隨著物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用及智慧產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)，“大數(shù)據(jù)”這個(gè)詞匯再次高頻度地出現(xiàn)在人們的視線中，圍繞大數(shù)據(jù)做文章也相應(yīng)催生出了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、健康大數(shù)據(jù)、旅游大數(shù)據(jù)等一批行業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)概念。作為各行各業(yè)智能化變革的重要組成部分，“如何利用大數(shù)據(jù)”成為傳統(tǒng)企業(yè)和新興互聯(lián)網(wǎng)廠商爭(zhēng)相涌入的新一片藍(lán)海。

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合理利用大數(shù)據(jù)助力中國(guó)各產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展

智慧產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，需要依托傳感前端的智能感知或者數(shù)據(jù)采集，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)篩選、分析等處理，最終根據(jù)業(yè)務(wù)需求提供服務(wù)應(yīng)用的一個(gè)過(guò)程。其中，大數(shù)據(jù)起著“中樞”的作用，猶如人體五官收到外界信息后經(jīng)過(guò)大腦中樞處理進(jìn)行決策的過(guò)程，其地位的重要性可謂不言而喻。

正因?yàn)檫@種行業(yè)變革的應(yīng)用，各個(gè)領(lǐng)域開(kāi)始了腦洞大開(kāi)的暢想：智能手環(huán)檢測(cè)到你的體脂率近期呈上升趨勢(shì)，健身中心主動(dòng)聯(lián)系你并推薦降脂訓(xùn)練，生鮮電商平臺(tái)發(fā)送低脂、健康食譜到你的手機(jī);你有3天小長(zhǎng)假，系統(tǒng)自動(dòng)匹配你過(guò)去的行程信息、喜好、消費(fèi)水平，推薦旅游方式、目的地，并將目的地相關(guān)的近期狀況、游客點(diǎn)評(píng)等信息呈現(xiàn)給你……似乎***的商業(yè)模式擺在眼前，只等你開(kāi)始開(kāi)采金礦。

大數(shù)據(jù)之采集分析，你了解多少?

有人曾說(shuō)，大數(shù)據(jù)像地底下的石油資源，數(shù)據(jù)采集就相當(dāng)于發(fā)現(xiàn)原油。大數(shù)據(jù)采集的對(duì)象不僅僅包含人們?cè)谏暇W(wǎng)過(guò)程中瀏覽或產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)，從移動(dòng)互聯(lián)演進(jìn)到萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代更是包含了全世界的家電、工業(yè)設(shè)備、監(jiān)控儀器、汽車(chē)及可穿戴設(shè)備等等裝備終端傳感設(shè)備所產(chǎn)生的運(yùn)行數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、監(jiān)控視頻圖像數(shù)據(jù)等等，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將會(huì)是指數(shù)級(jí)爆炸式增長(zhǎng)。IBM的研究稱，整個(gè)人類(lèi)文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中，有95%是過(guò)去幾年內(nèi)產(chǎn)生的，而到了2020年，全世界聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可達(dá)200~500億的數(shù)量，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達(dá)到今天的40倍以上。

數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過(guò)程可以大致分為兩類(lèi)：一類(lèi)是通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)、電商平臺(tái)、APP應(yīng)用等消費(fèi)者領(lǐng)域產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如社交、購(gòu)物、出行等數(shù)據(jù);另一類(lèi)是各種智能設(shè)備、監(jiān)控設(shè)備、傳感設(shè)備等自主采集上傳的數(shù)據(jù)，如人/物的狀態(tài)信息、運(yùn)行數(shù)據(jù)、地理位置、溫濕度等環(huán)境數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅來(lái)源十分廣泛，數(shù)據(jù)類(lèi)型更是紛繁復(fù)雜，加上各種工業(yè)PLC、不同通訊協(xié)議的傳感終端帶來(lái)多源數(shù)據(jù)的問(wèn)題，這些都需要大數(shù)據(jù)采集層面實(shí)現(xiàn)智能感知識(shí)別、信號(hào)轉(zhuǎn)換、適配、數(shù)據(jù)傳輸?shù)燃夹g(shù)的支持。

大數(shù)據(jù)技術(shù)下的系統(tǒng)平臺(tái)通常以云存儲(chǔ)方式進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，且隨著企業(yè)信息化的加深呈現(xiàn)數(shù)據(jù)融合、加工再增值的趨勢(shì)。但是，原本割裂、各自存在的系統(tǒng)平臺(tái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式千差萬(wàn)別，如傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)、辦公、人力、采購(gòu)等系統(tǒng)采用外部供應(yīng)商提供，而核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)自行開(kāi)發(fā)管理，所導(dǎo)致的不同應(yīng)用間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化(如語(yǔ)音、圖片、視頻)等不同形態(tài)帶來(lái)異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的難題。傳統(tǒng)針對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘、分析處理方法在異構(gòu)的大數(shù)據(jù)處理要求面前顯得過(guò)于乏力，需要?jiǎng)?chuàng)新研究新型大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘處理方法。

