上海音智达的大数据和AI发展之旅

　人类与整个世界，就像一个太极八卦图，总是暗藏玄机，又永远进行着博弈。新技术落地也一样，越是业务痛点多的企业，反而应用效果越好。这也是上海音智达信息技术有限公司CEO孙晓臻，在谈大数据和人工智能发展现状时，为什么会说“谁痛，谁就会走得越靠前”的最根本原因。

 

 

 

　　▲上海音智达信息技术有限公司CEO孙晓臻

 

　　一个“老兵”的挑战

 

　　作为一家专注于分析预测与行业应用的大数据公司，音智达拥有二十年的从业经验，其中80%的业务是为客户提供业内顶尖级的大数据软件，或者进行一些与数字化转型相关的咨询，服务的基本都是来自五百强的头部客户。单从大数据的角度来说，无论是从企业服务能力，还是从业时间来看，绝对算得上是一个“老兵”。

 

　　至于，如何让大数据和AI结合？其实不是一个新话题，但在新的业务场景创新和落地方面，并没有太多可参考的范例。那么，音智达是如何踏上大数据和AI征程的？孙晓臻 从行业及客户变化开始，进行了重点分析！

 

　　在五年前，企业的平均数据量都是10TB；到今天，基本都是200TB以上，有的公司甚至能超过PB，已经可以与互联网公司的数据量比拼。只不过，互联网公司的数据量增长大多来客户行为，而不是来自ERP和CRM的数据。当然，随着数字化转型步伐的加快，很多行业客户的业务模式也在发生着颠覆式变革，需要对更广阔的数据进行更深度的分析，并且对数据的期望值不断提高。

 

　　但有一个奇怪的现象，值得深刻思考！当企业的数据量越来越大，做的分析越来越多，对数据的信心却呈现下降趋势。也就是说，用户对数据分析这件事是认可的，但对获得数据价值持有怀疑态度，没有达到预期效果。另外，不管是国内还是国外，中国、美国、还是欧洲，对数据的合规性要求越来越高，我们在使用人工智能技术的同时，必须要考虑到企业数据隐私保护问题。

 

　　所以，从大数据和人工智能发展现状来看，过去一直是产品和技术在带动市场的发展；而未来，客户要看到能真正带来业务价值的产品、技术或者是解决方案。换言之，客户的KPI发生了变化，不再是为了追新猎奇，通过人工智能项目做尝试性应用而已，而是要让人工智能与丰富的业务场景深度融合，有更高质量的产出。

 

　　为了跟得上时代变化，满足客户的最新业务需求，音智达必须改变过去的服务模式。然而，具体实施起来才发现，人才的招聘和培养成为一大挑战，并且流失率很高。另外，工具和语言虽然选择性很多，但也带来了技术上的多样化挑战，导致技术开发场景变得更加复杂。还有，部署和运维也是问题，很多企业不愿意为之付出额外成本。最重要的是，企业缺少性价比更高、可扩展的AI/ML平台。

 

　　专门成立了数据科学家团队

 

　　2016年，音智达在AI征程中迈出了最重要的一步，专门成立了数据科学家团队，通过马逊云科技提供的技术和服务改变开发难的问题。

 

　　“不管是数据驱动决策、数据驱动管理，还是数字化转型，最核心的内容是数据，而数据的未来是云，云给数据带来了更多想象空间。” 孙晓臻发现，当所有的数据都在加速上云，音智达的解决方案必须要走在客户前面。如何让几十个人的公司具备几百人的服务能力，如何从根本上解决人才、技术和场景落地问题？音智达与亚马逊云科技，一拍即合！

 

　　在客户业务的推动下， 双方的合作变得越来越深入。2017年，音智达与亚马逊云科技确定战略合作关系；2019年，成为高级合作伙伴；2020年，成为首批获得AI/ML合作伙伴能力认证的公司。从简单的技术应用，到把Amazon SageMaker当做一站式数据科学家平台，音智达一直在用亚马逊云科技为客户打造“数字化底座”。

 

　　对于Amazon SageMaker，音智达没有把它当做一个普通的工具类应用，而是一个更能深化业务场景的使能者。音智达从客户的体验出发，先弄清楚客户为什么需要人工智能，重点解决哪些特定业务场景问题，然后再谈如何达到目标。尤其在零售业务场景中，通常在APP端做API，预测用户是否有购买计划，是否存在并发挑战以及其他技术难题，客户在接下来的时间周期内产能变化情况如何，如果没有Amazon SageMaker的平台支撑能力，很难搞定技术架构问题。

 

　　在过去的十几年时间里，音智达为客户提供的都是本地化解决方案，主要围绕Hadoop生态去做部署，像搭积木一样，根据不同业务场景搭建不同的业务方案。有了Amazon SageMaker以后，就可以结合亚马逊云上面的Amazon EMR、Amazon S3等应用，快速组合出符合用户需要的解决方案，包括可以满足不同技术架构要求，能确保数据的安全性和合规等等。

 

　　以图像欺诈识别为例，Amazon SageMaker帮助算法工程师更好地考虑资源的利用率，包括解决图像的存储和运行内存需求，而音智达的关注点是算法本身，解决具体的业务问题。简单理解，音智达和亚马逊的合作，各有侧重点。音智达负责了解客户的业务需求，以哪些技术手段实现，而亚马逊云科技则负责解决后面的方案落地问题，通过更领先的技术手段提高落地效率。

 

　　Amazon SageMaker是一个面向数据科学家的应用，要求开发者必须懂算法，具有写代码的能力，但不用考虑数据、API并发、架构等问题，用户可以把它当做是一个平台，通过一站式的工具集，快速实现弹性部署，并且实现自动化的调度和运维。换言之，Amazon SageMaker的重要性在于，它给算法工程师提供了一个标准的算法开发环境，让客户拥有一个能直接投向运营环境的高质量模型。

 

　　当然，音智达与亚马逊云科技的合作不仅限于Amazon SageMaker，而是all in路线，为了满足快速客户业务上云的需求，需要亚马逊云科技在不同层面提供支持。其中，Amazon SageMaker之所以发展很快，应用前景广阔，是因为很多客户看到了实实在在的价值。从项目需求的理解、到构建模型、再到生产，Amazon SageMaker可以让客户以周为时间单位，实现项目落地，极大地提升了业务推进效率。

 

　　尤其在数据湖建设浪潮下，每家企业在底层技术架构上都面临严峻挑战，包括：ETL太过复杂、数据文件需要存储在不同的库中。另外，还需要解决Hbase、HDFS异构存储，以及计算和存储难以分离问题等等。而以Amazon SageMaker为代表的亚马逊云科技提供的技术及相关解决方案，可以让用户一站式实现大数据与AI的融合创新。