【51CTO.com原创稿件】在数据中台之前，企业都在探索各种方式来利用数据的价值，同时也处理着数据带来的问题。例如各个业务系统以烟囱架构形式存在，长期以往导致数据孤岛，数据隔离，数据一致性等一系列的问题，那么当我们需要充分利用数据的时候，就不得不去考虑怎么解决这些问题。于是各个企业分别形成数据团队或者数据部分开始继续数据整顿工作，数据仓库，数据湖，主数据治理等一系列的工作应运而生；数据中台对一个企业的重要性，逐渐被发现。
再加上云计算、人工智能、5G等技术的蓬勃发展，带来了智能化时代算力的提升。以数据为“能源”、以技术为“引擎”，才能将数据转化为智能，产生突破局限、跨越发展的力量。
数据智能平台 SmartDP Fusion发布
TalkingData在T11 2019数据智能技术峰会上发布了拳头型产品，TalkingData数据中台——SmartDP数据智能平台的全新版本SmartDP Fusion，旨在帮助企业加速数据与业务场景的融合发展，推动传统企业数字化转型进程。那么现今数据中台落地现状如何，背后涉及的实现技术有哪些？小编专访了TalkingData的技术专家，带大家一探究竟。
数据中台现状
对于很多企业来说，其实数据中台的建设就是加速数据到价值的过程。企业的数据中台都要经过数据的清洗、标准化、加工融合、开发、上架的过程。本质上，数据中台就是对企业数据治理的一系列动作，对于如何利用数据来发力，去形成一个强有力的底座。
都在说2019是的数据中台元年，很多企业都在聊数据中台，那么企业数据中台为何如此火爆？
首先是企业信息化演进的必然。企业在生产中习惯了往常的摸着石头过河，来到今天的数字化转型也是，企业数字化系统是一个一个地逐步建立起来的，加上部门、业务割裂的原因，系统互通存在严重的问题，这并不是新鲜。不通则痛，痛则思变，就要变出数据中台。其次是互联网技术应用的成熟。这个一是互联网让业务数据化更为普遍，二是技术架构可以支撑起更大规模数据的统一管理和应用。最后却是最重要的，是经济下行对企业技术与组织建设的影响。
AI助力数据中台落地
“AI可以看做是大数据的一种处理方法，目前从狭义的AI上讲，技术模式和传统数据处理模式有一些差异，特别是从它的计算密集性上，和传统的大数据相比，在做报表、做洞察这些应用上是有区别的。“在采访时TalkingData首席架构师黄洋成提到：”另外，本身的计算分布也不一样，从流程上看，一般来说会分成训练和生产、上线这两个阶段。以前像传统的大数据来支持别的流程，开发本身相对轻量，生产上会消耗的资源更多一些。“
据TalkingData认为，大数据和AI这两个技术链路从业务解决的角度是非常类似的。中国与美国或者其他成熟市场不同，并不是从IT化、到数据化，再一步一步走到智能。在国内有更多的应用场景，也为新AI技术提供了快速应用、发展的土壤。在这方面，TalkingData在2019年也做了很多智能产品应用场景的探索，包括从智能选址、到销量预测、再到千人千面推荐系统等方面的探索。
此外，在人员部署方面，TalkingData重点在建设数据科学家团队。TalkingData期待通过数据科学家的技术能力和思维方式来加速工程落地。其次TalkingData也在投入一些AI方面的平台建设，以及对数据科学家的一些支持，让数据科学和大数据之间两者之间技能上的距离弥补的越来越小。
安全和隐私至关重要
“TalkingData是一直很重视数据安全和合规性。”阎志涛提到：“TalkingData从端侧处理数据的时候从开始就做脱敏，可能也是国内最早提出脱敏ID的公司。目前我们在与麻省理工学院合作探索OPAL（Open Algorithms）框架，目标是在数据不流动的情况下让数据利用起来。包括从去年开始尝试去用同态加密算法做安全数据分享，也有一些专利的产生。还有在尝试用英特尔的可信计算能力，去做基于可信环境的数据安全计算能力等等。”
阎志涛认为，大环境的趋势是对合规安全越来越重视。对于大数据公司来讲，或者对于任何一个需要运用数据的公司来讲，如何在合规的情况下、不侵犯用户隐私的情况下，用技术的手段合规地去发挥出这些数据的价值，这是所有公司面临的挑战，也是TalkingData一直在探索和解决的问题。
数据中台未来在哪里
TalkingData认为，如果没有适合的业务场景，数据中台产品很难在企业中用起来，因为数据中台还需要反过来帮助企业定义业务场景，把业务场景梳理清楚，再对应数据中台某一个能力，比如数据科学的能力、数据工程的能力、数据安全的能力等。这也是TalkingData在今年发布新版数据智能平台SmartDP Fusion的原因，要把对行业的理解和积淀固化在系统和产品里面去，再传递出来。
专访TalkingData技术专家
据TalkingData介绍，数据智能平台的全新版本SmartDP Fusion由全域智能营销平台、数据平台、场景智能应用平台三部分构成。在数据平台逐步成熟的基础上，融合零售、政府、汽车、营销、金融等垂直行业更多业务场景，从而实现数据智能价值最大化，极大的提升企业竞争力。
当然对于企业来说，智能化不是靠采购一个中台就可以实现的。对中台供应商而言，也绝不是仅仅卖给客户一个数据中台就结束了。相信TalkingData这样以客户价值为主导的科技公司，在未来可以为我们讲述更多可能。
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