大資料關鍵:化“數”為“據”

大資料是這一兩年來資料分析領域最前沿的熱點。大資料的戰略意義不在於掌握龐大的資料資訊,而在於對這些含有意義的資料進行專業化處理、在於如何將海量的“數”化為決策的“據”。

  換言之,如果把大資料比作一種產業,那麼這種產業實現盈利的關鍵在於如何提高對資料的“加工能力”,通過“加工”實現資料的“增值”。“大資料”是需要依託更新、更先進處理模式才能具有更強決策力、洞察力和流程優化能力的“4V”資訊資產。所謂大資料的“4V”指的是體量巨大(Volume)、種類繁多(Variety)、蘊含的商業價值高(Value)、要求的處理速度快(Velocity)等特性。

  簡言之,利用新技術、新模式,從數量巨大和種類繁多的資料中、在有限的時間內快速獲得有價值的資訊,就是大資料技術,化數為據、發現規律、輔助決策、預測未來,正是大資料的價值所在,也是網際網路、物聯網時代,大資料技術走向企業、走向社會、走向應用的潛力所在。預計到2025年,社會的資訊量將爆發為2006年的200倍,利用大量未被開發資料(尤其在多媒體資料、跨媒體資料、非結構化資料等方面)創造新價值(尤其在視覺化、決策、預測等方面)的挑戰為大資料技術的發展和應用帶來巨大空間。

  例如,在農業領域,通過持續收集和分析溫度、土壤等感測器網路獲取的大量資料,能夠判明作物生長情況、做出施肥和保養決策、預測收穫期、預測作物產量等,為農業生產效率的提高和農作物品質的改善提供決策支援;在交通領域,通過解析車載感測器採集的資料,經過自動分析,可以為駕駛者提供最短、最佳路線的嚮導,並能在發生災害時實時提供可通行的路線,真正體現大資料處理的“快”;在金融領域,通過分析ATM、信用卡使用過程中收集到的大量操作履歷,監管部門可以儘早監測和發現卡片的非法使用情況,保證使用者與銀行的安全;在網購領域,通過對海量消費者消費資料、行為資料等的挖掘和深度分析,可以為經營者以及平臺建設者、管理者、商業主管部門等提供大量有價值的資訊,為精準廣告、精準庫存、精準服務、精準管理以及更加精細化、人性化網路消費和經營生態環境的建設、推動網際網路經濟的發展等提供有力支援。

  但總的說來,大資料目前還是一個新概念、新事物,還有待進一步發展,其與各行各業的結合還有待深入,其處理速度還有待加強。如何聚集使之更“大”、如何加工使之更“快”、如何應用使之更“值”,都有待在今後的研究與發展中不斷探討和摸索。

  相信隨著對“大資料”的不斷探索和應用,會有越來越多的行業涉足大資料領域、進入大資料時代,會有越來越多的使用者體驗到大資料帶來的變革和便利。大資料全面發展與應用的時代終將到來。

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