此外，大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)著數(shù)據(jù)價(jià)值密度較低的特性，且數(shù)據(jù)價(jià)值隱藏較深，對(duì)數(shù)據(jù)的抽取及分析帶來(lái)不小的挑戰(zhàn)，出于對(duì)***服務(wù)應(yīng)用質(zhì)量的保障，必須使用多種復(fù)雜的分析算法對(duì)原始的累積數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換及清洗。以車(chē)聯(lián)網(wǎng)為例，車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳，每天單部車(chē)輛所產(chǎn)生的不間斷的數(shù)據(jù)中，可能有用的僅為幾個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，如果沒(méi)有進(jìn)行數(shù)據(jù)“提純”，再多的數(shù)據(jù)也只是一堆數(shù)據(jù)垃圾。

大數(shù)據(jù)服務(wù)離我們還多遠(yuǎn)?

服務(wù)應(yīng)用體現(xiàn)著大數(shù)據(jù)變現(xiàn)的至關(guān)重要一個(gè)環(huán)節(jié)，也是體現(xiàn)商務(wù)模式的核心環(huán)節(jié)。沒(méi)有真正的服務(wù)應(yīng)用，大數(shù)據(jù)只能叫“海量數(shù)據(jù)”，或者說(shuō)“BigData”只能叫“ManyData”，因此，在海量數(shù)據(jù)中淘金才是大數(shù)據(jù)的真諦所在。但是，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)大部分公司對(duì)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用僅僅停留在數(shù)據(jù)圖表展示、淺層分析，至于數(shù)據(jù)下一步怎么用，沒(méi)幾個(gè)人搞的明白。

在工業(yè)制造領(lǐng)域，依靠工業(yè)制造的各個(gè)環(huán)節(jié)傳感終端累積的數(shù)據(jù)可以為制造企業(yè)帶來(lái)制造效率的提高、產(chǎn)品質(zhì)量的改善、生產(chǎn)成本和資源消耗降低等轉(zhuǎn)變;通過(guò)大數(shù)據(jù)的高速分析可以精準(zhǔn)計(jì)算著每個(gè)生產(chǎn)步驟和節(jié)拍，這些都最終為企業(yè)管理者打造一座透明的智能車(chē)間、智能工廠。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，通過(guò)農(nóng)田種植、果園花卉、畜禽水產(chǎn)養(yǎng)殖等領(lǐng)域大量的終端感知數(shù)據(jù)采集，并結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)豐富的歷史數(shù)據(jù)資源，進(jìn)行農(nóng)情監(jiān)測(cè)、重大災(zāi)害預(yù)警，從而進(jìn)一步預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)等，打造智慧農(nóng)業(yè)園的農(nóng)業(yè)愿景。

這些都是大數(shù)據(jù)服務(wù)于具體行業(yè)應(yīng)用的例子，但是離行業(yè)廣泛應(yīng)用還尚待時(shí)日。此外，大數(shù)據(jù)涉及的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題還亟需解決，需要服務(wù)提供商對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行切割、隔離，一方面保障用戶的數(shù)據(jù)對(duì)于其他用戶是不可見(jiàn)的，另一方面需要確保單個(gè)用戶的不良數(shù)據(jù)操作對(duì)整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的整體和服務(wù)不會(huì)產(chǎn)生影響。同時(shí)，電信、能源、金融、醫(yī)療、教育、政務(wù)、工業(yè)及農(nóng)業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)應(yīng)用均有不同程度的需求，部分行業(yè)對(duì)基于大數(shù)據(jù)的平臺(tái)服務(wù)有著高實(shí)時(shí)性的要求，如設(shè)備故障預(yù)測(cè)預(yù)警、生產(chǎn)決策支持等業(yè)務(wù)，部分行業(yè)需要涉及高并發(fā)數(shù)訪問(wèn)及操作，比如電信、金融平臺(tái)等，這些都對(duì)數(shù)據(jù)的算法提出了非常高的要求。

開(kāi)放、共贏，勿讓大數(shù)據(jù)成為“鏡中花”

大數(shù)據(jù)能夠帶來(lái)巨大的商業(yè)價(jià)值已經(jīng)毋庸置疑，各行各業(yè)均已開(kāi)展了一場(chǎng)無(wú)形的較量，數(shù)據(jù)提供商、服務(wù)提供商都想在這片藍(lán)海強(qiáng)占先機(jī)。但是，應(yīng)該清醒的是，大數(shù)據(jù)之所以稱之為”大“，更多體現(xiàn)的是數(shù)據(jù)資源的整合、業(yè)務(wù)的合作，否則，大數(shù)據(jù)之“大”，只會(huì)生成一堆泛濫的數(shù)據(jù)，并跟垃圾一樣，成為另外一種放錯(cuò)地方的寶藏。建設(shè)一種共贏、開(kāi)放的形式來(lái)讓企業(yè)、硬件廠商、服務(wù)提供商、產(chǎn)品使用者共享數(shù)據(jù)價(jià)值，讓未來(lái)的生活越發(fā)智慧便捷，這才是大數(shù)據(jù)不會(huì)淪為“鏡中花，水中月”的唯一途徑。