原標題：數(shù)據(jù)新變之下，企業(yè)IT建設(shè)的重生與進化

談到大數(shù)據(jù)，在幾年前似乎還是大企業(yè)可以利用的技術(shù)。對于中小企業(yè)而言，要么是企業(yè)信息化程度不夠，沒有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、更沒有數(shù)據(jù)采集渠道?；蛘呤菙?shù)據(jù)的量級不夠，不能形成規(guī)?；?yīng)帶來受益。

在這些問題之下，大數(shù)據(jù)幾乎成了大企業(yè)的專權(quán)?？煽诳蓸饭究梢郧宄闹朗澜缟厦恳粋€角落的消費者喜好變化，可那些不知名的企業(yè)卻還在用粗放的方式進行生產(chǎn)決策。

等到如今AI技術(shù)開始得到長足發(fā)展，同樣也會涉及到數(shù)據(jù)從采集到應(yīng)用的全過程。而當企業(yè)想利用起AI能力時，應(yīng)用數(shù)據(jù)的方法與效能也產(chǎn)生了全新的變化。

數(shù)據(jù)新變?nèi)绾沃貏澠髽I(yè)IT建設(shè)起跑線

AI技術(shù)的發(fā)展有兩個重點，一方面是感知能力，像無人車就是通過雷達傳感器收集周遭數(shù)據(jù)，經(jīng)過計算決定行駛狀態(tài)。另一方面則是決策能力，通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘，即使在小數(shù)據(jù)中都能找到規(guī)律并得出結(jié)論。

這樣一來大數(shù)據(jù)就不再是大企業(yè)的專權(quán)，不論各個行業(yè)還是何種形態(tài)的企業(yè)，都能利用AI提升業(yè)務(wù)效率。大規(guī)模的通過第三方機構(gòu)收集數(shù)據(jù)可以創(chuàng)造價值，但手機、路由器甚至藍牙音箱這些越來越常見和廉價的產(chǎn)品同樣可以以強大的感知能力收集數(shù)據(jù)，甚至直接作出決策。

舉例來講，沃爾瑪那樣的巨頭可以通過機器學(xué)習(xí)提升供應(yīng)鏈效率。而最近在一些O2O平臺推出的系統(tǒng)中，街邊小店也可以通過WiFi、藍牙等設(shè)備將線下流量數(shù)據(jù)化，結(jié)合上線線下聯(lián)動的會員系統(tǒng)，得出完整的用戶畫像，并從中挖掘更多商業(yè)價值。

在這種狀況之下，數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)生了如下的變化：

1、 數(shù)據(jù)的量級和結(jié)構(gòu)化已經(jīng)不再是應(yīng)用難點。深度學(xué)習(xí)對小數(shù)據(jù)的利用和越來越多的傳感器正在改變這一現(xiàn)狀。

2、 分布式數(shù)據(jù)的利用正在成為大趨勢。像結(jié)合線上數(shù)據(jù)和線下數(shù)據(jù)一樣，現(xiàn)如今的數(shù)據(jù)有的被儲存在本地、有的被儲存在云端，甚至有的掌握在合作伙伴手中。想要獲得AI賦能，或許需要把這些數(shù)據(jù)都利用起來。

3、 替代數(shù)據(jù)量級的，是數(shù)據(jù)的頻繁傳輸和迭代。在主打計算的AI世界中，需要的是快速對數(shù)據(jù)進行計算并反饋到終端。

對于企業(yè)來講，這些變化影響的最多的就是企業(yè)IT建設(shè)。以往我們提到企業(yè)IT建設(shè)，其中包含的或者是人事、銷售、財務(wù)等等固有業(yè)務(wù)的信息化，或者是電商、網(wǎng)站、App等等互聯(lián)網(wǎng)部件的組建。目的通常是為了保障數(shù)據(jù)的安全和利用數(shù)據(jù)的信息化簡化辦公流程。

而AI對數(shù)據(jù)提出的深度挖掘、分布式應(yīng)用、頻繁傳輸?shù)鹊刃滦枨螅髽I(yè)以往的IT建設(shè)不一定能夠應(yīng)對。這也就是說在這時，不論大小企業(yè)、是否有IT建設(shè)基礎(chǔ)，都在一定程度上面對著被重新洗牌的風(fēng)險。

