大數據五大思考題 (車品覺)

By on January 4, 2018

本文作者車品覺,為紅杉資本中國基金專家合夥人、原阿里巴巴集團副總裁,為《信報》撰寫專欄全民大數據

本地數據管理可以跟雲的便利性及彈性結合起來,效率與安全能夠兼備很重要。(網絡圖片)

本地數據管理可跟雲的便利性及彈性結合,效率與安全能兼備很重要。(網絡圖片)

毋庸置疑,物聯網的出現已然成為大數據版圖的重要組成部分,它將會是2018年及隨後一段時間的大數據趨勢之一。以零售業為例,這是獲得競爭優勢的重大機遇,可用於選址、人貨匹配、店面管理、會員營運等方面,前提是企業足夠靈活,擁有把數據變成有用的商業智慧及行動之反應能力。

在2017年,一場「無人」風暴吹起了企業對人工智能的關注,忽然之間大家對無人車、無人超市、無人客服等產生憧憬。對此,我個人認為這些願景都會在未來5到10年內實現。在2018年第一篇稿,我想分享對大數據當下的幾個想法,希望拋磚引玉作為思考方向:

一、雲計算大行其道,但大家也察覺到混合雲兼具公有雲和私有雲的優點,本地數據管理可以跟雲的便利性及彈性結合起來,效率與安全能夠兼備很重要。毫無疑問,單純迷信「雲計算」的年代要結束了。

二、另一種觀念轉變是在分析的準繩度上,究竟需要更多的歷史數據?抑或更需要即時分析能力?儘管在同一個企業中這兩種能力都不可或缺。一位LinkelIn前首席數據分析師就告訴我,他把這個數據分析架構分別定義為:快而準——分析要求精準,回應要即時;慢而廣——分析牽涉面廣,精準度和回應速度可以減低。

三、數據視覺化是一種讓數據能力泛化的方式,其範疇已經擴大,不僅是數據分析,還包括把數據變成可用洞見的方法。視覺化模型愈來愈受歡迎,也意味集中式的商業智能時代已經過去,出色的視覺化模型還可以幫助業務方發現新的觀點。

四、機器學習技術正在迅速發展,大量非結構化數據例如文本、圖像、視頻、語音、肢體動作、面部表情、地理位置等,成為了分析的新維度。這些都是企業走進全新數字經濟不可忽略的元素,也是要盡快建立的能力。

五、儘管智能機械人的效應或被誇大,人工智能正幫助企業做經營分析。無論如何,企業經營者及高管們絕對不是機械人可以取代,但人工智能卻有助經營者發現機會及減少錯誤。

(編者按:車品覺最新著作《覺悟.大數據》現已發售)

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