大數(shù)據(jù)的無限價值，正在等你來挖掘

現(xiàn)如今，任何事都必須用數(shù)據(jù)來說話。大數(shù)據(jù)浪潮洶涌來襲，與互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)明一樣，這絕不僅僅是信息技術(shù)領(lǐng)域的革命，更是企業(yè)創(chuàng)新、行業(yè)變革的契機。

大數(shù)據(jù)的核心并不在于數(shù)據(jù)量的大小，而是我們能否成功挖掘出大數(shù)據(jù)價值。隨著大數(shù)據(jù)在企業(yè)的普遍應(yīng)用，越來越多的企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識到了大數(shù)據(jù)挖掘的重要性，同時，缺乏大數(shù)據(jù)挖掘能力已成為困擾企業(yè)的一大難題。

有關(guān)大數(shù)據(jù)的種種議題，最顯而易見的重大問題之一，是該如何處理并分析龐大的數(shù)據(jù)集，然后轉(zhuǎn)化成真正對企業(yè)業(yè)務(wù)有價值的信息和知識。隨著大數(shù)據(jù)浪潮的興起，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助企業(yè)更準(zhǔn)確、更及時的尋找商機、發(fā)現(xiàn)機遇，幫助企業(yè)以更低的成本去開展過去不可想象的新業(yè)務(wù)。可以說，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助企業(yè)插上了業(yè)務(wù)騰飛的翅膀。

挖掘革命 呼之欲出

數(shù)據(jù)挖掘市場的變革猶如工業(yè)革命。在過去，產(chǎn)品的生產(chǎn)和購買方式都是手工作坊式的。一方面因為它是手工制作的，所以不可能得到量產(chǎn)，也不可能得到擴展。另一方面，手工制作下的每一件產(chǎn)品的品質(zhì)不盡相同，而且單位成本也是非常高昂的。而工業(yè)革命的出現(xiàn)，改變了手工作坊的生產(chǎn)模式，即實現(xiàn)了產(chǎn)品的大規(guī)模生產(chǎn)，使得產(chǎn)品品質(zhì)趨于一致，產(chǎn)品成本變得低廉。。

同比大數(shù)據(jù)挖掘模式，手工作坊是目前企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)狀，即通過“手工定制”的辦法，來針對企業(yè)具體的問題，做一些相關(guān)的大數(shù)據(jù)分析挖掘工作。這無疑是低效而且高成本的。大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域亟需如工業(yè)革命式的變革來提高大數(shù)據(jù)挖掘的效率，降低大數(shù)據(jù)挖掘的成本。

數(shù)據(jù)挖掘 落地有聲

看到數(shù)據(jù)的無限價值的同時，我們也清楚的認(rèn)識到技術(shù)的無限拓展。落實大數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù)，就不得不提及明略數(shù)據(jù)的DataInsight，作為一體化的數(shù)據(jù)挖掘平臺，產(chǎn)品包含一整套高效率的建模工具和生產(chǎn)環(huán)境下的模型管理工具，真正實現(xiàn)了建模-部署-更新-應(yīng)用的大數(shù)據(jù)挖掘落地全過程，加速了企業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘的落地工作。借助分布式全量數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品DataInsight，我們可以減輕模型部署和二次開發(fā)的成本與時間，縮短模型落地的周期。并通過并行化的架構(gòu)和并行化的算法，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品無法挖掘大數(shù)據(jù)的問題，可以在大數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)的深度挖掘，讓大數(shù)據(jù)的價值在企業(yè)中得以真正的體現(xiàn)。

明略數(shù)據(jù)技術(shù)合伙人兼DataInsight產(chǎn)品經(jīng)理佘偉表示，明略數(shù)據(jù)DataInsight幫助用戶真正的處理大數(shù)據(jù)挖掘問題，加速了大數(shù)據(jù)挖掘的效率，降低了大數(shù)據(jù)挖掘的成本。

在整個大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)中，技術(shù)純熟度是跨越數(shù)據(jù)與企業(yè)營運之間鴻溝的關(guān)鍵驅(qū)動力。我們需要能夠快速提供完善的數(shù)據(jù)挖掘方案，使企業(yè)不僅可以應(yīng)付未來的需求，更能立即解決現(xiàn)在的問題。