Big data pasa de estar “impulsado por la tecnología” a “impulsado por las aplicaciones”
Big Data: de “impulsado por la tecnología” a “impulsado por las aplicaciones”
Después del Internet de las cosas y la computación en la nube, el big data se ha convertido en uno de los conceptos más comentados en La industria actual de las tecnologías de la información. El advenimiento de la era del big data ha hecho que los límites de los campos y las industrias sean cada vez más borrosos. La innovación de las aplicaciones trasciende la tecnología misma. El cambio del modelo de producción hacia los datos como activo aporta un nuevo valor comercial a las empresas. gobernanza gubernamental y bienestar personal Enfrentando oportunidades y desafíos... No importa si son individuos, organizaciones empresariales, grupos sociales o países y economías, pueden utilizar esto para hacer realidad sus sueños de big data.
Actualmente, la industria global de big data se encuentra en un período de vigoroso desarrollo y oportunidades. Las tecnologías clave centrales están acelerando el desarrollo y la actualización, y varios proveedores de soluciones han intensificado sus esfuerzos para publicitar y generar impulso, centrándose especialmente en áreas clave como las telecomunicaciones, la aviación, el transporte, la biología y la gestión urbana para trazar un plan brillante y esforzarse por promover aplicaciones industriales y la innovación de modelos de negocio, aprovechar el punto de crecimiento industrial. Al mismo tiempo, las pequeñas y microempresas y los empresarios están entusiasmados con los big data y esperan aprovechar esta oportunidad para hacer realidad su sueño de un rápido crecimiento. A medida que toda la industria de big data comienza a pasar a la etapa de innovación de aplicaciones, las altas expectativas de crecimiento hacen que todas las partes sean optimistas sobre el futuro.
De "impulsado por la tecnología" a "impulsado por las aplicaciones"
Como industria independiente, el marco del sistema industrial de big data está representado por "dos verticales y tres horizontales": " "Dos verticales" se basan en El nivel básico de tecnología se divide en tecnología subyacente y tecnología de capa de aplicación. La primera es tecnología central y básica, como el marco Hadoop, la base de datos Hbase, el conjunto de algoritmos Mahout, etc.; la segunda es "desarrollo secundario". "comportamiento, incluidos varios tipos de soluciones, productos y servicios personalizados. Las "tres horizontales" se basan en la secuencia del proceso de procesamiento y se dividen en infraestructura, sistemas de análisis y herramientas de aplicación. También se pueden refinar en cinco aspectos: recopilación de datos, almacenamiento, procesamiento, análisis y servicio. En la actualidad, el sistema industrial "dos verticales y tres horizontales" ha madurado y puede satisfacer las necesidades de la mayoría de las aplicaciones industriales.
La aplicación de big data, en sentido amplio, es esencialmente una especie de "análisis de valor añadido", con perspectivas casi ilimitadas y no está restringida por ninguna industria, recurso, región o usuario. Desde esta perspectiva, la dirección del desarrollo futuro de diversos campos industriales casi puede vincularse al big data. Tomando como ejemplo el plan estratégico nacional de desarrollo de industrias emergentes del “Duodécimo Plan Quinquenal”, la descripción y el diseño de muchas fronteras tecnológicas son consistentes o están relacionados con big data, o pueden realizarse a través de big data. Por ejemplo, la industria de la tecnología de la información de nueva generación ha implementado Internet de las cosas, equipos terminales móviles, computación en la nube y software de procesamiento masivo de datos; la industria de conservación de energía y protección ambiental ha implementado almacenamiento de energía de alta eficiencia, monitoreo del ahorro de energía y; la medición de energía; la industria biomédica ha desplegado bancos de muestras de recursos biológicos y secuenciación de genes, así como servicios de gestión sanitaria remota basados en el Internet de las cosas, etc.
Desde que surgió la tecnología de big data en la era de Internet, el rápido desarrollo de Internet está estrechamente relacionado con sus conceptos de apertura, intercambio y cooperación. Por lo tanto, la innovación de la tecnología de big data también ha introducido este aspecto. de los valores de Internet. Por ejemplo, muchas tecnologías de big data son de código abierto y desarrolladores de todo el mundo pueden utilizarlas y mejorarlas de forma gratuita. La madurez de los proyectos de código abierto, las comunidades de código abierto y las organizaciones de alianzas de innovación abierta ha promovido el desarrollo de tecnologías centrales de big data y ha generado una variedad de nuevos productos para almacenar, procesar y analizar big data. Este proceso reduce efectivamente las barreras tecnológicas industriales, promueve la participación de más empresas y emprendedores, acelera aún más el proceso de aplicación y transformación de la tecnología y contribuye al rápido crecimiento de la industria.
