早在1980年，未來學家托夫勒在《第三次浪潮》中就提到“大資料”一詞。而37年後的今天，普通人對於資料依然是雲裡霧裡。但這並不妨礙人類對資料的追尋，越來越多的人開始相信，資料之於人類的變革正在進行，並且遠比想象中的迅猛。資料應用的終點是AI（人工智慧）嗎？我們會因為機器人失業嗎？這樣的競爭壓力又是否會催生科幻小說裡的新人類？
據悉，由【友盟+】主辦的2017UBDC全域大資料峰會，就以“DI的力量”作為主題，DI即資料智慧，並首次給出答案：DI是人類通向AI的必經之路。大會將對資料的無限想象與現實應用緊密結合，從高處著眼、從小處著手，聚焦當下的資料價值，探討資料賦能下的新零售、新營銷、新網際網路業務、新金融風控，併為你開啟關於資料的謎團。
- DI是什麼？
DI：Data Intelligence，即資料智慧。
DI（資料智慧）以資料為基礎，不侷限於對資料本身的統計和分析，而是運用先進的研究模型對其潛在價值的深入挖掘。典型場景包括：推廣的智慧策略服務、使用者體驗的智慧調優、以線上智慧分析賦能線下等。
我們不光知其然還要知其所以然，資料不是結果，而是策略，最終再通過恰當的形式得以執行和調優。資料服務由單調的關聯展示，走向自主的學習預判，越來越智慧。相信DI+各行各業，將會產生更振奮和深遠的影響。
- 資料演進的三個階段
BI商業智慧階段（過去）
資料驅動業務，商業模式以B2B為主，資料的能力主要集中在對業務的監測，這時候大量的人工成本不可避免，分析人員的水平、能力直接導致決策的可靠性。典型產品包括：各種統計工具、銷售管理系統、運營管理系統等。
DI資料智慧階段（現在）
資料驅動智慧，商業模式以B2B2C、B2B為主，資料能力重點在“因果分析”，即探究為什麼。對業務的全方位資料監測成為可能後，分析人員成為瓶頸，由資料智慧替代人肉分析，完成策略、業務、資料高效自動迴圈。目前，在【友盟+】以U-Dplus等新型工具為代表，不僅實現傳統統計功能，還將垂直業務的分析方法納入其中，大大降低了使用門檻。
從巨集觀層面，DI是人類通向AI的必經之路，大量思想、經驗、方法論散落各個行業專家的腦中，這已經成為制約發展的嚴重問題。我們解決了業務的資料化後，就要解決知識的資訊化，即資料智慧。
只有經歷了DI時代，我們才有可能迎來AI時代，這個過程至少還有3-5年。
AI人工智慧階段（未來）
AI核心是智慧的自我進化，將是人類的一次飛躍；商業模式將是B2C、C2C。
在DI的階段，我們將知識資訊化，賦予機器；在AI時代，機器將脫離現有資料的束縛，像人一樣，擁有自主思考、學習、判斷、進化的能力。
大膽的想象一下，如果說幾百萬年前，人類從猿人逐漸進化成現代人，是人類進化史的第一次飛躍；那麼，下一輪進化將是人工智慧，從對人的意識、思維的模擬，到像人那樣思考，甚至超過人的智慧。
AI是一套龐大系統，不僅侷限在互動及終端中，我們造出了“人”，還要賦予其“靈魂”，使其具備自主的思維邏輯。由此，機器學習是AI的核心，DI是使機器學習成為可能。
- DI落地的重要條件
首先是資料的全方位採集
人人、物物都可以生產資料。但是，從當下看，只有少數的網際網路科技公司實現了全業務資料化，大量傳統企業還停留在非資料化、或部分資料化時代。僅從資料的採集與管理層面，就有很大的技術門檻。比如，在【友盟+】，每天採集的資料就有280億之多，如何將這些資料加工-處理-挖掘-輸出，是需要資料、演算法、雲能力、商業應用等多種能力的融合。
現在業內普遍的做法，是建立資料處理中心，可以理解為資料加工廠。【友盟+】認為，面向DI、AI的資料處理平臺，應該是一體化、標準化、開放性、高安全、秒級處理、高彈性的資料智慧平臺。它能幫助企業處理現有的資料業務，應對複雜多變的市場環境，在強調標準化的同時，兼具靈活性與開放性，並且能直接與業務對接，形成從資料採集到應用的閉環。
其次是知識的資訊化
人的需求，從未改變；人即商業，商業即人。最核心是認知、認可、行動。把散落的思想、經驗、方法論有機組織起來，用資料來驅動，用機器來提升決策效率，快速試錯、反覆迭代。結合現有的商業模式，我們可以從對人的洞察、對人的營銷、對人的行動策略談起。
由此，2017UBDC峰會，特別策劃三大分論壇：資料化運營專場、廣告營銷專場、新零售專場，全球的頂級企業將講述基於DI資料智慧的新玩法、新觀點。
在現階段，資料應用的重點是幫助企業重塑人貨場、業務鏈，深入瞭解消費者，讓大量的資料運轉出商業價值，成為社會經濟的基礎智慧支撐。而在可以預見的將來，資料將超越今天的智慧終端，成為每個人身體和思想的延伸，創造“你”的資料價值。
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