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一个年夜数据首席科学家丫中的年夜数据财产2016年终总结

来源:ucd新闻网 作者:风云嘻嘻 人气: 发布时间:2017-02-21
摘要:大数据产业发展了两年后,从探索阶段进入了应用阶段。数据被定义成重要的资源,正在得到企业的重视,在经营过程中发挥着重要的作用。企业看到了数据价值,从被动了解走向主动拥抱。
2016年夜数据财产维持高增加,2017进入智能数据时代

年夜数据财产发展了两年后,从探索阶段进入了利用阶段。数据被定义成首要的资本,正在获得企业的注重,在经营过程中发挥着首要的感化。企业看到了数据代价,从被动相识走向主动拥抱。数据怎样偕行务场景结合,怎样酿成生产力,怎样诱导营业决策成为企业最关心的问题。数据本身是没有代价的,必须同商业需求结合在一块儿,能力够孕育产生化学反映,体现商业代价。年夜多数企业照旧将精力放在数据架构、技术平台、数据采集等探索工作,没有理顺数据代价利用的发展路径,也没有从数据中看到真实的商业代价,看到聪明的力量。

年夜数据时代,企业面临海量的数据,此中 80% 的数据为非布局化数据。企业必要对所稀有据进行整合,将数据作为一种资产进行管理。数据的商业代价在很年夜水平上是同数据的实效性正向相关的,硅谷 80% 年夜数据公司正在从事数据洗遄营以及整理的工作,一方面阐明年夜数据的洗遄营加工是个巨年夜市场,另一方面也阐明了海量数据的实时处置惩罚是个难题。咱们先回顾一下2016年中国年夜数据财产发展情况。

1. 年夜数据财产发展概况

2015年中国年夜数据财产进入爆发增加的元年,2016年年夜数据财产维持高速增加,此中典型的变乱有:贵州获批建设首个国家级年夜数据试验区;贵阳数博会上升为国家级展览会;李克强总理到现场支持年夜数据财产发展;国务院印发《促进年夜数据发展步履纲要》系统安排年夜数据发展工作;在国家工信部的牵头率领下,《年夜数据财产“十三五”发展规划》正式颁布。工业年夜数据、年夜数据资本开放同享、年夜数据交易、年夜数据平安、年夜数据标准、年夜数据行业利用等领域称为钻研重点,初次提出了将年夜数据财产分为金融年夜数据、能源年夜数据、农业年夜数据、医疗年夜数据等三十多个分支行业,代表了年夜数据正在更深融入各行业财产。

2. 年夜数据财产融资情况

2016 年是中国市场的成本寒冬,许多创业公司深感融资困难,年夜数据领域企业的融资也受到一些影响,融资总额有所降落,拥有技术以及商业模式优势的年夜数据企业融资影响不年夜,然则始创型企业融资比较困难。2015年有跨越50家年夜数据相关的创业公司得到40多亿元投资,中国年夜数据市场一片欣欣茂发。2016年整年预估有30多家企业得到融资,融资总额不会跨越2015年。

推敲到中国降低 IOE 等海外技术厂商的必要,云计算技术以及商业模式成熟,信息化技术平台换代到需求,数据商业代价的慢慢体现,年夜数据财产依然是将来危害投资的重点领域,尤为是2016年人工智能在的突起,让年夜数据财产将来发展的远景越来越乐观。年夜数据财产是一个基础财产,覆盖各个领域,局内人工智能是办理详细商业问题的手段,是年夜数据财产发展中撑持以及衍生出的一个财产。

