
深層數(shù)據(jù):推動大數(shù)據(jù)成功的關(guān)鍵所在
毫無疑問,大家肯定都聽說過“大數(shù)據(jù)”,但“深層數(shù)據(jù)”呢?答案恐怕是否定的。不用緊張,我并不打算給硬塞給大家新的專業(yè)詞匯。不過鑒于近期以來企業(yè)用戶正持續(xù)就需要收集并管理的數(shù)據(jù)量展開爭論,我認(rèn)為深層數(shù)據(jù)的概念應(yīng)當(dāng)進入各位關(guān)注數(shù)據(jù)潛力的企業(yè)用戶的扁當(dāng)中。專注于建筑行業(yè)能源利用效率的分析企業(yè)FirstFuel公司CTO兼首席數(shù)據(jù)官Badri Raghavan對此有著自己的獨到見解。該公司的客戶們,包括政府機關(guān)與能源機構(gòu),都在使用FirstFuel的能源分析服務(wù)以推動更為環(huán)保、更具成本效益的方案向辦公環(huán)境、學(xué)校以及其它設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域的普及。
在一次電話采訪當(dāng)中,Raghavan談到了他對于“深層數(shù)據(jù)”的看法以及FirstFuel公司如何將這一理念轉(zhuǎn)化為自身競爭優(yōu)勢。
“我們所謂的‘深層數(shù)據(jù)’其實是相關(guān)領(lǐng)域多種專業(yè)性知識儲備的綜合體——對于我們來說,也就是能源行業(yè)與數(shù)據(jù)科學(xué)的結(jié)合——旨在幫助技術(shù)人員從宏觀規(guī)模角度對建筑的能源使用情況作出分析,”他告訴我們。
深層數(shù)據(jù)的概念與信息密度擁有密不可分的關(guān)聯(lián)。“給定數(shù)據(jù)流當(dāng)中可能包含大量信息,”Raghavan表示?!跋喾?,大家也有可能收集到大量缺乏足夠結(jié)論性內(nèi)容或者信息的數(shù)據(jù)?!?/span>
大家可能已經(jīng)猜到了,Raghavan本人對于數(shù)據(jù)收集或者盡可能匯總更多信息的作法并不認(rèn)同。但目前很多企業(yè)都是這樣做的,即在尚不確定是否有意義的情況下盲目匯集規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)總量。
數(shù)據(jù)收集的真正核心在于效率,或者說“對目前已經(jīng)掌握的數(shù)據(jù)資產(chǎn)加以利用。要實現(xiàn)這一目標(biāo),我們需要首先明確自己需要解決哪些技術(shù)或者業(yè)務(wù)難題。在大家可資利用的資源當(dāng)中,哪一種數(shù)據(jù)流的作用最為重要?”
在FirstFuel所從事的行業(yè)當(dāng)中——即分析大型建筑物的能源消耗情況——單一數(shù)據(jù)流往往成為最重要的計量數(shù)據(jù)。
“我們會把計量數(shù)據(jù)作為一棟建筑物的掃描結(jié)果。利用我們的數(shù)據(jù)科學(xué)算法,我們可以對建筑物的健康狀況作出分析、找出其中的薄弱環(huán)節(jié)以及仍有效率提升空間的部分?!?/span>
他指出,這就是深層數(shù)據(jù)實際起效的一類極佳實例。計量數(shù)據(jù)是“一種相對精練的數(shù)據(jù)流,但其中包含的內(nèi)容卻相當(dāng)豐富,”FirstFuel得以借此定位其最感興趣的問題:找出能源消耗當(dāng)中有違效率優(yōu)先原則的狀況。
當(dāng)然,對于很多企業(yè)來說最重要的是摸清哪些數(shù)據(jù)流最具分析價值,而后還需要將其與其它數(shù)據(jù)加以結(jié)合以獲得新的分析結(jié)論。
FirstFuel已經(jīng)找到了幾種通常最具潛在價值的數(shù)據(jù)流類型。
“計量數(shù)據(jù)能夠告訴我們與建筑物相關(guān)的大量信息,”Raghavan指出。“接下來我們開始使用高分辨率航空影像——是的,就是谷歌地球,我們在工作中大量使用這類資料。從我們的角度來看,其中包含豐富的潛在信息。它能告訴我們這些建筑物樓頂布置有哪些類型的設(shè)備,”而FirstFuel能夠借此大體判斷對應(yīng)建筑物需要消費的能源總量。
這家分析企業(yè)還將來自國家氣象服務(wù)中心的數(shù)據(jù)納入考量范疇。
“我們著手進行設(shè)置,并逐步逐步再逐步將其引入。只要能夠?qū)π畔⒎治鼋Y(jié)論起到改進作用,我們就會將相關(guān)數(shù)據(jù)流納入考量?!?/span>
而根據(jù)他的說法,這就是深層數(shù)據(jù)的基本概念?!按蠹铱梢詫σ?guī)模相對較小的數(shù)據(jù)集進行深層研究,而不再像過去那樣長期面對浩如煙海的數(shù)據(jù)總和……并試圖從其中撈到象征有價值結(jié)論的小針?!?/span>
舉例來說,F(xiàn)irstFuel完全可以收集多種額外數(shù)據(jù)——其中包括與交通流量及泊車狀況有關(guān)的信息,此外Twitter數(shù)據(jù)流也有涉及——但事實上根本沒有明確的理由驅(qū)使他們選擇這樣費力的方式。
“相對于直接躍入存在海量數(shù)據(jù)可資進行潛在分析的大數(shù)據(jù)海洋、卻往往最終幾乎甚至完全得不到有價值信息,我們更傾向于從規(guī)模相對較小的數(shù)據(jù)量中獲得更大收益——即將注意力集中在那些能夠切實反映建筑物客觀狀況的數(shù)據(jù)身上,”Raghavan指出。“在制定出這樣的解決思路后,接下來我們會逐步把想法變成現(xiàn)實?!?/span>
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