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    大數據落地正當時

    發布時間:2014.02.20

    當前,大數據技術的發展早已不再停留于概念普及和技術熱炒階段,更多的企業用戶密切關注其落地問題,尤其是行業用戶,他們更期望大數據能夠為行業發展帶來較大的助推力、創新力,而好消息是這種落地正在進行時。

    大數據落地需冷靜

    過去的2013年是大數據逐漸沉靜下來的一年,大數據正慢慢從由舍恩伯格《大數據時代》一書所引發的大眾熱潮中平靜下來,人們開始更加冷靜和理性地來看待和分析大數據,從最初的“概念”和“熱炒”逐步走向“落地”。在對待大數據問題上,企業用戶顯得更加成熟,更快地適應了大數據帶來的“新常態”,冷靜分析、積極應對。

    其實,大數據技術最早應用在互聯網業務中,互聯網的特點賦予了這個新興技術在處理個人數據方面的優勢和長處?;ヂ摼W企業大膽嘗鮮,最早將大數據技術應用于金融市場,開創了新的互聯網金融服務模式。

    如果利用大數據做到精準營銷和風險防控,那么金融行業就能產生更多需求。網絡銀行利用大數據能了解優質客戶在哪里,同時做到很好的風險防控體系,就能確定給哪些人貸款,做大業務。

    而今,大數據熱迅速進入各個行業,從處理個人數據到處理企業級數據,企業級大數據應用潛力無限。電信、電力、交通、衛生醫療等領域如果運用大數據同樣能帶來業務的大提升。

    例如,通過大數據的精確計算,掌握信號燈的時間長短、車輛轉向、設計道路的長短等等,城市交通會更順暢;將各個省市的城鎮醫療系統、新農村合作醫療系統全部整合起來,實現資源共享,就能獲得個人健康系統、電子病歷數據,然后利用大數據計算出個人患病的可能性和概率,由此衍生出疾病保險等更多險種;通過獲取人們的用電行為信息,應用大數據的智能電網就能實現優化電的生產、分配以及消耗,電網安全檢測與控制(包括大災難預警與處理、供電與電力調度決策支持和更準確的用電量預測)、客戶用電行為分析與客戶細分,電力企業精細化運營管理等多方面,實現更科學的電力需求管理。

    這些領域,正是當前可見的大數據從個人應用進入企業級應用的例子。然而,大數據在企業級應用的核心不是簡單分析出有價值的數據信息,而是多了一個環節,對數據分析后產生的結果,要轉換成企業自己的產品和服務。

    通常認為,大數據進入企業級應用面臨三方面的挑戰:

    第一,大多數傳統企業應用系統沒有大數據的技術支撐能力和所需的各種技術人才,需要將底層技術能力變成企業可以自己控制的應用開發能力;

    第二,大數據運用之后對企業的決策模式是個挑戰,需要轉變為根據數據來做決策;

    第三,企業大數據除了來自企業內部外,外部的大數據也必須集成到大數據中心,這就需要有效整合內外部數據,從原來業務處理模式轉換為大數據的處理模式。企業在面臨這些挑戰時,就需要針對這些問題一一應對解決。

    大數據給人們的生活、工作和思維帶來巨大影響和變化。就科研領域而言,大數據有望改變或重構傳統的科學探索和科技創新模式,從而形成某種全新的業態??蒲袛祿且环N重要的科研資源,數據資源、數據能力今后將是一個國家或科研機構核心競爭力的重要組成部分和重要體現,這正逐漸成為共識。

    新的歷史時期,順應大數據的發展潮流,如何更好地開放數據成為大家討論的重點。近一兩年來,數據立法問題得到越來越多的關注,科學界積極呼吁國家科研主管部門從戰略高度,將之作為國家創新驅動發展戰略的一部分,盡快制定和實施有關法律法規。

    眾所周知,過去,因條塊分隔、局部利益等各種非技術性的壁壘或障礙,以及各種不合理規則、慣例、機制等的限制,使不同領域、不同學科、不同專業的數據開放和共享難以實現。在大數據時代必須通過適當的立法、機制和管理,來解決這些非技術性的壁壘,為實現科研大數據的增值掃清障礙。

    當然,在數據開放和共享的過程中,必須充分考慮到知識產權、數據安全等問題,為大數據的發展和應用創造良好的學術、法律和社會環境。

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