大数据的低起点

2017-05-23
标签: 大数据   

  大数据的起源

  1994年10月27日:发布了第一个互联网广告。

  当时很难认识到它的意义,但那一个在我电脑屏幕顶部浮动的矩形框将形成一个完全独特的市场。

  网络广告技术被发明出来 —— 针对这一新兴行业,并用于测量新媒体创作者产品的回报。

  最终,广告可以被理解。

大数据的低起点

  生产力科学

  广告技术以复杂和昂贵著称,然而,它被大大地误解了。它不仅未被重视,而且是被低估了。广告技术对于大数据就如同大爆炸对于宇宙的作用。所有生产力测量数据的共同起源始于广告技术。通过测量广告的性能,我们现在可以测量几乎任何东西,甚至是人。

  业内人士并没有花多少时间就意识到新数据测量技术有多少潜能。应用程序是无穷无尽的,正如我们今天所看到的那样。

  大数据软件和服务预计在2018年将增长到415亿美元。而且随着对数据需求的增长,对用于解释和提炼数据的成熟工具的需要也将增长。

  应用分析

  跟随广告技术的例子,其他领域也利用大数据和预测技术来驱动效率和准确性。

  在2014年Uber推出的UberPool ,它使用算法基于位置来匹配乘客并基于可以搭载另一位乘客的可能性设置价格。

  最新一代的财务管理软件从消费者的交易历史和消费模式中学习,并提供智能推荐和个性化的建议。

  人力资源部门引入分析用于企业招聘、保留和推广,而保险行业使用数据影响客户形成更好的驾驶习惯。

  数据驱动的生态系统

  与LUMAscape进化到广告技术一样,新的生态系统将在其他行业开始成型。依靠数据做出关键决定的企业想要更好,更精细的洞察力。所以多个行业将转向预测分析会形成一个良性循环,推动工具进一步丰富和解释所有这些数据的需求。

  企业已经接受用大数据和预测分析雇佣和留住人才,预测员工需求并提高员工满意度。在接下来的两年里,超过6400 家拥有100名以上员工的企业计划实施大数据分析,为新一批初创公司提供充足的机会,收集、提炼和解释数据,构成人力资源分析景观。

  初创公司正在利用Watson的技术实现向消费者提供数据驱动的建议和医疗服务提供者;该模式将很快扩展到更大的健康领域。人们产生比以往更多的与健康有关的数据,而医生、患者和研究者需要工具来理解这些数据。医生将能够把病人的数据与一般人群健康趋势相比较并提供数据驱动的治疗建议或预防疾病。

  平台和互操作性

  就像我们在广告技术,社交和现在的消息传递上看到的那样,占主导地位的厂家会发展他们的产品到平台上,随着这一空间的成熟,形成了新生态系统的结缔组织。例如, Salesforce,开始作为一个CRM数据库,但扩展为一种平台即服务的产品,使客户在Salesforce的框架上构建他们自己的应用程序。

  我们看到类似的场景在健康领域展开,苹果创造了三个新平台用于数据收集和分析(HealthKit,ResearchKit和现在的CareKit)。医学研究建立在ResearchKit框架上,正在招收更多的参与者,以提高收集的数据质量。另一方面, CareKit适用于广泛的病人;任何健康应用程序开发人员都可以让人们更容易地与医生和护理人员分享健康信息。

  OneDrop就是一个例子,它是一款个人护理应用,建立在CareKit框架上,帮助糖尿病患者追踪他们的食物摄入,活动水平和葡萄糖读数,这样他们就可以更好地管理血糖。同样,小的专业数据分析公司将出现,并在垂直行业像财务、人员和运输方面建立更大的平台。

  快速增长和指数级的交叉传授

  随着越来越多的垂直行业接受数据驱动,预测技术,我们将会看到交叉传授和领域之间的互操作性,指数级地增加数据量,因此需要更多的数据挖掘和分析。

  我们正在进入人工智能时代 —— 预测建模已经被证明在解决企业和消费者多样化的挑战方面的关键性,它有可能改变每一个行业。当我们接近指数增长的时期,以前孤立的垂直行业正在放弃旧的系统并开始接受分析工具。

  云计算和可互操作的数据提供者以及平台的组合将形成一个基础,让数据驱动的生态系统壮大,开启一个零阻力的创新时代。

  大数据的应用成为一个新的前沿,对我们来说现在是特别重要的记得这一切是如何开始的,从一个点击开始。


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