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合理利用大數據 助力中國各產業加速發展

2017-12-17

合理利用大數據 助力中國各產業加速發展

隨著物聯網的應用及智慧產業的爆發,“大數據”這個詞匯再次高頻度地出現在人們的視線中,圍繞大數據做文章也相應催生出了農業大數據、工業大數據、健康大數據、旅游大數據等一批行業領域的大數據概念。作為各行各業智能化變革的重要組成部分,“如何利用大數據”成為傳統企業和新興互聯網廠商爭相涌入的新一片藍海。


智慧產業的應用簡單來說,需要依托傳感前端的智能感知或者數據采集,經過數據篩選、分析等處理,最終根據業務需求提供服務應用的一個過程。其中,大數據起著“中樞”的作用,猶如人體五官收到外界信息后經過大腦中樞處理進行決策的過程,其地位的重要性可謂不言而喻。
正因為這種行業變革的應用,各個領域開始了腦洞大開的暢想:智能手環檢測到你的體脂率近期呈上升趨勢,健身中心主動聯系你并推薦降脂訓練,生鮮電商平臺發送低脂、健康食譜到你的手機;你有3天小長假,系統自動匹配你過去的行程信息、喜好、消費水平,推薦旅游方式、目的地,并將目的地相關的近期狀況、游客點評等信息呈現給你……似乎無限的商業模式擺在眼前,只等你開始開采金礦。
大數據之采集分析,你了解多少?
有人曾說,大數據像地底下的石油資源,數據采集就相當于發現原油。大數據采集的對象不僅僅包含人們在上網過程中瀏覽或產生的信息數據,從移動互聯演進到萬物互聯的時代更是包含了全世界的家電、工業設備、監控儀器、汽車及可穿戴設備等等裝備終端傳感設備所產生的運行數據、環境數據、監控視頻圖像數據等等,所產生的數據將會是指數級爆炸式增長。IBM的研究稱,整個人類文明所獲得的全部數據中,有95%是過去幾年內產生的,而到了2020年,全世界聯網設備可達200~500億的數量,所產生的數據規模將達到今天的40倍以上。
數據的產生過程可以大致分為兩類:一類是通過社交網絡、電商平臺、APP應用等消費者領域產生的數據,如社交、購物、出行等數據;另一類是各種智能設備、監控設備、傳感設備等自主采集上傳的數據,如人/物的狀態信息、運行數據、地理位置、溫濕度等環境數據。這些數據不僅來源十分廣泛,數據類型更是紛繁復雜,加上各種工業PLC、不同通訊協議的傳感終端帶來多源數據的問題,這些都需要大數據采集層面實現智能感知識別、信號轉換、適配、數據傳輸等技術的支持。
大數據技術下的系統平臺通常以云存儲方式進行數據存儲,且隨著企業信息化的加深呈現數據融合、加工再增值的趨勢。但是,原本割裂、各自存在的系統平臺數據存儲格式千差萬別,如傳統的財務、辦公、人力、采購等系統采用外部供應商提供,而核心業務系統自行開發管理,所導致的不同應用間數據結構化、半結構化、非結構化(如語音、圖片、視頻)等不同形態帶來異構數據存儲的難題。傳統針對關系型數據的數據挖掘、分析處理方法在異構的大數據處理要求面前顯得過于乏力,需要創新研究新型大數據分析和數據挖掘處理方法。
此外,大數據呈現著數據價值密度較低的特性,且數據價值隱藏較深,對數據的抽取及分析帶來不小的挑戰,出于對最后服務應用質量的保障,必須使用多種復雜的分析算法對原始的累積數據進行轉換及清洗。以車聯網為例,車輛運行狀態數據實時上傳,每天單部車輛所產生的不間斷的數據中,可能有用的僅為幾個關鍵數據,如果沒有進行數據“提純”,再多的數據也只是一堆數據垃圾。
大數據服務離我們還多遠?
服務應用體現著大數據變現的至關重要一個環節,也是體現商務模式的核心環節。沒有真正的服務應用,大數據只能叫“海量數據”,或者說“BigData”只能叫“ManyData”,因此,在海量數據中淘金才是大數據的真諦所在。但是,現在國內大部分公司對于大數據的應用僅僅停留在數據圖表展示、淺層分析,至于數據下一步怎么用,沒幾個人搞的明白。
在工業制造領域,依靠工業制造的各個環節傳感終端累積的數據可以為制造企業帶來制造效率的提高、產品質量的改善、生產成本和資源消耗降低等轉變;通過大數據的高速分析可以精準計算著每個生產步驟和節拍,這些都最終為企業管理者打造一座透明的智能車間、智能工廠。在農業生產領域,通過農田種植、果園花卉、畜禽水產養殖等領域大量的終端感知數據采集,并結合農業生產豐富的歷史數據資源,進行農情監測、重大災害預警,從而進一步預測農產品產量、價格波動趨勢等,打造智慧農業園的農業愿景。
這些都是大數據服務于具體行業應用的例子,但是離行業廣泛應用還尚待時日。此外,大數據涉及的數據安全問題還亟需解決,需要服務提供商對數據資源進行切割、隔離,一方面保障用戶的數據對于其他用戶是不可見的,另一方面需要確保單個用戶的不良數據操作對整個大數據平臺的整體和服務不會產生影響。同時,電信、能源、金融、醫療、教育、政務、工業及農業等各個領域對數據應用均有不同程度的需求,部分行業對基于大數據的平臺服務有著高實時性的要求,如設備故障預測預警、生產決策支持等業務,部分行業需要涉及高并發數訪問及操作,比如電信、金融平臺等,這些都對數據的算法提出了非常高的要求。
開放、共贏,勿讓大數據成為“鏡中花”
大數據能夠帶來巨大的商業價值已經毋庸置疑,各行各業均已開展了一場無形的較量,數據提供商、服務提供商都想在這片藍海強占先機。但是,應該清醒的是,大數據之所以稱之為”大“,更多體現的是數據資源的整合、業務的合作,否則,大數據之“大”,只會生成一堆泛濫的數據,并跟垃圾一樣,成為另外一種放錯地方的寶藏。建設一種共贏、開放的形式來讓企業、硬件廠商、服務提供商、產品使用者共享數據價值,讓未來的生活越發智慧便捷,這才是大數據不會淪為“鏡中花,水中月”的唯一途徑。


完 謝謝觀看

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