T11智能数据峰会 TalkingData管理团队说了哪些

2017-09-15 15:15:00 作者:徐征 分类 : 比特网

  相继成功举办两届 TalkingData T11 智能数据峰会后,2017年的本届智能数据峰会当然是离不开“数据驱动转型”这一热点话题。今年的峰会吸引 5000余人次观众到场参与,海内外知名专家、学者,与国内外知名企业的数据科学家、分析师聚集一堂,共同探讨大数据与不同行业相结合后的技术、场景应用,堪称业界盛会。那么,在会后,来自TalkingData的管理团队又分享了哪些热点话题。


  数据应用行业的隐私与技术发展方向是这次T11峰会大众所关注的。随着“大数据”的崛起,个人隐私与商业应用的边缘却日益模糊。而对于数据应用领域的新兴公司而言,如何界定什么是该用的,什么是不该用的,对于这一话题,TalkingData产品副总裁闫辉表示,大量的数据对于个人未必有价值,机构将上千万的个人数据集合形成“大数据”,就可利用大范围经济,进行商业决策,在一定约束力范围内,让企业拥有数据,对社会而言应更有效率。

  在大数据的技术用途方面,可视化的技术方向在金融反欺诈和广告营销体系中得以更加丰富的应用。不过闫辉也谈到,目前医疗领域的数据积累还比较分散,对应的医疗接口数据源很难累积,造成这块的业务发展前期较慢,预计未来一段时间会有对应的数据源技术产生,这样医疗领域的大数据业务跑得会更快一点。

  在大数据技术领域,“没有突破性的革命”是CTO肖文峰对于行业的冷静观察,今年在Hadoop里的公司与去年相比,发展前行的并不快,也就是行业遇到了发展瓶颈期。“所以,首先在技术实时性反馈方面,业界对于数据的洞察能力提出了需要更快提高;其次是对数据产品的平民化,使得可视化、智能化的技术得以更快落地。某种程度上降低了技术使用的门槛。”肖文峰说。

  作为TalkingData的首席架构师黄洋成也表示,不仅在技术实时决策性方面,业界用户也更加需要实时产生决策、触发动作、将技术与应用需求相结合,这也是面临的一大发展方向。而大数据团队将这些趋势打造成SaaS产品轻量化,确实将利用机器学习的门槛降得比较低。这些轻量工具让大数据科学的过程化变得更加自动和低门槛化。

  关于未来的产品打造及市场热点,闫辉认为,还会看好数据源这块市场的发展。随着法律法规的逐渐清晰明确,业界对于数据及对应市场的认知会越来越开放,通过更加信任与完备方式来交换数据源。“让数据源结合更多业务场景封装成更高层的数据服务输出出去,我们认为在这个方向上值得持续投入,这块也是TalkingData的重点,包括最新发布的智能数据服务商城,也是我们一直在积累的潜力和能量。”

  另外,在人工智能、机器学习等领域,TalkingData也会持续朝着这些方向去努力与跟进,并会继续增强数据交易与数据服务上的定位。而对于时下火爆的名词“AI”,黄洋成给出自己的解释,实际从上层角度来看,AI更像一种数据应用,无论是智能驾驶还是客服、语音识别等,除去复杂的技术系统以外,如何更加充分的利用数据来为人类服务,实际上,AI也是在完成数据的合理化应用过程。随着计算力和数据存储能力的加强,绝大部分的事情肯定都会被机器替代掉。而与以前的机器学习方法对比、深度的AI更难驾驭,背后的逻辑理论更多依赖于经验。“特别像老中医一样,根据经验去调整机器对于数据的理解能力,而不像传统机器学习的方法具备更加坚实的理论基础,这些都需要技术从业者进行更多的经验累积与调整。”

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