大数据时代畅想

  大数据时代不是突然出现的,实际上过去的几十年间,数学分析就已经涉猎金融行业了,诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔就是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型,预测金融市场产品收益同风险波动的关系。大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。

  首先来介绍一下大数据时代中新出现的数据类型:

  1)过于一些记录是以模拟形式方式存在的,或者以数据形式存在但是存贮在本地,不是公开数据资源,没有开放给互联网用户,例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大,并且共享到了互联网上,面对所有互联网用户,其数量之大是前所未有。举个例子Facebook每天有18亿张照片上传或被传播,形成了海量的数据。

  2)移动互联网出现后,移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据,已知IPHONE有3个传感器,三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据,这些数据被某些公司所有拥有,形成用户大量行为数据。

  3)电子地图如高德、百度、Google地图出现后,其产生了大量的数据流数据,这些数据不同于传统数据,传统数据代表一个属性或一个度量值,但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯,这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型,在过去是不存在的。

  4)进入了社交网络的年代后,互联网行为主要由用户参与创造,大量的互联网用户创造出海量的社交行为数据,这些数据是过去未曾出现的。其揭示了人们行为特点和生活习惯。

  5)电商户崛起产来了大量网上交易数据,包含支付数据,查询行为,物流运输、购买喜好,点击顺序,评价行为等,其是信息流和资金流数据。

  6)传统的互联网入口转向搜索引擎之后,用户的搜索行为和提问行为聚集了海量数据。单位存储价格的下降也为存储这些数据提供了经济上的可能。

  我们所指的大数据不同与过去传统的数据,其产生方式、存储载体、访问方式、表现形式、来源特点等都同传统数据不同。大数据更接近于某个群体行为数据,它是全面的数据、准确的数据、有价值的数据。

一、大数据时代带给我们的思考

  1)大数据计算提高数据处理效率,增加人类认知盈余

  大数据技术就像其他的技术革命一样,是从效率提升入手。大数据技术平台的出现提升了数据处理效率。其效率的提升是几何级数增长的,过去需要几天或更多时间处理的数据,现在可能在几分钟之内就会完成。大数据的高效计算能力,为人类节省了更多的时间。我们都知道效率提升是人类社会进步的典型标志,可以推断大数据技术将带领人类社会进入另外一个阶段。通过大数据计算节省下来的时间,人们可以去消费,娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能,增加人类认知盈余,帮助人类更好地改造世界。

  2)大数据通过全局的数据让人类了解事物背后的真相

  相对于过去的样本代替全体的统计方法,大数据将使用全局的数据,其统计出来的结果更为精确,更接事物真相,帮助科学家了解事物背后的真相。大数据带来的统计结果将纠正过去人们对事物错误的认识,影响过去人类行为、社会行为的结论,带来全新的认知。有利于政府、企业、科学家对过去人类社会的各种历史行为真正原因的了解,大数据统计将纠正样本统计误差,为统计结论不断纠错。大数据可以让人类更加接近了解大自然,增加对自然灾害原因的了解。

  3)大数据有助于了解事物发展的客观规律,利于科学决策

  大数据收集了全局的数据,准确的数据,通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相,通过数据分析出解人类社会的发展规律,自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律,通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策,大数据时代的精准营销就是典型的应用。

  4)大数据提供了同事物的连接,客观了解人类行为

  在没有大数据之前,我们了解人类行为的数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。拥有了大数据技术之后,大量的传感器如手机APP、摄像头、分享的图片和视频等让我们更加客观的了解人类的行为。大数据技术连接了人类行为,通过大数据将人类的行为数据收集起来,经过一定的分析后来统计人类行为,帮助我们了解人类的行为。可以说大数据的一个重要作用就是将人类行为数据进行收集分析,了解人类行为特点,为数据价值的商业运用提供基础资产

