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    天津快乐十分走势全图:车品觉:大数据是大趋势,数据互通才能产生大能量

    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2016-06-28 | 作者:admin

    大数据就在生活中

    大数据和我们有什么关系?

    在生活中,我们能很容易感知大数据的存在。分享一个传统案例,以前我在澳大利亚念大学的时候在中国餐馆里打工。打工的时候,发现我的老板每天看人家吃完的饭,觉得吃不下的炒菜必然在唠叨说这个菜没吃完,那个菜有吃完,这些听起来是很传统的作用。但是我的老板就意识到,看客户吃完的东西,他大概能够猜到餐馆今天做的好不好。我一个朋友开料理店,在每饭桌上装有传感器,可以看见顾客进去以后到多久,每个菜吃的怎么样,有多少人吃,进而用这些数据做一些决定,因为日料最需要知道每天从日本要采购什么东西,用这个东西作为采购数据的依据,让他可以采购的时候更准确,更知道用什么样的架构采购海鲜。所以数据需要度量的话就会出现,你所看到的东西都可以变成数据。

    用数据地图,我们能提前知道前面会不会堵车,这个应用本身是最容易发现的大数据应用,这个数据应用是基于大部分人愿意分享自己的应用以及产生的。但如果在每一个使用数据地图里不愿意分享的话,这个东西是没有办法结合起来成为一个数据应用。在B2B里累积出来的数据,如果给其他人所用,必须整合这些数据。

    看到李开复在台湾对传统企业的演讲的时候,他说如果比较一下三年之前我们用手机的习惯,和今天用移动互联网的习惯就知道,这个世界已经在变了。他举的例子是说,以前我们经常打电话,但今天打电话的次数少却很多,以前我们发短信,现在次数也少了。我们更多用来往等很多即时通讯工具,今天年轻人很多选择在家里用手机APP聊天,所以现在世界已经出现了很大的变化,我们生活习惯已经在变了。

    因为这个东西的变化出现很多机会,所以我们现在要开始有一种思维叫做指数思维,今天大部分数据都出现一个指数性增长。因为手机而产生出来的数据积累越来越多,所以手机数据也不断在增长。

    大数据的应用

    我去美国的时候,跟一些业内人士聊,我觉得从大数据里其中一个观点大家需要了解的是,不是所有问题都是大数据的问题,不是所有数据的问题都是大数据的问题,不要把所有的东西跟大数据关联。

    一个不同的地方是,和以往来讲用数据做演示不同,今天我们更多用方法衡量一个数据应用好与不好,更多看这个数据能不能为我们带来一些行动,我们到底能够做什么行动,能不能从行动里得到我们的反省,以及反省以后下一次的决策是怎样的。以前我们拿数据来看,现在更多是数据做应用。

    大数据从什么地方来?在物联网来讲,手机到PC都会传输大量的数据出现,像商城里的无线网,也会在我们愿意或者不愿意之下会搜集很多的数据。

    在未来,我们会看到更多可穿戴的东西,智能手表等等都会给我们提供更多的数据。有些地方,类似于数据皮肤,把这个贴在身上知道你的身体状况,可以根据身体情况控制输送多少药物。今年大部分的电子设备里出现一个非常特别的东西是传感器,农业里有一种说法是精准农业,因此在一些农业设备中,有一个传感器可以让我们知道这个泥土里的水分、养分怎么样,水分是怎么给植物的。类似自动化、智能化的东西已经在农业里出现了,无人机在农场里拍摄好像扫描一样,可以让农场主知道哪一个部分是有问题的,以及已经到了每秒钟或者每分钟今天所种的东西到底好不好,这种东西已经到了非常精准的情况。

