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很多人能看到大数据未来,但还没找到路
来源:互联网   发布日期:2014-11-02 08:15:05   浏览:18531次  

导读:相比很多其他国家,中国是真正的大数据市场,快速的经济发展和蓬勃的新兴产业都催生了崭新的业务模式,推动了大数据和云计算的发展。在这里,几乎所有的企业都能描绘自己的大数据蓝图,憧憬大数据带来的产业革命。 只是我们今天看到很多人谈的都是空中楼阁式...

相比很多其他国家,中国是真正的大数据市场,快速的经济发展和蓬勃的新兴产业都催生了崭新的业务模式,推动了大数据和云计算的发展。在这里,几乎所有的企业都能描绘自己的大数据蓝图,憧憬大数据带来的产业革命。“只是我们今天看到很多人谈的都是"空中楼阁"式的未来模式,他们能看到大数据的未来,但看不清那条构建通往未来的路。”行走于中国大数据最前沿的Pivotal大中华区总经理刘伟光在接受21世纪经济报道记者采访时如是说。Pivotal由EMC、VMware、GE于2012年4月共同出资成立,EMC持有80%的股份,这是存储巨头EMC在大数据领域中最重要的布局。很多人能看到大数据未来,但还没找到路

在整个采访过程中,刘伟光讲述了20多个亲自负责的案例。在这些案例中,他看到,有的企业不知道路在何方、有的企业因为管理思维局限停滞不前。“但是无论哪种情况,我们必须承认这是一个大数据推动产业变革的年代,因为几乎中国的各行各业都在开始脚踏实地地规划自己的大数据蓝图,而不再是一两年前只把大数据当成噱头炒作的年代,更多企业将大数据逐渐提升到企业整体战略的高度。”刘伟光说,在中国的大数据版图上,各行各业的领袖企业都在向大数据凝聚。看不清前路的人在摸索,停滞不前者在思考,走错方向的企业也开始自我修正。但是这也符合历史上任何一种趋势或者一种技术推广和变革的规律。孕育中的大数据革命《21世纪》:Pivotal已经在大数据市场耕耘了很久。能不能谈谈你对中国大数据市场的理解?刘伟光:我在数据行业工作了很多年,见证了从小数据到大数据的转变过程以及这个过程中技术的革命和产业的变革。公平的说:中国不仅是一个真正意义上的大数据国家,而且在大数据实践这个新的历史关头,我们并没有落后于美国。除了庞大的人口总数之外,中国还拥有很多与众不同的消费模式,除去传统的电信金融互联网之外,没有哪个国家拥有中国这样火爆的电商、发达的物流,还有面临向互联网时代转型的制造业、教育、医疗,科研,零售,交通,这些行业中孕育着大数据基础和今天我们还无法完整预测的发展前景。另外一点我们必须说:其实大数据和云计算的技术几乎密不可分,而在云计算发展的年代,应该说中国的各行各业都建立了相当强壮的IT基础设施迎接云计算,这些也为大数据的起飞提供了有力的助推器。在这点上,中国又走在了世界的前列。而且,这些企业都希望借助大数据转型,改变商业模式。电商寻找商业智能,物流提出“数据就是生命”,制造业更希望借助大数据提高效率、改变质量。中国的这些行业,引领大数据革命,科研行业希望利用大数据让研究走向一个新的高度。《21世纪》:目前的大数据讨论多集中于互联网金融、电商等互联网领域,能否谈谈你所了解的其它行业的大数据?刘伟光:目前确实有一个误区,很多人以为大数据只存在于互联网。我们承认,互联网企业走在前列,而且他们也为大数据的实践和技术革命做出了很大贡献,但这不等于大数据的全部,也不能完全代表中国大数据的市场潜力。让我们首先看一个几乎没有跟大数据联系到一起的行业:科研。根据国家对重点科研实验室和项目的需求,重点科研项目数据要保留10年以上,如果没有大数据,这些数据对于他们来说只等于一些离线存储的硬盘和磁带。我接触到几个中科院的科研机构,他们的数据量都庞大到无法想象。