训练阶段,用户会因为缺乏资源和对数据的理解而望洋兴叹。
只有在这个过程中让用户体会出使用数据的轻松,让用户能够感受在这么多数据中探索决策直觉的差异,才可以真正信任机器,依赖机器的能力和成果。
极海盒子之“规划盒子”
目前极海盒子,已经面向最新的国土空间规划要求、智慧零售要求,迭代更新了对应的数据资源、功能模块。
比如极海盒子目前已经支持规划辅助编制相关工作,某规划院通过辅助编制功能模块,应用了迁徙数据,才发现南阳人流与武汉连接更加紧密,而与郑州连接非常疏远。我们做的便是通过极海盒子使得这些数据背后的含义愈发显性化。
纯技术本身都是工具,在大数据领域可以预见的是,工具将会变成大众商品,人人皆会使用。如果有一类技术会得到大规模的发展和应用,那么它一定会便宜,甚至是因为更便宜了才得到应用。
在极海看来,AI算法和工具都会越来越便宜,但如果把算法的互补品商品化,就会更有价值。我们所设计的极海盒子,就是这一类互补品,也是向更多领域的投石问路。
只有越来越多且便捷的专业数据分析工具出现,数据才不再会是少数人的特权和专属。
我们由衷的希望,未来极海盒子可以成为城市管理者、地产分析师、规划师、零售优化师乃至各个行业的数据分析师的必备工具。
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