大數據“變現”，去除瓶頸還需哪幾招？

　　■創新行動派

　　自2009年大數據概念提出以來，越來越多的國家開始從戰略層面重新定義大數據。2016中國大數據産業峰會透露，未來5年，大數據産業規模將以每年50%以上的速度增長。那麼，大數據時代真的到來了嗎？大數據應用過程中還存在哪些問題？日前記者走訪了我國大數據行業領軍企業之一的成都數之聯科技集團。

　　降低數據挖掘“門檻”，大數據賦能當“授人以漁”

　　“我想這個時代還遠沒有到來。”作為《大數據時代》的譯者，成都數之聯科技集團CEO兼首席科學家周濤認為，當前大數據應用主要是在網際網路和金融行業，這些只是大數據産業的冰山一角，未來會進一步向工業和農業等傳統産業滲透。

　　不過，對於當前我國傳統企業來説，大數據應用常常總是“餘音繞梁”，卻又難以“觸手可及”。“在傳統製造企業中，産品需求、生産流程、銷售渠道、售後評價依舊是傳統的‘拍腦袋’，尚未實現智慧化生産、精細化運營、個性化行銷。”周濤舉例説，比如農業領域就依然停留在粗放的耕種土地、收穫糧食和進入市場銷售模式。在周濤看來，目前我國傳統企業普遍面臨的大數據應用困境，多為數據存儲管理和分析挖掘的能力瓶頸。

　　“正是數據挖掘技術門檻高，使得數據和價值分離的問題嚴重。”數之聯董事長兼財務總監傅彥認為，“雖然有小部分網際網路企業具備數據挖掘技術，但傳統企業考慮到數據安全問題，不願意把數據拿出來。面對這些問題，我們的解決方案是：通過開放數據挖掘能力，降低傳統企業將數據轉化為價值的門檻，對傳統企業進行大數據賦能。”

　　如何不拿出企業數據，卻依然借助大數據賦能？

　　數之聯首席技術官方育柯介紹，數之聯在2012年成立後，為政府、企業和機構提供集數據採集、存儲、管理、分析、挖掘和應用為一體的大數據價值發現全産業鏈服務，重點解決數據價值挖掘、數據變現問題。企業的iCloudUnion大數據價值發現與應用創新平臺更強調開放數據挖掘過程，平臺上整合了100多個機器學習演算法，適配到hadoop、spark等分佈式處理框架，使得能夠快速處理大規模的數據。“有了這個平臺，我們可以通過托拉拽快速完成大型數據挖掘演算法和模型開發工作。”他舉例説，在公司分析富士康SMT生産線上不同環節的加工數據項目中，為了解哪個環節容易導致産品不良率比較高，平臺僅用數小時便搭建起一個整合學習模型，並通過該模型，將之前進料階段準確率實現了大幅度提升。

　　“經過初級培訓的人在幾個小時內就可以完成高級演算法工程師要幾週才能完成的編程工作。”方育柯説，平臺的價值在於可以幫助客戶實現自主的數據價值發現和應用創新能力，真正做到授之以魚不如授之於漁，對傳統企業進行大數據賦能。

　　警惕重復建設“先手棋”，産業佈局需科學統籌

　　去年以來，“國家大數據戰略”的發展目標被寫入十八屆五中全會公報中，我國大數據産業發展明顯加快，一些大數據産業發展規劃或智慧城市項目也在各地紛紛開工。然而，“下先手棋”的大規模産業佈局是否就意味著發展領先？

　　方育柯注意到，大數據産業發展中存在的資源浪費、重復建設應當引起關注。一方面，很多地方在推大數據産業項目時基礎設施先行，投入大量資金建設IDC（網際網路數據中心）、IPC（工業個人電腦）等，使得國內的計算資源和數據平臺的容量遠大於需求量；另一方面，部分政府、企業在數據開放過程中，要麼開放範圍有限，要麼開放的數據是過於宏觀或“高度”匯總的小數據，對大數據的價值挖掘幫助有限，“這好比空有一身功夫的‘武林高手’，只能在小武館裏施展才華。”

　　談及數據開放之於大數據産業發展的重要性，他以數之聯發展歷程為例：團隊在2001年開始做數據挖掘、機器學習的科研時，數據挖掘僅在國外少量企業應用，這階段團隊分析的數據主要是企業的結構化數據或者電子錶格數據，規模一般都不會超過10萬；2006年前後，團隊與電信部門合作，通過機器學習的方式智慧識別垃圾短信時，逐漸開始處理非結構化的數據，但依然是文本方式，數據規模約在千萬級別；2009年後，隨著移動網際網路、物聯網的發展，大數據概念迅速流行起來，數據量從之前的TB發展到PB、EB、ZB等，數據産生速度、數據類型、數據價值都在快速增長。

　　方育柯建議，地方産業佈局時，在考慮後續大數據項目或者智慧城市期間，應強調數據驅動的智慧城市建設，科學、統籌、合理規劃大數據相關産業發展規劃，儘量依託現有IT設施資源，避免重復資源建設，開展輕量級的大數據解決方案，“不要為了發展大數據而發展大數據，應該本著開放數據資源、分析數據價值、創新數據應用的原則，推動大數據在政府和企業尤其是傳統企業中的有效運用。”

　　“大數據的核心要素是數據、技術、人才。”他認為，對於數據，可以優先推動政務數據開放，鼓勵企業數據開放；對於技術，優先扶持大數據技術創新類企業，提升傳統企業大數據技術能力；對於人才，制定大數據人才引進策略，尤其是三、四、五線城市，因為這些地區是未來大數據的價值寶藏。

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