【51CTO.com原創稿件】近十年前，隨著技術的不斷更新迭代，大數據逐漸走向成熟，而如今，大數據已經漸地淡出人們的談資。從2015年開始，大數據已經在Gartner新興技術成熟度曲線中消失，Gartner對此的解釋是，大數據不再是“新興的”，而是正在慢慢融入我們的生活中。

這一說法，也得到了永洪科技高級副總裁邵文龍的認同。他表示，雖然新興技術成熟度曲線中已經沒有了大數據，但是很多其他技術都是基于大數據的，大數據已經成為這些技術的基礎。

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永洪科技高級副總裁邵文龍

根據福布斯的報道，89%的行業高管認為大數據將像互聯網一樣改變傳統的商業運作模式。的確，隨著新興技術的不斷演進，大數據逐漸成為了企業中重要的資產。如何從數據中挖掘出有價值的信息，輔助企業甚至是直接進行決策，成為了眾多企業的必行之路。

大數據已經走向成熟？

得益于互聯網的飛速發展，企業中的數據越來越多，過去，企業的關注點在于大量的多樣的數據如何存儲，而如今，更多的企業則希望從這些數據中挖掘價值，為企業的業務發展做出決策。

大數據發展了很多年后，是否已經走向了成熟呢？邵文龍告訴筆者，從企業的數據架構方面來看，技術還在不斷地演進，還有很多創新的技術在不斷推出來，比如Spark、Flink等等；如果從企業應用的角度來判斷，大數據是已經走向成熟了，因為更多的企業開始行動，將大數據作為企業的基礎設施。

在當前階段，大數據的熱點更多集中在大數據的應用以及分析方面，怎樣從數據中挖掘價值，是很多企業的關注點。此外，企業希望服務提供商可以提供大數據一站式的解決方案，從大數據的基礎架構、數據倉庫，到數據分析平臺、商業智能的展現能力，甚至是數據挖掘能力、人工智能的能力全部包含，一攬子的解決方案受到了更多企業的青睞。

數據爆炸式增長帶來多方變化

過去數據大多都是由業務系統所產生，靜靜的存儲在企業的數據庫中，而如今產生數據的來源也是多種多樣的，有來自新媒體、社交數據，也有來自物聯網等傳感器的數據，并且這些數據的形態也是多樣的、雜亂的。而這些不同來源的數據給企業的大數據處理、分析帶來了更大的挑戰。此外，數據的類型，例如視頻、音頻、圖片等不同格式的數據也增加了企業的存儲、清洗、甚至是分析挖掘的難度。

在數據爆炸的時代，帶來的變化不僅是數據處理分析難度的變化，更多的是用戶以及技術上的變化。邵文龍表示，大數據分析和數據挖掘已經逐漸變成企業領導人的共識，他們需要從數據中挖掘價值從而指導自己企業的運營以及決策，因此企業需要利用好歷史數據以及外部數據，從而更好的做出規劃以及決策。此外，企業對于大數據處理的需求也更為清晰。過去很多用戶只是看到大數據很熱就開始做大數據，但是并不知道用大數據來具體做什么事情。而現在這樣的小白用戶越來越少，大部分企業還都是需求明確的。這說明企業對于大數據是有一定的認可度的，大數據已經成為企業的必備品。

第二個變化是技術方面的變化。從Gartner的新興技術成熟度曲線中可以看到，雖然大數據在Gartner的新興技術成熟度曲線2015年的報告中消失，但是很多新興的技術背后都是由大數據作為支撐，大數據已經變成其他技術的基礎。比如，像人工智能，數據就是其重要的因素，如果沒有數據，那么算法模型都只是空殼，并不能產生真正的價值。

雖然，現在像視頻、圖片等非結構化數據已經很多，但是企業中大部分數據還是結構化數據居多。邵文龍表示，結構化數據更加容易挖掘出價值，規律性和特征比較容易總結，因此價值密度相對較高。

永洪科技的PASO應對之法

數據來源多樣化、數據量級增加、數據來源復雜等多種原因，擾亂了數據之間的關系，增加了用戶對數據治理、分析挖掘的難度，同時，對數據安全、隱私保護也帶來了更高的挑戰。

為此，永洪科技提出了PASO（Platform，Application，Service，Operation）平臺，通過技術手段和非技術手段兩方面解決這些挑戰問題。技術方面主要通過Platform和Application的方式，能夠有效的涵蓋用戶所面臨的挑戰，比如數據清洗、數據治理等難題，并且可以通過可視化拖拽這樣簡單易操作的方式實現，同時可以通過相關的血緣分析，找到數據的原始存在位置以及對數據進行過的操作，從而對數據了如指掌。

