大數(shù)據(jù)行業(yè)熱點調查研究

熊熙+喬少杰+李斌勇

摘 要：在萬物互聯(lián)的時代，如何將傳統(tǒng)行業(yè)中復雜、孤立、海量的數(shù)據(jù)融合，找到隱藏在低價值中的潛在價值，進而改變生產模式，是目前大數(shù)據(jù)的研究方向。本文通過分析各行業(yè)中大數(shù)據(jù)技術應用的現(xiàn)狀，探討了大數(shù)據(jù)技術在金融機構和企業(yè)運維過程中如何挖掘潛在應用價值，進而改善現(xiàn)有生產方式，說明大數(shù)據(jù)應用的前景值得期待，而實踐中是否能帶來經濟效益仍待進一步觀察。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；潛在價值；生產模式；成都地區(qū)

成都作為西南地區(qū)科技、金融、交通中心，擁有眾多的科研機構和中外知名科技企業(yè)。尤其是在以科技創(chuàng)新為發(fā)展依托、GDP穩(wěn)居成都各區(qū)縣第一位并穩(wěn)步上漲的成都高新區(qū)，涌現(xiàn)出了眾多的大數(shù)據(jù)相關企業(yè)。通過政策支持，成都高新區(qū)成立了三大平臺：成都大數(shù)據(jù)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務平臺、成都大數(shù)據(jù)交易平臺和成都大數(shù)據(jù)處理分析平臺，同時成立了四大數(shù)據(jù)基地：郫都區(qū)菁蓉小鎮(zhèn)、國家信息中心大數(shù)據(jù)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基地、高新區(qū)的中國智慧城市大數(shù)據(jù)創(chuàng)新聯(lián)盟以及青羊區(qū)中國科學院大數(shù)據(jù)挖掘和知識管理重點實驗室。

根據(jù)CCF大數(shù)據(jù)專業(yè)委員會的統(tǒng)計，目前大數(shù)據(jù)應用熱點主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)資源可視化、大數(shù)據(jù)隱私、大數(shù)據(jù)與云計算深度融合、基于海量數(shù)據(jù)的智能和大數(shù)據(jù)安全等方面[1]。傳統(tǒng)行業(yè)對數(shù)據(jù)的集中利用主要表現(xiàn)在對業(yè)務數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，應用范圍以系統(tǒng)內部或企業(yè)內部為主，例如各系統(tǒng)報表、財務報表和銷售統(tǒng)計等。IT行業(yè)的數(shù)據(jù)主要來源于智能終端設備、物聯(lián)網和云平臺，采用分布式存儲，深度挖掘和海量智能將是高科技公司未來的研究方向。

本文對成都市大數(shù)據(jù)技術應用進行了調研，分析了大數(shù)據(jù)在各行業(yè)中的應用與影響，闡述了如何利用大數(shù)據(jù)技術挖掘有用信息進而改變生產模式，最后給出了大數(shù)據(jù)技術在金融機構和企業(yè)運維領域的應用模式。

1 成都地區(qū)大數(shù)據(jù)行業(yè)的應用現(xiàn)狀

成都地區(qū)目前已聚集了大數(shù)據(jù)相關企業(yè)300余家，從事大數(shù)據(jù)應用研發(fā)及運營服務的企業(yè)146家，企業(yè)類別有數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)集成、城市大數(shù)據(jù)共享交換、指紋識別、數(shù)據(jù)安全設備、行業(yè)應用、法律行業(yè)、電信行業(yè)和電商行業(yè)等。企業(yè)業(yè)務已涉及到公共事業(yè)、企業(yè)服務、醫(yī)療健康、云計算、金融和智能制造等50個垂直細分領域，涉及公司服務的大數(shù)據(jù)企業(yè)占比達36%，醫(yī)療健康服務的企業(yè)占比為36%，金融行業(yè)占比18%。

成都地區(qū)知名的大數(shù)據(jù)企業(yè)主要有成都四方偉業(yè)軟件股份有限公司，從事政府、金融和電信業(yè)務；成都神鳥數(shù)據(jù)咨詢有限公司，從事政府、企業(yè)、媒體和金融保險等多個行業(yè)業(yè)務；成都數(shù)聯(lián)銘品科技有限公司為金融、傳媒和體育事業(yè)提供大數(shù)據(jù)業(yè)務解決方案；成都數(shù)之聯(lián)科技有限公司則為人力資源、醫(yī)療健康和數(shù)據(jù)交易行業(yè)提供大數(shù)據(jù)綜合業(yè)務。

2 大數(shù)據(jù)技術在各行業(yè)的應用及影響

2.1 公共事業(yè)

