十項標準出臺在即 大數據告別“躍進(jìn)式”發(fā)展

　　大數據企業(yè)如何發(fā)展，市場(chǎng)正在做出自己的選擇。

　　8月末，北京某酒店的一場(chǎng)大數據企業(yè)展上，聚集了全國各地的企業(yè)?，F場(chǎng)展示有隨著(zhù)《江南style》起舞的機器人，有早期科幻電影里走出來(lái)的“觸摸式數據可視化屏幕”……

　　“你們的具體業(yè)務(wù)是做什么的”、“和大數據有什么關(guān)系”……和直觀(guān)的服裝展、美食展不同，大數據行業(yè)作為當下的風(fēng)口新業(yè)態(tài)，其行業(yè)標準、商業(yè)模式正在探索中，參展的大數據企業(yè)們，以各種可視化的方式，把大數據產(chǎn)業(yè)的最新成果展示給觀(guān)眾。這場(chǎng)活動(dòng)吸引了大批企業(yè)和研究人員，其中還包括自費從國外過(guò)來(lái)學(xué)習的教授。

　　中國的人口數量，讓其成為大數據大國，但卻不是生來(lái)的大數據強國。國內大數據市場(chǎng)正在經(jīng)歷炒作、探路和實(shí)踐期。21世紀經(jīng)濟報道記者采訪(fǎng)發(fā)現，今年的大數據行業(yè)聚會(huì )，探討的內容已經(jīng)從2014年的數據是什么，發(fā)展到大數據產(chǎn)業(yè)的商業(yè)模式怎么做。

　　從業(yè)務(wù)定位到市場(chǎng)開(kāi)發(fā)，從產(chǎn)品生產(chǎn)到服務(wù)提供，大數據企業(yè)的發(fā)展還處于初始階段。在大數據生態(tài)圈里，看上去很美的商業(yè)價(jià)值，已經(jīng)吸引了一批創(chuàng )業(yè)者，將之視作彎道超車(chē)BAT的最大機遇;也有傳統企業(yè)和行業(yè)巨頭借勢圈地擴張，寄望完成轉型和整合。

　　有學(xué)界和業(yè)界人士預測，大數據已經(jīng)從概念炒作走向了穩步發(fā)展時(shí)期。另外，8月份出臺的促進(jìn)大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動(dòng)綱要，系列鼓勵和規范政策正在密集出臺中。在大數據這個(gè)具體政策和標準近乎空白，正在野蠻生長(cháng)的大數據產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈中，21世紀經(jīng)濟報道記者通過(guò)采訪(fǎng)大數據產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈上的各類(lèi)企業(yè)，摸底大數據產(chǎn)業(yè)的商業(yè)化落地進(jìn)程。

　應用行業(yè)參差不齊

　　“掃碼送牛奶”、“掃碼送雨傘”……進(jìn)入2015年，從中關(guān)村地鐵站出來(lái)，簇擁圍住你的人群，不再給你發(fā)傳單，而是各類(lèi)APP掃碼推廣。APP推廣的大量聚集，讓這里被戲稱(chēng)做“掃碼一條街”。

　　在大數據被各方合力推上風(fēng)口的當下，這些APP推廣工作人員會(huì )介紹，這款應用是基于某領(lǐng)域海量數據庫的處理和分析的產(chǎn)品。在很多新上線(xiàn)APP的宣傳里，“數據為王”，“企業(yè)對大數據的態(tài)度決定未來(lái)的高度”，類(lèi)似的說(shuō)法越發(fā)常見(jiàn)。

　　事實(shí)上，這些企業(yè)是不是純粹的大數據企業(yè)尚有爭議。一部分人認為，嚴格意義上來(lái)說(shuō)他們只是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)+的方式應用大數據，是大數據生態(tài)鏈上最終的消費者，是大數據得以應用的主要場(chǎng)景，而不是純粹的大數據從業(yè)企業(yè)。

