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大數據的實踐

文章來源:佛山一網天下 發布時間:2017-2-22 11:13:26

大數據的實踐

  互聯網的大數據

  互聯網上的數據每年增長50%,每兩年便將翻一番,而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。據IDC預測,到2020年全球將總共擁有35ZB的數據量?;チ譴笫莘⒄溝那吧謖蟮?,隨著WEB2.0時代的發展,人們似乎都習慣了將自己的生活通過網絡進行數據化,方便分享以及記錄并回憶。

  互聯網上的大數據很難清晰的界定分類界限,我們先看看BAT的大數據:

  百度擁有兩種類型的大數據:用戶搜索表征的需求數據;爬蟲和阿拉丁獲取的公共web數據。搜索巨頭百度圍繞數據而生。它對網頁數據的爬取、網頁內容的組織和解析,通過語義分析對搜索需求的精準理解進而從海量數據中找準結果,以及精準的搜索引擎關鍵字廣告,實質上就是一個數據的獲取、組織、分析和挖掘的過程。搜索引擎在大數據時代面臨的挑戰有:更多的暗網數據;更多的WEB化但是沒有結構化的數據;更多的WEB化、結構化但是封閉的數據。

  阿里巴巴擁有交易數據和信用數據。這兩種數據更容易變現,挖掘出商業價值。除此之外阿里巴巴還通過投資等方式掌握了部分社交數據、移動數據。如微博和高德。

  騰訊擁有用戶關系數據和基于此產生的社交數據。這些數據可以分析人們的生活和行為,從里面挖掘出政治、社會、文化、商業、健康等領域的信息,甚至預測未來。

  在信息技術更為發達的美國,除了行業知名的類似Google,Facebook外,已經涌現了很多大數據類型的公司,它們專門經營數據產品,比如:

  Metamarkets:這家公司對Twitter、支付、簽到和一些與互聯網相關的問題進行了分析,為客戶提供了很好的數據分析支持。

  Tableau:他們的精力主要集中于將海量數據以可視化的方式展現出來。Tableau為數字媒體提供了一個新的展示數據的方式。他們提供了一個免費工具,任何人在沒有編程知識背景的情況下都能制造出數據專用圖表。這個軟件還能對數據進行分析,并提供有價值的建議。

  ParAccel:他們向美國執法機構提供了數據分析,比如對15000個有犯罪前科的人進行跟蹤,從而向執法機構提供了參考性較高的犯罪預測。他們是犯罪的預言者。

  QlikTech:QlikTech旗下的Qlikview是一個商業智能領域的自主服務工具,能夠應用于科學研究和藝術等領域。為了幫助開發者對這些數據進行分析,QlikTech提供了對原始數據進行可視化處理等功能的工具。

  GoodData:GoodData希望幫助客戶從數據中挖掘財富。這家創業公司主要面向商業用戶和IT企業高管,提供數據存儲、性能報告、數據分析等工具。

  TellApart:TellApart和電商公司進行合作,他們會根據用戶的瀏覽行為等數據進行分析,通過鎖定潛在買家方式提高電商企業的收入。

  DataSift:DataSift主要收集并分析社交網絡媒體上的數據,并幫助品牌公司掌握突發新聞的輿論點,并制定有針對性的營銷方案。這家公司還和Twitter有合作協議,使得自己變成了行業中為數不多可以分析早期tweet的創業公司。

  Datahero:公司的目標是將復雜的數據變得更加簡單明了,方便普通人去理解和想象。

  舉了很多例子,這里簡要歸納一下,在互聯網大數據的典型代表性包括:

  1-用戶行為數據(精準廣告投放、內容推薦、行為習慣和喜好分析、產品優化等)

  2-用戶消費數據(精準營銷、信用記錄分析、活動促銷、理財等)

  3-用戶地理位置數據(O2O推廣,商家推薦,交友推薦等)

  4-互聯網金融數據(P2P,小額貸款,支付,信用,供應鏈金融等)

  5-用戶社交等UGC數據(趨勢分析、流行元素分析、受歡迎程度分析、輿論監控分析、社會問題分析等)

  政府的大數據

  近期,奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動大數據相關產業發展,將“大數據戰略”上升為國家意志。奧巴馬政府將數據定義為“未來的新石油”,并表示一個國家擁有數據的規模、活性及解釋運用的能力將成為綜合國力的重要組成部分,未來,對數據的占有和控制甚至將成為陸權、海權、空權之外的另一種國家核心資產。

