数据智能的精彩解读 望周知！
大数据的未来何去何从，与人工智能技术如何完美结合，共同驱动数字经济发展，数据智能或将成为新的热点和大趋势。
“数据智能”是百度公司在2014年提出的概念，百度对数据智能的定义，指基于大数据引擎，通过大规模机器学习和深度学习等技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，提取数据中所包含的有价值的信息和知识，使数据具有“智能”，并通过建立模型寻求现有问题的解决方案以及实现预测等。
下面我们来了解一下数据智能的几个重要知识点。
数据智能的3个核心层次：采集智能（开放互联贯通数据源，融合匹配全维度数据源）、处理只能（丰富的数据+AI能力，开放赋能数据产品和服务，支撑多场景智能运营）、应用智能（自行的、可决策的、可洞察的数据智能化应用）。
数据智能化的5个阶段：数据智能化过程可划分为5个阶段：业务数据化，企业解决数据的智能化获取；数据资源，企业解决数据接过话、数据清洗、数据连接等数据的贯通和整合；数据资产化，企业解决数据融合、数据治理和数据准备等业务价值角度下将原始数据变为业务能够使用的数据；决策自动化，企业解决数据的关联分析、自动化决策；场景智能化，企业解决商业化流程的数据探索、自动化生产，形成决策闭环的数据智能产品。
数据智能化的价值：汇聚海量的数据，连接和贯通各个维度数据，打造核心数据智能的采集、处理和应用、支撑多渠道、多场景的智慧化应用，将数据智能产品化，实现数据的自动化决策。
可以看出，数据智能化的价值体现是值得我们深入打造和应用的。那么，企业建设数据智能平台或数据中台有什么深刻意义呢？一方面可以帮助企业管理好内部现有的数据资产，另一方面可以为企业提供基于大数据的预测分析产品，即人工智能服务。
所以说，企业通过建设数据智能平台或数据中台，打破内部数据壁垒、盘活数据资产、提升数据价值，对外提供统一的智能化数据服务，有望再次重构大数据产业生态环境，进一步深挖和释放大数据的价值红利。
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