數據智能結合大規模數據處理、數據挖掘、機器學習、人機交互、可視化等多種技術，數睿數據致力于讓天下數據快速使用！
近日，由工業和信息化部中小企業發展促進中心作為支持單位、中國科技產業智庫甲子光年主辦的「行至水深處」2021甲子引力大會成功舉辦。數睿數據憑借企業級無代碼軟件平臺Smartdata，成功入選甲子20——2021最具商業潛力的20家數據智能Cool Vendor。
數睿數據的核心工程技術創新開拓、積極推動無代碼產品賦能軟件企業提質增效、成為新一輪數字化轉型生產力變革的探路者。
數睿數據副總裁丁建軍受邀出席了本次活動并在企業服務專場《數據智能，如何重塑產業》的圓桌論壇中與業內大咖討論交流。丁建軍深度剖析了目前“數據智能”在各行業的發展現狀與難點，講解企業級無代碼軟件平臺如何助力數據智能的落地，讓人人盡享數據價值。
數據正成為關鍵的生產資料，如果將數據視為新時代的“石油”，那綜合了大規模數據處理、數據挖掘、機器學習、人機交互、可視化等技術的數據智能就是“煉油廠”。
丁建軍表示數據智能有兩個前提，兩者缺一不可：一是需要數據，而且是足夠多、足夠全的數據；二是要有懂know-how的人與IT人才有機集合，才能夠讓數據價值快速顯示。從這個角度來看，目前各行業對數據智能的應用還有很大提升空間。
以工業制造為例，雖然智能智造2025推行若干年，但落地主要還是集中在少數的頭部企業。大部分工業領域技術受限比較明顯，設備還在1.0時代，數據采集不上來，企業也沒有能力管理數據，數字化基礎實施比較差。
另一方面是人才的因素，一個工廠要把數字化做好，需要兩融人才，或者甲乙方配合得非常好。對絕大部分工廠而言，由于對數字化認知的差異，數據的價值認知其實還不能達到滿意的程度；再加上工業利潤的波動，企業對造價很高的數據智能相關的投入還是很謹慎的。
工業軟件研發周期比較長，技術壁壘比較高，回報比較慢，所以不存在互聯網“彎道超車”的玩法。不能“彎道超車”，不代表不可以巧借力。S
這里丁建軍分享了南京某知名工業材料制造企業與數睿數據聯合研發新材料預測性診斷平臺，新材料實驗室檢驗大數據分析平臺的案例。
這次合作雙方分工明確，在行業中有豐富經驗的該制造企業來提供know-how，數睿數據提供數據驅動的企業級無代碼軟件平臺和技術支持，研發了類似工業機理模型，如克重模型、新材料實驗可信模型次數等等，幫助企業在運營、生產過程中發揮數據價值。
客戶反饋，基于大數據的無代碼平臺確實大大降低了溝通成本、研發成本，甚至試錯成本，更有利于企業快速調整并基于數據洞察做決策，加速推進智能工廠和工業4.0的發展。
道阻且長，行則將至。隨著數字化的落點步入產業更深處，數睿數據將抱著“躬身入局、篤行不怠”的定力和恒心攜手業界領先的軟件企業，共探無代碼加速引擎之下的數字化轉型之路。為未來，成就不凡。
