大數(shù)據(jù)的小算盤

這兩年大數(shù)據(jù)市場發(fā)展得紅紅火火，業(yè)界普遍看好其應(yīng)用前景。精英們，專家們每每提及大數(shù)據(jù)，必然帶上數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)、物聯(lián)網(wǎng)，人工智能等一長串金光閃耀的名詞作為注腳，常把我這種小從業(yè)者侃的熱血沸騰，大有“世界是我們的，就是我們的，最終還是我們的”的感覺。不過熱血總是會(huì)平復(fù)的，冷靜下來想想，能夠在大數(shù)據(jù)浪潮中興風(fēng)作浪的只是少數(shù)有資源、有技術(shù)、有市場的巨頭們，對(duì)于面臨生存發(fā)展壓力的眾多小從業(yè)者來說，多美好的未來都太遙遠(yuǎn)，與其垂涎行業(yè)巨頭們的大布局，不如靜下心打打自己的小算盤。

跟隨行業(yè)的腳步，向前邁進(jìn)

大數(shù)據(jù)市場的快速發(fā)展會(huì)創(chuàng)造很多的市場機(jī)會(huì)，但也帶來巨大的風(fēng)險(xiǎn)。大企業(yè)，乃至行業(yè)巨頭都難保自己不會(huì)衰落，更何況對(duì)市場風(fēng)險(xiǎn)抵御能力更弱的小從業(yè)者。認(rèn)清并跟隨行業(yè)發(fā)展大趨勢，無疑能夠大大提升小從業(yè)者們的生存和發(fā)展能力。

隨著在各行業(yè)中不斷應(yīng)用，大數(shù)據(jù)技術(shù)得到廣泛的認(rèn)可，進(jìn)入了理性發(fā)展階段。16年以來，各種社會(huì)組織對(duì)大數(shù)據(jù)的態(tài)度發(fā)生了改變，從一種潛力巨大的新技術(shù)變?yōu)閹椭约哼m應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的強(qiáng)力工具，大數(shù)據(jù)市場相應(yīng)的出現(xiàn)了新動(dòng)向：

業(yè)務(wù)需要驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)建設(shè)。隨著對(duì)大數(shù)據(jù)了解的不斷加深，市場關(guān)注點(diǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，客戶更加關(guān)心如何利用大數(shù)據(jù)，而不再是如何建設(shè)。大數(shù)據(jù)企業(yè)使用數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)的能力對(duì)其發(fā)展市場越來越重要。單純技術(shù)驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)企業(yè)，特別是專注于大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的，將會(huì)在在市場變化中遇到更多的挑戰(zhàn)。

全量數(shù)據(jù)分析。身處復(fù)雜，異構(gòu)環(huán)境中的企業(yè)不再希望僅為一個(gè)數(shù)據(jù)源(Hadoop)采用孤立的BI訪問點(diǎn)。他們需要的答案被埋沒在一大堆數(shù)據(jù)源中，從記錄系統(tǒng)到云端，再到來自Hadoop和非Hadoop源的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。企業(yè)會(huì)更加趨向于將自己的所有數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)管理分析范圍。不依賴于數(shù)據(jù)源的平臺(tái)將會(huì)受到歡迎，而專為Hadoop而設(shè)計(jì)的平臺(tái)和未能跨應(yīng)用部署的平臺(tái)將受到冷遇。數(shù)據(jù)湖概念的興起就是一個(gè)明顯的佐證。

基于大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)。隨著大數(shù)據(jù)分析能力不斷增強(qiáng)，越來越多的企業(yè)開始投入于機(jī)器學(xué)習(xí)，并從中獲益。企業(yè)可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別潛在客戶，或識(shí)別即將流失的客戶，或識(shí)別營銷推廣中作弊的渠道，或及時(shí)發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵KPI下跌的原因等。

結(jié)合自身情況和行業(yè)發(fā)展，不斷調(diào)整，找到最適合自己的發(fā)展方向和策略，小從業(yè)者也可以順風(fēng)順?biāo)?，說不定有一天就站到大數(shù)據(jù)的風(fēng)口浪尖。

