|
阿里巴巴、京东、联通、移动、银联都有数据，包括我们一些规模很小的企业都有大数据，如果我们把自己的用户数据经过挖掘、清晰、处理都可以变成数据源，所以不同的行业中间可以产生很多的数据源。真正的大数据其实不是单一来源的数据，阿里的数据即使非常大，理论上来说其实不是大数据，因为大数据真正的要义不是规模，而是多源。大数据有一个标志，就是当所有数据都开放的时候，这个多元数据才被视为大数据的开端。 今天我们很多的公司都拥有数据，但是它是不开放的。因此我们一个城市里面有很多“煤矿主”，但是却没有形成真正的大数据行业。今天的共享单车就十分明显，每一辆共享单车都有一定的数据，但是一个城市里面它一定会出现单车过剩，我们南京就出现单车过剩，我们几乎所有的城市都是单车过剩的，究其原因在于因为每一个共享单车的公司都不负责数据的共享，各自都保留了自己的数据，当这些数据融合在一起的时候就出现了问题。 今天我们真正遇到的问题就是现在的数据时代变成了由过去很小的数据孤岛变成一个很大的数据孤岛的时代。其实这是我们今天体制模式中间不可行的地方，因为数据中间要经过处理才会变成各行各业所需要的东西，在软件行业中很多的软件都集中在“矿”那一侧，但是我们缺少精细挖掘和精细加工的软件，从而变成各行各业所需要的东西。 当然，这不只是一个问题更是一个机会，机会便是我们如何使得越来越多可能的数据源在汇融中间成为各个行业中可以使用的产品，这就是我们今天要分享的大数据的决策能力。这个决策能力要改变一种模式，过去所谓数据决策的使用是我们拥有了数据，然后数据研究者会按照自己已经看见的东西编写报告，这些报告是充满主观解读的报告，数据在写报告的过程中间本身就已经被扭曲了，同一个数据可以写上百份完全不同的报告，这些报告并没有忠实于数据本来的意思。因此，在产生这个产品的时候，它不应该只是这种中间被人为加工的模式，这些数据应该有一定的模式、模型和算法以软件的方式来加以处理，这样它的结果就是repeatable(可重复的)，一个数据的结果最后被解读的结论和大家的认识应该是不能重复的，这才是我们要建立的一种基于大数据智能的决策系统，这个决策系统使得数据源变成标准含量的产品有了可能。 我是做大数据调研出生的，现在的数据结果其实大部分都是行为痕迹。今天绝大部分大数据给大家呈现的都是现状，现状我去淘宝了，但是淘宝其实淘了半天也就是这些东西，我们想要的理想的东西在淘宝里是找不到的。例如我想找到最好的那条内裤，关于最好的内裤就有两种不同的选择。第一种叫“萌”路线，第二种叫“英雄“路线。今天实际的产品中“萌”路线的产品很多，“英雄”路线的产品很少。在我们一万四千多种生活品类里面“萌”的产品已经有60%左右，而“英雄”路线只有3%左右，这就是理想和现实的巨大空白。例如在当今时代85后市场中间带有游戏风格和不带游戏风格的就各占50%，但是如果你的消费群体是95后，带游戏风格的产品应该是要占85%。实际上，我们今天供95后产品中间带有游戏风格的产品总量只有2.5%。所以当今市场的产能过剩是旧式的产能过剩，而新一代产品产能不仅不过剩，其实它还是不足的。今天我们要为这些年轻人去塑造新的产品，我们就需要能实行自动化的智能去实现。 今天我们所说的“OEPA”就是指生活方式中的机会分布、现成的供应品牌分布、潜在的需求分布、更新的解决方案提供这四个部分。要能够智能化的提供解决方案，就需要我们用不同的模块把模型和算法转变成为软件。这些软件化的智能模块包括了“品牌DNA-精准客户”、“DNA觅客”、“精准产品”、“产品密码”、“精准布局”、“拓业地图”、“从精准到精益”这几个方面。这些模块在不同行业之间可以交错组合，用户和行业应用者可以根据自己的需求选择不同的模块组成自己所需要的自动化、精准、快速的解决方案。 其实大数据不是我们的目的，通过数据智能成为一个行业应用这才是我觉得今天大数据发展的核心和方向。这也是我们很愿意和软博会的参与者和软件行业中的同行共同去努力、合作的方向。 本文来自袁岳博士在南京软博会开幕式上的分享 |
|
|
