独家专访-ST紫学股吧：全面进化AI，激发数据要素价值

清博智能:全面進化AI,激發數據要素價值

【訪談對象】何俊,北京清博智能科技有限公司副總裁

隨着社會進入到了數字化時代,世界瞬息萬變,想要快速掌握人們的需求變化,瞭解發生了什麼,是我們大多數人的需求之一。

本期我們採訪到了北京清博智能科技有限公司副總裁何俊,跟他聊了聊清博智能在大數據分析能力上的最新進展,走進數據智能的世界。

Q:清博智能主要依照怎樣的邏輯?

A:

我們大數據的特點在清博輿情和清博指數兩大產品上就集中體現了。

清博指數:精確性與公平性的典範

清博智能的核心產品之一,清博指數,代表了基礎數據的精確性與公平性。清博指數利用“縱向數據”,爲媒體賬號的傳播力和影響力提供全面評估。這些數據不僅基於大量學術論證,而且通過精確的指數評估模型,提供對自媒體賬號內容傳播力的深入分析。

清博輿情:寬廣度與時效性的完美結合

清博智能的另一核心產品,清博輿情,則優秀地展現了數據的寬廣度和時效性,即“橫向數據”。這部分數據涵蓋了大量平臺上全賬號的發佈數據,還能夠跨平臺收集信息,力求避免數據遺漏。平臺覆蓋率的廣泛性和數據獲取的快速反應,構成了清博輿情的競爭優勢。

我們在追求數據分析的卓越同時,始終堅守數據隱私協議,保障數據安全。

Q:清博對於龐大的數據,如何進行數據的分類界定?

A:

在清博,通過數據量級和更新頻率,我們將數據分爲“靜態數據”和“動態數據”兩個關鍵維度;通過數據可檢索性與存儲特性,我們又將數據分爲“熱數據”和“冷數據”。我們不僅注重數據的存量,更注重其可檢索性,針對不同的使用頻率和時效性需求,優化了存儲效率的同時,確保了成本效益。這反映了清博在大數據分析方面的高端策略和精確度。

靜態數據:龐大數據存儲的標杆

靜態數據量級代表了公司目前存儲的數據總量,達到了令人矚目的4000億條記錄。這個數字不僅展示了清博智能在數據積累方面的雄厚實力,更是其分析能力的堅實基石。

動態數據:日增數據的動態監控

動態數據量級則關注日常新增數據的規模,清博智能每天新增分析約5億條數據。這一數據流動性的高速度體現了公司在實時數據分析方面的前沿技術。

冷數據:長期存儲的核心資源

冷數據,在清博的數據管理體系中,扮演着至關重要的角色。這類數據通常具有較長的時間跨度和較低的檢索頻率,代表了公司長期積累的寶貴資產。清博智能針對這些冷數據制定了專門的存儲策略,確保它們即便在較長時間內不被頻繁訪問,仍然能夠得到安全、穩定的保存。冷數據的管理策略不僅反映了清博智能在數據保護方面的深度思考,也顯示出公司對於長期數據價值的重視和深挖潛力。

熱數據:高效分析的關鍵要素

與冷數據形成鮮明對比的是熱數據。這類數據在清博智能的日常運營中佔據了中心地位,其特點是時效性強和檢索頻率高。熱數據的管理和分析要求極高的反應速度和靈活性。爲此,清博智能採用了先進的技術和算法,確保這些數據能夠迅速被檢索和分析,以支持公司的即時決策和響應。熱數據的高效分析,不僅展示了清博智能在實時數據分析領域的技術實力,也是公司能夠在激烈的市場競爭中保持領先地位的關鍵因素。

這種對數據量級的細緻區分和智能化的存儲策略,充分展現了清博智能在大數據領域的高級質感和領先技術。通過精準的數據管理和創新的存儲方法,清博智能正爲行業樹立新的標杆。

Q:清博相較於其他大數據公司的優勢和特色是什麼?使用了哪些數據分析工具和技術?

A:

從數據行業流水線來看,我們將數據分爲三類,原始數據(粗數據)、基數據、分析數據。原始數據的價值是比較低的,我們對這部分數據進行分析、打標它就變成了基數據,而從市場角度來看,用戶需要的數據產品提供的是分析數據。洞察用戶的需求是提高數據產品競爭力的關鍵,因此我們的競爭力其實更集中的體現在對於數據的分析能力上。在數據行業裏,清博和頭部幾家競爭企業也是不分伯仲的。

我們強大的數據分析能力關鍵在於分析師團隊與AI結合,以及我們對數據長年的經驗積累。清博在武漢的研究院規模是比較大的,裏面不乏有很多資深數據分析師。大量的數據通過機器學習並分析後,當出現報錯或出現新的匹配規則時,再由人工巡檢驗證,最後給出分析研判,保障每一條數據的準確性。

此外,AIGC的接入極大提升了我們數據分析的效率。最大的幫助體現在兩方面,首先底層代碼這塊,AI可以幫助程序員轉譯不同的語言,因爲不同程序員擅長的代碼語言不一樣,例如AI就可以幫助他們把Java語言、C語言變成Python語言,且這個準確度甚至比簡單的外語翻譯還高。另外,在短時間內分析非常量大的數據時,AI批量分析的能力確實減少了很大一部分人員消耗。

清博大數據板塊歷經9年積累,將無數非結構化的數據結構化後,納入我們的數據庫。對歷史規律的經驗總結是需要時間來不斷完善的,在這個過程中我們成立了攻堅組攻克了很多難題,9年積澱的數據和經驗也是我們的核心優勢。

Q:清博未來的數據技術面臨的挑戰與發展目標是什麼?會在哪些方面取得突破?

A:

在未來的數據技術領域,我們團隊已經做好了頗具信心的準備,致力於在以下幾個關鍵領域實現突破。

提升數據廣度和時效性:持續的領先追求

首要任務是進一步提升數據的廣度和時效性。這一目標沒有盡頭,要求我們持續改善和創新,以確保在整個行業中保持領先地位。我們深深認識到,一旦落伍,便難以再次領先。因此,不斷增強數據分析能力和更新技術,是保持競爭力的基本策略。

海量數據噪音淨化:深化分析能力

第二個挑戰是海量數據中的噪音淨化。在龐大的數據海洋中發現問題、識別關鍵信號,提供給用戶真正需要的答案——這個目標,對於整個行業都是巨大的挑戰。清博智能致力於解決這一問題,以提供更加精準和高效的數據服務。

AIGC與大數據深度融合:技術融合的前沿

第三個發展目標是AIGC和大數據的深度融合。今年被視爲AIGC發展的元年,而清博智能將AIGC與大數據的結合作爲終極目標。我們的目標是,當用戶表達哪怕模糊的需求時,我們的產品,也能直接從底層數據中提取分析,提供清晰直觀的答案,而不必從海量數據中篩選。我們團隊已經從學術和技術角度進行了大量研究,確保在這一領域保持領先地位,成爲業界的標杆。