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首頁(yè) / 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)創(chuàng)造全新社會(huì)價(jià)值

2015-11-17

在大數(shù)據(jù)普及的過(guò)程中，相關(guān)職能部門應(yīng)十分注重吸引中小企業(yè)參與，使他們成為智能化生產(chǎn)技術(shù)的使用者和受益者。
大數(shù)據(jù)分析，已經(jīng)成為當(dāng)下的一個(gè)熱詞。但是許多所謂的大數(shù)據(jù)分析，其實(shí)是貼上了“大數(shù)據(jù)”標(biāo)簽的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法，與真正大數(shù)據(jù)分析根本就不是一回事兒。這在大數(shù)據(jù)發(fā)展的初級(jí)階段并不足怪，每個(gè)行業(yè)在真正接觸大數(shù)據(jù)之前，都會(huì)犯類似的錯(cuò)誤。
那么，大數(shù)據(jù)分析和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析到底又怎么樣的區(qū)別呢？
首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)具有四大特征：海量的數(shù)據(jù)、快捷的速度、繁多的類型和展示的真實(shí)，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法所做不到的。在如此特征匹配之下，大數(shù)據(jù)技術(shù)擁有五大功能：可視化監(jiān)控和信息采集及分析、數(shù)字挖掘與算法、預(yù)測(cè)性分析、智能提取的語(yǔ)義引擎和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等。
為了讓大數(shù)據(jù)盡情地展示智能化的風(fēng)采，除了在技術(shù)上完善數(shù)據(jù)運(yùn)行安全、采集挖掘、儲(chǔ)存?zhèn)}庫(kù)和智能分析外，大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用對(duì)信息流量、環(huán)境基礎(chǔ)和智能分析等方面有著眾多的特殊要求。首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用對(duì)信息流量能級(jí)有要求。
也許有人認(rèn)為，傳統(tǒng)調(diào)研報(bào)告的數(shù)據(jù)采集樣本，從原來(lái)的數(shù)十個(gè)點(diǎn)基礎(chǔ)上，再加派人員擴(kuò)大采集樣本，使其在量上增至成千上萬(wàn)，進(jìn)而經(jīng)過(guò)整理、分析，就應(yīng)該算作是大數(shù)據(jù)分析了。確實(shí)，當(dāng)調(diào)研樣本的量增加以后，在一定程度上增加了數(shù)據(jù)揭示真實(shí)的能力，但對(duì)于大數(shù)據(jù)分析所運(yùn)用的信息流量來(lái)說(shuō)，這些增量還只是滄海一粟。
抽象地說(shuō)，人工采集的信息量最多只能算是大量的信息，而大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用數(shù)據(jù)量則需要達(dá)到海量的級(jí)別。在信息爆炸的今天，信息量成千百倍數(shù)的增長(zhǎng)，花多少人力采集也很難達(dá)到海量級(jí)別。唯有具備人對(duì)機(jī)器、機(jī)器對(duì)人、機(jī)器對(duì)機(jī)器的信息自動(dòng)采集渠道、擁有存儲(chǔ)海量級(jí)別的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和海量信息傳輸技術(shù)設(shè)備后，才能將匯集到海量信息，提供給大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行智能化分析和展示。
在實(shí)施如此規(guī)模巨大的信息采集、存儲(chǔ)、分析過(guò)程中，隨之而起又推動(dòng)了數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的發(fā)展。從中可以看出，大數(shù)據(jù)分析在應(yīng)用中，對(duì)數(shù)據(jù)有海量的要求。所有沒(méi)有海量信息的數(shù)據(jù)分析，僅僅是停留在傳統(tǒng)層面上的數(shù)據(jù)分析，與真實(shí)揭示調(diào)研對(duì)象的廬山真面目還有一大截距離。
其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用對(duì)基礎(chǔ)環(huán)境建設(shè)有要求。因?yàn)樾枰Ａ康男畔?，那么這些海量信息的采集和分析就需要合適的硬件設(shè)備來(lái)匹配。從現(xiàn)實(shí)的情況來(lái)看，就是要實(shí)現(xiàn)早些年間就提出的“三網(wǎng)融合”的計(jì)劃。由政府相關(guān)部門出面，組織“三網(wǎng)”相關(guān)企業(yè)，打破行業(yè)壁壘，使現(xiàn)有的電信網(wǎng)、電視廣播網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)三網(wǎng)融為一體，建設(shè)完善大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)行的基礎(chǔ)環(huán)境。