3. 年夜数据财产的技术发展

2016最首要的一个变乱是Spark 2.0版的发布,将年夜数据开源产品的商业化推动了一年夜步,Spark 2.0 对标准的SQL支持,统一DataFrame以及Dataset API。此刻已可以运行TPC-DS所有的99个查询,这99个查询必要SQL 2003的很多特性;采纳第二代Tungsten engine,建立在当代编译器以及MPP数据库的设法上,而且把它们利用于数据的处置惩罚过程中,最高机能提升10倍;一种新鲜的流处置惩罚方式,Structured Streaming APIs,应用Catalyst优化器来发现什么时候可以透明的将静态的法式转到增量履行的动态工作或者无限数据流中。从实用性的角度,Spark提升的几个功能确实是企业用户尤为看重的内容,Databricks和社区开始注重商业需求,Spark向商业产品化的方向改变正在加速,企业对年夜数据平台不变性以及同等性要求将很快办理。

4. 年夜数据利用案例

在年夜数据利用领域,咱们看了更多成熟的年夜数据案例。年夜数据正在技术主导型财产发展转向代价利用型财产:

一、实时图像处置惩罚以及辨认技术资助公安系统将背章车辆车牌辨认的准确度提升了几十倍;借助于实时监控以及图像辨认,民警及时拯救出多名被拐卖的儿童;刑事案件破案周期在技术进步的驱动下,正在慢慢缩短。

2、交通年夜数据正在资助城市管理者优化红绿灯,机动车的通畅效率提升了30%。

3、金融行业,借助于数据采集以及阐发,辨认出恶意欺诈分子,提升了危害管理程度,降低了营销本钱。

4、地产行业,应用外部数据进行项目地盘投策阐发以及商铺配置阐发,优化了商业地产投资,提升了项目回报率。

五、养殖业经由过程测算在栏母猪的数量,展望将来生猪供应量以及猪饲料的价格,资助养殖户提前进行饲料准备以及定制生猪出栏筹划。

6、零售行业根据客户斲丧纪录,借助于线上以及线下数据的买通,为客户推荐喜欢的产品。

7、游览景点以及游览局参考景区人流热度来指示客户旅游路线,提升了旅客欣赏体验,降低了事故的产生。

5. 智能时代的到来

咱们再也不鞭策宣传年夜数据的魔力,咱们倡导把握智能数据,一种经过处置惩罚以及阐发,可以资助企业实现商业代价的数据。智能数据来源于咱们企业生产经营,也来源于行动数据等非布局化数据,还来源外部商业环境生产出来第三方数据。年夜数据时代提升了人们对数据代价的认识,智能数据资助实现数据对商业的代价。

数据已往分散在企业的各个系统中,是企业流程中的副产品,企业重要应用数据进行 ROI 阐发以及财务阐发。但纵然是信息化水平较高的金融行业,也仅仅应用了不到 40% 的数据。年夜量数据的代价没有被发现,数据还没有被看成一种资产去管理以及发掘代价。数据的积累以及人工智能的发展相辅相成。依照人工智能专家吴恩达(Andrew Ng)的说法,“数据是人工智能的燃料,要是只有很年夜的引擎(算法)而没有足量的数据作为燃料,人工智能这艘火箭是没法实现腾飞的”。同时人工智能带来更多的利用处景,好比聊天机器人以及自动驾驶汽车,这些利用处景也在赓续孕育产生新的数据。此刻,数据已不仅仅只是“年夜”,它还变得越发“智能”,越发有用——咱们已进入智能数据时代!

 

数据、人工智能以及人类聪明,成为智能数据时代的三年夜要素。数据的积累,可觉得人类提供更多更细的洞察阐发,人类经验得以加强,人类聪明得以增加。好比,经由过程更多来自于手机的用户行动阐发,企业可以对自身的用户有更多相识,包括他们的生活兴致、斲丧习气等,以此孕育产生更多的营销的机会。而且人工智能本身也必要人类聪明的参与,以指示人工智能的方向,提高人工智能的效率。好比,AlphaGo 也必要赓续的以及人类围棋高手对战,依托人类聪明的辅助,能力连续提升棋力。

6. 智能时代企业面临的浮薄衅

责任编辑:风云嘻嘻