隨著物聯(lián)網的應用及智慧產業(yè)的爆發(fā)，“大數(shù)據(jù)”這個詞匯再次高頻度地出現(xiàn)在人們的視線中，圍繞大數(shù)據(jù)做文章也相應催生出了農業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、健康大數(shù)據(jù)、旅游大數(shù)據(jù)等一批行業(yè)領域的大數(shù)據(jù)概念。作為各行各業(yè)智能化變革的重要組成部分，“如何利用大數(shù)據(jù)”成為傳統(tǒng)企業(yè)和新興互聯(lián)網廠商爭相涌入的新一片藍海。

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合理利用大數(shù)據(jù)助力中國各產業(yè)加速發(fā)展

智慧產業(yè)的應用簡單來說，需要依托傳感前端的智能感知或者數(shù)據(jù)采集，經過數(shù)據(jù)篩選、分析等處理，最終根據(jù)業(yè)務需求提供服務應用的一個過程。其中，大數(shù)據(jù)起著“中樞”的作用，猶如人體五官收到外界信息后經過大腦中樞處理進行決策的過程，其地位的重要性可謂不言而喻。

正因為這種行業(yè)變革的應用，各個領域開始了腦洞大開的暢想：智能手環(huán)檢測到你的體脂率近期呈上升趨勢，健身中心主動聯(lián)系你并推薦降脂訓練，生鮮電商平臺發(fā)送低脂、健康食譜到你的手機;你有3天小長假，系統(tǒng)自動匹配你過去的行程信息、喜好、消費水平，推薦旅游方式、目的地，并將目的地相關的近期狀況、游客點評等信息呈現(xiàn)給你……似乎***的商業(yè)模式擺在眼前，只等你開始開采金礦。

大數(shù)據(jù)之采集分析，你了解多少?

有人曾說，大數(shù)據(jù)像地底下的石油資源，數(shù)據(jù)采集就相當于發(fā)現(xiàn)原油。大數(shù)據(jù)采集的對象不僅僅包含人們在上網過程中瀏覽或產生的信息數(shù)據(jù)，從移動互聯(lián)演進到萬物互聯(lián)的時代更是包含了全世界的家電、工業(yè)設備、監(jiān)控儀器、汽車及可穿戴設備等等裝備終端傳感設備所產生的運行數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、監(jiān)控視頻圖像數(shù)據(jù)等等，所產生的數(shù)據(jù)將會是指數(shù)級爆炸式增長。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中，有95%是過去幾年內產生的，而到了2020年，全世界聯(lián)網設備可達200~500億的數(shù)量，所產生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達到今天的40倍以上。

數(shù)據(jù)的產生過程可以大致分為兩類：一類是通過社交網絡、電商平臺、APP應用等消費者領域產生的數(shù)據(jù)，如社交、購物、出行等數(shù)據(jù);另一類是各種智能設備、監(jiān)控設備、傳感設備等自主采集上傳的數(shù)據(jù)，如人/物的狀態(tài)信息、運行數(shù)據(jù)、地理位置、溫濕度等環(huán)境數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅來源十分廣泛，數(shù)據(jù)類型更是紛繁復雜，加上各種工業(yè)PLC、不同通訊協(xié)議的傳感終端帶來多源數(shù)據(jù)的問題，這些都需要大數(shù)據(jù)采集層面實現(xiàn)智能感知識別、信號轉換、適配、數(shù)據(jù)傳輸?shù)燃夹g的支持。

大數(shù)據(jù)技術下的系統(tǒng)平臺通常以云存儲方式進行數(shù)據(jù)存儲，且隨著企業(yè)信息化的加深呈現(xiàn)數(shù)據(jù)融合、加工再增值的趨勢。但是，原本割裂、各自存在的系統(tǒng)平臺數(shù)據(jù)存儲格式千差萬別，如傳統(tǒng)的財務、辦公、人力、采購等系統(tǒng)采用外部供應商提供，而核心業(yè)務系統(tǒng)自行開發(fā)管理，所導致的不同應用間數(shù)據(jù)結構化、半結構化、非結構化(如語音、圖片、視頻)等不同形態(tài)帶來異構數(shù)據(jù)存儲的難題。傳統(tǒng)針對關系型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘、分析處理方法在異構的大數(shù)據(jù)處理要求面前顯得過于乏力，需要創(chuàng)新研究新型大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘處理方法。

