以数据驱动，让软件智能

知足常乐77

近年来“数字中国”高歌猛进，以大数据、人工智能、物联网、区块链等为代表的数字科技成为第四次产业革命的重要组成部分。中国正积极推进数字产业化、产业数字化，引导数字经济和实体经济深度融合，推动经济高质量发展。——摘自《求是网》

互联网数字技术的发展经历了一个风云变幻的过程，经历了信息技术、互联网技术到数字科技技术等阶段。


信息技术

信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。信息技术包含通信、计算机与计算机语言、计算机游戏、电子技术、光纤技术等。现代信息技术以是以微电子和光电技术为基础，以计算机和通信技术为支撑，以信息处理技术为主题的技术系统的总称。
信息技术的应用包括计算机硬件和软件，网络和通讯技术，应用软件开发工具等。互联网普及以来，计算机是生产、处理、交换和传播各种形式的信息（如书籍、商业文件、报刊、唱片、电影、电视节目、语音、图形、影像等）主要工具。
信息技术体系结构是为达成战略目标而采用和发展信息技术的综合结构。它包括管理和技术的成分。其管理成分包括使命、职能与信息需求、系统配置、和信息流程；技术成分包括用于实现管理体系结构的信息技术标准、规则等。
互联网技术

联网毫无疑问是这个时代最重要的一场技术革命，它在根本上改变了我们这是时代的一切，大家在生活当中已经离不开互联网的各项产品跟技术。随着 Internet 的诞生并确立了 TCP/IP 协议在网络互联方面不可动摇的地位，基于TCP/IP协议的公网的发展推动了互联网的发展。
我们可以把互联网技术发展简单分解为以下三个阶段：

• Web 1.0: Web 1.0是指万维网发展的第一阶段。早期，Web 1.0中的内容创建者很少，绝大多数用户都是内容的使用者。个人网页很常见，主要由托管在ISP运行的网络服务器或免费网络托管服务上的静态页面组成。Web 1.0是一个内容分发网络（CDN），它可以在网站上展示这些信息。它可以用作个人网站。根据浏览的页面，该费用对用户而言。它具有使用户能够检索特定信息的目录。Web 2.0
  
• Web 2.0: 是指在全球范围内突出显示用户生成的内容，最终用户的可用性和互操作性的网站。Web 2.0也称为参与性社交网络。它不是指对任何技术规范的修改，而是指网页设计和使用方式的修改。过渡是有益的，但似乎没有发生更改的时间。作为虚拟社区中用户生成的内容的创建者，Web 2.0在社交媒体对话中允许彼此进行交互和协作，包括播客、写博客、标记、用RSS进行策划、社会书签、社交网络、社交媒体、网络内容投票。
  
• Web 3.0: 它涉及Web利用率和交互的发展，包括将Web更改为数据库。在长期专注于前端（Web 2.0主要涉及AJAX，标记和另一项前端用户体验创新）之后，In可以实现Web后端的升级。Web 3.0是一个术语，用于描述Web使用的许多演变以及几种路径之间的交互。在这种情况下，数据不是拥有的而是共享的，其中服务针对同一网站/同一数据显示不同的视图。语义网（3.0）承诺以比Google现有引擎架构所能达到的更合理的方式建立“世界信息”。从机器概念而不是人类理解的角度来看，这尤其正确。语义网需要使用像OWL这样的声明性本体语言来生成特定于域的本体，机器可以使用该本体来推理信息并得出新结论，而不仅仅是匹配关键字。
  

数字科技

数字科技的产业数字化服务愈加广泛——从金融科技、监管科技、数字金融、数字交通、数字营销到智能城市，数字科技实现了技术上的进阶，同时也实现了科技与实体产业更好的结合。通过数字化，有效降低各个行业的运行成本，也是实现普惠和公平的核心手段。
数字科技降低运行成本的核心逻辑主要体现为三方面：通过互联网软硬件、网络通信、物联网、AI、区块链等技术应用，将物理世界的多维信息以及产业知识数字化，以数字连接打通线上与线下；以数据和技术为最大公约数，重塑产业流程和决策机制，实现产业效率的提升和成本结构的改变，通过降低边际成本来实现规模覆盖，并形成规模效应和网络效应；用共建共生替代自我封闭，实现数据和技术应用在多产业、多链条的网状串联和协同，进而创造更大的产业价值和客户价值。
下面我们讲到的，是狭义的数字科技定义。
从2017年到2026年，大数据市场将以19.3％的复合年增长率增长。这个快速发展的市场需要新的工具来管理数据，使用数据并支持新技术。这就是为什么DataTech部门对各个行业极为重要的原因，不仅是数字广告，而且还包括运输，能源，媒体，零售，制造或医疗保健等传统行业。他们采用大数据工具，以帮助他们发展和加速业务或流程，这就是为什么他们对DataTech解决方案的兴趣与日俱增的原因。


