“云智一体”技术与应用解析白皮书：智能大数据篇

03 目录CONTENS 一、云智一体，促进数字化转型与智能化升级一步到位 02 1.1产业智能化，数字经济发展新阶段03 1.2百度智能云战略升级03 1.3云智一体的百度智能云架构2.0，加速产业智能化04 二、云智一体的智能大数据产品架构全景图05 2.1数据要素成为数字经济时代的新战略资源 2.2大数据驱动千行百业数字化转型和业务创新 06 07 2.3大数据的未来发展趋势08 2.4企业构建大数据平台的原则08 2.4.1成效为先09 2.4.2治理为要09 2.4.3安全为本09 2.4.4持续运营09 2.5百度智能云大数据产品架构全景图10 三、云原生湖仓架构，构建企业大数据基础设施11 3.1云原生12 3.1.1按需创建12 3.1.2存算分离12 3.1.3弹性扩缩容13 3.1.4运维托管14 3.2数据湖架构14 3.2.1BOS数据湖存储15 3.2.2丰富的数据湖分析引擎16 3.3一体化平台19 3.3.1元数据统一管理20 3.3.2自动数据集成20 3.3.3全流程可视化数据治理开发21 3.3.4数据湖分析21 3.4成功实践22 四、智能数据挖掘，驱动数据资产价值最大化24 4.1数据资产管理与运营平台DAMP26 4.1.1数据资产目录26 4.1.2数据在线应用工具26 4.1.3数据服务超市26 4.1.4数据资产看板27 4.2数据可视化SugarBI27 4.2.1直连多数据源27 4.2.2丰富的图表和拖拽式编辑28 4.2.3炫酷大屏与智能交互28 4.3全功能AI开发平台BML29 4.3.1BML总体架构29 4.3.2BML为数据科学提供的核心功能 4.3.3面向行业的智能数据挖掘解决方案 30 31 4.4智能数据挖掘成功实践32 4.4.1邮储大脑机器学习平台32 4.4.2某集团研发中心设备健康管理系统33 五、隐私计算铸就安全防护新体系36 5.1数据安全的落实规则38 5.1.1覆盖数据全生命周期的安全体系38 5.1.2隐私数据的安全保护闭环 5.1.3安全合规的数据流通形式 5.1.4主流的隐私计算核心引擎 5.2百度全生命周期数据安全防护体系 39 39 40 40 5.2.1资产安全41 5.2.2隐私保护41 5.2.3隐私计算41 5.3百度点石成功实践43 六、企业数据资产构建与应用实践45 6.1数据治理46 6.1.1搭班子 6.1.2做盘点 6.1.3定标准 6.1.4稳实施 6.2资产管理与运营 46 47 48 48 49 6.2.1资产管理 6.2.2资产运营 49 49 6.3业务应用50 6.4企业数据资产应用实践51 6.4.1徐工综合经营管理决策驾驶舱51 6.4.2陕西广电媒体融合数据资产建设52 七、更多行业案例参考56 八、关于本报告57 “云智一体”技术与应用解析系列白皮书智能大数据篇 云智一体， 促进数字化转型与智能化升级一步到位>> 02 1.1产业智能化，数字经济发展新阶段 当前，我们正处在科技创新和产业发展最好的时代，以人工智能、大数据、云计算、5G等为代表的新一代信息技术蓬勃发展，驱动新一轮科技革命和产业变革。 在产业应用新兴技术和数据资源转型升级的过程中，数字化是基础；而随着人工智能等新一代信息技术的发展，以及数据的爆发式增长，产业加快应用智能技术，从海量数据中发现规律、训练模型、提炼知识，促进产出增加和效率提升，实现企业生产经营的智能化，进而实现整个产业的智能化升级。 因此，数字经济既包括数字化转型，也包括智能化升级，产业智能化是数字经济发展的新阶段。 1.2百度智能云战略升级 百度是拥有强大互联网基础的领先AI公司。从成立的第一天起，百度搜索引擎就与人工智能、云计算等技术息息相关。