大数据如何贡献大价值

问题其实不在于大，而在价值。“大数据”再大仍旧只是数据，没有足够有效的分析与应用，一切数据都是垃圾。纽约时报专栏作家David Brooks认为，缺乏足够有效的分析是大数据的最大问题：越来越多的数据，带来越来越多的相关性;其实很多相关性都是没有意义的，这种欺骗性质的数据关联会把数据管理者和使用者引入歧途，浪费大量的人力物力去管理、分析这些数据。

除了传统意义上人们认为的那些有行有列有数值或者文字的数据表单之外，IT技术还帮助人们收集了越来越多的其他类型的资料，比如视频，语音，图片，文档等。这些被称为“非结构化数据”。

结构化与非结构化数据每天都在成倍的增加。以道路视频监控为例，全上海的摄像头有10多万个，每一刻都在记录图片与视频。一旦发生案件或者事件，这些记录在硬盘库里的资料就成为侦察与审判环节的重要证据。尽管目前技术尚不支持，业界仍然期望未来能在TB乃至于PB级的视频数据里搜到一张特定身影或者脸孔。这类搜索/分析技术未来将是启动视频类大数据应用的引擎。

同样，基于语音、照片或者文本的分析与数据挖掘同样可以给人类对数据的理解带来革命性的突破。问题在于，这类技术仍停留在实验室阶段。

尽管没有足够的应用，大数据仍然不可阻挡地火热了起来。不扯上大数据似乎就要落伍了一样，大数据满天飞的日子来到了。至于这股潮流到底会演变成象.com一样的泡沫，还是第三次产业革命，在华威先生们眼里，已经根本不重要了。业界，数据库/存储等领域供应商当然乐见其成，而企业的IT经理们则又多了一个申请预算的借口。

数据的价值及企业数据战略

数据的获取与存储仍然是IT建设的基础架构。一旦决定启动“大数据战略”，对资源源源不断的占用使得这一工作黑洞化。如何规避这种大数据黑洞?结合全球主要行业领导企业以及部分小而强的欧洲企业的成功案例，我认为，应该以应用(分析及业务决策)为中心建立相应的数据战略，并且随之建立相应的从收集数据、管理数据到最终业务决策的一整套流程。而不是为数据而数据——首先要建立以应用为中心的数据战略。说到应用，银行、保险、汽车、化工等几乎所有行业都在开展以数据分析为基础的各种应用，以JMP软件全球行业案例库里面的部分典型客户为例：

电商在分析顾客采购行为数据,以进行促销和相关货品推荐(交叉/提升销售)

航空公司在调查旅客反馈,以改进空中服务(客户挽留)

药厂在对临床实验数据进行分析,以判断新药的安全性和有效性(研发新产品)

汽车厂商在对维修信息进行分析，以改进汽车整车和关键零部件的可靠性以提升客户满意度(挽留及获取客户)、降低客户拥有成本和车厂的保修成本(降低成本)

手机公司在对手机销售量进行预测，以合理排产与优化库存(运营优化)

卫生管理部门在运用数据模型对流行病趋势进行描述、监控与预测

银行在对客户服务流程进行优化与改善，以提升客户满意度

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