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大数据与创业

2017-05-02

大众科学 2017年4期
关键词:机器学习无人驾驶

从字面理解,大数据描述的是一个巨量数据的概念。而在实际的应用中,“大数据”跟“光年”的词性更加相像:当光指引到时间中,就成为了描述距离的单位,而把海量的有效数据进行有针对性的整合分析时,他就可以对用户行为进行描述,为我们的生活提供各种各样的决策和指引。

这样的特质决定了大数据跟创业的关系是密不可分的,一方面它的运用可以放大创业项目的效果,另一方面大数据本身是近几年才走红的,它的诸多方面都有待挖掘,也是创业的一个热门领域。

2016年可谓是中国的“大数据之年”,不仅国家推行“大数据战略”,倡导发展互联网新经济,各行各业也都在谈论大数据的前景。在这一年里,很多人加入了大数据创业的队列中,大数据在推动中开始加速发展,不过很多问题也就随之而来。摆在首位的问题就是:数据从何而来?

初加工即可交易

巧妇难为无米炊,用大数据创业,没有大数据是不行的,可是这个大数据从何而来呢?如果是百度、腾讯或是阿里巴巴这样的企业,那自然不不必发愁,多年的累积大数据自然是有的。目前这些巨头已把大数据做成了产品,比如百度精算、阿里云、腾讯云分析等,甚至连我们日常使用的微信都是使用了大数据技术的。然而,针对那些规模稍小没有数据积累的公司甚至是创业团体,大数据的来源是需要解决的首要问题。

不过,大数据还有一个特性,那就是稍做初加工即可交易,甚至不加工也可以交易,所以获得的方式是多种多样的,你甚至可以用“爬虫”(自动地抓取网络信息的程序或者脚本)就可以爬回来一些数据。此外,企业还可以通过给企业、开发者、站长等等授权使用大数据工具来积累到一些数据,这方面的新创企业包括Talkingdata、友盟和DataEye等。

国家为了鼓励大数据产业的发展,同样开放了一些大数据接口供使用,而且还是免费的,高德数据和微博商业数据同样有这样的免费服务。当然,这些免费的大数据其作用必然有限,其后的数据清洗需要太多的工序,数据存储也是很大的成本,这样的交易其实代价并不低。所以,一般企业更愿意购买那些“拿来就能用”的大数据,这样的数据他们也可以通过第三方平台获得,如果愿意付费的话。

商业模式的现实问题

现在我们回头再谈大数据的“管道”性质,之所以称它为管道是说它本身的价值微乎其微,需要作用在某一领域才能发挥作用。这一来一去的結合,讲的就是如何给企业带来经济利益。就当下的环境而言,没有具体的经济利益的产生作为支撑,大数据几乎不可能得到有效的发展。

大数据就像石油原油一样,你知道它在哪里,你可以开采它,但是开采出来你还需要冶炼,并且经过减压蒸馏、加氢精制、溶剂精制、溶剂脱蜡等炼制过程,成为成品油后运送到各个加油站,让汽车加满油后产生了动力才实现最终价值。大数据也一样,需要一整套复杂的过程才能实现商业价值。

大数据商业模式的复杂,为这个行业设立了一个门槛,而且这个门槛并不是有了创业团队和Idea就能越过的。想要在大数据里创业,得考虑以下几个方面:用大数据解决什么问题?用户是谁?资金从哪里来?你的数据从哪里来、是否独家等等。

那些大数据创业公司

大数据的创业必然是要有“实力”才能活下去的,那些被业界看好的大数据公司都过得怎么样呢?

Palantir:据称,在美国政府追捕本·拉登的行动中,Palantir公司发挥了情报分析的作用,最终帮助美国政府成功捕获本拉登。他们极少对外透露消息。估值超过200亿美元。

Splunk:Splunk的软件平台能够对任何APP、服务器或网络设备的数据进行索引、监控和分析,并将结果生成图形化报表。由于Splunk的搜索功能异常强大,它也被称为“大数据界的谷歌”。该公司股东已获超过10倍的回馈。

海致BDP:中国目前估值最高的大数据创业公司,创始人系百度背景,提供了涵盖数据抽取、整合、计算、可视化分析等多个环节的一站式数据分析服务。目前估值2.5亿美元。

2016年已经过去,大家越来越感觉到业界谈论大数据的热情在消退,媒体的热门关键词从云计算、大数据变成了人工智能、机器学习、无人驾驶、VR/AR等。如果按照新技术的发展轨迹看,当媒体不再谈论的时候,或许才是创业真正的时机。(编辑/有庆)

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