随着大数据在产业圈层的全方位渗透，大数据技术已经不仅仅意味着科学技术的进步，它在本质上可以替代传统的经验、规则、流程，重构商业实践。近日西安弈聪软件公司总经理尹宏刚在2019年大数据技术大会分享了具有前瞻性的观点。尹宏刚认为如果说互联网打破空间约束，挖掘了空间财富，大数据则是打破时间约束，挖掘时间财富。
在数据大量爆发式增长的产业端，重在以数据驱动为中心的数据中台，可以对产业端数字化转型进行强赋能，帮助企业重构商业流程。尹宏刚提出，大数据中台从诞生至今，经历了数据资产化、数据融合与流动、数据价值化的三部曲。以往的商业决策更多基于规则、流程，这些规则往往建立在多年的行业深耕基础上，因而锻造了极强的行业壁垒，但所有复杂的、难以抽象的商业规则和场景，将它们数字化以后，复杂问题反而可以被清晰的界定和量化，算法可以为商业实践提供替代解决方案，算法构建的商业形态模式，可以打通、重构各行业的商业实践。
尹宏刚认为数据驱动，就是利用已有的数据资源去构建数据驱动业务。尹宏刚认为，在数字经济转型时代，数据驱动业务发展已经是毋庸置疑的大趋势，并正在经历大数据的演变。据了解在数据科学工程广度上，弈聪软件已形成完备的大数据中台系列产品，覆盖从特征工程到模型训练再到推理服务;在数据科学工程深度上，弈聪软件大数据中台产品支持从基础算法的并行化，到模型生命周期管理，模型规划化生产，模型评估，以及自动化机器学习，形成了完备的端到端的大数据加工流水线。
尹宏刚总结了数据驱动业务经历的四个阶段：
第一阶段就是数据可视化：用数据来回答发生了什么。通过数据可视化技术(常见的信息化系统)，把纷繁的数据表达出来，供决策者使用。
第二阶段是数据融合：用数据回答为什么会发生。这需要底层数据资源快速的融合和组织能力。在这个阶段，以数据仓库为核心，通过多维的数据服务供给企业从不同视角支撑商业决策。
第三阶段是数据预测：用数据回答将要发生什么。需要使用一些机器手段、深度学习，基于历史数据和当下数据去预测未来，由模型来判断会出现什么结果，并实现快速的自我迭代。
第四个阶段是数据规划：用数据回答最好发生什么。让数据形成一个闭环，供给到生产系统中，完成最好发生什么的任务，根据算法找到最优解。
