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大數據技術如何在O2O領域發揮作用

責任編輯:editor004

2014-04-28 11:32:54

摘自:億歐網

交通運輸部科技司趙沖久司長提到“大數據時代的智慧交通”,并拋出很多感知交通、數據交通、掌上交通和人性交通等新提法。針對大數據技術與O2O技術的優化與推進,是百度的優勢所在,更是職責所在。

2014年4月24日,百度召開第四屆技術開放日,本次會議的主要議題是“大數據引擎驅動未來”,這是百度繼2012年9月首屆“云計算”、2013年7月第二屆“框計算”和2013年11月以“輕應用”、“API開放”等為主要內容的第三屆技術開放日之后,在互聯網與傳統產業深度融合的時代背景下,舉辦的又一次技術性會議,這次大會探討的核心落在了“大數據”上。

百度董事長兼CEO李彥宏再次重申“互聯網正在加速淘汰傳統產業”,并提出“從去年五月份到現在,互聯網幾乎首先是顛覆了媒體,后來顛覆了零售,再往后是旅游,再往后是金融,互聯網和傳統行業結合成為趨勢。而“技術將改變互聯網”、“技術發展的量變將帶來世界的質變”;技術(尤其是大數據)怎樣在O2O大潮中發揮作用成為讓人深思的問題,本文提出一些關于大數據技術在O2O領域應用的思考,期待和業界同行探討。

大數據的基本情況和特點

大數據的概念最早由國際頂級期刊Nature發表的一篇文章(Big data)提出,有人預測IT(Information Technology)時代即將謝幕,將馬上迎來DT(Data Technology)時代。大數據具有以下特點:

隨著并行計算能力不斷提升和數據存儲成本的不斷降低,大數據以PB或者EB(1EB等于1024PB,1PB等于1024TB)為量級,并且還在以等同于“硬件摩爾定律”的速度(每18個月翻番)增長。

大數據具有4V特征,即規模大(Volume)、變化快(Velocity)、種類多(Variety)和價值密度低(Value)。

大數據計算的研究應重點聚焦在3個I:近似性(Inexact)、增量性(Increment)和歸納性(Induct)。

大數據技術如何在O2O領域發揮作用

對大數據進行深入分析與動態挖掘,由于數據樣本足夠大,將形成大量反映事物本質和原貌的規律,這些規律將“復盤式”地反作用于數據的產生過程,并為傳統行業提供前所未有的深度優化與智能決策,直到形成運營方式與產品的“顛覆式”質變。

以百度的大數據引擎為例,該技術包含3個重要組件。“開放云”、“數據工廠”和“百度大腦”。運用深度神經網絡構建的“百度大腦”,其計算能力目前已經相當于2-3歲小孩的智商。

交通運輸部科技司趙沖久司長提到“大數據時代的智慧交通”,并拋出很多感知交通、數據交通、掌上交通和人性交通等新提法。對于交通管理部門,真正落地地做事要遠比概念更能體現“人性交通”,比如在會場小編萌生出一個想法,能否讓每個公交車司機的手機共享其GPS位置,將這些位置數據發布到一個公交位置查詢平臺上,每個乘坐公交的市民手機安裝“公交位置查詢APP”,這樣就能以訂閱的方式查看自己想要乘坐的公交車什么時候到,合理安排等待時間,這樣上班族們就不必在數九寒天里站在公交站旁因為等車而凍得直哆嗦了。當然,如果在“公交位置查詢APP”中植入廣告,我想效果應該會比公交車里的LED公交媒體強得多。

企業在用大數據技術指導O2O時應該注意些什么

在大數據研究方面的門檻越來越高,需要協同計算才能達到最佳的計算效果,在O2O領域,各個移動互聯網應用無時無刻不在生產數據,而數據分別存儲在各家公司或應用的數據庫服務器中,在大數據背景下,單打獨斗已無法勝任深度的數據分析與挖掘,與同行之間、與上下游之間進行有效的大數據協同分析將為整個產業鏈帶來巨大價值。

如今數據管理信息系統已經不能滿足傳統企業的要求,傳統企業需要的是基于大數據的智能優化與輔助決策。在數據資源方面,傳統企業應充分利用現有大數據資源,如騰訊的社交大數據、阿里巴巴的商品和交易大數據,百度的基于搜索的“通用”大數據。

在大數據獲取方面,不能只停留在PC互聯網,應從多渠道廣泛獲取數據,甚至創造新的數據獲取方式。如基于多種傳感器的可穿戴設備、自建區域wifi網絡、LBS技術等等。

傳統制造業應充分重視大數據的優化與指導作用。在生產管理信息化和過程控制自動化的基礎上,制造業馬上將全面進入工藝制造智能化的時代,在大數據技術與O2O技術的推動下,傳統的制造行業勢必將迎來腥風血雨般的革命性“顛覆”。

通過大數據分析,傳統企業應對用戶體驗更加重視,大數據將幫助部分傳統行業徹底克服信息不平衡、數據不透明、管理低效甚至交易潛規則化等問題,相信在大數據技術的支持下,O2O將快速向前推進。

關于百度大數據技術在O2O發揮作用的思考

(1)大數據存儲與大數據呈現方式

百度已經構建具有超大規模存儲、分布式計算能力的開放云,目前對于解決國內大數據需求方面應該足以勝任,如何在保護企業數據資產的前提下,促進行業內多企業聯合協同進行大數據挖掘,是需要思考的問題,建議在實施機制、成果共享規則方面進行規劃,從而運用技術促進行業內大多數企業共同進步。

(2)構建并共享大數據優化共性技術

目前百度數據工廠已經在交通、醫療和金融領域與行業專家展開合作,但不可能解決所有行業的問題,所以百度應該在開放云和數據工廠的基礎上,進一步開放大數據挖掘與分析共性技術,將共性技術模塊化,形成定制工具包,向O2O創業者與傳統行業專家推行,O2O創業者與傳統行業專家協同使用這些大數據分析與優化工具,形成一系列基于大數據的智能優化與輔助決策方案,助力O2O快速發展。

百度在中國搜索引擎市場已脫穎而出。針對大數據技術與O2O技術的優化與推進,是百度的優勢所在,更是職責所在。

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