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大数据“哑铃”的两端

木马童年 2019-7-2 13:00 103 0

  专栏作者:Andrew Nusca,《财富》杂志资深编辑 中国论文网 https://www.xzbu.com/3/view-10027766.htm  围绕大数据已经清晰地呈现出一个“哑铃”的形态,一端是服务业和信息密集型产业,另一端是工业互联网。 ...

  专栏作者:Andrew Nusca,《财富》杂志资深编辑 中国论文网 https://www.xzbu.com/3/view-10027766.htm  围绕大数据已经清晰地呈现出一个“哑铃”的形态,一端是服务业和信息密集型产业,另一端是工业互联网。

SnapLogic首席执行官高拉夫迪隆(Gaurav Dhillon)认为,大数据的现有形态像个哑铃,一端是零售、金融、信息密集型产业,一端是工业互联网,两端都将从大数据获得巨大的好处。但是,大数据不适合绝大对数处于中间地带的企业。

按知名风投家马克安德里森(Marc Andreessen)的说法,软件正在吞噬世界,那么,大数据应该扮演拯救世界的角色。对吧?

近两年来,“大数据”这个词已经泛滥与给类媒体。通常它的定义是,分析那些常规工具望洋兴叹的海量数据所需的一系列技术。大数据的风生水起让许多高管心生动摇,自己的公司是否也该捣腾这么一套东西。

这种趋势像极了上世纪60年代对计算机的态度。当年初露端倪的计算机虽然非常昂贵,但它呈现出的未来主义和颠覆性仍令众多大企业心向往之,都把它视为磨砺竞争力的前锋。而如今,面对这股大数据的浪潮,企业该何去何从?是该提防它,还是拥抱它?究竟谁才真正需要大数据?

曾任Informatica创始人兼首席执行官,高拉夫迪隆自2009年起担任数据集成公司SnapLogic的CEO。Informatica是一家市值将近40亿美金的大企业数据库管理商。他认为,大数据会给大企业带去丰富的商机,但仅限于某些特定行业。他把这种情形描述为大数据应用的“哑铃”现象。

2002年时,迪隆用“信息海啸”来描述大数据的来袭。现在,哑铃一词从何而来?迪隆认为,今后需要管理的数据量无疑越来越大。大数据早在上个世纪互联网发明之前便应运而生。起初是处理零售业条形码和UPC代码。对这些数据的早期分析孕育了后来的数据存储行业,进一步带动了市场决策、定价和零售预测。

从目前趋势来看,大数据的火爆还会继续升温,不会突然发生逆转。曾有位科学家说:“每一次科学的进步都伴随了一些东西被埋葬。”("Science advances one funeral at a time.")所以,人们还能通过大数据进行更合理的决策,享受其带来的效益。

在有些情况下,大数据的效益很明显。比如零售、定价和金融领域。而在其他场合,投资大数据还是市场研发能带来更大效益,就没有清晰的答案了。因此,大数据的作用很容易被夸大。

随着超市、桥梁、汽车、公路等生活设施的电子化程度不断提升,传感器将提供大量的信息。但是,更多的数据并不会让人变得更聪明。必然的结果是,人们要花更多钱来储存这些数据。正是这一点,使得不少公司被挤出市场――这就是大数据的效益和价值。

不管怎样,围绕大数据已经清晰地呈现出一个“哑铃”的形态。服务业和信息密集型产业明显将从大数据中获得巨大的好处。此外,在零售业、酒店业和股票交易等领域,只要你有发现趋势的眼光,凭借某些行业机遇因势利导,你很有可能把数据转化成现金。

而在哑铃的另一端,是工业互联网。这是最令我感兴趣的。通用电气公司曾发表一篇报道说,将来你不仅要能卖飞机引擎,还要卖飞机引擎的周边价值。因此,围绕大数据引发的周边价值,对于比如通用电气、西门子这类制造企业来说,具有决定性的影响和意义。

人们可能认为,大数据只是数据统计派生的一种模具或子业务,但在工业方面,它是个非常有意思的“哑铃”的一端。

目前,大数据市场还有哪些可以进入的空白领域?哪些领域或行业是大数据可以驾轻就熟的,但现在仍然尚待填充?

迪隆认为,大数据带来的种种变化正在把所谓的“负空间”(negative space,即相连事物之间的空间)变成战场。如果这些领域不进行交流,单是一方花钱,不论投入多少,都没有意义。

但由于信息技术和大数据的渗透,我们的生活潜移默化地出现了很多“负空间”。比如,传统的数据存储仓库正在淡出,很多企业应用正在向云端转移。Salesforce正这样做,Workday也做的很及时。

With the infiltration of information technology and big data, lots of “negative spaces” have appeared in our lives. For example, traditional data storage warehouse is stepping out of our sight and many companies are transforming to cloud technology. Salesforce is doing this, and Workday is on its way.

大数据还处于发展的早期阶段,但它很可能会是有史以来最好的信息来源。想象一下,全球有多少条形码?你肯定会在工业方面看到大数据的赚钱能力。关键是,如何把负空间整合起来。至今,它们仍然是一片空白。我们还有很长的路要走。

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