本轮融资由腾讯领投,当然做出的决策有背后数

2019-09-10 13:58栏目:技术
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其次,眼睛部分。借助视觉公司合作,“CONA”将视觉维度的符号、关键信息识别、检索,并送入大脑。

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为什么数据驱动很重要?

答案很简单:因为有数据当作证据做出的决策比一些带有主观意识的直觉和假设会可靠.用数据驱动的方法,我们可以随着时间的推移观察出我们所做决策所产生的效果,对问题也变得容易标查觉,还可以很清楚的发现可接受的创新或者解方案。MIT(Massachusetts Institute of Technology)麻省理工学院数字化商业研究中心发现数据驱动型的公司会提高4%的生产率和6%的盈利。

数据还可以帮助员工提供一个很好的基线去把他们的行动和产出连接起来,这些可以给提升带来更多的机会。

绩效考核能基于可衡量的工作成就而且管理者也能观察出整个团队做得怎么样,团队的长处和短处在哪里。

Fred Shilmover,InsightSquared 公司的创始人兼CEO,在访谈时说:

“你能选择很好的利用数据去做更好的决策也可以忽视它而被抛在身后”

再比如交通,与上海地铁合作,实现国内首个车辆全生命周期数据管理的智能化平台,有效提高工作效率,降低安全风险和运营成本。

GPLP 犀牛财经 3 月 27 日消息:企查查数据显示,百度网讯新增对外投资一湖南阿波罗智行科技有限公司,注资 3000 万。经营范围包括人脸识别系统的研发 ; 人工智能应用 ; 基础软件、应用软件开发 ; 软件技术转让 ; 软件技术服务 ; 计算机网络平台的开发及建设 ; 软件开发系统集成服务等。

4.雇用数据专家

我们需要把公司中每个部分的数据都融合起来,但是真正要从中做比较深入的分析还是需要数据专家。我们的员工可能熟悉使用和分析数据,但是我们不能期望他们做比较复杂的数据挖掘。这样我们需要试着去找一些数据专家,能在数据科学,数据挖掘,数据营销和策略都有比较深入研究的专家。这些专家不仅仅能把非结构化数据转换成结构化数据然后做常规分析,而且还能帮助公司去思考哪些数据需要收集,哪些消费者真正需要数据分析,怎么样把基于大数据的产品和服务整合成有效的商业模型。

所以明略打通感知和认知,也意味着更多行业和领域,也能低门槛“+AI”。

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数据驱动

但今年升级为明智系统2.0版本后,明智系统在公安领域,变得像福尔摩斯一样。

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简单而言,完整解决:数据从哪里来、怎么治理,最后如何用。

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提高数据驱动的进程的优先级

成为数据驱动型公司首要就是提高这项目事务的优先级,从最高管理层出发。公司里的每个人都应该积极的响应去达到数据驱动的目标。这意味着需要组建一种这样的公司文化。

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数据分析还是拍脑袋

有远见的公司会把数据分析当作日常事务来处理。他们把数据分析放在所有重要决策的核心位置。他们还能容忍问题,甚至质疑关于商业决策的过程,只要是该问题是基于数据分析提出来的。这就意味着这是一家数据驱动型的公司。

虽然整个产品体系,内情不少。但整个流程已再清楚不过,最左边是各种形式的数据,经过各种产品工具和平台,最终成为可以实现准确、可靠的决策辅助的AI大脑。

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2.设置可衡量的目标

设置一个可以衡量的目标(如: 年收入增长20%),这样当我们没有达到这个目标的时候会去分析为什么没有达到。去分析我们没达到目标的唯一算途径就是去分析相关数据。这将帮助我们去看哪些数据会影响到相关业务。我们做的每一次决策都应该有可以衡量的输出。这些目标并不是什么比较高级的目标,我们可以在不同的项目,不同的人身上设置不同的目标。这个举动不仅仅只是评估决策带来的效果,而且可以让员工感觉到他们对公司做出的贡献。

