企业数智化转型之路 智能化数字平台建设及应用实践

随着大数据、人工智能技术的兴起，世界正在迈入数智化时代。数据继土地、人力、资本和技术之后成为第五大生产要素，在整个生产活动中占据越来越重要的地位。如果说信息化时代最明显的特征是“软件定义世界”，那么数智化时代最明显的特征便是“算法定义世界”，无论是生产制造、流程优化、交通调度，还是生活出行、外卖点餐、电商购物，算法都无所不在。算法正在触及世界的每个角落，影响甚至改变着世界。算法以及支撑算法的数据，是数智化时代最为核心的两种力量。
站在行业发展的视角，数智化时代呈现出几个鲜明的特点：
首先，数据资产是一个企业最为核心的资产。拥有高质量、差异化数据的企业，将在未来的竞争中占据优势。而基于这些数据构建的数字化能力，将成为企业的核心竞争力。谁掌握数据，谁就拥有未来。
其次，数据将成为新的信息基础设施。早期，信息基础设施是通信网络，但是随着云计算技术的发展，信息基础设施正在从网络转向云。以云服务为核心的企业（Amazon、Microsoft、Google、阿里）已经全面取代了网络运营商，成为信息行业的领导者。未来十年，大数据基础设施将逐步取代云计算基础设施，成为未来数智化时代最重要的基础设施。
最后，围绕数据，正在形成新技术的聚合。实际上，最近二十年的信息化新技术，其共同的特征都是围绕和面向数据：物联网的核心是数据采集，移动网络（4G/5G）的特征是高速泛在的数据传输，大数据技术的核心是海量数据的高速实时处理，区块链技术的核心是数据的可信存储（分布式账本），机器学习的核心是数据价值的分析和挖掘。未来，这些技术将会进一步交叉碰撞，形成聚变。这种聚变，是数智化时代生产力提升的关键。
因此，数智化时代得益于数据和算法的有效聚合。从这个意义上说，数据和算法是数智化的一体两面，二者的融合对于数智化的发展尤为重要。这种融合有两个方面的含义：一方面是算法提升数据价值，即AI For Data；其目标是将海量的、孤立的、低价值密度的、低质量的大数据，通过智能算法，提炼成为高度整合的高质量、高价值密度的数据。这个过程可以类比为“炼油”的过程，即通过算法把粗糙的原油提炼为精品油；另一方面是数据支撑算法的设计和优化，即Data For AI。其目标是利用数据，（特别是标注数据）构建并优化算法，解决生产、生活和服务中的具体问题。人工智能的巨大进步离不开高质量数据的支持，值得一提的是，这个过程才刚刚开始，仅仅针对部分领域和局部问题，面对更加复杂的全局性问题，数据和智能的融合还有很长的路要走。
在面对复杂环境和复杂问题时，如何实现数据和智能的深度融合，还是一个颇具挑战的问题。目前，围绕大数据的采集、清洗、分析和处理已有完整的技术体系，围绕人工智能的算法框架、训练、优化、封装也有较为完整的技术体系。但是两种技术体系相互隔离，缺乏有效的整合，难以形成有效的“数据—算法—数据”的闭环，从而也难以解决复杂场景下的复杂问题。
本书针对数据和智能的深度融合问题，提出了一体化的架构，并结合在一些领域的实践，提炼了数智融合的思路和方法，希望能够给对这个问题感兴趣的读者一些启示和借鉴，为数智化时代的到来贡献一份力量。
本书的主要内容包括：第1、2章介绍数字化和数智化的基本概念和面临的问题；第3章提出数据智能融合的一体化技术架构；第4、5、6章分别从数据中心、数据平台、算法能力的角度构建数智融合体系的基础设施；第7、8、9章分别从数据关联、场景融合和知识泛化的角度，进一步分析如何实现数智融合，包括其主要的技术和方法论；第10章通过六个实践案例对数智融合的方法体系做进一步说明。
本书是团队智慧的结晶，由杨明川、钱兵负责全书内容的梳理、审核和修定，杨明川构思了各章的内容结构和写作角度，杨明川、钱兵、赵继壮、白亮、高飞、刘倩、薛艳茹、周松桥、石丽娟、闫蕊、郭煜、张星星、李伟、闫汇共同参与了本书的编写。
本书的编写也得到了多位行业专家的大力支持和悉心指导，在此对他们表达诚挚的谢意！

杨明川
2022年5月

本书的主要内容包括：第1、2章介绍数字化和数智化的基本概念与面临的问题；第3章提出数据智能融合的一体化技术架构；第4、5、6章分别从数据中心、数据平台、算法能力的角度介绍如何构建数智融合体系的基础设施；第7、8、9章分别从数据关联、场景融合和知识泛化的角度，进一步分析如何实现数智融合，包括其主要的技术和方法论；第10章通过六个实践案例对数智融合的方法体系做进一步说明。
本书适合关注数字化转型发展及应用趋势的企业CEO、CIO、CDO、从事数字化转型方案制定及实施的技术人员阅读借鉴。