文 / 詹長(zhǎng)霖在政府和市場(chǎng)的雙重催動(dòng)下,那些原本封存在伺服器里的陳年資料,成為一座座蘊(yùn)藏豐富的金礦。大數(shù)據(jù)的運(yùn)用帶來(lái)的商機(jī)更是無(wú)上限,大陸稿德公司估算,使用稿德地圖躲避擁堵功能,平均每月為全部使用者節(jié)省時(shí)間達(dá)700年,節(jié)油稿達(dá)1840萬(wàn)升、價(jià)值人民幣1.3億元。在剛剛結(jié)束的人機(jī)圍棋對(duì)決中,穀歌人工智慧圍棋軟
文 / 詹長(zhǎng)霖
在政府和市場(chǎng)的雙重催動(dòng)下,那些原本封存在伺服器里的陳年資料,成為一座座蘊(yùn)藏豐富的“金礦”。大數(shù)據(jù)的運(yùn)用帶來(lái)的商機(jī)更是無(wú)上限,大陸稿德公司估算,使用稿德地圖躲避擁堵功能,平均每月為全部使用者節(jié)省時(shí)間達(dá)700年,節(jié)油稿達(dá)1840萬(wàn)升、價(jià)值人民幣1.3億元。在剛剛結(jié)束的人機(jī)圍棋對(duì)決中,穀歌人工智慧圍棋軟體AlphaGo以4:1擊敗了人類選手李世石。人工智慧界是一片歡呼,這是深度學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)的勝利。
但是事實(shí)上,這個(gè)令人興奮的新事物,仍處于摸索研究階段,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)有必要重新審視自身的痛點(diǎn),尋找解決之道。
1.技術(shù)層面的缺失
全球在大數(shù)據(jù)研究的投入已不少,2016年會(huì)更多。美國(guó)資訊技術(shù)研究和分析公司Gartner預(yù)測(cè),2016年全球在大數(shù)據(jù)方面的總花費(fèi)將達(dá)到2320億美元。
這一龐大的投入與實(shí)際產(chǎn)出,目前并不匹配?,F(xiàn)有的數(shù)據(jù)搜集和處理能力,常使電商看上去很不著調(diào),當(dāng)
客戶從一個(gè)電商平臺(tái)購(gòu)買一部手機(jī)后,下次再登錄時(shí),電商可能簡(jiǎn)單粗暴地又推送手機(jī)廣告;Line及微信朋友圈的廣告推送,一直是線民取笑的槽點(diǎn)。
很多企業(yè)還是堅(jiān)持用傳統(tǒng)的隨機(jī)抽樣方法,這樣可以較低的成本、較少的資料,進(jìn)行一定ABC度的分析,比大數(shù)據(jù)分析要經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。窘境源自技術(shù)層面的缺失。一是業(yè)界對(duì)于大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值邏輯缺乏足夠深刻的洞察,以致搭建的模型偏差較大;二是大數(shù)據(jù)分析中的某些重大要件或技術(shù)還不成熟。
2.誰(shuí)握有這些數(shù)據(jù)?是否愿意共用大陸除了稿德這樣以數(shù)據(jù)為生的企業(yè),BAT通過(guò)線民的網(wǎng)購(gòu)、理財(cái)、搜索,以及社交網(wǎng)路等,坐擁海量資料。穀歌、百度大數(shù)據(jù),基于使用者在穀歌或百度上的所有行為、檢索詞;臉書FB、騰訊掌握了海量的社交資料;阿里巴巴擁有使用者的交易資料。此外,一批提供資料權(quán)益服務(wù)的數(shù)據(jù)公司也應(yīng)運(yùn)而生。
在移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代,由于每臺(tái)終端設(shè)備都“綁定”一個(gè)使用者,一旦將數(shù)據(jù)分享,合作者也就長(zhǎng)期擁有了這些用戶,這導(dǎo)致整個(gè)業(yè)界的
心態(tài)放不開(kāi),害怕用戶流失。
3.公共數(shù)據(jù)圍墻
政府部門不會(huì)輕易放開(kāi)掌握的數(shù)據(jù)。儘管臺(tái)灣政府推動(dòng)Open data,去年9月大陸國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》稱政府?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)一開(kāi)放平臺(tái)將在2018年底前建成,率先在氣象、環(huán)境、信用、交通、醫(yī)療、衛(wèi)生等20余項(xiàng)重要領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)公共數(shù)據(jù)資源合理適度向社會(huì)開(kāi)放。但是要打破公共資料圍墻還需要一段時(shí)間,另外,政府的很多數(shù)據(jù)沒(méi)有集中管理,還處于資訊孤島狀態(tài),這些都是開(kāi)放數(shù)據(jù)需要解決的問(wèn)題。
當(dāng)然,要利用大數(shù)據(jù)助推
金融、醫(yī)療健康、零售業(yè)、製造業(yè)等各行業(yè)產(chǎn)生根本性的變革還有一段路要走,但是只要知道目前的痛點(diǎn)在何處,我們才知道如何開(kāi)挖大數(shù)據(jù)這座金礦。
參考資料:大數(shù)據(jù)文摘
建議課程:Big Data大數(shù)據(jù)信息驅(qū)動(dòng)工業(yè)革命、解碼工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
圖文提供 / 詹長(zhǎng)霖
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