过去没有技术能够帮助他们进行数据建模和分析,另外在线数据处理的存储成本本身又是一个天价,这双重限制导致他们的大数据变成了价值含量很低的数据。今天如果分布式并行处理的大数据技术能够降低存储成本,大幅度提升数据分析的性能,那么完全可以建立新的科研模式,利用基于大数据建模,完全是可以推动科研的大幅度进步,尤其在基因计算、蛋白质、生物化学等领域项目的研究。医疗大数据也是政府未来一个重点之一,医疗大数据的运用将大大推动中国社会文明的进步,也是走向先进发达国家的一个标志。我在美国经历过一个案例,在某个大州的公民体检报告的心电图,部分人会出现一个特殊波动,就个体而言这很正常。但最近,美国一科研机构利用大数据平台重新分析了所有心脏病猝死病人的体检数据,发现他们90%都出现过这样的波动,这个现象大大推动了对心脏病发病的预测率。其实在实际的医疗卫生行业,这样的大数据分析案例能够完全借助计算机技术去对预测医学进行重新定义,这个发现间接推动了美国的医疗改革。同样,在国内,我们正在探索如何整合历史上所有各种病例的诊断,化验、手术、恢复的数据,完全可以利用大数据来实现“专家会诊”的效果,提供医疗的效率和准确性,利用大数据和云计算技术来整合医疗数据,推动医疗改革,如果五年内能实现医疗大数据改革,这也将是我们每个老百姓能切身体会的大数据革命带给生活的改变。《21世纪》:传统产业都希望利用大数据来改变和提升他们的竞争力,这方面有成功的例子吗?刘伟光:有。制造业同样是一个孕育大数据的行业,跟其他行业不同,这个行业的大数据大多是机器产生的数据,这也是大数据技术领域一个比较有挑战性的领域。让我们来看一个我亲身经历的案例,在全球最大的LED显示屏制造商,他们同一个生产线上的显示屏会因为该生产线各种指标,诸如温度、水流、电压、电流等方面微小的差异而出现不同品质的产品,在该行业上,技术规格的体系划分有13个等级。该企业非常希望能够利用大数据技术建模分析,找出能生产最高品质LED显示屏的所有条件,以求实现生产效率的飞跃。最终我们推荐了我们大数据科学家咨询服务,让我们的专家在他们工厂跟他们技术人员一起工作,了解工作流程和目标,最终构建数学模型来适应他们生产规则,同时将新的模型运算在大数据平台上实现数据输出,结果几乎是革命性的,大数据分析代替了经验,实现了生产效率的飞跃。在航空领域。我们为中国最大的航空信息集团提供了大数据平台建立新一代数据仓库,帮助他们整合所有航空相关信息。后来他们利用这个平台推出了一个非常火爆的APP—“航旅纵横”,为最终客户提供了一个能够跟航空公司、机场信息互动的平台。然后,他们又利用航旅纵横把售票、会员、服务通知等一系列服务打通,创造了一个整个航空的商业模式,大数据技术在后台的支撑功不可没。此外,电信、银行、建筑、政府、教育、农业、物流、交通、城市管理等行业,我们也都有具体的项目实施案例,而且我们非常兴奋地看到各行各业应用大数据的方式都有所不同—电信行业利用大数据将更多数据管理起来实现了对客户的多维度分析,并且有效地应对了移动互联网快速发展带来的数据爆炸;银行的大数据战略能加强银行对内对外的管理,增加更多维度的分析;教育行业能利用云计算和大数据的技术实现所有学生和教师以及课件之间的互动,推动了在线教育和社交。其实很多行业都在孕育自己的大数据革命,让我们拭目以待未来几年的发展。《21世纪》:除了对生产力的提升和改进,大数据还有其它应用和作用吗?刘伟光:在海洋勘探领域,澳大利亚启动了他们的大数据战略,在其海岸线部署了数万个传感器,收集海洋的温度、水流等数据,大数据平台可以利用这些数据分析并及时、准确地预测洋流、鱼群分别、海啸预警等重要数据。通往大数据的挑战《21世纪》:据我们此前采访接触,很多行业的大数据进展并不太顺利,这是为什么?