图灵汇官网

随着智能移动设备、可穿戴设备及工业大数据的迅猛增长，数据行业面临诸多挑战。大数据、云计算、人工智能、区块链、机器学习等热门词汇层出不穷。如今，大数据的概念已深入人心，从互联网公司到传统实体企业，数据正逐渐渗透到经济发展的各个领域。2018年的第五届中国国际大数据大会以“实体融合新动能 数字经济新发展”为主题，共同探讨了数据如何影响决策与创造价值。然而，如何从数据中提取出有价值的洞察，进而提升商业决策和改善人类生活，成为了大数据企业面临的共同挑战。

数据智能及其平台

从技术角度看，数据智能指的是利用大数据引擎，通过大规模的机器学习和深度学习技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，从中提取有价值的信息和知识，使数据具备“智能”。这种智能通过建立模型寻找问题解决方案，并进行预测。由于需要处理海量且异构的数据，数据智能需要一个强大的平台来支持。这个平台能够实时处理、分析和挖掘数据，提取具有商业价值的信息和知识，形成不同的应用场景，并通过建立模型、构建流程和开发数据产品，最终实现自动化决策。我们可以将这样的平台称为“数据智能平台”。

数据智能的独特之处

在数据智能概念出现之前，常用的数据应用概念包括数据科学和数据分析学等。尽管数据智能与这些概念有交集，但它之所以成为一个独立的概念，主要是因为它具有以下特点：

1. 目标明确：数据智能旨在实现预测和决策，而不是简单的分析或展示。它不仅需要模拟现实数据和抽象现实问题，还需揭示隐藏在问题背后的关联，并预测其发展趋势，从而指导实际操作。

2. 可衡量性：数据智能的最终目标是提升决策质量，因此其效果可以通过具体指标衡量，如利润率和投入产出比等。

3. 技术核心：数据智能依赖于强大的数据智能平台，这是一个复杂的系统工程，涵盖了智能数据集、核心模型以及各种数据处理能力。

4. 呈现形式：数据智能产品是针对特定商业情境设计的，能够与商业决策流程紧密结合，具有封装和交互界面。

数据智能的经济价值

数据智能在数字经济时代具有重要的经济意义。它通过以下方式促进经济发展：

1. 降低成本，提高效率：数据智能加快了从信息搜集到决策的速度，降低了信息不对称，减少了专业信息获取的成本。

2. 提高稳定性：数据智能的决策过程由算法驱动，输出更为稳定，减少了人为因素导致的风险和不确定性。

3. 替代重复工作：机器可以代替重复性的决策任务，释放人力智慧，提高决策频率，促进价值创造。

此外，数据智能平台的存在增强了数据智能的价值创造能力，通过整合数据和人类智慧，显著提升了整体经济效益。数据智能的价值可以用以下公式表示：

数据智能价值 = (数据 + 人类智慧) × 数据智能平台

工业互联网与产业智能化

工业互联网和产业智能化正在推动传统产业的升级转型。通过将先进的OT技术（工艺+自动化+机器人+新能源+精益）与新一代信息技术（云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）深度融合，构建起状态感知、实时分析、自主决策、精准执行和持续学习的认知计算系统，实现DT驱动业务和价值创新的产业互联生态链。

这种结合不仅提高了资源配置效率，还促进了各个环节的价值创造，使数据智能和数据智能产品能够更好地服务于实际应用。