搭载“大数据榜单” 企业决策可有的放矢
文章来源:环球聚焦传媒网 作者: 发布时间:2016-04-20 16:50 点击量:765 大
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随着大数据产业园在中国各大省市遍地开花,如何尽快融入和运用大数据,无论是商业巨头还是中小创业企业都十分关注。
因为关注,就出现了一种名叫“大数据榜单”的工具,这种工具能帮助政府、企业等市场主体以最快速度了解相关市场,从而更好地与大数据企业合作。
数据价值在合作中
一份高含金量的榜单,对新兴产业尤为重要。
大数据本身也是新兴产业之一,所以在众多政府和商业单位那里,只听到“大数据”概念很热,却不知工具怎么用。有些企业在寻找“懂行的人”,有的则在咨询专业公司,为的是求得破题答案。更有一些企业面对大数据茫然无措。
大数据榜单的出现,在一定程度上解决了某些用户的决策困惑。
“大数据榜单从研发开始,就要规范化,而且要公平公正、纯中立,而且没有任何费用产生。”华为联合创新与解决方案合作部大数据市场总监刘冬冬告诉《中国企业报》记者,作为大数据的开发和应用商,他们可以把大数据理解成“乙方”,而使用大数据的企事业单位理解成“甲方”,如果以上标准都做到了,那么这份大数据榜单会使企业招投标时,市场开发的思路更清晰。
如果大数据榜单中对所列企业的相关指标都做了逐一介绍,包括企业的产品、案例、专利、荣誉等,这就意味着,大数据的出现,将在很大程度上帮助甲方了解行业,更好地开展大数据方面的合作。
大数据既简单又复杂,其成本又低又昂贵。
从政府到企业,都掌握着民众和用户的各种数据,但是如果对这些数据进行拆解、分析是一般人难以胜任的。就阿里巴巴而言,用户在电商平台、终端上的行为数据几乎是“零成本”获取,但是数据中心的硬件配置,不是一般企业可以承受的。因此企业嫁接大数据,最好的方式就是合作。
榜单是技术产物
在榜单研发的过程中,刘东东发现“公有云”将突破企业运营成本的限制。他以微信平台举例:我们可以看到在微信平台上,可以应用、可以开发“公有云”,无论是百姓、媒体人、开发者等等都可以在这个平台上发挥所长,创造文化和盈利。同理,“公有云”也能为榜单所用。
大数据需要分布式存储计算平台、计算、操作、数据挖掘等,很多企事业单位都有自己的服务器、机房,但是这些设备不一定每天都在满载运行,可能有波峰、波谷。
“如果企业为发展大数据而采购这些硬件,还要考虑大数据高热量、高耗电的现实情况,那么他们必须要把成本花到位。”在刘冬冬看来,大数据技术在飞速发展,数据量在快速激增,如果没有前瞻性的硬件布局,企业大数据的隐形效率不堪设想。对此,有专家认为:在大数据时代,“云”提供了一个弹性选择,需要多少就用多少,企业不用考虑自身的硬件升级,云服务提供商就可以做到,如果不行换一家即可。
“就像企业从互联网发展初期自建服务器机房,到大数据时代‘公有云’的使用也有一个过程。”刘冬冬告诉记者,研发一份大数据榜单,就是要回应、解决政府、企事业单位的需求。
据了解,现在用大数据的基本上都是大型企业,小企业很少用大数据招投标。
这一点,刘冬冬告诉我们他曾经的一个经历:曾有公司要进行市场项目调查,这家公司邀请来3家咨询公司,一家大数据公司,两家咨询公司。在这3个被邀请对象中,大数据公司拥有几十亿庞大的数据量,而另两家咨询中,一家拥有相关信息40来万,而另一家根本没有数据,只会做报告。同场竞技,孰优孰劣,一目了然。
类似的情况不仅发生在商业领域,一些在建的“智慧城市”中,有些政府官员在组织招商时除了要求参与的企业是业内数一数二,却不知道哪些适合不适合。在这种情况下,如果有大数据榜单,对城市的管理者而言,就很容易从“挑名牌”变成“挑名单”,因为榜单能够根据业界不同需求,分门别类,这就形成了“我所需要的标准”。
榜单研发见“功夫”
判断一份大数据榜单是否可用,关键是看它的市场反馈。
“在百度等探索公司上买‘大数据’未必能实现预期目标,因为那不是一般的企业能做得到的。”刘冬冬认为,大数据产业是跨界的,因此这需要跨界的人来做,因此大数据人才不是信手拈来。
在大数据榜单研发团队中,产、学、研、用的人都要有,从数据源、数据合并、数据存储、数据计算、数据挖掘、数据应用、数据可视化、数据咨询全部都要有,这是一个完整的链条,排行榜应该是照着这一链条研发的。比如某个专家了解汽车行业,只要他了解大数据,那他就能了解汽车行业在大数据领域有何影响。
正是由于大数据榜单研发是个系统工程、专业工程,所以它才有助于产业健康发展。根据大数据榜单体现出的行业变化,相关主体可以知道整个产业的发展动向。对此,博图纵横副总经理石峰告诉《中国企业报》记者,做大数据服务的企业,也可根据榜单,使产业、政府、企业能够互动起来,起到风向标的作用。
大数据产业在快速发展过程中,既有“做实事”的也有“炒概念”的,在这个时候,政府、产业公司就需要擦亮眼睛,辨别真伪。鉴别的基本方法除了上述的“看市场反馈”,还要看榜单与行业既有标准的重合度。