云智一体在沪启航，百度智能云助力企业发挥大数据核心价值
前言 大数据是信息化发展到一定阶段的产物。随着信息技术和人类生产生活深度融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会进步、国家治理、人民生活都产生了重大影响。基于数字经济的浪潮，企业面临着怎样的挑战和需求呢？本文将详细解读相关知识、大数据发展创新及应用现状、大数据发展面临的问题及挑战。
大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，且无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。大量、高速、多样、低价值密度、真实性是大数据的五大特征，当前多被用于预测分析、用户行为分析或某些其它高级数据分析方法的使用。
数字经济包含两个层面，分别是产业数字化和数字产业化。产业数字化包括智能制造、服务型制造、辅助诊疗、金融征信等方面；数字产业化，包括电子制造、软件信息、大数据、云计算和人工智能等。所以数字经济既包括数字化转型，同时也包括产业智能化升级。
从这次活动中了解到：数字经济是数字化技术作为核心驱动力与实体经济相结合，创造新业态和发展，其中信息化知识和数据都将作为重要的生产要素。未来数据的智能化发展应用，也将助推数字经济进入智能经济的新阶段。
以百度为例，其作为云智一体的推崇者和引领者，在诸多场景已经率先以云智一体的理念和技术为企业提供赋能服务。目前，百度智能云战略已升级为：以“云计算为基础”支撑企业数字化转型，以“人工智能为引擎”加速产业智能化升级，云智一体“赋能千行百业”，促进经济高质量发展。那么云智一体是否能为企业的数字化转型和智能化升级带来更优质的体验呢？下面从三个层面进行解读：
1.技术协同，助推“云+AI”落地
云智一体本身就是一个技术协同的概念，在这种模式的引领下，将逐渐构成一个1+1＞2的技术范式。具体以百度为例，随着云+AI战略的深入发展，百度智能云和百度AI的定位和优势越来越清晰、显著。
2.双效统筹，加速企业数字化转型
云智一体也并非是既定的捆绑关系，随着云智一体的发展，服务商将可以为企业客户提供更多样的服务。对于百度而言，以云计算为基础支撑企业数字化转型和以人工智能为引擎加速产业智能化升级并不冲突，甚至可以面向企业的需求，拆解“云”与“智”，提供个性化服务。
3.全栈服务，帮助场景应用一步到位
云智一体的核心是以一个更完善的技术体系来为客户提供更全面、简洁的产业智能化服务。尽管我们可以将其拆解，但是其最理想的价值应该是一步到位为客户提供数字化、智能化的双重升级。
随着大数据不断发展创新，在各行业各领域都取得重大突破。以百度智能云为例，经过多年不断地探索和实践，攻破多项核心技术，获得百余项核心技术专利，积累了众多核心产品和体系化的解决方案。近日，百度智能云发布了大数据产品架构全景图，供各行业各领域参考。其大数据产品旨在为企业提供从构建新型数据基础设施、深度挖掘数据价值，到保障数据安全的全流程大数据解决方案，助力企业数字化创新升级。
百度大数据产品架构全景图
夯实基础、推动转型，构建大数据基础设施
随着企业数字化转型的加速，企业日常运营中产生的数据量呈指数级增长趋势，且数据的类型更加多样化，数据的应用场景日益繁杂。在此背景下，如何加强新型数据基础设施建设至关重要。百度智能云推出云原生湖仓架构，为企业解决大数据基础设施构建中的数据存储、计算、处理、治理开发等问题。
百度云原生数仓架构
百度云原生湖仓架构以云为基础，为客户提供弹性、低成本的数据存储和按需伸缩的计算资源；同时以湖仓引擎为架构，在低成本的基础上保障各种数据处理场景下，数据加工处理灵活性、数据分析高性能性、以及异构数据源融合分析等特性；最后，提供一体化的数据治理开发平台，以统一元数据为抓手，一站式完成数据集成、治理、开发、分析、服务。
