從大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)到商業(yè)化：明略數(shù)據(jù)開創(chuàng)知識經(jīng)濟大時代

來源：云科技時代 時間：2017-08-25 11:00:05 作者：

　　從2015年開始，大數(shù)據(jù)就已經(jīng)被移出了Gartner新興技術炒作曲線。而當2011年8月首次出現(xiàn)該曲線中，當時Gartner預計大數(shù)據(jù)技術需要2年到5年才能進入企業(yè)的實際生產(chǎn)型應用中。從那以后，大數(shù)據(jù)就迅速被熱炒。然而，就在2017年的今天，市場上依然看不到有效的商業(yè)模式。

(上圖為明略數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼董事長吳明輝)

　　根據(jù)國家信息中心《2017中國大數(shù)據(jù)發(fā)展報告》，2010年起開始大量涌現(xiàn)大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司，目前仍然呈現(xiàn)增長趨勢。但調(diào)查顯示，目前大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司仍處于天使輪和A輪階段，僅有13.04%的企業(yè)處于B輪，僅有8.94%的企業(yè)到達C輪及以后，這說明多數(shù)大數(shù)據(jù)企業(yè)仍處于發(fā)展初期。

　　2017年，曾經(jīng)是大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司代表的Cloudera成功IPO，但其市值遠低于之前的融資估值。除了基礎技術平臺和技術服務以及營銷、客戶和企業(yè)運營優(yōu)化等應用外，是否還存在其它更有效的大數(shù)據(jù)與行業(yè)應用相結合的路徑? 如何更有效地結合人工智能?2017年8月22日，即將宣布C輪的明略數(shù)據(jù)，作為一家中國大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司給出了自己的回答，這就是知識經(jīng)濟。

　　企業(yè)級知識圖譜：一個獨特的大數(shù)據(jù)商業(yè)化方向

　　

　　2014年創(chuàng)業(yè)的明略數(shù)據(jù)，以大數(shù)據(jù)為創(chuàng)業(yè)方向。2017年初，明略數(shù)據(jù)提出了“行業(yè)人工智能大腦”，到了8月22日即推出了包括了中國市場上首個企業(yè)級知識圖譜數(shù)據(jù)庫“蜂巢”和企業(yè)級人工智能統(tǒng)一入口“小明”為核心的行業(yè)人工智能大腦“明智系統(tǒng)”，并明確提出了把企業(yè)級知識經(jīng)濟作為大數(shù)據(jù)與行業(yè)應用相結合的新方向。

　　以“明智系統(tǒng)”為代表，明略數(shù)據(jù)初步形成了包括數(shù)據(jù)處理、從數(shù)據(jù)治理到形成數(shù)據(jù)知識的知識圖譜引擎CONA、用于存儲的知識圖譜數(shù)據(jù)庫NEST(即蜂巢)、形成業(yè)務知識的行業(yè)大腦“明智”以及用于輸出知識的新一代企業(yè)級人機交互平臺“小明”，由此形成了一個把知識經(jīng)濟在企業(yè)級市場落地的大數(shù)據(jù)商業(yè)化模式。

　　之前，明略數(shù)據(jù)對外有MDP大數(shù)據(jù)處理和存儲平臺、DataInsight大數(shù)據(jù)分布式計算平臺、SCOPA可視化大數(shù)據(jù)關聯(lián)關系挖掘應用平臺即明略的上一代人機交互平臺，而CONA和NEST都屬于隱藏在這三大平臺下的支撐技術系統(tǒng)。隨著“明智系統(tǒng)”的推出，明略數(shù)據(jù)原有的產(chǎn)品架構將全面融入“明智系統(tǒng)”， “小明”也將和SCOPA并行成為明略數(shù)據(jù)的新一代企業(yè)級人機交互平臺。

　　所謂知識圖譜，可以理解為信息的結構，即用數(shù)據(jù)挖掘、信息處理、知識計量和可視化圖形顯示出來，揭示知識的動態(tài)發(fā)展規(guī)律。知識圖譜在互聯(lián)網(wǎng)領域最成功的商業(yè)模式就是搜索，此前谷歌的Knowledge Graph就構建了一個與搜索結果相關的知識體系，大幅提升了搜索的精準度。

　　明略數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼董事長吳明輝表示，把知識圖譜應用到企業(yè)級市場，是大數(shù)據(jù)與企業(yè)應用相結合的一個新路徑和新模式，有著巨大的商業(yè)價值。以前的企業(yè)信息化，是把企業(yè)流程結構化、電子化、自動化;而現(xiàn)在的智能化，則是把企業(yè)人員大腦中的知識提煉出來，形成企業(yè)及行業(yè)知識的結構化、電子化和自動化，這樣才能夠真正發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價值。

　　大數(shù)據(jù)+人工智能=知識經(jīng)濟大時代

　　

