业界 | 对话吴伯凡:英特尔如何协助企业搭建混合云,制定品牌转型策略

简介:

在漫长的历史里,文明的进步都是伴随着科技的发展,企业也在不断进化,无论是商业战略还是商业模式,在科技的推动下与时俱进,不断更迭创新。历史的长河流入数据洪流的时代,人工智能、大数据、云计算等新技术掀起了新一轮的技术变革狂潮,企业响应面临着新一轮的转型。

最近,英特尔公司市场营销集团副总裁、中国区市场部总经理张怡璠独家对话《21世纪商业评论》主编、《伯凡时间》创始人吴伯凡老师,聊了聊智能变革时代企业应该如何应对数据,如何实现转型以及如何应对转型后品牌和生态构建。

点击观看视频

75d8481d0b3f06c8e788dae232669930dd2bcd71

拥抱数据洪流,把握机会

两年多前英特尔提出一个十分贴切的比喻“数据洪流”,如今它像语言一样,几乎就是现实的写照。吴伯凡老师提到,2018年的数据量可能超过2018年之前几千年数据量的总和。这是科技文明的进步带来的市场大趋势,企业身处于这样的环境下,想要在市场竞争中占得一席之地,就必须要正视数据洪流的力量。

洪水这个词通常伴随着猛兽,但其实数据洪流并没有想象的可怕,只要修葺企业的“都江堰”,洪流可以被控制住,并且用来变成企业竞争的优势。可见,面对扑面而来的庞大数据,企业需要积极主动地思考如何驾驭这些数据,抓住数据带来的机会,这便促成了企业转型。

d1d4ab14dddc6529a01d9b3969b358434f684a5d

左:至顶网总经理兼总监高飞;中:英特尔公司市场营销集团副总裁、中国区市场部总经理张怡璠;右:知名商业评论家吴伯凡

搭建混合云,驾驭数据洪流

对于企业来说,面对突如其来的数据洪流,如何承载这些数据是第一步。云是处理数据、存储数据的计算平台,所以云计算几乎成为企业必备的IT基础设施。从整个行业趋势看,很多企业一开始因为考虑到安全、可控性的因素选择私有云,随着业务扩大,计算、存储都变得复杂,企业开始向灵活的公有云转移。混合云同时具备公有云和私有云的优势,灵活搭配使用,既能保证云服务的安全性、可控性,也能保证可扩展性。

有了云计算的加持,企业更了解用户,就能变得更聪明。例如,传统手表企业卡西欧就通过搭建游戏云、购买云和行为分析云,不仅让购物流程更加方便,也可以为用户提供贴心的产品推荐。企业从一个对消费者无数据或者低数据的状态,到能积累这些数据从而产生消费者深度洞察的高数据状态,就是智能转型。

目前的智能依托于云,其实是以数据为支撑的。在智能的下一个阶段,英特尔提出了“自能”的概念,即机器的学习不再需要人的提供,机器可以自己不断收集、挖掘、分析数据。当然要实现真正的自能,还需要更强大的计算力,而英特尔恰恰能为企业提供这种计算力。

e09a4687c3483cc37553607f242167e9d05d7f96

构建转型后的品牌,创造良性生态

企业的数字化转型势必引起现有的商业模式、品牌树立的转变,对于很多企业形象已经深入人心的大型企业来说,品牌转变其实是令他们惶恐的。创新是应对数字化转型带来品牌转变的第一步,然后是整合,将资源整合,追求和合作伙伴共赢。在这期间,得益于互联网大数据的帮助,市场营销的定位和分析更将精准,可以对品牌的构建提供指导。

在企业转型的过程中,企业选择的不只是一个技术、产品或服务,而是生态。这种生态就是企业跟各个利益相关方能够形成一种可持续稳定的资源和能量交换。比如说阿里云、腾讯等合作伙伴会使用英特尔的技术和解决方案,而他们的用户会使用搭载了英特尔技术的产品,双方的品牌口碑可以互相加分,这就是一个共赢的良性生态圈,是共同创造价值的过程。

英特尔为企业提供端到端全站解决方案、技术、服务,一直坚定构建共赢生态。在数据洪流时代,英特尔能帮助有需要的企业在技术方面、在解决方案方面有所突破,更好利用数据挖掘更大的市场潜力。


