大數據需要大智慧，切忌空談_數據分析師

大數據在國內已經形成應用熱潮

最近兩年，大數據概念在中國非常熱，各方面的應用也已經開始推進，最為著名的便是剛剛結束的巴西世界杯比賽的賽事預測。在其他方面，上海等大城市利用大數據進行智慧交通管理，一些電商網站也利用大數據進行客戶行為和購買預測，提升了精細化營銷的水平。 為集中的搜索行為和流量指向數據，所以，這些公司都擁有了很好的大數據應用的基礎。

以百度為例，百度的世界杯大數據預測在巴西世界杯期間幫助很多人更好的觀看比賽和預測賽果，而百度糯米的“專享座”服務更是創造了大數據趣味應用的經典之作。當然，央視與百度的合作在春節期間對春運客流的分析讓很多人第一次感受到了大數據的威力，而與聯合國啟動戰略合作共建大數據聯合實驗室更是開創了聯合國開發計劃署的先例。

什么是大數據？數據采集能力至關重要

按照百科的解釋，大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

即便如此，有關大數據，也仍然沒有大家都能普遍接受的統一定義?？梢哉f，數據量大并非大數據，再大量的數據如果不能被利用也不能被稱為大數據，而單一領域的大量的數據的集合更不是真正意義上的大數據。根據一般的理解，大數據應該是圍繞特定的主題而將看起來毫不相干的數據集成在一起構成統一視圖，然后尋找到期間合理的關聯因素，從而超越簡單的統計分析而得出意想不到的結論。

阿萊克斯?彭特蘭教授指出了大數據應用比較成功的幾個領域，包括營銷場景的預測、城市管理、疾病預測、金融預測等等，這些方面都要依靠海量的數據積累和不同的客戶應用場景，互聯網搜索引擎具有先天優勢。

百度是世界人口最多國家的最大搜索引擎，最近也在積極加強國際布局，剛剛又高調進入葡語市場，十幾年來積累了大量的數據資料，這是其他互聯網公司無法比擬的優勢?！按髷祿敝按蟆?，更多的意義在于：人類可以“分析和使用”的數據在大量增加，通過這些數據的交換、整合和分析，人類可以發現新的知識，創造新的價值，并讓很多常態化的認知、判斷、思維定勢、產品形態、服務模式，形成全新的面貌和演進方向。

顯然，百度面向的是全網用戶的全方面使用，因此是在這些領域數據資料最全的公司，最有能力展開大數據領域的探索。通過大數據的分析，百度實現了從搜信息到搜產品的轉變，也在數據利用方面不斷創新。

大數據不僅僅要“大”，更需要先進的數據分析與應用能力

在國內，擁有海量數據的公司不少，比如銀行、航空、通信運營商，但這些公司對數據的利用顯然不夠，限于體制與人員結構上的問題，至今在大數據方面才剛剛起步。

互聯網在這方面已經捷足先登了，騰訊阿里都有自己的大數據應用開發團隊，百度在2013年初就成立了百度研究院，其中第一個重點方向的就是深度學習，并為此而成立Institute Of Deep Learning(IDL)，作為大數據領域的領先研究機構，為百度這兩年在大數據領域的進展做好了技術與人才準備。本次世界杯預測模型也正是由百度深度學習研究院派遣資深數據科學家協助大數據部研發團隊共同構建的，其小組賽階段的預測成功率為58.33%，淘汰賽階段全部預測準確。

媒體報道顯示，在李彥宏親自推動下，百度深度學習研究院吸引了一大批世界級科技精英的加盟，比如前Facebook資深科學家徐偉、美國新澤西州立大學統計系教授張潼等，同時還邀請到“谷歌大腦之父”吳恩達的加盟。

大數據的應用還需要載體，不能稱為無本之木

橫空出世的小米手機、特斯拉的電動車、樂視的超級電視、海爾的空氣盒子、引發熱潮的微軟小冰、熱播的《紙牌屋》之類的產品，它們和傳統的創新型產品似乎并無很大差異，但背后其實都有大數據應用的影子。以大悅城為例，當消費者想去一個商家，百度會通過大數據存儲和分析告訴他，這個商家在幾層，里面有多少人；消費者想離店，百度地圖將指引具體路線、怎么去停車場，更準確地找到自駕車輛。

大數據的價值要通過相應的產品體現出來，比如，智能可穿戴設備就離不開大數據的應用，否則將變成死氣沉沉的玩具。在大數據的利用上，國內比較成熟的領域包括互聯網金融方面的風險控制、網購領域的智能推薦以及物聯網交通管理等，比較成功的產品有阿里巴巴的余額寶、咕咚智能手環、百度的百度指數等。

在大數據的應用上，百度可以說是不遺余力。實際上，百度也早已超越搜索，成為集合網頁、貼吧、圖片、知道、新聞等優勢資源的跨屏整合營銷平臺，覆蓋了網友所有的關鍵營銷時刻百度通過“知心搜索+輕應用+語音搜索+LBS方圓定位技術”等技術，百度正努力實現“讓搜索引擎像人腦一樣智能”。數據顯示，2013年百度凈利潤有三分之二支出具有“科技感”的移動項目上，智能手環、智能手表、電子秤等等都有涉及，還據說在研發無人駕駛自行車。

總體上說，大數據的發展需要扎扎實實的應用，不能總是玩概念，更需要多方面的積累資源提升技術水平，在數據存儲、數據分析和應用場景上不斷開拓創新，如此才能真正觸摸到大數據的靈魂。