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《大数据的2016,我的2016》之应用篇

【数据猿导读】 本篇《大数据系列》文章是数据猿推出的主题为《大数据的2016,我的2016》2016—2017年度大型策划活动的征文部分。为了方便大家更系统的阅读,小编对这36篇文章进行了分类,本文是《大数据的2016,我的2016》之应用篇

《大数据的2016,我的2016》之应用篇

本篇《大数据系列》文章是数据猿推出的主题为《大数据的2016,我的2016》2016—2017年度大型策划活动的征文部分(落地部分请看文末)。在2016年底征稿期,活动就受到了100+大数据领域内知名企业的高度关注,收到了36位业内领袖的投稿,并入驻成为数据猿专栏专家。

为了方便大家更系统的阅读,小编对这36篇文章进行了分类,本文是《大数据的2016,我的2016》之应用篇!

在2月16日的落地活动部分,数据猿联合中欧国际工商学院以及腾讯直播举办了“中欧微论坛|数据猿·超声波——以数据思维 拥抱智能时代”活动。


一、睿码科技执行董事王海婷:应用大数据治理雾霾的的3条建议

大数据已经上升到国家层面,成为企业、政府重点关注的方向,但目前却没有足够多的机构关注大数据与国际、国家正在倡议的绿色发展方向做结合。比如,雾霾是目前中国面临的一个老大难问题,可以尝试着用大数据来解决治理雾霾的痛点:

1、针对提高对清洁能源补贴的建议。我国对清洁能源的补贴远低于其他发达国家。如何能配合国家的提高能源补贴发放的精准度,是大数据行业非常擅长的方向。从政府端来讲,可以在被补贴的行业做占比比重的动态模型,针对不同情况发放不同补贴;行业端来讲,要做补贴发放后的定量效果数据分析。

2、针对城市汽车征收拥堵费的建议。利用大数据对汽车驾驶行为的模型以及对城市的交通结构进行有效分析,判断哪些区域或哪个时间应该试行拥堵费用。

3、针对提高煤炭资源征税的建议。大数据在煤炭减排方面的布局可以从工业生产者入手,为工业大型企业做数据的收集、处理和监控的工作,并对减排工作做出量化报告;还可以对减排企业的未来数据做监测,并用补贴来刺激,帮助重工业完成产业升级。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/9799.htm

二、慧辰资讯CTO马亮:当前大数据应用偏重基础设施建设,业务应用深度不足

经过2015年对大数据的观望后,企业开始积极摸索如何将大数据应用到自身业务中,主要从两方面入手:一是基础设施建设;二是面向业务需求的应用。

但多数企业的方向有点跑偏,企业关注基础设施建设要远多于深度业务的应用。其实,企业应用大数据,最关注的应该是对业务部门实际问题的解决。在这个层面上,当前远未令人满意:一是面向业务场景的应用偏少,二是相关应用的能力深度不足。

许多企业已经建成的应用,思路仍是基础数据的统计查询,并没有深入分析,更没有提炼出有价值的新元素为业务所用。业务人员在经历眼花缭乱的可视化效果后发现然并卵,新应用并没有帮助解决所关心的实际业务问题,而且以上问题已经开始影响大数据应用推进的进度和效果。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/9854.htm

三、数字冰雹创始人邓潇:国内大数据应用不再局限于一线城市,已经辐射全国

前几年,大数据建设还多体现在物联网、云计算等基础设施方面,但到了2016年,比较明显的是,一些在大数据领域起步早的企业开始纷纷踏上行业数据应用与价值挖掘之路。

从数据的抽取、清洗等预处理,到数据存储及管理,再到数据分析挖掘,以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律,提升决策效率与能力。

一个良好的大数据应用环境,应该包括最终的数据可视化软件系统,也包括了用于数据呈现或交互的各种显示、控制设备。从2016年中国大数据企业的数量分布上看,北上浙广企业数占据近90%,但大数据的落地应用,绝不仅限于一线城市,已经辐射至全国范围。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/9874.htm

四、聚道科技创始人兼CEO李厦戎:依托大数据技术,基因数据可以释放更大的应用价值

二代基因测序技术的成本由5年前的1000万美元降低到现在的不到1000美元,这是很让人兴奋的进步。但是,一个人全基因组测序所产生的原始数据量是100G左右,无疑给后续的数据传输、存储、计算、协作带来了压力和挑战,这就是目前基因行业所面临的“甜蜜烦恼”。

为了摆脱这些“甜蜜的烦恼”, 为了可以更高效率的去探索和应用基因数据,需要构建云计算模式的技术方案和服务,提供覆盖元数据采集、测序数据传输、生物信息分析、基因数据仓库、权限账户管理、注释报告生成的完整PaaS层解决方案,用技术来降低基因数据的使用难度,让基因数据释放更多的应用价值!