　　拋開(kāi)爭論，這些大數據應用企業(yè)，對大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要性毋庸置疑?！捌髽I(yè)對數據的應用，是大數據行業(yè)發(fā)展的引擎”，有專(zhuān)家表示。

　　21世紀經(jīng)濟報道記者發(fā)現，在每一次關(guān)于大數據相關(guān)的活動(dòng)中，大數據的商業(yè)應用，是最受關(guān)注的板塊。在8月26日的中國國際大數據大會(huì )開(kāi)幕論壇上，關(guān)于大數據的商業(yè)應用，學(xué)界和業(yè)界即產(chǎn)生了兩種完全對立的觀(guān)點(diǎn)。

　　北京大學(xué)鄂維南院士提到：“現在的數據分析公司是風(fēng)起云涌，我把它說(shuō)成是小鍋爐戰場(chǎng)，想當年大煉鋼鐵的時(shí)候，就是自己在家里就建了鍋爐就煉?！倍蹙S南稱(chēng)，現在的確什么人都可以做，沒(méi)有什么技術(shù)含量。

　　鄂維南還提到，數據交易存在經(jīng)濟學(xué)上的悖論，數據服務(wù)作為一個(gè)業(yè)務(wù)模式，它的商業(yè)模式現在沒(méi)有真正被認可，數據通過(guò)什么方式賺錢(qián)，前景不是那么清楚。

　　晶贊科技董事長(cháng)湯奇峰在中國國際大數據大會(huì )上發(fā)言稱(chēng)，大數據交易并不存在經(jīng)濟學(xué)上的悖論。我國企業(yè)對大數據應用的現狀基本都是初期的狀態(tài)。應用的主要形式還是，基于大數據得到的商業(yè)洞悉，業(yè)務(wù)推薦和智能獲客等三個(gè)領(lǐng)域。其中的典型就是個(gè)性化推薦和智能廣告。

　　湯其峰在接受21世紀經(jīng)濟報道記者采訪(fǎng)時(shí)表示，大數據的商業(yè)模式體現在很多方面，大數據價(jià)值在交易和流通的過(guò)程中體現，并且會(huì )發(fā)生聚變效應，實(shí)現邊際效應遞增。

　　21世紀經(jīng)濟報道記者了解到，目前國內對于大數據應用，發(fā)展較好的還是以大企業(yè)為主，比如BAT、滴滴快的、Uber等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。不管是對外數據源采集，還是企業(yè)內部的數據資產(chǎn)管理，其互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)基因，以及自身的資本優(yōu)勢，使得他們在大數據的應用上同樣處于領(lǐng)先的態(tài)勢。

　　同時(shí)，由于這些擁有大量數據資源的企業(yè)，在分析挖掘數據形成應用的同時(shí)，放棄直接依靠出售數據獲利，而選擇對外提供數據服務(wù)和分析結果，為應用類(lèi)企業(yè)的決策和東西提供了便利條件。這也是應用類(lèi)的數據企業(yè)或產(chǎn)品數量較大，占到了行業(yè)總數的三分之一的重要原因。

　　而對于部分中小企業(yè)而言，資金缺乏和技術(shù)難題導致數據獲取難，缺乏數據資產(chǎn)管理意識，其對大數據的使用，仍在探路中。

　　另外，我國的大數據應用領(lǐng)域分布仍然不夠全面，相關(guān)企業(yè)主要集中在互聯(lián)網(wǎng)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、電信、金融領(lǐng)域，而政府公共服務(wù)、農業(yè)類(lèi)應用，發(fā)展還在原始階段，近期個(gè)別企業(yè)還不時(shí)爆出數據造假的傳聞。同時(shí)，數據應用的方式單一，思路狹窄，一些企業(yè)盲目學(xué)習國外的數據應用模式，也是大數據應用企業(yè)發(fā)展的一大短板。

