数据犹如空气一般充斥于人们的生活和工作中,它是数字经济时代的关键生产要素。区块链、云计算、人工智能、移动互联网、泛在感知等ICT新技术、新模式、新应用无一不是以数据为基础。在数据量不断扩大的过程中——即我们所处的大数据生成时代,数据创新则成为数字经济新业态发展的重要方向和关键形式。

作为数字经济坚实的“数据底座”,数据中心是数字经济新基建的重要基础,其宗旨不仅在于安全可靠的存储能力,还要提供高性能计算平台,加速数据流动,促进数据协同,最终牵引数据创新。因此,数据中心对于数据创新的责任重大,对数据创新的感知也颇为深切。对此,Why Lab探索实验室成员浙江华通云数据科技有限公司(以下简称“华通云”)认为,数据创新是数据生产力的关键驱动因素。而数据创新的关键,需要让传统的数据价值转型到算力型数据价值,两者相比之下,后者拥有巨大的想象空间。

传统数据在数字经济高度带上“力不从心”

互联网技术和人们生活及工作的交融,使得全球的数据呈现海量聚集、爆发增长的态势,人们不知不觉已经进入了大数据时代,数据已经成为当下暗流涌动的生产力。但目前由于受到数据采集、传输、存储和分析处理能力的限制,传统的数据处理方式已经远远无法满足数字经济的发展需求,数据作为生产力的潜力很难被真正释放出来。

首先,传统数据的分析方式大多以结构化数据为主。所谓结构化数据,是可以放入表格和电子表格中的数据类型,同时是计算机可以轻松地搜索的数据,是能够定量的、并且能够用数据或统一的结构加以表示的信息数据,比如数字、符号等。而非结构化数据则相反,它是结构化数据之外的一切数据:比如我们使用手机的短信、移动数据,演示文稿、电子邮件、日志等都是非结构化数据,后者占据更大的体量。但大多数人都比较熟悉结构化数据的工作原理,对非结构化数据的工作原理并不熟知,这使得数据分析的基础并不全,犹如“盲人摸象”。因为得到的不是全貌,其分析结果自然也无法真正反映市场的需求。

不仅是分析的数据样本需要更加全面,其数据分析方式也需要创新突破。传统的数据分析往往是用统计分析的方式,采用少量样本进行研究,容易造成数据遗漏、分析片面等缺陷。同时,人们在搜集相关数据时往往是在事件发生后收集的,通过假设检验、传统的统计学模型等方法,通过对并不全面的数据样本进行分析,得到的结论自然是滞后的、静态的,充当着“事后诸葛亮”的角色,直接影响着数据对于商业实践的指导意义和效果。

不仅如此,数据的中心化运营方式和存储方式阻碍了数据流动。互联网建立的初衷是实现更大范围的自由和平等。但近几十年互联网的发展则走向了相反的方向。互联网不仅没能实现更大范围的自由和平等,反倒催生了各种垄断平台和更大的不平等。这在很大程度上源于互联网平台的中心化运营方式和存储方式。网络数据的搜集和存储采用中心化的方式进行,缺少必要的治理机制共识过程,在提高中心化机构自身信息化的同时也阻碍了数据的自由流动,模糊了数据权属,缺少流动的数据,与高速发展的数字经济严重不适配。

数据创新开辟数字经济发展新蓝海

海量的数据在数字化浪潮的催生之下爆发了巨大的潜力,这也加快了人们对数据价值的持续挖掘,数据逐步成为数字时代的核心生产资料。对此,华通云认为,数据中心作为数据的主要载体,其外延的主要表现即通过对数据价值的挖掘,帮助各行业实现数字化转型。不仅如此,通过高效的算力,能够提高数据获取效率,打通数据流动通道,盘活数据资产,提供快速的数据分析能力,实现数据的创新。

那么,如何地把数据生产资料发挥得更加有效?华通云认为,算力和算法数据已经成为当下更具有竞争力的生产方式,它能够深入研究数字经济的运行逻辑、促进商业模式创新。

在这种创新中,商业机构可以运用人工智能方法对海量数据进行实时分析,甚至可以在预设环境中对经济数据进行自动智能分析,实时生成研究报告,实现精准预测,这就能够极大增强对商业的指导性。

以大家使用的淘宝为例,我们经常会发现,淘宝“千人千面”的自动推送有时甚至比我们更为了解自己。这是由于在大数据、人工智能等技术下,淘宝会通过我们的个人消费记录对个人偏好进行记录:我们购物的时间、地点、类型都会留下痕迹,淘宝通过推荐匹配算法,自动推送给我们符合个人偏好的、我们需要的产品,这将极大的提升交易撮合效率。对于淘宝此类平台而言,他们通过数据带来了更高的交易效率,降低了推广成本,获取了更多的利润,数据在此时,即满足投入增值条件,成为了平台的生产力。

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