基因数据有巨大的应用意义,比如,可以专门打造病原微生物分析云平台,帮助各级疾控部门分析病原微生物的基因组数据,得到微生物种属信息和进化关系,从而更快速准确的了解传染病的来源,传播途径和控制预防策略。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/9875.htm

五、360大数据中心副总经理傅志华:大数据应用加速落地,和企业精细化经营结合将更密切

随着大数据应用的发展,大数据的价值将得以充分的体现,大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源,数据成为新的战略制高点,是大家抢夺的新焦点。但很多企业不了解大数据,也不了解大数据的应用场景和价值,甚至因为数据没有应用场景,企业删除了很多有价值的历史数据,导致企业数据资产流失,这从根本上影响了企业在大数据方向的发展。

在2017年的经济大环境下,更多的企业和机构会更注重精细化经营,大数据作为一种从数据中创造新价值的工具,将会在许多行业的企业得到应用,驱动业绩增长。大数据将在帮助企业更好的理解和满足客户需求和潜在需求,更好的应用在业务运营智能监控、精细化企业运营、客户生命周期管理、精细化营销、经营分析和战略分析等方面。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/9914.htm

六、艾漫数据总裁曹永寿:影视大数据的出路和死路在哪里?

媒体的碎片化,受众的分散化,传播的娱乐化……这些变化早已经把以前的经验打得支离破碎,影视行业已然进入了一个野蛮生长的时代,所有的规则都会被打破,唯一不变的是,按需生产才是唯一的出路。那么,在大数据时代,影视业又该何去何从?

影视大数据的出路:

1、介入交易环节。影视大数据要想迎来春天,必须介入剧本创作与交易,演员组建与交易,投资评估与交易,只有为交易的买单者服务,并影响到乙方单子的成交,才能杀出重围。大数据应该在剧本阶段就参与进去,让编剧足不出户就可以捕捉到最有价值的信息。

2、介入内容生产。影视行业本质上是一个以内容为王的领域,大数据只有介入到故事核和人物设定,参与到内容的策划,才有可能分得一杯羹

3、数据结果可视化。影视大数据最难的是非结构化数据,在技术和算法上投入的成本非常高,结果客户却看不懂。大数据要盈利,一定要从结果可视化入手,数据结果可以免费,但结果背后的原因却可以收费。

4、数据费用门槛要降下来。大数据收费应该化整为零,一份报告几百块钱,只有抢占了绝对的市场份额,才有可能盈利。只有做到按条付费,将来才可能有高额的包年付费。

影视大数据的死路:

1、追求数据全面。中国的市场大,数据全部打通太难,成本太高。只有降低成本,把简单数据简单化或者复杂化分析,快速变成结果去变现,大数据公司才能活下去。活下去,比数据最全面更加重要。

2、追求因果关系。大数据的作用是趋势判断,而不是找出因果。只有最熟悉项目的客户,才最有可能找出因果,寄希望于大数据公司找出因果,实在是有点勉为其难了。

3、追求高新技术。影视,是一个理性和感性相结合的领域,纯粹的IT人或者纯粹的影视人组建的大数据公司,都会死得很惨。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/9989.htm

七、中科院方向东博士:精准医疗必须综合组学大数据和临床大数据

获取和掌握组学、临床信息等生命大数据里包含的海量信息是医疗迈向精准的重要前提。整合分析多重组学数据和临床资料,构建健康与疾病的知识网络,将有望对疾病发展和不同病理状态进行更加准确的分类,为不同遗传背景的患者提供个体化诊断及精准治疗。所以,大数据在整合分析、挖掘时则必须要加上临床大数据。

但是理想很丰满,现实很骨感,目前的生命大数据还面临着一些潜在问题:

1、我国还缺乏一个国家级的、被广大科研人员认可的数据存储、使用、共享平台;

2、大数据的安全与管理也是重中之重;

3、各类公司带着一些成果直接面向普通消费者,但缺乏统一、可用的行业标准,不当的基因解读有可能伤害一些消费者,造成普通百姓对大数据行业的误解。

原文链接:http://www.datayuan.cn/article/9810.htm


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来源:数据猿

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