　　搶占數據分析高地

　　如果說(shuō)大數據的應用，是大數據產(chǎn)業(yè)的商業(yè)價(jià)值終端，那么大數據行業(yè)公認的大數據分析，將會(huì )是大數據產(chǎn)業(yè)的核心，是大數據能夠點(diǎn)石成金的關(guān)鍵。

　　這樣的判斷是基于大數據的特性。數據本身不產(chǎn)生價(jià)值，當數據經(jīng)過(guò)挖掘、歸類(lèi)和分析，能夠給企業(yè)決策提供幫助之后，才具有價(jià)值。

　　數據堂公司今年發(fā)布了一份《大數據產(chǎn)業(yè)調研及分析報告》，其中將大數據分析工作歸類(lèi)為商業(yè)分析、語(yǔ)音識別、圖像分析、實(shí)時(shí)處理、空間分析、基因分析、用戶(hù)分析、日志分析，和數據可視化等九個(gè)種類(lèi)。目前，國內在各個(gè)領(lǐng)域都已出現了一批相關(guān)大數據企業(yè)。

　　與上述橫向劃分不同，另一些看法則偏向將大數據分析按商業(yè)價(jià)值的高低進(jìn)行區分。前LinkedIn商業(yè)分析部總監，GrowingIO的創(chuàng )始人張溪夢(mèng)介紹說(shuō)，在數據分析發(fā)展更早的美國，數據分析區塊已經(jīng)按商業(yè)價(jià)值從低到高地細分為數據采集、大數據架構、響應性分析，診斷性分析、戰略性分析、預測性分析和全自動(dòng)分析。而一旦做到數據分析全自動(dòng)化，將會(huì )利用10%的時(shí)間，創(chuàng )造出這個(gè)行業(yè)90%的價(jià)值。

　　在美國數據分析領(lǐng)域工作十余年的張溪夢(mèng)認為，“數據分析前端過(guò)程復雜，分析昂貴，導致在過(guò)去若干年里，數據科學(xué)家90%的時(shí)間和工作都是進(jìn)行數據清洗、整理、傳輸和存儲，但真正產(chǎn)生價(jià)值的是剩下的10%。我們必須要利用各種先進(jìn)技術(shù)，把金字塔底部做得非常狹窄，把以往很緩慢的流程縮短甚至透明化?！?/p>

　　21世紀經(jīng)濟報道記者獲悉，目前國內的數據分析產(chǎn)品，在與國外產(chǎn)品的競爭中仍處劣勢。以日志搜索系統為例，雖然國內已有自主研發(fā)的日志實(shí)時(shí)搜索分析引擎面世，但市場(chǎng)使用的主流還是HADOOP、STORM和SPARK等國外開(kāi)放計算框架下的產(chǎn)品，有部分互聯(lián)網(wǎng)和金融企業(yè)則選擇了SPLUNK等第三代日志搜索軟件包，這同樣也是美國開(kāi)發(fā)的大數據工具。

　　然而國內企業(yè)并非毫無(wú)競爭力，日志搜索分析引擎“日志易”的創(chuàng )始人兼CEO陳軍介紹，這些國外數據搜索處理系統價(jià)格非常昂貴，同時(shí)由于之前的“棱鏡門(mén)”事件，國外系統的軟件后門(mén)也令一些國內的企業(yè)尤其是金融企業(yè)擔憂(yōu)。

　　人才短缺是限制國內大數據分析企業(yè)發(fā)展的另一大主因?！豆鹕虡I(yè)評論》曾將數據分析師稱(chēng)為“21世紀最性感的職業(yè)”，當下也是稀缺和搶手的職業(yè)。鄂維南院士介紹，我國大數據發(fā)展最大的優(yōu)勢是龐大的市場(chǎng)，最大的劣勢是缺乏人才，“我們國家目前沒(méi)有建立起非常好的培養大數據人才的機制，在大數據涉及的統計、機械學(xué)習等這些領(lǐng)域相比而言更加弱勢?！?/p>

