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大数据时代下工程管理的思考

2014-10-27丁士昭

中国建筑金属结构·上半月 2014年10期
关键词:数据量

丁士昭

无线网络、智能生产和大数据是现在全球最关注的三个领域。大数据这两年也引起了中国的重视。我今天想讲一讲什么是大数据,即大数据的概念。大数据并不是指数字很大,这里涉及数据和数字的区别:数字是数据,文字、图像、声音也是数据。所以我们要讨论的是大数据时代,而不是大数字时代。

一、大数据的概念

“大数据”是一个新观念。数据是一个组织最重要的资产,比如一个大学,除了学生、老师和建筑的数量,数据也是它的重要资产,包括组织数据、经济数据、管理数据、技术数据等。而数据分析能力能够显示一个组织的核心竞争力。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,同时也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

1.大数据引用的增值效应

我们说,一个企业或学校作为一个组织都要做很多决策,当今社会在商业、经济、政府及相关领域中的决策行为越来越取决于数据和分析,而不是仅仅依靠经验和直觉。大数据技术可以为决策提供一定的“预见参考”,而成功的分析和预见往往能带来商业和经济价值,起到增值的效果。最近一份行业报告显示,英国政府通过高效使用公共大数据技术,每年可节省约330亿英镑,相当于英国每人每年节约500英镑;在洛杉矶,警方通过数据分析,能够预测12小时内哪个地区最有可能发生犯罪。

2.大数据的重大意义

去年3月22日,奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业的发展,从而将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将“数据”定义为“未来的新石油”,并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分。未来,对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。

联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书,指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇。

人们如今可以使用极为丰富的数据资源,来对社会经济进行前所未有的实时分析,帮助政府更好地响应社会和经济运行。除了对国家、企业的影响,个人生活亦在大数据技术的影响下发生着变化。

3.大数据和大数据分析

随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要向数十、数百甚至数千的电脑分配工作。

我国专门成立了一个组织——著云台团队,对中小企业云计算和大数据办公平台制定了实施标准,主要针对政府、企业、机构与个人用户推出了统一的解决方案与实施标准和应用指南,并率先在国内起草了《中小企业云计算与大数据办公平台实施标准》。就企业层面而言,著云台的分析师团队认为:大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库(是建立在关系模型基础上的数据库)用于分析时会花费过多时间和金钱。

4.大数据到底有多大?

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。

大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”(美国统计)的数据告诉我们:

一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD ;

发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);

发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);

卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……

这些数据量都相当可观。截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别(千G)跃升到PB(1024TB=1PB) (百万G)、EB(1024PB=1EB)(10亿G)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别(万亿G)。

国际数据公司(IDC)的研究结果表明:

2008年全球产生的数据量为0.49ZB;

2009年的数据量为0.8ZB;

2010年增长为1.2ZB;

2011年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据;

到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的;

而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

二、大数据时代的内涵

大数据时代的内涵包括大数据时代、智能化生产以及无线网络革命是引领未来繁荣的三大技术变革。

世界级领先的全球管理咨询公司——麦肯锡公司全球总裁麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

“大数据” 在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而做出,而并非基于经验和直觉。工程管理中有太多的重要决策需要基于大数据和大数据分析。

美国联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。美国政府的重大科技部署包括1993年宣布“信息高速公路”以及2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》。我国与发达国家有不少差距,更需要国家政策支持。

哈佛大学社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”

同样,工程管理领域也将开始量化进程。

这里推荐一本书——《大数据时代》,它是国外大数据研究的先河之作,本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”,拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历,他早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。

大数据时代的四个特征:

1.数据量巨大(Volume);

2.类型繁多(Variety),有结构化、半结构化、非结构化的,还有图像、声音、文字等等;

3.价值密度低(Value),虽然可采集的数据繁多,但是有价值的数据较少,需要提炼;

4.速度快、时效高(Velocity)。

三、大数据的应用和挑战

1.大数据的应用

(1)建立经济指标预测系统

宏观经济方面,IBM日本公司建立经济指标预测系统,从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据,计算采购经理人指数的预测值。

(2)预测道琼斯工业指数的变化

印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具,从近千万条网民留言中归纳出六种心情,进而对道琼斯工业指数的变化进行预测,准确率达到87%。

(3)对采购和合理库存量的管理

一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理,通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示,全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元,这方面的数据分析大有作为。

(4)预测农场产量

在农业领域,硅谷有个气候公司,从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据,将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表,预测农场来年产量,向农户出售个性化保险。

(5)企业筛选

阿里巴巴公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业,对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元,坏账率仅0.3%

(6)追踪疾病的传播

在医疗保健领域,“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况,与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比,追踪疾病的精确率达到97%。

(7)分析实时交通状况

在社会安全管理领域,通过对手机数据的挖掘,可以分析实时动态的流动人口来源、出行,实时交通客流信息及拥堵情况。

(8)犯罪预测

美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规律性,进行犯罪预测。

(9)科学研究

在科学研究领域,基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例,基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。

IBM的科学家预计,随着大数据搜集和分析技术的发展,未来5年的城市、零售、医疗、安全、教育领域都将发生重大变化。

①城市将更加智能

5年内,城市将变得像人一样具备意识。当等车的人增多时,将有更多的公交车自动运行。

②医生可以利用DNA保护人类的健康

医生也将使用病人的DNA为你定制诊疗建议,即使是癌症这种重大疾病,也可以借助智能计算在几分钟内完成诊断和治疗规划。

③线下购物冲击线上购物

5年内,实体零售店将了解客人的偏好,并利用增强现实技术将网络信息带到消费者可以看得见、摸得着的地方。

④人类将拥有数字保镖

数字保镖可以保护私人账号和身份信息,提前对欺诈行为做出警示,还能保护人们的个人隐私。

⑤教师可以了解学生的学习进度

复杂的分析可以帮助老师实时追踪学生的学习进程,并为其定制学习计划。

2.大数据的应用的价值

麦肯锡公司2011年报告推测:如果把大数据用于美国的医疗保健,一年产生潜在价值3000亿美元;用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元;服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元;利用大数据分析,零售商可增加运营利润60%,制造业设备装配成本会减少50%。

四、工程管理大数据的应用的思考

1.工程建设和设施运营中产生的数据(右图上)

2.大数据在工程管理中的应用(右图中)

3.大数据时代的工程管理的准备(右图下)

(在2013年全国建筑模板脚手架行业年会上的演讲,根据录音整理,未经本人审阅)

[文献标识码] C

[文章编号] 1671-3362 (2014) 10-0026-03

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