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大數據幫助企業創造全新社會價值
2015-11-17
在大數據普及的過程中，相關職能部門應十分注重吸引中小企業參與，使他們成為智能化生產技術的使用者和受益者。
大數據分析，已經成為當下的一個熱詞。但是許多所謂的大數據分析，其實是貼上了“大數據”標簽的傳統數據分析方法，與真正大數據分析根本就不是一回事兒。這在大數據發展的初級階段并不足怪，每個行業在真正接觸大數據之前，都會犯類似的錯誤。
那么，大數據分析和傳統數據分析到底又怎么樣的區別呢？
首先，大數據技術具有四大特征：海量的數據、快捷的速度、繁多的類型和展示的真實，這是傳統數據分析方法所做不到的。在如此特征匹配之下，大數據技術擁有五大功能：可視化監控和信息采集及分析、數字挖掘與算法、預測性分析、智能提取的語義引擎和數據質量管理等。
為了讓大數據盡情地展示智能化的風采，除了在技術上完善數據運行安全、采集挖掘、儲存倉庫和智能分析外，大數據分析的應用對信息流量、環境基礎和智能分析等方面有著眾多的特殊要求。首先，大數據技術的應用對信息流量能級有要求。
也許有人認為，傳統調研報告的數據采集樣本，從原來的數十個點基礎上，再加派人員擴大采集樣本，使其在量上增至成千上萬，進而經過整理、分析，就應該算作是大數據分析了。確實，當調研樣本的量增加以后，在一定程度上增加了數據揭示真實的能力，但對于大數據分析所運用的信息流量來說，這些增量還只是滄海一粟。
抽象地說，人工采集的信息量最多只能算是大量的信息，而大數據技術運用數據量則需要達到海量的級別。在信息爆炸的今天，信息量成千百倍數的增長，花多少人力采集也很難達到海量級別。唯有具備人對機器、機器對人、機器對機器的信息自動采集渠道、擁有存儲海量級別的數據倉庫和海量信息傳輸技術設備后，才能將匯集到海量信息，提供給大數據技術進行智能化分析和展示。
在實施如此規模巨大的信息采集、存儲、分析過程中，隨之而起又推動了數據安全、數據挖掘、數據倉庫和數據分析等技術的發展。從中可以看出，大數據分析在應用中，對數據有海量的要求。所有沒有海量信息的數據分析，僅僅是停留在傳統層面上的數據分析，與真實揭示調研對象的廬山真面目還有一大截距離。
其次，大數據技術的應用對基礎環境建設有要求。因為需要海量的信息，那么這些海量信息的采集和分析就需要合適的硬件設備來匹配。從現實的情況來看，就是要實現早些年間就提出的“三網融合”的計劃。由政府相關部門出面，組織“三網”相關企業，打破行業壁壘，使現有的電信網、電視廣播網和互聯網三網融為一體，建設完善大數據技術運行的基礎環境。
在此基礎上，還必須應用物聯網、云計算等技術，拓寬人對機器、機器對人和機器對機器信息采集渠道，讓海量信息有效地集聚在云端數據倉庫，并能即時高效地展示大數據技術智能分析的結果。
目前，在未實現“三網融合”情況下，缺少大數據技術運行的環境基礎的支持，也就在很大程度上束縛了全面應用推廣大數據分析的手腳，只能在局部領域獲取有限的績效。如，流水線作業在運用互聯網技術后，也能采集到一定數量的信息，并能通過可視化數據供人決策，提高了一定的工作效率，在一定程度上體現了大數據分析過程中自動化、智能化運作的要領。
最后，大數據技術的應用對智能分析展示有要求。從智能化層面來說，人類社會發展進程，大體上可分為非智能化、半智能化和智能化等三個階段。在人類工業發展初期的手工作坊時期，所有勞作靠體力勞動來完成，當屬非智能化階段。
隨著一、二次工業革命出爆發，人類借助機械化、電氣化，減輕體力勞動強度，提高了生產效率。如今，隨著機械化、電氣化作業高度發展，推動了半智能化實施的進程，也為智能化時代的到來打下了堅實的基礎。
可以十分確定地說：大數據技術將開啟人類智能化時代。其具體表現在信息采集、存儲、提取和處理的全過程，都應用上智能化處理，并通過文字、語音、圖片和影視等手段直觀地展示分析成果。
同時，在大數據技術運行中，不但能對節點中出現的瑕疵進行自我調整或修復，還能對未來作出拼圖式的預測。目前，我國大數據技術的列車正從落實“互聯網+”行動計劃中出發，駛向以智能制造為主導的下一站——充分利用信息通訊技術和網絡空間虛擬系統相結合的手段，實施機電一體化的智能工廠和智能生產。在實施過程中，相關職能部門將十分注重吸引中小企業參與，使他們成為智能化生產技術的使用者和受益者、成為先進工業革命性生產技術的創造者和供應者。
基于上述對大數據技術的理解，傳統數據分析和大數據分析絕對不是同一回事。基于大數據技術運行的要求，在建立一個高度靈活的個性化、數字化產品和服務模式過程中，大數據分析將幫助企業創造全新的社會價值，調整、協調好企業之間關系，并由此引發各種新的商務活動和合作形式，傳統行業界限最終會行將消失，而傳統產業鏈分工也將被重組。
也就是說，大數據分析與傳統數據分析的區別在于：大數據分析能做一些傳統數據分析做不了的事，在處理海量數據過程中，做到信息收集自動化和庫存化、信息處理電子化和計算機化、信息傳遞標準化和實時化、信息存儲數字化和信息分析智能化。而這些都是傳統數據分析無法企及的。
來源：第一物流網
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