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誰來引領(lǐng)中國大數(shù)據(jù)的發(fā)展?

摘要:無論是IBM、CISCO這樣的老牌 IT 公司、還是在Hadoop生態(tài)圈中的專注于大數(shù)據(jù)的IT新秀,都在短短的幾年之內(nèi)搶占了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的各大環(huán)節(jié)。未來誰能夠引領(lǐng)大數(shù)據(jù)技術(shù),中國制造商能否在大數(shù)據(jù)爆發(fā)性增長來到時搶占到一席之地?未來制約大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用的瓶頸又會是什么?

        毋庸置疑,大數(shù)據(jù)對我們時代的改變將越來越深刻。無論是IBM、CISCO這樣的老牌 IT 公司、還是在Hadoop生態(tài)圈中的專注于大數(shù)據(jù)的IT新秀,都在短短的幾年之內(nèi)搶占了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的各大環(huán)節(jié)。未來誰能夠引領(lǐng)大數(shù)據(jù)技術(shù),中國制造商能否在大數(shù)據(jù)爆發(fā)性增長來到時搶占到一席之地?未來制約大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用的瓶頸又會是什么?

誰將引領(lǐng)大數(shù)據(jù)
        通過對比分析目前IT企業(yè)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展情況,以及對大數(shù)據(jù)行業(yè)專家的訪談,我們繪制了大數(shù)據(jù)發(fā)展的企業(yè)占位圖。

        大數(shù)據(jù)按照信息處理環(huán)節(jié)可以分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)存儲及管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)顯化,以及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用等六個環(huán)節(jié)。而在各個環(huán)節(jié)中,已經(jīng)有不同的公司開始在這里占位。

        1、數(shù)據(jù)采集:Google、CISCO 這些傳統(tǒng)的IT公司早已經(jīng)開始部署數(shù)據(jù)收集的工作。在中國,淘寶、騰訊、百度等公司已經(jīng)收集并存儲大量的用戶習(xí)慣及用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)。德勤預(yù)計,在未來,會有更為專業(yè)的數(shù)據(jù)收集公司針對各行業(yè)的特定需求,專門設(shè)計行業(yè)數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)。

        2、數(shù)據(jù)清理:當(dāng)大量龐雜無序的數(shù)據(jù)收集之后,如何將有用的數(shù)據(jù)篩選出來,完成數(shù)據(jù)的清理工作并傳遞到下一環(huán)節(jié),這是隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)分工的不斷細(xì)化而需求越來越高的環(huán)節(jié)。除了Intel等老牌IT企業(yè),Teradata、Informatica等專業(yè)的數(shù)據(jù)處理公司呈現(xiàn)了更大的活力。在中國,華傲數(shù)據(jù)等類似廠商也開始不斷涌現(xiàn)。德勤預(yù)計,在未來,將會有大量的公司專注于數(shù)據(jù)清理。

        3、數(shù)據(jù)存儲及管理:數(shù)據(jù)的存儲、管理是數(shù)據(jù)處理的兩個細(xì)分環(huán)節(jié)。這兩個細(xì)分環(huán)節(jié)之間的關(guān)系極為緊密。數(shù)據(jù)管理的方式?jīng)Q定了數(shù)據(jù)的存儲格式,而數(shù)據(jù)如何存儲又限制了數(shù)據(jù)分析的深度和廣度。由于相關(guān)性極高,通常由一個廠商統(tǒng)籌設(shè)計這兩個細(xì)分環(huán)節(jié)將為更為有效。從廠商占位角度來分析,IBM、Oracle等老牌的數(shù)據(jù)存儲提供商有明顯的既有優(yōu)勢,他們在原有的存儲業(yè)務(wù)之上進(jìn)行相應(yīng)的深度拓展,輕松占據(jù)了較大的市場份額。而 Apache Software Foundation等新生公司,以開源的戰(zhàn)略匯集了行業(yè)專精的智慧,成為大數(shù)據(jù)發(fā)展的領(lǐng)軍企業(yè)。