在此基礎(chǔ)上，還必須應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)，拓寬人對(duì)機(jī)器、機(jī)器對(duì)人和機(jī)器對(duì)機(jī)器信息采集渠道，讓海量信息有效地集聚在云端數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，并能即時(shí)高效地展示大數(shù)據(jù)技術(shù)智能分析的結(jié)果。
目前，在未實(shí)現(xiàn)“三網(wǎng)融合”情況下，缺少大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)行的環(huán)境基礎(chǔ)的支持，也就在很大程度上束縛了全面應(yīng)用推廣大數(shù)據(jù)分析的手腳，只能在局部領(lǐng)域獲取有限的績(jī)效。如，流水線作業(yè)在運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)后，也能采集到一定數(shù)量的信息，并能通過(guò)可視化數(shù)據(jù)供人決策，提高了一定的工作效率，在一定程度上體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析過(guò)程中自動(dòng)化、智能化運(yùn)作的要領(lǐng)。
最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用對(duì)智能分析展示有要求。從智能化層面來(lái)說(shuō)，人類社會(huì)發(fā)展進(jìn)程，大體上可分為非智能化、半智能化和智能化等三個(gè)階段。在人類工業(yè)發(fā)展初期的手工作坊時(shí)期，所有勞作靠體力勞動(dòng)來(lái)完成，當(dāng)屬非智能化階段。
隨著一、二次工業(yè)革命出爆發(fā)，人類借助機(jī)械化、電氣化，減輕體力勞動(dòng)強(qiáng)度，提高了生產(chǎn)效率。如今，隨著機(jī)械化、電氣化作業(yè)高度發(fā)展，推動(dòng)了半智能化實(shí)施的進(jìn)程，也為智能化時(shí)代的到來(lái)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
可以十分確定地說(shuō)：大數(shù)據(jù)技術(shù)將開(kāi)啟人類智能化時(shí)代。其具體表現(xiàn)在信息采集、存儲(chǔ)、提取和處理的全過(guò)程，都應(yīng)用上智能化處理，并通過(guò)文字、語(yǔ)音、圖片和影視等手段直觀地展示分析成果。
同時(shí)，在大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)行中，不但能對(duì)節(jié)點(diǎn)中出現(xiàn)的瑕疵進(jìn)行自我調(diào)整或修復(fù)，還能對(duì)未來(lái)作出拼圖式的預(yù)測(cè)。目前，我國(guó)大數(shù)據(jù)技術(shù)的列車正從落實(shí)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃中出發(fā)，駛向以智能制造為主導(dǎo)的下一站——充分利用信息通訊技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)空間虛擬系統(tǒng)相結(jié)合的手段，實(shí)施機(jī)電一體化的智能工廠和智能生產(chǎn)。在實(shí)施過(guò)程中，相關(guān)職能部門將十分注重吸引中小企業(yè)參與，使他們成為智能化生產(chǎn)技術(shù)的使用者和受益者、成為先進(jìn)工業(yè)革命性生產(chǎn)技術(shù)的創(chuàng)造者和供應(yīng)者。
基于上述對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的理解，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)分析絕對(duì)不是同一回事。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)行的要求，在建立一個(gè)高度靈活的個(gè)性化、數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)模式過(guò)程中，大數(shù)據(jù)分析將幫助企業(yè)創(chuàng)造全新的社會(huì)價(jià)值，調(diào)整、協(xié)調(diào)好企業(yè)之間關(guān)系，并由此引發(fā)各種新的商務(wù)活動(dòng)和合作形式，傳統(tǒng)行業(yè)界限最終會(huì)行將消失，而傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈分工也將被重組。
也就是說(shuō)，大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的區(qū)別在于：大數(shù)據(jù)分析能做一些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析做不了的事，在處理海量數(shù)據(jù)過(guò)程中，做到信息收集自動(dòng)化和庫(kù)存化、信息處理電子化和計(jì)算機(jī)化、信息傳遞標(biāo)準(zhǔn)化和實(shí)時(shí)化、信息存儲(chǔ)數(shù)字化和信息分析智能化。而這些都是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析無(wú)法企及的。
來(lái)源：第一物流網(wǎng)