大數據的未來何去何從，與人工智能技術如何完美結合，共同驅動數字經濟發展，數據智能或將成為新的熱點和大趨勢。

“數據智能”是百度公司在2014年提出的概念，百度對數據智能的定義，指基于大數據引擎，通過大規模機器學習和深度學習等技術，對海量數據進行處理、分析和挖掘，提取數據中所包含的有價值的信息和知識，使數據具有“智能”，并通過建立模型尋求現有問題的解決方案以及實現預測等。

下面我們來了解一下數據智能的幾個重要知識點。

數據智能的3個核心層次：采集智能（開放互聯貫通數據源，融合匹配全維度數據源）、處理只能（豐富的數據+AI能力，開放賦能數據產品和服務，支撐多場景智能運營）、應用智能（自行的、可決策的、可洞察的數據智能化應用）。

數據智能化的5個階段：數據智能化過程可劃分為5個階段：業務數據化，企業解決數據的智能化獲取；數據資源，企業解決數據接過話、數據清洗、數據連接等數據的貫通和整合；數據資產化，企業解決數據融合、數據治理和數據準備等業務價值角度下將原始數據變為業務能夠使用的數據；決策自動化，企業解決數據的關聯分析、自動化決策；場景智能化，企業解決商業化流程的數據探索、自動化生產，形成決策閉環的數據智能產品。

數據智能化的價值：匯聚海量的數據，連接和貫通各個維度數據，打造核心數據智能的采集、處理和應用、支撐多渠道、多場景的智慧化應用，將數據智能產品化，實現數據的自動化決策。

可以看出，數據智能化的價值體現是值得我們深入打造和應用的。那么，企業建設數據智能平臺或數據中臺有什么深刻意義呢？一方面可以幫助企業管理好內部現有的數據資產，另一方面可以為企業提供基于大數據的預測分析產品，即人工智能服務。

所以說，企業通過建設數據智能平臺或數據中臺，打破內部數據壁壘、盤活數據資產、提升數據價值，對外提供統一的智能化數據服務，有望再次重構大數據產業生態環境，進一步深挖和釋放大數據的價值紅利。

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