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慧辰资讯CTO马亮:大数据行业进入良性发展期,深度分析与智能化成为重要新趋势

【数据猿导读】 大数据行业在经历2015年的资本热潮后,2016年起进入快速发展阶段,在服务领域、业务模式和产品技术方面不断深化。面向企业的ToB类大数据服务,帮助企业重整业务模式,提升业务竞争力,受到众多企业重视,发展尤为迅速。为未来的进一步深化奠定了相应基础

慧辰资讯CTO马亮:大数据行业进入良性发展期,深度分析与智能化成为重要新趋势

来源:数据猿 作者:马亮

本文为数据猿年关策划活动《大数据的2016,我的2016》系列稿件,感谢本文作者 慧辰资讯 CTO 马亮 先生的投稿(马亮个人专栏)。

敬请期待春节后的2月16日,由数据猿与中欧商学院、腾讯视频共同举办的高端领袖线下演讲栏目中欧微论坛之《超声波》


大数据行业在经历2015年的资本热潮后,2016年起进入快速发展阶段,在服务领域、业务模式和产品技术方面不断深化。面向企业的ToB类大数据服务,帮助企业重整业务模式,提升业务竞争力,受到众多企业重视,发展尤为迅速,为未来的进一步深化奠定了相应基础。

♦ ♦ ♦ 回顾2016 ♦ ♦ ♦

1、资本热度下降,产业进入良性发展

进入2016年,资本市场对大数据行业关注持续下降,甚至媒体出现了大数据寒冬的说法。实际上,从资本与产业的成长关联曲线来看,资本投入高峰之后的下降期,才是产业真正持续上升期的开始

进一步对2016年获得融资的大数据企业进行分析,可以发现,资本并非不看好大数据行业,而是逐渐回归冷静,以更理性的衡量标准(如收入与利润成长)来评估企业价值。大数据企业只要具备优秀的大数据服务力,能持续获得业务成长,仍会受到资本的青睐。

2015年热潮中涌现的许多大数据公司,在2016年趋于务实,切实深入到实际客户服务(甚至项目化服务)来提升自身竞争力。而善于炒作但缺乏实际硬实力的公司,其估值回落,不再受到关注。这种分化、去芜存精的过程,引导整个行业消除浮躁与泡沫,回归良性发展模式,实际对大数据行业的长期发展有利。

2、行业龙头积极推动大数据应用。但重基础设施建设,业务应用深度不足

企业是大数据应用服务的重要战场。2016年起,很多行业的领先大中型企业,在经历2015年对大数据的观望和初步认知后,开始积极摸索如何应用大数据到业务中。

纵观企业大数据应用的推进,可分两个层面:(1)基础设施建设。包括大数据源建设(引入与融合)和大数据软硬件技术体系重构;(2)面向具体业务需求(场景)的应用。

就很多企业实施情况而言,关注基础设施构建多于深度业务应用。很多企业积极将内外大数据进行融合,并通过采购相关软硬件技术服务产品重构技术体系,这更多解决的是企业IT部门的大数据需求(更大存储/更快的检索与处理能力)。在这个过程中,数据资产与系统整合、体系架构相关工具/平台软硬件产品的大数据供应商,受益颇多。

然而,企业应用大数据,最关注的还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。

许多企业已建成的应用,思路仍是基础数据的统计查询(甚至是在新数据和技术架构按原业务理解重做一遍可视化),并没有深入分析,提炼出有价值的新元素为业务所用。企业业务人员(如销售)在经历眼花缭乱的可视化效果后,会发现新应用并没有帮助解决所关心的实际业务问题。这种期望与结果的差异,开始影响企业内大数据应用推进的进度和效果。

3、技术领域不断发展并有突破

基础计算架构上,2016年最大亮点是年中发布的Spark 2.0。新版本不仅速度更快,更重要的是提供了更好的SQL语句扩展,大大简化了企业现有应用向大数据迁移的复杂度。同时,新的Streaming API 通过结构化流处理机制将批处理和流式计算统一,使业务开发更加智能方便。

在算法理论上,深度学习因在语音/图像识别等领域的突破而在2016年受到大众关注。这个基于机器学习分支发展起来的学习理论已有太多介绍评述,这里不再赘述。

个人感觉值得重视的是结合大数据快速应用到新行业的能力。相比机器学习,深度学习大大简化了特征工程(选取更好的特征,需要更深入的领域知识和投入,常依靠领域专家的前期大量配合)工作。这意味着在进入新的领域时,借助大数据资源而非传统所需的领域专家的知识技巧,深度学习人员就能快速构建出应用的基本服务能力。我们也已经开始尝试将深度学习应用于一些新行业的分析应用中。

