讓大數(shù)據(jù)從奢侈品變成日用品

盡管比起AI（人工智能），大數(shù)據(jù)這個(gè)詞兒在當(dāng)下聽起來略顯過氣兒，但在很多業(yè)內(nèi)人士眼里，大中型互聯(lián)網(wǎng)公司剛剛真正開展大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)尚未完全鋪開，更不要提傳統(tǒng)企業(yè)對其應(yīng)用了。

數(shù)據(jù)即價(jià)值，關(guān)于這一點(diǎn)，企業(yè)老板們已經(jīng)看得很清楚。不過，讓他們還未付諸行動挖掘這塊價(jià)值潛力原因：數(shù)據(jù)在哪里，費(fèi)事費(fèi)力成本高，如何讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值。對于大多數(shù)企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)既是公司未來發(fā)展必需品，又是遙不可及奢侈品。

基于數(shù)據(jù)湖泊的商業(yè)應(yīng)用

現(xiàn)在，美國大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的熱詞匯——數(shù)據(jù)湖泊（Data Lake）。瑞金麟集團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人、瑞雪科技CEO洪斌給出一個(gè)言簡意賅的解釋：存儲每一個(gè)可能有用的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)。當(dāng)需要時(shí)再一站式分析理念。他認(rèn)為，大數(shù)據(jù)其實(shí)離我們很近，雖然它們很少被關(guān)注，但真實(shí)存在。只是它們中絕大多數(shù)還沒有被記錄下來就已經(jīng)消失。我們所說大數(shù)據(jù)，其實(shí)并沒有創(chuàng)造新數(shù)據(jù)。它只是把企業(yè)忽視的、遺漏的數(shù)據(jù)重新挖掘出來，然后進(jìn)行統(tǒng)一、交叉分析。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析理念，根本無力解決海量數(shù)據(jù)問題。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析理念是在不斷引導(dǎo)企業(yè)拋棄細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，致使數(shù)據(jù)每匯總一次都是分析潛力喪失。就這樣，企業(yè)最終得到的只能是越來越多不同程度匯總過的數(shù)據(jù)，而有價(jià)值的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)卻在不斷匯總過程中被過濾掉。

“工程師才是企業(yè)連接數(shù)據(jù)與價(jià)值最大障礙?！焙楸笳f，企業(yè)不可能預(yù)先定義所有分析目標(biāo)，這就意味著業(yè)務(wù)需要不斷地與工程師溝通新數(shù)據(jù)分析需求，這個(gè)過程費(fèi)時(shí)費(fèi)力。因此，應(yīng)該將分析的權(quán)利和能力徹底交還給業(yè)務(wù)，工程師只需要搬運(yùn)可能有用的數(shù)據(jù)。我們設(shè)計(jì)產(chǎn)品思路是基于數(shù)據(jù)湖泊理念，實(shí)現(xiàn)輕量化商業(yè)應(yīng)用，即輕松存儲細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，并提供大數(shù)據(jù)級別處理能力；接入數(shù)據(jù)時(shí)不要求預(yù)先定義分析目標(biāo)，任何分析目標(biāo)都可以隨時(shí)產(chǎn)生即時(shí)解答，無需依賴工程師搜集整理數(shù)據(jù)。

懂行才能做好數(shù)據(jù)服務(wù)

瑞雪科技數(shù)據(jù)產(chǎn)品瑞雪分析云負(fù)責(zé)人夏曦說，企業(yè)遇到最多問題是沒數(shù)據(jù)可分析。一款好的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)該自帶高價(jià)值數(shù)據(jù)或者說商業(yè)情報(bào)，供客戶分析。企業(yè)關(guān)心還有數(shù)據(jù)使用成本高昂，比如大量數(shù)據(jù)根本用不上，或者需要自建IT團(tuán)隊(duì)，一款好的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)該可以讓數(shù)據(jù)使用者零門檻地在數(shù)據(jù)中探索真知。此外，企業(yè)擔(dān)心數(shù)據(jù)分析結(jié)果不能直接轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，一款好的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以為企業(yè)做好IT技術(shù)整合，讓企業(yè)不用考慮各個(gè)系統(tǒng)間如何集成，開箱即用地使用其系統(tǒng)直接解決經(jīng)營中實(shí)際問題。

“在過去，每次找工程師做一項(xiàng)數(shù)據(jù)分析，把結(jié)果交給你發(fā)現(xiàn)不對再改，時(shí)間就這樣消耗了?？扇∽龇ㄊ?，讓每個(gè)人沒有時(shí)間成本，沒有試錯(cuò)成本，可以自己隨意探索數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，一是提高分析模型能力。我們實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)成本最低方法是把分析模型內(nèi)置在軟件里，用戶拿來就可以使用。這就需要軟件公司具備行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，把各行業(yè)最優(yōu)模型納入進(jìn)來。行業(yè)經(jīng)驗(yàn)是數(shù)據(jù)核心分析能力，而不是計(jì)算能力?！毕年乇硎荆瑸閷?shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，軟件公司需要與專業(yè)人士合作，構(gòu)件專業(yè)伙伴群，把行業(yè)專家多年積累經(jīng)驗(yàn)直接變成模型固化在系統(tǒng)里。使用這樣數(shù)據(jù)分析軟件等于直接雇傭?qū)＜以诂F(xiàn)場分析服務(wù)，無論是預(yù)先設(shè)定，還是臨時(shí)產(chǎn)生的分析需求，都可以很好地得到滿足。