什麼是知識數據雙驅動

A. 業務中台和數據中台有什麼關系

WakeData數據公司，中台的設定是「雙中台」，包含了業務中台和數據中台，業務中台承載公司所有的通用業務，將一切業務數據化。

數據中台則基於業務產生的數據反哺業務，將一切數據業務化。意思就是企業的數字化轉型要把數據和業務結合起來，實現數據與業務雙驅動，這樣中台才是真正地賦能數字化轉型了。

從IT、CT、OT，到DT，數字化轉型勢不可擋。中台可以說是數字時代企業業務應用實現技術架構中的核心部分。未來，在頭部企業帶動下，中部企業會迅速跟進，形成技術發展潮流，並形成一大批成功的應用案例，助力企業數字化經濟的發展。

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產品價值：

1、拓展分析的深度和廣度。同步記錄和直觀展現用戶的分析思考過程，實現任意深度和廣度的數據探索和業務分析

2、升級傳統分析型信息化系統構建方式。動態切換分析思考過程和思考成果，優化傳統看板內容固定、不能靈活分析的缺點，升級傳統的BI、數據可視化、分析型信息化系統構建方式。

3、利於構建企業業務分析知識庫。凝聚用戶的業務認知經驗，促進形成企業業務分析知識庫，普及普通業務人員開展數據分析的能力。

4、讓數據分析成為一門體系化、工業化行為。讓思考認知過程可見、可復制、可追溯，便於集體討論、復盤，讓數據分析上升為集體行為，走向體系化、工業化。

B. 對數據驅動的認識

數據驅動，其根本在數據。一切一切的前提在於數據一定是要真實的，虛假的數據就算再能擬合某個演算法或者模型，總歸還是一句夢囈。
不能轉化為規律數據是駁雜的，毫無意義的。但是如果沒有數據作支撐，任何所謂的模型、演算法、規則都是無水之源。2個點可以擬合無數種函數，而20萬個點可能只有幾只函數可以擬合，甚至無法擬合。
但是這個過程是令人振奮的：隨著可靠數據的增加，可以擬合的函數一條一條的減少，甚至於出現了一條從未被人發現的，可以解析的曲線。這就如同發現了一條新航路的船長，新航路將帶來無數的絲綢香料。直到這條航路不再適合下一代的船舶航行。

規則=模型==》知識

人的知識來源於對規律的總結，即簡單的函數擬合。
一代又一代的人們通過研究數據總結出了一個又一個的模型，嘗試觀測並描述這個世界。
人的計算能力與接收能力限制了擬合上限，而計算機的出現一定程度上緩解了人類的缺陷，同時雲概念的提出，使規則自行演化成為了可能。
對於一個未知的現象，直接寫出一個完美的模型幾乎是不可能的；既然規則可以演化，那麼我們姑且寫一個粗糙的模型，然後投以大量的可靠數據（最好符合特徵），讓其不斷精確參數，逼近最終的結果。