此外，大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)著數(shù)據(jù)價值密度較低的特性，且數(shù)據(jù)價值隱藏較深，對數(shù)據(jù)的抽取及分析帶來不小的挑戰(zhàn)，出于對***服務應用質量的保障，必須使用多種復雜的分析算法對原始的累積數(shù)據(jù)進行轉換及清洗。以車聯(lián)網為例，車輛運行狀態(tài)數(shù)據(jù)實時上傳，每天單部車輛所產生的不間斷的數(shù)據(jù)中，可能有用的僅為幾個關鍵數(shù)據(jù)，如果沒有進行數(shù)據(jù)“提純”，再多的數(shù)據(jù)也只是一堆數(shù)據(jù)垃圾。

大數(shù)據(jù)服務離我們還多遠?

服務應用體現(xiàn)著大數(shù)據(jù)變現(xiàn)的至關重要一個環(huán)節(jié)，也是體現(xiàn)商務模式的核心環(huán)節(jié)。沒有真正的服務應用，大數(shù)據(jù)只能叫“海量數(shù)據(jù)”，或者說“BigData”只能叫“ManyData”，因此，在海量數(shù)據(jù)中淘金才是大數(shù)據(jù)的真諦所在。但是，現(xiàn)在國內大部分公司對于大數(shù)據(jù)的應用僅僅停留在數(shù)據(jù)圖表展示、淺層分析，至于數(shù)據(jù)下一步怎么用，沒幾個人搞的明白。

在工業(yè)制造領域，依靠工業(yè)制造的各個環(huán)節(jié)傳感終端累積的數(shù)據(jù)可以為制造企業(yè)帶來制造效率的提高、產品質量的改善、生產成本和資源消耗降低等轉變;通過大數(shù)據(jù)的高速分析可以精準計算著每個生產步驟和節(jié)拍，這些都最終為企業(yè)管理者打造一座透明的智能車間、智能工廠。在農業(yè)生產領域，通過農田種植、果園花卉、畜禽水產養(yǎng)殖等領域大量的終端感知數(shù)據(jù)采集，并結合農業(yè)生產豐富的歷史數(shù)據(jù)資源，進行農情監(jiān)測、重大災害預警，從而進一步預測農產品產量、價格波動趨勢等，打造智慧農業(yè)園的農業(yè)愿景。

這些都是大數(shù)據(jù)服務于具體行業(yè)應用的例子，但是離行業(yè)廣泛應用還尚待時日。此外，大數(shù)據(jù)涉及的數(shù)據(jù)安全問題還亟需解決，需要服務提供商對數(shù)據(jù)資源進行切割、隔離，一方面保障用戶的數(shù)據(jù)對于其他用戶是不可見的，另一方面需要確保單個用戶的不良數(shù)據(jù)操作對整個大數(shù)據(jù)平臺的整體和服務不會產生影響。同時，電信、能源、金融、醫(yī)療、教育、政務、工業(yè)及農業(yè)等各個領域對數(shù)據(jù)應用均有不同程度的需求，部分行業(yè)對基于大數(shù)據(jù)的平臺服務有著高實時性的要求，如設備故障預測預警、生產決策支持等業(yè)務，部分行業(yè)需要涉及高并發(fā)數(shù)訪問及操作，比如電信、金融平臺等，這些都對數(shù)據(jù)的算法提出了非常高的要求。

開放、共贏，勿讓大數(shù)據(jù)成為“鏡中花”

大數(shù)據(jù)能夠帶來巨大的商業(yè)價值已經毋庸置疑，各行各業(yè)均已開展了一場無形的較量，數(shù)據(jù)提供商、服務提供商都想在這片藍海強占先機。但是，應該清醒的是，大數(shù)據(jù)之所以稱之為”大“，更多體現(xiàn)的是數(shù)據(jù)資源的整合、業(yè)務的合作，否則，大數(shù)據(jù)之“大”，只會生成一堆泛濫的數(shù)據(jù)，并跟垃圾一樣，成為另外一種放錯地方的寶藏。建設一種共贏、開放的形式來讓企業(yè)、硬件廠商、服務提供商、產品使用者共享數(shù)據(jù)價值，讓未來的生活越發(fā)智慧便捷，這才是大數(shù)據(jù)不會淪為“鏡中花，水中月”的唯一途徑。