Aunque la naturaleza "impulsada por la tecnología" de la industria del big data es muy obvia y todavía hay cierta distancia entre ella y la etapa "impulsada por la aplicación", este proceso de transformación se está acelerando.
Las estrategias de competencia industrial refinadas están tomando forma gradualmente
La industria de big data es una típica industria de servicios intensiva en conocimiento, excepto por el enlace de infraestructura, que traerá una cierta cantidad de consumo de energía. , todos los demás enlaces son. Es un consumo energético nulo y de alto valor añadido. Sus barreras de entrada en términos de capital inicial, regulaciones y supervisión son extremadamente bajas, pero sus requisitos de recursos humanos son relativamente altos. Por esta razón, la competencia industrial se caracteriza por grandes cantidades y altos niveles, y las estrategias de competencia corporativa se van diferenciando gradualmente.
Aunque el número de profesionales de big data está aumentando rápidamente: casi todas las empresas de tecnología de la información se están implementando en este campo, y los empresarios continúan ingresando y hay muchos competidores, las consecuencias no son excesivas, pero sí competencia. Una competencia sana promoverá en última instancia la innovación tecnológica y la realización de valor.
Esto se debe principalmente a dos razones: Primero, el atributo de alta innovación. La tecnología de big data es un vínculo de alto valor agregado en el campo de la tecnología de la información. Las empresas de big data representadas por Google, Amazon, etc. ocupan una posición de liderazgo en el mundo en términos de avance tecnológico, actividad de innovación y participación de mercado. El segundo es la expectativa de un alto crecimiento. Como empresas individuales, bajo la expectativa de un rápido crecimiento de la industria, básicamente han elegido la estrategia de buscar el profesionalismo y confiar en el desempeño de los productos y servicios para ganar, mientras abandonan la estrategia de buscar bajos costos.
En el proceso de competencia, los diferentes tipos de competidores tienen sus propias ventajas. Según la naturaleza revolucionaria y el nivel de aplicación de la tecnología, existen principalmente tres tipos de competidores: primero, los "subversivos de Internet, Google y varios proyectos de código abierto de big data han desarrollado nuevas tecnologías básicas y arquitecturas de bases de datos, basándose en el código abierto y gratuito". El llamado modelo de Internet ha cambiado por completo los estándares técnicos y las reglas del juego originales, subvirtiendo la industria de la tecnología de la información previamente fragmentada.
El segundo es el "ternero recién nacido". Frente a las nuevas reglas, las grandes empresas y los emprendedores están en la misma línea de partida. Algunas empresas emprendedoras con talentos centrales y visión de mercado se han desarrollado en términos de herramientas específicas. y plataformas profesionales Aproveche rápidamente la oportunidad, llene el vacío del mercado, logre un desarrollo rápido y tenga un lugar en la cadena industrial.
El tercero son los "integradores de sistemas". Los gigantes tradicionales de TI como Microsoft e IBM tienen fondos sólidos, capacidades de investigación y desarrollo y recursos de mercado. Son muy conscientes de la urgencia de la autorrevolución y toman medidas de respuesta inmediata. Adquieren activamente empresas relacionadas con big data, ensamblan los productos tecnológicos adquiridos en soluciones de aplicaciones orientadas a la industria y fortalecen el marketing comercial de big data.
Además, el gobierno también es una parte importante de la industria de big data, lo que se refleja principalmente en la apertura del gobierno a los datos públicos, lo que hará que el gobierno desempeñe un papel más importante en la promoción del desarrollo industrial.
En 2009, el primer memorando presidencial firmado por el recién inaugurado presidente estadounidense Obama fue "Gobierno transparente y abierto". Más tarde, se creó un portal unificado de datos gubernamentales abiertos: Data.Gov para abrir gradualmente el gobierno. Tiene datos públicos y proporciona una variedad de interfaces de programas de aplicación para que los desarrolladores creen aplicaciones especiales. A principios de 2014, los conjuntos de datos abiertos del sitio web superaban los 85.000 elementos y reunían más de 1.200 aplicaciones, herramientas de software y complementos para teléfonos móviles, de los cuales más de 300 fueron desarrollados por individuos u organizaciones no gubernamentales. Han surgido nuevos modelos de negocio y empresas, como FlightCaster, que proporciona pronósticos de retrasos en vuelos basados en datos de la Oficina de Estadísticas de Transporte de EE. UU., Alertas del Centro de Control de Tráfico de la FAA, la Oficina Meteorológica de EE. UU. y el sitio web de información sobre el estado de los vuelos FlightStats, que es mejor que Los pronósticos oficiales de las aerolíneas se notifican con 6 horas de anticipación y la tasa de precisión alcanza 85-90.