        4、數(shù)據(jù)分析:傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理公司SAS及SPSS在數(shù)據(jù)分析方面有明顯的優(yōu)勢。然而,基于開源軟件基礎(chǔ)構(gòu)架Hadoop的數(shù)據(jù)分析公司最近幾年呈現(xiàn)爆發(fā)性增長。例如,成立于 2008 年的Cloudera公司,幫助企業(yè)管理和分析基于開源Hadoop產(chǎn)品的數(shù)據(jù)。由于能夠幫助客戶完成定制化的數(shù)據(jù)分析需求,Cloudera擁有了如Expedia、摩根大通等大批的知名企業(yè)用戶,僅僅五年時間,其市值估值已達(dá)到7億美元。

        5、數(shù)據(jù)的解讀:將大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果還原為具體的行業(yè)問題。SAP、SAS等數(shù)據(jù)分析公司在其已有的業(yè)務(wù)之上加入行業(yè)知識成為此環(huán)節(jié)競爭的佼佼者。同時,因大數(shù)據(jù)的發(fā)展而應(yīng)運(yùn)而生的wibidata等專業(yè)的數(shù)據(jù)還原公司也開始蓬勃發(fā)展。

        6、數(shù)據(jù)的顯化:這一環(huán)節(jié)中,大數(shù)據(jù)真正開始幫助管理實踐。通過對數(shù)據(jù)的分析和具象化,將大數(shù)據(jù)能夠推導(dǎo)出的結(jié)論量化計算、同時應(yīng)用到行業(yè)中去。這一環(huán)節(jié)需要行業(yè)專精人員,通過大數(shù)據(jù)給出的推論,結(jié)合行業(yè)的具體實踐制定出真正能夠改變行業(yè)現(xiàn)狀的計劃。

突破未來發(fā)展瓶頸
        通過對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的分析,我們可以看到,在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中,各大公司都已開占位,隨著高性能計算機(jī)、海量數(shù)據(jù)的存儲和管理的流程的不斷優(yōu)化,技術(shù)能夠解決的問題終將不會成為問題。我們認(rèn)為,真正會制約或者成為大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用瓶頸的有三個環(huán)節(jié):

        第一、數(shù)據(jù)收集和提取的合法性,數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)和數(shù)據(jù)隱私應(yīng)用之間的權(quán)衡。

        任何企業(yè)或機(jī)構(gòu)從人群中提取私人數(shù)據(jù),用戶都有知情權(quán),將用戶的隱私數(shù)據(jù)用于商業(yè)行為時,都需要得到用戶的認(rèn)可。然而,目前,中國乃至全世界對于用戶隱私應(yīng)當(dāng)如何保護(hù)、商業(yè)規(guī)則應(yīng)當(dāng)如何制定、觸犯用戶的隱私權(quán)應(yīng)當(dāng)如何懲治、法律規(guī)范應(yīng)當(dāng)如何制定等等一系列管理問題都大大滯后于大數(shù)據(jù)的發(fā)展速度。

        德勤認(rèn)為,未來很多大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在最初發(fā)展階段將會游走在灰色地帶,當(dāng)商業(yè)運(yùn)作初具規(guī)模并開始對大批消費(fèi)者和公司都產(chǎn)生影響之后,相關(guān)的法律法規(guī)以及市場規(guī)范才會被迫加速制定出來??梢灶A(yù)計的是,盡管大數(shù)據(jù)技術(shù)層面的應(yīng)用可以無限廣闊,但是由于受到數(shù)據(jù)采集的限制,能夠用于商業(yè)應(yīng)用、服務(wù)于人們的數(shù)據(jù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于理論上大數(shù)據(jù)能夠采集和處理的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源頭的采集受限將大大限制大數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用。

        第二、大數(shù)據(jù)發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)需要產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)的企業(yè)達(dá)成競爭與合作的平衡。