刘伟光:确实存在这种现象,很多媒体上介绍的大数据都是空中楼阁式的业务革命,他们清楚自己的需求、知道大数据的价值,能看到大数据的未来,但是没有完全规划好通往未来的路。很多行业的问题都不太相同。就科研、医疗行业而言,他们的数据量太庞大,而且都是仪器设备数据、非结构化数据,目前的计算机技术和数据库技术,很难在存储如此庞大的数据量的同时还提供强大的分析能力,对这些行业而言,他们还需要更强大的分布式技术支撑他们的需求。应该说,目前没有任何一种单一技术能满足所有大数据场景的需求,我认为多种技术混搭,能更好地适应未来大数据的发展,大数据存储、高性能分析、快速数据处理、非结构化数据处理,多种技术的融合必将是今后大数据的最终完整视图。而电信行业则不然。他们拥有强大的基础,其实在三年前,我们就帮助国内运营商做大数据布局,帮助国内电信企业实现了局部的大数据部署和业务转型,目前电信运营商建设了统一的业务支撑系统、数据平台、并且组建了云计算公司,拥有了开展大数据业务的基矗而今天面临移动互联网的挑战,电信行业的大数据战略将是对这个行业最大的挑战,无论是技术体系的重构还是管理体制的创新。但还有企业却有另外的问题,他们往往大讲大数据的名义,宣传自己的大数据战略,但真正深入接触之后才发现,他们其实并没有什么大数据规划和实际的落地项目,这中间也存在一定的泡沫。《21世纪》:既然整个产业不是太成熟,作为专门从事大数据业务的Pivotal,在市场上遇到什么问题?刘伟光:最大的问题是,企业用传统IT的思维,来部署大数据战略。体现到具体的市场上,就是大数据产品的选型方式。经常,我们跟客户沟通了很久,确定要部署大数据平台,我们会为他们量身打造一些技术方案。但是由于某些传统采购模式的限制,导致在方案提供时只能按照既定模式去提供,无法给企业提供最好的选择。但是大数据产业刚刚起步,我们需要容忍这个发展的过程,企业也需要尝试,这些尝试最终必然会打破传统的阻力,这是必然的。产业链走向成熟《21世纪》:在你的经历中,是否看到一些企业取得突破的案例?整个产业链是否也越来越成熟?刘伟光:有,举个例子。中国一家顶尖的超市企业,他们正在进行O2O转型。从线下销售转向互联网模式,内部IT系统,供应链,客户信息,太多的数据需要整合、分析,所以他们开始规划大数据战略。但是,他们最初启动项目选型的时候,采用传统的数据仓库一体机模式。但这种方案会极大增加成本,也与现在的大数据模式背道而驰,并带来很大的未来扩容压力。后来经过探讨,他们跳开了这种传统体系,只选择和技术方案最佳、产品方案最全的厂家谈判。至于产业链,还在慢慢成熟之中。我举的这些例子,都来自每个行业的领袖企业,他们有一定的能力来驾驭大数据技术,但更多的企业是没有能力搭建自己的大数据架构。每一个行业都需要很多大数据的专业服务机构,提供大数据架构咨询。他们可以告诉企业,如何去规划企业全方位数据视图,构建大数据平台,如何一步步把大数据落地。未来2-3年,围绕这些领域,会诞生一系列创新公司。这是一个不错的创业机会。《21世纪》:据说Pivotal在大数据市场2013年实现收入3亿美元、利润1亿美元,能否介绍你们现在的发展情况?刘伟光:具体的收入不方便透露。但我们发展速度很快,就我所在的部门而言,我们2012年比2011年增长了10倍、2013年增长了5倍、今年的增长幅度会超过3倍。我们的高速发展完全得益于中国大数据市场的蓬勃。不过,我们还有一些“Happy Problems”。我们看到了太多的大数据商业机会,但苦于没有那么多的人来发展业务。所以,我们需要发展本地合作伙伴、需要广泛拓展渠道,这是我未来很重要的一部分工作,不过我很高兴地看到中国的主流软件开发商都已经或者都开始和我们接触关于未来长期的深度合作。


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