什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据？
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什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据？
驾驭大数据 驾驭未来
文/林海龙 虎嗅网友
大数据的流行，也引发了图书业大数据出版题材的升温。去年出版的《》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国政府的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。
该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！
大数据重要以及不重要的一面
与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。
网络数据与电子商务
对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。
一些有价值的应用场景
大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手机应用所提供的时间和位置的数据也会提供主动的、及时的推送客户关怀信息，有利于改善客户关系和创造商业机会，也可以利用它进行共同目的和兴趣的社交，这些都会带来一种令人惊奇的业务创新。在视频游戏、电信话费清单上，作者也提出了十分有价值的洞见。
技术、流程、方法、组织、人、文化
作者是Teradata的首席分析师，绝非是文献学专家和徒有虚名之辈，他在书中也介绍了如何利用海量并行架构（MPP），云计算、网格计算、MapReduce等时下炙手可热的技术从大数据中披沙沥金，驾驭大数据。
同时，作者一直在提醒我们，数据只是源，“思想才是分析之父”，“有价值和影响力的分析才是优质分析”，优质分析要符合G（Guided指导性）R（Relevant相关性）A（Explainable可行性）T（Timely及时向）原则，并且优质的分析要能提供答案、提供用户需要的东西，要能提供新的解决方案，对实际行动有指导意义，从这个角度看，它区别于报表那种标准和固定的数据呈现模式，借助于大数据分析，用户能够把握现状、预测趋势，这样才能驾驭未来。
作为一个大数据的行动者和实干家，作者也结合自己的工作经验，对于如何成为优秀的分析师，给出了他的答案，那就是学历、数学和编程等技能“它们仅仅是起点而已”，优秀分析专家身上更重要的才能是“承诺、创造力、商业头脑、演讲能力和沟通技巧、直觉”，这种人一将难求，它需要分析师长期的工作经验积累，从这点看，数据分析“不能只把自己当成科学家，业内最好的分析专家毫无疑问也是艺术家”。企业的大数据探索之旅，并非一片坦途，也会充满了各种艰险，这就需要企业具有创新性的文化氛围，容忍冒险和犯错，并鼓励尝试，作者也切中肯綮的提出“关注人，而不是工具”，“打破思维定势，形成连锁反应，统一行动目标”的创新之路，供读者思考和借鉴。
时异而世移，我认为，在当今社会，企业直面社会的剧烈变化，在管理工作中依赖小规模的“点子”“好主意”的传统做法已经难以应对市场的激烈竞争，企业需要从那些来自于现场、来源于客户、来源于多个时空的全方位的立体信息中找到利润的宝藏，才能获得持续增长的动力，从这个意义上看，驾驭大数据是企业驾驭未来的必经之路。
序言：大数据管理
无论你是否喜欢，大量的数据都会在不久的将来涌入你的生活。也许它现在已经出现在你的生活中了，也许你已经与它们打了一段时间交道-例如，试图解决这些数据的存储问题以便后续的访问，处理错误和缺陷，或者将这些数据进行结构化分类。或许你现在准备通过分析庞大的数据集提炼出一些有价值的数据，进而从中得到一些关于你的客户、业务或者你的企业所处商业环境的信息。或许你还没有到这一步，但是你已经意识到了数据管理的重要性。