怎么样?原理很清晰了吧。

GPLP 犀牛财经 3 月 27 日消息:水滴公司正式对外宣布完成 B 轮融资,总融资金额近 5 亿元。本轮融资由腾讯领投,高榕资本、IDG 资本、蓝驰创投、创新工场等跟投。水滴互助是一个重症医疗资金网络互助平台,通过组织会员互帮互助共同抵御癌症等大病风险,为用户提供低门槛、高性价比、具有普惠性的医疗保障。

在过去的几年里一些公司的领导在大力宣传大数据的价值,包含公司内部数据或者外部数据所产生的一些有用信息。其实他们真正想告诉我们的是我们能基于数据驱动做一些决策,而且会比常规的决策(拍脑袋)要好很多。当然做出的决策有背后数据支持听起来确实比较靠谱,但是怎么样去实施基于数据驱动的决策却是一项挑战。

明略数据在发布会上这样宣布,“明智系统2.0应该是整个行业里第一次推出一个平台级的系统,打通了感知计算、认知计算、感知智能、认知智能,形成真正的人工智能的闭环”。

GPLP 犀牛财经 3 月 27 日消息:麦飞科技正式宣布完成过亿元人民币 A 轮融资。本轮融资由广发乾和领投,湖畔山南、中科创星跟投。麦飞科技是一家从事精准农业服务的大数据公司,专注于提供全程科学植保技术与方案,以农业的细分环节作为切入,致力于打造全新的农产品健康产业链。

原文地址:
http://enterprise.import.io/post/how-and-why-to-become-a-data-driven-company/?utm_campaign=Submission&utm_medium=Community

过去,如何实现生产全过程的数据化、程序化,是难题,很多行业每天都在产生大规模的数据,但此前这些数据要么难以感知,要么缺乏治理标准不能用。

麦飞科技获过亿元

数据驱动意味着什么?

成为一个数据驱动型公司不仅仅是收集数据然后偶尔去看一下。真正的数据驱动型公司,做每一个决策都是根据分析大量的相关数据得出,而且整个公司的大方向也是由不断的进行数据分析得来。

每一个员工应该把收集数据,分析数据和从中学习当做一个日常事务。数据应该被分享,被用做商业计划、商业报告和对目标的内部监控,还为了说出我们的故事。

总之,如同家庭计算机崛起一样,明略如今代表的行业AI,不就是在为每一个“非数字化”的传统行业,装宽带、配电脑么?

GPLP 犀牛财经 3 月 27 日消息:比木软件完成了济南市中区产业基金独家投资的千万级天使轮融资。本轮融资将主要用于加快国产 BIM 引擎的开发。比木软件是济南市市中区引进的高科技企业,致力于开发完全自主知识产权的 BIM 平台,以实现对国外垄断软件的替换,摆脱我国在建筑软件行业被 " 卡脖子 " 的困境。

1.尽可能收集多的数据

基于数据做决策的第一步就是拥有数据。 想想现在的云平台多么便宜,没有借口说是不去收集和存储数据。这些数据或许有用,或许没用,不过直到我们把这些数据真正的分析起来我们永远不知道这些数据有没有用。

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收集数据

当我们收集数据时需要收集公司内部产生的数据(google分析,Saclesfoce,用户数据,订单数据等等)和 外部的一些数据(社交数据,竞争者的数据,市场数据等等)。现有的一些数据收集和分析工具允许我们添加任何种类的数据,只要我们能想得到。

对数据感知部分,则以合作心态,把产品打造为一个连接平台,视觉公司、语音公司、NLP公司,都是合作方,而不是竞争对手,这毫无疑问会大大减少产品推广的阻力。

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数据驱动策略的4步

PK10人工免费计划,去年明智系统1.0发布时用以举例的公安破案场景,更多还是对于案卷的分析和案情研判,是辅助研判的助手角色。

GPLP 犀牛财经 3 月 27 日消息:朴朴超市已完成了 B1 轮融资,融资金额 5500 万美元。投资方据悉为国内一线美元基金投资。朴朴超市是一家生鲜快送服务提供商,涵盖果蔬、肉禽蛋奶、海鲜水产、粮油调味等品类,用户在朴朴商城选购商品后,根据定位配送地址,向附近骑手派单并进行配送。

