大数据应用的三大关键点

网裕科技

2017年10月10日

  当前已进入大数据时代。购物、旅游、点餐等等已渗透生活的方方面面。大数据如何应用到更广阔的领域就成了一个关键问题。大数据应用的关键点是数据来源、产品化和价值创造;数据资源分布不均,大数据应用在数据密集领域更易获得突破;须对不当的行业管理模式进行改革,以促进大数据在已有各个行业中应用。

  我们关注大数据应用,关注数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单,也就是数据来源、产品化和价值创造三个关键点。一个好的大数据应用,从技术上可能很复杂,但从业务模式上应当简单、直白、管用。我们还关注,是否存在若干”数据密集型”行业或领域,大数据应用在这些领域可能更容易开展。在产业政策方面,我们关注作为新兴业态的大数据,过去屡试不爽的做法,如给地、给钱、给项目等,是否还会继续有效?

  在应用方面,《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《大数据纲要》)在公共领域提出许多发展方向,如宏观调控科学化、政府治理精准化、商事服务便捷化、安全保障高效化、民生服务普惠化;在产业层面,主要按行业领域划分为工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据、万众创新大数据,以及大数据产品体系和大数据产业链。这些方向,只是大数据应用的潜力和空间,能不能应用起来,能不能发挥作用,还得看有没有可行模式和实际效果。无论是在公共领域还是在产业层面,大数据应用都离不开数据来源、处理技术和方法、创造价值的模式,这是我们关注的重点。概括来说,需要回答下面三个看似简单、却是关键的问题。

  (一)数据从哪里来

  数据从哪里来是我们评价大数据应用的第一个关注点。一是要看这个应用是否真有数据支撑,数据资源是否可持续,来源渠道是否可控,数据安全和隐私保护方面是否有隐患。二是要看这个应用的数据资源质量如何,是”富矿”还是”贫矿”,能否保障这个应用的实效。对于来自自身业务的数据资源,具有较好的可控性,数据质量一般也有保证,但数据覆盖范围可能有限,需要借助其他资源渠道。对于从互联网抓取的数据,技术能力是关键,既要有能力获得足够大的量,又要有能力筛选出有用的内容。对于从第三方获取的数据,需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点,如果一个应用没有可靠的数据来源,再好、再高超的数据分析技术都是无本之木。

  (二)数据怎么用

  数据怎么用是我们评价大数据应用的第二个关注点。大数据只是一种手段,并不能无所不包、无所不用。我们关注大数据能做什么、不能做什么,现在看来,大数据主要有以下几种较为常用的功能。

  追踪。互联网和物联网无时无刻都在记录,大数据可以追踪、追溯任何一个记录,形成真实的历史轨迹。追踪是许多大数据应用的起点,包括消费者购买行为、购买偏好、支付手段、搜索和浏览历史、位置信息,等等。

  识别。在对各种因素全面追踪的基础上,通过定位、比对、筛选,可以实现精准识别,尤其是对语音、图像、视频进行识别,使可分析内容大大丰富,得到的结果更为精准。

  画像。通过对同一主体不同数据源的追踪、识别、匹配,形成更立体的刻画和更全面的认识。对消费者画像,可以精准推送广告和产品;对企业画像,可以准确判断信用及风险。

  提示。在历史轨迹、识别和画像基础上,对未来趋势及重复出现的可能性进行预测,当某些指标出现预期变化或超预期变化时给予提示、预警。以前也有基于统计的预测,大数据大大丰富了预测手段,对建立风险控制模型有深刻意义。

  匹配。在海量信息中精准追踪和识别,利用相关性、接近性等进行筛选比对,更有效率地实现产品搭售和供需匹配。大数据匹配功能是互联网约车、租房、金融等共享经济新商业模式的基础。

  优化。按距离最短、成本最低等给定的原则,通过各种算法对路径、资源等进行优化配置。对企业而言,提高服务水平、提升内部效率;对公共部门而言,节约公共资源、提升公共服务能力。

  当前许多貌似复杂的应用,大都可以细分成以上几种类型。例如,贵州推行的”大数据精准扶贫项目”,从大数据应用角度,通过识别、画像,可以对贫困户实现精准筛选和界定,找准扶贫对象;通过追踪、提示,可以对扶贫资金、扶贫行为和扶贫效果进行监控和评估;通过配对、优化,可以更好地发挥扶贫资源的作用。这些功能也并不都是大数据所特有的,只是大数据远远超出以前的技术,可以做得更强大、更精准、更快、更好。

  (三)成果谁买单

  成果谁买单是我们评价大数据应用的第三个也是最后一个关注点。道理很简单,不创造价值的应用不是好应用。我们关注大数据的应用是否实实在在地提升了能力、改善了绩效。如果大数据用于自身的产品设计、营销推广、资源配置,那就看企业竞争力是不是提升了,看企业最终是不是比以前更赚钱了。如果大数据用于为第三方提供服务,那就看是不是有人愿意付费、愿意持续付费。但如果是用于公共领域,还要看政府或公共部门的付费值不值,不仅仅是从出资方的视角看值不值,还要从老百姓的视角看值不值。

  当我们面对一项大数据应用时,只要简单问一问上面三个问题–数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单,就能揭开许多”伪装”。当然,如果经得起上述”大数据三问”,也并非一定算得上优秀,却也离优秀的大数据应用不远了。

 

文章选自199IT,有删减。

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