通信世界网消息(CWW) “无论是深度学习、智能学习、人工学习，还是VR和AR等新概念的出现，都与大数据有着密不可分的关系，但是人们对于这些数据的挖掘还远远不够。”在9月13日举行的“T11 2016暨TalkingData智能数据峰会”上，TalkingData CEO崔晓波如此表示。

如今，智能设备已经无处不在。据统计，在我国智能手机和平板电脑共有13.05亿部，智能手表约有1200万只，平均每人每天使用的时间为3.93小时，可以说智能终端已经成为人体的一部分。与传统设备不同的是，智能设备上有大量的传感器设备，如加速器、陀螺仪、重力感应仪等，这些传感器会产生海量数据。

不过，在崔晓波看来，人们目前对于大数据的认知还处于早期阶段，远谈不上智能预测。例如，对于人工智能尚处于早期的适应人的状态的阶段，即尝试用算法在机器上还原人的动作，真正的人工智能离人们十分遥远。而大数据的发展则是驱动人工智能的关键。

除了技术上的落后之外，数据缺乏有效整合也是重要原因，据统计，目前仅有20%的数据放在了互联网上，80%的数据仍然游离在互联网之外。究其原因，主要是4方面工作没有做好。

第一，业务数据化，用户交易数据中有结构化的和非结构化的，目前结构化的数据整理保存较好，但是非结构化数据没有得到有效管理。第二，数据资产化，传统企业并不重视数据管理，数据只是副产品而已，此外传统企业的业务与运营分离，没有形成闭环管理，没有形成数据驱动业务的机制。第三，应用场景化，不是所有场景都适合智能数据应用。第四，技术开源化，智能数据平台强调商业价值，否则没有意义。

崔晓波认为，推动大数据发展的关键，在于企业建立“数据驱动”的企业文化，实现对花园里、花园外数据的全面收集，行为数据和外部数据的有效整合处理。

在本次峰会上，TalkingData还发布了智能数据平台SmartDP，并开源了两项技术:智能感知引擎Myna以及工具Fregata。据了解，智能数据平台（SmartDP）是指“基于智能数据应用探索商业价值的平台，具有数据管理、数据工程和数据科学的能力”。而智能感知引擎能够对人物、所处环境、行为数据进行采集，对于很多公司而言一方面免去了做重复性劳动，另一方面也享受到了优势技术的福利，因而能更专注于手头的事。