银行客服部门研究海量客户来点数据和行为，建立模型分析所有可能的通话模式，进而优化客服系统，对客服可能提出的问题进行预判与归类，大幅度的提高客服服务的满意度；

  网约车服务客诉流程复杂、牵扯多方，需要耗费大量时间与精力来反复沟通、调查取证，通过视觉识别、语音识别等AI技术，在海量数据中心不断训练模型，将语音快速准确转换为文字，大幅度降低沟通成本、提升调查取证效率，实现成本与服务体验的双赢；

  某ICT巨头通过一系列分析其多家生产工厂的数据、供应链数据，建立协同生产排产模型，将生产、排产的自动化程度大幅度的提高，实现了订单满足率提高了20%、产能损失率降低20%、人工干预降低70%。

  这就是当下中国千行百业中正在发生的故事。数据，看似看不见、摸不着、离人们很远，但却在深刻影响着各个行业的生产、销售、服务等环节，成为它们手中“利器”。慢慢的变多企业希望在数字化转型中，利用数据来重塑自身的生产力，甚至希望改变所属行业的市场格局。

  然而，数字化转型失败的案例也不再少数，麦肯锡调研多个方面数据显示企业数字化转型失败率高达80％，像百年老店GE为工业互联网七年烧了40亿美元的失败案例依然历历在目。

  诚然，并不是有钱、有数据，企业就一定能充分的利用数据来重塑自身生产力。这些生动的案例给予了我们诸多正面的启迪和反面的教训。如今，在数字化浪潮中，所有行业和组织都在积极投身产业数字化、数字化转型，是时候再次思考数据及其价值啦。

  有人说，数字化时代所有生意都值得重做一遍。深以为然。像滴滴这样利用数据重塑生产力，进而提升竞争力、改变行业格局的例子，正在慢慢的变多行业中上演。

  如果说过去十年大数据的兴起，彻底唤醒了人类对于数据及其价值的思考与认知；那么，下一个十年，人们更加渴望的是如何使能数据、重塑生产力和收获价值。

  最近两年，随着《关于构建更完善的要素市场化配置体制机制的意见》、《十四五规划报告》等一系列与数据相关的政策推出，则标志着后疫情时代，数据的地位获得官方认可，为数据重塑生产力扫除了一些重要的障碍。

  但与过去相比，我们面临的是一个更为复杂的智能世界：数据驱动型场景慢慢的变多，模型越来越复杂、数据从采集到使用的周期慢慢的变长……这些新问题的诞生，标志着数据重塑生产力之路依然漫长，值得大家持续探索和改进。

  例如，根据权威机构统计，AI训练所需要的算力每3.43个月就翻一倍，被称之为AI摩尔定律。在AI算力大幅度的提高的背后，是模型加速走向复杂化、巨量化，以OpenAI的GPT模型为例，最新的GPT-3模型参数高达1750亿个、预训练数据量高达45TB，模型规模、数据量和训练层数都比上一代有指数级的增加，这种趋势无可避免的会对数据采集、模型适配带来更大的挑战。因为数据，组织和用AI周期长、生效难可能会是普遍情况。

  又如，AI技术的落地与应用依然面临着诸多成本挑战，除了每个模型训练需要大量样本数据支撑之外，场景和数据变化非常容易造成原有模型不可用，业务模型大多为一次性部署、没办法升级迭代，而AI人才匮乏也会在相当长时期内困扰各种用户。

  今后，如何采集好、整理好、流通好、应用好数据将会是企业数字化转型过程中持续需要面临的问题，以数据重塑生产力才迈出它最初的几步，未来值得产业界伙伴们持续探索。

  去年初，国内一家大型天文科研机构在上公有云两年之后毅然决定下云，由于每天产生大量的数据需要存储在公有云之中，当时间积累到一定阶段之后，公有云所带来的成本并没有特别突出的优势，反而因为种种限制让数据管理、应用成为掣肘，不能灵活依据业务需求来使能科研任务。

  这里并不是说公有云服务不好，而且认为未来绝大部分企业都会依据自己业务来灵活的选择不同的基础设施服务，让数据流动、应用的效率更高效。Gartner更预测，2021年之后，将会有90%的企业采用混合云来管理基础设施，数据随义务上云、下云、云与云之间移动将会成为常态。

  与滴滴等天然的互联网公司不同，大部分传统行业除了各种新兴业务之外，还留有大量传统业务，这种新旧业务并存的局面更加需要混合云来灵活部署，实现数据流动与利用的高效化。

  另外，随着混合云环境的部署，慢慢的变多企业将会尝试采用各种云原生技术，但带来的数据保护挑战不能忽视，以容器技术为例，虽然它能够迅速创建和消亡资源，完美适配业务快速变化的需求，却因为数据的快速创建和消亡，给数据保护带来潜在挑战。

  未来，随着混合云环境成为常态，应用场景也将不断演进，保护等级、保护对象、保护性能、保护规模都在迅速变化，如何让数据在混合云环境中高效、安全的流动与共享将会头等大事。能预见，未来云中立的、适合未来混合云环境的数据保护解决方案将会成为大部分用户的必然选择。

  最后，如何你想持续关注数据如何重塑生产力、数据主权这些热门话题，今年的爱数SMART大会不容错过，作为一直聚焦在数据领域的公司，爱数将会在SMART大会上发表自身对于数据的洞见。

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