EMC咨詢服務(wù)部CTO

“大數(shù)據(jù)已死。”

大數(shù)據(jù)過時了。”

“我們不再需要大數(shù)據(jù)，我們現(xiàn)在需要機器學(xué)習(xí)。”

… …

這是我在2017年時常聽到的話語，大數(shù)據(jù)已死?我并不認同，在我看來，大數(shù)據(jù)是一種思維，是一種利用數(shù)據(jù)和分析技術(shù)，使你的業(yè)務(wù)模型變得更加有效(見圖一)。

圖1：利用大數(shù)據(jù)使業(yè)務(wù)發(fā)展變得更加有效

大數(shù)據(jù)是一種思維方式

大數(shù)據(jù)是關(guān)于組織利用數(shù)據(jù)和分析來推動業(yè)務(wù)模型的能力，優(yōu)化關(guān)鍵業(yè)務(wù)和運營用例，減少安全和合規(guī)風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)新的收入機會，創(chuàng)造更有吸引力的差異化的方式。大數(shù)據(jù)的技術(shù)組件包括：

數(shù)據(jù)：能從各種數(shù)據(jù)源，包括結(jié)構(gòu)化(表格，關(guān)系數(shù)據(jù)庫)、半結(jié)構(gòu)化(日志文件，XML，JSON)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源(文本，視頻，音頻，圖像)收集和匯總詳細數(shù)據(jù)。

分析：能利用高級分析(數(shù)據(jù)科學(xué)，深度學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)，人工智能)發(fā)現(xiàn)客戶，產(chǎn)品，服務(wù)，運營和市場洞察力。

這些是重要的技術(shù)構(gòu)件，但是它們本身并不提供業(yè)務(wù)或財務(wù)價值。這對于推動大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)貨幣化來說是必要的，但還缺一角。

大數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)貨幣化

大數(shù)據(jù)就是利用數(shù)據(jù)和分析的獨特性作為數(shù)字資產(chǎn)，為組織創(chuàng)造新的經(jīng)濟價值來源。大多數(shù)資產(chǎn)呈現(xiàn)出一對一的交易關(guān)系。例如，一美元作為一項資產(chǎn)，它的價值是有限的，人力資源也一樣，一個人一次只能做一項工作。但是衡量數(shù)據(jù)作為一種資產(chǎn)的價值并不受這些制約。

事實上，數(shù)據(jù)是一種不尋常的資產(chǎn)，因為它具有疊乘效應(yīng)，不會耗盡或磨損，并且可以在接近零邊際成本的情況下同時用于多個用例。這使得數(shù)據(jù)成為投資的有力資產(chǎn)(見圖二)。

圖2：疊乘效應(yīng)

大數(shù)據(jù)是一個商業(yè)學(xué)科

今天數(shù)字化轉(zhuǎn)型的領(lǐng)先企業(yè)，已經(jīng)將數(shù)據(jù)和分析視為商業(yè)準則，而不僅僅是另一項IT任務(wù)。因此，明天的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者必須成為利用數(shù)據(jù)和分析來推動業(yè)務(wù)模式的專家。從市值角度來看目前最有價值的公司，是那些掌握使用大數(shù)據(jù)(通過人工智能，機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí))來驅(qū)動新的價值來源的組織。

圖3：世界上最有價值的公司

數(shù)據(jù)科學(xué)是數(shù)據(jù)貨幣化的引擎

數(shù)據(jù)科學(xué)可以更好地預(yù)測商業(yè)和運營績效的變量和指標，并量化因果關(guān)系以預(yù)測可能的行動和結(jié)果，提供糾正措施或建議，防止代價高昂的結(jié)果，同時隨著環(huán)境的變化不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)。

為此，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要學(xué)習(xí)各種各樣的統(tǒng)計，數(shù)據(jù)挖掘，深度學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)和工具。

圖4：高級分析示例

數(shù)據(jù)貨幣化需要與擁有制定業(yè)務(wù)和分析戰(zhàn)略責(zé)任的業(yè)務(wù)利益相關(guān)者進行密切合作。這些利益相關(guān)者還明確界定了要測試的假設(shè)，并清楚說明如何將分析結(jié)果付諸實施和貨幣化。爭取企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力的關(guān)鍵是把他們變成“數(shù)據(jù)科學(xué)公民”，教他們“像數(shù)據(jù)科學(xué)家一樣思考”。

大數(shù)據(jù)的狀態(tài)

大數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)之間的關(guān)系：

當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造了網(wǎng)站和搜索數(shù)據(jù)的寶庫時，大數(shù)據(jù)就開始了。今天，社交媒體，移動設(shè)備，可穿戴設(shè)備，物聯(lián)網(wǎng)，甚至是不斷收集信息的麥克風(fēng)和攝像機，已經(jīng)增加了數(shù)據(jù)。

有了這么多的數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)提供了一種將數(shù)據(jù)組合起來，并使之有意義的方法，機器學(xué)習(xí)通過這些數(shù)據(jù)來辨別模式并預(yù)測新的模式。

機器學(xué)習(xí)在人工智能的發(fā)展中起著關(guān)鍵的作用。人工智能是指機器執(zhí)行智能任務(wù)的能力，而機器學(xué)習(xí)是指機器清除數(shù)據(jù)中有意義模式的自動化過程。沒有機器學(xué)習(xí)，人工智能是不可能的。

大數(shù)據(jù)是一種轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)力，并使之變得更有效率的思維模式，通過利用數(shù)據(jù)和分析來強化企業(yè)業(yè)務(wù)模型。

圖5：利用數(shù)據(jù)和分析創(chuàng)建智能企業(yè)