行業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展及其特征

每一個(gè)新興的行業(yè)都將經(jīng)歷一個(gè)從概念到應(yīng)用的過程,大數(shù)據(jù)技術(shù)最終的目的還是應(yīng)用。2016年開始，大數(shù)據(jù)企業(yè)不再談技術(shù)和概念,談的是商業(yè)案例和數(shù)據(jù)價(jià)值.越來越多的數(shù)據(jù)案例被挖掘出來,正在成為企業(yè)效仿的對象。企業(yè)也主動(dòng)邀請大數(shù)據(jù)企業(yè)前來洽談，尋找合作機(jī)會(huì)，共同尋找數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。過去是大數(shù)據(jù)企業(yè)給企業(yè)洗腦，提升數(shù)據(jù)意識，現(xiàn)在是企業(yè)主動(dòng)接觸大數(shù)據(jù)企業(yè)，提出業(yè)務(wù)需求，探討如何利用數(shù)據(jù)分析和外部數(shù)據(jù)，來尋找新的商業(yè)機(jī)會(huì)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及應(yīng)用，正如當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及應(yīng)用一樣，將滲透到各個(gè)領(lǐng)域，并逐漸影響著每一個(gè)人的生活?？傮w來看，目前大數(shù)據(jù)在各行業(yè)中的應(yīng)用并沒有遍地開花，只是在部分行業(yè)出現(xiàn)一些落地化產(chǎn)品，為來這是個(gè)很大的市場，會(huì)催生一系列行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺。

國內(nèi)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)從初期探索階段到了市場高度認(rèn)同，產(chǎn)業(yè)鏈相對完善的階段，大數(shù)據(jù)企業(yè)已經(jīng)從初期小規(guī)模探索式的、定位不明確的發(fā)展到了定位清晰、業(yè)務(wù)方向明確的階段。做行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，必須要理清楚行業(yè)數(shù)據(jù)的特征。

1.行業(yè)大數(shù)據(jù)具有時(shí)效性

數(shù)據(jù)的時(shí)效性同樣決定了大數(shù)據(jù)分析結(jié)果。我們需要根據(jù)不同的需求來確認(rèn)數(shù)據(jù)的時(shí)效性，過時(shí)的東西我們即使分析出來了也不會(huì)我對我們的決策產(chǎn)生影響。例如，對于投資行業(yè)來說，一時(shí)效性是至關(guān)重要的,投資行業(yè)需要根據(jù)市場上的數(shù)據(jù)快速的分析出結(jié)果，分析結(jié)果出現(xiàn)的越快，給用戶帶來的利益可能就更大，相反的話甚至可能造成資金的損失。

2.行業(yè)大數(shù)據(jù)具有全量性

在小數(shù)據(jù)時(shí)代，我們要做調(diào)研，要做數(shù)據(jù)分析，往往采用的是抽樣調(diào)查，基于一個(gè)樣本的數(shù)據(jù)分析，這個(gè)樣本的大小有可能是10萬，也有可能是100萬，但是不能完全代表事實(shí)的真相。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們需要全部數(shù)據(jù)樣本而不是抽樣，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果現(xiàn)在數(shù)據(jù)足夠多，它會(huì)讓人能夠看得見、摸得著規(guī)律。數(shù)據(jù)這么大、這么多，所以人們覺得有足夠的能力把握未來，對不確定狀態(tài)的一種判斷，從而做出自己的決定。這些東西我們聽起來都是非常原始的，但是實(shí)際上背后的思維方式，和我們今天所講的大數(shù)據(jù)是非常像的。

3.行業(yè)大數(shù)據(jù)講求效率

關(guān)注效率而不是精確度，大數(shù)據(jù)標(biāo)志著人類在尋求量化和認(rèn)識世界的道路上前進(jìn)了一大步，過去不可計(jì)量、存儲、分析和共享的很多東西都被數(shù)據(jù)化了，擁有大量的數(shù)據(jù)和更多不那么精確的數(shù)據(jù)為我們理解世界打開了一扇新的大門。大數(shù)據(jù)能提高生產(chǎn)效率和銷售效率，原因是大數(shù)據(jù)能夠讓我們知道市場的需要，人的消費(fèi)需要。大數(shù)據(jù)讓企業(yè)的決策更科學(xué)，由關(guān)注精確度轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注效率的提高，大數(shù)據(jù)分析能提高企業(yè)的效率。在快速變化的市場，快速預(yù)測、快速?zèng)Q策、快速創(chuàng)新、快速定制、快速生產(chǎn)、快速上市成為企業(yè)行動(dòng)的準(zhǔn)則，也就是說，速度就是價(jià)值，效率就是價(jià)值，而這一切離不開大數(shù)據(jù)思維。

4.行業(yè)大數(shù)據(jù)具有相關(guān)性

數(shù)據(jù)重要，但是比數(shù)據(jù)更重要的是數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，以及數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。但是要注意的是，關(guān)注相關(guān)性而不是因果關(guān)系，社會(huì)需要放棄它對因果關(guān)系的渴求，而僅需關(guān)注相關(guān)關(guān)系，也就是說只需要知道是什么，而不需要知道為什么。這就推翻了自古以來的慣例，而我們做決定和理解現(xiàn)實(shí)的最基本方式也將受到挑戰(zhàn)。

