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 無論如何，世界已阻擋不了大數(shù)據(jù)進(jìn)軍傳統(tǒng)行業(yè)的步伐?，F(xiàn)在，國內(nèi)某證券公司聲稱，由于把大數(shù)據(jù)引入證券分析中，強(qiáng)化了數(shù)據(jù)分析的思想，使其公司預(yù)測準(zhǔn)確率已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越同行。

大數(shù)據(jù)分析早已深入到影視劇的創(chuàng)作環(huán)節(jié)。美國視頻網(wǎng)站 Netflix運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析投拍的電視劇《紙牌屋》大獲成功，該創(chuàng)作源于用戶喜好所做的精準(zhǔn)分析，是大數(shù)據(jù)營銷服務(wù)案例的典范。

無獨(dú)有偶，谷歌研發(fā)了一個(gè)準(zhǔn)確率高達(dá)94%的電影票房預(yù)測模型。據(jù)其統(tǒng)計(jì)，電影相關(guān)的搜索量與票房收入之間存在很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。

票房預(yù)測模型似乎成為大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在電影產(chǎn)業(yè)的新驅(qū)動(dòng)力。隨之，國內(nèi)某視頻網(wǎng)站聲稱其將依托大數(shù)據(jù)分析來拍電影。通過更廣泛且具象化地留存、分析用戶行為數(shù)據(jù)，影視營銷模式變革在即。

事實(shí)上，早在2011年，曼城隊(duì)助理教練大衛(wèi)·普拉特決定利用數(shù)據(jù)分析來解決球隊(duì)在表現(xiàn)方面遇到的棘手難題—角球得分不盡如人意。

在征求了數(shù)據(jù)分析師的意見后，增加了對內(nèi)旋角球的使用，戰(zhàn)術(shù)轉(zhuǎn)變產(chǎn)生了驚人的效果。在整個(gè)賽季中，其成為英超角球得分效率最高的球隊(duì)。

數(shù)據(jù)應(yīng)用的新藍(lán)海

的確，世界已阻擋不了大數(shù)據(jù)進(jìn)軍傳統(tǒng)行業(yè)的步伐?，F(xiàn)在，國內(nèi)某證券公司聲稱，由于把大數(shù)據(jù)引入證券分析中，強(qiáng)化了數(shù)據(jù)分析的思想，使其公司預(yù)測準(zhǔn)確率已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越同行。

在大數(shù)據(jù)所演繹越來越多的神話之下，中國的數(shù)據(jù)分析服務(wù)市場，給國內(nèi)處于轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新迷茫期的IT廠商，帶來了一個(gè)極具想像力的魔幻空間。

在云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等熱點(diǎn)市場推動(dòng)下，中國整個(gè)行業(yè)市場的大數(shù)據(jù)需求急速演變。有政府行業(yè)對海量信息高速處理需求，科研部門對高性能分析平臺(tái)的倚重等;國內(nèi)金融行業(yè)，經(jīng)歷了數(shù)據(jù)大集中之后，金融IT向數(shù)據(jù)分析方向發(fā)展;

在電信行業(yè)，運(yùn)營商將巨額投資引入其數(shù)據(jù)智能化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目，針對精準(zhǔn)營銷而生。旨在通過對用戶行為分析、客戶滿意度調(diào)查、生產(chǎn)能力、新產(chǎn)品研發(fā)等，進(jìn)行數(shù)據(jù)整理、挖掘及數(shù)據(jù)二次加工。

智能化的數(shù)據(jù)應(yīng)用對技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)無止境…一系列由技術(shù)導(dǎo)向社會(huì)服務(wù)的新課題，驅(qū)使大數(shù)據(jù)行業(yè)解決方案及服務(wù)商乘勢而來。

