產(chǎn)業(yè)化的大數(shù)據(jù)分析如何實現(xiàn)？

盡管大數(shù)據(jù)已成為熱門話題，但很多企業(yè)并不知道如何正確地步入大數(shù)據(jù)的懷抱，特別是對于很多中小企業(yè)，沒有大筆資金以及人力的它們更是手足無措。與此同時，企業(yè)在談到大數(shù)據(jù)和分析的時候，常?？紤]的切實問題是如何從數(shù)據(jù)當中獲得更多的價值，特別是對于擁有不同數(shù)據(jù)的行業(yè)客戶而言，其最關(guān)心的是如何從數(shù)據(jù)中提取價值，并驅(qū)動其基于業(yè)務(wù)而非IT進行分析。

近日，美國數(shù)據(jù)科學家、Taste Analytics創(chuàng)始人及CEO汪曉宇博士表示，無論是大型企業(yè)還是中小企業(yè)，其面臨的困境都大同小異：一是正確的認識大數(shù)據(jù)和分析，二是企業(yè)如何簡便地參與進來。

原始數(shù)據(jù)需要架構(gòu)

在汪曉宇看來，很多企業(yè)特別是大型企業(yè)所蘊藏的數(shù)據(jù)量驚人，但數(shù)據(jù)分析的關(guān)注重點并不是對體量的研究，而是聚焦在數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值。

“有些原始數(shù)據(jù)實際上非常復(fù)雜，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如果僅是原始數(shù)據(jù)，即一堆雜亂無章的信息，大數(shù)據(jù)帶來的實際意義并不大。”汪曉宇表示，企業(yè)必須對數(shù)據(jù)進行架構(gòu)，找出其中的價值。

除此之外，對于數(shù)據(jù)本身而言，因為數(shù)據(jù)獲取渠道很多，所以會遭遇很多問題，包括這些數(shù)據(jù)是否真實，是否完整，是否有沖突，是否存在不確定性等，這都需要一一確認。

同時，企業(yè)還需要考慮數(shù)據(jù)的同理化和社會化，畢竟數(shù)據(jù)來源不同，但企業(yè)需要用一體化的建模方式對待數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，這樣才能使最終用戶得到有價值的產(chǎn)品或信息。

Taste Analytics創(chuàng)始人及CEO汪曉宇博士

大數(shù)據(jù)分析不僅是科學而是藝術(shù)

跨過原始數(shù)據(jù)的障礙后，在數(shù)據(jù)分析部分，僅在最開始數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)便面臨不小的挑戰(zhàn)。如果手動地進行信息處理，有報告指出，光是數(shù)據(jù)清洗就將耗費分析師超過80%的時間。

汪曉宇表示，在這個過程中，業(yè)界有種聲音是通過機器學習進行分析建模，這樣盡管能解決部分問題，但因為機器學習算法可能非常僵硬、晦澀，分析容易受限并忽略整體情況，缺乏了人類的智能，而這樣的結(jié)果并不能發(fā)揮出數(shù)據(jù)的真正意義。

所以在汪曉宇看來，大數(shù)據(jù)分析與其說是科學（計算模型），還不如說是藝術(shù)（需要人類分析的智能）。

一個著名的人機智能PK案例是，1997年國際象棋冠軍Garry Kasparov和深藍（計算機）大戰(zhàn)，最后敗給深藍。但在2005年的人工智能和“增強智能”（Augmented Intelligence）的大戰(zhàn)中，“增強智能”優(yōu)勢體現(xiàn)出來了，一位大師利用1套象棋程序打敗了象棋計算機Hydra。

“如果擁有人工智能，或得到計算機輔助，作為人的我們就可以進行更好的協(xié)作，并得出更好的決策。所以在大數(shù)據(jù)分析中，以人為中心的轉(zhuǎn)變，應(yīng)從數(shù)據(jù)操作轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策本身?！蓖魰杂畋硎尽?/span>

B2B模式應(yīng)由業(yè)務(wù)而非IT驅(qū)動

在大數(shù)據(jù)及分析的過程中，人成為核心，并應(yīng)將關(guān)注點轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策部分。那么對于企業(yè)，如何得到這樣符合商業(yè)要求的分析結(jié)果，從而配合人的決策實現(xiàn)“增強智能”呢？

汪曉宇表示，現(xiàn)在Taste Analytics已經(jīng)有簡便的方式向企業(yè)提供所需的數(shù)據(jù)。他表示，可以在采用虛擬化技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過三方面助力企業(yè)進入大數(shù)據(jù)。

一是分析工具的采用，使得企業(yè)不用親自去完成所有的數(shù)據(jù)清洗等過程。同時考慮到B2B的商業(yè)模式應(yīng)該由業(yè)務(wù)驅(qū)動而非IT，所以可以在業(yè)務(wù)環(huán)境中部署分析工具，從而實現(xiàn)企業(yè)運轉(zhuǎn)的靈活及敏捷性。

二是提供按需的數(shù)據(jù)，企業(yè)無需如過去一樣耗費很大精力建立數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，而是由平臺提供相關(guān)任務(wù)的數(shù)據(jù)。

三是以用戶為中心的分析，決策者通過正確的提問，并可以得到與其業(yè)務(wù)環(huán)境相關(guān)的回答。

目前Taste Analytics正在這么做，以使得分析結(jié)果符合客戶的商業(yè)需求，同時“面向不同的客戶提供不同的工具，只有這樣才能幫助客戶在各異的行業(yè)中發(fā)掘洞察?！?/span>

汪曉宇強調(diào)，在未來企業(yè)的B2B商業(yè)模式中，業(yè)務(wù)增長是關(guān)鍵，而基于大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)分析正符合了時代需求，同時通過人類和計算機的互動，使得圍繞最終用戶的商業(yè)分析成為可能。