当前背景下为什么大数据会如此轰动?

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当前背景下为什么大数据会如此轰动?

1、存在的背景

基础设施的巨大飞跃,数据储存技术、网络技术的迅猛发展,为大数据时代的到来准备了物质基础。

物联网本质上就是更多采集数据的入口和节点;云计算培养了服务的商业模式和集中建设降低单位计算和存储成本。到了移动互联网就更有意思了:第一个特点是身份,在合适的时间,合适的地点,将合适的信息送给合适的人,你要知道你的对方是谁,他有什么喜好,他现在是什么状态,没有这个精准身份的信息,一切都无从谈起。第二个就是连接,双向适时的互动连接,有了网络以后,你想要什么信息,就从电脑上去索取。手机我们一半除了拿信息以外,我们另外一半推信息,但是这个带来的变化也就是信息流动能够更加适时了。第三个是手机主要的特性,信息是有位置属性的。最后是感应,我们电脑上已经不会再有太多的感应器了,手机上的感应器角度会越来越多,可穿戴的产品,未来我们的手机可以闻到味道,可以感受到甲醛超标,可以感受到电磁辐射。这三样结合在一起本质上就是产生、处理和应用了大数据,通过各种各样新的技术和来帮助我们解决各种各样的问题,重新构建信息流,资金流、物流。

2 、数据究竟有多大

大数据带动方法论上的变化本质上是人的行为越来越被虚拟化,以前历史上谁都不知道你在互联网上是人还是狗,现在处处行迹处处痕,语言分析、自然语义处理、图像处理、信号处理、关系预测来精准预计,导致全球数据量每两年翻一翻。随着Iphone和各种安卓普及,每个人在云端都有几个G几个T的网盘,存着各种各样的信息,大到一定程度,根本没法处理,我们叫做狭义的大数据。有很多的新的计算机的处理方式,存储方式,和数学建模的方式去分析这些数据,那数据根据访问频次又分冷数据和热数据。当年由于热数据所带来的信息量意义更大,关注度集中在此,数学上的方法也是基于统计抽样。奇妙的关联度:但随着计算和存储成本的降低,发现可以处理全量数据,全量数据堆积在一起发生了非常多奇妙的现象。有些对当前的科学都有重大影响,当年基于统计、抽样建立起来的模型极有可能是错的,比如开普敦定律和冥王星的失误。这个可以参考我和国栋共着的大数据时代的历史机遇一书。所以在狭义的定义下会出现IBM和IDC定义的4个V,数据规模(Volume)、快速(Velocity)、多样的类型(Variety)据价值(Value)。

3、但是我认为为什么大数据会如此轰动是深远的社会背景,更重要是数据思维

首先就是我一直提的数据思维,所谓的数据思维,要重视数据的全面性,而非随机的抽样性。其次:就是关注数据的复杂性,弱化精确性,以前我们就有很多人要求一是一,二是二,现在大数据里面我们就不要求那么精了,我们要求一个大的框架,模糊的准确度趋势的判断第三大数据是一种重新评价企业、商业模式的新方法了,数据成为核心的资产,并将深刻影响企业的业务模式,甚至重构其文化和组织。

我定义了从五大维度:活性、颗粒度、维度时空、情绪第一个叫活性,基本上你在互联网公司里面,比如你用阿里的服务,可能每天使用3到5次,但是你知道银行的网点你可能一个月或者更多时间才去一次。第二个称之为叫颗粒度,就是你在电商的平台上从你进店到购物、到形成采购、到物流、到运送、到配送、到最后的评价跟分享,所有的环节都给你充分的记录起来,这是很重要的,我称之为颗粒度,银行我们现在看到的信息的数据或者金融的数据就是水电、煤气加成本,再加上你的工资到账日期,这个数据是非常粗糙的。三个是称之为维度,像易宝支付,当你使用他的数据以后你的数据就留在他那里面,这样有更多的维度进行数据相关的处理和分析。第四远近。当某个人有贷款需求的时候,我的金融机构,我的互联网公司,很有可能是第一个能知道你有贷款需求的,或者在线的时候知道,我可能第一时间就知道这个客户,银行知道这个过程中间还有很多,这是一个,这是远近。最后一个我们称之为叫情绪,你在微博上发的任何一条信息都是带有情感的,你有情感之后就知道你的状态,就知道采取任何的营销是不是有用。

4 、接下来发生怎样的事情泛互联网化

软件、硬件会免费,成为收集数据的入口行业垂直整合:一开始是软件做硬件、互联网公司做硬件和软件,接下来就是电商做金融、金融做电商、软件公司提供增值服务。为什么?一旦需要无线的靠近客户之后,就要服务客户需求的一切,行业的边界在不断被打破数据成为资产:数据会变得越来越重要,是一切商业模式起源和重构的基础。

