在0和1還沒有出現的時代
繩子上的結
穿過機器
數據在時代洗禮下不斷被賦能、被運用
在萊特兄弟打造飛行者一號的時候
掠過天空的機翼
帶領人們的步伐
開啓利用人工智能探索
如何打破數字世界與物理世界的壁壘
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新形勢，以新基建爲領跑的數字化新常態下
我們站在不同的起點，
奔赴共同的終點
這一次，相聚Informatica CLAIREView
智能數據峯會——首場峯會《AI賦能創新》
領域頂尖專家、深度技術產品、前言領袖思想
羣英薈萃 火花四射
與您率先體驗智能數據管理下的有「AI」未來！
突如其來的疫情席捲全球，對我們的生活和工作產生了巨大的影響，特殊時期成就智能數據系列在線峯會，凝聚業界專家、創新者和思想領袖，一起帶來非同尋常的數據洞察，感受數據帶來的顛覆性變革。首場峯會《AI賦能創新》，吸引衆多行業精英“雲相見”，Informatica CEO Amit Walia在峯會伊始表示，“我們正經歷着前所未有的困難和挑戰，感謝所有奮戰在抗擊疫情前線的英雄們，願所有人都健康平安！”現將峯會現場演講嘉賓的精華觀點提煉如下，以饗讀者。
Amit Walia：數據4.0是數字化轉型的靈魂
全球的經濟增長步入新常態，挑戰與機遇並存。以數字經濟爲代表的顛覆性力量，正在催生新的商業模式，而數字原生代們正在成爲中堅力量，數字化轉型的需求比以往任何時候都要迫切。
數字化轉型包括四大創新基石：
1.創造新產品和新服務；
2.建立新的客戶交互模式；
3.開啓新的運營模式；
4.利用新的商業模式來重啓業務。
數字化轉型要想成功，必須成爲企業的戰略重點，由公司管理頂層—董事會及CEO發起。企業數字化戰略需要有切實的思想轉變和端到端的聚焦。最重要的是，企業的數字化轉型一定要由數據來驅動。數字原生代熱衷於利用數據做商業決策，並確保他們能推動關鍵創新規模化。如果維持現狀，將無法成功地做出改變，無法面對新的挑戰！
目前雲是每個企業數字化轉型的重要組成部分，我們看到了雲資源應用的增長，但事實上，雲在呈指數級瘋狂增長！當前就有超過83%的工作有望在雲端運行，短短兩年內我們就有3/4數據庫會部署或遷移到雲平臺，我們已經身處多雲世界了。雲戰略不會是單獨的策略和計劃，必須與數字化轉型整合。
在數據領域，數據認知和管理目前經歷了3個時代：最早的數據1.0時代，數據被用在特定的業務應用中，Informatica當時作爲ETL和數據集成的領導者幫助企業整合數據，但當時的運用不夠廣泛。接下來的數據2.0時代，數據開始自動化，數據被用於支持企業的業務管理流程。此時，Informatica擴充了衆多新功能予以支持，包括數據質量、技術數據治理、數據歸檔、主數據管理、測試數據管理、早期的雲數據管理等。而在數據3.0時代，數據作爲資產，驅動企業進行商業模式轉型，Informatica則把相關的產品擴展進入雲數據管理領域，爲企業提供更廣泛的主數據管理解決方案、業務數據治理、數據目錄、數據隱私管理以及其他數據服務。如今，我們已經加速奔跑，來了到數據4.0時代，重新定義數據，進入新的雲原生及元數據驅動的數據世界，智能自動化、可信洞察力和運營規模支撐着這個全新的世界。Informatica和越來越多的專注於未來的企業一起見證着數據從1.0到4.0時代的升級旅程，現在，是真正數字化轉型的關鍵時刻。
數據4.0是數字化轉型的靈魂：智能化和自動化的數據結構能幫助你的數字化轉型。數據4.0時代與數據 3.0時代的主要區別在於我們認識到：大規模、自動化可信的數據管理，只有在正確使用人工智能/機器學習功能時才能實現。這種組織能力可能會是成功與失敗的轉型旅程的差別。但它們並不意味着企業必須停下正在做的工作，事實上，許多企業已經初步進入了數據4.0的世界，並且正在取得良好進展。無論是通過雲數據倉庫和數據湖投資於元原生能力；還是通過數字業務360計劃爲所有關鍵利益相關人提供最好的業務產出；或者利用企業範圍的智能數據治理以及隱私保護功能，以確保企業所使用的數據是可信的和安全的；這些都爲企業邁入數據4.0時代奠定了重要的基礎。我們相信，人工智能/機器學習技術將幫助數據英雄們成爲超級英雄，克服各種複雜的挑戰，成功實現數字化轉型。
