大数据,大数据平台,大数据价值

大数据,大数据平台,大数据价值

第一部分:什么是大数据,大数据有什么特征

(注:本文根据小讲“企业大数据战略及价值变现”中的“什么是大数据”章节的分享整理而成)

对于大数据,我想不管你是否行业内人士,在这高度信息化的社会里面,都会有意无意的听说过大数据这么一个概念。小到一个店家,大到一个国家,都在讲大数据。不过,真正搞清楚什么是大数据的人可能真不那么多。其实,故名思议,大数据肯定体现在“大”上,可数据是一个比较抽象的东西,我们该怎么去描述数据的“大”呢?这里面就涉及到一些专业领域的东西了。

麦肯锡对“大数据”给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。



我们应该怎么去理解这句话呢,首先,我们知道,在大数据出现之前,我们对数据的日常处理分析常常使用的是诸如sqlsever/oracle/mysql等传统关系数据库,处理T级别的数据量已经是这些数据库的极限,面对PB/EB/ZB级的数据量那就更无能为力了。那是不是以前就没有这么大的数据量呢,也不是,早在20世纪80年代,未来学家 阿尔文托夫勒 就将大数据称作“第三次浪潮的华彩乐章”,只不过当时由于数据处理能力有限,所以大数据一直没有被提起来,直到2005年,Hadoop项目诞生,从技术层面上搭建了一个使对结构化和复杂数据快速、可靠分析变为现实的平台。从这个时候开始,“大数据”才逐步成为互联网信息技术行业的高频词汇,为人们所熟知。从这个上,我们可以看出,技术的发展不仅在改变人们的生活,其本身也在推进着更高级的技术的诞生。话说回来,“大数据”是不是只是一种规模大的数据集合就够了呢,显然不是的,还必须具备4V的特征。先说说海量的数据规模,前面说到处理PB/EB/ZB级的数据量,正是大数据优势所在,处理数据量的PB化,以前是不可能的事情,但在大数据时代,将会是一个常态,这是一个什么概念呢,一部高清电影约4g,一个PB=1024*1024g,大数据瞬时处理1PB的数据量,就相当于瞬时处理26万部的高清电影的量。其次,说到“快速的数据流传”,怎么说呢,所有数据都有时效的,商业业务决策也是有时效的,如果不快速处理,得到结果来,那么就很可能会失去商机,所以,我们也在一直强调利用大数据做实时分析。再次,“多样的数据类型”又是什么呢,在大数据走进大众之前,传统的数据处理工具,往往处理的是标准的结构化的数据,也就是存在我们的数据库表格中的数据。针对非结构化的数据,比如文本、语音、视频、图像等等,这是大数据要经常面对的事情。最后,“价值密度低”,这个概念有点抽象,怎么去理解呢,大数据是一个海量的数据,在大海中捞针,这针就是我们的宝藏。但我们把这个针经过一系列的分析处理确定是在某一平方米的水域,那么这个密度就会高很多了,在这一块区域去捞针就容易获得成功多了。

以上,就是我对什么是大数据的通俗理解。

第二部分:大数据平台

(注:本文根据小讲“企业大数据战略及价值变现”中的“大数据平台”章节的分享整理而成)

大数据有非常大的价值,不管是从帮助企业创造营收还是从提高效率、节省企业成本角度。大数据要是做好了,将会是一个企业增长的发动机,推动业务突飞猛进的发展。要实现大数据的价值,真正让大数据为企业创造贡献,首先必须要积累有大数据,把日常的业务和用户行为数据收集起来。有些数据是可再生资源,但更多的数据是不可再生资源,这就需要我们搭建一个平台负责数据的采集、规整、运算、存储、应用、展现等,有了这样一个大数据平台,我们才能做好数据的积累,从小数据到大数据,数据是企业的资产,好的数据是企业的优质资产。大数据平台该怎样搭建呢?请看下面这幅图,不管我之前在阿里还是在腾讯工作,还是到哪个企业工作,基本上我都是通过这幅图进行一些简单的适应企业的调整,就可以完全搬过来使用了。

针对上面这幅图,有几点跟大家讲解说明下:

1)大数据平台由三个平台+一个服务组成:工具平台,大数据仓库基础平台、大数据门户,其中,工具平台又包含运维平台和数据采集平台,大数据门户又包含大数据分析平台和大数据产品应用平台。

2)讲讲每个平台的作用。

运维平台主要负责整个大数据平台的任务调度、任务监控、元数据管理、权限管理等,分别由调度系统、任务监控中心、元数据管理系统、权限管理系统等系统组成。

大数据采集平台主要负责把数据采集到大数据仓库平台中。企业的大数据来源从大的角度来说,主要是从三个方面获取数据,业务系统、行为日志采集系统、外部数据来源。每一个方面来源又包含途径,大家可以看上面的图就了解。这里特别要强调的是外部数据来源,可以通过网络爬虫工具收集,通过和相应的合作方进行数据交换,通过从数据商那里采购过来,也有极少部分可以通过一些大公司的开放平台接口获取,比如阿里、腾讯等。

大数据基础平台,在传统的关系数据库时代,这个平台也是企业必须要做的平台,只不过当时叫数据仓库系统,在大数据时代,我称作为大数据仓库基础平台。这部分是整个大数据平台的核心。我们接下来会详细讨论。

大数据门户,是数据成果的集成一体化平台,包含大数据分析平台和数据应用平台。大数据门户作为整个数据部门的窗口,所有数据研究成果都会展现在数据门户中,极大的方便了企业各层级、各职能人员使用数据。我们接下来也将会详细讨论下这部分内容。

用户服务,使用我们数据的人主要有公司的各层级的管理人员、数据分析人员、运营人员、产品经理、技术研发工程师、企业的投资相关方,还可能有部分的公司提供对外的数据服务。提供服务的方式有多种多样,或通过大数据门户、或通过API接口、或是直接在分析报告中体现。

注:详细分享每个平台如何构建的内容,欢迎大家参加小讲“企业大数据战略及价值变现”,会有很多的干货和独门绝技分享。


第三部分:大数据的核心价值

(注:本文根据小讲“企业大数据战略及价值变现”中大数据价值章节的分享整理而成)

大数据的核心价值,从业务角度出发,主要有如下的3点:

a.数据辅助决策:为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营,产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验,运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向,管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况,从而进行一些战略决策;

b.数据驱动业务:通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化,从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务,等等

c.数据对外变现:通过对数据进行精心的包装,对外提供数据服务,从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据,提供风控查询、验证、反欺诈服务,提供导客、导流、精准营销服务,提供数据开放平台服务,等等


但在实践中,我更加喜欢把数据的价值分为两个方面,一个方面是给企业创造营收,另一个方面就是给企业节省成本。整体梳理的框架如下,请大家参考:



除了上面我对数据价值的理解外,阿里前数据委员会主席车品觉老师从数据的应用价值出发,归纳出如下的5类数据价值,也有一定的道理,大家可以作为参考:

以上就是我对数据价值的理解。


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发布于 2017-09-15

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