大數據

2012年美國硅谷投資的最熱門主題就是大數據。2005年至今，IBM、EMC都花了超過一百億美金投資于這個領域。

什么是大數據，目前還沒有統一的定義。但不可否認的是，互聯網、移動互聯網的大爆發，使得數據量似乎陡然變“大”，而云帶來的計算能力的革命，使得處理這些體積大、種類繁多的數據成為可能，也使得云計算有了新的商業價值落地方式，一個更大的市場正等待IT從業者去挖掘和探索。Amazon在轉型，新公司如Opera都在基于數據本身來創造價值。那么，在2013年，大數據會驅動哪一塊業務，衍生出哪些新的業務模式？創新者要怎么利用這些新數據和新價值？

大數據領域

未來的商業化落地方式

口述 | 天云科技副總裁雷濤 整理 | 沈凌莉

大數據的核心在于“自動化”，而非大多數人認為的“分析挖掘”。當所有的效率都達到最高的時候，你的核心的競爭能力在哪里呢？是數據本身。怎么通過IT能力引導業務，企業數據將會成為企業的一個核心能力，靠數據本身的價值作為一個新的商業模式來獲取巨大的盈利空間。

大數據跟企業本身有什么相關性呢？第一個能力是識別。比如超市，發會員卡的目的是什么？并不是為了給你打折，而是了解你的行為喜好、支付能力等，進而將用戶差異化。第二個是感知，通過對個體用戶的識別，快速感知整個市場的變化。第三，有了這個對于個體的識別和對整個市場的感知，就可以做到干預。

傳統的BI（商業智能）是做一個統計、分析，數據更多的是做探索與發現，它發現一個規則，再把這個規則實施在條例里。大數據本身就是企業的智商。

什么樣的服務形態會成為在主要的大數據里落地的應用方式？可以分成三個類型：數據能力服務、信息服務和知識服務。

數據能力服務，比如數據的長期保存，還有面向大企業的專業維護，容災的能力。

信息服務，即大數據的檢索和交付。傳統的企業對于歷史數據多采用備份或導出到鏈接的陣列或磁盤陣列的方式，這樣既不節省成本，歷史數據的獲取成本又比較高。大數據技術可以很好地解決這一問題。

知識服務，就是數據融合催生一種新的知識服務。它體現在三個方面：第一是，時間維度上，長期持續的積累數據可以使數據本身更具價值；第二是，數據的廣度方面，數據不僅服務于我，同時可以服務于更多的企業內容，屬性和特性更為豐富；第三，數據模型，隨著數據本身的積累，在某一個行業領域對這個行業的認知就會越來越深，同時會對行業本身形成一個干預。知識服務實際上需要三方面的能力獲取。第一個，數據融合能力；第二，超強的處理能力；第三是更多的創新應用。

自動化的數據獲取、分析處理和反饋是大數據的核心能力。這些能力與企業的需求有極大的匹配度，可以針對不同的需求落地大數據。

2013大數據創新路線

口述 | IDG資本副總裁牛奎光 整理 | 沈凌莉

對于開發者來說，云計算是省錢、省力的事兒，但最終要賺錢靠的是應用，還得在數據上多琢磨。云計算平臺是蓋電廠的活兒，這是互聯網巨頭們才能干的事兒。可能會有個縫兒，但小的開發者能做的非常有限，比如也就掙點系統集成的錢。更多的機會還是在應用上，但最好這些應用同時又跟云相關，能把數據收集起來。數據相關的云，會給出小公司從小到大成長起來的機會。而且，在成長過程中，數據本身會逐漸變成應用的一個壁壘，迭代也會比較快，這是一種更新、更先進的模式。簡單的部署類應用以前就有，但那只是演進，不是革命。

要做大數據相關的業務，首先要有數據。大數據對傳統行業的改造與早期互聯網乃至IT技術對傳統行業的改造是類似的，一定會發生，但相對會慢。在中國，現在能自由拿到的數據還是在互聯網上，但是互聯網領域產生數據最多的地方還是在巨頭手里。于是，應用開發者只能根據巨頭的開放政策確定自己的創業體系。所以，要跟平臺維持一個比較好的關系。有人提到了防止數據壟斷的問題，但是這個可能挺難的，誰來防止呢？

在應用層面，其實許多需求很早就有，只是由于制度、技術等原因，沒有被迅速釋放出來。比如出租車應用，現在能夠掌握打車人和出租車的位置，利用這個做供求的匹配。這就是非常直接的以數據為基礎的應用。

大數據應用還處于比較早期的階段，但對企業發展來講，以后的發展重點就在于如何利用數據。圍繞數據的整個生命周期，也就是數據的生態系統，從存儲開始，到處理、檢索、分析、可視化，都存在著不同的需求。

綜合目前國內外在大數據方面的商業模式，總結起來主要有四種：利用很強的數據處理專業能力建造數據集市；使用社交平臺數據做分析應用；數據使用從專業人員使用向普通人員推廣；垂直數據集成（多通過API發布）。

目前在數據分析方面的創業企業比較多，如個性化推薦和輿情分析。相對來說，在大數據的處理平臺，如Hadoop，非結構化數據庫等技術型企業比較少。

我認為在大數據相關應用開發方面，未來會有幾個趨勢：第一，通過個性化推薦來解決信息過載的問題。換句話說，當一個廣告打擾你的時候你覺得是廣告，但當它是你需要的內容的時候就很容易被接受；第二，平臺在競爭加劇下更加開放；第三，傳統數據挖掘的價值跟外部社交數據和移動數據結合；第四，包括政府便民數據，這些垂直的數據集成分享會越來越多。最后，中小企業和大企業的數據布局不一樣。中小企業可能更適合用自下而上的方式影響企業里做分析的個人，從而使得他們這樣的分析方式能夠滲透到一個企業的組織里去，影響流程。

基于大數據的應用在2013年將得到進一步的發展。Hadoop越來越成熟，將得到更多支持；其他的NoSQL數據庫應用增多；數據分析在商業領域的應用開始；可能會有創業企業在數據可視化領域開始嘗試。