弄花天子txt数据智能结合大规模数据处理、数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化等多种技术，数睿数据致力于让天下数据快速使用！

　　近日，由工业和信息化部中小企业发展促进中心作为支持单位、中国科技产业智库甲子光年主办的「行至水深处」2021甲子引力大会成功举办。数睿数据凭借企业级无代码软件平台Smartdata，成功入选甲子202021最具商业潜力的20家数据智能Cool Vendor。

　　数睿数据的核心工程技术创新开拓、积极推动无代码产品赋能软件企业提质增效、成为新一轮数字化转型生产力变革的探路者。

　　数睿数据副总裁丁建军受邀出席了本次活动并在企业服务专场《数据智能，如何重塑产业》的圆桌论坛中与业内大咖讨论交流。丁建军深度剖析了目前“数据智能”在各行业的发展现状与难点，讲解企业级无代码软件平台如何助力数据智能的落地，让人人尽享数据价值。

　　数据正成为关键的生产资料，如果将数据视为新时代的“石油”，那综合了大规模数据处理、数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化等技术的数据智能就是“炼油厂”。

　　丁建军表示数据智能有两个前提，两者缺一不可：一是需要数据，而且是足够多、足够全的数据；二是要有懂know-how的人与IT人才有机集合，才能够让数据价值快速显示。从这个角度来看，目前各行业对数据智能的应用还有很大提升空间。

　　以工业制造为例，虽然智能智造2025推行若干年，但落地主要还是集中在少数的头部企业。大部分工业领域技术受限比较明显，设备还在1.0时代，数据采集不上来，企业也没有能力管理数据，数字化基础实施比较差。

　　另一方面是人才的因素，一个工厂要把数字化做好，需要两融人才，或者甲乙方配合得非常好。对绝大部分工厂而言，由于对数字化认知的差异，数据的价值认知其实还不能达到满意的程度；再加上工业利润的波动，企业对造价很高的数据智能相关的投入还是很谨慎的。

　　工业软件研发周期比较长，技术壁垒比较高，回报比较慢，所以不存在互联网“弯道超车”的玩法。不能“弯道超车”，不代表不可以巧借力。S

　　这里丁建军分享了南京某知名工业材料制造企业与数睿数据联合研发新材料预测性诊断平台，新材料实验室检验大数据分析平台的案例。

　　这次合作双方分工明确，在行业中有丰富经验的该制造企业来提供know-how，数睿数据提供数据驱动的企业级无代码软件平台和技术支持，研发了类似工业机理模型，如克重模型、新材料实验可信模型次数等等，帮助企业在运营、生产过程中发挥数据价值。

　　客户反馈，基于大数据的无代码平台确实大大降低了沟通成本、研发成本，甚至试错成本，更有利于企业快速调整并基于数据洞察做决策，加速推进智能工厂和工业4.0的发展。

　　道阻且长，行则将至。随着数字化的落点步入产业更深处，数睿数据将抱着“躬身入局、笃行不怠”的定力和恒心携手业界领先的软件企业，共探无代码加速引擎之下的数字化转型之路。为未来，成就不凡。