Viktor Mayer-Schonberger
Viktor Mayer-Schonberger:大資料是一個非常大的話題。 大資料現在是非常流行的,每個人都在討論大資料。 看起來好像每一個人在全世界范 圍內都在做大資料,很顯然我們現在是在研究資料,而且收集的過程基本上每個月都是和大資料相關的。 當然我們現在正在做的就是關於大資料方面 的工作。
我相信像這樣的一種觀點基本上是存在錯誤性的,講一下邏輯。 我們之所以這麼說是因為資料是非常大的,我們現在所介入的就是大資料,看起 來所有的東西都是非常重要的,是這樣的。 我們的機器和服務在短期是非常重要的,對於一些小的企業,剛剛開始的企業來講尤其如此,我們更需要 的是HTTP://www.aliyun.com/zixun/aggregation/17812.html">可持續性。 從未來的不斷發展來講,會逐漸的在電子商務中來消融。
大資料是不是最特別的,不需要擔心。 大資料如果是特別的,一定是需要一些不同的或者更好的一些做法,我們現在做的事情尤其如此。 從商業 的角度來講,這種區別是在我們發現資料的價值當中體現出來的。 這也是為什麼我建議我們應該重新的研究大資料的含義,在這裡給大家解釋一下。
資料永遠對於業務的功能,對於市場來講是非常關鍵的,它使得我們能夠實現生產的有效性,並且可以實現市場的一些交易,我們的產品和服務 這樣才能找到買家。 但是資料總會被看為二級的或者次級的東西,是我們業務車輪旋轉的潤滑劑。 從商業的角度來講肯定是非常重要的,這種現象正 在不斷的發生變化,資料已經轉變為主要的價值來源。 這種資源本身就好像是工作力和資本一樣,在資料時代,最好的公司使用資料使得公司的運轉 效率更加的高。 從大資料時代來講,公司將會逐漸的轉向920.html">資料業務,從他們收集的資料當中直接獲得收益。
第二點是更加基本性的改變。 到目前為止,我們在資料的收集和分析當中都是為了一些主要的業務,比如關於收費處理的資料。 使用者的一些資料 是為了能夠針對產品進行分析,保險的資料是為了能夠給好的進行價格的定位和風險的管理。 這些流程中的資料是為了能夠進一步的改進生產的流程 。 這當然是讓我們可以理解的,資料是非常有力量的。
比如美國的一些零售公司,他們可能會在整個的庫存設備當中來使用資料,不光要瞭解賣出去的產品是什麼,而且什麼時候進行銷售,在哪個商 店銷售的。 同時它還可以來實現整個沃爾瑪資料的產品在購買和銷售過程中所有的管理,同時對於供應商來講它可以更好的在沃爾瑪進行貨架的租賃 。 這樣讓沃爾瑪成為更加有效的運營商,並且對於沃爾瑪來講它的規模、效率和力量就更大。 沃爾瑪的庫存資料能夠滿足他的最終的目的,那就是讓 這些資料更好的長期進行庫存的管理。 在大資料的時代,我們將會意識到最重要的或者真實的資料的力量,不光是要滿足這種主要的目的,而且我們 從資料當中獲得的價值,不光是第一手使用了,而且第一手使用只是冰山一角,只是資料總體價值很小的一部分。 在大資料的時代,我們會意識到數 據的價值是存在它的潛力當中的,並且我們對資料的使用可以進一步的加強。 資料它是非常有價值的。 如果我們第一次使用就把它扔掉太可惜了,這 相當於我們把一瓶非常貴的酒只喝一口就扔掉一樣那麼可惜。 許多大資料公司現在在已經發掘二級資料當中的成功意義,.com我們使用的是定價的軟 件和資料,能夠更好的分析產品的成本。 像亞馬遜這樣的公司,他們可以在互動或者交易當中使用大資料,更好的在交易當中獲益。 谷歌已經使用了 30億美元的分析大資料,不光是為了能夠進行研究資料的交付,同時能建立全世界最好的資料交付系統。 UPS公司也在使用大資料能夠管理6萬多輛物 流車輛,進行車輛車隊的管理。 同時能夠瞭解整個的車輛在路上的路況情況,瞭解到這些車主什麼時候左轉,什麼時候右轉。 大資料也可以用在傳感 器中,瞭解飛機引擎在整個生命週期的表現,同時能夠進行預測性的維護。 在引擎壞掉之前,就可以進行修理和更替。 同時能夠更好的從現在的業務 當中逐漸向渦輪或者輪片的業務來轉變,不光能夠銷售引擎,同時能夠提前預測銷售。
谷歌和蘋果他們可以使用這種方式進行商業點的管理,給他們的智慧手機實現具體的定位的功能。 就算是在GPS不能工作的時候也能夠實現。 美國 的一家公司進行幾百、幾千個個人商業信用報告的公司,他們也可以使用這樣的資料來看一個人他是不是能夠及時的服藥,最終還可以預測與服藥依 從性相關的資料。 美國的零售公司也能夠將他的交易資料進行預測一位女性的客戶是不是懷孕了,他們通過觀察使用者購買的習慣進行定位。
我們從二手的資料當中獲得非常大量的收益,使用的方式可能是你沒有想到的。 很少有人在真正的獲得大資料一次使用之後進行進一步的分析。 我們進一步看一下谷歌他們所提供的服務,也就是再捕捉服務。 再捕捉服務可以看作是幾個小的數位,但是我們可以在全世界引擎的服務當中嵌入很 多關鍵字。 通過關鍵詞的分析能夠分析出來到底嵌入的是人還是機器人。 再捕捉的服務是非常有價值的,它可以分析出來這個使用者他到底是不是真正 的人類,這個資料代表的是什麼? 你可能會從好幾本書當中進行掃描,這也是谷歌書籍掃描技術的一部分。 通過這種方式還可以看一下這些數位的再 次嵌入,是不是可以進入非常好的免費的頁面檢查。 在10秒鐘的使用當中,就可以進行20多個再捕捉的服務。 通過這種方式我們可以一天實現非常高 的效率。 如果把它轉向市場的話,這些資料模糊性的查詢可能成本在2.5億美元左右,通過這種服務谷歌就可以獲得10億美元的收入。 通過二次資料價 值的開發就可以實現。 這就是大資料的價值所在,也是為什麼大資料如果做得對的話就可以給我們帶來非常大的價值,對於我們的商業,特別是你能 理解到大資料價值的話。 謝謝大家!
(責任編輯:蒙遺善)