TalkingData：80%的數據游離于互聯網之外
時間:2016-09-18 11:31:15 來源：
無論是深度學習、智能學習、人工學習，還是VR和AR等新概念的出現，都與大數據有著密不可分的關系，但是人們對于這些數據的挖掘還遠遠不夠。
如今，智能設備已經無處不在。據統計，在我國智能手機和平板電腦共有13.05億部，智能手表約有1200萬只，平均每人每天使用的時間為3.93小時，可以說智能終端已經成為人體的一部分。與傳統設備不同的是，智能設備上有大量的傳感器設備，如加速器、陀螺儀、重力感應儀等，這些傳感器會產生海量數據。OPGW光纜
不過，人們目前對于大數據的認知還處于早期階段，遠談不上智能預測。例如，對于人工智能尚處于早期的適應人的狀態的階段，即嘗試用算法在機器上還原人的動作，真正的人工智能離人們十分遙遠。而大數據的發展則是驅動人工智能的關鍵。ADSS光纜
除了技術上的落后之外，數據缺乏有效整合也是重要原因，據統計，目前僅有20%的數據放在了互聯網上，80%的數據仍然游離在互聯網之外。究其原因，主要是4方面工作沒有做好。ADSS光纜廠家
第一，業務數據化，用戶交易數據中有結構化的和非結構化的，目前結構化的數據整理保存較好，但是非結構化數據沒有得到有效管理。第二，數據資產化，傳統企業并不重視數據管理，數據只是副產品而已，此外傳統企業的業務與運營分離，沒有形成閉環管理，沒有形成數據驅動業務的機制。第三，應用場景化，不是所有場景都適合智能數據應用。第四，技術開源化，智能數據平臺強調商業價值，否則沒有意義。ADSS
推動大數據發展的關鍵，在于企業建立“數據驅動”的企業文化，實現對花園里、花園外數據的全面收集，行為數據和外部數據的有效整合處理。
在本次峰會上，TalkingData還發布了智能數據平臺SmartDP，并開源了兩項技術:智能感知引擎Myna以及工具Fregata。據了解，智能數據平臺（SmartDP）是指“基于智能數據應用探索商業價值的平臺，具有數據管理、數據工程和數據科學的能力”。而智能感知引擎能夠對人物、所處環境、行為數據進行采集，對于很多公司而言一方面免去了做重復性勞動，另一方面也享受到了優勢技術的福利，因而能更專注于手頭的事。
