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【博文推薦】云雜談之四《大數據浪潮中,IT巨頭和互聯網新貴誰在裸泳?》

云計算
在大數據浪潮中,許多公司都耐不住寂寞跳進海中沖浪。本文主要介紹不同類型的公司對大數據的理念和做法有哪些不同。IBM、Oracle等大IT巨頭以及Google、Baidu等互聯網新貴們對大數據商業策略上是有所不同的,以及他們選擇這樣策略的原因。然后,最終誰可能是在裸泳?

摘要:在大數據浪潮中,許多公司都耐不住寂寞跳進海中沖浪。本文主要介紹不同類型的公司對大數據的理念和做法有哪些不同。IBM、Oracle等大IT巨頭以及Google、Baidu等互聯網新貴們對大數據商業策略上是有所不同的,以及他們選擇這樣策略的原因。然后,最終誰可能是在裸泳?

大數據的背景

關于大數據的說法很多,談論最多的就是大數據的幾個V。各大廠商對大數據的概念的闡述中,不管是4V(Volume、Velocity、Variety、Value)還是5V(多了一個Veracity)等各種定義,都是基本一致的。《大數據時代》一書中提到的全體數據、快速處理、相關關系等三大大數據核心特征,也被廣泛的接受。這些都是對大數據偏理論上的定義和理解,是最基礎的東西,這里就不去細談。

從歷史淵源上來說,大數據最早脫胎于原來的經營分析BI(Business Intelligence),而BI是為了解決人們對于企業經營數據多維度的分析和洞察,從而支撐企業領導人做決策。隨著非結構化數據、巨量數據的出現,用戶對于數據有了更多的需求,原有的BI領域已經無法有效處理,從而由用戶對數據的更多、更深入的需求推動了大數據的出現和發展。在實際的大數據商業應用推廣中,可以大體分成兩種類型:

1)加入大數據元素的BI革新,可以看作BI Plus。除了分析企業內部經營類信息之外,還可以融入大量以前看起來不相關和不可利用的數據,圖片、日志、社交、機器數據等等都在它的范疇之內。

2)大數據大平臺,是以海量數據為核心,基于復雜行業知識進行建模和大量自學習,數據來源于各種渠道。最終形成一個統一的大數據服務平臺,再輔助以現在比較火爆的AI人工智能等方面的研究和突破等,促進大數據建模和分析的核心部分進行突破。

下面我們重點談談,這兩種在市場上流行的大數據商業類型。許多大的IT公司其實提供的是BI Plus大數據解決方案,而一些大的互聯網公司做的其實是第二種。從市場宣傳上,它們都被稱為大數據。有點類似于“云”這個領域內的公有云和混合云概念的差別。這兩種大數據終極目標是一致的,只是針對現階段雙方有不同的側重點。

大數據的兩種主要參與者:IT巨頭和互聯網新貴

大數據浪潮帶來了數據洪水,對于傳統IT廠商來看,大數據是非常好的新概念,能夠帶來IT產業的增長。經過簡單包裝,原有的軟硬件就可以應用在大數據的建設項目中。例如Cisco,IBM、Oracle、HP、華為等,都可以借助大數據概念及其產生的需求聯想,吸引客戶自建大數據平臺,可以說他們走的是“高端路線”。因為,有實力構建自己的大數據平臺的企業,都是足夠大、足夠有錢在IT上投入的企業。

這些大型企業用戶,通過自建大數據平臺,提升了自身的IT能力。基于新的IT能力水平,可以更好的支撐企業業務發展和創新,從而形成新的核心競爭力。這是很多中大型企業,愿意重金投入IT能力建設的源動力所在。

目前,企業的IT能力主要依靠自建、自有,可以說IT能力是這些企業內部封閉的能力儲備,并用于業務支撐。開放雖然是趨勢,但是,現在云計算的整體狀況,決定了企業對IT能力的依賴,主要還是必須靠自建,未來這種私有模式的改變,要取決于公有云的發展速度和普及速度。

正是基于目前的現狀,傳統的IT公司們在大數據領域,非常關注所謂的“高端路線”,對于HP、Oracle、IBM這類大公司,主打大、中型企業客戶中的大數據銷售機會,并且附帶很多的行業壁壘,有效的阻止了外部對手的侵入,這樣能更好地獲得現金流,從而滿足華爾街的期望。