政務中各地采集的信息標準不統(tǒng)一，傳統(tǒng)的電子政務信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)結構差異性大、利用率低[2]。政府各部門數(shù)據(jù)獨立分散，協(xié)同服務困難。通過建立大數(shù)據(jù)云平臺將各個領域的數(shù)據(jù)統(tǒng)一，實現(xiàn)各類政務數(shù)據(jù)的有效存儲和實時更新，同時利用數(shù)據(jù)資源可視化來發(fā)揮各個職能部門數(shù)據(jù)的潛在價值。

2.2 醫(yī)療健康

在政策和市場的支持下，通過建立醫(yī)療數(shù)據(jù)中心、醫(yī)療設備中心等大數(shù)據(jù)基礎信息平臺，并規(guī)整本區(qū)域醫(yī)療機構的就診數(shù)據(jù)。一方面提供遠程診療硬件支撐體系，并解決醫(yī)療設備資源總量不足、分布不均的問題；另一方面為精準醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析和挖掘應用提供數(shù)據(jù)儲備，推動大健康產業(yè)發(fā)展[3]。

2.3 金融業(yè)務

通過建立網點顧客監(jiān)測模型了解銀行服務的現(xiàn)狀，同時通過客戶滿意度調查來了解客戶對銀行服務的評價及其期望，結合分析銀行服務現(xiàn)狀與客戶期望之間的差距，探索切合銀行現(xiàn)狀、提升銀行整體服務水平的措施和方法。并根據(jù)客戶需求，結合銀行現(xiàn)有資源，為銀行擬定具體的服務提升方案和措施，將服務提升工作具體落實到網點及相關渠道服務人員。

2.4 新媒體業(yè)務

新媒體的運營是“內容”與“技術”的結合，在提供優(yōu)質內容的同時，也需要相應的技術支撐，實現(xiàn)最佳傳播效果。新媒體研究主要從用戶使用體驗和內容傳播效果兩個方面進行研究，為新媒體產品的運營情況提供客觀、完善的評價體系。其中，用戶使用體驗的評價指標包括新媒體產品的下載數(shù)、卸載數(shù)、用戶數(shù)、使用頻次、使用時長以及用戶在網絡上對產品的評論和發(fā)言；新媒體產品內容傳播效果的評價指標則主要包括內容的點擊率、評論數(shù)、轉發(fā)率等。

3 挖掘潛在應用價值，改善現(xiàn)有生產方式

3.1 金融機構

金融機構掌握很多數(shù)據(jù)，但僅僅占可獲得數(shù)據(jù)的一小部分。金融機構掌握的數(shù)據(jù)是結構化的，金融系統(tǒng)之外的數(shù)據(jù)，如工商注冊數(shù)據(jù)、稅務數(shù)據(jù)、產權數(shù)據(jù)和訴訟數(shù)據(jù)等等，都是非結構數(shù)據(jù)。這些非結構數(shù)據(jù)分散在各個政府機構、登記中心和法院等，數(shù)據(jù)格式也不同[4]。

這些數(shù)據(jù)對金融機構的風險判斷同樣重要。使用這些數(shù)據(jù)進行畫像、建模，從交易、風險、權益多個層面分析，對客戶價值進行打分，可大幅提高精準營銷的能力。

3.2 企業(yè)運維

隨著企業(yè)系統(tǒng)的增多，產生的工單、日志、告警數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長，導致企業(yè)運維難度加大。Hadoop、Spark、Flume等多種架構實現(xiàn)了海量運維數(shù)據(jù)的采集與存儲[5]，利用機器學習鑒定技術對日志建立Profile模型，幫助運維人員準實時監(jiān)控線上業(yè)務、實時定位業(yè)務異常、排除故障、優(yōu)化運維工作，從而改變生產模式。

4 總結

通過調研，大數(shù)據(jù)平臺在各行業(yè)的應用處于初步階段，投資回報尚未得到驗證。大數(shù)據(jù)熱點資源共享、大數(shù)據(jù)可視化和大數(shù)據(jù)安全等領域將是未來的產業(yè)熱點，改變生產模式、節(jié)省人力、提高精準度同樣值得期待。不過，具體應用模式能否帶來實際的經濟效益，還是未知數(shù)。

參考文獻

[1]孟杰.基于大數(shù)據(jù)技術應用的商業(yè)模式設計路徑研究[D].東南大學，2015.

[2]錢小聰.大數(shù)據(jù)的發(fā)展和產業(yè)機遇[J].物聯(lián)網技術，2013（10）：84-86.

[3]任思沖，周海琴，彭萍.大數(shù)據(jù)挖掘促進精準醫(yī)學發(fā)展[J].國際檢驗醫(yī)學雜志，2015（23）：3499-3501.

[4]蔡慶豐，郭春松，陳詣之.大數(shù)據(jù)思維在金融學研究中的運用[J].經濟學動態(tài)，2015（3）：104-114.

[5]于科.基于ITIL的IT運維管理體系應用研究[D].西安建筑科技大學，2014.endprint