2016年,市场的热点正从云计算转向大数据。而贵阳数博会的空前火爆,则为数据成为驱动未来商业价值的方向变得更为笃定。
但实际上,大数据要比云计算和物联网显得更加缥缈。一方面,数据随时产生,随处可见,如何挖掘数据的价值,并没有行业的标准。另一方面,互联网时代,就是体验的时代,我们通过移动应用了解了云计算,通过智能设备了解了物联网,但通过什么来了解大数据?
在数博会上,笔者于海云数据的展台,看到了其展示的大数据可视分析解决方案,这种直观的体验和互动,会不会成为大数据落地的基础?
两个场景的启示看永不落幕的大数据其实,如果从普通用户的角度,我们很难让他们清晰地理解大数据应用。但有两个曾经的场景对我个人来说,成为了心里永不磨灭的大数据印象。
首先,是一幅画的故事。
《星空》,是梵高在精神病院住院时创造的传世之作。画面里,太阳疯狂的旋转,释放光和热,星空上那些转动着的星辰,刻画得很像时间的流逝。很多人爱这样的梵高,希望去探知他的世界,以及这篇星空之外,更广阔的宇宙。
于是在2014年,剑桥大学,利用大数据的算法和深度学习对星空之外的世界,进行了数字修补,创造了一幅更为广阔的星空。相当令人震撼。这是大数据,与视觉的结合,让不朽的经典,增加了新的想象空间。
其次,是我们身边的故事。
双11购物狂欢节。当阿里巴巴把双11打造成一个电商的节日,网络消费的时间节点时,并不是每个人都对几百亿的交易数字有什么样的感受。
但是,当2015年的双11,阿里采取了全天候24小时的数字化直播时,这种震撼就变得非常直观。通过阿里的展示,可以随时看到不同类别的商品在哪些时段销量暴增,哪些品牌在凌晨就被疯抢一空。通过全国地图数据的热度榜,几乎看到了一幅中国的财富深度动态图。
这种震撼的感受,绝对比最终告诉你一天之内,有几百亿的销售额更为清晰,也更加印象深刻。
这两则故事,都告诉我们同样的一些道理。
第一,大数据的震撼,可以来自于可视分析,不是每个决策者都是CIO,CEO们未必理解数据挖掘,懂Hadoop,可视分析使大数据则更易于理解,印象深刻,并可以真正支持到决策。
第二,同理,行业用户需要进行大数据应用,并产生新的人机交互。而人机交互在大数据上的体现,首先就要解决可视分析。
第三,数博会告诉我们,数据可以驱动商业价值,那么大数据的可视分析不仅可以驱动商业价值,还具有社会价值。
可视分析从思维变革到大数据落地从业务的角度看,大数据最终的结果是要产生应用,比如产出人工智能的产品。
从大数据的发展来看,目前整个产业链可以分为五个阶段,分别是数据收集、数据处理、数据分析、数据可视化、数据产品。目前,全国各地的大数据热和大数据项目,其实大都处于数据收集和数据处理的层面。
这就是所谓的大数据为什么难以落地的原因。很多的大数据项目,开始的出发点没有从应用角度出发,而只是落实了基础设施和大数据软件。有一些项目已经搭建起了大数据平台,但上面跑的应用却仅有寥寥几个。
所以,大数据落地首先就要扭转原有的思维,从应用角度出发。先有应用,再搭建大数据平台。这种转换,将有利于大数据的真正落地。正如海云数据创始人及CEO冯一村所说:“大数据时代除了技术变革,更重要的是思维方式的变革,我们能够通过大数据可视分析思维,发现大数据新的业务逻辑,充分分析用户需求,让产品找到精准的用户痛点,提供良好的用户体验。在这个基础上才能真正让大数据落地,给行业用户带来价值”。
在完成了数据收集和数据处理,开始进入具体的数据分析层之后。就需要更高级别的分析,数据分析的价值在于挖掘数据本身,跟业务关联的整体价值,而数据可视分析可以直观反映出这个价值的特写。
这也是一种思维方式的转变,过去是商业驱动业务,现在是技术驱动商业,未来是数据驱动价值。所以,我们看到每个公司的技术人员变成了CIO,变成了CTO,他们对公司的价值越来越大。大数据,并不意味着这仅仅是技术人员的工具。它会成为企业流程的一部分。上到CEO,下到普通员工都会成为大数据链条的一份子。
因此,只有数据可视分析,才能够提供给企业所有人员对等的使用体验。数据可视分析,在未来不仅可以支持企业决策,更应该支撑企业的业务流程。我认为,这是数据可视分析与业务结合,并真正驱动商业的核心价值。
从这个角度,我们可以清楚地看到,大数据落地的关键在于应用,而数据可视分析则让应用真正结合到业务流程,所以可以判断,数据可视分析就是大数据落地的关键。
三个角度看大数据可视分析的商业逻辑如何判断大数据可视分析的商业逻辑是否成立?
我们可以从成长空间,行业需求和未来前景,这三个维度来看。
其一,作为大数据可视分析行业领导者,海云数据自2013年以来,一直倡导利用计算机数据视觉、数据算法等技术,探索大数据的潜在商业价值,为不同行业客户提供基于数据交互可视化的整体产品,实现将大数据应用于分析、决策和预判领域。
经过3年来的发展,海云数据已拥有国际级的数据可视分析团队,目前已在公安、航空、快消、制造、金融等行业展开业务。在本届数博会上,冯一村荣获2016年度大数据行业领军人才奖,以表彰海云数据通过大数据可视分析推动大数据落地的贡献。
这证明了,大数据的可视分析成长空间还是很大的,海云数据用自己的成长,引起了行业对大数据可视分析及可视化的关注。
其二,大数据可视分析的行业需求客观存在。以公安行业为例,多年来的数据累积非常丰富,但价值缺乏挖掘,不容易在实际的应用中得到体现,数据多样性也较强,很难有统一的主线来形成规范。所以,通过大数据的可视分析,可以将卡口数据、摄像头的数据、GPS行车的数据和案发量的数据,警刑的数据都统一到一个平台上进行展现,帮助警方及时调动警力。同时在案情分析层面,大数据的可视分析,也可以把历史数据和案情进行直观的比对和分析,有助于及时破案。
从公安行业的需求延伸,像医疗、制造,航空等很多行业都会有类似的痛点和需求。大数据的可视分析行业需求非常广泛,有待进一步挖掘。
其三,大数据可视分析,其实并不只是可视。可视化,只是一种直观的表述形式,在我看来,数据可视分析就是对人机交互的一种新形态的“感知”,通过实时的、人机互动的、更加直观的数据分析工具,让人和机器真正有交流,以此,给予企业真正的“大数据认知能力”。这才是大数据可视分析的根本意义。
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