　　1996年，聯(lián)合國經(jīng)濟合作與發(fā)展組織在一份題為《以知識為基礎的經(jīng)濟》的報告中，對“知識經(jīng)濟”首次給予了明確的定義：“知識經(jīng)濟是建立在知識和信息的生產(chǎn)、分配和使用之上的經(jīng)濟?！币粋€區(qū)別于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、工業(yè)經(jīng)濟的新經(jīng)濟形態(tài)開始興起。

　　然而，直到近兩年來，隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術的全面成熟和相互融合，一個知識經(jīng)濟的大時代才真正開始。以深度神經(jīng)元網(wǎng)絡為代表的人工智能技術在2016年全面成熟，Google的Tensorflow、微軟的CNTK和DMTK、加州大學伯克利的Caffe等開源人工智能框架和算法軟件已經(jīng)可以商用，各大公有云廠商也推出了大規(guī)模的人工智能云服務。

　　而深度神經(jīng)元網(wǎng)絡的輸入數(shù)據(jù)，其本身就是帶標簽的數(shù)據(jù)信息，所謂“標簽”就是人工標注的知識分類，比如人工把一張圖標注為“花”，從而讓深度神經(jīng)元網(wǎng)絡模型“認知”這張圖代表了“花”。換句話說，標注數(shù)據(jù)的過程本身就是信息的結構化與知識化，經(jīng)過深度神經(jīng)元網(wǎng)絡為代表的人工智能處理后就能形成可自動化輸出的知識體系以用于決策支持。

　　明略數(shù)據(jù)的MDP大數(shù)據(jù)處理與存儲平臺，就能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能化打標簽。MDP可實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)知識管理、數(shù)據(jù)質量管理等數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)治理功能，通過自動化、智能化的數(shù)據(jù)識別、分類、標簽技術，發(fā)現(xiàn)、還原、構建和管理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)特征、數(shù)據(jù)輪廓、數(shù)據(jù)關系、業(yè)務涵義等，從而更快、更好、更直觀的理解數(shù)據(jù)本質。

　　而明略數(shù)據(jù)的知識構建與管理平臺DataInsight通過規(guī)則和機器學習等手段，用大數(shù)據(jù)分布式挖掘技術，快速從信息中提取和構建知識，并對知識進行固化和管理。DataInsight可快速應用人工智能技術構建業(yè)務模型，并在生產(chǎn)中快速部署和使用;同時提供規(guī)則、模型、工具等各種知識管理與分享功能，讓知識能夠在企業(yè)內(nèi)部有效的積累和使用。

　　基于MDP、DataInsight和SCOPA，明略數(shù)據(jù)在過去三年為公安、金融、工業(yè)等業(yè)務場景進行了數(shù)據(jù)治理，已經(jīng)積累了幾百條業(yè)務規(guī)則，其中包括為泰康人壽實施的基于知識圖譜數(shù)據(jù)庫的壽險營銷分析平臺、為某公安部門實施的基于知識圖譜的關聯(lián)關系研判實戰(zhàn)平臺、為中國中車實施的關鍵設備狀態(tài)故障監(jiān)測與自動分析等。

　　基于這些業(yè)務規(guī)則形成的知識圖譜，如今被用于金融、公安和工業(yè)等三大“行業(yè)大腦”，成為機器大腦中的知識庫，而自動化的知識體系通過人工智能交互接口“小明”輸出，就能形成撬動知識經(jīng)濟的商業(yè)模式。

　　發(fā)現(xiàn)知識經(jīng)濟的創(chuàng)業(yè)路：產(chǎn)品經(jīng)理主導的進化

　　

　　2014年創(chuàng)立的明略數(shù)據(jù)，其前身是秒針系統(tǒng)，是一家大數(shù)據(jù)營銷技術公司。2006年，吳明輝從北大計算機系碩士畢業(yè)后，帶著自己的大數(shù)據(jù)處理平臺科研成果創(chuàng)立了北京秒針信息咨詢有限公司，“秒針系統(tǒng)”為核心產(chǎn)品。當年創(chuàng)立“秒針”主要是當時還沒有Hadoop等開源大數(shù)據(jù)技術，而吳明輝當時的大數(shù)據(jù)處理技術在國內(nèi)處于領先水平，“靠著技術吃飯就行了”。

　　2014年的時候，發(fā)生了斯諾登事件，讓吳明輝看到了歷史上難得的商業(yè)機遇。于是吳明輝決定把“秒針”積累的Hadoop大數(shù)據(jù)技術拿出來產(chǎn)品化，做國產(chǎn)的數(shù)據(jù)技術平臺，這就是MDP以及由此創(chuàng)立了明略數(shù)據(jù)。在2014年的時候已經(jīng)出現(xiàn)了不少基于Hadoop和Spark的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司，把Hadoop和Spark等開源大數(shù)據(jù)技術進行商業(yè)化。技術的同質化，讓吳明輝一邊創(chuàng)立明略數(shù)據(jù)，一邊思考未來的可持續(xù)競爭力來自哪里?

