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阿里,真正的大数据企业
记者:你翻译过《大数据时代》,现在自己又写了一本关于大数据的书。《为数据而生》在观点上与《大数据时代》有什么区别或特点吗?
周涛:《大数据时代》一书,主要是介绍“大数据”本身与曾经的数据分析、数据统计有什么理念上的区别。在书里,舍恩伯格提出了“更多关注关联而非因果”“全体数据分析取代抽样分析”“使用模糊数据而非精准数据”等观点。而我的这本《为数据而生》一书,没有着力讲大数据概念,在介绍了大数据发展的主要驱动力之后,把叙述的重点放在了大数据领域中层次递进的创新方法上,并将其分为分析、外化和集成的三个阶段,并对各阶段相应的商业模式以及具体的创新案例进行了阐述和分析。
记者:什么才是真正的大数据企业?你列举了阿里和谷歌作为正面榜样。阿里在大数据方面的优势在什么地方?
周涛:阿里在大数据方面的优势有三点:它的业务产生了大量的数据;它自身具有非常强的数据存储、分析和应用的能力;它的数据分析结果可以直接应用于自身业务,所以有很畅通的数据变现的渠道。
对于很多希望成为大数据的企业而言,这三个优势应该是具有普适的启发意义的。
记者:建设大数据创新工厂是你的一个设想。这一设想在目前实现的可能性有多大?主要障碍在什么地方?
周涛:具体的可能性有多少,很难量化,但是我感觉非常困难。事实上,如《为数据而生》一书中所述,我们已经开发了icloudunion这个以“开放数据挖掘能力,降低将数据转化为价值的技术门槛”为使命的平台,但是这离我所希望的大数据创新工厂还很远。我觉得目前最大的障碍是,一般的企业,缺乏将业务上遇到的大问题剖析分割成几个主要数据挖掘问题的能力,这使得针对不同企业的数据挖掘服务,定制化程度非常高。反过来来说,企业也没有办法通过创新工厂提供的一些标准化服务来解决自己的问题。
大数据将颠覆哪些行业?
记者:在书中,你认为大数据对科技尤其是半定量的科学改变巨大。为什么这么说?
周涛:社会学、管理学、心理学等,是我所认为的半定量的学科。这些学科的一些理论是基于定性的分析,没有数量化的支持,因此严格来说不算科学的范畴。另外,一些定量化的结果,往往也是通过对少量的案例分析或针对一小部分人(往往是几十人到几百人)进行问卷调查、量表填写或行为实验得来的,这些其实都是“小数据”。
现在,我们利用大数据的方法,可以在不干预个人生活工作的前提下,获得数千万甚至数亿人的真实行为数据,这些数据的分析,可以验证或者证伪很多已知的经验理论,并且从根本上改变原来这些半定量学科方向的研究思路和研究方法。事实上,最近国际上已经有一些学者(中国也是其中一支不可小觑的力量)开始提出计算社会科学的理念和方法论。
记者:未来,哪些传统行业被大数据改变的机会较大?
周涛:我认为是工业——主要是指制造业,还有农业、医疗健康及生物行业。
记者:你在书中详解列举了成为大数据企业的措施,在这八个步骤中,哪一步是目前中国企业最缺失或薄弱的?
周涛:大部分企业,八个步骤都缺失。其中,第二步“整理数据资源,建立数据标准,形成管理规范”和第七步“推动自身数据的开放与共享”最为关键。因为只有数据流通起来,才能产生价值,第二步和第七步就是制约因素。这两步解决了,解决其他问题的动力就会自动出现了。
记者:有观点认为,我们身边每天都会产生大量数据,但是目前缺乏强大的IT技术基础作为支撑,将这些数据有效收集起来,并加以“净化”和有效利用。你同意这个观点吗?
周涛:我同意这个说法。我认为中国现在还没有进入到所谓的“大数据时代”。事实上,迄今为止,总体上来说,中国并未形成有重大社会经济价值的大数据应用产品,并未实质性推动大数据相关传统产业的转型升级,并未为国家重大战略提供有重要价值的决策建议。这里主要的障碍,是大数据创新的四个关键要素即“核心需求”“原始数据”“关键技术”“顶尖人才”互相分离。
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电力大数据的分析流程主要包含数据集成、数据存储、数据计算、业务应用四个阶段,在该流程中融合数据治理、分布式存储、高性能混合计算、数据探索、一体化搜索、可视化展现、智能信息处理、安全治理等信息技术实现数据分析、处理、安全防护的基础平台支撑,通过全球能源互联网多领域交叉融合研究,建立智能化的建模分析及数据使用模式,支撑全球能源互联网业务应用和场景需求,总体架构如下图所示。
通过对公司大数据服务体系框架、总体技术架构及演进路线的研究,以及对集中式数据中心环境下的数据大集中技术架构的研究,设计提出符合电力大数据当前应用现状和需求的公司大数据总体架构,全面指导大数据其他关键技术的研究;研究制定电力大数据的管理规范、应用标准和规范化建设模式,通过标准体系的建立进一步促进与保障电力大数据技术的应用推广;基于基础体系架构和标准体系,可在总体层面上提出公司电力大数据发展规划,在统一规划与协同推进下有序开展公司各系统、各单位的电力大数据相关研究和应用工作。
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