原文发布时间为:2018-06-11

本文作者:文摘菌

本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“大数据文摘”。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
相关文章
|
自然语言处理 Java 测试技术
Spring Boot中对自然语言处理工具包hanlp的调用详解
HanLP 是基于 Java开发的 NLP工具包,由一系列模型与算法组成,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。而且 HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点,因此十分好上手,本文就结合 Spring Boot来将 HanLP用起来!
11291 0
|
运维 Kubernetes 负载均衡
教你读懂 高可用/SRE
高可用(HA)与网站可靠性工程(SRE)是保障现代分布式系统稳定运行的核心理念。HA关注系统持续可用的能力,常用“9”的数量衡量可靠性,如99.99%可用性意味着全年仅允许约52分钟宕机。实现手段包括冗余设计、故障转移、负载均衡、限流熔断与数据多活。SRE则通过工程化方法提升系统可靠性,核心在于SLI(服务指标)、SLO(目标值)、SLA(服务协议)的指标体系,结合错误预算、自动化运维、容量规划与事后分析,实现稳定与效率的平衡。二者相辅相成,HA是目标,SRE是路径,共同构建“可测、可控、可优化”的系统稳定性体系。
1193 0
|
9月前
|
数据采集 人工智能 安全
企业如何建设数据系统?(2025年12月更新)
瓴羊Dataphin是阿里云旗下一站式智能数据构建与管理平台,融合OneData方法论与DAMA治理理念,支持多源接入、湖仓一体架构、AI驱动治理与全链路数据服务。广泛应用于零售、制造、金融等行业,助力企业实现数据整合、实时处理、合规管控与业务闭环,已服务多家大型企业数字化转型。
|
8月前
|
人工智能 监控 数据可视化
企业常用的BI工具有哪些?2026主流BI工具对比分析
本文盘点国内10款主流BI工具,从数据源支持、核心功能、部署模式等维度对比分析,重点解读瓴羊Quick BI、Tableau、Power BI等产品优势,结合企业选型常见问题,提供实战选型建议,助力数据驱动决策。
|
10月前
|
自然语言处理 数据可视化 数据管理
零代码平台什么意思?一文看懂无代码 vs 低代码区别与实用价值
本文解析零代码与低代码核心差异,结合虚构案例说明适用场景,帮助非技术决策者根据团队能力与业务需求,选择高效、低成本的数字化转型工具。
|
11月前
|
JSON NoSQL Redis
企业微信iPad协议:事件流逆向与轻量级网关实现
本文提出基于企业微信iPad协议的轻量级网关,通过长连接实现毫秒级事件推送,支持成员撤回、删除等细粒度事件捕获。采用Go解析protobuf事件流,Redis幂等去重,MQTT+JSON输出,兼容审计与风控,单实例承载600+账号,P99延迟18ms,无缝接入微服务。
729 0
|
数据采集 缓存 NoSQL
分布式新闻数据采集系统的同步效率优化实战
本文介绍了一个针对高频新闻站点的分布式爬虫系统优化方案。通过引入异步任务机制、本地缓存池、Redis pipeline 批量写入及身份池策略,系统采集效率提升近两倍,数据同步延迟显著降低,实现了分钟级热点追踪能力,为实时舆情监控与分析提供了高效、稳定的数据支持。
589 1
分布式新闻数据采集系统的同步效率优化实战
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术在文本生成中的应用
【8月更文挑战第26天】本文将探讨人工智能(AI)在文本生成领域的应用。我们将介绍AI如何通过自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)技术,实现自动生成高质量文本内容的能力。文章将详细解释AI文本生成的基本原理,包括预训练模型、神经网络架构以及训练和优化过程。我们还将讨论AI文本生成技术的局限性和未来发展方向,并提供一些实际的应用案例。
|
缓存 监控 算法
JVM简介—2.垃圾回收器和内存分配策略
本文介绍了Java垃圾回收机制的多个方面,包括垃圾回收概述、对象存活判断、引用类型介绍、垃圾收集算法、垃圾收集器设计、具体垃圾回收器详情、Stop The World现象、内存分配与回收策略、新生代配置演示、内存泄漏和溢出问题以及JDK提供的相关工具。
JVM简介—2.垃圾回收器和内存分配策略