大數(shù)據(jù)想做驅(qū)動多產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“引擎”，還需掌握哪些技巧

早在1980年，著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就將“大數(shù)據(jù)”稱頌為“第三次浪潮的華彩樂章”，到了現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)的熱浪已經(jīng)覆蓋了整個時代。

最近幾年，資本一直追著大數(shù)據(jù)跑，大數(shù)據(jù)也一直在積極賦能眾多產(chǎn)業(yè)，包括金融、醫(yī)療、教育等，有數(shù)據(jù)顯示，到2020年，中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)?；蜻_13626億元的高點。毫無疑問，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了熱門投資方向之一。但是喧囂躁動之下，傳聞中的大面積收割卻一直沒來。這究竟是數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)的的玩家不行，還是那些大數(shù)據(jù)全都走錯了道？

一：資本加注下的大數(shù)據(jù)，行業(yè)依然是冰火兩重天

據(jù)不完全統(tǒng)計，2017年上半年，至少有63家大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)企業(yè)在國內(nèi)獲得了融資，總融資金額超過68億人民幣，其中獲得上億元融資的企業(yè)就有17家，獲得上千萬元融資的大數(shù)據(jù)公司有41家，占總數(shù)的92％。顯然，資本對有潛力的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司并不吝嗇。

（數(shù)據(jù)及圖片來源：大數(shù)據(jù)頻道）

不過大數(shù)據(jù)行業(yè)里也不盡然都是好消息。在資本狂歡之下，“大數(shù)據(jù)”開始炒概念，不少“偽數(shù)據(jù)”公司從中“沾光”，進而阻礙了整個行業(yè)的發(fā)展。除此之外，數(shù)創(chuàng)公司本身還面臨著兩個難題。

1． 離散的數(shù)據(jù)被藏在科技巨頭們的黑箱中

數(shù)據(jù)收集一直是數(shù)創(chuàng)公司的難題，一方面，數(shù)據(jù)存在禁地，數(shù)據(jù)安全和隱私是不可逾越的高墻；另一方面，BAT等科技巨頭壟斷了大量的社交數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)。也就是說，數(shù)創(chuàng)公司即使走出了不能被利用的數(shù)據(jù)禁地，轉(zhuǎn)身就會投入被BAT們壟斷的大數(shù)據(jù)海洋。

慶幸的是，BAT等科技巨頭雖然有著絕對優(yōu)勢，但他們自身涉及的產(chǎn)業(yè)非常多，包括金融業(yè)務、文娛業(yè)務等等，難免會和其他機構存在競爭關系。所以，其他企業(yè)掌握的籌碼是能夠與各產(chǎn)業(yè)機構進行無間合作。

美國Palantir大數(shù)據(jù)服務公司最為人稱道的一個案例是，協(xié)助多家銀行追回了納斯達克前主席麥道夫所隱藏起來的數(shù)十億美元巨款。

而一直對標Palantir的中國企業(yè)中譯語通，則是將圖像識別、語音識別，包括計算機視覺自覺生成的廣告、數(shù)字精準營銷等技術結合到短視頻應用中。

由高盛領投的數(shù)創(chuàng)公司Crux 主要業(yè)務則是建立信息供應鏈保證各個金融機構的數(shù)據(jù)隱私，確保他們不被私自售賣和利用。

從中我們可以看出，與大象共舞，數(shù)創(chuàng)企業(yè)顯然不必用數(shù)據(jù)量和BAT等科技巨頭硬碰硬，從細微之處進行創(chuàng)新將是個不錯的選擇。

2． 數(shù)據(jù)可視化是企業(yè)的薄弱環(huán)節(jié)

雖然現(xiàn)在數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司頗多，且無論做SaaS還是做外包服務都已相當成熟，但“數(shù)據(jù)可視化”仍是大數(shù)據(jù)行業(yè)里較為薄弱的環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)可視化有非常多實際運用的場景，有人覺得可視化僅僅是將數(shù)據(jù)變成圖，其實那只是針對靜態(tài)的數(shù)據(jù)，如果做實時數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)，那就是動態(tài)的，而不同的呈現(xiàn)方式對背后的技術要求也會不一樣。所以，數(shù)據(jù)可視化是一個技術含量高的領域。

因此，許多數(shù)創(chuàng)公司在展開業(yè)務，親身接觸到不同行業(yè)、不同背景客戶的可視化需求后，就會發(fā)現(xiàn)一技術環(huán)節(jié)仍舊面臨著許多挑戰(zhàn)。所以，企業(yè)想要打造高效率、標準化、產(chǎn)品化的服務，就必須探究不同場景的技術解決方案，并開發(fā)相應的工具。

谷歌曾經(jīng)參與創(chuàng)建非營利組織Global Fishing Watch，構建了一個透明可視的大數(shù)據(jù)平臺，可以觀察全球海上轉(zhuǎn)運船只的動態(tài)。數(shù)據(jù)可視化讓我們對全球商業(yè)捕魚有了一個整體性的洞察與監(jiān)測。

中譯語通在2017年就發(fā)布了數(shù)據(jù)可視化應用，結合了知識圖譜技術，可以在任何一個場景應用，相當于是大數(shù)據(jù)監(jiān)測的部件；數(shù)創(chuàng)企業(yè)DataHunter也將根據(jù)各行業(yè)不同的分析理念和思路，計劃在通用性的標準化之上再做行業(yè)版。

數(shù)據(jù)的分析和可視化可以說是大數(shù)據(jù)服務的“最后一公里”，但這并不是所有企業(yè)都有能力解決。毫無疑問，只有打通這一環(huán)節(jié)，數(shù)創(chuàng)企業(yè)才能獲得不同產(chǎn)業(yè)的認可。