大數(shù)據(jù)三大應(yīng)用領(lǐng)域

1、大數(shù)據(jù)在企業(yè)商業(yè)智能、公共服務(wù)和市場營銷三個領(lǐng)域擁有巨大的應(yīng)用潛力和商機。今天，大數(shù)據(jù)似乎成了萬靈藥，從總統(tǒng)競選到奧斯卡頒獎、從web安全到災難預測，正如那句俗語：“當你手里有了錘子，什么都看上去像釘子?！碑擨T經(jīng)理成功部署一套Hadoop系統(tǒng)后，任何事看上去都與大數(shù)據(jù)有關(guān)（事實也是如此）。類似的事情在云計算的普及中也出現(xiàn)過，一開始大家認為所有的IT都可以搬到云端，而現(xiàn)實是我們依然需要虛擬化技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施。對于大數(shù)據(jù)來說，如果IT經(jīng)理們初期不能正確選擇應(yīng)用領(lǐng)域，有可能會導致達不到期望值，招致麻煩。其實，綜合來看，未來幾年大數(shù)據(jù)在商業(yè)智能、政府服務(wù)和市場營銷三個領(lǐng)域的應(yīng)用非常值得看好，大多數(shù)大數(shù)

2、據(jù)案例和預算將發(fā)生在這三個領(lǐng)域。商業(yè)智能過去幾十年，分析師們都依賴來自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI產(chǎn)品分析海量數(shù)據(jù)并生成報告。數(shù)據(jù)倉庫和BI工具能夠很好地回答類似這樣的問題：“某某人本季度的銷售業(yè)績是多少？”（基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），但如果涉及決策和規(guī)劃方面的問題，由于不能快速處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的BI會非常吃力和昂貴。大多數(shù)傳統(tǒng)BI工具都受到以下兩個方面的局限：首先，它們都是“預設(shè)-抓取”工具，由分析師預先確定收集什么數(shù)據(jù)用于分析。其次，它們都專注于報告已知的未知”（Knownunknowns），也就是我們知道問題是什么，然后去找答案。（而大數(shù)據(jù)會給出一些未知

3、的未知，也就是你沒有想到的一些問題的結(jié)果）傳統(tǒng)BI工具主要用于企業(yè)運營，側(cè)重于成本控制和計劃執(zhí)行報告。而大數(shù)據(jù)技術(shù)最主要的功能/應(yīng)用是ETL（Extract、Transform、Load）。將近80%的Hadoop應(yīng)用都與ETL有關(guān)，例如在導入Vertica這樣的分析數(shù)據(jù)庫之前對日志文件或傳感器數(shù)據(jù)的處理。今天計算和存儲硬件變得非常便宜，配合大量的開源大數(shù)據(jù)工具，人們可以非常“奢侈”地先抓取大量數(shù)據(jù)再考慮分析命題。可以說，低廉的計算資源正在改變我們使用數(shù)據(jù)的方式。此外，處理性能的大幅提高（例如內(nèi)存計算）使得實時互動分析更加容易實現(xiàn)，而“實時”和“預測”將BI帶到了一個新的境界-未知的未知。這也

4、是大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)BI之間最大的區(qū)別。今天的大數(shù)據(jù)技術(shù)還處于戰(zhàn)國時期，未來幾年，隨著企業(yè)間的兼并和新產(chǎn)品的不斷推出，BI廠商們將能推出完善的，讓CEO感到滿意的“大數(shù)據(jù)套件”，但這并不意味著企業(yè)IT經(jīng)理們的工作將受到威脅。因為正如云計算在理想和現(xiàn)實間達成妥協(xié)一樣，大數(shù)據(jù)也會經(jīng)歷類似的發(fā)展過程。傳統(tǒng)的BI工具將與大數(shù)據(jù)分析并存。公共服務(wù)大數(shù)據(jù)另外一個重大的應(yīng)用領(lǐng)域是社會和政府。如今，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)能夠預測疾病暴發(fā)、理解交通模型并改善教育。今天，城市正面臨預算超支、基礎(chǔ)設(shè)施難題以及從農(nóng)村和郊區(qū)涌入的大量人口。這些都是非常緊迫的問題，而城市，也正是大數(shù)據(jù)計劃的絕佳實驗室。以紐約這樣的大都市為例，政府公

5、共數(shù)據(jù)公開化、以及市民生活的高度數(shù)字化（購物、交通、醫(yī)療等）等都是大數(shù)據(jù)分析的理想對象。客觀的市政數(shù)據(jù)，是消除爭端，維系公民社會的最佳紐帶。當然，前提是讓公民能夠訪問這些數(shù)據(jù)。蘋果的Siri和谷歌的GoogleNow都具備成為個人化助理的潛力。當然，我們還需要更多的產(chǎn)品和技術(shù)讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更容易被公眾理解和接受（數(shù)據(jù)可視化）。此外，IBM的Watson以及WolframAlpha這樣的人工智能技術(shù)還能實現(xiàn)與用戶的互動。今天，智能手機（以及Twitter等社交網(wǎng)絡(luò)）的普及讓人類社會首次實現(xiàn)了公民的聯(lián)網(wǎng)。應(yīng)用程序商店實時上已經(jīng)打通了政府和公民之間的應(yīng)用層面的通道。（例如奧運期間倫敦警察廳發(fā)布的ip

6、hone通緝程序）。伴隨著各國政務(wù)的數(shù)字化進程，以及政務(wù)數(shù)據(jù)的透明化，公民將能準確了解政府的運作效率。這是不可逆轉(zhuǎn)的歷史潮流，同時也是大數(shù)據(jù)最具潛力的應(yīng)用領(lǐng)域之一。市場營銷大數(shù)據(jù)的第三大應(yīng)用領(lǐng)域是市場營銷。具體來說，是提升消費者與企業(yè)之間的關(guān)系。（賣得更多、更快、更有效率）今天，最大的數(shù)據(jù)系統(tǒng)是web分析、廣告優(yōu)化等。今天的數(shù)字化營銷與傳統(tǒng)營銷最大的區(qū)別就是個性化和精準定位。如今，企業(yè)與客戶之間的接觸點也發(fā)生了翻天覆地的變化，從過去的電話和郵件地址，發(fā)展到網(wǎng)頁、社交媒體賬戶、博客等等。在這些五花八門的渠道里跟蹤客戶，將他們的每一次點擊、收藏、“頂”、分享、加好友、轉(zhuǎn)發(fā)等行為納入企業(yè)的銷售漏斗中并轉(zhuǎn)化成收入是一個巨大的挑戰(zhàn)。也就是所謂的“360度客戶視角”。大數(shù)據(jù)已經(jīng)與在線營銷交織在一起，其應(yīng)用可以分為兩大類：首先，從線上到線下。配備了NFC近場通訊技術(shù)的智能手機和基于位置的簽到正在成為營銷人員的最新利器。他們將能跟蹤商場人流，把在線零售