大数据时代,以下这几种方式将发生巨变

文章分类: 管理软件 发布时间:2019-07-05 11:13:48
原文作者:盈纵启航 阅读量:198
关键词:大数据,产业链,资源整合,开放共享,数字中国

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  大数据时代的到来,意味着万物互联的开始,当地球上的每一种存在都拥有了自己的编码,他们的活动轨迹就将会被捕捉,甚至可以通过数据分析来预测他们下一步的行动。大数据时代的到来正在改变人们的生活方式、思维模式和研究范式,以下这几种方式将发生巨变:


NO.1

产业竞合关系

以战略为中心→以数据为中心


  在大数据时代,企业之间的竞合关系发生了变化,原本相互激烈竞争,甚至不愿合作的企业,不得不开始合作,形成新的业态和产业链。


  例如,近年来IBM公司和Apple公司“化敌为友”,并有报道称他们正在从竞争对手转向合作伙伴——IBM的100多名员工前往Apple的加州库比蒂诺总部,与Apple一起为IBM的客户(例如花旗、Sprint和日本邮政)联合开发iPhone和iPad应用。


NO.2

方法论

基于知识的方法→基于数据的方法


  我们传统的方法论往往是“基于知识”的,即从 “大量实践(数据)”中总结和提炼出一般性知识(定理、模式、模型、函数等)之后,用知识去解决(或解释)问题。


  因此,传统的问题解决思路是“问题→知识→问题”,即根据问题找“知识”,并用“知识”解决“问题”。


  然而,数据科学中兴起了另一种方法论——“问题→数据→问题”,即根据问题找“数据”,并直接用数据(不需要把“数据”转换成“知识”的前提下)解决问题。


NO.3

计算智能

复杂算法→简单算法


  “只要拥有足够多的数据,我们可以变得更聪明”是大数据时代的一个新认识。


  因此,在大数据时代,原本复杂的“智能问题”变成简单的“数据问题”——只要对大数据的进行简单查询就可以达到“基于复杂算法的智能计算的效果”


  为此,很多学者曾讨论过一个重要话题——“大数据时代需要的是更多数据还是更好的模型(moredata or better model)?”。机器翻译是传统自然语言技术领域的难点,虽曾提出过很多种“算法”,但应用效果并不理想。


  近年来,Google翻译等工具改变了“实现策略”,不再仅靠复杂算法进行翻译,而对他们之前收集的跨语言语料库进行简单查询的方式,提升了机器翻译的效果和效率。


NO.4

数据的属性

数据是资源→数据是资产


  在大数据时代,数据不仅是一种“资源”,而更是一种重要的“资产”。


  因此,数据科学应把数据当做“一种资产来管理”,而不能仅仅当做“资源”来对待。也就是说,与其他类型的资产一样,数据也具有财务价值,且需要作为独立实体进行组织与管理。


NO.5

数据管理

业务数据化→数据业务化


  在大数据时代,企业需要重视一个新的课题——数据业务化,即如何“基于数据”动态地定义、优化和重组业务及其流程,进而提升业务的敏捷性,降低风险和成本。


  但是,在传统数据管理中我们更加关注的是业务的数据化问题,即如何将业务活动以数据方式记录下来,以便进行业务审计、分析与挖掘。


  可见,业务数据化是前提,而数据业务化是目标


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NO.6

决策方式

目标驱动型→数据驱动


  传统科学思维中,决策制定往往是“目标”或“模型”驱动的——根据目标(或模型)进行决策。


  然而,大数据时代出现了另一种思维模式,即数据驱动型决策,数据成为决策制定的主要“触发条件”和“重要依据”


  例如,近年来,很多高新企业中的部门和岗位设置不再是“固化的”,而是根据所做项目与所处的数据环境,随时动态调整其部门和岗位设置。


  然而,部门和岗位设置的敏捷性往往是基于数据驱动的,根据数据分析的结果灵活调整企业内部结构。


NO.7

数据复杂性

不接受→接受


  在传统科学看来,数据需要彻底“清洗”和“集成”,计算目的是需要找出“精确答案”,而其背后的哲学是“不接受数据的复杂性”。


  然而,大数据中更加强调的是数据的动态性、异构性和跨域等复杂性——弹性计算、鲁棒性、虚拟化和快速响应,开始把“复杂性”当作数据的一个固有特征来对待,组织数据生态系统的管理目标转向将组织处于混沌边缘状态。


NO.8

数据处理模式

小众参与→大规模协同


  传统科学中,数据的分析和挖掘都是具有很高专业素养的“企业核心员工”的事情,企业管理的重要目的是如何激励和绩效考核这些“核心员工”。


  但是,在大数据时代,基于“核心员工”的创新工作成本和风险越来越大,而基于“专家余(Pro-Am)”的大规模协作日益受到重视,正成为解决数据规模与形式化之间矛盾的重要手段。


  盈纵启航认为,大数据发展日新月异,谁拥有更多的数据资源,未来就拥有更多的话语权。最近国家层面也提出当下“应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动,深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响,分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题,推动实施国家大数据战略,加快完善数字基础设施,推进数据资源整合和开放共享,保障数据安全,加快建设数字中国,更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。”可见国家层面也对大数据寄予厚望。



原文来自:盈纵启航
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