盡管大數據已成為熱門(mén)話(huà)題，但很多企業(yè)并不知道如何正確地步入大數據的懷抱，特別是對于很多中小企業(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)在談到大數據和分析的時(shí)候，常?？紤]的切實(shí)問(wèn)題是如何從數據當中獲得更多的價(jià)值，特別是對于擁有不同數據的行業(yè)客戶(hù)而言，其最關(guān)心的是如何從數據中提取價(jià)值，并驅動(dòng)其基于業(yè)務(wù)而非IT進(jìn)行分析。

    近日，美國數據科學(xué)家、TasteAnalytics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：一是正確的認識大數據和分析，二是企業(yè)如何簡(jiǎn)便地參與進(jìn)來(lái)。

Taste Analytics創(chuàng )始人及CEO汪曉宇博士

    原始數據需要架構

    在汪曉宇看來(lái)，很多企業(yè)特別是大型企業(yè)所蘊藏的數據量驚人，但數據分析的關(guān)注重點(diǎn)并不是對體量的研究，而是聚焦在數據所產(chǎn)生的價(jià)值。

    “有些原始數據實(shí)際上非常復雜，包括結構化數據、非結構化數據、半結構化數據，如果僅是原始數據，即一堆雜亂無(wú)章的信息，大數據帶來(lái)的實(shí)際意義并不大。”汪曉宇表示，企業(yè)必須對數據進(jìn)行架構，找出其中的價(jià)值。

    除此之外，對于數據本身而言，因為數據獲取渠道很多，所以會(huì )遭遇很多問(wèn)題，包括這些數據是否真實(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。

    同時(shí)，企業(yè)還需要考慮數據的同理化和社會(huì )化，畢竟數據來(lái)源不同，但企業(yè)需要用一體化的建模方式對待數據、分析數據，這樣才能使最終用戶(hù)得到有價(jià)值的產(chǎn)品或信息。

    大數據分析不僅是科學(xué)而是藝術(shù)

    跨過(guò)原始數據的障礙后，在數據分析部分，僅在最開(kāi)始數據清洗環(huán)節便面臨不小的挑戰。如果手動(dòng)地進(jìn)行信息處理，有報告指出，光是數據清洗就將耗費分析師超過(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)機器學(xué)習進(jìn)行分析建模，這樣盡管能解決部分問(wèn)題，但因為機器學(xué)習算法可能非常僵硬、晦澀，分析容易受限并忽略整體情況，缺乏了人類(lèi)的智能，而這樣的結果并不能發(fā)揮出數據的真正意義。

    所以在汪曉宇看來(lái)，大數據分析與其說(shuō)是科學(xué)（計算模型），還不如說(shuō)是藝術(shù)（需要人類(lèi)分析的智能）。監控攝像機winoem.cn

    一個(gè)著(zhù)名的人機智能PK案例是，1997年國際象棋冠軍GarryKasparov和深藍（計算機）大戰，最后敗給深藍。但在2005年的人工智能和“增強智能”（AugmentedIntelligence）的大戰中，“增強智能”優(yōu)勢體現出來(lái)了，一位大師利用1套象棋程序打敗了象棋計算機Hydra。

    “如果擁有人工智能，或得到計算機輔助，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。所以在大數據分析中，以人為中心的轉變，應從數據操作轉移到?jīng)Q策本身。”汪曉宇表示。

    B2B模式應由業(yè)務(wù)而非IT驅動(dòng)

    在大數據及分析的過(guò)程中，人成為核心，并應將關(guān)注點(diǎn)轉移到?jīng)Q策部分。那么對于企業(yè)，如何得到這樣符合商業(yè)要求的分析結果，從而配合人的決策實(shí)現“增強智能”呢？

    汪曉宇表示，現在TasteAnalytics已經(jīng)有簡(jiǎn)便的方式向企業(yè)提供所需的數據。他表示，可以在采用虛擬化技術(shù)的基礎上，通過(guò)三方面助力企業(yè)進(jìn)入大數據。

    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據清洗等過(guò)程。同時(shí)考慮到B2B的商業(yè)模式應該由業(yè)務(wù)驅動(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)現企業(yè)運轉的靈活及敏捷性。

    二是提供按需的數據，企業(yè)無(wú)需如過(guò)去一樣耗費很大精力建立數據之間的相關(guān)性，而是由平臺提供相關(guān)任務(wù)的數據。

    三是以用戶(hù)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TasteAnalytics正在這么做，以使得分析結果符合客戶(hù)的商業(yè)需求，同時(shí)“面向不同的客戶(hù)提供不同的工具，只有這樣才能幫助客戶(hù)在各異的行業(yè)中發(fā)掘洞察。”

    汪曉宇強調，在未來(lái)企業(yè)的B2B商業(yè)模式中，業(yè)務(wù)增長(cháng)是關(guān)鍵，而基于大數據的業(yè)務(wù)分析正符合了時(shí)代需求，同時(shí)通過(guò)人類(lèi)和計算機的互動(dòng)，使得圍繞最終用戶(hù)的商業(yè)分析成為可能。