2016-10-28

大数据来源于现有的信息化系统、网络、以及物联网通过传感器实时感知和采集的数据。作为互联网前端触手的物联网,通过在物体上加装各类传感器,使得所有的物体都可以变成产生数据和获取数据的载体,从而带来了数据量的剧增,数据量的变化最终引发了一场质变:数据时代的来临,创新在数据驱动下产生。如今,数据已成为大国之间的竞争战略和全球领军公司的战略实践,我国的企业已经意识到:数据是增强竞争优势的基石。利用数据分析的企业已经将目光投向了“数据创新”,目标是打造出高效的业务流程,助力自身战略决策,在前沿领域超越其竞争对手。

数据驱动创新有三个发展趋势,分别是智能化、个性化和开源化。

一、智能化趋势

智能化描述了大数据所产生的创新价值如何与人类交互並深入于生活之中,人的思维与新科技将会遇上前所未有的碰撞。

全球的信息化发展正在经历从数字化向智能化的提升,这将是未来10年信息产业的发展趋势之一。在未来的智能化时代,也可以称之为万物互联的物联网时代,无论是传统产业还是新兴产业,例如:食、住、行、游、购、娱,城市的配套管理等等,这些领域无一不在逐渐具备智能化的要素。智能化的实现离不开物联网,物联网是实现智能化的基础。物联网感知了数据,而对数据的价值分析和应用创新,支撑了智能化应用的发展。在数据驱动创新的智能化发展趋势中,人机协作、人机一体化将会是新的发展机遇。

比如,无“工”不强,工业,对经济的持续繁荣和社会的稳定有着非同寻常的意义。无论是德国工业4.0、美国工业互联网、中国制造2025的核心要素都包括了信息物理系统(CPS),物联网(IOT),云计算,数据分析等等。智慧工厂是智能工业的一个关键特征,可以实现人机的有效交互。智慧工厂将从现在通过中央控制中⼼的模式转向通过自行优化和控制其制造流程来实现。生产过程的自动化、产品质量监控的智能化,靠的就是物联网和数据提供的在数据采集、分析、应用上的支撑。而生产出来的产品又将作为物联网的端设备,不断地采集其在被使用过程中产生的状态数据,感知到的环境数据和用户数据,并回传给制造商或者服务商,实现产品售后服务的自动化、智能化;同时还将催生新的商业模式,产生跨界合作与竞争。以锅炉行业为例,锅炉生产厂商给锅炉部件配备压力、温度等传感器,并连接到实时状态监控系统和数据分析系统,可以帮助客户准确地预测部件的磨损情况、锅炉的除垢时间,从而可以防止设备故障、降低维修成本。

再比如,物联网引发的数据大爆炸将促进实时分析和流分析的发展。实时分析和流分析能够对不间断传入的事件进行快速响应,响应时间尽可能接近于实际时间,其典型的应用场景包括城市规划和运营、应急管理、车联网等,而分析车流量、道路交通情况的实时变化,是和实时分析和流分析的典型应用之一。无人驾驶车辆是当下热门的研究领域,不但可以节能减排,而且可以解决城市的交通拥堵。据报道,新加坡街道上将很快出现数千辆无人驾驶的出租汽车,这些出租车一旦上路,新加坡街道上的出租车将减少60%。同时,这些试运营的出租车自动化程度属于“第4级”,完全没有人工介入。我们可以想象,未来的智能车会像现在的智能手机一样,车是一个移动的媒体平台,集成众多的产品和功能,人们将更关注车的舒适性和娱乐功能,而把驾驶功能降级为一个最基本的功能。

又比如:大数据技术和机器学习的发展将推动人工智能的发展热潮。AlphaGo在下围棋领域的成功,对于人工智能学科而言,是一座新的里程碑。业界普遍认为人工智能已经走过了从0到1的阶段,接下来的第二阶段将会是从1到N的爆发,这一阶段,算法的精度会大大提高,应用场景会更加丰富,并且将推出大量针对个性化服务的人工智能产品。

二、个性化趋势

大数据支持下的个性化信息服务将颠覆现有规模经济的基本原则,彻底改变传统商业的服务模式。个性化是趋势,在未来,将会为每一个终端消费者提供专属性的产品与服务。

比如,认知系统专门获取海量的不同类型的数据,根据数据和信息进行推论,帮助我们实现人机交互、人机一体化。认知计算包含信息分析、自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新,可以让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考,并做出正确的决策。未来,采用认知计算技术的个性化应用可帮助消费者购买适合身材和不同着装要求场合的衣服,结合身体健康和聚餐群体创建新的菜谱,甚至为用户设计装修方案、采购符合个性和品位又打上个性化logo的家具、家电等等。

俗话说:无“农”不稳,“民以食为天”。我国是一个传统农业大国,农业作为国民经济的基础占有很高的比例,同时更是扩内需调结构的重要领域。由于目前我国农业的信息化总体水平不高,数据驱动农业生产创新的实施还处在一个初期阶段。未来30年,农业会成为下一个重点发展的领域、最大的金矿。那么农业的痛点在哪里?农民急需解决什么问题?我们在研究食品安全、农业电商的过程中意识到:就是要真正解决农民卖不贵、不知道种什么、贷困难等等首要问题。如何解决这些问题?除了政策之外,从技术上分析,要充分利用农业数据的价值,利用数据驱动农业的创新。

我国的农业电商发展很快,基于这些农业电商数据,我们可以做很多事情。例如:提取网民的购物行为记录,针对各农业电商分类产品,利用机器学习、分类训练等模型,对消费者的人口属性、上网特征、浏览内容偏好等指标进行分析,实现精准营销;分析农产品网上经营者的线上交易数据,对其的经营状况和信用状况进行评估,对金融资源有效配置提供数据支撑,解决小微农业电商融资难的问题。

三、开源化趋势

开源成就了大数据,Linux平台是一切开源应用的基础。从Hadoop到各种NoSQL数据库,所有的开源部件首选Linux平台,各种硬件平台也全面支持Linux。由于软件、硬件、云技术的开源,使得数据的单位成本大大减低。

IDC预测,未来5年,在基于云的大数据解决方案上的花费将是本地部署解决方案费用的4倍之多,混合部署将必不可少。因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施,Oracle,IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。所以,私有云、公有云相结合的混合数据云是未来趋势,大部分企业会将这些现有的系统融入混合系统,同时吸收非结构化的数据和外部数据。选择使用开源产品对于避免专有架构的锁定非常重要,会大大降低系统迁移和升级过程中的成本。

数据驱动创新,已经创造了许多令人意想不到的奇迹,是一个从量变引发质变,再从新的量变引发新的质变,反复循环的过程。这是一切事物发展的共同规律,也是数据驱动创新发展的必然趋势。如果能把握数据驱动创新发展的智能化、个性化、和开源化三个趋势,将利于我们把握好在物联网的智能时代,传统经济向互联网经济转型过程中蕴含的商机。(完)

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