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9月28日,百度智能云2021“云智技術論壇”智能大數據專場在上海成功舉辦。本次會議以“云智一體,讓大數據發揮大價值”為主題,百度副總裁謝廣軍攜百度多位資深技術專家與行業伙伴出席會議,共同探討了大數據發展新形勢下,企業如何運用云智技術打造滿足數字化、智能化轉型的安全可靠的數據基礎設施和價值挖掘平臺,發揮數據資產的核心價值。

百度副總裁謝廣軍致辭

謝廣軍表示,在以新一代信息技術為基礎、以海量數據的互聯和應用為核心、將數據資源融入產業創新和升級各個環節的數字經濟時代,大數據成為關鍵的生產要素。百度智能云產品委員會聯席主席宋飛為現場嘉賓帶來了百度智能云大數據產品架構全景圖,旨在為企業提供從構建新型數據基礎設施、深度挖掘數據價值,到保障數據安全的全流程大數據解決方案,助力企業數字化創新升級。

百度智能云大數據產品架構全景圖

百度智能云產品委員會聯席主席宋飛發表講話

夯實基礎、推動轉型,構建大數據基礎設施

隨著企業數字化轉型的加速,企業日常運營中產生的數據量呈指數級增長趨勢,且數據的類型更加多樣化,數據的應用場景日益繁雜。在此背景下,如何加強新型數據基礎設施建設至關重要。百度智能云大數據工程技術負責人牛獻會帶來了百度云原生湖倉架構,為企業解決大數據基礎設施構建中的數據存儲、計算、處理、治理開發等問題。

百度智能云大數據工程技術負責人牛獻會解讀百度云原生湖倉架構

百度云原生湖倉架構以云為基礎,為客戶提供彈性、低成本的數據存儲和按需伸縮的計算資源;同時以湖倉引擎為架構,在低成本的基礎上保障各種數據處理場景下,數據加工處理靈活性、數據分析高性能性、以及異構數據源融合分析等特性;最后,提供一體化的數據治理開發平臺,以統一元數據為抓手,一站式完成數據集成、治理、開發、分析、服務。

牛獻會向現場嘉賓介紹了百度對象存儲BOS、托管大數據平臺BMR、數據倉庫Palo、數據湖管理與分析平臺EasyDAP等產品,展示了百度強大的智能大數據能力。  

其中,百度數據倉庫Palo是基于開源Apache Doris構建的企業級MPP云數據倉庫,可有效地支持在線實時數據分析,具有簡單易用、流批一體、高可用性等特征。現場,牛獻會介紹了百度Palo在互聯網和制造業領域的應用案例,他表示,百度Palo可以助力企業實現降本增效,加速數據賦能。

度小滿金融日志平臺技術負責人劉建東分享了度小滿借助百度BES升級檢索架構的案例。他提到,度小滿原有檢索架構存在存儲成本高、檢索速度慢、冷數據恢復速度慢等痛點。基于BES的日志檢索架構,可被直接檢索數據存儲周期由7天升級為最高180天,存儲成本降低近90%,熱數據檢索速度實現了秒級響應。

度小滿金融日志平臺技術負責人劉建東分享案例

洞察過去、預測未來,深度挖掘數據資產價值

在構建數據基礎設施后,企業應該如何實現數據資產價值最大化?百度智能云AI產品研發部總架構師馬如悅介紹了百度智能云如何從商業智能到數據科學,驅動數據資產價值最大化。馬如悅表示,商業智能可以洞察過去,數據科學可以預知未來。

百度智能云AI產品研發部總架構師馬如悅發表講話

洞察過去,即讓數據說話,告訴我們過去的情況。百度智能云通過數據可視化Sugar讓所有的數據清晰呈現,所有的信息一目了然。Sugar是百度自助BI報表分析和制作可視化數據大屏的工具,直連多種數據源,通過豐富的圖表和拖拽式編輯幫助客戶輕松生成可視化頁面,并以炫酷大屏呈現,讓數據信息更直觀。同時,Sugar融合了百度語音、語義識別等多種AI技術,客戶通過語音的方式就可以快速獲取想要的數據。

預知未來,即根據已有數據發現規律,從而預測未來。百度智能云全功能AI開發平臺BML具備高效的算力管理和調度、高性能數據科學引擎、自動機器學習、豐富的建模方式四大核心功能,提供從數據源管理、數據標注、數據集存儲、數據預處理、模型訓練生產到模型管理、預測推理服務管理等全流程開發支持,讓客戶預測未來有據可依。

此外,馬如悅還分享了郵儲銀行實現智能數據挖掘的案例。他提到,郵儲銀行與百度智能云合作構建了郵儲大腦,利用全功能AI開發平臺BLM實現了數據處理、模型訓練、模型管理、預測服務的全生命周期管理,為銀行智能營銷、智能風控、智慧運營、智慧服務提供智能化解決方案。