3.确保数据对每一个人都可用

当我们收集到数据之后,确保数据对每个人都是可用的,不是只给IT部门使用。为了培养数据驱动的氛围,每个部门要承担与该部门业务相关数据Owner的职责。为了达到这个目的,培养员工对数据的熟悉程度非常重要。

Elissa Fink,Tableau软件的CMO说:带领公司走向成功意味首着要给人们和数据一起工作的机会。让数据对所有员工都变得易使用能转变公司的文化。有利于建立公司的底线。

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人人参与

要使得数据让每个人都能用,我们需要一位主管级的人物来对数据的策略实施进行负责。管理团队里的人需要拥护数据驱动的实施策略,而且要从下至下进行实施。

AI版福尔摩斯

GPLP 犀牛财经 3 月 27 日消息:明略数据宣布完成 20 亿元 D 轮融资,该轮融资由腾讯领投,金拓资本、华兴新经济基金和中航信托跟投。明略数据是以知识图谱为支撑的行业人工智能解决方案提供商。深耕公共安全、金融、工业与物联网等行业领域,构建行业的知识图谱,实现从个体赋能到群体智能的产业转型升级。

李根 发自 凹非寺

GPLP 犀牛财经 3 月 27 日消息:易盖房已完成千万元 Pre-A 轮融资,投资方为海贝资本,投后估值达到 6000 万。易盖房是一家专注农村自建房市场,提供一站式盖房服务的企业,企业致力于推出易盖房 2.0 时代。即建成自有的建筑信息模型,建立一万个建筑信息模型图库,隶属于北京易盖房科技有限公司。

这是最新观察,供参考。

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如果以公安行业举例,不妨一起听听这个AI版福尔摩斯的案例。

GPLP 犀牛财经 3 月 27 日消息:Qupital 获 1500 万美元 A 轮融资,由宜信金融科技产业投资基金领投,阿里巴巴香港创业者基金和 MindWorks Ventures 概念资本继续跟投。本轮融资主要用于拓展内地市场、扩大技术开发及风险管理团队并持续建设跨境电商供应链金融服务。

这时更多的关联数据一同被找出,除了相关人的信息,还有时间的信息、地理的信息,可能还有飞机订票信息、火车订票信息,以及出行目的地信息,最后汇集在一起,你的福尔摩斯就基本能帮你锁定要找的人可能的情况了。

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……

比如在城市治理中,明略数据已经与腾讯云合作,参与2018年“数字北京”等数字城市系列项目的数据治理、汇聚以及解决方案规划等工作。

简断截说,直接看这张一图介绍:

如何构建完整的行业AI?就在最近的年度发布会后,透过明略的最新产品,可以更清晰回答了。

这种“连接器”的心态,倒让人想起明略数据的股东——腾讯。

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明略最新产品:明智系统2.0

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比如在金融行业,完成了全国首个银行业全行级知识图谱数据库。在某全国大型股份制银行项目中,依托全行近十年全量数据,构建了“企业、个人、机构、账户、交易和行为数据”总规模达十亿点、百亿边的知识图谱平台。

该平台突破性地展现了全行完整的客户关系网及资金流转全貌,完善了银行整体风险管理能力,提升了银行风控效率。

而且在多年试水和深入行业后,明略的打法也值得注意,作为一家之前主打认知智能的公司,他们把功力更多放在了数据治理、知识图谱和AI推理等能力上。

这正在展现出的,是一个完整的AI闭环体系。

这个问题就会分解成为很多跟地理位置相关的字段信息,这些信息也都通过各种各样的渠道已经符号化了。

明略数据是要做整合服务,因此,在选中的行业中把感知技术、认知技术跟其它所有的组件链接到一起,全新推出明智系统2.0。

“他在哪儿?”

