大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行時亟待“工業(yè)革命”

本刊記者 | 張鵬

大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行時亟待“工業(yè)革命”

本刊記者 | 張鵬

目前，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域所體現(xiàn)出的小部分應(yīng)用與客戶案例還僅是大數(shù)據(jù)分析這座金礦下的“冰山一角”。

成了大規(guī)模的高質(zhì)量生產(chǎn)，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域同樣也需要這種變革?！?/p>

最近，在美國的一些大型商超中，“大數(shù)據(jù)”不再是技術(shù)趨勢，而是能夠?qū)崒?shí)在在幫助顧客減少排隊(duì)等待時間的有效辦法。

通過在商超外面的停車場安裝傳感系統(tǒng)，后臺系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確感知到停車場中的汽車數(shù)量和擁擠情況，以此判斷商超內(nèi)的顧客數(shù)量與當(dāng)下的柜臺結(jié)賬能力是否匹配，比如系統(tǒng)檢測出停車場正處于擁堵狀態(tài)，如不及時開啟更多的結(jié)賬柜臺，顧客將會長時間排隊(duì)，后臺系統(tǒng)隨即向超市管理者傳遞告警信號。

就是這樣一個小小的“IT創(chuàng)新”，已經(jīng)為美國眾多的商超管理者解決了多年來令人頭疼的“因排隊(duì)時間過長引發(fā)的客戶抱怨”問題?，F(xiàn)階段，類似的這些數(shù)據(jù)分析能力不僅體現(xiàn)于零售業(yè)，在國外一些電信行業(yè)、保險(xiǎn)行業(yè)以及航空業(yè)，都陸續(xù)出現(xiàn)了很多通過“傳感器+數(shù)據(jù)分析”提升功效效率的“大數(shù)據(jù)分析”案例。

Bill Franks是國際分析研究所的知名講師，同時也是Teradata公司的首席分析官，過去幾年間曾為很多大型企業(yè)咨詢和提供過數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品與服務(wù)，多年來專注于大數(shù)據(jù)行業(yè)讓Bill Franks對于大數(shù)據(jù)的趨勢和發(fā)展感受頗深。

客戶態(tài)度從被動變主動

Bill Franks告訴《通信世界》記者：“最近5年間，企業(yè)客戶對于數(shù)據(jù)分析或者說高級分析的接受程度已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化。也許10年前，只有那些極具前瞻性的零售商才會考慮這個方向，而5年前，很多行業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)客戶對于大數(shù)據(jù)的態(tài)度還處于觀望狀態(tài)，但從今年開始，企業(yè)客戶的態(tài)度不再是‘判斷’，而是如何組織并壯大自己的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)。”

事實(shí)也是如此，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和業(yè)務(wù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)呈爆炸性增長，全球進(jìn)入數(shù)據(jù)ZB時代。2010年全球數(shù)據(jù)量達(dá)到1.2ZB，2011年達(dá)到1.8ZB，至2020年將達(dá)到35ZB。有數(shù)據(jù)顯示，Twitter平均每天產(chǎn)生3.4億條消息，而Facebook每日則有40億條信息在擴(kuò)散。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的全球擴(kuò)張，數(shù)據(jù)大爆炸正在改寫營銷規(guī)則。

今年5月，貴陽大數(shù)據(jù)交易所發(fā)布《2015年中國大數(shù)據(jù)交易白皮書》顯示：預(yù)計(jì)到2020年，中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模將超過去年規(guī)模的10倍，由2014年的767億元擴(kuò)大至8228.81億元。

如此看來，目前，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域所體現(xiàn)出的小部分應(yīng)用與客戶案例還僅是大數(shù)據(jù)分析這座金礦下的“冰山一角”。在Bill Franks看來，正如19世紀(jì)的制造業(yè)所經(jīng)歷的那樣，如今在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域也在經(jīng)受著一場“工業(yè)革命”，當(dāng)下的很多數(shù)據(jù)分析案例，事實(shí)上很像是工業(yè)革命之前的“手工業(yè)”時代，從最初的需求分析、數(shù)據(jù)建模到后來的業(yè)務(wù)流程和系統(tǒng)設(shè)計(jì)，都是針對單個企業(yè)的特殊需求而專門定制的，這種方式雖然能夠在短期內(nèi)滿足客戶需求，但并不利于整個企業(yè)乃至整個行業(yè)的數(shù)據(jù)分析模型的構(gòu)建?！肮I(yè)革命優(yōu)化了生產(chǎn)流程，將手工制造變

數(shù)據(jù)分析發(fā)展步入“規(guī)?；?/h2>

那么，數(shù)據(jù)分析行業(yè)何時才能迎來自己的“工業(yè)革命”，在Teradata公司大中華首席執(zhí)行官辛兒倫看來，一方面需要更多角色的產(chǎn)業(yè)成員加入，另一方面數(shù)據(jù)分析提供商需要不斷積累行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，形成共性方案。

以Teradata為例，這家專注于大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉庫以及整合營銷服務(wù)的軟件企業(yè)在過去很長時間里，對于智能分析都采取了“一對一”的服務(wù)模式，客戶對象也主要以國內(nèi)外的大型企業(yè)和跨國企業(yè)為主。而在過去一年里，這種“一對一”的數(shù)據(jù)分析服務(wù)模式逐漸發(fā)生了變化。

辛兒倫表示，云服務(wù)公司的加入為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域注入了新的生機(jī)。在國內(nèi)，很多云服務(wù)提供商對于Teradata面向行業(yè)大客戶的解決方案都產(chǎn)生了興趣。他們希望通過這些解決方案，找到該行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)分析的共性特征，形成針對特定行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)分析方案，以此服務(wù)于更多的中小型企業(yè)。

SaaS云為數(shù)據(jù)分析注活力

而這種SaaS形式的數(shù)據(jù)分析服務(wù)也有望成為打開中小型企業(yè)市場大門的“鑰匙”。眾所周知，在數(shù)據(jù)分析市場中，盡管中小型企業(yè)也有類似需求，但礙于建設(shè)成本和資金投入的問題，始終未有實(shí)際進(jìn)展。如果數(shù)據(jù)分析能夠從“定制化產(chǎn)品”轉(zhuǎn)為“使用服務(wù)”，那些中小型企業(yè)則無需額外投入IT成本和組織分析團(tuán)隊(duì)，完全以“云”的形式享受到專業(yè)的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，這對于整個數(shù)據(jù)分析市場而言，也是美事一樁。

據(jù)悉，目前在國內(nèi)銀行業(yè)，一些處于二、三線的銀行機(jī)構(gòu)或是地方銀行已經(jīng)在使用“云”形態(tài)的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，諸如信貸分析、資金流分析等。