作爲全球數據管理領導者，Informatica持續關注着數據技術的發展與創新，一早就意識到如果沒有元數據驅動的模塊化平臺，數據不可能真正成爲企業的戰略資產。5年多來，Informatica通過行業領先的創新技術、元數據管理和AI賦能的自動化能力，使得整個產品線和解決方案邁向以共享的微服務架構、API驅動和AI賦能的智能數據平臺，爲企業提供業界最佳的完整數據管理解決方案，支持各種部署、多種數據類型以及延時選擇。
近3年多以來，Informatica加大在AI領域的深耕，並在2017年投入巨資研發出了元數據驅動的人工智能引擎CLAIRE™，這是業內首個數據管理智能引擎。CLAIRE的人工智能和機器學習引擎採用業界領先的元數據管理能力，加速實現對數據管理和數據治理的智能化和自動化，賦能企業實現數字化轉型和顛覆性創新，爲企業邁入4.0時代提供核心關鍵力。
Tom Davenport：數據與AI正在重啓商業世界
我們所處的時代是信息時代，科學地利用技術十分關鍵。據調查顯示，全球30-35%的大型企業已意識到AI的價值，並積極採用多種技術（機器學習、自然語言處理、自動化）。少數公司已採用“AI優先”策略，少數已應用到生產系統，但更多公司還處於試用階段，這就是我們面臨的挑戰：人工智能項目還在試驗階段。各公司在自動化之上有不同的目標，但63%的公司均希望將“儘可能多的工作”實現自動化，以減少費用。從項目的雄心水平來看，“唾手可得”相較於“目標高遠”似乎更佔優勢。
數據驅動AI，AI也正開始驅動數據管理。越來越多的大型企業開始建設AI管理基礎設，AI應用經驗越豐富，前景就越樂觀。全球最大的公募基金公司Vanguard，管理着約1500億資產，開發了大型的“智能投顧”應用，在幫助人們如何增強資產管理上取得了巨大成功；全球最大的生物製藥公司Phzer公司約有150個AI項目正在運轉，多數與市場和銷售相關，而不僅是藥物研發；第一資本金融CapitalOne公司開展了1000個AI項目，主要在信用、風險和營銷等領域應用機器學習技術。Alphabet/Google則在搜索、廣告、無人駕駛汽車等領域有數千個AI項目。並且AI在實際生活中的應用也十分廣泛，全美排名第一的休斯頓MD安德森癌症中心利用 AI 提高癌症檢測效率；新加坡龍頭商業銀行星展銀行積極推進“智能投顧”應用；全球最大的電商平臺亞馬遜推出無人超市，開創“即購即用”時代。各大公司都在加大對AI管理基礎設施的資金投入，54%企業已進入技術原型投入生產的過程，52%企業已制定實施路線圖，45%企業已任命公司高管負責人工智能，37%企業已創建公司級的卓越中心和實施人工智能綜合戰略了。
AI需要數據，數據同樣需要AI。沒有好的產品數據和屬性信息，就無法成功進行產品推薦。數據必須乾淨、打上了標籤（針對機器學習）、均衡無偏差且數據量很大，才能對人工智能項目有所助益。如今，AI在數據的創建和管理方面日益有效，例如半自動化的數據匹配與集成、數據質量和MDM規則的自動化、合成數據的創建，我們都可以告別繁雜且昂貴的人力成本完成，Informatica已在變革前線，以元數據驅動的人工智能引擎CLAIRE就能幫助企業更好地運用創新AI技術，爲實現數字化轉型和顛覆性創新提供強大動力。
數據與AI正在重啓商業世界。領先的企業在這個過程中早已做好充分準備，絕不放鬆，從大處着眼, 小處着手，時刻做好數據準備工作，利用AI進行協助和自動化。
● 對現有項目進行分類：暫停、放棄或加倍；
● 對工作和人員進行再設計、再培養和再投資；
● 採用自動化技術填補工人缺口；
● 從一開始就要考慮系統的可擴展性；
● 制定持續管理和ROI的治理方法；
● 建立道德框架並落實到位。
Henna Karna:AI引領企業的數據驅動式轉型