  在國內,政府各個部門都握有構成社會基礎的原始數據,比如,氣象數據,金融數據,信用數據,電力數據,煤氣數據,自來水數據,道路交通數據,客運數據,安全刑事案件數據,住房數據,海關數據,出入境數據,旅游數據,醫療數據,教育數據,環保數據等等。這些數據在每個政府部門里面看起來是單一的,靜態的。但是,如果政府可以將這些數據關聯起來,并對這些數據進行有效的關聯分析和統一管理,這些數據必定將獲得新生,其價值是無法估量的。

  具體來說,現在城市都在走向智能和智慧,比如,智能電網、智慧交通、智慧醫療、智慧環保、智慧城市,這些都依托于大數據,可以說大數據是智慧的核心能源。從國內整體投資規模來看,到2012年底全國開建智慧城市的城市數超過180個,通信網絡和數據平臺等基礎設施建設投資規模接近5000億元?!笆濉逼詡渲腔鄢鞘薪ㄉ櫪納璞竿蹲使婺=?萬億元人民幣。大數據為智慧城市的各個領域提供決策支持。在城市規劃方面,通過對城市地理、氣象等自然信息和經濟、社會、文化、人口等人文社會信息的挖掘,可以為城市規劃提供決策,強化城市管理服務的科學性和前瞻性。在交通管理方面,通過對道路交通信息的實時挖掘,能有效緩解交通擁堵,并快速響應突發狀況,為城市交通的良性運轉提供科學的決策依據。在輿情監控方面,通過網絡關鍵詞搜索及語義智能分析,能提高輿情分析的及時性、全面性,全面掌握社情民意,提高公共服務能力,應對網絡突發的公共事件,打擊違法犯罪。在安防與防災領域,通過大數據的挖掘,可以及時發現人為或自然災害、恐怖事件,提高應急處理能力和安全防范能力。

  另外,作為國家的管理者,政府應該有勇氣將手中的數據逐步開放,供給更多有能力的機構組織或個人來分析并加以利用,以加速造福人類。比如,美國政府就籌建了一個data.gov網站,這是奧巴馬任期內的一個重要舉措:要求政府公開透明,而核心就是實現政府機構的數據公開。截止目前,已經開放了有91054 個datasets;349citizen-developed apps;137 mobile apps;175 agencies and subagencies;87 galleries;295 Government APIs。

  企業的大數據

  企業的CXO們最關注的還是報表曲線的背后能有怎樣的信息,他該做怎樣的決策,其實這一切都需要通過數據來傳遞和支撐。在理想的世界中,大數據是巨大的杠桿,可以改變公司的影響力,帶來競爭差異、節省金錢、增加利潤、愉悅買家、獎賞忠誠用戶、將潛在客戶轉化為客戶、增加吸引力、打敗競爭對手、開拓用戶群并創造市場。

  那么,哪些傳統企業最需要大數據服務呢?拋磚引玉,先舉幾個例子:1) 對大量消費者提供產品或服務的企業(精準營銷);2) 做小而美模式的中長尾企業(服務轉型);3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業(生死存亡)。

  對于企業的大數據,還有一種預測:隨著數據逐漸成為企業的一種資產,數據產業會向傳統企業的供應鏈模式發展,最終形成“數據供應鏈”。這里尤其有兩個明顯的現象:1) 外部數據的重要性日益超過內部數據。在互聯互通的互聯網時代,單一企業的內部數據與整個互聯網數據比較起來只是滄海一粟;2) 能提供包括數據供應、數據整合與加工、數據應用等多環節服務的公司會有明顯的綜合競爭優勢。

