本文為鄂維南院士訪談?wù)?,文中探討了中國在大?shù)據(jù)發(fā)展中受到了哪些因素的制約。
成都創(chuàng)新互聯(lián)從2013年創(chuàng)立,是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)公司,擁有項目成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計網(wǎng)站策劃,項目實施與項目整合能力。我們以讓每一個夢想脫穎而出為使命,1280元遂昌做網(wǎng)站,已為上家服務(wù),為遂昌各地企業(yè)和個人服務(wù),聯(lián)系電話:18980820575近來,大數(shù)據(jù)如浪潮般席卷全球。越來越多的國家開始從戰(zhàn)略層面認(rèn)識大數(shù)據(jù),中國亦如此。然而任何發(fā)展都不應(yīng)盲目跟從,而應(yīng)該在發(fā)展中不斷認(rèn)識其發(fā)展的意義與遇到的困難挑戰(zhàn),要做到及時發(fā)現(xiàn)總結(jié),才能更好的發(fā)展。
那么,制約我國大數(shù)據(jù)發(fā)展的因素有哪些呢?
1.優(yōu)質(zhì)可用數(shù)據(jù)缺乏
很多人看到這點可能會感到奇怪。這幾年數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)如雨后春筍,“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”成為很多擁有數(shù)據(jù)積累的傳統(tǒng)企業(yè)的新的生財法。如圖,2015年以來,各地加速建立大數(shù)據(jù)交易平臺,數(shù)據(jù)交易市場異常火熱。
我們常常說,大數(shù)據(jù)最高的層次就是要用數(shù)據(jù)來形成智慧,使得社會各方面可以運轉(zhuǎn)起來。做數(shù)據(jù)分析先要整合數(shù)據(jù),這是我們通常的理念。而數(shù)據(jù)本身我們可以從三個層面來看。
首先是“有沒有”,就是數(shù)據(jù)交易問題。目前,我國大數(shù)據(jù)需求端以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為主,覆蓋面不廣,在O2O趨勢下,大型互聯(lián)網(wǎng)廠商嘗試引入外部數(shù)據(jù)支撐金融、生活、語音、旅游、健康和教育等多種服務(wù)。
然而在具體的領(lǐng)域或行業(yè)內(nèi),我國普遍未形成成型的數(shù)據(jù)采集、加工、分析和應(yīng)用鏈條,大量數(shù)據(jù)源未被激活,大多數(shù)數(shù)據(jù)擁有者沒有數(shù)據(jù)價值外化的路徑。比如,各醫(yī)療健康類應(yīng)用收集了大量的數(shù)據(jù),但沒有像Sermo.com那樣面向醫(yī)藥公司售賣數(shù)據(jù)。與國外相比我國的政府、公共服務(wù)、農(nóng)業(yè)應(yīng)用基本缺位,電信和銀行業(yè)更缺少與外部數(shù)據(jù)的碰撞。
另外,其實數(shù)據(jù)交易這件事本身就是一個悖論。數(shù)據(jù)作為一種商品有一定的特殊性,我用了別人也可以用,沒有任何消耗,可以在市場賣很多遍。這就產(chǎn)生一個問題,你這個數(shù)據(jù)到市場賣,根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點它的價值是零,你賣給我我可以用更低的價格賣給別人,所以數(shù)據(jù)交易理論上來說也是不可行的。
其次是“好不好”,也就是數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。大數(shù)據(jù)概念火了以后,很多機(jī)構(gòu)覺得數(shù)據(jù)存起來就是寶,于是積攢了大量零碎數(shù)據(jù)放在那里,到底能發(fā)揮什么作用也未可知。而在和許多真正想用數(shù)據(jù)做些事情的機(jī)構(gòu)的合作中我們發(fā)現(xiàn),即便是政府機(jī)構(gòu)這樣的權(quán)威數(shù)據(jù)持有方,也存在很多數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)錯誤、噪音多各方面的問題。