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每天早晨出门前,必看天气预报、路况信息,成为陈林的生活习惯,驾车去往陌生的地方,他会打开导航仪,根据需要选择“最短路程”或“最短时间”,寻找当日或近期各类重大资讯,他会去百度“搜索风云榜”……
其实不光陈林,生活在城市的人们大体都一样,已离不开那些与生活息息相关的各类信息了,而实用信息背后,是冰冷的数据。
数据:“进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。”这是《现代汉语词典》的解释,简直枯燥到了极点。但不得不承认的是,数据已经渗透到了各个领域,甚至有如空气,无孔不入了,计算机、金融、钢铁、航运等等,没有哪个领域可以离开数据而生存,节能服务行业亦不例外。
但不同行业对数据有不同的理解,计算机行业理解数据是代码、证券行业理解数据是指数、电影行业理解的数据是档期和票房、节能服务行业理解数据是能耗,笔者理解数据是其背后存在着更大价值,这种更大价值可以是经济的,也可以是社会的。
如果能够安下心,对数据进行梳理,人们或许会发现,数据并不枯燥,它客观真实的反映着现实,如果足够智慧,还可以发现其背后的规律,进而预判未来,获取价值。
当经验成为过去
不用远说,20年前的中国,还是“老”字辈儿吃香的一个社会,“老”厨子、“老”会计、“老”教师、“老”技工、“老”把式,“老”大夫等等都是人们竞相追逐的“抢手货”,因为他们经验丰富。
但当下,吃香的“老”字辈越来越少了,“老”在许多行业成为落伍的代名词,社会不仅需要创新,而且在许多行业,科学数据完全可以替代所谓的“经验”判断了。
以前,许多节能服务公司的市场人员,还会在项目前期与技术部门进行沟通,“哪幢哪幢建筑有多少平米、高多少多少层。”以此请技术人员粗略判断这个单体建筑是否存在节能空间。
“有。”在听到技术人员的答复后,市场人员跟进了项目,结果节能空间还真有,项目顺利实施。但现在,技术人员说“有”的越来越少了,因为建筑节能在我国开展得如火如荼,许多建筑虽然面积足够大,但如果已经开展了部分节能改造,剩余的节能空间就不大了,但仅从外观是很难看得出来的。
现在,技术人员必须去现场,拿着专业测量设备,收集到足够的能耗数据后,才能给出有无节能空间的评价,所以不少节能服务公司的市场部往往与技术部门紧密协作,有些甚至合并,由市场部及技术部共同出员去与客户接洽,这样才能形成互补,完成业务拓展。
由此可见,凭经验混迹节能服务产业的“老”字辈儿已无法生存,节能服务公司评价项目有无节能潜力,不能再凭经验,而是需要数据支撑。
让人感到庆幸的是,现在许多节能服务公司都具备了在线能耗监测的技术能力,有些技术不仅已投入使用,而且还为省级政府架构起了能耗监测平台。其价值,已由某一项目的能源诊断,向整体能源监测、智能控制的更高层级迈进。
迫于时代发展的要求,信息大规模膨胀,使“大数据”的运用具有了更多的必要性,人们的认知也在“大数据时代”的感召下,逐步提升起来。
大数据时代来临
在许多行业中,数据都在发挥巨大的作用,并已融入人们的生活,只是大家没有注意罢了。大到出行,航班、铁路、地铁的安全运行,绝大部分依赖于对数据的分析,调度员根据掌握的数据来发布调度指令,从而确保安全顺畅地运行;小到家庭生活,如使用的空调、微波炉等家用电器,也是基于对数据采集后给出指令来运行的。这样的例子不胜枚举,IT、金融、工业等领域,数据更是被广泛应用,供人们分析、判断、决策。
如果大家觉得上述太过泛化,下面的一组数据可以更形象的告知您什么是“大数据”。一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多……
截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明,2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所有的话的数据量大约是5EB。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
其实,从某种角度讲,人们就生活在数据中。在笔者参加过的与节能减排有关的各类高峰论坛上,院士、专家、学者言节能减排,无一不引用详实数据,给出判断与分析。节能服务公司在向客户、社会展示自己的技术与产品的时候,往往也是通过数据说话,“我们产品的节能量有多少,哪项性能指标是如何如何的。”客户拿到了数据资料,然后去对比参数,最终参考价格等因素签订购买产品或节能改造服务。
由此不得不承认,我们已深陷“大数据”的包围之中,躲无可躲,避无可避,对于大多数节能服务公司而言,如何挖掘数据深层次价值,成为同仁不得不去思考的紧迫问题,因为这将影响节能服务公司发展的纵深与广度。
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