三個方程式：什么樣的IT基礎(chǔ)架構(gòu)才能發(fā)揮數(shù)據(jù)價值？

但對于那些已經(jīng)建立了IT架構(gòu)，或者對IT架構(gòu)有著強烈需求的企業(yè)來說，在今時今日究竟需要什么樣的IT基礎(chǔ)架構(gòu)？

將基礎(chǔ)信息化、云服務(wù)、AI技術(shù)接口等等服務(wù)都算在內(nèi)，今天的IT基礎(chǔ)架構(gòu)面臨著很多全新的問題，我們可以將這些問題總結(jié)成三個方程式，讓讀者通過“已知條件”自行“求解”。

·方程式一：AI技術(shù)的應(yīng)用對于數(shù)據(jù)的要求出現(xiàn)了改變，IT基礎(chǔ)架構(gòu)如何應(yīng)對？

如同上文所述，以往企業(yè)應(yīng)用云端服務(wù)，通常是為了數(shù)據(jù)的共享、儲運與協(xié)同操作。而今天云端部署的AI模型會極頻繁的調(diào)用數(shù)據(jù)。像IBM和很多傳統(tǒng)企業(yè)的合作，都是通過對IT基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的頻繁、快速傳輸反饋，來保證企業(yè)可以在更低的成本之下來接入新的AI服務(wù)。

不僅是數(shù)據(jù)傳輸，AI還對數(shù)據(jù)提出了深度挖掘、分布式應(yīng)用等等新需求，企業(yè)以往的IT建設(shè)是否能夠應(yīng)對？

·方程式二：賦能剛剛開始，什么樣的IT架構(gòu)才能指向長足發(fā)展？

過去企業(yè)對于IT架構(gòu)和云服務(wù)的要求很簡單，能夠保存數(shù)據(jù)、足夠安全、價格低廉更好，導(dǎo)致在一段時間內(nèi)云服務(wù)企業(yè)的準入門檻是很低的。而今天企業(yè)需要將自己的數(shù)據(jù)交給云服務(wù)商，讓云服務(wù)商從中挖掘價值。這時的IT架構(gòu)，不僅僅需要滿足企業(yè)當下數(shù)據(jù)需求，還要有能力跟上未來大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的發(fā)展趨勢。

例如最近隨著傳感器的增多，開始出現(xiàn)了數(shù)據(jù)通脹。當數(shù)據(jù)量級越來越大，出現(xiàn)了很多用超算挖掘大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例，如果未來大規(guī)模的并行式計算成為企業(yè)標配，怎樣的IT架構(gòu)才能最快耦合這一能力？

·方程式三：企業(yè)傾向于降低新技術(shù)的學(xué)習(xí)成本，什么樣的IT架構(gòu)能滿足這一需求？

之前提到，不管是毫無信息化基礎(chǔ)的企業(yè)還是已經(jīng)有基礎(chǔ)IT建設(shè)的企業(yè)，都可以也都希望利用上大數(shù)據(jù)和AI的力量。目前來看，IBM、阿里、百度廠商推出一體化AI服務(wù)都很受歡迎，原因在于企業(yè)無需付出高昂的人員成本和學(xué)習(xí)成本。尤其是現(xiàn)在，當AI人才陷入饑荒，大多數(shù)企業(yè)可能無力雇傭深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)方面的專業(yè)人才。更希望在不改變現(xiàn)有IT人員結(jié)構(gòu)的前提下滿足新技術(shù)的計入需求。

IT架構(gòu)如果想要做到這一點，需要哪些能力？

想要得出這三個方程式解，我們或許向?qū)I(yè)人士尋求建議。最近IBM推出了一款技術(shù)咨詢小程序，從中可以了解到在大數(shù)據(jù)、AI、云計算等等技術(shù)變革之下，數(shù)據(jù)應(yīng)用以及IT架構(gòu)打造的專業(yè)觀點。

每一次技術(shù)浪潮，都會帶來商業(yè)世界的起落。而獲取新知，自然是不被浪潮拋下的第一步。

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