還有一點需要特別注意,HP、Oracle、EMC等(IBM例外)IT公司,雖然提供大數據解決方案,但是其本身算不上大數據的用戶,他們本身擁有的數據也算不上“大”,這些大數據方案很少能夠在其內部被大量使用。這不妨礙他們開發出市場上具有競爭力的大數據解決方案,依靠他們對IT的理解和經驗,并成功銷售給客戶。當然,將來IT巨頭們也會把大數據相關服務大量用在公司內部。

互聯網新貴們本身擁有非常多的大眾化數據,可以說是天生的大數據企業。對于大數據的浪潮,它們走“大眾路線”具有天然的優勢。

通過提供一個通用大數據平臺,聚合合作伙伴,一起為消費者服務,而不是一個一個客戶的做定制方案。當然,現實也許沒那么美好,當前互聯網企業也在為一些典型客戶提供些樣板型的大數據方案,作為互聯網企業進軍企業IT的橋頭堡。金融、醫療、交通等行業,是互聯網從通用平臺走向實際應用最先關注的幾個行業,有助于幫助互聯網公司的大數據平臺從線上走向線下。

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互聯網公司的優勢在于標準化的大眾服務,通常對于需要定制的行業用戶(非IT行業)的積累底蘊要差很多,互聯網的大數據通常是以通過大數據為自己產生價值為主,他們首先是大數據用戶,然后才會考慮去輸出大數據的價值。

正因為擁有大量數據,互聯網公司的“大腦”計劃進行得如火如荼,谷歌大腦、百度大腦等,都是希望通過AI這個層面加強大數據平臺的核心競爭力,提升更多的業務價值。阿里巴巴和騰訊也在做類似的事情,通過深度的大數據分析和機器學習,來提升數據對企業自身的價值,相對而言進展稍慢而已。

互聯網新貴也好,IT巨頭也好,他們自身的出發點和基礎是不相同的,因此,大數據理念理念和商業策略也不相同,卻并不妨礙它們之間完互相理解。盡管,在公開場合他們會爭論和相互攻擊,這畢竟是商業社會常態。

BI Plus是不是大數據?

BI商業智能,是存在多年的一個領域,主要以企業內部經營數據為原料,進行建模分析,并基于圖標進行可視化展現。隨著大數據概念的熱度不斷增強,BI Plus這個概念也逐漸出現在媒體宣傳中。簡單來說,就是BI+非結構化數據分析 = BI Plus。

在大、中型企業中,原有BI的投資已經很多年了,IT廠商在這個基礎上進行修修補補,雖然不像互聯網巨頭那樣,可以沒有顧慮的推廣全新的解決方案,進行完全的顛覆。通過對BI的非結構化處理改造,可以解決很多用戶對大數據的需求,而且還是比較切合實際的。

畢竟大數據的概念還處在普及階段,大數據的應用場景也在探索中,還沒有成熟。用戶需求的變革是漸進的,對大數據的需求也并沒有出現跳躍式的增長,所以很多企業把BI Plus當做大數據,這種方式更易于受到企業客戶的歡迎和接受。對企業用戶來說,這樣的一個過渡,其實更有實際意義,也能以更低的成本產生適當的價值。

互聯網巨頭們,通常沒有歷史遺留客戶問題需要去考慮,所以他們引領的大數據浪潮,更多的是從完全新建和顛覆的角度去做的,畢竟它們自己就是這么做大數據的。

從市場來看,企業用戶的大數據項目基本都是傳統IT公司把持和提供服務的,利用BIPlus這種大數據方案,可以獲得部分大數據能力,用于支撐業務改造和創新。將來等互聯網公司的大數據理念、方案和服務都成熟之后,在直接轉移到更專業的大數據平臺上,似乎更加能夠保護現有投資,把未來和現實比較有效的結合起來。

總之,我并不認為BI Plus是大數據,但我并不反對市場上的這種宣傳手法,從實際結果來看用戶并不吃虧。。

云和大數據的關系

這是一個經常會被人談到的問題,通常來說人們把云看作更基礎的支撐層,而大數據是其上層產生價值的平臺。我對這個問題的理解,總結一下:大數據是從一個點(BI或者說類BI)去發力和顛覆;云服務是從一個面(平臺層)去發力和顛覆。云服務是更大的一個層面,改變的或將來能夠改造的,是整個社會的ICT應用水平和能力。企業和個人用戶對ICT等資源的獲取,將從自有變成租賃的模式。