當(dāng)然這并不是說我們就不能做數(shù)據(jù)分析了。我們常常在講大數(shù)據(jù)就用大數(shù)據(jù)方法,小數(shù)據(jù)就用小數(shù)據(jù)方法,完美的數(shù)據(jù)是永遠(yuǎn)等不來的。但這樣會導(dǎo)致什么問題呢?在實際項目實施過程中,我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家們不得不花費大量時間在數(shù)據(jù)清洗上,這其實是對本來就緊缺的數(shù)據(jù)人員的一種浪費。
最后是“讓不讓”,即數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)開放問題。理論上我們中國有很多數(shù)據(jù),但不同部門數(shù)據(jù)存在在不同的地方,格式也不一樣。政府內(nèi)部本身整合各部門的數(shù)據(jù)就已經(jīng)是一件很頭大的事情,更不要提大規(guī)模的數(shù)據(jù)開放。同時數(shù)據(jù)開放面臨一個嚴(yán)重問題就是隱私問題,脫敏遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,隱私問題是一個無底洞。比如我們把一個人的支付寶3個月數(shù)據(jù)拿過來,就可以很輕易的知道這個人今天在門口便利店買了一瓶水,昨天在淘寶買了沙發(fā),每隔三個月會有一筆萬元的支出。那我們就可以很容易推斷這個人剛換了一個租房子的地方,就能了解他的消費習(xí)慣。這個數(shù)據(jù)其實完全是脫敏的,沒有名字、沒有號碼,但絲毫不妨礙我們通過算法完全的勾勒出這個人的畫像。
2.技術(shù)與業(yè)務(wù)的鴻溝
大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展至今,技術(shù)與業(yè)務(wù)之間依然存在巨大著鴻溝。首先,就是數(shù)據(jù)分析技術(shù)本身。數(shù)據(jù)源企業(yè)為實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值變現(xiàn),嘗試多種方法,甚至自己組建數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊,可是數(shù)據(jù)分析是個技術(shù)活,1%的誤差都會極大地影響市場份額,術(shù)業(yè)有專攻,數(shù)據(jù)變現(xiàn)還是需要專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人才來實現(xiàn)。36
隨著大數(shù)據(jù)概念的火熱,做大數(shù)據(jù)的公司越來越多,產(chǎn)品做得五花八門,數(shù)據(jù)建??此普l都可以涉足,但現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析的技術(shù),方法,模型,算法都有了非常大的改進(jìn),跟過去六七十年代完全不一樣,不是說做幾個SAAS軟件或者RAAS軟件就是大數(shù)據(jù)了,雖然短期看市場火熱,但長遠(yuǎn)來說這條路是走不通的,大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展,技術(shù)才是真正的發(fā)力點,提高行業(yè)準(zhǔn)入門檻尤為重要。
基于此,鄂維南院士將海外成熟的大數(shù)據(jù)建模分析技術(shù)帶回國內(nèi),并組織成立了北京大數(shù)據(jù)研究院和普林科技,北京大數(shù)據(jù)研究院專注于頂層設(shè)計,探索大數(shù)據(jù)行業(yè)產(chǎn)學(xué)研相結(jié)的發(fā)展模式,普林科技負(fù)責(zé)落地實施,從業(yè)務(wù)層面推動大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展。
