文 / 詹長霖在政府和市場的雙重催動下,那些原本封存在伺服器里的陳年資料,成為一座座蘊藏豐富的金礦。大數據的運用帶來的商機更是無上限,大陸稿德公司估算,使用稿德地圖躲避擁堵功能,平均每月為全部使用者節省時間達700年,節油稿達1840萬升、價值人民幣1.3億元。在剛剛結束的人機圍棋對決中,穀歌人工智慧圍棋軟
文 / 詹長霖
在政府和市場的雙重催動下,那些原本封存在伺服器里的陳年資料,成為一座座蘊藏豐富的“金礦”。大數據的運用帶來的商機更是無上限,大陸稿德公司估算,使用稿德地圖躲避擁堵功能,平均每月為全部使用者節省時間達700年,節油稿達1840萬升、價值人民幣1.3億元。在剛剛結束的人機圍棋對決中,穀歌人工智慧圍棋軟體AlphaGo以4:1擊敗了人類選手李世石。人工智慧界是一片歡呼,這是深度學習+大數據的勝利。
但是事實上,這個令人興奮的新事物,仍處于摸索研究階段,大數據產業有必要重新審視自身的痛點,尋找解決之道。
1.技術層面的缺失
全球在大數據研究的投入已不少,2016年會更多。美國資訊技術研究和分析公司Gartner預測,2016年全球在大數據方面的總花費將達到2320億美元。
這一龐大的投入與實際產出,目前并不匹配。現有的數據搜集和處理能力,常使電商看上去很不著調,當
客戶從一個電商平臺購買一部手機后,下次再登錄時,電商可能簡單粗暴地又推送手機廣告;Line及微信朋友圈的廣告推送,一直是線民取笑的槽點。
很多企業還是堅持用傳統的隨機抽樣方法,這樣可以較低的成本、較少的資料,進行一定ABC度的分析,比大數據分析要經濟實惠。窘境源自技術層面的缺失。一是業界對于大數據分析的價值邏輯缺乏足夠深刻的洞察,以致搭建的模型偏差較大;二是大數據分析中的某些重大要件或技術還不成熟。
2.誰握有這些數據?是否愿意共用大陸除了稿德這樣以數據為生的企業,BAT通過線民的網購、理財、搜索,以及社交網路等,坐擁海量資料。穀歌、百度大數據,基于使用者在穀歌或百度上的所有行為、檢索詞;臉書FB、騰訊掌握了海量的社交資料;阿里巴巴擁有使用者的交易資料。此外,一批提供資料權益服務的數據公司也應運而生。
在移動互聯時代,由于每臺終端設備都“綁定”一個使用者,一旦將數據分享,合作者也就長期擁有了這些用戶,這導致整個業界的
心態放不開,害怕用戶流失。
3.公共數據圍墻
政府部門不會輕易放開掌握的數據。儘管臺灣政府推動Open data,去年9月大陸國務院印發《促進大數據發展行動綱要》稱政府數據統一開放平臺將在2018年底前建成,率先在氣象、環境、信用、交通、醫療、衛生等20余項重要領域,實現公共數據資源合理適度向社會開放。但是要打破公共資料圍墻還需要一段時間,另外,政府的很多數據沒有集中管理,還處于資訊孤島狀態,這些都是開放數據需要解決的問題。
當然,要利用大數據助推
金融、醫療健康、零售業、製造業等各行業產生根本性的變革還有一段路要走,但是只要知道目前的痛點在何處,我們才知道如何開挖大數據這座金礦。
參考資料:大數據文摘
建議課程:Big Data大數據信息驅動工業革命、解碼工業大數據分析與應用
圖文提供 / 詹長霖
Top