人人都说数字化转型。那么我想问：数字化转型应该从哪里开始，又将在哪里结束?数字化转型的内在驱动力是什么，而外在促进因素又是什么？数字化转型有没有趁手的工具，又有没有成功的经验可以借鉴？
记者想从与Teradata天睿公司首席技术官Stephen Brobst（宝立明）的对话中寻找答案。
转型就是持续演进
Teradata天睿公司在行业内的地位无需赘言，但是身处这样一个急剧变化的时代，它与所有企业一样都面临着转型的新挑战。为了满足客户不断变化的需求，为了寻求自身业务的突破，Teradata天睿公司必须转型。
转型并不是说盲目跨界，比如让一家制造业企业转而去做数字化营销或“挖币”，这是不可想象的。企业还是要在坚持自己核心业务的基础上，寻找新的技术，发现以数字化改造和优化现有业务的商机。
Teradata天睿公司在循序渐进、持续地演变，从主要基于数据库演进到提供分析平台，从关注大规模、高性能的关系型数据库演进到针对复杂应用环境的数据分析，从提供软硬件一体化的解决方案演进到将软件和硬件分开。如今，Teradata的演进又向前跨出了一大步，推出了Teradata Everywhere，其愿景是在任何地方、任何环境中都可以运行Teradata的软件，无论是公有云、私有云、Teradata托管云，还是基于通用硬件的VMware虚拟云或者Teradata的硬件平台上。宝立明强调说，Teradata Everywhere是具有革命性的。
Teradata Everywhere的功能无论在什么样的环境中都是可用的、不打折扣的，无论是用于本地的工作负载，或是放在云上运行，都不会有任何改变。这主要得益于它的SourceCodeLine。与其他厂商可能会将用户绑定在一个特定的平台上不同，Teradata Everywhere的最大优势就是灵活、自由，在不同环境中的功能表现都是稳定一致的。这让用户可以在传统的或是云化的环境中游刃有余。
“用户可以在任何情况下，平等地部署Teradata软件，不会因应用环境的改变而受到限制，或被收取更多的费用。”宝立明表示，没有锁定，没有额外的费用，这就是Teradata Everywhere。
AI啊AI
在数字化转型中，成熟的分析能力对于企业未来的生存和发展至关重要。Teradata天睿公司提出了“感知型企业”（Sentient Enterprise）这一概念，它代表企业发展的未来状态，即能够管理来自新旧数据源的海量信息，基于算法和分析技术做出大量自动化决策。“感知型企业”将具有极强的感知能力，能够随时感知细微的趋势和变化，然后快速调整以适应外部市场的变化。
那么问题来了，企业用什么来感知？怎样才能提升感知的敏感度、准确性？可能很多人都会一下想到它——人工智能。
宝立明说，人工智能就像一把巨大的伞，是一个十分宽泛的概念。简单说，人工智能就是深度学习，就是更加先进的分析，使用了多层神经元网络。从目前情况看，人工智能至少在以下三个领域中得到了非常成功的应用。
第一个领域是防欺诈，在金融服务、电信、零售等行业应用得比较广泛。这些行业的企业利用深度学习可以更好地发现并且预防欺诈。采用了深度学习技术得出的预测性结果比传统线性的数据分析模型要好得多。
第二个领域是建立建议引擎，这意味企业可能比自己的客户更先知道他们最需要的是什么。通过深度学习技术不仅可以优化成本，而且可以做出更加准确的预测。
第三个领域是传感器数据的使用。比如，用户可以通过收集设备震动、温度或是功耗等数据和信息，从而分析出设备何时可能会出现故障，做出主动预警。
人工智能、深度学习等技术还有很多应用领域，不过上述三个领域是人工智能成功应用的最基本出发点。那么，具体到企业数字化转型，人工智能的威力又如何展现呢?人工智能的应用又会遭遇哪些挑战呢？
“现在，如果我们是小规模的试用，问题不大，但是将人工智能应用于生产环节，特别是大规模的商用，可能会面临新的挑战。”宝立明举例说，在中国，一个“小”银行的客户可能就有3000万，这比其他国家的所谓大银行的客户数还多，一些已在可控的实验室环境中得到验证的技术、技巧，在一个现实的、扩大的环境中应用就可能会遇到新问题。
在应对这类问题时，Teradata天睿公司比较有经验，它有一种独特的方法——AnalyticOps，可以将应用很快地部署到生产环境中，这个周期并不是几个月或半年，而是按天计算的。在中国这样一个讲究规模和速度的国家，这一点是非常重要的。
人工智能的落地依靠三大支柱——数据、算法、计算力。数据是基础。若想得到准确的结果，不仅要有海量的数据，而且要有独立、公正、没有偏见的数据，否则算法中相应的规则就会产生“盲点”，导致最后的结果也会出现偏差。AnalyticOps也能解决这方面的问题。从算法上看，现在的趋势是更多地使用多层神经元网络。
宝立明介绍说，公司的Teradata Think Big分析团队与客户一起，采用开源代码正在做一些相关的研究工作，希望借助先进的分析工具达到生产所需的结果，让一些大型银行受益。同时，Teradata天睿公司也在和麻省理工学院、斯坦福大学等高校合作，推动数据分析的最新研究成果尽快商业化。
企业数字化转型有了方向
在不久前结束的“2018 Teradata大数据峰会”上，有两个关键词我们应该记住——数据分析、感知型企业。更进一步说，数据分析将驱动企业的数字转型，这是必然趋势；感知型企业将带领我们进入决策的新时代。
会上，中国移动、富国银行、中信银行等行业翘楚现身说法，详细阐述了他们如何充分利用数据和分析技术推动业务的创新和发展。其实，不仅仅是这些行业领头羊企业，今天越来越多的企业都已经清楚地认识到，数据才是企业的核心资产，而数据分析、人工智能等技术如同给了企业一双“慧眼”，让他们可以更好地洞察客户需求和商机，以便做出及时、准确的决策。
应该说，成为“感知型企业”是所有企业共同的向往，现在的关键是如何让它落地，如何正确、高效地实现感知。Teradata天睿公司不仅是概念的倡导者，更重要的是，它还是感知技术的提供者、感知应用的实践者、感知型企业的推动者和引领者。它将数据分析、人工智能技术引入了自己的解决方案，并且发布了Teradata Everywhere。
宝立明表示，部署Teradata Everywhere后，将给客户带来全新的感知型体验，可以概括为“四个任意”。
实现任意数据分析（Analyze Anything）：依托Teradata分析平台，帮助企业各部门分析用户大规模运用首选分析工具与引擎分析多个数据源。
实现任意环境部署（Deploy Anywhere）：在Teradata托管云、公有云、私有云、Teradata或基于通用硬件的本地部署环境中提供分析处理能力。
实现任意方式购买（Buy Any Way）：帮助企业针对特定用例，通过简化的附带定价策略、订阅式许可，以及服务式选项，以更适合的方式购买软件。
实现任意时间迁移（Move Anytime）：充分利用软件许可的可移植性，灵活转换部署选项运行分析，着眼未来做出购买决策。
不过，这些改变只是一个新的开始而已。就像Teradata天睿公司所说，感知型企业就像是“北极星”，它为企业数字化转型指出了明确的方向。
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