對于大數據這一“寶藏”,不知有多少英雄 “競折腰”。前段時間阿里為了爭奪數據,不惜與順豐“撕破臉”,上演了一出“數據封殺門”;馬云更認為現在是數據為王的時代,并強調“數據”將成為主要能源,如果離開了數據,任何創新都基本上是空談。而6月亞馬遜以137億美元的大手筆收購全食超市更是讓人“領悟”:這樁并購案給亞馬遜帶來的真正價值,在于全食超市積累的大量顧客數據這將為亞馬遜IoT+AI戰略積累了實體的實踐場景。
這真是“大數據”最好的時代。
大數據已然上升成國家戰略,成為陸權、海權、空權之外的另一種國家核心資產。2017年1月,工信部就公布了《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》,提出到2020年的發展目標:大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元,年均復合增長率保持30%左右。
亞馬遜、微軟、IBM、百度、阿里巴巴、騰訊等巨頭已然“爭先恐后”布局大數據產品和服務,但至今無人站在大數據產業鏈的“鄙視端”。因為這不是“一個人在戰斗”,而是需要大數據、云計算與人工智能技術的深入融合;這也不是擁有大數據就可高枕無憂,大數據是“因”,要產生“果”,就需要數據與應用結合
問題是,該如何應用大數據資源?參加“2017中國大數據應用大會”將帶您走完真正實現大數據應用的這最后一公里路。
本屆大會將于7月13日-14日在成都舉辦,以“大數據大智能 大健康”為主題,探討和推動大數據、云計算與智能技術的深入融合,分享大數據技術應用的實踐價值,正是助力企業借助 “大數據”成就價值的“洪荒之力”。據悉,在本屆大會上,美國白宮顧問、《工業大數據》作者李杰(Jay Lee)以及曾任美國前總統奧巴馬競選團隊首席技術官的Harper Reed都將做精彩的演講與分享。
技術+應用“標本兼治”
要讓大數據成為經濟的新驅動引擎,那么技術無疑是基石,AI、云計算、分布式處理、存儲和感知技術的發展涵蓋了大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程,然而這些技術各有“生態”或“玩法”,如何形成“合力”?
應用無疑是大數據的最終價值體現,是大數據技術創新和產業發展的原動力。正如中共中央政治局委員、國務院副總理馬凱在前不久指出,數據是重要基礎性戰略資源,大數據發展正在驅動變革,大數據將在智能制造、智慧交通、智慧城市、智慧醫療等領域持續激發應用創新,不斷催生新業態。問題是如何對海量數據進行專業化處理,實現數據的“增值”和應用的“價值”?
看一看大數據的“杰出”表現:大數據幫助政府實現市場經濟調控、公共衛生安全防范、災難預警、社會輿論監督;大數據幫助城市預防犯罪,實現智慧交通,提升緊急應急能力;大數據幫助醫療機構建立患者的疾病風險跟蹤機制,幫助醫藥企業提升藥品的臨床使用效果;大數據幫助航空公司節省運營成本,幫助電信企業實現售后服務質量提升等等不一而足。這些還只是“冰山一角”,未來大數據的身影應該無處不在,而智慧行業既是大數據的采集數據來源和服務范圍,大數據亦當仁不讓成為智慧的核心“能源”。
這就如同張無忌習練的“乾坤大挪移”,集一切武功之大成,一法通,萬法通,實則是發揮本身所蓄有的潛力。張無忌一學到乾坤大挪移心法,體內潛力便如山洪突發,沛然莫之能御。而大數據與應用結合的“潛力”激發之后,也將無往而不勝。
可見,大數據技術為“標”,應用成“本”,需要“標本兼治”。
想要了解當今大數據應用之“本”,就不可錯過一年一度的”中國大數據應用大會”。這一業界最受矚目的行業峰會,已是第二年在成都舉辦,為期兩天的主論壇外加10場“接地氣”的分論壇,將為與會嘉賓深入講解大數據的技術落地之旅、應用價值之探。值得關注的中國健康醫療大數據產業發展與信息安全論壇、通信與行業大數據發展論壇、教育大數據論壇、首界西部金融大數據論壇、大數據人力資源論壇、大數據產品及解決方案對接專題活動等將圍繞熱點應用,多維度探求如何讓數據“新生”,創造“價值”;而工業大數據與智能制造論壇、大數據與人工智能論壇、大數據與智能汽車論壇、大數據與智媒體論壇等將圍繞AI和平臺,厘清“加工”和“剖析”數據的“道與術”,呈現一道大數據的“滿漢全席”盛宴。
新維度解構大數據
對于國內的大數據產業而言,侃侃而談4個V,有深度地談到BI或預測的價值,或聊起Hadoop和云計算,都無法勾勒對大數據的整體認識,一個全國性、國際化的交流平臺,讓政企面對面深度對話,全產業鏈廣泛參與,分享開拓與實踐經驗,一個極具特色的政府-資本-產業-應用-技術交流全方位大數據國際對接平臺——2017中國大數據應用大會或能提供新維度新思路,從容“解構”大數據。
阿基米德曾說過,給我一個支點,我將撬動整個地球;而現在的“支點”就是數據。就像微軟史密斯說的:“給我提供一些數據,我就能做一些改變。如果給我提供所有數據,我就能拯救世界。”
大數據的藍海宏圖還在徐徐展開,而“空白”的想象力更是無遠弗屆。決心讓大數據“芝麻開門”的企業,無需再等,來到2017中國大數據應用大會,走完大數據應用的最后一公里路吧!