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大数据最核心的价值是什么?

杭州通得科技股份有限公司 2018-02-28


最早提出「大数据时代到来」的,是全球顶级管理咨询公司麦肯锡。麦肯锡宣称「数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。」


大数据最核心的价值是什么?


我们知道:

   第一次工业革命以煤炭为基础,蒸汽机和印刷术为标志,

   第二次工业革命以石油基础,内燃机和电信技术为标志,

   第三次工业革命以核能基础,互联网技术为标志,

   第四次工业革命以可再生能源为基础,______为标志。

 

纵然目前对于第四次工业革命的标志尚无定论。但是可以预测的是,数据和内容作为互联网的核心,不论是传统行业还是新型行业,谁率先与互联网融合成功,能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律,就能够抢占先机,成为技术改革的标志


大数据最核心的价值是什么?


「大数据的应用」

大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种:

1.   客户群体细分,为每个群体定制特别服务。

2.   模拟现实环境,发掘新需求并提高回报率。

3.   加强部门联系,提高管理链条和产业效率。

4.   降低服务成本,发现隐藏线索进行创新。

 

大数据最核心的价值是什么?

 Mckinsey列出各行业利用大数据价值的难易度及发展潜力。


大数据最核心的价值是什么?

各种数据之间的关系图。


大数据的类型大致可分为三类:


  1. 传统企业数据:包括 CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。

  2. 机器和传感器数据:包括呼叫记录,智能仪表,工业设备传感器,交易数据等。

  3. 社交数据:包括用户行为记录,反馈数据等。如微博、微信这样的社交媒体平台。


从理论上来看:所有产业都会从大数据的发展中受益。但由于数据缺乏以及从业人员本身的原因,第一、第二产业的发展速度相对于第三产业来说会迟缓一些。

 

大数据最核心的价值是什么?


第三产业即除第一、第二产业以外的向全社会提供各种各样劳务的服务性行业,主要是服务业。其中第三产业可具体分为两大部门:一是流通部门;二是服务部门。再细分又可分为四个层次:


  1. 第一层次,流通部门。包括交通运输行业、邮电通讯行业、物资供销和仓储行业。

  2. 第二层次,为生产和生活服务的部门。包括金融业、商业饮食业、保险业、地质普查业、房地产业、公用事业、技术服务业和生活服务修理业务;

  3. 第三层次,为提高科学文化水平和居民素质服务的部门。包括教育文化、广播电视事业、科学研究事业、卫生、体育和社会福利事业;

  4. 第四层次,为社会公共需要服务的部门。包括国家机关、党政机关、社会团体、以及军队和警察公安司法机关等。

 

我们可以看出,由于某些客观原因,相对于第一产业和第二产业来说,第三产业凭借自身的优势,大多汇聚了当前最海量的数据以及大批的科研中坚力量。


大数据最核心的价值是什么?

(1) 第一产业


· 孟山都,农业


孟山都是一家美国的跨国农业生物技术公司,其生产的旗舰产品抗农达,长期占据市场第一个位置。在美国本土,更占有整个市场的90%。已经统治了生物工程种子业务超过十年。

孟山都首先发起「Green Data Revolution」运动,建立农业数据联盟来统一数据标准,让农民不用懂“高科技”也能享受大数据的成果。农民只需在驾驶室里拿出平板电脑,收集种子监视器传来的数据,将其上传给服务器,最终服务器返回化肥的配方到农场拖拉机上。

 

 

(2) 第二产业

· 工业自动化软件商,工业


Wonderware作为系统软件涉及的专业企业,对于大数据的计算和运用是从比较“IT”的角度出发的。Wonderware 的实时数据管理软件能够提供一个工厂所需要的从建立到报废的所有实时数据。目前已经退出移动版本,工程总监在手机上就能够随时随地监控设备的运行状况。目前全球超过三分之一的工厂应用Wonderware公司的软件解决方案。

 

大数据最核心的价值是什么?


(3) 第三产业

 

· 交通 :滴滴作为目前国内最大打车平台。基于海量实时出行数据,以数十亿订单数据和数百万司机位置信息为基础,预测任意时间段各区域的订单需求和运力分布状况,通过ETA设计全新的时间预估算法,从原理上克服传统算法的缺陷,提供最优的未来出行方案。

 

· 政治 :奥巴马在总统竞选中使用大数据分析来收集选民的数据,让他可以专注于对他最感兴趣的选民,谷歌前CEO埃里克·施密特向奥巴马的大数据团队投资数百万美元并聚拢核心成员成立了咨询公司,将奥巴马连任竞选中所获得的经验应用到商业和非营利行业中。

 

· 电子商务:Decide(于2013年被 eBay收购)是一家预测商品价格并为消费者提出购买时间建议的创业公司,通过抓取亚马逊等全球各大网站上数以十亿计的数据进行分析,最终整合在一个页面中方便消费者对比查看,并且能够预测产品的价格趋势,帮助用户确定商品的最好购买时机。

 

· 金融:ZestFinance |Big Data Underwriting使用机器学习算法和大数据为放款者提供承保模式,旨在为那些个人信用不良或者不满足传统银行贷款资格的个人提供服务。公司使用分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析,只需几秒时间便可以得出超过十万个行为指标。

 

FICO,通过大数据分析为银行和信用卡发卡机构、保险、医疗保健、政府和零售行业提供服务。FICO 已经为三分之二的世界 100 强银行提供服务,提高了客户忠诚度和盈利率、减少欺诈损失、管理信贷风险、满足监管与竞争要求并快速获取市场份额。

 

大数据最核心的价值是什么?


「大数据的定义」


大数据(BigData)是指「无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。」业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。


  1. 数据体量巨大(Volume)。

截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。

  1. 数据类型繁多(Variety)。

相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

  1. 价值密度低(Value)。

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值「提纯」成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

  1. 处理速度快(Velocity)。

大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的「数字宇宙」的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。


「大数据的价值」

 

2010年《Science》上刊登了一篇文章指出,虽然人们的出行的模式有很大不同,但我们大多数人同样是可以预测的。这意味着我们能够根据个体之前的行为轨迹预测他或者她未来行踪的可能性,即93%的人类行为可预测。

Limits of Predictability in Human Mobility

A range of applications, from predicting the spread of human and electronicviruses to city planning and resource management in mobile communications,depend on our ability to foresee the whereabouts and mobility of individuals,raising a fundamental question: To what degree is human behavior predictable?Here we explore the limits of predictability in human dynamics by studying themobility patterns of anonymized mobile phone users. Despite the significantdifferences in the travel patterns, we find a remarkable lack of variability inpredictability, which is largely independent of the distance users cover on aregular basis.


大数定理告诉我们,在试验不变的条件下,重复试验多次,随机事件的频率近似于它概率。“有规律的随机事件”在大量重复出现的条件下,往往呈现几乎必然的统计特性。


数据本身不产生价值,如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键。随着计算机的处理能力的日益强大,你能获得的数据量越大,你能挖掘到的价值就越多。


  • 如果银行能及时地了解风险,我们的经济将更加强大。

  • 如果医院能够更早发现疾病,我们的身体将更加健康。

  • 如果电信公司能够降低成本,我们的话费将更加便宜。

  • 如果交通动态天气能够掌握,我们的出行将更加方便。

  • 如果商场能够动态调整库存,我们的商品将更加实惠。


最终,我们都将从大数据分析中获益。

 

Here'sthe thing about the future.


Every time you look at it,

 

itchanges because you looked at it.

 

And thatchanges everything else. 

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