行業大數據的發展及其特征

每一個新興的行業都將經歷一個從概念到應用的過程,大數據技術最終的目的還是應用。2016年開始，大數據企業不再談技術和概念,談的是商業案例和數據價值.越來越多的數據案例被挖掘出來,正在成為企業效仿的對象。企業也主動邀請大數據企業前來洽談，尋找合作機會，共同尋找數據應用場景。過去是大數據企業給企業洗腦，提升數據意識，現在是企業主動接觸大數據企業，提出業務需求，探討如何利用數據分析和外部數據，來尋找新的商業機會。

大數據技術的普及應用，正如當年互聯網技術的普及應用一樣，將滲透到各個領域，并逐漸影響著每一個人的生活?？傮w來看，目前大數據在各行業中的應用并沒有遍地開花，只是在部分行業出現一些落地化產品，為來這是個很大的市場，會催生一系列行業大數據應用平臺。

國內大數據產業已經從初期探索階段到了市場高度認同，產業鏈相對完善的階段，大數據企業已經從初期小規模探索式的、定位不明確的發展到了定位清晰、業務方向明確的階段。做行業大數據應用，必須要理清楚行業數據的特征。

1.行業大數據具有時效性

數據的時效性同樣決定了大數據分析結果。我們需要根據不同的需求來確認數據的時效性，過時的東西我們即使分析出來了也不會我對我們的決策產生影響。例如，對于投資行業來說，一時效性是至關重要的,投資行業需要根據市場上的數據快速的分析出結果，分析結果出現的越快，給用戶帶來的利益可能就更大，相反的話甚至可能造成資金的損失。

2.行業大數據具有全量性

在小數據時代，我們要做調研，要做數據分析，往往采用的是抽樣調查，基于一個樣本的數據分析，這個樣本的大小有可能是10萬，也有可能是100萬，但是不能完全代表事實的真相。在大數據時代，我們需要全部數據樣本而不是抽樣，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果現在數據足夠多，它會讓人能夠看得見、摸得著規律。數據這么大、這么多，所以人們覺得有足夠的能力把握未來，對不確定狀態的一種判斷，從而做出自己的決定。這些東西我們聽起來都是非常原始的，但是實際上背后的思維方式，和我們今天所講的大數據是非常像的。

3.行業大數據講求效率

關注效率而不是精確度，大數據標志著人類在尋求量化和認識世界的道路上前進了一大步，過去不可計量、存儲、分析和共享的很多東西都被數據化了，擁有大量的數據和更多不那么精確的數據為我們理解世界打開了一扇新的大門。大數據能提高生產效率和銷售效率，原因是大數據能夠讓我們知道市場的需要，人的消費需要。大數據讓企業的決策更科學，由關注精確度轉變為關注效率的提高，大數據分析能提高企業的效率。在快速變化的市場，快速預測、快速決策、快速創新、快速定制、快速生產、快速上市成為企業行動的準則，也就是說，速度就是價值，效率就是價值，而這一切離不開大數據思維。

4.行業大數據具有相關性

數據重要，但是比數據更重要的是數據之間的關系，以及數據之間的相關性。但是要注意的是，關注相關性而不是因果關系，社會需要放棄它對因果關系的渴求，而僅需關注相關關系，也就是說只需要知道是什么，而不需要知道為什么。這就推翻了自古以來的慣例，而我們做決定和理解現實的最基本方式也將受到挑戰。

在這個不確定的時代里面，等我們去找到準確的因果關系，再去辦事的時候，這個事情早已經不值得辦了。所以“大數據”時代的思維有點像回歸了工業社會的這種機械思維——機械思維就是說我按那個按鈕，一定會出現相應的結果，是這樣狀態。而農業社會往前推，不需要找到中間非常緊密的、明確的因果關系，而只需要找到相關關系，只需要找到跡象就可以了。社會因此放棄了尋找因果關系的傳統偏好，開始挖掘相關關系的好處。

5.行業大數據具有預測性

從不能預測轉變為可以預測，大數據的核心就是預測。大數據能夠做到從已知判斷未知，讓歷史照進現實。大數據能夠預測體現在很多方面，大數據不是要教機器像人一樣思考，相反，它是把數學算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。正因為在大數據規律面前，每個人的行為都跟別人一樣，沒有本質變化，所以商家會比消費者更了消費者的行為。例如：大數據助微軟準確預測世界懷。

我們進入了一個用數據進行預測的時代，雖然我們可能無法解釋其背后的原因。如果一個醫生只要求病人遵從醫囑，卻沒法說明醫學干預的合理性的話，情況會怎么樣呢?實際上，這是依靠大數據取得病理分析的醫生們一定會做的事情。

6.行業大數據具有學習性

不是讓人更懂機器，而是讓機器更懂人，或者說是能夠在使用者很笨的情況下，仍然可以使用機器。甚至不是讓人懂環境，而是讓我們的環境來懂我們，環境來適應人，某種程度上自然環境不能這樣講，但是在數字化環境中已經是這樣的一個趨勢，就是我們所在的生活世界，越來越趨向于它更適應于我們，更懂我們。哪個企業能夠真正做到讓機器更懂人，讓環境更懂人，讓我們隨身攜帶的整個的生活世界更懂得我們的話，那他一定是具有競爭力的了，而“大數據”技術能夠助我們一臂之力。

讓機器懂人，是讓機器具有學習的功能。人工智能已轉變為研究機器學習。大數據分析要求機器更智能，具有分析能力，機器即時學習變得更重要。機器學習是指：計算機利用經驗改善自身性能的行為。機器學習主要研究如何使用計算機模擬和實現人類獲取知識(學習)過程、創新、重構已有的知識，從而提升自身處理問題的能力，機器學習的最終目的是從數據中獲取知識。

讓機器懂人，這是人工智能的成功，同時，也是人的大數據思維轉變。你的機器、你的軟件、你的服務是否更懂人?將是衡量一個機器、一件軟件、一項服務好壞的標準。人機關系已發生很大變化，由人機分離，轉化為人機溝通，人機互補，機器懂人，現在年青人已離不開智能手機是一個很好的例證。在互聯網大數據時代，有問題—問機器—問百度，成為生活的一部分。機器什么都知道，原因是有大數據庫，機器可搜索到相關數據，從而使機器懂人。是人讓機器更懂人，如果機器更懂人，那么機器的價值更高。

   業務需求推動技術創新，商業與管理的現代化、信息化促進了業務應用由舊模式向新模式轉變，各行業對大數據的應用已經初見端倪，分行業大數據應用時代已經到來。中科點擊作為行業大數據應用專家，已經在汽車、教育、金融、招商、醫美等眾多行業布局大數據應用，多年大數據應用經驗累積，形成了一套專業化的大數據平臺打造模式，16大任務包，196個節點，100天開發周期，把大數據應用到行業，應用到產業，用專業化的產品和技術為企業帶來新的增長引擎，帶動商業增值