  5)大数据改变过去的经验思维,帮助人们建立数据思维

  人类社会的发展一直都在依赖着数据,无论是各国文明的演化,农业的规划,工业的发展,军事战役及政治事件等。但是出现大数据之后,我们将会面对着海量的数据,多种维度的数据、行为的数据、情绪的数据、实时的数据。这些数据是过去没有了解到的,通过大数据计算和分析技术,人们将会得到不同的事物真相,不同的事物发展规律。依靠大数据提供的数据分析报告,人们将会发现决定一件事、判断一件事、了解一件事不再变得困难。各国政府和企业将借助于大数据来了解民众需求,抛弃过去的经验思维和惯性思维,掌握客观规律,跳出历史预测未来的困境。

二、大数据的企业应用场景

  大数据时代最有意义就是利用大数据及大数据技术创造价值,大数据的企业应用场景就是介绍大数据在行业的应用,体现大数据商业价值。大数据的应用场景会将提升企业对大数据的关注,鼓励企业大数据产业中投入更多的资源,利用大数据这个工具,为人类社会造福。大数据的应用可以分为企业应用和政府应用,其关注点有所不同,我们分开介绍,先从大数据在企业应用开始谈起。

  1)医疗行业

  医疗行业拥有大量的病例,病理报告,治愈方案,药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒,以及肿瘤细胞,其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时,疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。在未来,借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案,以及病人的基本特征,可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟,可以根据病人的基因序列特点进行分类,建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助病人确诊,明确定位疾病。在制定治疗方案时,医生可以依据病人的基因特点,调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案,制定出适合病人的治疗方案,帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。医疗行业的数据应用一直在进行,但是数据没有打通,都是孤岛数据,没有办法起大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来,纳入统一的大数据平台,为人类健康造福。政府和医疗行业是推动这一趋势的重要动力。

  2)生物技术

  主要是指大数据技术在基因分析上的应用,通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储,利用建立基于大数据技术的基因数据库。大数据技术将会加速基因技术的研究,快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器,借助于大数据技术的应用,人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。未来利用生物基因技术来改良农作物,利用基因技术来培养人类器官,利用基因技术来消灭害虫都即将实现。

  3)金融行业

  大数据在金融行业应用范围较广,典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品,美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务,如有竞争的信用额度。,招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析,每周给客户发送针对性广告信息,里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面:

  ·精准营销:依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐

  ·风险管控:依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持,利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈

  ·决策支持:利用抉策树技术进抵押贷款管理,利用数据分析报告实施产业信贷风险控制

  ·效率提升:利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点,利用大数据技术加快内部数据处理速度

  ·产品设计:利用大数据计算技术为财富客户推荐产品,利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品

  4)零售行业

  零售行业大数据应用有两个层面,一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势,进行商品的精准营销,降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品,为客户提供可能购买的其它产品,扩大销售额,也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势,有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的,零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用,降低产能过剩,厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产,减少不必要的生产浪费。

  5)电商

  电商是最早利用大数据进行精准营销的行业,除了精准营销,电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货,并利用便利店作为货物中转点,在客户下单15分钟内将货物送上门,提高客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货,以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。电商可以利用其交易数据和现金流数据,为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款,电商业也可以将此数据提供给银行,同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中,数据量足够大,数据种类较多,因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间,包括预测流行趋势,消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析,电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计,生产企业的库存管理和计划生产,物流企业的资源配制,生产资料提供方产能安排等等,有利于精细化社会化大生产,有利于精细化社会的出现。

  6)农牧业

  大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产,降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候,帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植,减少哪些品种农作物的生产,提高单位种植面积的产值,同时有助于快速销售农产品,完成资金回流。牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围,有效利用牧场。渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等。

三、大数据的政府应用场景

  大数据另外一个重要应用领域就是在政府。利用提供的全局的数据、准确的数据、高效的数据,政府可以实现精细化管理。政府过去一直都在利用数据来进行管理,但是过去由于没有高效的数据处理平台,造成了很多数据只是在收集,没有体现其社会价值。由于缺少全局的数据和完善的数据,数据自身没有体现其应用的价值,所以在过去政府不重视数据价值。依托于大数据和大数据技术,政府可以及时得到更加准确信息,利用这些信息,政府可以更加高效的管理国家这部机器,实现精细化资源配置和宏观调控。

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时间: 2024-07-28 18:31:05

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