這幾年，在大數(shù)據(jù)旗幟之下，國內(nèi)方案及服務(wù)商推動(dòng)數(shù)據(jù)分析，導(dǎo)入不同行業(yè)不同應(yīng)用中。為開創(chuàng)一個(gè)全新的產(chǎn)業(yè)鏈，他們紛紛啟動(dòng)了各自獨(dú)特的大數(shù)據(jù)之旅。

他們聚焦于用戶，切入細(xì)分行業(yè)應(yīng)用，為用戶挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，從而積極開拓屬于自己的新的藍(lán)海。

大數(shù)據(jù)工具的能力與積累

針對火熱的大數(shù)據(jù)，有這樣一句名言：宏觀看大數(shù)據(jù)，包括采集、存儲(chǔ)、分析等三個(gè)維度。而大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值就在于分析。

隨著近10多年BI建設(shè)的推進(jìn)，加上業(yè)界針對大數(shù)據(jù)的宣傳，所有行業(yè)客戶已意識(shí)到數(shù)據(jù)是企業(yè)的關(guān)鍵資產(chǎn)之一。

基于此，用戶有意識(shí)的轉(zhuǎn)型對方案商提出了更高要求。這也是近幾年方案商轉(zhuǎn)戰(zhàn)新興業(yè)務(wù)的主因。

在很多數(shù)據(jù)服務(wù)方案商看來，經(jīng)過多年的數(shù)字化普及教育，用戶已不大關(guān)心底層的IT設(shè)備架構(gòu)問題，首先關(guān)心的是，服務(wù)商能否幫助自己增值，滿足業(yè)務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值。

這也就使得市場對所有投資IT方案商提出了更高要求。需要他們從項(xiàng)目實(shí)際應(yīng)用角度去考慮數(shù)字化建設(shè)。

著眼于數(shù)據(jù)分析，項(xiàng)目實(shí)施不能單單從成本考慮。而是要從數(shù)據(jù)應(yīng)用的多角度、多管道以及多服務(wù)形態(tài)出發(fā)，全面打造數(shù)據(jù)綜合方案。

大數(shù)據(jù)充分體現(xiàn)的是方案商的綜合能力，即既懂技術(shù)又熟悉業(yè)務(wù)，尤其是熟悉數(shù)據(jù)分析相關(guān)的理念及工具。在資源上需要加大自主研發(fā)人才的儲(chǔ)備和積累。

顯然，機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)并存。從大數(shù)據(jù)角度，方案及服務(wù)商如何將數(shù)據(jù)技術(shù)整合，高效地實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一管理、數(shù)據(jù)挖掘及分析，使傳統(tǒng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值?在技術(shù)及業(yè)務(wù)理念，他們都要進(jìn)行針對性的創(chuàng)新。

通常的做法是，他們從滿足客戶的需求角度來考慮打造技術(shù)及方案，在實(shí)際操作中，根據(jù)客戶和自身的特點(diǎn)及技術(shù)要求做綜合考量。

而在主要大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)分析開發(fā)落地上，許多IT方案商認(rèn)為，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不能夠很好地解決海量數(shù)據(jù)帶來的問題，單機(jī)的統(tǒng)計(jì)和可視化工具也變得力不從心。新的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)如并行數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫、云平臺(tái)、可擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫的采用，解決海量數(shù)據(jù)分析難題

現(xiàn)在一些新技術(shù)更適合與實(shí)際落地。HADOPP技術(shù)小型機(jī)集群開發(fā)，可以有效利用現(xiàn)有軟硬件資源通用/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫搭配技術(shù);大數(shù)據(jù)處理分析平臺(tái)，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析過濾，提純;因?yàn)槠髽I(yè)現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫倉庫，運(yùn)行時(shí)間很久，很難完全重新設(shè)計(jì)規(guī)劃，而且相對分析模型趨近于成熟，弊端是數(shù)據(jù)源少新開發(fā)數(shù)據(jù)分析模型。

所以，大數(shù)據(jù)平臺(tái)做為輔助源，可由通用性教據(jù)庫模型作分析。