　　在推廣MDP的過程中，明略數(shù)據(jù)開始接觸各類客戶，包括最早的銀聯(lián)。2015年的時候開始接觸公安類客戶，才發(fā)現(xiàn)在公安業(yè)務場景里真正把大數(shù)據(jù)用起來了，而且能創(chuàng)造很大的價值。而很多其它行業(yè)場景，雖然一上來就先建大數(shù)據(jù)平臺，但建完了以后其實并不知道要做什么。公安業(yè)務場景率先發(fā)揮了大數(shù)據(jù)的業(yè)務價值，這促使吳明輝思考今后的方向，“最終還是要與行業(yè)應用相結合”。

　　“明略數(shù)據(jù)今天做的數(shù)據(jù)結構化，其實就是在構建行業(yè)知識和知識圖譜。我們從最早做國產(chǎn)大數(shù)據(jù)技術平臺，到后來開始思考數(shù)據(jù)的應用，最后找到了人工智能的方向，再通過人工智能走向知識經(jīng)濟，這就是我們發(fā)展的路徑。”如今，明略數(shù)據(jù)正在構建各行業(yè)的知識圖譜建設，通過明略知識工程完成人工智能的可復制行業(yè)應用。

　　吳明輝表示，明略數(shù)據(jù)致力于將人工智能應用到行業(yè)，提升行業(yè)知識轉化為企業(yè)競爭力的效率，讓企業(yè)和組織在專業(yè)領域更高效。而明略知識工程，指的就是“明智系統(tǒng)”。明略數(shù)據(jù)近400位員工中，75% 左右為技術專家，核心團隊來自清華、北大等，他們正在一起創(chuàng)造知識經(jīng)濟的未來。

　　“大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)在過去三年里有很多創(chuàng)業(yè)公司都融錢了，但這一波有一點過火了。這個行業(yè)發(fā)展到今天，必須要把數(shù)據(jù)轉換成價值，才會持續(xù)的增長。不能創(chuàng)造價值的公司，最終都會倒掉。”吳明輝表示，“人工智能也是一樣，要把它真正的商業(yè)化。光靠VC打雞血是不行的，最終企業(yè)一定要有自己的造血能力?！?/p>

　　明略數(shù)據(jù)經(jīng)過36個業(yè)務領域的探索，與688位客戶的深度接觸，將圖數(shù)據(jù)技術落地到行業(yè)應用中，構建了適合多維多層關系挖掘的企業(yè)數(shù)據(jù)架構，經(jīng)過關系關聯(lián)挖掘找到業(yè)務規(guī)律，為決策者提供用于解決問題的結構化信息——知識。如今，通過公安、金融、工業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)三大行業(yè)的客戶一同構建行業(yè)知識圖譜、開展決策智能自動化工程，明略數(shù)據(jù)找到了大數(shù)據(jù)落地的商業(yè)化新路徑。

　　吳明輝說他本來是一個科學家，在創(chuàng)業(yè)過程中逐漸轉型為產(chǎn)品經(jīng)理，而明略數(shù)據(jù)今天的產(chǎn)品和產(chǎn)品方向就是產(chǎn)品經(jīng)理思維主導的結果?！拔沂歉慵夹g出身的，做企業(yè)以后就變成了產(chǎn)品經(jīng)理了。我跟團隊一直在聊，不管是做ToC的業(yè)務還是ToB的業(yè)務，最本質的方向是什么?就是思考客戶需要，做什么樣的產(chǎn)品能夠產(chǎn)生和沉淀用戶價值，這是核心?！?/p>

　　“互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里開源的Hadoop越來越牛，單純做底層的引擎已經(jīng)沒價值了。這時候就會發(fā)現(xiàn)，底層的引擎再加上行業(yè)理解，才有可能把數(shù)據(jù)價值發(fā)揮出來?！眳敲鬏x說，“當開始思考行業(yè)理解的時候，一種打法是做每個行業(yè)的個性化解決方案，這個過程會發(fā)現(xiàn)又跟傳統(tǒng)企業(yè)級服務廠商一樣了。而我們是一個產(chǎn)品公司，一定要思考怎么最有效率地提供服務，最后發(fā)現(xiàn)人工智能這樣的引擎，所有客戶業(yè)務一個引擎就能解決了。人工智能就像微信，一個應用就能集成所有的服務，而背后的引擎就是知識圖譜。”

　　從大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)到“行業(yè)大腦”的商業(yè)模式，明略數(shù)據(jù)找到了一條與眾不同的大數(shù)據(jù)和人工智能商業(yè)化路徑。而這個方向的選擇，也契合了全球即將進入知識經(jīng)濟大周期的階段。這雖然是一種運氣，但與吳明輝十多年的技術堅持、從科學家轉向產(chǎn)品經(jīng)理的勇氣、不斷探索商業(yè)化的決心等都密切相關。

　　接下來，明略數(shù)據(jù)還準備與更多的行業(yè)專家或團隊合作，甚至可以是資本層面的合作，共同推進“行業(yè)大腦”。由此，一個知識經(jīng)濟的大時代，即將開始。

責任編輯：陳近梅