　　滴滴快的CEO程維在講述如何到硅谷挖人時(shí)提到，人才是最大的瓶頸，中國沒(méi)有那么多的大數據和機器算法的科學(xué)家，后來(lái)發(fā)現硅谷一線(xiàn)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，像Uber、Facebook里面20%的工程師是華人?！拔覀兣闪薈TO和一個(gè)代表團在硅谷把他們請到一起交流?！背叹S說(shuō)。

　　鄂維南認為，大數據分析人才的缺乏，當下數據人才市場(chǎng)，不僅有國內和國外的競爭，學(xué)術(shù)界與企業(yè)界也在競爭。要想彌補人才短缺，在大數據領(lǐng)域取得領(lǐng)先地位，需要建立一個(gè)開(kāi)放的，既可以做科研也可以產(chǎn)業(yè)化做市場(chǎng)的國際標準的研究平臺，或是解決之道。

　　數據平臺期待全覆蓋

　　相對大數據分析企業(yè)的專(zhuān)業(yè)和專(zhuān)一定位，產(chǎn)業(yè)覆蓋面廣的大數據平臺類(lèi)企業(yè)，則是在國際大數據大會(huì )的企業(yè)展廳中，占比最高的行業(yè)類(lèi)型。

　　一位參展的大數據平臺商人告訴記者，“大數據平臺會(huì )是大數據行業(yè)的基石和中堅?！睋私?，阿里，百度，華為等企業(yè)都早已布局大數據平臺，阿里云更是從2010年就對外開(kāi)放了其在云計算領(lǐng)域的技術(shù)服務(wù)。

　　然而，大數據平臺的準確定義至今仍未有定論。廣州工業(yè)大學(xué)大數據戰略研究院副院長(cháng)謝衛紅告訴記者，與數據分析、數據應用不同，大數據平臺是隨著(zhù)大數據產(chǎn)業(yè)興起而誕生的新興事物，目前還沒(méi)有官方定義。大數據平臺的數據規模和具體功用，都還有待界定。

　　21世紀經(jīng)濟報道記者采訪(fǎng)發(fā)現，當下市面上所謂的平臺主要有兩類(lèi)，一類(lèi)是通過(guò)各種渠道搜集、整理數據，并為數據應用企業(yè)提供有償數據的數據交易類(lèi)平臺;一類(lèi)是為了處理企業(yè)內部生產(chǎn)運營(yíng)中產(chǎn)生的海量數據，以存儲、運算、展現這些數據為目的的數據處理類(lèi)平臺，其工作內容包括了數據的輸入、導入、分析以及加工。

　　在整個(gè)大數據生態(tài)中，大數據平臺處于行業(yè)中上游位置，是進(jìn)行數據分析和應用的基礎。其中，大數據交易平臺由于數據權屬和交易規則尚未制定的緣故，發(fā)展相對滯后，基本都是2014年后開(kāi)始投入運營(yíng);大數據處理平臺則開(kāi)發(fā)較早，商業(yè)化程度相對較高。

　　目前，大數據處理平臺的服務(wù)對象以企業(yè)為主。除了一些中小型的創(chuàng )業(yè)公司，一些大公司也相繼推出自己的相關(guān)業(yè)務(wù)，如華為的FusionInsight，和海爾的SCRM(社交化客戶(hù)關(guān)系管理)平臺。

　　其中，大多數平臺主要解決企業(yè)特別是大企業(yè)內部的數據孤島問(wèn)題，將CRM(客戶(hù)關(guān)系管理)、ERP(企業(yè)資源計劃)、OA(辦公自動(dòng)系統)等業(yè)務(wù)系統打通，實(shí)現跨行業(yè)、跨部門(mén)的數據分析與整合，以協(xié)助企業(yè)的運營(yíng)、管理和決策。

