2016年，市場(chǎng)的熱點(diǎn)正從云計(jì)算轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)。而貴陽(yáng)數(shù)博會(huì)的空前火爆，則為數(shù)據(jù)成為驅(qū)動(dòng)未來(lái)商業(yè)價(jià)值的方向變得更為篤定。

但實(shí)際上，大數(shù)據(jù)要比云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)顯得更加縹緲。一方面，數(shù)據(jù)隨時(shí)產(chǎn)生，隨處可見，如何挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，并沒有行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，就是體驗(yàn)的時(shí)代，我們通過移動(dòng)應(yīng)用了解了云計(jì)算，通過智能設(shè)備了解了物聯(lián)網(wǎng)，但通過什么來(lái)了解大數(shù)據(jù)？

在數(shù)博會(huì)上，筆者于海云數(shù)據(jù)的展臺(tái)，看到了其展示的大數(shù)據(jù)可視分析解決方案，這種直觀的體驗(yàn)和互動(dòng)，會(huì)不會(huì)成為大數(shù)據(jù)落地的基礎(chǔ)？

其實(shí)，如果從普通用戶的角度，我們很難讓他們清晰地理解大數(shù)據(jù)應(yīng)用。但有兩個(gè)曾經(jīng)的場(chǎng)景對(duì)我個(gè)人來(lái)說(shuō)，成為了心里永不磨滅的大數(shù)據(jù)印象。

首先，是一幅畫的故事。

《星空》，是梵高在精神病院住院時(shí)創(chuàng)造的傳世之作。畫面里，太陽(yáng)瘋狂的旋轉(zhuǎn)，釋放光和熱，星空上那些轉(zhuǎn)動(dòng)著的星辰，刻畫得很像時(shí)間的流逝。很多人愛這樣的梵高，希望去探知他的世界，以及這篇星空之外，更廣闊的宇宙。

于是在2014年，劍橋大學(xué)，利用大數(shù)據(jù)的算法和深度學(xué)習(xí)對(duì)星空之外的世界，進(jìn)行了數(shù)字修補(bǔ)，創(chuàng)造了一幅更為廣闊的星空。相當(dāng)令人震撼。這是大數(shù)據(jù)，與視覺的結(jié)合，讓不朽的經(jīng)典，增加了新的想象空間。

其次，是我們身邊的故事。

雙11購(gòu)物狂歡節(jié)。當(dāng)阿里巴巴把雙11打造成一個(gè)電商的節(jié)日，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)時(shí)，并不是每個(gè)人都對(duì)幾百億的交易數(shù)字有什么樣的感受。

但是，當(dāng)2015年的雙11，阿里采取了全天候24小時(shí)的數(shù)字化直播時(shí)，這種震撼就變得非常直觀。通過阿里的展示，可以隨時(shí)看到不同類別的商品在哪些時(shí)段銷量暴增，哪些品牌在凌晨就被瘋搶一空。通過全國(guó)地圖數(shù)據(jù)的熱度榜，幾乎看到了一幅中國(guó)的財(cái)富深度動(dòng)態(tài)圖。

這種震撼的感受，絕對(duì)比最終告訴你一天之內(nèi)，有幾百億的銷售額更為清晰，也更加印象深刻。

這兩則故事，都告訴我們同樣的一些道理。

第一，大數(shù)據(jù)的震撼，可以來(lái)自于可視分析，不是每個(gè)決策者都是CIO，CEO們未必理解數(shù)據(jù)挖掘，懂Hadoop，可視分析使大數(shù)據(jù)則更易于理解，印象深刻，并可以真正支持到?jīng)Q策。

第二，同理，行業(yè)用戶需要進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用，并產(chǎn)生新的人機(jī)交互。而人機(jī)交互在大數(shù)據(jù)上的體現(xiàn)，首先就要解決可視分析。

第三，數(shù)博會(huì)告訴我們，數(shù)據(jù)可以驅(qū)動(dòng)商業(yè)價(jià)值，那么大數(shù)據(jù)的可視分析不僅可以驅(qū)動(dòng)商業(yè)價(jià)值，還具有社會(huì)價(jià)值。

