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淺談產(chǎn)業(yè)化大數(shù)據(jù)分析技術(shù)實現(xiàn)

大?。?/span>0.09 MB 人氣: 2017-10-13 需要積分:1
盡管大數(shù)據(jù)已成為熱門話題,但很多企業(yè)并不知道如何正確地步入大數(shù)據(jù)的懷抱,特別是對于很多中小企業(yè),沒有大筆資金以及人力的它們更是手足無措。與此同時,企業(yè)在談到大數(shù)據(jù)和分析的時候,常??紤]的切實問題是如何從數(shù)據(jù)當中獲得更多的價值,特別是對于擁有不同數(shù)據(jù)的行業(yè)客戶而言,其最關(guān)心的是如何從數(shù)據(jù)中提取價值,并驅(qū)動其基于業(yè)務而非IT進行分析。
  近日,美國數(shù)據(jù)科學家、Taste Analytics創(chuàng)始人及CEO汪曉宇博士表示,無論是大型企業(yè)還是中小企業(yè),其面臨的困境都大同小異:一是正確的認識大數(shù)據(jù)和分析,二是企業(yè)如何簡便地參與進來。
  
  Taste Analytics創(chuàng)始人及CEO汪曉宇博士
  原始數(shù)據(jù)需要架構(gòu)
  在汪曉宇看來,很多企業(yè)特別是大型企業(yè)所蘊藏的數(shù)據(jù)量驚人,但數(shù)據(jù)分析的關(guān)注重點并不是對體量的研究,而是聚焦在數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價值。
  “有些原始數(shù)據(jù)實際上非常復雜,包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如果僅是原始數(shù)據(jù),即一堆雜亂無章的信息,大數(shù)據(jù)帶來的實際意義并不大?!蓖魰杂畋硎荆髽I(yè)必須對數(shù)據(jù)進行架構(gòu),找出其中的價值。
  除此之外,對于數(shù)據(jù)本身而言,因為數(shù)據(jù)獲取渠道很多,所以會遭遇很多問題,包括這些數(shù)據(jù)是否真實,是否完整,是否有沖突,是否存在不確定性等,這都需要一一確認。
  同時,企業(yè)還需要考慮數(shù)據(jù)的同理化和社會化,畢竟數(shù)據(jù)來源不同,但企業(yè)需要用一體化的建模方式對待數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù),這樣才能使最終用戶得到有價值的產(chǎn)品或信息。
  大數(shù)據(jù)分析不僅是科學而是藝術(shù)
  跨過原始數(shù)據(jù)的障礙后,在數(shù)據(jù)分析部分,僅在最開始數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)便面臨不小的挑戰(zhàn)。如果手動地進行信息處理,有報告指出,光是數(shù)據(jù)清洗就將耗費分析師超過80%的時間。
  汪曉宇表示,在這個過程中,業(yè)界有種聲音是通過機器學習進行分析建模,這樣盡管能解決部分問題,但因為機器學習算法可能非常僵硬、晦澀,分析容易受限并忽略整體情況,缺乏了人類的智能,而這樣的結(jié)果并不能發(fā)揮出數(shù)據(jù)的真正意義。
  所以在汪曉宇看來,大數(shù)據(jù)分析與其說是科學(計算模型),還不如說是藝術(shù)(需要人類分析的智能)。
  一個著名的人機智能PK案例是,1997年國際象棋冠軍Garry Kasparov和深藍(計算機)大戰(zhàn),最后敗給深藍。但在2005年的人工智能和“增強智能”(Augmented Intelligence)的大戰(zhàn)中,“增強智能”優(yōu)勢體現(xiàn)出來了,一位大師利用1套象棋程序打敗了象棋計算機Hydra。
  “如果擁有人工智能,或得到計算機輔助,作為人的我們就可以進行更好的協(xié)作,并得出更好的決策。所以在大數(shù)據(jù)分析中,以人為中心的轉(zhuǎn)變,應從數(shù)據(jù)操作轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策本身。”汪曉宇表示。
  B2B模式應由業(yè)務而非IT驅(qū)動
  在大數(shù)據(jù)及分析的過程中,人成為核心,并應將關(guān)注點轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策部分。那么對于企業(yè),如何得到這樣符合商業(yè)要求的分析結(jié)果,從而配合人的決策實現(xiàn)“增強智能”呢?
  汪曉宇表示,現(xiàn)在Taste Analytics已經(jīng)有簡便的方式向企業(yè)提供所需的數(shù)據(jù)。他表示,可以在采用虛擬化技術(shù)的基礎(chǔ)上,通過三方面助力企業(yè)進入大數(shù)據(jù)。
  一是分析工具的采用,使得企業(yè)不用親自去完成所有的數(shù)據(jù)清洗等過程。同時考慮到B2B的商業(yè)模式應該由業(yè)務驅(qū)動而非IT,所以可以在業(yè)務環(huán)境中部署分析工具,從而實現(xiàn)企業(yè)運轉(zhuǎn)的靈活及敏捷性。
  二是提供按需的數(shù)據(jù),企業(yè)無需如過去一樣耗費很大精力建立數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,而是由平臺提供相關(guān)任務的數(shù)據(jù)。
  三是以用戶為中心的分析,決策者通過正確的提問,并可以得到與其業(yè)務環(huán)境相關(guān)的回答。
  目前Taste Analytics正在這么做,以使得分析結(jié)果符合客戶的商業(yè)需求,同時“面向不同的客戶提供不同的工具,只有這樣才能幫助客戶在各異的行業(yè)中發(fā)掘洞察?!?br />   汪曉宇強調(diào),在未來企業(yè)的B2B商業(yè)模式中,業(yè)務增長是關(guān)鍵,而基于大數(shù)據(jù)的業(yè)務分析正符合了時代需求,同時通過人類和計算機的互動,使得圍繞最終用戶的商業(yè)分析成為可能。
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