企業的數字化轉型首先和最重要的是從人員和文化開始。要想讓企業裏大多數的人對變革產生集體認同，唯一的方法是告訴他們，變革並非針對他們，而是出於業務需要。數字化轉型非一朝一夕之功，包含領導作用、團隊、全員參與、規劃、實施、溝通等各要素，最重要的是變革決心。信息系統建設過程就是企業流程再造、業務標準化、數據標準化的過程，會對原有習慣和文化造成很大沖突，牽扯到各部門職責職能的變化。這是一個長期計劃，需要設有明晰的里程碑、明確的重點和關鍵績效指標。企業需要達到產生一些有意義的積極影響的轉折點——利用AI和數據來賦予企業變革力量。
爲了實現增長，AXA XL保險集團（安盛信利）利用“思維+機器”的力量開啓了數字化轉型之旅。安盛信利追求的發展不僅僅是數據解決方案，而是在一系列數據和數字解決方案中通過創 意智能+人工智能可以實現的速度。安盛信利將AI融入到工作的DNA裏，通過AI比以前發現更多的模式和洞察，構想新的競爭優勢。安盛信利開始建立企業級數據驅動能力，採用基於雲計算的數據倉庫、高級分析平臺和跨保險價值鏈的商業智能工具，藉助Informatica對數據架構進行了徹底的重新設計和整合，簡化了高級分析，幫助公司以更低的成本更快地構建創新的數據資產。
以客戶爲中心，構建更完整的客戶和經紀人視圖，將提案和報價數據整合進數據生態與參與平臺，自動確認保單狀態，從而爲承保、精算、數據科學和運營團隊提供透明的資源計劃，促進有意義的交互，建立無縫和一致的體驗，創造和獲取價值。
縱觀Amazon、Google、FaceBook、迪士尼、沃爾瑪等“數字神話”企業，不難窺見讓企業從“優秀髮展爲卓越”’的因素：
●以客戶爲中心，並將其嵌入到核心業務中；
●利用“前所未有的數據精確度水平來識別現有價值鏈中的缺陷”，並在新領域創造價值；
●在未來到來前做好數據準備工作，並“通過迭代和開發創造新浪潮”；
●制度化的跨職能協作、扁平化的層次結構和“鼓勵新思想產生的環境”；
●建立多方面的平臺來建立和培育用戶至上的數字網絡效應。
通過敏銳的數據洞察力來獲取數據，在業務發展過程中嵌入人工智能，讓企業走向數據驅動轉型，爲高素質人才提供更大的平臺，與客戶建立可信賴的合作關係，改變競爭基礎，獲取更多的商業成功。
Scott Guthrie：以人工智能和分析重構現代企業
越來越多的企業轉向數據商業，數據帶來新的商業洞察，對企業而言是巨大的機會。但企業從數據中提煉出價值，不是一件簡單的事情。企業掌握的數據來源不同、類型不同，需要將數據轉化爲分析數據，打破數據孤島，形成可行的洞察，從而改變商業藍圖。突如其來的疫情讓原有的商業模式發生轉變，企業如何在新形勢下作出更符合實際的選擇，成爲當下的關鍵。
利用數據做出決策，讓企業發展具有更多靈活性。面對海量的複雜的數據，企業需要靈敏的工具分析數據，通過雲儘快地採取應對措施。微軟和Informatica合作以來，幫助了全球各個領域的客戶獲取商業成功。在微軟雲平臺中，我們嵌入了Informatica智能數據管理平臺，這使得企業能夠充分了解數據，讓企業員工更能接近可信的數據，爲企業提供高度安全的環境，提供一個真正端到端的解決方案。利用數據分析和AI，幫助企業更快、更自助式的完成大量複雜的數據項目，真正構建數據體系結構，賦予企業整個數據管理平臺和能力，成爲企業的基石。微軟和Informatica始終保持戰略合作伙伴關係，持續關注技術創新，爲企業提供最全面的數據管理和數據分析平臺，幫助企業更快地應對市場變化，並能獲得最高投資回報的解決方案。
現在，我們已經擁有許多非常優秀的共同客戶，他們來自各行各業，已從我們提供的聯合解決方案中看到巨大的商業價值。通過這個全面的數據管理和數據分析平臺，可以幫助解決您現在和將來面臨的重大業務挑戰，抓住機遇實現顛覆式發展。
Aaron J. Kowalski：藉助數據和技術，加速使命達成的步伐
國際青少年糖尿病研究基金會（JDRF）是全球領先的1型糖尿病（T1D）研究基金組織，致力於通過全球努力消滅T1D，並在發揮T1D方面具有非凡的影響。JDRF的使命是加速突破T1D及其併發症的緩解、預防和治療，進而改變生活。通過更好地利用數據和技術，更快地實現JDRF的使命。
