翻看科技發展史，當某些跨時代的技術轉捩點來臨之時，兩種狀況似乎同時出現：大眾觀念里的雞同鴨講，以及，從業者對于概念追逐的狂熱。近幾年一個好例子即是：大數據。
公眾一端：哪怕到了2015年，當馬云數次宣稱阿里正從一家IT企業轉型為DT企業，輿論普遍關切的依舊是最新出爐的商業雞湯。從農業社會，工業社會，到信息社會，中國兩三步并作一步的路徑，讓數據概念幾乎遠離大眾語境。
產業一端：大概三年多前，創業公司十之八九說自己能做大數據，與之相關的產業鏈也被粗暴切分為采集，處理，分析，可視化四個節點，一時間暗潮洶涌——泡沫也隨之而來，從2014年進入2015年，行業開始小步洗牌，大數據從一個純技術名詞，或者說一個虛妄的概念，轉變為應用范疇，以更為務實的姿態蔓延到一個又一個行當。時至今日，對大數據概念的熱炒已有些無力，各種峰會與論壇所談話題幾乎都是如何讓大數據“落地”的聲音更為擲地有聲。
當然，讓數據落地并非新鮮論調，真正令人著迷的是落地的“程度”——數據即權力，這是我真正想說的，大數據帶來了權威的轉移。
早在幾年前關于大數據的哲學意涵呼之欲出的時候，數據是一種“宗教”就被不少學者大肆探討。最近，我看到關于數據未來最具象的描述，來自《人類簡史》作者尤瓦爾·赫拉利（我覺得他最有希望代替凱文·凱利在中國互聯網界的地位），他為我們勾勒了一個“數據主義”的未來時代。
在他看來，那些極端的持數據主義世界觀的“信徒”將整個世界視作一個數據流，任何事物的價值判斷都由它對數據處理的貢獻決定。“正如自由市場資本主義者相信市場無形的手，數據主義者相信數據流無形的手，當全球數據處理體系變得全知全能，接入這個系統就成為了一切意義的來源。”
從幾年前從業者對大數據概念的熱炒便知，大數據是個無遠弗屆的概念。赫拉利就曾寫道：“數據主義允諾了人類在過去幾個世紀里求而不得的科學‘圣杯’：一項將從音樂學，經濟學一直到生物學的科學學科統一起來的無所不包的理論。根據數據主義，貝多芬第五交響曲，股票交易泡沫和流感病毒不過是三種數據流形式，能用相同基本概念和工具進行分析。”
嗯，數據主義的未來對數據從業者而言非常誘人——倘若數據是這個世界的主體，侍奉它的人無疑將收益頗豐。
資本市場的數據狂潮
將視角拉至現實。
擱置在上述宏大敘事框架中，如果你忘了未來由現實鋪就，以下數字似乎頓時顯得渺小。
我看到的數字，2016年上半年，共有18家大數據相關創業公司獲得上千萬融資；新三板與大數據相關企業有50家左右。在寒冬中，資本市場對大數據項目懷有巨大熱情。其中一個原因是，越來越多投資者厭倦甚至惶恐于B2C瘋狂燒錢的迷途，開始轉向那些由技術驅動，商業模式清晰健康的領域，大數據就非常符合他們的胃口，何況在包括赫拉利在內的一眾預言家眼中，它看起來就是未來本身。
現在看來，無論數據采集，傳輸，建模存儲，統計分析挖掘還是可視化，都存在創業者的短兵相接。但從他們的服務對象一端分析，必須承認，諸多企業在試圖駕馭數據的過程中，都面臨著如何快速有效地處理海量數據，以及密集的多源異構數據的現實境遇，對數據關鍵節點有效整合的方案缺失，也讓決策者喪失了對自身業務的最終判斷。
而站在數據運營商的立場，將項目充分產品化，脫離難以復制且交付難度相對較大的項目制，無疑是將生命周期延綿下去的最佳商業模式——在大數據行業，這并非易事，困擾大數據產品化至少有三個痛點：1，數據量太大，這對軟硬件系統都會帶來巨大沖擊；2，作為決策依據，數據處理的效率必須非常之高。3，多樣性，行業和業務場景的不同，會對數據的呈現方式有不同要求。