        大數(shù)據(jù)對基于其生態(tài)圈中的企業(yè)提出了更多的合作要求。如果沒有對整體產(chǎn)業(yè)鏈的宏觀把握,單個企業(yè)僅僅基于自己掌握的獨(dú)立數(shù)據(jù),無法了解產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,對消費(fèi)者做出的判斷和影響也十分有限。

        在一些信息不對稱比較明顯的行業(yè),例如銀行業(yè)以及保險業(yè),企業(yè)之間數(shù)據(jù)共享的需求更為迫切。例如,銀行業(yè)和保險業(yè)通常都需要建立一個行業(yè)共享的數(shù)據(jù)庫,讓其成員能夠了解到單個用戶的信用記錄,消除擔(dān)保方和消費(fèi)者之間的信息不對稱,讓交易進(jìn)行的更為順利。然而,在很多情況下,這些需要共享信息的企業(yè)之間競爭和合作的關(guān)系同時存在,企業(yè)在共享數(shù)據(jù)之前,需要權(quán)衡利弊、避免在共享數(shù)據(jù)的同時喪失了其競爭優(yōu)勢。此外,當(dāng)很多商家合作起來,很容易形成賣家同盟而導(dǎo)致消費(fèi)者利益受到損失,影響到競爭的公平性。

        大數(shù)據(jù)最具有想象力的發(fā)展方向是將不同的行業(yè)的數(shù)據(jù)整合起來,提供全方位立體的數(shù)據(jù)繪圖,力圖從系統(tǒng)的角度了解并重塑用戶需求。然而,交叉行業(yè)數(shù)據(jù)共享需要平衡太多企業(yè)的利益關(guān)系,如果沒有中立的第三方機(jī)構(gòu)出面,協(xié)調(diào)所有參與企業(yè)之間的關(guān)系、制定數(shù)據(jù)共性及應(yīng)用的規(guī)則,將大大限制大數(shù)據(jù)的用武之地。權(quán)威第三方中立機(jī)構(gòu)的缺乏將制約大數(shù)據(jù)發(fā)揮出其最大的潛力。

        第三、大數(shù)據(jù)結(jié)論的解讀和應(yīng)用。

        大數(shù)據(jù)可以從數(shù)據(jù)分析的層面上揭示各個變量之間可能的關(guān)聯(lián),但是數(shù)據(jù)層面上的關(guān)聯(lián)如何具象到行業(yè)實踐中?如何制定可執(zhí)行方案應(yīng)用大數(shù)據(jù)的結(jié)論?這些問題要求執(zhí)行者不但能夠解讀大數(shù)據(jù),同時還需深諳行業(yè)發(fā)展各個要素之間的關(guān)聯(lián)。這一環(huán)節(jié)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展但又涉及到管理和執(zhí)行等各方面因素。

        在這一環(huán)節(jié)中,人的因素成為制勝關(guān)鍵。從技術(shù)角度,執(zhí)行人需要理解大數(shù)據(jù)技術(shù),能夠解讀大數(shù)據(jù)分析的結(jié)論;從行業(yè)角度,執(zhí)行人要非常了解行業(yè)各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的流程的關(guān)系、各要素之間的可能關(guān)聯(lián),并且將大數(shù)據(jù)得到的結(jié)論和行業(yè)的具體執(zhí)行環(huán)節(jié)一一對應(yīng)起來;從管理的角度,執(zhí)行人需要制定出可執(zhí)行的解決問題的方案,并且確保這一方案和管理流程沒有沖突,在解決問題的同時,沒有制造出新的問題。這些需求,不但要求執(zhí)行人深諳技術(shù),同時應(yīng)當(dāng)是一個卓越的管理者,有系統(tǒng)論的思維,能夠從復(fù)雜系統(tǒng)的角度關(guān)聯(lián)地看待大數(shù)據(jù)與行業(yè)的關(guān)系。此類人才的稀缺性將制約大數(shù)據(jù)的發(fā)展。

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