无论你属于上述哪种情况，你都找对了地方。正如Bill Franks所说，在不久的将来，不仅会有大数据，还会有许多关于大数据的书籍。但是，我觉得这本书不同于其他的大数据书籍。首先，该书是这个领域的先驱者。最重要的是，它与其他书籍侧重的内容有所不同。
很多大数据的书籍侧重于大数据管理：如何将大数据存储到数据库或者数据仓库中，或者如何将非结构化数据进行结构化和分类。如果你发现自己阅读到了很多关于Hadoop、MapReduce或者其他关于数据仓库方法的内容，那么你可能已经遇到了，或正在寻找一本"大数据管理（BDM）"的书籍。
当然，大数据管理是一项重要的工作。无论你有多少何种质量的数据，如果你不能将它们按照某种便于访问和分析的格式存储到一个环境中，那么你就无法体现出这些数据的价值。
但仅仅是大数据管理方面的知识还不能让你走得更远。为了让这些任意大小的数据变得有价值，你不得不自己分析和操作这些大数据。正如传统的数据库管理工具不能自动分析来自传统系统的交易数据一样，Hadoop和MapReduce也不能自动解释来自网站、基因图谱、图像分析或者其他大数据源的数据的含义。即使在大数据时代到来之前，许多从事数据管理多年（甚至是几十年）的组织也没能从它们的数据中获取到便于分析和决策的有价值信息。
在我看来，这本书将重点放对了地方。它主要是关于大数据的有效分析，而不是大数据管理本身。它从数据开始，所有的内容均围绕如何做整体决策，如何构建卓越的数据分析中心，以及如何构建数据分析文化等主题。你也会发现一些大数据管理中提到的内容，但该书内容的主体仍是关于如何利用输入数据生成、组织、配置和执行数据分析。
或许你还没有意识到，分析在今天的商业领域中是一个很热门的话题。这本书将主要围绕公司如何利用分析进行竞争，我在该领域的著作和论文一直是我所有著作中最热门的内容。关于分析的会议也在各地不断涌现。大的咨询公司，例如，Accenture、Deloitte和IBM已经在该领域积累了大量经验。许多公司、公共服务部门甚至非营利机构都已经将分析作为一个优先的战略。现在人们对大数据非常感兴趣，但是重点仍应该放在如何组织这些数据并使得它们便于分析，进而影响决策和行动。
Bill Franks独创地将讨论重点放在大数据和分析的交集上。与其他数据仓库和数据应用供应商相比，他所在的公司Teradata，在数据分析及从中提取商业价值的领域，一直都表现出了最高的专注程度。尽管Teradata最被人们熟知的是其企业数据仓库工具，但是这些年来，它也提供了一系列的分析应用工具。
在过去的一些年中，Teradata为了开发面向大数据的高度可扩展的分析工具，已经和领先的数据分析软件供应商SAS建立了紧密的联系。这些工具通常是数据仓库环境的嵌入式分析工具，并针对大量数据分析应用，例如，实时欺诈检测和大规模客户购买倾向评分。Bill Franks 是Teradata的首席分析专家，因此有机会了解大规模分析和库内处理的理念和专业知识。如果讨论这个主题，可能没有比Bill Franks更好的人选了。
那么，本书还提供了哪些特别有趣且重要的内容呢？以下是关于本书重点的简要介绍。
第1章概述了大数据的相关概念，还解释了"数据的大小并不总是最重要的"这个观点。事实上，在整本书中，Franks指出了许多大数据其实并没有用，如何过滤掉无效的数据才是真正重要的。
第3章是对大数据源的综述，将大数据源进行了创造性和有价值的分类，且非常全面。该书第2章介绍了网络数据及其分析，对希望了解在线用户行为的企业和个人会很有帮助。这部分内容绝不仅仅是一般的面向网页分析的报表。
第4章致力于介绍分析可扩展性的演进，这部分内容为您提供了一个大数据和分析技术平台的全新视角。可以肯定的是，你在其他地方都未曾看到过这部分的内容。该章也讲述了最新的技术，例如，MapReduce，并讨论了大部分大数据分析工作都需要一个混合的环境。
