大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域你知道多少

隨著大數(shù)據(jù)的飛速發(fā)展，特別是近年來社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的飛速發(fā)展和大量應(yīng)用，人們所接觸和關(guān)注的數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，使得數(shù)據(jù)的豐富和復(fù)雜成為當(dāng)今社會(huì)的重要特征。對(duì)大數(shù)據(jù)分析和處理的技術(shù)也隨之建立完善并豐富起來。

一、商業(yè)智能

過去幾十年，分析師們都依賴來自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI產(chǎn)品析海量數(shù)據(jù)并生成報(bào)告。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和BI工具能夠很好地回答類似這樣的問題：“某某人本季度的銷售業(yè)績(jī)是多少?”(基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))，但如果涉及到?jīng)Q策和規(guī)劃方面的問題，由于不能快速處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的BI會(huì)非常吃力和昂貴。

大多數(shù)傳統(tǒng)BI工具都受到以下兩個(gè)方面的局限：

首先，它們都是“預(yù)設(shè)抓取”工具，由分析師預(yù)先確定收集什么數(shù)據(jù)用于分析。其次它們都專注于報(bào)告“已知的未知”(Known unknowns)，也就是我們知道問題是什么，然后去找答案。(而大數(shù)據(jù)會(huì)給出一些未知的未知，也就是你沒有想到的一些問題的結(jié)果)

傳統(tǒng)BI工具主要用于企業(yè)運(yùn)營(yíng)，側(cè)重于成本控制和計(jì)劃執(zhí)行報(bào)告。而大數(shù)據(jù)最主要的功能/應(yīng)用是ETL(Extract、Transform、Load)。將近80%的Hadoop應(yīng)用都與ETL有關(guān)，例如在導(dǎo)入Vertica這樣的分析數(shù)據(jù)庫(kù)之前對(duì)日志文件或傳感器數(shù)據(jù)的處理。

今天計(jì)算和存儲(chǔ)硬件變得非常便宜，配合大量的開源大數(shù)據(jù)工具，人們可以非?！吧莩蕖钡叵茸ト〈罅繑?shù)據(jù)再考慮分析命題。可以說，低廉的計(jì)算資源正在改變我們使用數(shù)據(jù)的方式。此外，處理性能的大幅提高(例如內(nèi)存計(jì)算)使得實(shí)時(shí)互動(dòng)分析更加容易實(shí)現(xiàn)，而“實(shí)時(shí)”和“預(yù)測(cè)”將BI帶到了一個(gè)新的境界——未知的未知。這也是大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)BI之間最大的區(qū)別。

今天的大數(shù)據(jù)技術(shù)還處于戰(zhàn)國(guó)時(shí)期，未來幾年，隨著企業(yè)間的兼并和新產(chǎn)品的不斷推出，BI廠商們將能推出完善的，讓CEO感到滿意的“大數(shù)據(jù)套件”，但這并不意味著企業(yè)IT經(jīng)理 們的工作將受到威脅。因?yàn)檎?a href='/map/yunjisuan/' style='color:#000;font-size:inherit;'>云計(jì)算在理想和現(xiàn)實(shí)間達(dá)成妥協(xié)一樣，大數(shù)據(jù)也會(huì)經(jīng)歷類似的發(fā)展過程。傳統(tǒng)的BI工具將與大數(shù)據(jù)分析并存。

二、公共服務(wù)

數(shù)據(jù)另外一個(gè)重大的應(yīng)用領(lǐng)域是社會(huì)和政府。如今，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)能夠預(yù)測(cè)疾病暴發(fā)、理解交通模型并改善教育。

今天，城市正面臨預(yù)算超支、基礎(chǔ)設(shè)施難題以及從農(nóng)村和郊區(qū)涌入的大量人口。這些都是非常緊迫的問題，而城市，也正是大數(shù)據(jù)計(jì)劃的絕佳實(shí)驗(yàn)室。

以紐約這樣的大都市為例，政府公共數(shù)據(jù)公開化、以及市民生活的高度數(shù)字化(購(gòu)物、交通、醫(yī)療等)等都是大數(shù)據(jù)分析的理想對(duì)象。

客觀的市政數(shù)據(jù)，是消除爭(zhēng)端，維系公民社會(huì)的最佳紐帶。當(dāng)然，前提是讓公民能夠訪問這些數(shù)據(jù)。蘋果的Siri和谷歌的Google Now都具備成為個(gè)人化助理的潛力。當(dāng)然，我們還需要更多的產(chǎn)品和技術(shù)讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更容易被公眾理解和接受(數(shù)據(jù)可視化)。此外，IBM的Watson以及Wolfram Alpha這樣的人工智能技術(shù)還能實(shí)現(xiàn)與用戶的互動(dòng)。

今天，智能手機(jī)(以及Twitter等社交網(wǎng)絡(luò))的普及讓人類社會(huì)首次實(shí)現(xiàn)了公民的聯(lián)網(wǎng)。應(yīng)用程序商店實(shí)時(shí)上已經(jīng)打通了政府和公民之間的應(yīng)用層面的通道。(例如奧運(yùn)期間倫敦警察廳發(fā)布的iphone通緝程序)。伴隨著各國(guó)政務(wù)的數(shù)字化進(jìn)程，以及政務(wù)數(shù)據(jù)的透明化，公民將能準(zhǔn)確了解政府的運(yùn)作效率。這是不可逆轉(zhuǎn)的歷史潮流，同時(shí)也是大數(shù)據(jù)最具潛力的應(yīng)用領(lǐng)域之一。

三、市場(chǎng)營(yíng)銷

大數(shù)據(jù)的第三大應(yīng)用領(lǐng)域是市場(chǎng)營(yíng)銷。具體來說，是提升消費(fèi)者與企業(yè)之間的關(guān)系。(賣更多、更快、更有效率)

今天，最大的數(shù)據(jù)系統(tǒng)是web分析、廣告優(yōu)化等。今天的數(shù)字化營(yíng)銷與傳統(tǒng)營(yíng)銷最大的個(gè)性化和精準(zhǔn)定位。如今，企業(yè)與客戶之間的接觸點(diǎn)也發(fā)生了翻天覆地的變化，從過去的電話和郵件地址網(wǎng)頁(yè)、社交媒體賬戶、博客等等。在這些五花八門的渠道里跟蹤客戶，將他們的每一次點(diǎn)擊、收藏、“頂”、分享、加好友、轉(zhuǎn)發(fā)等行為納入企業(yè)的銷售漏斗中并轉(zhuǎn)化成收入是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。也就是所謂的“360度客戶視角”。

可以預(yù)見在未來世界，國(guó)家之間、區(qū)域之間甚至是公司之間的大數(shù)據(jù)人才的爭(zhēng)奪戰(zhàn)，將是愈演愈烈的。大數(shù)據(jù)的發(fā)展史一個(gè)全球化的趨勢(shì)，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來。不少已經(jīng)在工作或者大學(xué)剛畢業(yè)的朋友都想投身到大數(shù)據(jù)行業(yè)。