數據驅動軟件智能

近年來“數字中國”高歌猛進,以大數據、人工智能、物聯網、區塊鏈等為代表的數字科技成為第四次產業革命的重要組成部分。中國正積極推進數字產業化、產業數字化,引導數字經濟和實體經濟深度融合,推動經濟高質量發展。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?--- 摘自《求是網

互聯網數字技術的發展經歷了一個風云變幻的過程,經歷了信息技術、互聯網技術到數字科技技術等階段。

信息技術

信息技術是指有關信息的收集、識別、提取、變換、存貯、傳遞、處理、檢索、檢測、分析和利用等的技術。信息技術包含通信、計算機與計算機語言、計算機游戲、電子技術、光纖技術等。現代信息技術以是以微電子和光電技術為基礎,以計算機和通信技術為支撐,以信息處理技術為主題的技術系統的總稱。

信息技術的應用包括計算機硬件和軟件,網絡和通訊技術,應用軟件開發工具等。互聯網普及以來,計算機是生產、處理、交換和傳播各種形式的信息(如書籍、商業文件、報刊、唱片、電影、電視節目、語音、圖形、影像等)主要工具。

信息技術體系結構是為達成戰略目標而采用和發展信息技術的綜合結構。它包括管理和技術的成分。其管理成分包括使命、職能與信息需求、系統配置、和信息流程;技術成分包括用于實現管理體系結構的信息技術標準、規則等。

互聯網技術

聯網毫無疑問是這個時代最重要的一場技術革命,它在根本上改變了我們這是時代的一切,大家在生活當中已經離不開互聯網的各項產品跟技術。隨著 Internet 的誕生并確立了 TCP/IP 協議在網絡互聯方面不可動搖的地位,基于TCP/IP協議的公網的發展推動了互聯網的發展。
我們可以把互聯網技術發展簡單分解為以下三個階段:

  • Web 1.0: Web 1.0是指萬維網發展的第一階段。早期,Web 1.0中的內容創建者很少,絕大多數用戶都是內容的使用者。個人網頁很常見,主要由托管在ISP運行的網絡服務器或免費網絡托管服務上的靜態頁面組成。Web 1.0是一個內容分發網絡(CDN),它可以在網站上展示這些信息。它可以用作個人網站。根據瀏覽的頁面,該費用對用戶而言。它具有使用戶能夠檢索特定信息的目錄。Web 2.0
  • Web 2.0: 是指在全球范圍內突出顯示用戶生成的內容,最終用戶的可用性和互操作性的網站。Web 2.0也稱為參與性社交網絡。它不是指對任何技術規范的修改,而是指網頁設計和使用方式的修改。過渡是有益的,但似乎沒有發生更改的時間。作為虛擬社區中用戶生成的內容的創建者,Web 2.0在社交媒體對話中允許彼此進行交互和協作,包括播客、寫博客、標記、用RSS進行策劃、社會書簽、社交網絡、社交媒體、網絡內容投票。
  • Web 3.0: 它涉及Web利用率和交互的發展,包括將Web更改為數據庫。在長期專注于前端(Web 2.0主要涉及AJAX,標記和另一項前端用戶體驗創新)之后,In可以實現Web后端的升級。Web 3.0是一個術語,用于描述Web使用的許多演變以及幾種路徑之間的交互。在這種情況下,數據不是擁有的而是共享的,其中服務針對同一網站/同一數據顯示不同的視圖。語義網(3.0)承諾以比Google現有引擎架構所能達到的更合理的方式建立“世界信息”。從機器概念而不是人類理解的角度來看,這尤其正確。語義網需要使用像OWL這樣的聲明性本體語言來生成特定于域的本體,機器可以使用該本體來推理信息并得出新結論,而不僅僅是匹配關鍵字。

數字科技

數字科技的產業數字化服務愈加廣泛——從金融科技、監管科技、數字金融、數字交通、數字營銷到智能城市,數字科技實現了技術上的進階,同時也實現了科技與實體產業更好的結合。通過數字化,有效降低各個行業的運行成本,也是實現普惠和公平的核心手段。

數字科技降低運行成本的核心邏輯主要體現為三方面:通過互聯網軟硬件、網絡通信、物聯網、AI、區塊鏈等技術應用,將物理世界的多維信息以及產業知識數字化,以數字連接打通線上與線下;以數據和技術為最大公約數,重塑產業流程和決策機制,實現產業效率的提升和成本結構的改變,通過降低邊際成本來實現規模覆蓋,并形成規模效應和網絡效應;用共建共生替代自我封閉,實現數據和技術應用在多產業、多鏈條的網狀串聯和協同,進而創造更大的產業價值和客戶價值。

下面我們講到的,是狹義的數字科技定義。

從2017年到2026年,大數據市場將以19.3%的復合年增長率增長。這個快速發展的市場需要新的工具來管理數據,使用數據并支持新技術。這就是為什么DataTech部門對各個行業極為重要的原因,不僅是數字廣告,而且還包括運輸,能源,媒體,零售,制造或醫療保健等傳統行業。他們采用大數據工具,以幫助他們發展和加速業務或流程,這就是為什么他們對DataTech解決方案的興趣與日俱增的原因。