　　在這部分數據處理平臺中，包括依靠技術(shù)模塊的變化，提供不同行業(yè)平臺服務(wù)的平臺，和針對專(zhuān)門(mén)行業(yè)的平臺;后者數量較少，在交通、建筑和媒體行業(yè)都有較為典型的專(zhuān)業(yè)化平臺出現。

　　此外，數據處理平臺中還有一類(lèi)針對特定業(yè)務(wù)系統的大數據平臺，比如海爾的SCRM，就是專(zhuān)門(mén)的社交化客戶(hù)關(guān)系管理的數據平臺。

　　由于大數據平臺在大數據產(chǎn)業(yè)中的基礎性地位，國內的大數據處理平臺企業(yè)數量相對較多。對其業(yè)務(wù)性能和服務(wù)的評價(jià)體系也相應較為完整。

　　大數據處理平臺供應商，九章云極的CEO方磊稱(chēng)，數據集成能力、存儲和計算能力、分析能力、部署能力、運維能力、開(kāi)發(fā)定制能力，和管理協(xié)調能力等七大方面的能力，會(huì )是廠(chǎng)商在挑選平臺服務(wù)時(shí)的主要尺度和標準。其中前六者形成數據資源挖掘和計算能力閉環(huán)，管理協(xié)調能力則影響著(zhù)平臺的工作效率。

　　然而需求方的要求似乎并沒(méi)有得到滿(mǎn)足。方磊向21世紀經(jīng)濟報道記者透露，在他們與平臺需求企業(yè)的對接中，“端到端”、在數據處理平臺上直接實(shí)現數據分析的要求，越來(lái)越多。需求方，往往也是數據應用企業(yè)，希望平臺能夠提供一體化、一鍵式的自動(dòng)化數據服務(wù)。

　　在商業(yè)價(jià)值開(kāi)放較好的大數據處理平臺區塊，需求正加速推動(dòng)著(zhù)產(chǎn)品的轉型?！拔磥?lái)大數據平臺和大數據分析的融合會(huì )是一種趨勢，大數據分析企業(yè)會(huì )向下滲透到數據收集和整理，大數據平臺企業(yè)會(huì )往數據分析上發(fā)展，這種擴張是必然的?！狈嚼谡f(shuō)。

　　不過(guò)在當下的技術(shù)和人才條件下，大多數大數據處理平臺，還只能實(shí)現基礎性的數據分析，和簡(jiǎn)單的可視化呈現。清華大學(xué)數據科學(xué)研究院執行副院長(cháng)韓亦舜，在接受21世紀經(jīng)濟報道記者采訪(fǎng)時(shí)表示，目前一鍵式的自動(dòng)化數據服務(wù)，只能在一些數據結構單一的特定領(lǐng)域實(shí)現。對于多源異構的數據，想要實(shí)現一鍵式自動(dòng)化服務(wù)，還有很長(cháng)的路要走。未來(lái)的數據平臺，實(shí)現針對不同行業(yè)領(lǐng)域的垂直細分后，可能會(huì )在某些行業(yè)率先實(shí)現突破。

　　十項大數據標準制定中

　　在業(yè)界構想中的完整大數據生態(tài)鏈里，不同人的分類(lèi)不同，大數據企業(yè)的類(lèi)型也很多。其中必須要提的，就是大數據產(chǎn)業(yè)最基礎的工作——數據源。一些數據源企業(yè)和數據存儲系統企業(yè)，都已在市場(chǎng)上占據了一席之地。

　　目前，由于數據流通尚未形成規模，國內數據源區塊中的平臺比例較為明顯。作為當下僅有的幾家號稱(chēng)專(zhuān)門(mén)從事數據源業(yè)務(wù)的公司之一，數據堂搜集線(xiàn)下數據，開(kāi)展線(xiàn)上業(yè)務(wù)的市場(chǎng)定位和數據眾包、采集加工流通三位一體的“數據銀行”的業(yè)務(wù)模式較有代表性。