其次中國的數(shù)據(jù)有它的特色,例如在金融行業(yè),目前大部分銀行采用的是風(fēng)險評分卡,運用專家經(jīng)驗定義風(fēng)險變量,基于定性認(rèn)識進(jìn)行評分,通過事后風(fēng)險回檢優(yōu)化評分卡,風(fēng)險預(yù)警功能較差。雖然央行征信中心與國內(nèi)少數(shù)技術(shù)領(lǐng)先銀行使用的是風(fēng)險評分模型,但模型方法相對陳舊,如央行所用FICO評分模型為上世紀(jì)80年代基于邏輯回歸算法構(gòu)建的評分體系,邏輯回歸算法適合處理線性數(shù)據(jù),但實際問題往往是非線性的,特別是信用風(fēng)險評估場景下。此外,F(xiàn)ICO模型沒有針對我國具體業(yè)務(wù)進(jìn)行場景細(xì)分,建模邏輯并不完全符合我國實際情況,因此導(dǎo)致準(zhǔn)確率不足,風(fēng)險預(yù)警能力差。
基于此,中國人民銀行征信中心首次與國內(nèi)大數(shù)據(jù)公司合作,這次合作中普林科技應(yīng)用國際領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)建模分析技術(shù),運用決策樹,隨機(jī)森林,AdaBOOST,GBDT,SVM等算法,通過對信用報告的數(shù)字化解讀與深入洞察,準(zhǔn)確預(yù)測了違約風(fēng)險,對貸款審批、貸中管理形成指導(dǎo),新模型對好壞賬戶的區(qū)分度遠(yuǎn)高于行業(yè)平均水平。此次合作表明我國的大數(shù)據(jù)難題更需要適應(yīng)國情的解決方案與本土的技術(shù)人才,這對我們的市場提出了一個新問題。
3.人才難覓
我們國家大數(shù)據(jù)發(fā)展大的優(yōu)勢就是市場大,大的劣勢恰巧就是缺乏相應(yīng)人才,人才缺乏的程度非常嚴(yán)重。首先在國際市場方面,我們要跟國外公司爭人才,然而國外大數(shù)據(jù)行業(yè)同樣十分火熱。而不論在國內(nèi)還是國外,跟企業(yè)競爭人才都是一項艱巨的事業(yè),比如在世界上最好的大學(xué)之一的美國普林斯頓大學(xué),想找數(shù)學(xué)家也是非常困難,人才很容易被大公司挖走,每年都有非常好的數(shù)據(jù)分析人才被企業(yè)挖走。所以人才難覓不只是口頭說說,更是一個亟待解決的問題。
目前為止,我們國家仍然沒有良好的培育大數(shù)據(jù)人才的機(jī)制,大數(shù)據(jù)教育主要面臨以下三個問題。
首先,大數(shù)據(jù)是一個交叉學(xué)科,涉及統(tǒng)計學(xué),管理,編程等多學(xué)科,知識點復(fù)雜,培訓(xùn)課程編輯難度大,缺乏系統(tǒng)的學(xué)習(xí)教程;
其次,現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)教育大多還停留在理論知識上,理論與實戰(zhàn)嚴(yán)重脫節(jié),學(xué)習(xí)者缺乏良好的實踐機(jī)會;
再次,大數(shù)據(jù)教育的根本目的是為了解決業(yè)務(wù)上面臨的實際問題,用科學(xué)的手段推動業(yè)務(wù)的進(jìn)展,然而現(xiàn)階段的大數(shù)據(jù)教育機(jī)構(gòu)普遍缺乏相應(yīng)的業(yè)務(wù)經(jīng)驗,產(chǎn)學(xué)研結(jié)合并不密切。
針對這些問題,鄂維南院士講到:“其實我個人在這方面想了很長時間,就是怎樣才能在中國真正建設(shè)一個具有國際標(biāo)準(zhǔn)、國際水平的大數(shù)據(jù)平臺?我們國家擁有這么大的市場,我們在做大數(shù)據(jù)行業(yè)同時,一定要想著做就要做到這個領(lǐng)域領(lǐng)先水平。但要達(dá)到這個目標(biāo),有一點很關(guān)鍵,必須要有一個國際化標(biāo)準(zhǔn)的研究平臺,因此,我?guī)ь^成立了北京大數(shù)據(jù)研究院,而這個研究院所要做得事情,就是把人才培養(yǎng)教育和科研創(chuàng)新和市場化、產(chǎn)業(yè)化結(jié)合在一起。”
網(wǎng)頁題目:深度解析制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的三大因素
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