无论如何,世界已阻挡不了大数据进军传统行业的步伐。现在,国内某证券公司声称,由于把大数据引入证券分析中,强化了数据分析的思想,使其公司预测准确率已远远超越同行。

大数据分析早已深入到影视剧的创作环节。美国视频网站 Netflix运用大数据分析投拍的电视剧《纸牌屋》大获成功,该创作源于用户喜好所做的精准分析,是大数据营销服务案例的典范。

无独有偶,谷歌研发了一个准确率高达94%的电影票房预测模型。据其统计,电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联性。

票房预测模型似乎成为大数据分析技术在电影产业的新驱动力。随之,国内某视频网站声称其将依托大数据分析来拍电影。通过更广泛且具象化地留存、分析用户行为数据,影视营销模式变革在即。

事实上,早在2011年,曼城队助理教练大卫·普拉特决定利用数据分析来解决球队在表现方面遇到的棘手难题—角球得分不尽如人意。

在征求了数据分析师的意见后,增加了对内旋角球的使用,战术转变产生了惊人的效果。在整个赛季中,其成为英超角球得分效率最高的球队。

数据应用的新蓝海

的确,世界已阻挡不了大数据进军传统行业的步伐。现在,国内某证券公司声称,由于把大数据引入证券分析中,强化了数据分析的思想,使其公司预测准确率已远远超越同行。

在大数据所演绎越来越多的神话之下,中国的数据分析服务市场,给国内处于转型与创新迷茫期的IT厂商,带来了一个极具想像力的魔幻空间。

在云计算、物联网、智慧城市等热点市场推动下,中国整个行业市场的大数据需求急速演变。有政府行业对海量信息高速处理需求,科研部门对高性能分析平台的倚重等;国内金融行业,经历了数据大集中之后,金融IT向数据分析方向发展;

在电信行业,运营商将巨额投资引入其数据智能化转型项目,针对精准营销而生。旨在通过对用户行为分析、客户满意度调查、生产能力、新产品研发等,进行数据整理、挖掘及数据二次加工。

智能化的数据应用对技术创新推动无止境…一系列由技术导向社会服务的新课题,驱使大数据行业解决方案及服务商乘势而来。

这几年,在大数据旗帜之下,国内方案及服务商推动数据分析,导入不同行业不同应用中。为开创一个全新的产业链,他们纷纷启动了各自独特的大数据之旅。

他们聚焦于用户,切入细分行业应用,为用户挖掘数据价值,从而积极开拓属于自己的新的蓝海。

大数据工具的能力与积累

针对火热的大数据,有这样一句名言:宏观看大数据,包括采集、存储、分析等三个维度。而大数据的真正价值就在于分析。

随着近10多年BI建设的推进,加上业界针对大数据的宣传,所有行业客户已意识到数据是企业的关键资产之一。

基于此,用户有意识的转型对方案商提出了更高要求。这也是近几年方案商转战新兴业务的主因。

在很多数据服务方案商看来,经过多年的数字化普及教育,用户已不大关心底层的IT设备架构问题,首先关心的是,服务商能否帮助自己增值,满足业务需求,实现业务价值。

这也就使得市场对所有资IT方案商提出了更高要求。需要他们从项目实际应用角度去考虑数字化建设。

着眼于数据分析,项目实施不能单单从成本考虑。而是要从数据应用的多角度、多管道以及多服务形态出发,全面打造数据综合方案。

大数据充分体现的是方案商的综合能力,即既懂技术又熟悉业务,尤其是熟悉数据分析相关的理念及工具。在资源上需要加大自主研发人才的储备和积累。

显然,机会与挑战并存。从大数据角度,方案及服务商如何将数据技术整合,高效地实现统一管理、数据挖掘及分析,使传统数据产生价值?在技术及业务理念,他们都要进行针对性的创新。

通常的做法是,他们从满足客户的需求角度来考虑打造技术及方案,在实际操作中,根据客户和自身的特点及技术要求做综合考量。

而在主要大数据技术平台分析开发落地上,许多IT方案商认为,传统的关系型数据库并不能够很好地解决海量数据带来的问题,单机的统计和可视化工具也变得力不从心。新的数据管理系统如并行数据库、网格数据库、分布式数据库、云平台、可扩展数据库的采用,解决海量数据分析难题

现在一些新技术更适合与实际落地。HADOPP技术小型机集群开发,可以有效利用现有软硬件资源通用/关系型数据库搭配技术;大数据处理分析平台,进行大数据分析过滤,提纯;因为企业现行数据库仓库,运行时间很久,很难完全重新设计规划,而且相对分析模型趋近于成熟,弊端是数据源少新开发数据分析模型。

所以,大数据平台做为辅助源,可由通用性教据库模型作分析。(下期大数据之IT方案商乘势而来,我们聊一聊金融行业大数据方案的实践)。