近年来，百度积累了多个大数据产品，包括百度对象存储BOS、托管大数据平台BMR、数据仓库Palo、数据湖管理与分析平台EasyDAP等产品，展示了百度强大的智能大数据能力。
其中，百度数据仓库Palo是基于开源Apache Doris构建的企业级MPP云数据仓库，可有效地支持在线实时数据分析，具有简单易用、流批一体、高可用性等特征。百度Palo在互联网和制造业领域积累了多个成功案例，可以助力企业实现降本增效，加速数据赋能。
洞察过去、预测未来，深度挖掘数据资产价值
在构建数据基础设施后，企业应该如何实现数据资产价值最大化？商业智能可以洞察过去，数据科学可以预知未来。
洞察过去，即让数据说话，告诉我们过去的情况。百度智能云通过数据可视化 Sugar 让所有的数据清晰呈现，所有的信息一目了然。Sugar 是百度自助 BI 报表分析和制作可视化数据大屏的工具，直连多种数据源，通过丰富的图表和拖拽式编辑帮助客户轻松生成可视化页面，并以炫酷大屏呈现，让数据信息更直观。同时，Sugar 融合了百度语音、语义识别等多种AI技术，客户通过语音的方式就可以快速获取想要的数据。
预知未来，即根据已有数据发现规律，从而预测未来。百度智能云全功能 AI 开发平台BML具备高效的算力管理和调度、高性能数据科学引擎、自动机器学习、丰富的建模方式四大核心功能，提供从数据源管理、数据标注、数据集存储、数据预处理、模型训练生产到模型管理、预测推理服务管理等全流程开发支持，让客户预测未来有据可依。
安全为本、合规运营，铸就数据安全防护体系
数字化进程加剧了数据安全隐患问题，数据安全事件驱动着数据安全政策持续加码。随着数字安全相关法律的发布，我国数据安全体制建设进入了新阶段。
百度打造了覆盖数据全生命周期的安全体系。在隐私数据保护中，百度数据安全体系实现了事前安全隐患发现、事中敏感数据保护、事后精准溯源的安全保护闭环，为客户提供安全合规的数据应用能力。
百度拥有自主研发的隐私计算核心产品“百度点石”。百度点石基于安全多方计算、联邦学习、机密计算、安全数字沙箱的隐私计算引擎，打造了一套集数据安全治理规则与隐私计算工具一体的解决方案，通过技术与规则的巧妙结合，在“数据可用不可见”与“数据不动算法动”的基础上，赋能企业机构合法合规的采集数据、存储数据、挖掘数据，实现在用户隐私合理保护基础上的数据驱动经济发展。
数据治理、资产管理，推动大数据的应用落地
基于百度复杂业务和数据场景下锤炼的数据治理、管理、应用实践，以及ToB服务行业经验积累。企业数据资产构建和应用面临数据孤岛治理困难、数据资产管理效率低、业务应用场景繁杂等挑战。为帮助行业实现数据治理更有序、数据资产管理运营更高效、数据应用价值发挥更广泛，百度智能云提供了从数据治理实施、数据资产化管理运营到数据应用落地的全方位解决方案。
数据治理实施的首要步骤是“搭班子”，即数据提供方、数据治理实施方、数据应用方、管理者形成有效协同；接着是“做盘点”，从数据、IT 架构、业务需求盘点要全面，为实施和应用做好准备；继而要“定标准”，数据主题分类、模型、质量等，要完整统一。这样的企业数据治理的实施，就能够分段分层，有序进行。
在资产管理运营层面，构建起数据资产管理平台能够帮助企业实现数据“好管理”、“好找到”、“好理解”、“好应用”。运营过程中企业需要建设配套的运营体系，数据覆盖、数据质量、数据成本、数据价值的有效运营对于优化和指引企业未来规划有非常大的价值。
最后落实到数据应用上，企业构建数据应用要以成效为先，解决真痛点，实现大收益。其中一个经典案例是百度智能云为徐工提供的综合管理决策驾驶舱，能够提升企业的业务协同效率；通过资源调度的优化，确保服务的及时性；帮助分析收支平衡关联，降低其还款风险等。百度智能云帮助企业将大数据技术落实到各个应用场景，助力企业实现数据资产价值最大化。