把握發(fā)展的契機(jī)，闊步前行

大有大的難處，小有小的優(yōu)點(diǎn)。相比于行業(yè)巨頭和大企業(yè)，靈活快速的滿足客戶要求是小從業(yè)者的最大優(yōu)勢。像其他新技術(shù)一樣，大數(shù)據(jù)在落地的過程中會(huì)遇到很多的問題，這是新興市場給所有從業(yè)者的禮物，也是小從業(yè)者快速發(fā)展的契機(jī)。

大數(shù)據(jù)真正在各行業(yè)落地的時(shí)間并不長，以往企業(yè)更多的是在驗(yàn)證技術(shù)可行性，直到16年才開始考慮圍繞大數(shù)據(jù)構(gòu)建IT體系，一些比較普遍的問題受到了各方面的關(guān)注：

打通數(shù)據(jù)孤島仍是企業(yè)關(guān)注重點(diǎn)。在很多企業(yè)尤其是大型企業(yè)中，數(shù)據(jù)常常散落在不同部門，而且這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于不同的數(shù)據(jù)倉庫，不同部門的數(shù)據(jù)技術(shù)也有可能不同，導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)無法打通。從自由模式的JSON到嵌入式的數(shù)據(jù)庫(如關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫)，到非平面數(shù)據(jù)(如Avro，Parquet，XML)，數(shù)據(jù)格式正在成倍增長，連接器變得至關(guān)重要，它將不同格式的數(shù)據(jù)變成統(tǒng)一的表達(dá)，讓不同格式的數(shù)據(jù)之間實(shí)現(xiàn)互通。為零散的、不同的資源提供即時(shí)連接的能力，將成為評(píng)估一個(gè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能力的重要方面。

“自助服務(wù)”工具。企業(yè)數(shù)據(jù)用戶（往往是業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、營銷負(fù)責(zé)人等非大數(shù)據(jù)專業(yè)人士）在實(shí)際運(yùn)用大數(shù)據(jù)的時(shí)候，更關(guān)注的是大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品在哪些方面可以直接幫助改善自身業(yè)務(wù)，不需要關(guān)注大數(shù)據(jù)產(chǎn)品內(nèi)部各個(gè)環(huán)節(jié)的技術(shù)細(xì)節(jié)。大數(shù)據(jù)在落地的過程中，需要解決大數(shù)據(jù)能力產(chǎn)品化的問題，幫助非專業(yè)人員使用，比如：自助服務(wù)的大數(shù)據(jù)分析工具、數(shù)據(jù)管理工具等。我們將看到更多企業(yè)意識(shí)到自助工具的重要性，以及對(duì)其迫切的需求。

智能BI。智能化涵蓋的內(nèi)容很多，包括人工智能等等，但對(duì)于資源、技術(shù)都比較匱乏的大多數(shù)小從業(yè)者而言，考慮企業(yè)用戶對(duì)BI系統(tǒng)的智能化期待更具現(xiàn)實(shí)意義。企業(yè)最希望利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營，發(fā)現(xiàn)新的發(fā)展和提升契機(jī)。這將推進(jìn)智能BI的發(fā)展，幫助企業(yè)更好地理解和滿足客戶需求和潛在需求，更好地應(yīng)用在業(yè)務(wù)運(yùn)營智能監(jiān)控、精細(xì)化企業(yè)運(yùn)營、客戶生命周期管理、精細(xì)化營銷、經(jīng)營分析和戰(zhàn)略分析等方面。

大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的落實(shí)，是數(shù)據(jù)技術(shù)同行業(yè)知識(shí)的結(jié)合，是一個(gè)長期的持續(xù)提升過程。大數(shù)據(jù)企業(yè)需要不斷的觀察、分析市場動(dòng)態(tài)，保持敏銳的市場觸覺，不斷調(diào)整自身抓住每個(gè)機(jī)會(huì)壯大自己。