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【51CTO精選譯文】FirstFuel公司CTO表示，尋求規(guī)模更小、更具相關(guān)性的濃縮型信息是解開大數(shù)據(jù)無窮潛力的關(guān)鍵所在。

毫無疑問，大家肯定都聽說過“大數(shù)據(jù)”，但“深層數(shù)據(jù)”呢？答案恐怕是否定的。不用緊張，我并不打算給硬塞給大家新的專業(yè)詞匯。不過鑒于近期以來企業(yè)用戶正持續(xù)就需要收集并管理的數(shù)據(jù)量展開爭論，我認為深層數(shù)據(jù)的概念應當進入各位關(guān)注數(shù)據(jù)潛力的企業(yè)用戶的扁當中。專注于建筑行業(yè)能源利用效率的分析企業(yè)FirstFuel公司CTO兼***數(shù)據(jù)官Badri Raghavan對此有著自己的獨到見解。該公司的客戶們，包括政府機關(guān)與能源機構(gòu)，都在使用FirstFuel的能源分析服務以推動更為環(huán)保、更具成本效益的方案向辦公環(huán)境、學校以及其它設施建設領(lǐng)域的普及。

在一次電話采訪當中，Raghavan談到了他對于“深層數(shù)據(jù)”的看法以及FirstFuel公司如何將這一理念轉(zhuǎn)化為自身競爭優(yōu)勢。

“我們所謂的‘深層數(shù)據(jù)’其實是相關(guān)領(lǐng)域多種專業(yè)性知識儲備的綜合體——對于我們來說，也就是能源行業(yè)與數(shù)據(jù)科學的結(jié)合——旨在幫助技術(shù)人員從宏觀規(guī)模角度對建筑的能源使用情況作出分析，”他告訴我們。

深層數(shù)據(jù)的概念與信息密度擁有密不可分的關(guān)聯(lián)。“給定數(shù)據(jù)流當中可能包含大量信息，”Raghavan表示。“相反，大家也有可能收集到大量缺乏足夠結(jié)論性內(nèi)容或者信息的數(shù)據(jù)。”

大家可能已經(jīng)猜到了，Raghavan本人對于數(shù)據(jù)收集或者盡可能匯總更多信息的作法并不認同。但目前很多企業(yè)都是這樣做的，即在尚不確定是否有意義的情況下盲目匯集規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)總量。

數(shù)據(jù)收集的真正核心在于效率，或者說“對目前已經(jīng)掌握的數(shù)據(jù)資產(chǎn)加以利用。要實現(xiàn)這一目標，我們需要首先明確自己需要解決哪些技術(shù)或者業(yè)務難題。在大家可資利用的資源當中，哪一種數(shù)據(jù)流的作用最為重要？”

在FirstFuel所從事的行業(yè)當中——即分析大型建筑物的能源消耗情況——單一數(shù)據(jù)流往往成為最重要的計量數(shù)據(jù)。

“我們會把計量數(shù)據(jù)作為一棟建筑物的掃描結(jié)果。利用我們的數(shù)據(jù)科學算法，我們可以對建筑物的健康狀況作出分析、找出其中的薄弱環(huán)節(jié)以及仍有效率提升空間的部分。”

他指出，這就是深層數(shù)據(jù)實際起效的一類***實例。計量數(shù)據(jù)是“一種相對精練的數(shù)據(jù)流，但其中包含的內(nèi)容卻相當豐富，”FirstFuel得以借此定位其最感興趣的問題：找出能源消耗當中有違效率優(yōu)先原則的狀況。

當然，對于很多企業(yè)來說最重要的是摸清哪些數(shù)據(jù)流***分析價值，而后還需要將其與其它數(shù)據(jù)加以結(jié)合以獲得新的分析結(jié)論。

FirstFuel已經(jīng)找到了幾種通常***潛在價值的數(shù)據(jù)流類型。

“計量數(shù)據(jù)能夠告訴我們與建筑物相關(guān)的大量信息，”Raghavan指出。“接下來我們開始使用高分辨率航空影像——是的，就是谷歌地球，我們在工作中大量使用這類資料。從我們的角度來看，其中包含豐富的潛在信息。它能告訴我們這些建筑物樓頂布置有哪些類型的設備，”而FirstFuel能夠借此大體判斷對應建筑物需要消費的能源總量。

這家分析企業(yè)還將來自國家氣象服務中心的數(shù)據(jù)納入考量范疇。

“我們著手進行設置，并逐步逐步再逐步將其引入。只要能夠?qū)π畔⒎治鼋Y(jié)論起到改進作用，我們就會將相關(guān)數(shù)據(jù)流納入考量。”

而根據(jù)他的說法，這就是深層數(shù)據(jù)的基本概念。“大家可以對規(guī)模相對較小的數(shù)據(jù)集進行深層研究，而不再像過去那樣長期面對浩如煙海的數(shù)據(jù)總和……并試圖從其中撈到象征有價值結(jié)論的小針。”

舉例來說，F(xiàn)irstFuel完全可以收集多種額外數(shù)據(jù)——其中包括與交通流量及泊車狀況有關(guān)的信息，此外Twitter數(shù)據(jù)流也有涉及——但事實上根本沒有明確的理由驅(qū)使他們選擇這樣費力的方式。

“相對于直接躍入存在海量數(shù)據(jù)可資進行潛在分析的大數(shù)據(jù)海洋、卻往往最終幾乎甚至完全得不到有價值信息，我們更傾向于從規(guī)模相對較小的數(shù)據(jù)量中獲得更大收益——即將注意力集中在那些能夠切實反映建筑物客觀狀況的數(shù)據(jù)身上，”Raghavan指出。“在制定出這樣的解決思路后，接下來我們會逐步把想法變成現(xiàn)實。”

英文：http://www.informationweek.com/big-data/big-data-analytics/deep-data-trumps-big-data/d/d-id/1297588?