爲了跟上資金和前進的步伐，JDRF必須瞭解JDRF支持者，瞭解支持者並知曉支持者所看重的事物，對於正確溝通並實現支持者所提供支持的最大價值至關重要。JDRF和Informatica共同爲JDRF所有的支持者創建了客戶360度清晰視圖。利用主數據管理服務來獲取關於JDRF支持者基本信息的最新記錄，推動個性化關係管理，制定數據驅動型戰略性決策，減少人力工作並消除技術和數據孤島，作爲一家非營利組織，JDR希望基於雲的MDM解決方案能夠提供類似的易用性，並迅速發揮投資回報效果。
最終，通過利用Informatica來掌握和清理JDRF支持者數據，發現了近百萬名JDRF未積極接觸的聯繫人，實現了很高的收入轉化率，通過捐款增加，JDRF獲得了近乎實時的投資回報。通過連接業務、數據和技術孤島（藉助中間件）和減少人力工作，JDRF生產率提高了40%，減少人力成本，藉助乾淨和正確的數據，加強與捐贈者、倡導者、志願者和1型糖尿病社區的接觸，JDRF可以引入儀表板，這對JDRF在未來做出數據驅動型決策非常有幫助。
沒有數據驅動就沒有未來，讓數據驅動決策對JDRF來說是至關重要的使命。這也是數據帶來的科技力量，讓我們一起以數據爲驅動，爲生命健康加油！
Mark Beyer：2021年之後未來的數據管理
從2021年開始，數據管理將着力於數據訪問和使用，而非數據獲取和控制。未來的數據管理的主要特徵是數據遍佈各地、類型各式各樣、動態快速多變，人工智能和機器學習得到更多應用。並且還將發生的一件大事——人和機器在數據流中協同一致。人類與機器將成爲彼此非常真誠和忠誠的合作伙伴，我們將從理解數據存儲位置以及如何訪問數據的觀念轉變爲着眼於連續不斷地集成和集成數據。其實在當前，我們一起開始爲數據管理做好的充分的準備，隨着自動化的日益普及，企業對數據管理的意識越來越強烈，企業將採用自動化技術，通過數據和分析降低風險。自動化成爲未來數據管理的主要驅動力。
如何更好地推進自動化進程，元數據的運用尤爲關鍵。目前，企業對元數據所做的大部分工作都是被動的，稱之爲被動元數據。被動元數據是描述性的：是根據推斷進行設計、掩蓋緊急變更、描述法規遵從的要求、固有的潛在不一致性；而主動元數據着眼於發現：識別獨立的物理設計、發掘行爲模式和內容規則、突顯錯誤和異常值、鼓勵創新並進行驗證。企業需要利用主動元數據進行自動化和擴充。
在自動化過程中，人類是老師和學生，元數據是教室，智能服務成爲新的基礎架構，數據分佈和容器占主導地位，“自我識別且易於描述的共同體驗”是我們工作和創建設計模式的基礎，數據質量系統開始識別因數據和元數據引起的業務變化。數據管理的未來架構和基礎架構是從機器到機器再到人（基於元數據）。不妨來設想下改如何改變工作方式，讓數據之間的關係個性化。業務的變化會改變企業團隊的工作重點，需要對組織架構進行設計和修改 以探知和支持這些新變化。企業必須瞭解解架構和設計，將團隊行爲模式拓展到機器學習和訓練中去，以增強方式讓數據集成自動化成爲現實。
在本次CLAIREview智能數據峯會上，Informatica還展示了一系列創新的產品和功能，它們能夠通過先進的智能化和自動化能力幫助客戶實現數據4.0轉型，成爲新一代的智能企業。瞭解具體的產品創新和功能演示，請點擊觀看峯會回放視頻：http://ityjt.net/Informatica-0528dianbo.asp。
哲學上講，事物的發展是由量變到質變的過程，量的積累會到達質的飛躍。數據正以摧古拉朽的方式顛覆着商業時代的鉅變。對於企業而言，時代下的挑戰不是如何管理正在被創建的大量數據，而是如何管理不同層面的數據並進行有效分析，從而充分利用數據的價值，並從中獲得真正的回報。Informatica專注數據管理領域，持續保持技術創新，幫助企業釋放數據潛能，助力企業實現數據驅動式的數字化轉型，一起積極擁抱數據4.0時代的到來，贏得新商業。
重磅預告：CLAIREview智能數據峯會第二場
雲數據倉庫和數據湖
2020年6月16日，14:00-15:30
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