所以買賣雙方因素相加，做數據的生意，理想之舉無疑是提供一整套完善的解決方案，據我所知，也確實有團隊正在這方面布局，譬如在投資界頗被看好的海云數據最近就發布了具備通用性的綜合解決方案：圖易大數據決策產品生態平臺。后者在面對任何項目和節點里，80%的工作都已完全標準化和模塊化（部分領域可以完成98%），另20%則根據不同行業屬性和應用節點定制。
新工具的啟示
事實上，面對行業的多元化需求，人們對過去單一的數據分析產品似乎愈加不滿，在理解數據的方式上，他們希望最好能有從數據發現，存儲，到可視分析，再到交互模式的一站式產品。圖易大數據決策產品生態平臺就提供了一站式整體解決方案，能協助每個企業，園區，城市，政府，重新通過數據認知自己的業務。
將方案拆解看，你知道，大數據由多種類型數據構成，這意味著基于傳統架構的數據系統日趨顯得無力，海云數據則通過對智能學習的理解與應用，將存儲，網絡和計算分析有機整合，推出了圖易大數據決策平臺的核心組成部分“圖易分析云”。在此基礎上，他們又打造了一款大數據集成平臺：數據銀行，數據銀行擁有對結構化，半結構化，非結構化數據獲取，分析和處理能力。可將客戶數據和外部數據結合，建設適應業務需求的信息資源統一共享平臺，為決策層提供更好的數據支持。
當然了，在科技領域，談及生態，硬件似乎是不可缺少的一環。結合大數據可視分析對軟硬件的具體需求，海云推出了硬件交互產品“圖易Hub”，84寸LED觸控大屏能實現包括指揮監控中心，情報分析中心，演示匯報中心等業務場景在內對可視化互動最嚴苛的硬件要求。此外，順應科幻作品為人類瀏覽數據提供的視覺幻想，考慮到未來決策者辦公場景的多樣化和對感知系統的高要求，海云數據也正在探索3D虛擬模型和AR技術在大數據可視分析上的應用，嘗試打造全新交互系統“圖易AR”，讓用戶告別對于PC的依賴，將大數據以三維立體方式呈現——事實上，海云數據正在布局的AR技術已開始在公安，航空，金融等領域深入。這很容易令人想到蘋果CEO庫克對于AR的贊歌，在他看來，VR更應被視作一個壯大AR的“機遇”與“跳板”，AR則能增強人類的體驗能力，這一點能更容易讓它成功。
總之，用戶的需求加快了大數據行業從軟件到硬件到一站式應用的產品化進程。而海云則通過打通大數據的前段與終端，實現了大數據可視化分析的軟件與硬件的閉環架構，在構建技術壁壘的同時，滿足了用戶在多業務場景中對數據落地的價值期許。
說到底，這個時代，駕馭數據的能力是所有決策者“技能清單”里最重要的一章，因為任何行業，無論競爭，合作，還是管理，其本質都將趨向于“信息戰”。而技術變遷史又同時告訴我們，無論哪個行業，誰能率先在行業中拾起新工具是多么重要。譬如對于數據的掌握，誰都知道數據可視分析能最大化做到價值變現，但當不少決策者還將思維停留在用餅狀圖和百分比了解業務，或者用守舊的IT系統裝備自己時，他們已經落伍了，而那些對諸如圖易這種“正在發生”的新工具敏感的決策者，無疑擁有了贏得信息戰的利器。
因為，歷史早已證明，當一項跨時代的技術轉捩點來臨之時，除了開篇所言的“大眾觀念里的雞同鴨講”以及“從業者對于概念追逐的狂熱”，還有另一件更重要的事同時發生：新技術的誕生本身即是一個人群分野過程，它將人群劃分為“會用它的”和“不會用它的”——率先拿起新工具的人總會走在競爭者前面。
越是在科技發展深處，這種分野的力量將越加強大。
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