该书包含了一部分关于如何生成和管理分析数据环境的最新内容，这也是在其他地方看不到的内容。如果你想要了解最新的关于"分析沙箱"和"企业分析数据集"内容（这对我来讲也是全新的内容，但是现在我知道了它们是什么以及它们的重要性），那么你可以在第5章中找到答案。本章还包含了一些关于对管理系统和处理流程进行建模和评分的重要信息。
第6章讨论了目前常用分析软件工具的类型，包含开源包R。虽然很难找到关于这些不同分析环境优缺点的评价，但是本章中你将读到这些分析。最后，本章讨论了一些组合和简易分析的方法，以便于像我这样的非技术人员理解。
该书的第三部分从技术角度给出了在分析中和企业管理方面的建议。同时，选取的角度也是很合理的。例如，我特别喜欢第7章中关于制定决策和发现问题的部分。许多分析专家进行分析时都没有考虑一个更大的问题-这些问题是如何产生的。
近来有人问我，关于分析文化内容的描述是否超出了本书的范畴。我回答说，在我读Franks所写的第四部分之前，我并不知道这个问题的答案。他将分析文化和创新文化联系在了一起，这一点我非常喜欢，并且以前从未见到过此类内容。
尽管这本书并没有避开技术话题，但它以一种直接和解释性的方式对它们进行了描述。这使得本书适合更广泛的读者，包括那些技术背景有限的读者。Franks使用数据可视化工具的论述借以概括整本书的基调和视角："简单即是最好的。仅当必要时，再把它变得复杂。"
如果您的企业打算进行分析工作-毫无疑问你将需要解决很多在这本书中所涉及的问题。即使你不是一个技术人员，你也需要熟悉一些关于构建企业分析能力所涉及的内容。如果你是一个技术人员，你将学习到分析中人性化的一面。如果你正在书店或者通过"搜索本书内容"浏览本书的前言部分，那么买下这本书吧。如果你已经买了这本书，那就赶快行动起来，阅读它吧！
Thomas H. Davenport
信息、技术与管理领域杰出教授，美国巴布森学院
联合创始人、研发总监，国际数据分析研究所
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喜欢该文的人也喜欢聚合大数据分析和应用玩家 他们搞啥？
作者：杨璐
分类 : 比特网
　　近年来，正日益成为国家基础性战略资源，蕴藏着巨大的潜力和能量。在国家层面，发展大已成为提升竞争力的战略选择;在经济层面，发展大数据已成为打造新动能的关键要素;在行业层面，发展大数据已成为驱动转型发展的重要引擎;推动大数据发展已成为从政府到民间、从行业组织到机构的社会共识。
　　在这样的背景之下，-14日，国内独立第三方移动数据服务平台TalkingData主办的T112016暨TalkingData智能大数据峰会在北京中国大饭店召开。峰会以“智能数据生态”为主题，可见TalkingData正在通过企业聚合的方式，让越来越多做大数据分析和应用的玩家入场。
　　的确，TalkingData带领众多玩家展示了移动大数据的魅力。并且公布了部分数据--其基于大数据分析、挖掘、应用的DaaS业务收入，已经占据其总营收的八成比重，公司已经盈利，并有足够现金流。随着大数据服务的，他们即将联合海外空间大数据与公司。他们还想这笔生意越做越大。
　　联合海外伙伴，数据分析能力开放共享
　　早前，TalkingData就以大数据经营为增值点的服务战略转型，通过与上下游企业合作，改变和创新了解市场的手段。在刚刚举办的T11峰会上，TalkingData宣布了其”海外技术战略”，即通过与国外优秀的数据分析型企业达成战略合作，将核心技术引入中国，以共赢的方式，拓展国内的大数据应用市场。对此，TalkingData过去一年来还成立了专门的海外基金，用于投资硅谷先进数据分析与算法的相关公司。 TalkingData首席战略官William Plumer在公开演讲中提出，要基于全球技术打造一个大数据平台，而目前对接的海外合作伙伴，囊括人工智能、商业智能，以及空间大数据分析等品类的公司。William认为，国内外提供大数据技术的公司将基于市场拓展需要和资本力量迅速走向整合，以客户需求为导向，共同直面大数据分析挖掘与应用的各项挑战，才是当务之急。
　　TalkingData的海外创业公司伙伴如何玩转大数据价值?