探碼數字科技 數據技術有助于管理不斷增長的數據集,數據技術用于管理全球范圍內增長的數據集。人和機器逐年生成大量數據。為了控制它并從數據中獲利,公司需要適當的技術。Data Tech可幫助管理大數據集,構建數據管理解決方案并整合來自許多資源(例如在線(網站,登陸頁面,移動應用)和離線(調查))的數據。存儲在一個地方的收集到的信息對于發現業務見解或分析人或機器的行為非常有用。

讓我們看一下數字。到2025年,全球生成的數據量將達到160ZB。據《福布斯》報道,我們每天產生超過5,000億字節的字節。它決定了在用于控制數據資產的技術上不斷增加的支出。到2026年,大數據市場預計將達到1567.2億美元。2019年全球包括數據技術(例如數據管理平臺)在內的數據支出將達到$ 26.0 B,同比增長26.6%。


軟件智能

根據Gartner的調查,有42%的CEO表示“數字優先”或“以數字為核心”已成為其公司的數字業務態勢。當今社會軟件無所不在, 追求高質量和高效率的軟件開發是軟件工程研究的核心目標.軟件開發經歷了從結構化方法、面向對象方法到網絡服務化, 逐步向基于互聯網和開源模式構造的方法發展.軟件開發工具與環境也是伴隨著開發方法不斷更替變化, 從命令行開發工具到集成化開發環境, 再到擴展開發環境、協同開發環境, 正向智能化開發環境方向演進.

軟件開發智能化一直是軟件工程追求的目標之一.以開源軟件為代表的互聯網軟件開發呈現出邊界開放、群體分散、交付頻繁、知識復雜等特征, 同時貫穿全生命周期的軟件開發活動中積累了快速增長、規模巨大的軟件大數據.這為軟件智能化開發建立了數據基礎, 但需要解決基礎性的數據采集分析、知識抽取利用問題, 并以智能搜索、推薦、問答等方式提升軟件開發工具智能化程度, 提高軟件開發的效率和質量.智能化的軟件工具可以基于數據和知識向開發人員提供推薦和智能檢索, 由此形成“人-工具-數據”融合的新一代軟件智能化開發技術體系和環境.

數據驅動軟件智能主要體現在以下幾個方面

數據驅動開發模式高效化

從單機版軟件包開發,到目前流行的SaaS軟件開發,低代碼(0代碼)軟件開發等,直接改變的軟件開發的模式,提高了開發效率。智能化程序搜索與構造關注于通過可復用代碼搜索、理解、推薦以及缺陷檢測等技術支持程序的智能化構造,
從代碼搜索、程序合成、代碼推薦與補全、缺陷檢測、代碼風格改善、程序自動修復
基于代碼結構和代碼語義信息的代碼注釋決策支持方法, 根據代碼與其上下文之間的邏輯耦合關系強弱程度確定合適的注釋點, 從而提高代碼的可理解性和可復用性.

數據驅動軟件個性化

軟件正在往多場景(PC端、手機端、Web APP、小程序、插件)應用延伸,需求的復雜性也強烈的要求軟件提供個性化的功能體驗。體現在三個方面:

  • 數據個性化:在SaaS軟件中,需要提供數據個性化定制的功能來滿足不同租戶的數據需求。
  • 界面個性化:不同的客戶來自不同行業,不可能使用同一個系統LOGO以及系統名字。因此,在SaaS應用中,有必要解決界面個性化問題。
  • 功能個性化:客戶來自各行各業,有著不同的業務需求,系統的功能要與每一個客戶的需求相符是一件基本不可能的事情。因此,SaaS軟件需要提供功能個性化定制的功能。

數據驅動軟件AI化

語言、視頻、自然語言理解,以及更加智能的BI分析,AI計算等,使軟件更加自動化、智能化的處理業務。與自然語言處理相結合,計算機可以區分人類等信息,以提供更快,更相關的結果。它們變得更加智能,可以滿足用戶的需求。以及三維設計已在Web 3.0的網站和服務中廣泛使用。博物館指南,計算機游戲,電子商務,地理空間環境等都是使用3D圖形的示例。無處不在的內容可以通過多個應用程序訪問,每個設備都連接到Web,服務可以在任何地方使用。

軟件智能可以幫助數字領導者進行溝通,制定決策,衡量和驅動團隊,保護企業和品牌,不斷提高健全性和安全性以及更好地了解關鍵系統的復雜性。盡管軟件仍然是一個黑匣子,但是Software Intelligence可以使您了解該黑匣子和軟件工廠,從而有助于預防災難并從軟件資產和ADM預算中獲得最大收益。

軟件智能通過真正了解必須構建,維持和增強的復雜系統,幫助從業者–架構師,開發人員,質量保證專業人員–成為數字領導者。它可以幫助技術人員在這些復雜的系統中導航,查看增強在何處產生新問題,在適當的位置放置體系結構以維持高水平的安全性和靈活性,并通常提供超級軟件–防彈,可恢復,可維護,可擴展和安全。

總結

當我們全力投入數字未來時,我們還有許多功能需要構建,從而為“傳統”應用程序組合增加了層次。我們需要將軟件視為我們所有業務的核心部分,這意味著我們需要比今天更多地了解軟件。關于它的健康狀況,大小和潛伏的風險。數字領導者正在明智地滿足這一需求,并為自己配備了企業級軟件智能。如果您不想被拋在后面,這是您需要知道的類別。

現在是時候使您的軟件變得更聰明了。

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