中車集團長春軌道客車上海研發中心城鐵車輛設備室主任肖占分享了中車長客上海研發中心與百度智能云合作的案例。他提到,中車長客上海研發中心由于數據龐大、數據分析困難、數據關系復雜等問題,導致故障難以預測。與百度智能云合作后,雙方聯手打造了軌交故障預測維護平臺,通過數據平臺建設、故障知識庫搭建、模型算法開發等多項舉措,提前預測列車故障,避免事故的發生。 

中車集團長春軌道客車上海研發中心城鐵車輛設備室主任肖占發表講話

安全為本、合規運營,鑄就數據安全防護體系

數字化進程加劇了數據安全隱患問題,數據安全事件驅動著數據安全政策持續加碼。隨著數字安全相關法律的發布,我國數據安全體制建設進入了新階段。

百度打造了覆蓋數據全生命周期的安全體系。在隱私數據保護中,百度數據安全體系實現了事前安全隱患發現、事中敏感數據保護、事后精準溯源的安全保護閉環,為客戶提供安全合規的數據應用能力。

現場,百度安全部數據安全業務副總經理韓祖利向各位嘉賓介紹了百度隱私計算的核心產品“百度點石”。百度點石基于安全多方計算、聯邦學習、機密計算、安全數字沙箱的隱私計算引擎,打造了一套集數據安全治理規則與隱私計算工具一體的解決方案,通過技術與規則的巧妙結合,在“數據可用不可見”與“數據不動算法動”的基礎上,賦能企業機構合法合規的采集數據、存儲數據、挖掘數據,實現在用戶隱私合理保護基礎上的數據驅動經濟發展。

百度安全部數據安全業務副總經理韓祖利發表講話

百度點石提供的隱私計算方案可以安全、靈活地實現合規數據應用,已在政務、金融、醫療、電商、教育、媒體等多個領域成功落地。

數據治理、資產管理,推動大數據的應用落地

基于百度復雜業務和數據場景下錘煉的數據治理、管理、應用實踐,以及To B服務行業經驗積累,百度智能云大數據產品負責人李德禹向現場嘉賓分享了相關實踐方法。

李德禹表示,企業數據資產構建和應用面臨數據孤島治理困難、數據資產管理效率低、業務應用場景繁雜等挑戰。為幫助行業實現數據治理更有序、數據資產管理運營更高效、數據應用價值發揮更廣泛,百度智能云提供了從數據治理實施、數據資產化管理運營到數據應用落地的全方位解決方案。

百度智能云大數據產品負責人李德禹分享數據資產構建與應用實踐

數據治理實施的首要步驟是"搭班子”,即數據提供方、數據治理實施方、數據應用方、管理者形成有效協同;接著是"做盤點”,從數據、IT架構、業務需求盤點要全面,為實施和應用做好準備;繼而要"定標準",數據主題分類、模型、質量等,要完整統一。這樣的企業數據治理的實施,就能夠分段分層,有序進行。

在資產管理運營層面,構建起數據資產管理平臺能夠幫助企業實現數據“好管理”、“好找到”、“好理解”、“好應用”。 運營過程中企業需要建設配套的運營體系,數據覆蓋、數據質量、數據成本、數據價值的有效運營對于優化和指引企業未來規劃有非常大的價值。

最后落實到數據應用上,企業構建數據應用要以成效為先,解決真痛點,實現大收益。李德禹分享了百度智能云與徐工合作的案例。她提到,百度智能云為徐工提供的綜合管理決策駕駛艙,能夠提升企業的業務協同效率;通過資源調度的優化,確保服務的及時性;幫助分析收支平衡關聯,降低其還款風險等。百度智能云幫助企業將大數據技術落實到各個應用場景,助力企業實現數據資產價值最大化。

來自陜西廣電融媒體集團創新中心技術總監陳科分享了大數據助力媒體融合創新的案例。陳科表示,媒體在融合創新方面面臨著數據缺乏治理和應用、多渠道客群運營、內容和運營深度融合的挑戰。百度智能大數據助力陜電媒體建設了媒體融合數據資產,最終實現了以數據驅動多渠道綜合管理、媒體精準化運營、實時輿情監測。

陜西廣電融媒體集團創新中心技術總監陳科分享案例

數字經濟成為“十四五”期間我國經濟高質量發展的新引擎,數據要素成為數字經濟時代的戰略資源,大數據正在推動千行百業進入數字化創新升級階段。百度智能云通過云智一體的技術優勢打造一體化智能大數據解決方案,幫助企業構建數據資產平臺,讓大數據充分發揮大價值。未來,百度智能云將進一步拓展業務邊界,攜手更多合作伙伴,以數據創新推進產業數字化轉型、智能化升級。

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