5、在中国和全球的情况全球范围看,这种变革正在发生

互联网行业首当其冲,接着是商业智能与咨询服务领域、零售行业,还包括医疗、卫生、交通、物流甚至生物科技、天文……大数据催生的数据服务意识和能力,正在影响这个社会的方方面面,从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域,并催生了了各行各业的变革力量。也就是我们所说的跨界颠覆者。我把大数据技术分为传统企业级别,和创新市场。企业级别市场还是IBM、EMC、惠普、Oracle新瓶装旧酒,那些商业智能数据处理的老产品来取代,更多的只是忽悠客户来干干数据分析的活。当时在另外一方面,像google\facebook,国内的BAT等是真正在考虑大数据的。而且以阿里引导的去IOE的大趋势,也是体现了在未来移动化和大数据浪潮下,老外的产品无法满足国内快速、开源、便捷的增长需求。在创新市场里面的大数据技术:一方面,以开源为主。即便是IBM、Oracle等行业巨擘,也同样是集成了开源技术,和本公司原有产品更好的结合而已,在新兴的大数据处理领域,中外公司几乎站在同一起跑线。单纯考虑狭义的大数据处理技术(如Hadoop、MapReduce、模式识别、机器学习等),中外差距很短左右。如果考虑数字资产规模以及利用的技术,中外差距更多体现为意识上的差距。像阿里已经完全取代了IOE的产品,当前不仅自己用,而且还提供了阿里云对外输出。节省20亿IT开支,像亚马逊已经把EC2和S3成为较大的盈利点。而且阿里现在的处理能力每秒达到1亿次,超过了4大行的综合(马云前几天在人民银行的忽悠)另一方面,中国人口和经济规模,决定中国的数据资产规模,冠于全球。客观上为大数据技术的发展,提供了演练场。比如我之前在甲骨文的时候是三大运营商的咨询经理,每次遇到客户客户都提,我们的数据量全球第一。神枪手是靠子弹磨练出来的,好的产品也是靠数据量出来的。在阿里,京东、百度相关公司,不管是客户需求驱动、还是成本驱动都开始了替代过程,我认为这个变化趋势会进一步传导到金融、电信、政府等重要IT投入行业中。

6 、几家典型公司的大数据

百度拥有中国最大的消费者行为数据库,覆盖95%的中国网民,日均响应50亿次搜索请求,搜索市场占比达80%,百度联盟,60万联盟合作伙伴每天有50亿次的日均行为产生,这些构成了巨大数据的基础。变现模式:推百度指数,并在百度指数的基础上建立百度风云榜;百度数据中心,研究机构的方式网络搜索咨询报告。广告站长和开发组提供的百度(移动)统计以及相关的开发者服务工具。

腾讯则超过7.836亿QQ活跃账户,4.69亿微博用户和超过1亿的视频用户、5.976亿QQ空间用户,微信、手机管家等带来的移动用户也超过了4亿,海外用户快超过1亿。除却海量用户,腾讯N个产品×N个平台×N个终端×N个用户关系的庞大服务矩阵,带来数据的非结构化、碎片化、海量化。变现工具只有:腾讯分析和腾讯罗盘。

马云宣称平台、金融和数据是阿里未来的三大战略方向。阿里未来本质上是一个数据公司,电商越来越离不开数据,金融的核心也是数据。收购的新浪微博、友盟、高德、丁丁等就是为了圈数据。相关的东西我都喷过数百次了,就不详细展开。负责人:车品觉,有意思的产品:内部的淘数据、KPI系统、数据门户、活动直播间、卖家云图、页面点击、黄金策;给客户提供的数据魔方、无量神针和类目360、淘宝指数最具备划时代意义的2012年阿里又推出了聚石塔产品可提供数据存储、数据计算两类服务2012年双11那次191亿元的大促销当天,聚石塔处理的订单超过天猫总量的20%,比平时增长20倍。阿里金融是大数据衍生产品开发的一个范例。阿里由于电商特性他在应用上走得是最远的。

7 、产业链的分类与规模

相关的基础产业还挺多的,一是数据技术产业,包括硬件方面的智能管道、物联网、服务器、存储、传输、智能移动设备等,软件方面的语言、数据平台、工具、结构与非结构数据库、应用软件等,服务方面的IDC、云计算、WEB应用等;二是数据采集,包括定位、支付、SNS、邮件等行业;三是数据工业,包括数据挖掘、数据分析、数据咨询等产业;四是数据应用业:比如基于数据产生的互联网金融。

8、我对大数据总结了一些东西,概括:

一种思维:数据思维

两大推动 极致体验、长尾效应

三大趋势 ,泛互联网、垂直一体化、数据是资产

四大步骤 入口、流量、数据、变现

五大标准 活性、颗粒度、维度 时空、情绪

六大模式 数据、信息、咨询、媒体、数据使能、技术

七字心决 专注、极致、口碑、快

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