　　1.Sentience——基于机器学习的移动和驾驶行为画像网站：
　　Sentiance 要做的，是基于和移动可穿戴设备等的传感器数据，描绘出现实和实时的用户画像，服务于移动场景下的各种可想象和拓展的商业模型，这些丰富的用户画像，涵盖了对个体流动性、通勤特征以及驾驶模式等多样数据的建模和理解。 例如，各种方式的交通出行活动、个性化的移动画像，以及热力图，这些都将借用其平台的数据抽样和特征提取算法，生成一些对应的结构模型，如出行模型、用户高频造访地点的模型，抑或是常见轨迹等。 此外，现今的移动设备多内置加速计、陀螺仪等多样的运动传感器，结合这些数据，能够衍生出更多详细的、多层次的画像模型，如复杂驾驶行为的分析、驾驶员评估等，这些画像可以应用在驾驶管理、UBI车险评估、汽车维修预估，以及个性化的司机驾驶引导和辅助等等现代驾驶服务场景中。
　　值得一提的是，类似的商业模式在国内也已经开始发端，并被认为是的未来场景下极富潜力的趋势型应用，而Sentiance的优势，在于多传感器的融合采集手段、优化的数据抽样算法，以及基于机器学习的建模和精准识别等。
　　具体到技术和服务的提供上，可以总结如下。首先是通过专用的传感器融合平台，将实时环境感知的能力赋予B端客户，如DMP(Data-Management Platform，数据管理平台)、SME(Small and medium enterprises，平台)，以及移动设备的应用开发者等。 这样的平台允许企业基于此绘制自己独特的用户行为画像，并向其中填充个性化的、可预测的情景感知服务。 Sentiance创立于2013年，成立之初即获得65万美元的种子轮。TalkingData的数据峰会上，Sentiance通过视频表达对切入中国市场的期望和信心，他们希望借助TalkingData在中国广泛垂直的覆盖，推进其解决方案和情景感知平台的本地化落地。初期，他们将会把重点放在智能移动和保险业务中。
　　2.PathSense：性能上精雕细琢的LBS服务网站：/
　　PathSense是坐标加利福尼亚的一个10人创业团队，他们于做传感器软件方面的专家。借助于SDK(三款面向安卓，一款面向IOS)，他们试图使移动设备的定位更加精准、迅速，且耗电量低。值得一提的是，这其实是一个连续创业的故事，在PathSense之前，他们曾创立一家名为 “Trapster(电子狗)”的公司，但却因困扰于的高耗电量难题而作罢。幸运的是这个问题终于在今天得到了很好的解决。 细化开来，他们的业务包括为企业提供系统到系统、网对网的软件服务，为移动设备提供地理围栏、动作识别和高GPS定位精度等技术支持。地理围栏，是目前基于移动设备的新型LBS技术，通过不断优化的定位算法描绘出虚拟的地理边界，并以此为基础拓展应用场景，如家人定位、基于位置的广告投放等，都需要地理围栏技术的辅助。 “打造中国最好的地理围栏”，这是PathSense在TalkingData数据大会提出的豪景，但这并非无据可依，在影响LBS技术的三大关键指标——定位速度、定位精度和耗电量上，PathSense用数据展示了自身的优势。 (1)定位速度和处理速度 PathSense展示的数据显示，其定位处理速度是的2倍，这就是说减少了一半的定位延迟。而在动作识别方面，其处理速度则达到谷歌的6倍，即只花5秒就可以监测到一个用户是否在开车，而这个数字对谷歌来说是30秒。 (2)定位精度，尤其是城市定位服务 定位精度方面，PathSense声称其在高楼林立的大城市里依然能够达到98%，比如纽约、旧和香港，而谷歌只能达到23%，则是73%。 这个数据来源于他们基于多源数据优化的定位方案，即使用移动设备内置的诸如陀螺仪、加速计、磁力计和其他种类传感器，同时还结合路径预判的算法进行位置追踪。由于只在软件激活的一瞬间进行GPS定位，而不是持续使用，他们能将电池能耗降至很低的水平，而精度却往往更高。
　　3.耗电量：如上面所介绍的，由于并非持续跟踪GPS信号，PathSense的耗电量仅为谷歌的40%。 能够看得出，PathSense的产品定位是对标谷歌和苹果的，但他们并不是想与巨头的服务保持一致，而是发挥小身材团队的巧劲儿，更专注于性能、精准度和的提升。 3.GraphSQL网站：/company/
　　GraphSQL的核心技术，是从散乱、复杂的数据中找到其所存在的内在关系，并最终以关系图表的方式呈现。
　　这种数据挖掘与可视化的手段，让希望从海量数据中关联，进而了解业务驱动因素的企业，提高他们的分析水平和效率。具体来说，GraphSQL适用于社交、兴趣推荐服务场景的大数据挖掘，有关时间、位置、行为、人际关系等由用户产生的数据，借由GraphSQL挖掘有用的信息。