在這個(gè)不確定的時(shí)代里面，等我們?nèi)フ业綔?zhǔn)確的因果關(guān)系，再去辦事的時(shí)候，這個(gè)事情早已經(jīng)不值得辦了。所以“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的思維有點(diǎn)像回歸了工業(yè)社會(huì)的這種機(jī)械思維——機(jī)械思維就是說我按那個(gè)按鈕，一定會(huì)出現(xiàn)相應(yīng)的結(jié)果，是這樣狀態(tài)。而農(nóng)業(yè)社會(huì)往前推，不需要找到中間非常緊密的、明確的因果關(guān)系，而只需要找到相關(guān)關(guān)系，只需要找到跡象就可以了。社會(huì)因此放棄了尋找因果關(guān)系的傳統(tǒng)偏好，開始挖掘相關(guān)關(guān)系的好處。

5.行業(yè)大數(shù)據(jù)具有預(yù)測性

從不能預(yù)測轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢灶A(yù)測，大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測。大數(shù)據(jù)能夠做到從已知判斷未知，讓歷史照進(jìn)現(xiàn)實(shí)。大數(shù)據(jù)能夠預(yù)測體現(xiàn)在很多方面，大數(shù)據(jù)不是要教機(jī)器像人一樣思考，相反，它是把數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)上來預(yù)測事情發(fā)生的可能性。正因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)規(guī)律面前，每個(gè)人的行為都跟別人一樣，沒有本質(zhì)變化，所以商家會(huì)比消費(fèi)者更了消費(fèi)者的行為。例如：大數(shù)據(jù)助微軟準(zhǔn)確預(yù)測世界懷。

我們進(jìn)入了一個(gè)用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的時(shí)代，雖然我們可能無法解釋其背后的原因。如果一個(gè)醫(yī)生只要求病人遵從醫(yī)囑，卻沒法說明醫(yī)學(xué)干預(yù)的合理性的話，情況會(huì)怎么樣呢?實(shí)際上，這是依靠大數(shù)據(jù)取得病理分析的醫(yī)生們一定會(huì)做的事情。

6.行業(yè)大數(shù)據(jù)具有學(xué)習(xí)性

不是讓人更懂機(jī)器，而是讓機(jī)器更懂人，或者說是能夠在使用者很笨的情況下，仍然可以使用機(jī)器。甚至不是讓人懂環(huán)境，而是讓我們的環(huán)境來懂我們，環(huán)境來適應(yīng)人，某種程度上自然環(huán)境不能這樣講，但是在數(shù)字化環(huán)境中已經(jīng)是這樣的一個(gè)趨勢，就是我們所在的生活世界，越來越趨向于它更適應(yīng)于我們，更懂我們。哪個(gè)企業(yè)能夠真正做到讓機(jī)器更懂人，讓環(huán)境更懂人，讓我們隨身攜帶的整個(gè)的生活世界更懂得我們的話，那他一定是具有競爭力的了，而“大數(shù)據(jù)”技術(shù)能夠助我們一臂之力。

讓機(jī)器懂人，是讓機(jī)器具有學(xué)習(xí)的功能。人工智能已轉(zhuǎn)變?yōu)檠芯?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機(jī)器學(xué)習(xí)。大數(shù)據(jù)分析要求機(jī)器更智能，具有分析能力，機(jī)器即時(shí)學(xué)習(xí)變得更重要。機(jī)器學(xué)習(xí)是指：計(jì)算機(jī)利用經(jīng)驗(yàn)改善自身性能的行為。機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究如何使用計(jì)算機(jī)模擬和實(shí)現(xiàn)人類獲取知識(學(xué)習(xí))過程、創(chuàng)新、重構(gòu)已有的知識，從而提升自身處理問題的能力，機(jī)器學(xué)習(xí)的最終目的是從數(shù)據(jù)中獲取知識。

讓機(jī)器懂人，這是人工智能的成功，同時(shí)，也是人的大數(shù)據(jù)思維轉(zhuǎn)變。你的機(jī)器、你的軟件、你的服務(wù)是否更懂人?將是衡量一個(gè)機(jī)器、一件軟件、一項(xiàng)服務(wù)好壞的標(biāo)準(zhǔn)。人機(jī)關(guān)系已發(fā)生很大變化，由人機(jī)分離，轉(zhuǎn)化為人機(jī)溝通，人機(jī)互補(bǔ)，機(jī)器懂人，現(xiàn)在年青人已離不開智能手機(jī)是一個(gè)很好的例證。在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代，有問題—問機(jī)器—問百度，成為生活的一部分。機(jī)器什么都知道，原因是有大數(shù)據(jù)庫，機(jī)器可搜索到相關(guān)數(shù)據(jù)，從而使機(jī)器懂人。是人讓機(jī)器更懂人，如果機(jī)器更懂人，那么機(jī)器的價(jià)值更高。

   業(yè)務(wù)需求推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，商業(yè)與管理的現(xiàn)代化、信息化促進(jìn)了業(yè)務(wù)應(yīng)用由舊模式向新模式轉(zhuǎn)變，各行業(yè)對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)初見端倪，分行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)代已經(jīng)到來。中科點(diǎn)擊作為行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用專家，已經(jīng)在汽車、教育、金融、招商、醫(yī)美等眾多行業(yè)布局大數(shù)據(jù)應(yīng)用，多年大數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)累積，形成了一套專業(yè)化的大數(shù)據(jù)平臺打造模式，16大任務(wù)包，196個(gè)節(jié)點(diǎn)，100天開發(fā)周期，把大數(shù)據(jù)應(yīng)用到行業(yè)，應(yīng)用到產(chǎn)業(yè)，用專業(yè)化的產(chǎn)品和技術(shù)為企業(yè)帶來新的增長引擎，帶動(dòng)商業(yè)增值