在非技術手段方面則是通過Service和Operation兩方面著手。永洪科技設有售前、售后、客戶成功實施等不同的團隊，都有完整的服務體系，提供從前端到后端完整的服務，隨時幫助用戶解決遇到的問題和挑戰。而Operation則是永洪科技已經根據以往的經驗，將利用數據的方法、遇到的問題和解決方案制作成實踐方法，將這些實踐方法毫無保留的告訴用戶，讓用戶可以避免很多問題的發生。當然，如果用戶出現其他解決不了的問題時，永洪科技的技術人員還是會幫助其進行解決。邵文龍表示，通過技術和非技術相結合的方式，能夠解決用戶在數據量很大時遇到的挑戰，讓用戶能夠真正的使用起來。

而對于數據安全，永洪科技通過數據權限控制以及產品安全雙重保障的。在權限控制系統中，數據的權限是分層的，可以定義數據的查看權限，例如根據部門或是根據人員級別查看，這樣保證不同層級的用戶可以看到授權的數據。第二，永洪科技的產品是可以抵抗第三方攻擊的。若用戶使用手機或者公共環境登入系統查看數據，可能會被中間人攻擊將個人信息劫走，進而查看到公司相關數據，造成損失。邵文龍表示，永洪科技每發布一個版本都要通過第三方的嚴格的安全檢測和掃描，并且在發布前都要進行數周的穩定性測試和漏洞掃描，在壓力集中的情況下保持運行數周不出問題，才會正式發布，以便保證產品的高可靠性、穩定性。

為客戶多想一步：標準化產品+定制化開發+行業解決方案

商業智能是從九十年代提出的，將企業中現有的數據進行有效的整合，快速準確地提供報表并提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。早期的商業智能有兩個特點，一是構建在關系型數據庫上，因此分析就是非實時的；二是數據量并不是很大。因此，早期商業智能所做出來的數據挖掘和呈現，往往都需要很長的時間。而當大數據出現以后，商業智能進入到第二階段，從原有的IT人員逐步轉向了業務人員，業務人員可以根據自己的需求自己操作，馬上就可以呈現結果內容。

但是在分析需求變更時，業務人員不會直接調整報表，需要IT人員重新建模或修改已有分析模型，耗時較長，響應速度較慢。因此，永洪科技提供了自主研發的大數據高性能計算引擎軟件MPP數據集市，采用了列存儲、內存計算、分布式計算、分布式通信，高性能多層緩存等技術，當用戶將數據從數據庫導入到分析平臺時，可以及時響應。

邵文龍表示，客戶在商業智能方面的需求比較發散，很難有一款商業智能的產品能夠完全滿足用戶，因此，永洪科技采用標準化的產品+定制化的開發+行業解決方案，來滿足不同行業不同用戶的需求。

標準化的產品提供通用型的技術能力，比如Z-Suite一站式大數據分析平臺，覆蓋了數據分析過程的各個環節，包括數據采集、清洗、整合、存儲、計算、建模、訓練、展現、協作等，讓用戶可以在一個統一的平臺上完成全流程數據分析任務，降低了實施、集成、培訓的成本。對于某些特殊的功能，則是可以通過定制化或插件的形式提供，目前永洪科技也開放了產品接口，感興趣的人員可以自己開發后放到應用市場中，如果用戶沒有找到合適的插件，永洪科技的技術人員也是可以開發的。

Z-Suite 技術架構

對于行業用戶，永洪科技也是有不同行業的解決方案，通過永洪科技的行業專家數十年的行業理解，總結出不同行業的業務需求和挑戰，從而制定通用型的行業解決方案。目前，永洪科技已經針對制造、零售、金融、電商、交通、電力、醫療、電信、互聯網、高教、政府等不同行業做出了解決方案，覆蓋了主流行業的數據分析和挖掘的需求。