　　GraphSQL创立于2012年，团队成员则来自、Teradata、、、Twiiter，还有大数据挖掘分析领域的各种学术界的专家。2013年企业获得了255万美元的种子投资，最新一笔未透露金额的融资发生在2016年2月。早在3年前，GraphSQL联合创始人靳若明就指出，图(Graph)数据挖掘于分析是一个重要的课题，其应用前景将十分可观。
　　4.Treasure Data：对接众多大客户的商业智能工具网站：/ Treasure Data提供的，是端到端、全面管理的大数据服务，这样的模式是可靠而极简的。这家成立于2011年的创业公司，从一开始，就将产品和服务定义为覆盖数据采集、，以及分析的完整化平台服务，其收集多源数据，分门别类存储，并提炼数据的意义，以供商业决策。 不同于传统的云平台数据服务，Treasure Data的特点是革新了大数据分析的交付模式和技术，系统中的各个部分均是可定制化的。这意味着用户在将数据提交到另一个系统之前，不仅能看到数据并且可以进行分析，进而确保只发送那些相关性的数据。 自2011年成立之初，Treasure Data就获得280万美元的种子融资，而后财路平顺，至今累计获得7轮近5000万美元的融资总额。13年，Treasure Data创始人兼CEO Yoshikawa曾表示，Treasure Data其实并不需要筹集资金，当时他们已经拥有超80个客户，每天对7000亿行数据执行大约20万次的数据查询。典型的客户包括丰田、、和无印良品等。
　　5.Dataiku网站：/solutions/
　　Dataiku是一家致力于把堆积于企业的各类原始数据利用起来，并将其进行价值转化的商业智能服务公司。现阶段，Dataiku面向医疗健康、生物医药、零售与电商、金融与保险、公共事业、交通运输等领域提供不同种类的大数据挖掘与分析服务，例如历史数据的分析，数据管理，需求预测，客户分析等。与此同时，Dataiku还向特别针对具有地理空间属性的数据，提供空间大数据分析服务。
　　Dataiku认为，尽管空间商业智能分析有着近百年的历史，但运用现代化的空间算法手段还是一个相对较新颖的领域，因而在现有的大数据服务当中，空间化的分析手段是非常重要的组成部分。
　　创立于2013年2月的Dataiku公司，于2015年1月完成320万元A轮融资。在Dataiku团队看来，严肃的企业决策背后，是对更充满趣味性的数据挖掘与分析的探讨。
　　6. Sisense
　　网站：/
　　Sisense同样是一家将复杂的原始数据精益化，并通过图表、空间化数据表达等方式，为用户提供可视化分析服务的创业公司。Sisense的分析工具能嵌入到用户自己的软件中，挖掘业务分析所需要的数据，并做以展现。目前，Sisense的业务覆盖金融、政务、健康、零售、旅游等领域，已服务近50个国家和地区。 Sisense的历史可以追溯到2000年，其创办的初衷是希望让数据分析更简单流畅。在低调的技术沉淀过程中，Sisense有了自己的大数据分析与可视化引擎，并成功于2010年走向市场化，在纽约正式创办了商业公司。Sisense最近的一笔5000万美元D轮融资发生在2016年1月，公司建立至今，已累计筹得近1亿美元融资。 数据智能“四境界”——感知，识别，认知，预测 智能化，这是今天聊得最多的一个词。TalkingData CEO崔晓波在会上发表的演讲中，提到了基于数据的人工智能认识世界的“四境界”，他们分别是——感知，识别，认知，预测。 在崔晓波看来，感知、识别、认知、预测，将是大数据分析挖掘人工智能化的四个主要标志。接下来，企业产生的商业价值，以及人从大数据中挖掘中汲取的智慧，将与人工智能技术的发展，成正相关关系。
　　感知，来自丰富移动设备所配备的各类传感器，这些传感器收集个体本身以及周边环境的信息，形成这种智能化的初级能力。数据显示，平均一部，就包含有13~16款内置传感器。识别，是在多品类的数据基础上所做的分类。今天，语音识别、图像识别，乃至个体姿态的识别，都在大规模发展。认知，无人驾驶汽车对复杂路况的判断、人工智能诊断病情，都属于认知的过程，但目前还处于一个早期阶段。而预测，还离我们有很远的距离。
　　人们利用几十年的时间，让机器学习和标记，这使我们今天对各种各样的物体进行识别和理解。在崔晓波看来，不论人工智能未来到底有多聪明，一切都是源于数据的力量。
[ 责任编辑：杨瑗嘉 ]
比特网 17:29:55
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