大数据战略、管理与生态数据鸿沟

来源：watchstor

2013/12/27 10:25:23

大数据这个话题，从西到东，从IT业内到政府官员，已经火了两年，但还没有完全一致的定义。

大数据这个话题，从西到东，从IT业内到政府官员，已经火了两年，但还没有完全一致的定义。目前业界一般认同Gartner的描述，即：凡是具有“3V”特性的数据集，就是大数据。其一为Volume，极大的数据量;其二为Variety，极复杂的数据类型与数据来源;其三为Velocity，极高的数据产生、传播，以及反应速度。

在我看来，组织决策者要跨越大数据时代的“数据鸿沟”，就需要具备大数据战略、大数据管理和大数据生态三大能力。

大数据战略：视野，观点，价值

大数据的价值已经为电商、快消、广告等多个行业的案例所证明，但挖掘出大数据的价值并不容易。我认为，企业决策者在制定大数据战略时，需要从Vision(视野)、View(观点)、Value(价值)这“新3V”入手。

第一点从视野讲，企业CEO一定要把大数据、云计算作为企业核心战略，而不能仅仅把大数据当成是企业IT管理的一个方面。要下决心投入，无论软件方面还是硬件设施。

第二是要有企业自己的观点，即收集和处理数据的策略。例如股市，大家很多时候面对同样的数据，但是对数据的处理方式是不一样的，有些人说股市下行时候投入，有些人说股市下行时候要撤出。对同样的数据，甚至同样的软件，决策方式、观点不一样，处理结果就会大大不同，这个应该成为公司决策体系的一个核心。

第三是价值，要在确定思路后，把对数据的分析，转化为能解决实际问题的执行，从而实现大数据的价值。正如马云最近所举的例子，在淘宝上比基尼卖得最好的省份是哪儿？是内蒙古和新疆，而不是人们通常会认为的海南、广东等沿海地区。大数据能帮助人们发现事物间隐藏的内在关联，但并不意味着能直接带来社会和商业价值。如果你是泳衣、防晒霜的生产商，又会制定怎样的营销策略呢？

大数据管理：简易、开放、灵活

大数据战略重要，但更重要的是如何执行，也就是大数据管理问题。也可以通过三步走的方式来解决。首先是如何获取、存储和保护数据;其二是数据丰富，即如何清洗、发现不同数据间的数据相关性;其三是数据洞察力，即通过分析、呈现与决策工具获得洞察力，并最终通过付诸行动，产生价值。

微软的大数据管理平台，有着对大数据生命周期的全方位考虑，这也是为什么我们将Hadoop等开源架构，整合到微软的大数据平台里，一方面是将Hadoop作为对非关系型数据处理的补充;另一方面是将Hadoop作为一个服务，整合到微软的公有云与私有云平台中。值得强调的是，微软不是简单地将Hadoop迁移到微软的大数据平台上，而是真正的融合，会系统地考虑其可用性、可靠性、安全性、部署的简易性与灵活性，乃至对Hadoop上工具的集成与优化。与此同时，微软也会坚持开源的原则，将在Hadoop上做的一些研发工作回馈给社区，与社区形成良性互动。

大数据生态：平台商、数据商、开发者、数据玩家

未来的大数据生态，同样会遵循最朴素的市场规则，不同角色的组织和个人，通过逐渐成熟的交换机制，各取所需——平台商提供数据交易、数据分析的场所和基本工具;

原始数据商提供自由交易的数据集;开发者提供基于数据集的应用和服务，以及定制化的分析和呈现工具;数据玩家如同股民，在市场中寻找值得投资的数据集或者机构进行投资，获得回报;现在人们炒房、炒股、炒黄金，将来或许人们会炒数据。

微软已经通过Windows Azure上的Marketplace在进行这样的尝试，目前主要针对的是商业用户，已经能将第三方解决方案提供商、服务提供商、模块提供商和最终的商业用户通过这一虚拟市场联结在一起，可以发起自由交易。在这个基础上，我们又延伸出一个数据集市，让数据集的拥有者可以把数据发布到集市上，提供很多很细致的数据集，小到电影院座位和路况，大到国家宏观经济发展数据。这就能让开发者可以通过微软的一些简单易用的API或者工具，把这些数据整合到自己的环境里，开发新的应用。

这样的大数据生态显然是健康、可持续的。对微软、亚马逊、谷歌、VMware这样的平台商而言，专心做好底层云计算基础架构和大数据服务平台;对淘宝、中国移动、政府各部委这样的数据商来说，原本只能自己用的数据，在这个模式下可以产生更多的社会和商业价值;对Salesforce、SAP、用友、金蝶等应用开发商来说，传统的、非常困难的、非常繁琐的数据整合，现在通过这样一个集市，可以首次实现把不同应用系统产生的数据整合起来，发现价值;对数据玩家来说，能够有一个朝阳式的投资平台可供选择，且不那么容易被大机构操纵。

当数据公开、数据交易和大数据应用成为自然而然的习惯时，或许我们才可以说，大数据时代真的来临了。

责编：郑雄