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近年,火出圈的 ChatGPT 掀起了久违的人工智能的热潮,如何更好地让人工智能真正为企业所用,也成了近期的热门话题。大数据和人工智能两者相辅相成,人工智能的训练以大量数据作为基础,而数据的价值则需要人工智能的充分挖掘。
在训练人工智能时,一般需要经过数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型测试、部署等一系列步骤。在这一过程中,数据质量的高低对于人工智能的更新迭代极为重要。这也和企业日常数据分析类似,高质量的数据才能更好地支撑用户进行准确的分析和预测,从而帮助企业做出更好的业务决策。
未来人工智能在更多场景的落地,除了收集通用的公开数据外,还需要更多具有行业属性的数据和信息。尤其在知识壁垒较高的行业,企业需要高效沉淀业务经营的数据,作为训练人工智能的基础。
然而,企业在数字化转型的过程中,纷繁复杂的各项技术和平台带来了海量数据,一不小心可能就有上百万的指标散落在各个系统里,存在大量的错误指标、冗余指标、无效指标、“同名不同义”指标等数据质量问题,这都给企业最初期望的“数据驱动决策”带来了重重困难......
那么,企业如何提高数据质量,将数据资源变为数据资产?统一管理具有业务含义的“指标”、构建“一站式指标平台”成为了其中的关键,即以更贴近业务的指标及指标体系来管理和分析数据,从数据驱动迈向指标驱动。
2022年,Gartner 发布了《指标平台创新洞察报告》,并指出企业可以考虑在现有架构之上使用指标平台,对业务数据进行治理,从而为企业决策和管理提供单一、可信的数据源。值得一提的是,Kyligence 是入选此报告的唯一中国厂商。知名风险投资机构 A16Z 也提及,作为数据仓库和下游分析工具之间的独立层,越来越多企业选择“指标层”(Metrics Layer)来实现指标构建和分发能力的去中心化和民主化。
目前,在金融、零售、制造等行业,不少领先企业已经纷纷建设了指标平台,实现了从数据驱动到指标驱动的转变:
指标对于高效赋能业务决策将起到关键的助推作用,而这里一个完整形态的指标平台对企业而言就显得尤为重要:不仅需要具备能够自助管理的指标层,并且实现自动化地完成数据建模和转换,完成端到端的数据分析和输出业务决策依据。
Kyligence Zen 是基于 Kyligence 的核心 OLAP 能力打造的一站式指标平台。结合 Kyligence 多年来为金融、零售、制造等行业客户落地指标平台的丰富实践经验,Kyligence Zen 旨在解决企业面临的指标管理、分析和应用痛点,帮助企业构建数字化管理体系,实现指标驱动的管理与决策。通过其低代码的指标服务,人人都可以敏捷地利用指标开展工作。
在一站式指标平台中,指标目录是构建统一指标体系,实现指标驱动的重要载体。Kyligence Zen 能够轻松定义和管理指标,形成统一的指标口径,这样所有的业务用户、数据消费者及决策人员都可以使用一致的口径和指标体系,而统一指标体系是企业高效管理和沟通的核心。
指标平台的核心价值之一就在于帮助业务用户降低使用数据的门槛,提升业务团队数据解读和数据运用的能力。相较传统的以表为基础的处理和呈现,指标能够给到业务更加直观的感受,因为指标是对于业务人员来说最具亲和力的呈现,是可以自主向下探索的前提。
想了解更多关于指标平台的技术解读和创新产品?欢迎点击链接参加 4月11日 10:00 的 Kyligence 指标平台产品发布会。
活动当天,Kyligence 联合创始人兼 CTO 李扬将分享如何「从数据驱动转变到指标驱动」,并发布 Kyligence Zen GA 版本;同时,我们还将带来 Kyligence Zen 与亚马逊云科技的联合解决方案,并将正式启动 Kyligence 云业务合作伙伴计划,更多精彩敬请期待!
跬智信息(Kyligence)由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办,是领先的大数据分析和指标平台供应商,提供企业级 OLAP(多维分析)产品 Kyligence Enterprise 和一站式指标平台 Kyligence Zen,为用户提供企业级的经营分析能力、决策支持系统及各种基于数据驱动的行业解决方案。
Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售、医疗等行业客户,包括建设银行、招商银行、平安银行、浦发银行、北京银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、长安汽车、星巴克、安踏、李宁、阿斯利康、UBS、MetLife 等全球知名企业,并和微软、亚马逊云科技、华为、安永、德勤等达成全球合作伙伴关系。Kyligence 获得来自红点、宽带资本、顺为资本、斯道资本、Coatue、浦银国际、中金资本、歌斐资产、国方资本等机构多次投资。
2024 年伊始,Kyligence 联合创始人兼 CEO 韩卿在公司内部的飞书订阅号发表了多篇 Rethin
在本轮评测中,我们从数据计算、数据洞察两个方面对大模型评测结果进行了归类,并提出不同方向的优化建议。
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