從業(yè)務(wù)的角度看，大數(shù)據(jù)最終的結(jié)果是要產(chǎn)生應(yīng)用，比如產(chǎn)出人工智能的產(chǎn)品。

從大數(shù)據(jù)的發(fā)展來(lái)看，目前整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈可以分為五個(gè)階段，分別是數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)產(chǎn)品。目前，全國(guó)各地的大數(shù)據(jù)熱和大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，其實(shí)大都處于數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)處理的層面。

這就是所謂的大數(shù)據(jù)為什么難以落地的原因。很多的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，開始的出發(fā)點(diǎn)沒有從應(yīng)用角度出發(fā)，而只是落實(shí)了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)軟件。有一些項(xiàng)目已經(jīng)搭建起了大數(shù)據(jù)平臺(tái)，但上面跑的應(yīng)用卻僅有寥寥幾個(gè)。

所以，大數(shù)據(jù)落地首先就要扭轉(zhuǎn)原有的思維，從應(yīng)用角度出發(fā)。先有應(yīng)用，再搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)。這種轉(zhuǎn)換，將有利于大數(shù)據(jù)的真正落地。正如海云數(shù)據(jù)創(chuàng)始人及CEO馮一村所說(shuō)：“大數(shù)據(jù)時(shí)代除了技術(shù)變革，更重要的是思維方式的變革，我們能夠通過大數(shù)據(jù)可視分析思維，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)新的業(yè)務(wù)邏輯，充分分析用戶需求，讓產(chǎn)品找到精準(zhǔn)的用戶痛點(diǎn)，提供良好的用戶體驗(yàn)。在這個(gè)基礎(chǔ)上才能真正讓大數(shù)據(jù)落地，給行業(yè)用戶帶來(lái)價(jià)值”。

在完成了數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)處理，開始進(jìn)入具體的數(shù)據(jù)分析層之后。就需要更高級(jí)別的分析，數(shù)據(jù)分析的價(jià)值在于挖掘數(shù)據(jù)本身，跟業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)的整體價(jià)值，而數(shù)據(jù)可視分析可以直觀反映出這個(gè)價(jià)值的特寫。

這也是一種思維方式的轉(zhuǎn)變，過去是商業(yè)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，現(xiàn)在是技術(shù)驅(qū)動(dòng)商業(yè)，未來(lái)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值。所以，我們看到每個(gè)公司的技術(shù)人員變成了CIO，變成了CTO，他們對(duì)公司的價(jià)值越來(lái)越大。大數(shù)據(jù)，并不意味著這僅僅是技術(shù)人員的工具。它會(huì)成為企業(yè)流程的一部分。上到CEO，下到普通員工都會(huì)成為大數(shù)據(jù)鏈條的一份子。

因此，只有數(shù)據(jù)可視分析，才能夠提供給企業(yè)所有人員對(duì)等的使用體驗(yàn)。數(shù)據(jù)可視分析，在未來(lái)不僅可以支持企業(yè)決策，更應(yīng)該支撐企業(yè)的業(yè)務(wù)流程。我認(rèn)為，這是數(shù)據(jù)可視分析與業(yè)務(wù)結(jié)合，并真正驅(qū)動(dòng)商業(yè)的核心價(jià)值。

從這個(gè)角度，我們可以清楚地看到，大數(shù)據(jù)落地的關(guān)鍵在于應(yīng)用，而數(shù)據(jù)可視分析則讓應(yīng)用真正結(jié)合到業(yè)務(wù)流程，所以可以判斷，數(shù)據(jù)可視分析就是大數(shù)據(jù)落地的關(guān)鍵。