    已经有人把全世界不同的泥土、太阳、水分的比较,知道哪一种地方种植哪一个东西是特别好的,所以我和传统企业的人讲,农业已经不再是传统的行业了。

    大数据与新技术的结合

    出租车是传统行业,但是在今天,打车软件的出现也改变了它原本的形态。有乘客要打车,可以通过软件通知附近的所有的出租车,但是后来我们发现司机是有自己的意愿的,如果把司机的意愿匹配到乘客想到的地方就很好了,这是一个很有效的办法,这个模型很吸引人,所以怎么样通过数据来快速的匹配。整个世界里用数据达到的地方,很关键的是都要如何去匹配柔性需求和柔性的供应链。

    图片识别这个东西在零售业里也会产生新的元素,和B2B的关系不会怎么大,但是中国已经可以有的地方图片识别。进入一个店铺,你不需要讲话他已经知道你是老客户还是新客户,可以达到85%的准确度。当有一天你走到零售店的门口,已经知道你以前买过什么,或者看过什么,没有买什么。所以你发现整个数据里每一个新的数据的出现,或者某一个新的技术的出现,会改变所有的格局,这就是数据的创新。每一个创新都产生新的数据,如果在跨境来讲,我曾经和B2B的人聊过,很关键的就是海关数据,海关数据公开以后对于出口商来讲是非常关键的,如果是两边海关的数据都知道,再到零售领域的数据,都是非常关键的。

    这是我们进行的其中一个产品,是深度学习技术,如果我要知道澳大利亚今天服装的流行度,只要从澳大利亚很多大平台数据首页或者杂志,把他们最近流行的一些服装用图片识别来看的风格,或者和我们几百万的商品怎么匹配,从图片里找到一些元素出来。早期这种方法可以从1万张照片识别是猫还是狗,但是到服装就不一样了,我们这个平台里最特别的一点是,俄罗斯所要的东西和巴西是不同的,因为南半球和北半球的服装明显看到他们是夏天的服装,这个是冬天的服装。用机器识别很多图片,开始要分类,再不需要看描述,所以我们也在用数据帮助我们来识别这些东西。

    数据要搜集、整合

    大数据还是有非常多的不足的,比如说北京,我们知道北京空气污染度,这是整个北京的具体数字,但如果中间找到一个空白点,这个地方的空气污染度是多少,没有办法知道。一般方法就是找到类似的地方,看看这个地方是不是有一些东西很像,但是这种方法预测比较低。所以虽然自己有很多数据,很多时候数据不是很细的,当我们失去数据的时候没有办法达到量,所以行业内很多时候会说,第一点,是有没有数据,第二点是数据准不准,第三点,数据细不细。

    我们这个平台有非常多的数据,但是变成一个一个人的时候,每一个人购买东西非常少,所以空白点是很多的,所以虽然有人说有很多数据,但是很多数据里面有很多空白点,所以我要猜这个空白点,当我们猜这个空白点的时候,就会出现里面有很多主观的东西填满数据,所以我们要解决这个空白点。如果我们平台里的人更多参与在数据的整合和沉淀,数据就越可以帮助到大家。比如说数据地图里能不能看到前面堵车,如果每一个人不愿意贡献自己前面的情况,后面的人也不知道前面堵车。如果每一个人不想分享,其实数据没有办法积累起来,也没有用。

    大数据其实是一种能力,很多时候会讲到,很少说数据好像血液一样,要流动,还要有加工提炼,而且还要有骨肉,要有数据管理,让数据越用越活,我们应用数据应用在商业场景上,这就是数据的能力。现在行业里分为数据创新、算法创新、应用创新、管理创新,这也是为什么今天很多企业没有办法做到把数据用好的原因,因为数据创新与算法创新、应用创新,很多东西没有办法串联起来。数据是不同终端领域搜集的数据,搜集起来要整合的,关键的点还是历史数据和实时数据的整合,到产业链的整合。

    数据的能力,首先数据有没有、准不准、细不细,你需要的时候有没有办法及时、准确的给到你,数据能力很多时候反应,本身可以反映这个公司对数据能力到底怎么样。

    企业内部数据总结能力非常关键,大部分的人都认为这是我的数据,不是你的数据,数据本身产生的隔阂也产生数据不能互通,这个不能互通也影响到数据能不能产生力量。

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