但光行业AI这个定位,或太抽象概括,或太缺技术原理,都不足以很好阐释。事实上,人工智能的技术在To B行业里面还没有得到很好的发展,原因很简单,很多公司都只聚焦在其中某一个技术的细节环节,而没有把完整的人工智能建起来,去给一个行业做整合服务。

即便关注AI,却不知明略数据究竟做什么,也挺正常。

再结合作为全网络即时汇聚的明察,就能实现全方位数据的感知及治理。

你觉得呢?

因为可以看得更多、听得更多,能够解析的数据种类也更多,于是数据总量更大、维度更丰富,找出真相等解决问题的能力,也便愈强大。

而且在广袤得宛如新大陆的传统行业,明略能够造出腾讯一样的价值和体量,也未尝不值得期待。

比如,可以直接像这个公安AI大脑提问。

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“他是谁?”

原标题:明略数据(现在)是一家怎样的公司?

公安AI大脑就会快速找出这个人的ID,包括身份证号、护照号、手机号等,而这些ID都是之前AI数据治理中符号化的结果,随时待命索引,马上就能给出搜索结果。

公安系统,可能是需要数据维度最丰富、逻辑要求最严密的AI应用领域之一,那公安系统可用,也便意味着更多领域也无限可能。

明略数据(现在)是一家怎样的公司?

而且感知部分的加入,对于大部分传统行业来说,毫无疑问是福音。

在此次发布中,明略数据也对外展示了公安之外的3大行业,有金融,有交通,也有城市治理。

明略数据创始人吴明辉

首先,待解决的案件发生,AI系统开始从各个不同渠道感知信息,比如处理语音,有耳朵的能力,“Raptor”把文字符号、最关键信息识别出来,然后送入到大脑。

于是,在这个专门为公安系统打造的大脑,就汇集了各种各样类型的数据,并且经过AI治理,数据与数据之间的连接,会学习人类警察的经验,按相关规律、关系搭建连接。

明略数据从数据生产、管理、服务、应用全生命周期业务线构建着眼,提出完整的数字城市解决方案。

相比去年,迭代进阶很明显。

数据从哪里来、如何治理,整个过程一目了然。在明略内部,也将该过程称为符号化,正如人脑工作原理一样,大量数据汇集治理中,以“符号”形式存在,并在分析调用时,以符号形式重构。

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在去年8月明智系统1.0版本的发布中,主力是右半部分的产品,从交互的“小明”进入,然后运用知识图谱技术,最后在“蜂巢”系统待命,随时等待召唤。

整个过程中,更强烈的冲击,在于感知和认知打通后,带来的AI应用质变。

所以核心的不同你也发现了,正是新增的感知能力。用明略数据创始人吴明辉的话来讲,“有了感知就有了数据,所有的感知计算本质上来讲都是在给认知计算提供数据基础”。

“他跟谁在一起?”

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而且值得注意的是,这不光是新增了感知模块,更关键的是运用了多个AI工具方法,用产品化形式对感知数据进行治理,最终与认知环节实现贯通。

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今年4月,当这只低调独角兽官宣10亿元C轮融资,腾讯和华兴资本加码时,就有不少人问:明略是一家怎样的公司?

通过这个系统,整个公安大脑可以把所有数据之间的隐性关系挖掘出来,这些隐性关系是很多优秀专家、优秀警察过去的积累沉淀,现在也以程序的方式实现链接。

怎么讲?

以明略这套产品举例,行业AI、垂直领域大脑,核心就是在数据量大、数据维度多且复杂的行业,以计算代价最小、计算结果最准确为目标,打造一个可以实现准确、可靠的决策辅助的AI大脑——能理解会推理。

也有不少人好奇,行业AI也好,XX大脑也好,究竟是怎样的一种存在?

最后,再把所有数据和知识图谱结合,就能打造出一个完整的公安AI大脑,可以做到像人一样的思考。

感知+认知

在新升级的系统中,用于结构化数据治理的CONA、非结构化文本治理的Raptor,以及多元数据深度挖掘计算的HARTS,都是AI技术驱动的数据治理平台。

当然,“福尔摩斯”只是明略系统垂直应用于公安领域的结果。

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