科杰科技:体系化数据能力建设是加速AI大模型商业化落地的最优解
ChatGPT持续走热，可谓是2023年度最具看点的事件之一。
作为新事物，ChatGPT让我们看到了人工智能变革的新机遇，其逻辑和语言能力让人惊叹，它能够通过理解、模拟和学习人类的自然语言来进行对话，进行聊天的上下文实时互动。近期，多模态预训练大模型GPT-4的问世再次引发了科技界的全民狂欢，GPT-4拥有更强大的识图能力，文字输入的上限提升到了2.5万字，它能更加流畅准确地回答用户的问题，能写歌词，写创意文本，且风格多变。实验表明，GPT-4在部分专业测试和学术基准上，表现出了与人类相当的水平。
探究ChatGPT背后的原理，是数据、算法、算力等核心技术的有机融合，三者相互影响、相互支撑，数据相当于AI算法的原料，在机器学习中需要对标注好的数据进行训练，只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的场景才能得到一个良好的模型；算力是算法和数据的基础设施，通过对基础软件的有效组织，最终才能释放到终端应用上进而面向产业赋能。
综上所述，加速ChatGPT AI大模型的商业化落地其底层逻辑，离不开数据基础设施和数据能力的体系化建设。
在大模型的演变过程中，国内外也涌现出多个具有代表性的大数据、人工智能厂商，科杰便是其中重要的参与者，其自主研发的云原生湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse，采用国际领先的湖仓一体架构，充分融合了数据湖和数据仓库各自的优势，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理，面对不同行业的AI大模型KeenData Lakehouse提供数据集成、数据标注、数据算法、数据分析、数据治理等一站式数据底座能力。现阶段AI大模型的发展正以不同模态数据为基础过渡到与知识、可解释性、学习理论等方面相结合，科杰科技发挥技术与咨询优势，将领先的大数据产品与行业Know-How深度融合，打造面向行业通用基础产品和解决方案。
KeenData Lakehouse为AI大模型训练提供数据底座支撑
科杰科技湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse产品矩阵涵盖十二大产品模块，整体设计融合DataOps工具与方法论，为企业提供数据管理、开发挖掘、运维一体化的整套方案，支持PB级多模数据的存储和处理，具备弹性扩展、高可用、高并发、低延时云原生特性，满足当下企业海量大数据场景下的实时处理，自动化数据治理等需求。
■ 数据服务平台（Keen DaaS）：大数据服务发布中心，无缝对接业务生产系统；提供API统一纳管、API授权、监控、服务策略管理能力，实现大数据与应用系统的无缝衔接并满足应用系统高并发下的毫秒级服务响应能力。
■ 数据标签（Keen TAG）：一站式数据标签自助平台；通过标签的加工生产提供探索用户特征及画像能力，完成对用户的识别、聚类、细分，通过特征变化追踪标签全生命周期的演变过程。
■ 数据资产目录（Keen Asset）：统一数据资产门户，提供企业全域数据资产统一纳管能力；自动沉淀数据资产、动态元数据探查、可追溯的血缘关系，实现自动元数据探查；包含业务数据、仓库数据、数据模型、数据指标，实现企业元数据管控及数据血缘关系追踪。
■ 数据指标管理（Keen Index）：全可视化零代码自助数据指标管理平台；建立完整的企业指标体系和管理中心，直观展现数据指标生成的生命周期，为企业的运营决策提供数据共享、规范管理及口径统一的保障。
■ 数据质量管理平台（Keen DQM）：全流程智能数据质量稽核中心；贯穿数据处理事前、事中、事后全流程，提供完整性、准确性、稳定性、唯一性、规范性、及时性全方面进行多维度质量稽核的服务能力；支持离线/实时任务、资源实时监控，秒级数据巡检；分布式监控服务架构，实现对数据从事前中后期全方位质量监控。
■ 主数据管理平台（Keen MDM）：主数据管理中心，提供统一主数据定义、编码、审核、管理及分发能力；支持主数据标准管理、质量管理、采集、发放等生命周期管理，帮助企业建设统一主数据管理体系，提高跨部门协同研发效率。
■数据标准管理（Keen DSM）：企业数据标准落地和管控中心；提供数据标准的查询、创建、审核、发布、落地映射、任务稽核等功能，保证数据生产和引用的规范性一致性，提高数据质量。
■ 数据科学平台（Keen DSP）：高度自动化机器学习算法平台， 提供零代码Notebook方式快速构建和部署机器学习模型，从数据预处理、特征工程、模型训练评估、服务部署到在线预测的一站式MLops服务。
■ 数据开发管理平台（Keen BDP）：一站式数据开发管理平台，数据全生命周期的处理中心；支持Hive、MR、Spark、Shell等任务开发，部署、智能调度依赖及运维监控能力；并提供版本控制、对比、回滚、声明式参数、内外部任务依赖、自动解析任务血缘关系、以及满足大型组织大规模项目跨团队协同开发的一站式智能开发平台。
■ 实时计算平台（Keen Stream）：实时计算处理中心，服务企业实时数据处理场景；提供在线进行Flink SQL或上传Jar方式进行实时数据清洗、合并、维表关联等流数据处理能力、沙箱调试等全面的工具能力极大满足企业实时数仓、实时数据同步各类实时数据分析场景。
■ 数据同步系统（Keen Dsync）：一站式多源异构实时数据同步产品；支持构建实时数据仓库，提供实时数据交换功能，支持多元异地数据整合共享与分发，支持同构、异构数据源之间的数据交互和数据同步。
■ 大数据基础平台（Keen KDP）：多存储架构融合，全栈技术封装，高效稳定的数据基础环境平台；KDP提供可视化的部署、管理、监控、运维大数据服务组件与大数据节点的能力，具有轻量部署，服务之间完全兼容的特点，支持不同模块进行拆分，按需灵活选择使用。
行业Know-How加速AI大模型垂直落地
任何一项高端技术想要获得长足的发展都要与产业紧密结合，ChatGPT也不例外！在TOB领域ChatGPT需要充分理解各个行业的业务逻辑，只有在行业中具备丰富的行业实践，才能在应用中赋予更多创新。科杰科技依托于十年以上大型组织多业态复杂场景沉淀的方法论体系，将自研的KeenData Lakehouse产品与各行业Know—How深度耦合，以数字化为锚助力企业重构商业价值。
截至目前，科杰科技湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse已成功服务了金融、能源、汽车、工业制造等大型央国企机构，打造了中国联通、中国石化、中国一汽、国家电网、中国人寿、中国航天、三一重工、上汽集团、泰康、吉利汽车、海螺型材、中金公司等典型的最佳数字化实践，助力其自主构建数据能力，激活数据要素价值，全面推进数字化转型进程。
经过多年的沉淀，科杰科技积累了丰富的行业经验与成熟完备的数据底座产品线，应用领域广泛。未来，科杰科技将在业务理解和数字化技术持续发力，为AI大模型智能化应用提供坚实数据底座支撑。