大數(shù)據(jù)爆發(fā)前仍需度過(guò)兩大瓶頸

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日新月異，人類(lèi)的線下行為逐漸遷移線上。過(guò)去人的溝通、社交、辦公以及日常生活場(chǎng)景等其他物理行為在日益發(fā)展的強(qiáng)大技術(shù)背景下都將被全部數(shù)字化，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景數(shù)字化到線上，對(duì)個(gè)人意味著足不出戶(hù)就能得到個(gè)性化、智慧化的服務(wù)，對(duì)企業(yè)意味著不在費(fèi)盡周折了解一個(gè)客戶(hù)過(guò)去交易記錄，只需查看此客戶(hù)過(guò)去的一些交易行為數(shù)據(jù)，立刻判斷該客戶(hù)值不值得合作。
 

   這些個(gè)人日常行為以及企業(yè)交易行為通過(guò)日積月累而產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，無(wú)論從容量、種類(lèi)還是速度與過(guò)去已不可同日而語(yǔ)，甲骨文大中華區(qū)技術(shù)總經(jīng)理喻思成表示：大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)源不僅有傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)處理方式的要求也完全不一樣了。我們并不是要完全顛覆數(shù)據(jù)管理和處理體系，而是要在原有基礎(chǔ)上增加新的處理方式，形成更完善更完整的體系
    大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背后彰顯出的是一個(gè)新產(chǎn)業(yè)變革的前夜，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的挖掘、整理、分析、利用并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，是目前業(yè)界較關(guān)注的話題。
    在記者采訪多名企業(yè)CIO后，大多數(shù)企業(yè)CIO認(rèn)為，國(guó)內(nèi)能利用大數(shù)據(jù)背后產(chǎn)業(yè)價(jià)值的行業(yè)主要集中在金融、電信、能源、證券、物流行業(yè)，其他行業(yè)談大數(shù)據(jù)價(jià)值為時(shí)尚早。雖然有反對(duì)的聲音，但不得不承認(rèn)在技術(shù)快速變革當(dāng)今浪潮下，大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生已成必然趨勢(shì)。
    在科學(xué)和體育、廣告和公共衛(wèi)生等其他許多領(lǐng)域中，也有著類(lèi)似的情況--就是朝著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的發(fā)現(xiàn)和決策的方向發(fā)生轉(zhuǎn)變。哈佛大學(xué)量化社會(huì)科學(xué)學(xué)院（Institute for Quantitative Social Science）院長(zhǎng)加里-金稱(chēng)：“這是一種革命，我們確實(shí)正在進(jìn)行這場(chǎng)革命，龐大的新數(shù)據(jù)來(lái)源所帶來(lái)的量化轉(zhuǎn)變將在學(xué)術(shù)界、企業(yè)界和政界中迅速蔓延開(kāi)來(lái)。沒(méi)有哪個(gè)領(lǐng)域不會(huì)受到影響。”
    市場(chǎng)分析公司Ventana Research的研究表明，最常見(jiàn)的企業(yè)大數(shù)據(jù)類(lèi)型是客戶(hù)數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)。被最常分析的非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)源主要是應(yīng)用系統(tǒng)日志和事件數(shù)據(jù)，比如RFID標(biāo)簽信息、網(wǎng)絡(luò)流量和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。但增長(zhǎng)最快的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是各類(lèi)社交媒體上的文本信息。
    但如何利用這些數(shù)據(jù)背后所承載的價(jià)值是目前業(yè)界思考的熱切話題以及接下來(lái)需要面對(duì)的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。
    首先大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)催生出產(chǎn)業(yè)人才缺口瓶頸，在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的實(shí)施方面，被調(diào)查公司普遍缺乏相關(guān)的技術(shù)能力。75%以上的公司表示在人員和培訓(xùn)方面存在障礙，會(huì)開(kāi)源大數(shù)據(jù)技術(shù)Hadoop的人才很熱門(mén)，但是比較難找而且昂貴。其它技術(shù)方面的挑戰(zhàn)還包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理、大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的BI和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具的整合、數(shù)據(jù)的安全性等。
    SAS軟件總經(jīng)理劉政認(rèn)為：大數(shù)據(jù)嚴(yán)重人才短缺，歐美公司也在中國(guó)尋找人才，但他們不知道中國(guó)本身大數(shù)據(jù)人才更匱乏。將來(lái)一個(gè)國(guó)家的競(jìng)爭(zhēng)力很大程度上決定于分析人員，要通過(guò)數(shù)據(jù)分析結(jié)果做決策。所以分析人員的水平對(duì)于國(guó)家和企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力來(lái)說(shuō)都是非常重要的，其次是商業(yè)模式問(wèn)題，一個(gè)產(chǎn)業(yè)獲得良性發(fā)展，需要好的商業(yè)模式加以驅(qū)動(dòng)才能持續(xù)發(fā)展，
    有業(yè)內(nèi)專(zhuān)家表示不同行業(yè)數(shù)據(jù)需用不同的商業(yè)模式加以驅(qū)動(dòng)，落地之前還需要細(xì)化與深化，特別是具體的行業(yè)應(yīng)用，也有人認(rèn)為，想清楚商業(yè)模式，價(jià)值才有根基，有了商業(yè)模式，大數(shù)據(jù)模型、算法也有了方向。就如啤酒與尿布，發(fā)現(xiàn)這個(gè)規(guī)律，數(shù)據(jù)價(jià)值方向也就彰顯端倪。