经过多年的技术积累和产业实践，百度已形成了全面布局，从基础的算力和数据技术、深度学习算法及框架，到语音、视觉、自然语言处理等感知、认知技术，以及飞桨深度学习开源开放平台等，具备云智一体的独特优势。 基于百度的技术优势和对产业发展的洞察，经过跟合作伙伴的共同成长与产业实践，百度智能云的战略升级为：以“云计算为基础”支撑企业数字化转型，以“人工智能为引擎”加速产业智能化升级，云智一体“赋能千行百业”，促进经济高质量发展。 云智一体的“云”为数字化转型提供安全、稳定、灵活的数字化底座，“智能化引擎”为智能化升级提供领先的创新技术和平台。我们推荐客户数字化转型与智能化升级一起做，一步到位，这样效率更高，效果更好。 同时，如果客户只做数字化转型，我们有丰富的云计算产品可以支持；或者客户已经有了数字化基础，我们的智能化引擎也可以助力智能化应用。 百度智能云的“云”，不仅为数字化转型提供安全稳定、弹性灵活的云计算服务，同时也是适合跑AI的云，我们称之为“AI原生云”，继承云原生的优势，面向AI场景，提供极致弹性的高性能异构算力，打造简洁、高效的AI应用开发架构。 “云智一体”的智，是百度将深耕十余年的AI技术，以及AI赋能产业的实践经验，沉淀为助力产业智能化升级的技术、平台及方法论，是以加速产业智能化升级为己任、懂场景的AI。 03 “云智一体”技术与应用解析系列白皮书智能大数据篇 1.3云智一体的百度智能云架构2.0，加速产业智能化 基于百度智能云的战略升级，云智一体的百度智能云架构2.0同时发布，包含数字化底座、智能化引擎和全场景应用（如图1.3-1所示）。 数字化底座，包括基础云、数据库、物联网、边缘计算、区块链等基础平台，以及视频云、大数据、云原生开发和地图服务等；同时还有安全模块，为技术创新和产业转型升级保驾护航。 在数字化底座之上是智能化引擎，百度自主研发的飞桨深度学习平台为核心，软硬一体AI大生产平台--百度大脑为支撑，包括AI中台和知识中台等。智能化引擎与行业深度融合，帮助企业建设自己的智能化中台，助力智能化升级。 基于数字化底座和智能化引擎，百度智能云深入行业场景，打造智能应用，同时与生态伙伴一起，在制造、能源、城市、金融、医疗、媒体等领域，助力数字化转型和智能化升级一步到位。 百度智能云全新架构2.0 智慧城市 产业级深度学习开源开放平台 软硬一体AI大生产平台 知识中台 AI中台 智能化引擎 云为底座飞桨为核生态为翼 全场景应用 智能制造 智慧金融 智慧交通 智慧能源 智慧医疗 智慧媒体 … 智能客服 智能推荐 智能办公 企业搜索 工业质检 智能创作 … 数字化底座 视频云 大数据服务 云原生开发服务 地图服务 数据库 物联网 边缘计算 区块链 基础云 计算 存储 网络 安全 （图1.3-1） 我们希望以百度智能云为纽带，联合技术和产业生态伙伴，通过开源开放平台降低AI开发的门槛，加快人工智能融入传统产业，帮助越来越多的行业大步快跑，加入产业智能化的大潮。 04 云智一体的 智能大数据产品架构全景图>> 05 2.1数据要素成为数字经济时代的新战略资源 随着新一轮科技和产业革命的浪潮席卷而来，特别是大数据、人工智能、移动互联网、云计算、5G等新一代信息技术的应用，人类进入数字经济时代。数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高经济社会的数字化、网络化、智能化水平，加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。 2019年，高收入国家的数字经济占GDP比重达到47.9%，其中发达国家这一比例高达51.3%，美国、德国等国家则超过60%。中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书(2021)》显示，2020年我国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP比重为38.6%，保持9.7%的高位增长速度，成为稳定经济增长的关键动力。 “十四五”规划纲要中将“数字经济核心产业增加值占GDP比重”作为创新驱动的关键指标之一，并预期“数字经济核心产业增加值占GDP比重”将从2020年的7.8%上升到2025年的10%，大数据将成为驱动未来数字经济发展的强大推动力。 数字经济成为“十四五”期间高质量发展新引擎 《上海加快发展数字经济推动实体经济高质量发展的实施意见》 《打造上海市数字化转型示范区全面推进杨浦区城市数字化转型行动方案（2021-2023年）》 《北京市关于加快建设全球数字经济标杆城市的实施方案》 …… 2020年数字经济占GDP比重 50.7% 54.3%60% 高收入国家 38.6% 中国 美英德 发达国家 39.2万亿 中国信息通信研究院报告 （图2.1-1） 在数字经济中，数据要素是数字经济时代的新战略资源。2020年，国务院发布了关于要素市场化配置的指导意见，明确把“数据”与土地、劳动力、资本、技术等并列为五大生产要素。 和其他生产要素相比，数据生产要素有两个作用，即创造和放大。创造创新方面，数据作为一种新的生产能力，直接驱动了很多新模式、新经济形态、新产业。特别近两年疫情不断反复期间，很多产业实现了彻底的数字化和线上化，而今年大火的“元宇宙”概念，也是数字化产业发展的新方向。放大方面，数据要和资本、土地、劳动力、技术等其他生产要素协同，发挥乘数作用，解决供需优化、创新价值链流转方式等问题，放大其他要素价值。 有价值的数据资源催生和创造数字经济 数据对其他要素发挥乘数作用 数据要素成为数字经济时代战略资源 创造 放大 新产业、新业态、新模式 放大劳动力、资本等要素价值 数据驱动供需优化、创新价值链流转方式 （图2.1-2） 2.2大数据驱动千行百业数字化转型和业务创新 回顾近几年可以发现，大数据已经驱动零售、政务、城市治理、金融、创造业、教育、医疗等很多行业，进行了数字化转型或者业务创新的尝试与实践。 在零售行业，开店选址对最终业务成功非常关键，结合大数据技术和目标客群定位，实现精准智能选址，从源头降低经营的不确定性和风险；在制造业，以前设备交付给用户后，还面临着维护售后等运营问题，结合大数据和物联网技术，可以及时了解设备状态，实现预测性维护，大大提升了制造业的服务效率和用户体验；在视频行业，长、短视频等信息载体，已经实现了个性化推荐，这背后也是基于大数据技术，提升用户体验，创造新的增长空间。 通过这些例子可以看到，大数据在各行各业的数字化转型和业务创新里面有非常多的实践和案例，驱动着千行百业的数字化转型和业务创新。 零售大数据 智慧选址 政务大数据 城市驾驶舱 金融大数据 智能投顾 制造大数据 预测性维护 视频大数据 智能推荐 大数据驱动千行百业数字化转型和业务创新 医疗大数据 临床辅助诊疗 能源大数据 能耗优化 交通大数据 数字指挥中心 教育大数据 个性化施教 农业大数据 农作物生产供应链 （图2.2-1） 2.3大数据的未来发展趋势 首先，4V特性更凸显（规模性-多样性-实时性-价值型）。随着5G、IoT等技术的发展，以及企业更加重视数字化发展，数据总量成指数级增长，数据价值密度越来越低。同时，除传统结构化数据外，视频、语音、图像等海量非结构化数据不断积累，且随着企业数字化程度的提高，数据处理的实时性也越来越高。 其次，大数据和AI深度融合。AI也是一种数据处理技术，它与大数据的深度融合，让数据处理更高效，帮助企业从海量业务数据中挖掘更多价值。 第三，数据安全是生命线。关于数据安全，近几年国际和国内范围内都密集出台了多个数据安全类法规。从数据安全趋势来看，社会各方在数据流通与运营过程中，数据安全合规是基础生命线，必须满足。 综上，新型的数据基础设施、深度挖掘数据价值，以及保障数据安全，是构建大数据平台的关键。 大数据领域发展趋势 场景繁杂需高效和智能分析更多数据需要深度价值挖掘 大数据和AI深度融合 规模