数据处理:从大数据到大知识
2016-10-15施水才
软件和集成电路 2016年8期
施水才

我主要讲三方面的内容:第一、大数据技术和商业模式创新;第二、大知识;第三、我们的实践。
大数据和传统的信息化最大区别在于,大数据具备分析、预测和决策功能;另外,大数据和传统海量信息处理的区别在于,大数据具有三大本质特性—计算实时化、数据关联化以及应用跨界化。
技术虽然很重要,但不是最重要的;数据也很重要,但也不是最重要的。最重要的是应用场景。和创新型的公司相比,我们非常关心是否落地。但就现在来说,很多大数据应用场景还是大数据公司“想象”出来的。
大数据还存在一些问题。首先,数据本身存在问题,包括数据质量、数据开放,商业模式,是否建立数据联盟等。谁也无法拥有全量的数据,数据的积累和优化是个长期过程。
其次,不能脱离应用谈数据。我们的数据银行有很多数据,但不是所有数据都有价值。一个应用到底需要什么类型的数据,这是个非常复杂的问题。
再次,光有数据不行,还得有知识。如对非结构化的数据进行结构化处理,要依靠大量新兴的技术,最终形成的是一种知识。
大数据卖什么?有卖基础设施的,有卖技术的,有卖解决方案的,也有卖数据的,如数据堂。但卖什么并不重要,重要的是在商业模式上要有大数据的思维。
受大数据驱动的商业模式,主要有四种:第一、免费增值云存储或云盘。要想获得数据,就要免费让用户存储;第二、平台型的商业模式,如滴滴、Facebook;第三、开放型的模式,像知乎、HealthTap;……
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