如何判斷大數(shù)據(jù)可視分析的商業(yè)邏輯是否成立？

我們可以從成長(zhǎng)空間，行業(yè)需求和未來(lái)前景，這三個(gè)維度來(lái)看。

其一，作為大數(shù)據(jù)可視分析行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，海云數(shù)據(jù)自2013年以來(lái)，一直倡導(dǎo)利用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)視覺、數(shù)據(jù)算法等技術(shù)，探索大數(shù)據(jù)的潛在商業(yè)價(jià)值，為不同行業(yè)客戶提供基于數(shù)據(jù)交互可視化的整體產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于分析、決策和預(yù)判領(lǐng)域。

經(jīng)過3年來(lái)的發(fā)展，海云數(shù)據(jù)已擁有國(guó)際級(jí)的數(shù)據(jù)可視分析團(tuán)隊(duì)，目前已在公安、航空、快消、制造、金融等行業(yè)展開業(yè)務(wù)。在本屆數(shù)博會(huì)上，馮一村榮獲2016年度大數(shù)據(jù)行業(yè)領(lǐng)軍人才獎(jiǎng)，以表彰海云數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)可視分析推動(dòng)大數(shù)據(jù)落地的貢獻(xiàn)。

這證明了，大數(shù)據(jù)的可視分析成長(zhǎng)空間還是很大的，海云數(shù)據(jù)用自己的成長(zhǎng)，引起了行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)可視分析及可視化的關(guān)注。

其二，大數(shù)據(jù)可視分析的行業(yè)需求客觀存在。以公安行業(yè)為例，多年來(lái)的數(shù)據(jù)累積非常豐富，但價(jià)值缺乏挖掘，不容易在實(shí)際的應(yīng)用中得到體現(xiàn)，數(shù)據(jù)多樣性也較強(qiáng)，很難有統(tǒng)一的主線來(lái)形成規(guī)范。所以，通過大數(shù)據(jù)的可視分析，可以將卡口數(shù)據(jù)、攝像頭的數(shù)據(jù)、GPS行車的數(shù)據(jù)和案發(fā)量的數(shù)據(jù)，警刑的數(shù)據(jù)都統(tǒng)一到一個(gè)平臺(tái)上進(jìn)行展現(xiàn)，幫助警方及時(shí)調(diào)動(dòng)警力。同時(shí)在案情分析層面，大數(shù)據(jù)的可視分析，也可以把歷史數(shù)據(jù)和案情進(jìn)行直觀的比對(duì)和分析，有助于及時(shí)破案。

從公安行業(yè)的需求延伸，像醫(yī)療、制造，航空等很多行業(yè)都會(huì)有類似的痛點(diǎn)和需求。大數(shù)據(jù)的可視分析行業(yè)需求非常廣泛，有待進(jìn)一步挖掘。

其三，大數(shù)據(jù)可視分析，其實(shí)并不只是可視。可視化，只是一種直觀的表述形式，在我看來(lái)，數(shù)據(jù)可視分析就是對(duì)人機(jī)交互的一種新形態(tài)的“感知”，通過實(shí)時(shí)的、人機(jī)互動(dòng)的、更加直觀的數(shù)據(jù)分析工具，讓人和機(jī)器真正有交流，以此，給予企業(yè)真正的“大數(shù)據(jù)認(rèn)知能力”。這才是大數(shù)據(jù)可視分析的根本意義。

以海云數(shù)據(jù)的實(shí)踐而言，海云基于自身對(duì)大數(shù)據(jù)可視分析的理解，研發(fā)了大數(shù)據(jù)可視分析平臺(tái)圖易，去年11月，圖易已經(jīng)迭代到4.0版本。通過圖易，可以將企業(yè)結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入同一個(gè)平臺(tái)，生成定制化的可視分析工具。基于圖易平臺(tái)，海云數(shù)據(jù)結(jié)合公安和航空的行業(yè)知識(shí)，研發(fā)出智警、DIVA及智航順等行業(yè)產(chǎn)品，推動(dòng)大數(shù)據(jù)在公安及航空行業(yè)的落地。可以說(shuō)，在國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)可視分析領(lǐng)域，海云數(shù)據(jù)已經(jīng)占盡了先機(jī)。