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大數據生態鏈需要“半成品”提供者

責任編輯:editor004

作者:關健

2015-06-09 21:26:00

摘自:一財網

大數據生態中包括各種角色分工,每家公司都想從源頭收集做到最后的數據應用,是不現實的,門檻太高,國內市場缺少專門做“數據半成品”的中間層角色,而美國一年來已經涌現出不少這種做數據中間層的創業公司。

大數據生態中包括各種角色分工,每家公司都想從源頭收集做到最后的數據應用,是不現實的,門檻太高,國內市場缺少專門做“數據半成品”的中間層角色,而美國一年來已經涌現出不少這種做數據中間層的創業公司。

“手上有魚翅了,你讓他做一個佛跳墻,他做不出來。”喜歡粵菜口味的香港人車品覺,這樣形容大數據的價值(魚翅)以及企業目前對大數據的挖掘和應用能力(烹飪佛跳墻)。在他看來,大數據挖掘就像做菜。

大數據里潛藏著巨大的寶礦,甚至被馬云視為未來商業社會的石油和經濟驅動力,仿佛企業(特別是互聯網公司)現在不談論大數據就是out的,但實際真正能將大數據運用到場景中的少之又少。

像通過跟蹤一個人敲擊鍵盤的速度和間隔來判斷他在購物網站上的目的(是閑逛還是有目的購物)以及購買意愿的程度,背后的大數據發現了電商網站本不知道的內容。

近日,《第一財經日報》在阿里巴巴西溪園區辦公室專訪了阿里數據技術產品部負責人車品覺,《決戰大數據》一書作者。他帶領著320人,探索著數據對阿里平臺業務的價值,包括雙十一期間的數據預判。

車品覺認為,大數據生態中包括各種角色分工,每家公司都想從源頭收集做到最后的數據應用,是不現實的,門檻太高,國內市場缺少專門做“數據半成品”的中間層角色,而美國一年來已經涌現出不少這種做數據中間層的創業公司。

國內大數據市場缺少中間層

在阿里巴巴,車品覺所在的數據技術產品部相對是一條很少對外的業務線,每時每刻,阿里平臺上有關電商、物流、金融等各個業務線的數據匯聚到這里,有人做數據準備工作(提煉底層數據),有人是數據產品經理,還有一部分是數據分析師,各自分工明確,數據的收集、提煉、分析、整合、算法、應用等,自身就好比一個大數據生態鏈的迷你版本。

改成: 數據的收集、存儲、刷新、整合、辨識、關聯、分析、應用等,自身就好比一個大數據生態鏈的迷你版本。

雙十一當天在阿里園區報告廳里的動態數據大屏就是這個部門做的。2014年的雙十一,車品覺手下的員工不再像前幾次雙十一那樣全員通宵達旦地緊盯后臺,很多人早早回家睡覺了,因為前期準備中已經做好了各項數據產品和交易預判。

在美國,有一家基于LBS的創業公司,它具備的能力是,當你告訴它任意一個地址,它能反饋這周圍都有什么業態。后來,這家公司把這種大數據中間層(半成品)產品賣給了蘋果公司,用于增強后者的地圖功能。

車品覺說,今年類似的圍繞大數據中間層的創業公司在美國大量涌現,存在于農業、醫療、物流等通行業中,他們為大數據的應用場景提供數據加工的半成品,這其中隱藏著巨大的商機。

但國內的大數據生態鏈缺少的就是這種中間層公司。“底層數據的收集和篩選是一項很苦的活兒。”車品覺說,大數據的分析應用就像餐館做菜,不是每道菜都從初始原材料做起,需要有人專門提供半成品,數據分析師通常需要花費80%甚至更多的時間在數據清洗和準備階段。

像研究天氣與零售的關系,交通對物流的影響等,這些大數據背后都蘊藏著商業價值。美國有一家專門收集工作崗位與年薪信息的網站Glassdoor,越來越成為投資人的新寵。因為該網站匯集了大量有關雇主評價、職場吐槽、招聘面試等數據,投資人在做投資決策前,會參考改完網站上的大數據。

另一家名叫Granify的美國數據公司,能實時監測與它對接的各電商平臺上的消費者在網購過程中的每一個細微行為,Granify通過每秒監測400多個變量來理解并預測用戶的下一步行為,一旦決策引擎判斷某種行為可能會阻礙購買,就會自動彈出干預信息或給出優惠誘惑。

從收集的海量數據中找出過去的規律,并從規律中猜測未來的可能方向,是大數據的價值所在。企業面對的情況不是數據太少,而是太多,因此底層數據收集和處理的自動化很重要,讓機器去學習完成這項工作。實時自動收集用戶數據的能力,以及通過渠道通知用戶的能力,是普遍欠缺的。

“大數據要強調閉環。”車品覺對《第一財經日報》記者說,線下消費場景很難實現閉環,但電商平臺上,消費者的每一次瀏覽、點擊、下單、評價,都是在線上平臺完成的,很容易拿到反饋信息,大數據的反饋機制不是單線,應該是層層反饋。

阿里的移動大數據生態夢

一年多來,馬云在國內外眾多高端場合下不厭其煩地闡釋其IT走向DT(Data Technology)的觀點。在內部,他給員工的目標是,讓一切業務數據化,讓一切數據業務化。后半句的意思是讓從大數據中提煉得出的規律和趨勢反哺自身業務。

據記者了解,阿里內部和大數據直接相關的部門有兩個,除了車品覺所在的數據技術產品部,還有一個是被稱為“阿里最神秘部門”的iDST,由《大數據》和《數據之巔》作者涂子沛等人帶隊。

相比之下,前一個部門著眼于現在,且和阿里的業務線緊密對接,摸索數據對各業務線的幫助;后者更著眼未來,研究大數據的后臺算法。在去年由iDST牽頭組織的一次數據大賽中,大學生團隊的算法甚至超過了阿里自身工程師的算法,后被直接運用到天貓雙十一中,當時預計這套算法給平臺帶來了上千萬元的經濟價值。

目前,無線化是阿里巴巴的戰略轉型重心,百川計劃、手淘、掃碼、物流App等都是移動互聯網思路。與PC時代相比,移動互聯網下的大數據維度更加復雜,其中最重要的就是位置信息(LBS),對于大數據是一個非常重要的維度。

“手機在手,人人都是數據傳感器。”車品覺向記者舉例說,手機可以實時發送使用者的位置信息,比如后臺通過收集數據能夠判斷一部手機處于運動狀態,但實際是使用者在跑步,還是坐在出租車上?顯然,如果選擇給這部手機的使用者推送實時廣告,應該針對車上這個場景而不是跑步,這就需要通過后臺大數據的分析出,跑步是一顛一顛的位置變化頻率,坐車是相對連續性的位置移動。

目前,阿里的大數據更多是在內部平臺上循環。車品覺說,因為阿里巴巴本身已經具有比較豐富的商業單元,數據部門的工作是先在阿里巴巴這個小生態中摸索大數據產業鏈的,再將經驗泛化到外部,降低商業伙伴使用大數據的門檻。

大數據如何成為未來商業社會的驅動力,大數據能驅動什么在以前不能驅動的?車品覺舉例說,現在一些餐館的排號已經數據化,用餐者的手機上會收到排隊情況的提醒,這樣他可能會解脫出更多時間到商場去購物,創造新的消費。

在車品覺眼中,與電商和金融領域相比,大數據迄今對人類最大的貢獻是在醫學領域,比如想在香港大學正在研究將攝像頭植入人體的血管,實時素描細胞形態,通過大量監測數據發現可能導致癌癥病變的異常,幫助人做出早期判斷。

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