4、大数据助力人工智能提升,也为自己未来发展指出新的方向

2016年,人工智能随着AlphaGo的胜利重新回归产业的热点。此次人工智能重新崛起,大数据的支持功不可没。基于大数据的训练有效提升了深度学习的模型效果。如今,深度学习为代表的智能学习理论、大数据(训练资源)和以GPU为代表的计算架构,构成了当前人工智能体系的三驾马车。 而人工智能未来广阔的应用前景,实际也为大数据的应用指出了新的更有价值的方向。

♦ ♦ ♦ 展望2017 ♦ ♦ ♦  

1、未来几年,大数据的行业应用将更加普及化、更广泛和更深入。秋天收获期尚未到来,说严冬更是尚早

应用范围更广: 大数据虽然已经进入了很多行业,但实际还有更多的行业是一片空白。以笔者近期交流的多个传统行业为例,其对大数据应用都处于摸索起步阶段,未来几年机会巨大。而即使在已应用的行业,应用服务当前也多集中于少量排头领先企业,大量的行业中游企业对大数据应用也很关注,只是需要合适的应用切入点。

服务能力更深入:现有的大数据应用,更多是新方法解决原有业务问题。实际上,大数据结合业务场景,能够创新出新的业务服务模式,这对大数据行业和客户的业务发展,都具有更大的意义。    

2、解决实际业务需求、提供深度分析服务将成为企业大数据应用的最重要诉求

随着大数据基础资源投入建设逐渐完成,对业务需求的解决能力将成为企业对大数据应用关注的要点。大数据应用的深度,取决于两个要素:对业务的深入理解和精通大数据分析技术。前者需要熟悉行业/业务的专家,后者需要对大数据算法/模型熟悉的高级技术人员。

这种综合服务能力才能发挥大数据的实际价值,而这是现在实施大数据应用的供应商(大多纯计算与开发技术背景的)所不具备的,这也是导致现有应用业务价值偏低的重要原因。

未来几年,企业大数据服务将聚焦于深度洞察分析应用,真正挖掘出大数据的价值。而具备业务深入理解和大数据分析能力的大数据服务企业,会在企业大数据应用中受到更多欢迎。

3、人工智能与大数据结合,对各行业现有模式的突破和颠覆,甚至产生新的行业

2017年,人工智能将接棒大数据,成为下一个产业发展的热点。可以预见,未来5年,人工智能会在很多领域有更大的应用突破。而作为其核心支撑的大数据,能够与人工智能配合,为人类生活催生创造如何的变化,前景令人期待。

对于人工智能的未来潜力,公众如今存在多种声音。媒体和资本过于乐观和夸大,而普通大众则存在许多担心。而人工智能专业人员则持乐观但谨慎的态度。

回顾人工智能的发展,当前的突破更多是之前多年积累的一次阶段式上升。人工智能当前擅长解决的仍然是封闭条件下有限规则的智能问题(如围棋),距离人类具备的自主意识和创造能力尚很遥远。同时,业界也在期待脑科学研究能有新发展,也许能为人工智能技术再次提升提供理论基础。

4、大数据隐私暗流涌动,需要相关法律与管理制度尽快规范      

随着大数据应用的深入,涉及用户隐私的大数据资源迅速增加,相关数据的管理和交换过程中的数据流失泄露的风险,成为日趋重要的问题。当前,在一些地下黑色产业链上,涉及个人隐私的大数据交易已有相当大的规模,逐渐成为产业化,其未来的潜在危害巨大。

国家虽然在大数据领域有基本指导性法规,但距离实际可操作层面尚远,不能有效预防和解决相关的潜在隐患。

在可预见的未来,大数据服务将如同云计算一样,逐渐成为各领域服务与企业经营的必不可缺的基础构件。越来越多的大数据应用,与各种新技术结合,涵盖社会生活的各方面,创造更大的价值,也使我们的生活更加方便舒适。

关于作者:

马亮,慧辰资讯CTO,主管公司IT技术战略与企业大数据服务的技术发展。博士毕业于清华大学计算机系,在自然语言处理、机器学习与企业大数据业务分析建模领域具有丰富经验。


注:本文由 马亮 投稿数据猿发布。

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