ICT資源變得規模化、普適化,企業和個人目前基于自由的、差異化的ICT能力的核心競爭力,將會逐漸失去,因為所有人獲得的ICT能力逐步趨同。

從IT整個大行業來看,大數據技術只是軟件技術應用中的一種,如果說沖擊,大數據對于傳統的BI確實具有替代效果和沖擊。

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這種沖擊也是一個漸變的過程,所以IT公司也會不斷調整投資和業務方向,不能適應的就會被市場拋棄。如果IT廠商目光短淺,僅僅立足于用大數據的新包裝售賣自己的原有產品,那么可能前途堪憂,好在大數據的發展速度并不是很快,傳統IT列強們可以有一定的反應時間。

對于大數據領域,所有大的IT廠商都在邊看邊改變,也正是這種思路,導致大數據這個領域發展速度不夠快。

最后,從IT行業主動提出和推動的熱點歷史來說,大數據只是一個比較新熱點,原本由IT領域引導的一個熱點,現在變成所有的行業都在熱議的一個話題。近幾十年來比較知名的的IT熱點:微機、互聯網、Web2.0、SOA、云計算、大數據、人工智能的。這些不都是IT領域開發和宣傳出來的理念嗎,看看這些歷史的熱點,你會覺得大數據也不是那么特殊。

反倒云計算,特別是公有云將會是真正改變IT市場格局的未來趨勢。IT行業同樣是優勝劣汰,適合的留下,不適合的被淘汰或者被收購,新的IT趨勢會引領行業發展,同時也在改造IT行業。

人工智能會成為大數據的核心競爭力?

整個大數據價值鏈條中分析是非常重要的,也是區別企業大數據能力和水平的關鍵因素。目前,許多互聯網公司,都在計算機深度學習方面進行了自己的投資和研究,谷歌大腦,百度大腦、Facebook、阿里巴巴的智能數據平臺等都在這方面進行了不少的投入。這些機構最主要的研究方向就是大規模的深度學習,聚焦點就是大數據驅動的人工智能。

深度學習是最接近人腦的復雜模型,也是目前向人工智能走得最近的方法,它其實是人工智能學科上的一個分支,目前計算機的處理能力快速提升,很好的支撐了深度學習的研究和發展。

不過在大眾的心智中或者說媒體宣傳的口徑中,對人工智能有些神化,所以大眾眼中的人工智能不僅成了大數據的核心,還是代表未來的科技爆炸奇點。其實這是有所偏頗的,深度學習引擎這一個分支近年來發展迅速,但是,人工智能領域距離重大突破還有很遠的距離。實際上,AI已經存在了好幾十年,記得2000年左右,有一個叫做AI的電影,震撼了許多人的心靈,并引起了AI的熱潮。

人工智能會在大數據的浪潮中占什么樣的位置,我也無法預測,但是這確實是目前該領域非常熱門的方向,有機會筆者會向百度深度研究院的余凱請教,看看這些站在這個領域前沿的人士是如何看待這個問題的。

大數據浪潮中誰在裸泳?

回到文章題目真正要回答的問題,誰在裸泳?我認為,口頭喊著大數據,實際僅僅專注于通過BIPlus類的大數據項目賺取利潤,而忽略未來投入的企業,最終會發現自己的底褲掉了。

賣大數據解決方案,的確是很好的市場選擇,IBM、Oracle、HP、EMC、Redhat、SAP、華為等都在做賺錢的事情,然而,目前看起來只有IBM在為大數據的將來做打算,“沃森”的確是一個很有特色的方向,并且已經從實驗室走向了市場,占領了一片屬于自己的陣地。

其他的IT巨頭們,例如HP、Oracle、EMC等,對于大數據的投入,似乎更多是在喊口號,用鮮亮的包裝紙包裹,繼續兜售原有的產品。也許2-3年后的一天,一個浪頭打過來,他們會發現,大家都上岸了,市場上只有他們還在裸泳。

當然,我也必須要自我反省,作為云計算專業領域人士,同時又跨界媒體人,我對大數據的認知以及對這些公司的實際情況的理解,是有限的,認識也許會存在偏差,因此,個人意見僅供參考。

總體而言,當前階段,大中型企業有能力自己購買和構建大數據解決方案,作為內部使用,這些企業在大數據IT方面的收入可以支撐IT廠商的收入增長。但是,僅僅依靠精準、社交營銷等方面,距離開發大數據真正價值還相差很遠。大數據的大平臺、大智慧、大價值,還需要靠一些領先的互聯網公司,或者IBM這樣在大數據領域真正進行長遠規劃和投入的企業來推動。

博文出處:http://2368606.blog.51cto.com/2358606/1596463

責任編輯:Ophira 來源: 51CTO
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