现在不讲DT了，是DI。

不知是否因为人工智能的发展，让技术、数据、场景都增加了“智能”的概念，2016年是人工智能发展的元年，到今天为止冲在一线的行业企业也在用新科技产品、新理念对市场再革新。

这一点，在2017年10月阿里巴巴云栖大会上体现无疑，“智能”贯穿全场演讲和展区中。

城市建设要智慧，智能交通帮助优化道路管理和出行；智慧医疗构建平台，打通患者多方数据；越来越多的企业在云计算环境下构建复杂分布式的架构，智能化运维这时帮了忙。

2017年等于DI的元年技术、数据、场景如今三位一体，不能分家。

前阿里云事业部总裁助理、数据事业部资深总监、参与过阿里众多项目，现为袋鼠云创始人的拖雷认为2017是DI发展的元年。

DI时代与DT时代不同的是，DI突出智能，DT还属于技术应用阶段，这和行业场景应用的发展紧密联系，也就是说光技术的应用已经很狭隘了，任何技术的应用都需要产生结果，智能化就是结果，无论是数据分析、自动化决策、智能化引导都是发挥技术最大价值的地方。

数据智能（DI）不仅仅是把数据放在一起，而是要聚集产生化学反应。

“分析和决策并不代表DI服务闭环的完成，这是BI干的事，DI则要求数据必须是动态的，不停产生和应用；第二，DI实现服务闭环，DI是机器自己能够判断到底能做什么。

淘宝现在的广告自己投出去就知道效果好不好，今天机器和数据自己能够做很多决策和判断。

”拖雷如是讲道。

所以，数据服务最终是要打造服务闭环才算成熟。

可是，智能到什么水平才算完？纵观市场，产品纷纷与智能化相联系，服务商对于智能化的标准是什么？拖雷认为智能化有两点：一是产品本身的智能化；第二就是根据业务变化的智能化，目前产品的智能化还没有跟上机器人的速度，产品本身的智能还有一定周期，结合业务和数据的变化，需要不停运转。

以袋鼠云为例，目前提供4款产品，1）一站式数据库运维工具EasyDB；2）日志搜索、分析工具云日志；3）数据可视化大屏开发平台“Easy[V]”；4）实时大数据智能操作系统RD-OS。

这四款产品共同打包在两个解决方案里，分别是数据智能解决方案和基于云日志的金融运维解决方案，服务人社、金融、新零售3个行业。

被问及产品之间建立联系的原则时，拖雷表示公司要有明确定位，袋鼠云定位“数据智能解决方案服务商”就必须围绕数据展开，云日志和大屏Easy[V]都是基于RDOS数据智能方案展开，理论上是一体的，从数据采集—数据存储–数据应用一整套打造闭环。

拖雷以茅台举例，过去传统服务商时手机端雇佣一个开发商开发，电脑端雇佣另外一个，手机端和PC端的后端没有打通，所以要想数据智能第一步就需要提供“全域”解决方案，所有地方的标准制定一模一样，数据才能加工。

下一步是应用，比如用户画像、精准营销、反黄牛、打标签、舆情监测、秒杀系统等等；然后最后把数据的价值挖掘出来，这一步也是需要新不断探索的地方。

随着行业用户需求不同，服务商和用户之间需要匹配各自优势的地方。

在资本的推动下，技术的发展也是一种警醒，数据应用不一定成功，不试就没有成功的可能。

服务商需要拨开云雾见本质对于新型公司来说，技术的成熟一定不是第一年，第二年就能达到，产品是不断完善的过程，到后期会一定形成壁垒，但不是今天，所以服务商们正在凭借团队的经验不断打磨解决方案。

拖雷认为，在服务客户中，服务商需要有以下心态和理解：1）服务客户，需要寻找折中的办法。

客户是需要培养的，服务商可以分期服务客户，看阶段性成果，技术的应用是为了让用户看得更清，要把互联网经验和传统企业需求建立起来。

2）数据挖掘有深浅之分。

浅层次的数据挖掘和应用很容易理解的，但是数据越来越多会产生化学变化，这也是创造价值的部分，一定是把数据的价值深层次挖掘，一旦做到就是很高的壁垒。

大数据就是数据越来越多，能做的事情就越来越多。

3）工具的应用在于发现问题，这是基础，也是开始。

以日志为例，很多企业的主要问题是不知道问题发生在哪里，所以这也是产品设计的逻辑，一定要作用于实际场景，之后再是解决如何把日志功能做得更加精细精准。

基于团队优势，袋鼠云和阿里云合作共同服务很多传统客户，拖雷并不否认在产品还有待成熟的前提下，经验是提供最高水平服务和生存的利器。

这也是能进企业服务市场的企业需要跨过的门槛。

拖累说他们不提概念，项目效果最终需要落地，看来这个时代，技术和人已经明显需要用跑步的速度才能跟得上，无论DT还是DI。