雖然很多企業都意識到大數據可以為企業帶來價值，但是往往想的還不夠透徹。邵文龍舉例說，以零售行業為例，如果客戶數據倉庫已經準備好，永洪科技會與客戶的業務人員以及IT人員溝通，了解清楚客戶做大數據分析的目的，客戶一般是想要做數據銷售情況的展示效果，但是永洪科技還可以幫助用戶做銷量預測、庫存優化等等，幫助客戶多想一步，將數據分析挖掘做的更加透徹。

AI+BI：讓數據價值可衡量

人工智能技術的出現，讓機器可以模仿人類的思考方式變得更加智能。人工智能和商業智能該如何結合呢？邵文龍表示，很多用戶不太關心后端的技術是使用的哪些以及如何實現的，只是關心提出的需求是否能滿足。但是，永洪科技會根據用戶的需求來選擇合適的AI模型以及匹配的BI展示形式。

在數據清洗后會分成訓練集和測試集，根據訓練集進行訓練模型，調整模型參數，驗證模型，然后將模型部署到測試環境中進行測試，測試沒問題后部署到生產環境中，結果將在商業智能上進行展現，讓用戶在無感知的的情況下體驗到AI與BI的結合。

邵文龍認為，現在用戶對于AI的需求會越來越多，未來會逐漸變成一種典型的場景。因為用戶在效果上是能夠感知的、觀察的、可衡量的。通過AI技術的結合，將復雜的模型高度抽象，幫助用戶發現通過肉眼觀察分析看不到的內容，并且可以預測判斷未來的內容，讓價值變得可衡量。

不過，人工智能的模型訓練是需要大量投入的，找到合適的算法模型才能分析預測出更精準的結果。從訓練模型、調整參數、驗證模型、部署模型等一系列的流程，都是需要大量的人力、計算力，以及時間等成本。永洪科技也正在研發AI相關的標準化產品，將復制性比較強的項目進行總結，從而做出標準化的模型和功能，減少多方面的投入成本。

未來的三步發展

從商業智能到大數據分析，再到現在人工智能技術的結合，未來大數據的發展會集中在哪些方向呢？邵文龍表示主要在智能分析能力、提升產品性能、產品對數據挖掘洞察力的支持三個方面，而這三方面也將是永洪科技的研發方向。

首先，智能分析的能力也就是Gartner今年預測的十大戰略技術之一的增強分析技術。為了獲得更好的數據洞察能力，增強分析將把大數據重塑為智能數據。作為一種先進的數據處理工具，增強分析能夠從大數據中獲得洞察力的真正本質。因此，當用戶打開報告后可以直接看到數據異常點以及產生的原因，而不再需要手工的鉆取與分析。此外，用戶的交互方面也是智能的，業務人員可以通過自然語言的方式來進行查詢，直接獲取數據洞察力。

第二是提升產品的性能。由于數據量越來越大，企業后臺的計算能力也是成指數級增加，因此無論是基礎架構還是軟件系統，都需要更強的性能來做支撐，以保障數據的分析挖掘的能力。永洪科技的MPP數據集市是大數據計算引擎，在永洪MPP的基礎上，正在通過技術革新來進一步提升產品的性能，保證用戶在使用時的使用體驗。

第三是產品對用戶需求的支持要有保障。由于人工智能技術的加速發展，企業對數據挖掘的洞察力要求也會越來越多，數據訓練的模型，驗證模型，評估模型，部署實施等一系列流程都要清晰。服務提供商的產品要能夠支持不同的數據模型，并且可以與現有的數據分析進行無縫結合，統一展現出數據分析以及預測的結果。

結語

永洪科技于2012年成立，致力于為企業提供高效可靠又簡單易用的數據分析解決方案。七年多的發展中，雖然有很多技術推陳出新，但是永洪科技始終保持初心，扎根于數據分析領域，幫助企業將數據轉換成有價值的信息。除了提供標準化產品，個性化服務以外，永洪科技利用技術能力降低數據分析的門檻，將數據分析變得更加簡單易用，讓用戶真正的使用起來。而永洪科技的堅持以及理念也得到了資本市場的認可，從2013年到2016年四年時間里，永洪科技先后完成了四輪融資，獲得了包括騰訊創投、元生資本、經緯創投等投資機構的青睞。隨著智能時代的來臨，在技術不斷演進的過程中，相信永洪科技會幫助企業挖掘出更大的數據價值。

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