大数据价值创造的关键在于大数据的应用，随着大数据技术飞速发展，大数据应用已经融入各行各业。大数据产业正快速发展成为新一代信息技术和服务业态，即对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,并从中发现新知识、创造新价值、提升新能力。我国大数据应用技术的发展将涉及机器学习、多学科融合、大规模应用开源技术等领域已经具备一定的基础，接下来要进一步发挥大数据政用、商用、民用价值，不断促进大数据发展应用，使其更有利于完善社会治理、促进经济发展、服务改善民生。
发挥政用价值，不断完善社会治理。在此次抗击新冠肺炎疫情阻击战中，“健康码”和“疫情数据实时更新系统”等大数据应用，助力疫情防控科学化、精准化、高效化。
发挥商用价值，不断促进经济发展。大数据是现代化经济体系构建的关键生产要素，是建设现代产业体系的重要组成部分，是现代经济发展的新动力。大数据驱动千行百业数字化转型和创新。
发挥民用价值，不断服务改善民生。应把人民群众的获得感作为促进大数据发展应用的根本出发点和落脚点，推动民生数据资源开放共享，促进数据融合和资源整合，深化民生大数据的挖掘与分析，更好地解决民生“痛点”“堵点”“难点” 问题，加快民生服务的普惠化。
大数据是新型生产要素和重要的基础性战略资源，蕴藏着巨大价值，经过深入挖掘并加以应用，能够有力推动经济转型发展，重塑国家竞争优势，提升国家治理现代化水平。我们更应积极贯彻落实国家战略指引，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。
从根本上说，制约我国大数据发展的问题在很大程度上源于认识和思维层面，即源于对大数据的内涵、大数据价值产生的机理和规律认识不清。大数据价值产生有其内在规律，只有深刻认识并掌握这些规律，才能提高科学运用大数据的能力。导致在推动实施国家大数据战略中，实践路径仍不够清晰，对需求的认知还比较模糊。
大数据技术应在数据供给层面的区块链技术、数据交换技术，数据处理层面的大数据存储管理技术、分布式计算技术、编程语言技术，数据分析层面的大数据基础算法、机器学习、数据智能技术，大数据应用层面的大数据可视化、真伪判定技术。加强大数据科学基础问题研究，围绕大数据科学理论体系、大数据计算系统与分析理论、大数据驱动的颠覆性应用等重大基础研究进行前瞻布局和创新。加强现代信息技术的综合应用，推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，谨防将现代信息技术孤立化、概念化。
市场活跃程度不够，人才供给严重不足。2019年大数据人才就业趋势报告显示：中国大数据人才缺口高达150万。台湾发布的《2018全球大数据发展分析报告》指出，大陆针对“互联网+”和“大数据+”的融合创新，积累了丰富的数据资源，相关人才占据全球半数之多，从世界范围来看中国大陆大数据相关人才数量虽遥遥领先于各国，但仍存在较大人才缺口。
近年来各种数据安全问题层出不穷，严重危害个人、组织和国家安全。随着大数据的广泛应用，国家数据安全逐渐成为国家安全的一项重要内容。保障国家数据安全，根本之策是建设自主可控的大数据安全体系。应以国家各类重要信息基础设施建设为突破口，推进国产芯片、国产网络设备、国产操作系统、国产数据库和国产云平台、云存储、云安全等关键软硬件产品大规模应用，分期分批实现关键软硬件的自主化。强化大数据技术在信息安全领域的创新应用，加强对关键安全技术的研发，抢占基于大数据的安全技术先机，形成自主核心技术优势，提高我国大数据安全技术水平，逐步形成大数据传输、存储、挖掘、发布以自主可控技术和设备为主的格局。
数字经济成为“十四五”期间我国经济高质量发展的新引擎，数据要素成为数字经济时代的战略资源，大数据正在推动千行百业进入数字化创新升级阶段。百度智能云通过云智一体的技术优势打造一体化智能大数据解决方案，帮助企业构建数据资产平台，让大数据充分发挥大价值。未来，百度智能云将进一步拓展业务边界，携手更多合作伙伴，以数据创新推进产业数字化转型、智能化升级。
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