数据技术有助于管理不断增长的数据集，数据技术用于管理全球范围内增长的数据集。人和机器逐年生成大量数据。为了控制它并从数据中获利，公司需要适当的技术。Data Tech可帮助管理大数据集，构建数据管理解决方案并整合来自许多资源（例如在线（网站，登陆页面，移动应用）和离线（调查））的数据。存储在一个地方的收集到的信息对于发现业务见解或分析人或机器的行为非常有用。
让我们看一下数字。到2025年，全球生成的数据量将达到160ZB。据《福布斯》报道，我们每天产生超过5,000亿字节的字节。它决定了在用于控制数据资产的技术上不断增加的支出。到2026年，大数据市场预计将达到1567.2亿美元。2019年全球包括数据技术（例如数据管理平台）在内的数据支出将达到$ 26.0 B，同比增长26.6％。
软件智能

根据Gartner的调查，有42％的CEO表示“数字优先”或“以数字为核心”已成为其公司的数字业务态势。当今社会软件无所不在, 追求高质量和高效率的软件开发是软件工程研究的核心目标.软件开发经历了从结构化方法、面向对象方法到网络服务化, 逐步向基于互联网和开源模式构造的方法发展.软件开发工具与环境也是伴随着开发方法不断更替变化, 从命令行开发工具到集成化开发环境, 再到扩展开发环境、协同开发环境, 正向智能化开发环境方向演进.
软件开发智能化一直是软件工程追求的目标之一.以开源软件为代表的互联网软件开发呈现出边界开放、群体分散、交付频繁、知识复杂等特征, 同时贯穿全生命周期的软件开发活动中积累了快速增长、规模巨大的软件大数据.这为软件智能化开发建立了数据基础, 但需要解决基础性的数据采集分析、知识抽取利用问题, 并以智能搜索、推荐、问答等方式提升软件开发工具智能化程度, 提高软件开发的效率和质量.智能化的软件工具可以基于数据和知识向开发人员提供推荐和智能检索, 由此形成“人-工具-数据”融合的新一代软件智能化开发技术体系和环境.
数据驱动软件智能主要体现在以下几个方面
数据驱动开发模式高效化

从单机版软件包开发，到目前流行的SaaS软件开发，低代码（0代码）软件开发等，直接改变的软件开发的模式，提高了开发效率。智能化程序搜索与构造关注于通过可复用代码搜索、理解、推荐以及缺陷检测等技术支持程序的智能化构造，
从代码搜索、程序合成、代码推荐与补全、缺陷检测、代码风格改善、程序自动修复
基于代码结构和代码语义信息的代码注释决策支持方法, 根据代码与其上下文之间的逻辑耦合关系强弱程度确定合适的注释点, 从而提高代码的可理解性和可复用性.
数据驱动软件个性化

软件正在往多场景（PC端、手机端、Web APP、小程序、插件）应用延伸，需求的复杂性也强烈的要求软件提供个性化的功能体验。体现在三个方面：

• 数据个性化：在SaaS软件中，需要提供数据个性化定制的功能来满足不同租户的数据需求。
  
• 界面个性化：不同的客户来自不同行业，不可能使用同一个系统LOGO以及系统名字。因此，在SaaS应用中，有必要解决界面个性化问题。
  
• 功能个性化：客户来自各行各业，有着不同的业务需求，系统的功能要与每一个客户的需求相符是一件基本不可能的事情。因此，SaaS软件需要提供功能个性化定制的功能。
  

数据驱动软件AI化

语言、视频、自然语言理解，以及更加智能的BI分析，AI计算等，使软件更加自动化、智能化的处理业务。与自然语言处理相结合，计算机可以区分人类等信息，以提供更快，更相关的结果。它们变得更加智能，可以满足用户的需求。以及三维设计已在Web 3.0的网站和服务中广泛使用。博物馆指南，计算机游戏，电子商务，地理空间环境等都是使用3D图形的示例。无处不在的内容可以通过多个应用程序访问，每个设备都连接到Web，服务可以在任何地方使用。
软件智能可以帮助数字领导者进行沟通，制定决策，衡量和驱动团队，保护企业和品牌，不断提高健全性和安全性以及更好地了解关键系统的复杂性。尽管软件仍然是一个黑匣子，但是Software Intelligence可以使您了解该黑匣子和软件工厂，从而有助于预防灾难并从软件资产和ADM预算中获得最大收益。
软件智能通过真正了解必须构建，维持和增强的复杂系统，帮助从业者–架构师，开发人员，质量保证专业人员–成为数字领导者。它可以帮助技术人员在这些复杂的系统中导航，查看增强在何处产生新问题，在适当的位置放置体系结构以维持高水平的安全性和灵活性，并通常提供超级软件–防弹，可恢复，可维护，可扩展和安全。
总结

当我们全力投入数字未来时，我们还有许多功能需要构建，从而为“传统”应用程序组合增加了层次。我们需要将软件视为我们所有业务的核心部分，这意味着我们需要比今天更多地了解软件。关于它的健康状况，大小和潜伏的风险。数字领导者正在明智地满足这一需求，并为自己配备了企业级软件智能。如果您不想被抛在后面，这是您需要知道的类别。
现在是时候使您的软件变得更聪明了。

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