从概念提出,到上升到国家战略层面,在短短不到一年时间里,“新基建”已红遍大江南北。很多人不明白,为什么各行各业都会把新基建当做推动产业变革的核心驱动力?究其根本,其实和数据智能化发展有关!
新基建是指新型基础设施建设,主要包括5G基站、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大领域。简单理解,所谓“新基建”,无非是传统行业和新的技术能力叠加,产生新的效应,带动主体经济发展。新基建像互联网+、数字化转型一样,只是一种提法。不同的是,新基建背景下的技术能力将比以往任何时期都更具颠覆力,尤其是数据智能化程度越来越高,成为各个产业进行数字化创新的最关键一环。
重新定义大数据价值
从新基建发展趋势来看,不管是哪个行业,哪一种技术,最终结果都会在数据层面发生效应。所以,要想成功抓住新基建发展良机,应该从大数据角度重新审视数据价值。
“什么是大数据?过去很多人经常用4个V来概括,即数量大、速度块,更强调真实性和多样性。但是,在新基建背景下的大数据,有一个典型的变化,那就是真实性数据变成了价值密度低的数据。”金电联行董事长范晓忻,分析了大数据变化的典型特征。
他认为,真正的大数据是价值密度低的数据,如果价值密度高,就变成了结果数据。另外,多样性已经转化为多维特征,只有把价值密度非常低的数据进行多维分析,才能产生影响结果的数据。同时,数据的最终走向,会形成一种约束力,影响整个社会秩序以及信用建设体系。比如:一座写字楼前有一条马路,经常有乱停车的现象,安上摄像头后,只要经过就会被拍照,违规就会罚款。通过数据收集,无形中约束了人们的行为,改变了之前车辆乱停乱放的现象。再比如:中国式过马路,很多时候都是道德约束,法律可能覆盖不到更多细节内容,如果通过摄像头的人脸识别功能进行监控,会对个人素质提升有很多帮助。同样,国家对各个委办局的数据打通,也是事实上的数据约束,提升了各个环节的运转效率,包括金融活动的信用水平。
现在很多企业都在提新基建,其实无论是老基建,还是新基建,都有一个共同的挑战——那就是优质企业缺钱。“中小企业融资难”虽然是“老生常谈”的话题,但确实不好解决。很多金融机构、政府、征信机构等都做了大量工作,但成效一般。作为致力于公共信用数字化市场的领头企业,金电联行一直在做大数据信用建设探索,基于大数据与云计算技术创建的客观信用评价体系,可以为各个行业的数据智能化转型赋能。
为了解决融资难的问题,我们经常会看到金融机构、征信机构、政府以及企业组成的多方参与的融资平台,如何把贷款的不良率降到最低?整个过程中的测算体系和技术能力非常重要,你要支持多少企业融资,扩展到多大规模才能实现信息对称,金融机构如何找到优质的企业进行授信?采用专业的大数据信用建设体系可以有效防控风险,解除每个参与方的后顾之忧,从根本上解决优质企业“融资难”的问题。
五层架构打造产业信用“基石”
金电联行是一家专业的大数据平台公司,凭借十三年的经验积累和技术积淀,通过五层架构的大数据建设平台,支撑各行各业的信用建设发展。
五层架构包括大数据基础和数据控制平台、数据关系管理平台、数据工程平台、智能大数据建设平台和大数据应用AI处理平台。你可以理解为,从看到数据、数据接入再到数据管控、数据的标准化、原数据管理,甚至是数据的整个生产调动,都包含在其中,最终形成一个闭环体系,帮助用户处理各个数据层面的问题。
金电联行提供的大数据平台底层采用了很多开源技术,但完全能够做到自主可控,产品具有无人驾驶式的自封装能力。无论是数据处理,还是数据应用,都能实现全流程自动化。并且,整个大数据平台能够满足现代业务场景下的实时计算能力,这都是人工智能应用走向普适化发展带来的利好。
当然,技术创新不是推动市场变化的唯一元素,用户需求才是主导市场发展的核心推动力。金电联行现阶段使用的核心技术在五年前就已经具备,如何把新兴技术和业务结合,实现快速封装,这种能力不是每家公司都具备。从2007年成立开始,公司就在金融、政府等领域开疆沃土,做金融征信业务。那个时候的最大对手,不是阿里云、腾讯云等互联网公司,更不是一些做算法的企业,而是传统银行不肯把数据作为授信依据,必须通过房子、土地等资产评判企业的健康程度。从某种程度来说,金电联行之所以能够快速发展,是因为市场需求不断完善,才有了技术的使用空间。
反过来,从应用落地的角度看,用户为什么要使用大数据平台呢?
从金融行业大数据发展现状来看,主要有几个重要原因:第一,传统的集中式架构无法满足用户的业务现状,分布式计算和体系正在主导时代潮流;第二,在互联网金融的发展过程中,大量的流量转入银行等机构,传统数据仓库难以承载来自移动端的压力,需要向新的架构转移。第三,结果数据随意买卖的时代将成为历史,个人隐私数据得到重重保护后,用户对大数据的应用变得更加迫切。
其他行业也一样,随着业务量的不断增大,也会考虑从数据层面出发,把各种数据打通、管好、处理好,然后通过相应的模型体系去支撑各种各样的应用场景。比如:工业领域,作为主导中国经济增长的最核心产业,如何让工业数据变得更智能,如何让整个底层基础设施变得数据化,让生产数据系统化,其实有很多更科学的解决方案。
总之,数据智能一定是新基建“铺路”的主攻方向,而以金电联行为代表的专业大数据公司,正在努力打通不同业务场景,实现底层数据的互联,让各个行业以及企业的业务更具生命力。
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