大数据,是一种新的思维方式

2021-05-20 15:39:15 阅读 4610

不久的将来,超级摩尔定律下芯片计算力会有更大突破,人工智能作为一种技术能力将越来越普及,长期来看,技术能力上的差异会越来越小。

在行业应用上,真正能建构牢固“护城河”的核心要素一定落在数据上。

那么,数据又从哪些维度展开竞争呢?

第一,数据的品质。

比如数据的准确性、完整性、可追溯性、持续性、真实性和共享性。这些品质决定着人工智能模型的质量,也决定最终的落地成果。

第二, 数据竞争存在先发优势。

那些占据着特定的应用场景,并且更早、更多地获取数据的领域,人工智能的优势会更明显。
第三,数据的安全和隐私保护,决定了人工智能应用最终可以走多远。

一、提升数据品质

针对特定领域的数据集越庞大、越真实、越准确、越可追溯、维度越丰富、越协同共享,越能得出最佳算法并带来竞争优势。

比如,在奈飞的网站上,围绕用户的维度,有性别、年龄、浏览过的电影、喜欢的明星、过往阅览记录等;围绕某个电影的维度,有年代、导演、演员、风格、题材、用户评价等。

绕两个主体的数据维度越丰富,越能在两者间建立精准匹配的关系,让企业以更好的体验扩大用户群,不断强化自己的优势。

我们看到,App的用户规模越大,往往越能更精准地满足个性化体验。

比如,现在我们使用的一些音乐App已经能够精洞悉每个用户喜欢的音乐风格,并准确推送喜欢的音乐。

对如何提升数据品质,企业可以在两方面同时努力:

内部,要有系统的规划,实时采集和整理数据,建立长期数据积累;在外部,要有意识地构建生态体系或者寻找合作伙伴,尽可能多地获得相关数据,且搭建统一架构,帮助数据互通。

二、数据的先发优势

数据竞争一定存在先发优势。企业越是占据特定的场景,更早、更多地获取数据,人工智能的优势就越明显。

现在,数据尚未全面商品化,企业与企业之间的数据交换尚未畅通。

由于市场的复杂和竞争、数据安全和监管等原因,企业或机构不敢轻易开放数据,企业或机构需要通过自己的产品和生态体系来获得更多数据。

从这个角度看,平台型科技公司基于自己强大的数据基因,占有完全优势。

长期来看,数据是可以创造收益的资产,是公司的核心竞争力,越早入局规划,越能占据主动。未来数据全面商品化之后,价值会非常明显。

三、数据安全和隐私保护

对数据安全和个人隐私的保护程度,决定了人工智能可以走多远。

数据安全有两层含义:一是保证用户数据不损坏、不丢失,这种情况发生的概率不大,数据存储在云端也安全得多;二是保证数据不泄露或者滥用,这是主要的关注点。

无论在电子商务、航空旅行、金融借贷还是医疗行业,全球已发生多起数据泄露的件,引发公众的愤慨。

2017年,单是美国征信企业艾可菲Equifax一家公司的信息泄露就涉及多达1.43亿人的姓名、住址、出生日期、社会保障号和驾照等敏感信息。

人们不可能纵容自己的数据隐私被侵犯。任由信息泄露和滥用,公司会陷入舆论的漩涡,商业发展的困境最终会阻碍人工智能的发展。

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