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“大數(shù)據(jù)”僅僅是一個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用先進(jìn)方法
2015-12-02
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“大數(shù)據(jù)”僅僅是一個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用先進(jìn)方法




看了眾多對(duì)“大數(shù)據(jù)”的說(shuō)法,有人說(shuō)大數(shù)據(jù)需要“全息”的數(shù)據(jù),才能做到真正的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,才能做到理想中的BI;還有人說(shuō)大數(shù)據(jù)重點(diǎn)是各種數(shù)據(jù)處理以及更海量數(shù)據(jù)和海量信息,從超級(jí)大的數(shù)據(jù)挖掘出的東西,往往價(jià)值很大。

不管哪種說(shuō)法,我覺(jué)得他們更適合去做“科學(xué)研究”,在企業(yè)這樣干,哪是個(gè)頭,什么時(shí)候才能有結(jié)果啊?近期一個(gè)段子說(shuō),大數(shù)據(jù)很牛的系統(tǒng)框架搭建完畢,然后問(wèn)你也需要解決什么業(yè)務(wù)問(wèn)題?然后,就沒(méi)有然后了。。。

所以我想表達(dá)的一個(gè)觀點(diǎn),是“大數(shù)據(jù)”僅僅是一個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用先進(jìn)方法,什么4V非結(jié)構(gòu)化處理,非結(jié)構(gòu)化處理、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能,這些N年前就有了好吧?有人說(shuō)是概念炒作,我認(rèn)為只說(shuō)對(duì)了一小半,原因如下:

1、傳統(tǒng)BI過(guò)于注重決策支持,沒(méi)有形成數(shù)據(jù)應(yīng)用閉環(huán),這是傳統(tǒng)BI沒(méi)有解決的缺陷,而大數(shù)據(jù)提供了這個(gè)契機(jī)。從我對(duì)傳統(tǒng)BI在過(guò)去和現(xiàn)在應(yīng)用的了解,傳統(tǒng)BI的應(yīng)用重心99%仍然在直接和間接的決策支持,如果你和做過(guò)多年傳統(tǒng)BI,且不了解大數(shù)據(jù)的同學(xué)問(wèn),數(shù)據(jù)分析可以直接在系統(tǒng)中調(diào)用,智能判斷,這個(gè)你們做么?基本會(huì)回答不做,因?yàn)檫@不是項(xiàng)目范圍,還有人說(shuō),這個(gè)咋做?

2、對(duì)最細(xì)粒度維度的挖掘,可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化智能的效果,而傳統(tǒng)BI不行。大數(shù)據(jù)時(shí)代重新將技術(shù)從實(shí)施時(shí)候的“廠商”,拉回到實(shí)施人員,使得很多想象空間完全打開(kāi)。如果你觀察傳統(tǒng)BI的同學(xué),一般是IOS等幾大廠商的產(chǎn)品(包括數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品)和SQL足夠熟悉,這種技術(shù)環(huán)境造就的團(tuán)隊(duì),已經(jīng)沒(méi)有技術(shù)實(shí)力來(lái)實(shí)現(xiàn)通過(guò)多個(gè)系統(tǒng)接口,將數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)+實(shí)時(shí)收集=〉數(shù)據(jù)挖掘=〉系統(tǒng)調(diào)用數(shù)據(jù)挖掘結(jié)論=〉直接影響用戶體驗(yàn)=〉自動(dòng)評(píng)估效果這樣的閉環(huán)數(shù)據(jù)應(yīng)用中。

例 如你發(fā)現(xiàn)某些特定用戶來(lái)寫錯(cuò)送貨地址,傳統(tǒng)BI能做到的是,發(fā)現(xiàn)有部分用戶寫錯(cuò)地址,原因是換地方了,但是按業(yè)務(wù)經(jīng)理的說(shuō)法,我也知道這個(gè)事情啊,寫錯(cuò)了 就只能人工解決啊,分析出來(lái)有啥用?于是大數(shù)據(jù)可以根據(jù)寫錯(cuò)地址的原因進(jìn)行分析,可以發(fā)現(xiàn)有搬家、換租地方(換城市)等,那么可以根據(jù)(時(shí)間+IP)等組 合用戶信息區(qū)別來(lái)自動(dòng)提醒,直接解決了問(wèn)題,而不是分析出一個(gè)結(jié)論,把困難交給了相關(guān)的業(yè)務(wù)經(jīng)理。

3、一定得全息、全量問(wèn)題發(fā)現(xiàn)才能算大數(shù)據(jù),或者才能實(shí)施應(yīng)用么?持這種觀點(diǎn)的同學(xué)永遠(yuǎn)想象不到,互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是能解決多少問(wèn)題就有多少價(jià)值的理念。

就如上面的案例,你可以說(shuō)不能解決全部填錯(cuò)地址的問(wèn)題,但是當(dāng)你發(fā)現(xiàn)你這樣做已經(jīng)解決了很多消費(fèi)者的問(wèn)題,挽回多方損失的時(shí)候,你就會(huì)覺(jué)得,這事還真值得去做。等你搜集到全息數(shù)據(jù),黃花菜都涼了,而問(wèn)題還不一定能解決,因?yàn)槟阒攸c(diǎn)是糾結(jié)這個(gè)數(shù)據(jù)到底全還是不全啊

結(jié)論:

“大數(shù)據(jù)”僅僅是一個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用先進(jìn)方法,它的核心不是全息數(shù)據(jù),也不是海量非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混合處理,而是是否打開(kāi)了你應(yīng)用數(shù)據(jù)的心扉,你是否可以用這個(gè)先進(jìn)武器,解決你之前解決不了,甚至想都不敢想的問(wèn)題。

預(yù)測(cè)

大數(shù)據(jù)包含但不限于原有BI和數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用范圍,既可以是預(yù)測(cè),也可以是宏觀報(bào)告、問(wèn)題分析,還可以將問(wèn)題分析和解決問(wèn)題集成在系統(tǒng)中,將你的系統(tǒng)變得越來(lái)越Smart,自然用戶體驗(yàn)會(huì)逐步提升,營(yíng)銷、售后問(wèn)題也能有更多解決。

任何說(shuō)大數(shù)據(jù)主要是在預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)等定義的描述,都是在限制大數(shù)據(jù)的發(fā)揮,或者給自己貼金而已,大數(shù)據(jù)不應(yīng)該被某些人或團(tuán)隊(duì)給圈死在太局部的應(yīng)用中。


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