　　然而，由于行業(yè)規則和行業(yè)標準缺失、數據的權屬不明，當下大量的數據交易是不規范且有爭議的。國務(wù)院發(fā)展研究中心技術(shù)經(jīng)濟部副部長(cháng)田杰棠稱(chēng)，數據交易的前提是產(chǎn)權要清晰，尤其是個(gè)人在線(xiàn)活動(dòng)產(chǎn)生的數據，其產(chǎn)權到底屬于個(gè)人還是企業(yè)，對于整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和數據資源的配置都有很大影響。

　　數據源企業(yè)的發(fā)展必然伴隨著(zhù)數據交易，不規范交易、個(gè)人隱私界定模糊和數據產(chǎn)權劃分不清晰帶來(lái)的安全擔憂(yōu)，是造成國內專(zhuān)門(mén)從事數據源工作的企業(yè)數量稀缺的重要原因。

　　與數據源區塊不同，在大數據存儲區塊，核心技術(shù)的缺失成為了最大的問(wèn)題。一家參展的廈門(mén)數據存儲系統開(kāi)發(fā)商負責人告訴記者，國內的數據儲存企業(yè)擁有自主知識產(chǎn)權的很少，特別在硬件上的技術(shù)落后國外更多。

　　不過(guò)這樣的情況正在好轉，韓亦舜告訴21世紀經(jīng)濟報道記者，隨著(zhù)近年來(lái)硬件開(kāi)源的興起，國內在數據存儲領(lǐng)域實(shí)現自主可控的速度有望加快。

　　另外，國內大數據標準化進(jìn)程也在逐步推進(jìn)中，困擾大數據行業(yè)的瓶頸或將迎來(lái)部分解決。

　　據中國電子信息標準化研究院技術(shù)總監王立建介紹，國家標準委正在著(zhù)手制定首批共十項大數據標準，分別是大數據術(shù)語(yǔ)、大數據技術(shù)參考模型、數據交易平臺交易數據描述、數據交易服務(wù)平臺通用功能要求、數據能力成熟度評價(jià)模型、多媒體數據語(yǔ)義描述要求、科學(xué)數據引用、數據溯源描述模型、數據質(zhì)量評價(jià)指標和通用數據導入接口規范。

　　其中前四項處在征求意見(jiàn)稿狀態(tài)，中間四項已完成草案，最后兩項還在草案大綱階段。另外，大數據標準體系框架也已在征求意見(jiàn)稿階段。

　　隨著(zhù)政策頂層設計的越發(fā)清晰和行業(yè)標準的逐漸形成，對于大數據企業(yè)的未來(lái)發(fā)展方向，各方也有了不同的判斷。

　　一些大數據商人認為，長(cháng)遠看單純從事數據生態(tài)某一環(huán)節的企業(yè)，都存在重大轉型壓力，特別是底層的數據搜集和挖掘企業(yè)，針對不同行業(yè)領(lǐng)域的大數據企業(yè)將會(huì )整合該領(lǐng)域的數據收集、儲存和分析業(yè)務(wù)。

　　而另一些大數據交易平臺的支持者則認為，大數據行業(yè)未來(lái)會(huì )圍繞大數據交易平臺，形成縱向細分的垂直行業(yè)生態(tài)，以及橫向產(chǎn)業(yè)鏈精細化分工的網(wǎng)格狀發(fā)展態(tài)勢與布局。

　　來(lái)自業(yè)內的預測更為樂(lè )觀(guān)。阿里研究院數據經(jīng)濟研究中心秘書(shū)長(cháng)潘永花表示，根據2014年的Gartner新興技術(shù)曲線(xiàn)顯示，大數據已經(jīng)從炒作高峰，進(jìn)入5到10年的穩步發(fā)展期，2015年大數據已經(jīng)成為主流技術(shù)。