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盡管大數(shù)據(jù)已成為熱門(mén)話題，但很多企業(yè)并不知道如何正確地步入大數(shù)據(jù)的懷抱，特別是對(duì)于很多中小企業(yè)，沒(méi)有大筆資金以及人力的它們更是手足無(wú)措。與此同時(shí)，企業(yè)在談到大數(shù)據(jù)和分析的時(shí)候，常常考慮的切實(shí)問(wèn)題是如何從數(shù)據(jù)當(dāng)中獲得更多的價(jià)值，特別是對(duì)于擁有不同數(shù)據(jù)的行業(yè)客戶而言，其最關(guān)心的是如何從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值，并驅(qū)動(dòng)其基于業(yè)務(wù)而非IT進(jìn)行分析。

近日，在2015鈦媒體T-EDGE峰會(huì)上，美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)家、Taste Analytics創(chuàng)始人及CEO汪曉宇博士表示，無(wú)論是大型企業(yè)還是中小企業(yè)，其面臨的困境都大同小異：一是正確的認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)和分析，二是企業(yè)如何簡(jiǎn)便地參與進(jìn)來(lái)。
原始數(shù)據(jù)需要架構(gòu)

在汪曉宇看來(lái)，很多企業(yè)特別是大型企業(yè)所蘊(yùn)藏的數(shù)據(jù)量驚人，但數(shù)據(jù)分析的關(guān)注重點(diǎn)并不是對(duì)體量的研究，而是聚焦在數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的價(jià)值。
“有些原始數(shù)據(jù)實(shí)際上非常復(fù)雜，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如果僅是原始數(shù)據(jù)，即一堆雜亂無(wú)章的信息，大數(shù)據(jù)帶來(lái)的實(shí)際意義并不大。”汪曉宇表示，企業(yè)必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行架構(gòu)，找出其中的價(jià)值。
除此之外，對(duì)于數(shù)據(jù)本身而言，因?yàn)閿?shù)據(jù)獲取渠道很多，所以會(huì)遭遇很多問(wèn)題，包括這些數(shù)據(jù)是否真實(shí)，是否完整，是否有沖突，是否存在不確定性等，這都需要一一確認(rèn)。
同時(shí)，企業(yè)還需要考慮數(shù)據(jù)的同理化和社會(huì)化，畢竟數(shù)據(jù)來(lái)源不同，但企業(yè)需要用一體化的建模方式對(duì)待數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，這樣才能使最終用戶得到有價(jià)值的產(chǎn)品或信息。

大數(shù)據(jù)分析不僅是科學(xué)而是藝術(shù)

跨過(guò)原始數(shù)據(jù)的障礙后，在數(shù)據(jù)分析部分，僅在最開(kāi)始數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)便面臨不小的挑戰(zhàn)。如果手動(dòng)地進(jìn)行信息處理，有報(bào)告指出，光是數(shù)據(jù)清洗就將耗費(fèi)分析師超過(guò)80%的時(shí)間。
汪曉宇表示，在這個(gè)過(guò)程中，業(yè)界有種聲音是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分析建模，這樣盡管能解決部分問(wèn)題，但因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法可能非常僵硬、晦澀，分析容易受限并忽略整體情況，缺乏了人類(lèi)的智能，而這樣的結(jié)果并不能發(fā)揮出數(shù)據(jù)的真正意義。
所以在汪曉宇看來(lái)，大數(shù)據(jù)分析與其說(shuō)是科學(xué)（計(jì)算模型），還不如說(shuō)是藝術(shù)（需要人類(lèi)分析的智能）。
一個(gè)著名的人機(jī)智能PK案例是，1997年國(guó)際象棋冠軍Garry Kasparov和深藍(lán)（計(jì)算機(jī)）大戰(zhàn)，最后敗給深藍(lán)。但在2005年的人工智能和“增強(qiáng)智能”（Augmented Intelligence）的大戰(zhàn)中，“增強(qiáng)智能”優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)出來(lái)了，一位大師利用1套象棋程序打敗了象棋計(jì)算機(jī)Hydra。
“如果擁有人工智能，或得到計(jì)算機(jī)輔助，作為人的我們就可以進(jìn)行更好的協(xié)作，并得出更好的決策。所以在大數(shù)據(jù)分析中，以人為中心的轉(zhuǎn)變，應(yīng)從數(shù)據(jù)操作轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策本身。”汪曉宇表示。
   
B2B模式應(yīng)由業(yè)務(wù)而非IT驅(qū)動(dòng)

在大數(shù)據(jù)及分析的過(guò)程中，人成為核心，并應(yīng)將關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)移到?jīng)Q策部分。那么對(duì)于企業(yè)，如何得到這樣符合商業(yè)要求的分析結(jié)果，從而配合人的決策實(shí)現(xiàn)“增強(qiáng)智能”呢？
汪曉宇表示，現(xiàn)在Taste Analytics已經(jīng)有簡(jiǎn)便的方式向企業(yè)提供所需的數(shù)據(jù)。他表示，可以在采用虛擬化技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)三方面助力企業(yè)進(jìn)入大數(shù)據(jù)。
一是分析工具的采用，使得企業(yè)不用親自去完成所有的數(shù)據(jù)清洗等過(guò)程。同時(shí)考慮到B2B的商業(yè)模式應(yīng)該由業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)而非IT，所以可以在業(yè)務(wù)環(huán)境中部署分析工具，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的靈活及敏捷性。
二是提供按需的數(shù)據(jù)，企業(yè)無(wú)需如過(guò)去一樣耗費(fèi)很大精力建立數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，而是由平臺(tái)提供相關(guān)任務(wù)的數(shù)據(jù)。
三是以用戶為中心的分析，決策者通過(guò)正確的提問(wèn)，并可以得到與其業(yè)務(wù)環(huán)境相關(guān)的回答。
目前Taste Analytics正在這么做，以使得分析結(jié)果符合客戶的商業(yè)需求，同時(shí)“面向不同的客戶提供不同的工具，只有這樣才能幫助客戶在各異的行業(yè)中發(fā)掘洞察。”
汪曉宇強(qiáng)調(diào)，在未來(lái)企業(yè)的B2B商業(yè)模式中，業(yè)務(wù)增長(zhǎng)是關(guān)鍵，而基于大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)分析正符合了時(shí)代需求，同時(shí)通過(guò)人類(lèi)和計(jì)算機(jī)的互動(dòng)，使得圍繞最終用戶的商業(yè)分析成為可能。