  對于提供大數據服務的企業來說,他們等待的是合作機會,就像微軟史密斯說的:“給我提供一些數據,我就能做一些改變。如果給我提供所有數據,我就能拯救世界?!?/p>

  然而,一直做企業服務的巨頭將優勢不在,不得不眼看新興互聯網企業加入戰局,開啟殘酷競爭模式。為何會出現這種局面?從 IT 產業的發展來看,第一代 IT 巨頭大多是 ToB 的,比如 IBM、Microsoft、Oracle、SAP、HP這類傳統 IT 企業;第二代 IT 巨頭大多是ToC 的,比如 Yahoo、Google、Amazon、Facebook 這類互聯網企業。大數據到來前,這兩類公司彼此之間基本是井水不犯河水;但在當前這個大數據時代,這兩類公司已經開始直接競爭。比如 Amazon 已經開始提供云模式的數據倉庫服務,直接搶占 IBM、Oracle 的市場。這個現象出現的本質原因是:在互聯網巨頭的帶動下,傳統 IT 巨頭的客戶普遍開始從事電子商務業務,正是由于客戶進入了互聯網,所以傳統 IT 巨頭們不情愿地被拖入了互聯網領域。如果他們不進入互聯網,他們業務必將萎縮。在進入互聯網后,他們又必須將云技術,大數據等互聯網最具有優勢的技術通過封裝打造成自己的產品再提供給企業。

  以IBM舉例,上一個十年,他們拋棄了PC,成功轉向了軟件和服務,而這次將遠離服務與咨詢,更多地專注于因大數據分析軟件而帶來的全新業務增長點。IBM執行總裁羅睿蘭認為,“數據將成為一切行業當中決定勝負的根本因素,最終數據將成為人類至關重要的自然資源?!盜BM積極的提出了“大數據平臺”架構。該平臺的四大核心能力包括Hadoop系統、流計算(StreamComputing)、數據倉庫(Data Warehouse)和信息整合與治理(Information Integration and Governance)

  IBM大數據

  另外一家亟待通過云和大數據戰略而復蘇的巨頭公司HP也推出了自己的產品:HAVEn,一個可以自由擴展伸縮的大數據解決方案。這個解決方案由HP Autonomy、HP Vertica、HP ArcSight 和惠普運營管理(HP OperationsManagement)四大技術組成?;怪С諬adoop這樣通用的技術。HAVEn不是一個軟件平臺,而是一個生態環境。四大組成部分滿足不同的應用場景需要,Autonomy解決音視頻識別的重要解決方案;Vertica解決數據處理的速度和效率的方案;ArcSight解決機器的記錄信息處理,幫助企業獲得更高安全級別的管理;運營管理解決的不僅僅是外部數據的處理,而是包括了IT基礎設施產生的數據。

  個人的大數據

  個人的大數據這個概念很少有人提及,簡單來說,就是與個人相關聯的各種有價值數據信息被有效采集后,可由本人授權提供第三方進行處理和使用,并獲得第三方提供的數據服務。

  舉個例子來說明會更清晰一些:

  未來,每個用戶可以在互聯網上注冊個人的數據中心,以存儲個人的大數據信息。用戶可確定哪些個人數據可被采集,并通過可穿戴設備或植入芯片等感知技術來采集捕獲個人的大數據,比如,牙齒監控數據,心率數據,體溫數據,視力數據,記憶能力,地理位置信息,社會關系數據,運動數據,飲食數據,購物數據等等。用戶可以將其中的牙齒監測數據授權給XX牙科診所使用,由他們監控和使用這些數據,進而為用戶制定有效的牙齒防治和維護計劃;也可以將個人的運動數據授權提供給某運動健身機構,由他們監測自己的身體運動機能,并有針對的制定和調整個人的運動計劃;還可以將個人的消費數據授權給金融理財機構,由他們幫你制定合理的理財計劃并對收益進行預測。當然,其中有一部分個人數據是無需個人授權即可提供給國家相關部門進行實時監控的,比如罪案預防監控中心可以實時的監控本地區每個人的情緒和心理狀態,以預防自殺和犯罪的發生。

  以個人為中心的大數據有這么一些特性:

  1- 數據僅留存在個人中心,其它第三方機構只被授權使用(數據有一定的使用期限),且必須接受用后即焚的監管。

  2- 采集個人數據應該明確分類,除了國家立法明確要求接受監控的數據外,其它類型數據都由用戶自己決定是否被采集。

  3- 數據的使用將只能由用戶進行授權,數據中心可幫助監控個人數據的整個生命周期。

  展望過于美好,也許實現個人數據中心將遙遙無期,也許這還不是解決個人數據隱私的最好方法,也許業界對大數據的無限渴求會阻止數據個人中心的實現,但是隨著數據越來越多,在缺乏監管之后,必然會有一場激烈的博弈:到底是數據重要還是隱私重要;是以商業為中心還是以個人為中心。


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