该如何搭建人工智能数据平台

在以往，企业数据管理都以传统的IT架构为基础。当技术部门为业务部门解决问题时，需要从业务需求的探查、技术壁垒的打通等从上到下各个方面来建设新系统。每个系统的建成都自成一体，也就是烟筒构架，每个部门各自满足业务部门的需求。

这种构架不仅耗费各部门大量的精力也使得各个系统难以打通管理，无法形成更强大的数据能力，同时，对数据进行维护的工作量也非常大。但是在如今人工智能变革过程中，数据的获取和使用无疑成为了智能程度高低的瓶颈，所以能不能建立AI数据中台，意味着你的智能系统成败的关键。

现在的数据中台是全新的架构变革。一切业务数据化，一切数据业务化，是AI时代的标配。5G技术的发展，可能会进一步放大视图声数据的重要性。

不管从数据量的增长、数据处理技术的进步，还在站在企业对数据中台的认知来说， AI数据中台搭建都是每个企业必须要考虑的。AI中台是一个用来构建大规模智能服务的基础设施，对企业需要的算法模型提供了分步构建和全生命周期管理的服务，让企业可以将自己的业务不断下沉为一个个算法模型，以达到复用、组合创新、规模化构建智能服务的目的。

什么是AI数据中台？首先它不是一个平台，也不是一个系统，AI数据中台包含先进技术，但不仅仅是技术，更重要的是依托先进技术，利用其所拥有的核心资源，构建生态向心力，所以说AI数据中台是一种能力。

数据中台对一个企业，起着至关重要的作用，各个业务系统经年累月以烟囱架构形式存在而导致的数据孤岛、数据隔离、数据不一致等等。因为这些问题实在是过于繁杂，因此数据仓库、数据湖、主数据治理等一系列的工作职能应运而生。

这样的数据治理工作在进行了很多年后，数据中台这个概念逐渐有人提出了，阿里的《企业IT转型直到：阿里巴巴中台战略思想与架构实践》这本书更是对这个概念做了一次普及。现在我们发现，深度学习、机器学习等等一系列技术开始在这个平台下起到作用的时候。AI中台开始落地实施，AI中台是数据中台的进一步延伸，从数据中台一步一步演进过去。

AI中台是一个用来构建大规模智能服务的基础设施，对企业需要的算法模型提供了分步构建和全生命周期管理的服务，让企业可以将自己的业务不断下沉为一个个算法模型，以达到复用、组合创新、规模化构建智能服务的目的及业务赋能的作用。

简单来说，一个企业各个应用源源不断的产生数据，各个业务模块的数据汇总，经过统一的清洗、归类、纠错、标注、定义、颗粒化及构建索引，形成数据中台。再根据各类算法及机器学习，从而形成企业的AI中台。可对外输出决策能力、算法模型、功能模型及业务能力，这就是一个简单的AI中台模型。

AI发展必需依靠算法、数据和算力三方面的组合才能有更好的效果，现阶段算力需要硬件的突破，算法的进步需要更多的算法工程师的努力才能有突破。能否高效的利用数据是各大公司的差距所在，AI数据中台无疑是解决这个问题的最优解。率先搭建持续优化，也许可以帮助大企业在智能化方向上有个大的进步。