数据科学迈入AI时代，探索长链条数据价值

石菲

前不久的全国两会上表决批准了《党和国家机构改革方案》，国家数据局建立提上日程。随着国家数据局的筹备，数据价值的重要性进一步得以凸显。

正如北京大学数学科学学院、光华管理学院教授，中国科学院院士陈松蹊在由百分点科技主办的“2023数据科学峰会”上所表示，数字中国建设，释放数据生产力是关键。真正要把生产力释放出来，不能只靠存储和算力等基础设施建设，更需要“数据文化”建设，尤其是场景驱动的数据分析等数据科学“软”实力建设。

据IDC首份数据能力进阶白皮书——《用数据创造价值 以智能激发增长——数据科学基础平台白皮书》显示，政企客户普遍对基础设施承载能力、行业经验成果、全流程一体化数据应用能力以及数据方法论等较为关注，其中“一体化数据链路能力，支持端到端的数据价值实现”占比达到29%。对此，IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰认为，数据要素要在资金、客户、运营、创新等领域创造价值，需要具备数据获取与治理、数据挖掘与展示、数据变现与创新三大能力的一体化数据科学平台。

百分点科技董事长兼CEO苏萌也表示，数据科学在过去50年里从1.0的小数据时代，2.0的大数据时代，走入了3.0的AI时代，未来将迈向数据原生时代。当下市场需求不再是断点式技术和工具，而是端到端的数据科学解决方案，在长链条里实现数据价值。

那么，怎样的一体化数据科学平台才能建立数据科学“软”实力，在长链条里实现数据价值呢？

近来，ChatGPT火爆异常，讨论度爆表。但ChatGPT就像一个助手，产出的内容是对互联网上各种信息的“改写”，ChatGPT可以处理数据，但还不能把信息转变成知识。

如果实现数据价值也能有一个像ChatGPT一样的助手，让业务和决策人员可以跨过程序员直接与数据进行交互，将大大提高分析和决策效率，让数据价值真正得以展现。

百分点科技推出的百分点数据科学基础平台（DeepMatrix）正是这样的一站式数据价值实现平台。DeepMatrix以数据工程师、数据分析师和数据科学家作为服务对象，助力其便捷高效地将数据转化为业务知识并辅助决策和行动，最终释放数据价值。

据百分点科技CTO刘译璟介绍，百分点根据自身经验，将数据处理到应用整个数据价值实现过程过程沉淀为规划设计、数据治理、建模分析和数据应用四个阶段，拆分成16个流程。DeepMatrix包含3个平台和“统一数据湖”，基于“统一数据湖”打造的坚实数据基础，数据融合治理平台把数据转化成信息，建模和知识生产平台研究知识表现形式建立模型，知识呈现应用平台帮助业务和决策人员直接与数据交互。

数据进入数据科学基础平台后，首先要经历知识化过程。平台不断沉淀领域中的数据科学知识，包括程序性知识、事实性知识和概念性知识。传统企业的数字化轉型面临着冷启动问题，平台能够借助行业内已有的专业知识为其破局。其次是智能化过程，数据科学基础平台内置了智能辅助开发系统，可以自动化地辅助开发者选择方案以及完成数据适配，并智能化地进行方案精调和改进。同时，能够在数据治理的多个环节依托知识库及语义理解等智能技术帮助开发者提高效率。