
大數(shù)據(jù)爆發(fā)前仍需度過兩大瓶頸
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日新月異,人類的線下行為逐漸遷移線上。過去人的溝通、社交、辦公以及日常生活場景等其他物理行為在日益發(fā)展的強大技術(shù)背景下都將被全部數(shù)字化,現(xiàn)實場景數(shù)字化到線上,對個人意味著足不出戶就能得到個性化、智慧化的服務(wù),對企業(yè)意味著不在費盡周折了解一個客戶過去交易記錄,只需查看此客戶過去的一些交易行為數(shù)據(jù),立刻判斷該客戶值不值得合作。
這些個人日常行為以及企業(yè)交易行為通過日積月累而產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),無論從容量、種類還是速度與過去已不可同日而語,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新產(chǎn)業(yè)變革的前夜,通過對大量數(shù)據(jù)的挖掘、整理、分析、利用并實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值,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認為,國內(nèi)能利用大數(shù)據(jù)背后產(chǎn)業(yè)價值的行業(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)價值為時尚早。雖然有反對的聲音,但不得不承認在技術(shù)快速變革當今浪潮下,大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生已成必然趨勢。
在科學(xué)和體育、廣告和公共衛(wèi)生等其他許多領(lǐng)域中,也有著類似的情況--就是朝著數(shù)據(jù)驅(qū)動型的發(fā)現(xiàn)和決策的方向發(fā)生轉(zhuǎn)變。哈佛大學(xué)量化社會科學(xué)學(xué)院(Institute
for Quantitative Social
Science)院長加里-金稱:“這是一種革命,我們確實正在進行這場革命,龐大的新數(shù)據(jù)來源所帶來的量化轉(zhuǎn)變將在學(xué)術(shù)界、企業(yè)界和政界中迅速蔓延開來。沒有哪個領(lǐng)域不會受到影響。”
市場分析公司Ventana Research的研究表明,最常見的企業(yè)大數(shù)據(jù)類型是客戶數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)。被最常分析的非機構(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標簽信息、網(wǎng)絡(luò)流量和監(jiān)控數(shù)據(jù)。但增長最快的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是各類社交媒體上的文本信息。
但如何利用這些數(shù)據(jù)背后所承載的價值是目前業(yè)界思考的熱切話題以及接下來需要面對的大數(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)項目的實施方面,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,會開源大數(shù)據(jù)技術(shù)Hadoop的人才很熱門,但是比較難找而且昂貴。其它技術(shù)方面的挑戰(zhàn)還包括實時數(shù)據(jù)的處理、大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的BI和數(shù)據(jù)倉庫工具的整合、數(shù)據(jù)的安全性等。
SAS軟件總經(jīng)理劉政認為:大數(shù)據(jù)嚴重人才短缺,歐美公司也在中國尋找人才,但他們不知道中國本身大數(shù)據(jù)人才更匱乏。將來一個國家的競爭力很大程度上決定于分析人員,要通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果做決策。所以分析人員的水平對于國家和企業(yè)的競爭力來說都是非常重要的,其次是商業(yè)模式問題,一個產(chǎn)業(yè)獲得良性發(fā)展,需要好的商業(yè)模式加以驅(qū)動才能持續(xù)發(fā)展,
有業(yè)內(nèi)專家表示不同行業(yè)數(shù)據(jù)需用不同的商業(yè)模式加以驅(qū)動,落地之前還需要細化與深化,特別是具體的行業(yè)應(yīng)用,也有人認為,想清楚商業(yè)模式,價值才有根基,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)這個規(guī)律,數(shù)據(jù)價值方向也就彰顯端倪。
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