Innovación en modelos de negocios basados en datos
Están surgiendo modelos de negocios basados en datos. por todo el mundo. Según los métodos diferenciadores de adquisición, gestión, análisis y aplicación de datos, los modelos de negocio de big data se pueden dividir en tres tipos: alojamiento de datos y plataforma comercial, minería de relaciones y utilización de valor precipitado, socialización de datos y conexión transfronteriza.
El modelo de plataforma de comercio y alojamiento de datos se ha utilizado durante décadas. Es el modelo de negocio de big data más maduro y común. Su esencia es aprovechar las economías de escala y reducir el costo de almacenar y recuperar información de datos. para una sola empresa.
Las principales formas de negocio incluyen alquiler y alojamiento de espacios, almacenes de datos, mercados de datos, etc. Las empresas representativas típicas son Amazon, EMC2 y DropBox.
En los últimos años se ha introducido el concepto de "nube". y se ha expandido gradualmente desde un simple almacenamiento de datos hasta una plataforma de agregación de datos, y finalmente ha formado un servicio en la nube, y la integración de recursos de datos únicos se está desarrollando en dos direcciones: la integración vertical ascendente y descendente de la cadena industrial y la integración horizontal de múltiples industrias; , lo que provocó la aparición de almacenes de datos integrales y plataformas de comercio de datos. Empresas como Amazon y Microsoft han establecido almacenes de datos que pueden intercambiar aplicaciones y conjuntos de datos avanzados. Actualmente, existen billones de puntos de datos, miles de suscripciones y cientos de aplicaciones.
La minería de relaciones es el principal modelo de negocio de big data promocionado por los medios, y también es el principal modelo de aplicación de la ciencia de datos. El núcleo es descubrir correlaciones ocultas a través de los datos, que en última instancia se utilizarán para guiar los negocios, proporcionar servicios precisos y ayudar en la toma de decisiones.
La implementación de este modelo requiere algunos requisitos previos, principalmente procesamiento y análisis orientados a datos: en primer lugar, la cuantificación completa del campo objetivo, como el campo de la publicidad en Internet, desde los clics en anuncios hasta el comportamiento de compra del usuario, es completo y registro detallado de datos; el segundo es la mejora sustancial en las capacidades de procesamiento de datos, que deben poder procesar datos no relacionales y mantener un rendimiento rápido y en tiempo real en condiciones masivas. La dificultad de este modelo es que necesita subvertir el pensamiento convencional del usuario y la lógica de la demanda. El tipo típico es la utilización de valor precipitado, utilizando algunos datos generalmente sin sentido o incluso datos basura, y finalmente extrayendo conclusiones valiosas.
Google, por ejemplo, utiliza registros de miles de millones de errores ortográficos en las búsquedas de los usuarios para hacer que su corrector ortográfico sea más inteligente. Por ahora, el modelo de big data basado en la minería de relaciones aún no está maduro, pero conlleva grandes expectativas en todos los ámbitos de la vida: este modelo ayudará a impulsar la transformación industrial y desarrollar industrias emergentes, como la promoción de industrias intensivas en I+D, como la biomedicina, Las industrias intensivas en conocimiento, como la consultoría corporativa, se están transformando en industrias intensivas en datos, se promueve que las industrias de servicios tradicionales, como el comercio minorista y el transporte, se transformen en industrias de servicios modernas, y las industrias manufactureras tradicionales se transforman en industrias manufactureras inteligentes.
A diferencia de los dos primeros modelos, el modelo de socialización de datos y conexión transfronteriza está directamente orientado a cada individuo social. En esencia, aprovecha plenamente los recursos individuales en el mundo físico y los convierte en un nodo. el mundo virtual, interactuando con Otros nodos se conectan, interactúan y comercian, reduciendo así en gran medida los costos de promoción de diversos negocios comerciales y formando formatos comerciales emergentes. Este modelo está madurando y el representante más típico es O2O.
Por ejemplo, WeChat se ha convertido en una entrada importante para conectarse en línea y fuera de línea y realizar pagos móviles. El software para pedir taxis ha reducido efectivamente la asimetría de la información; entre la oferta y la demanda, la mejora ha aumentado el nivel de inteligencia del mercado de taxis; los dispositivos portátiles cuantifican aún más la información sobre el cuerpo humano y brindan sugerencias para la toma de decisiones. El software Apple Passbook proporciona a los usuarios un paquete de tarjetas electrónicas inteligentes; Existen varias condiciones necesarias para implementar este modelo, principalmente para el enlace de recolección y transmisión de datos: movilidad, que requiere terminales inteligentes con servicios de localización y capaces de transmitir señales inalámbricas estables, que requiere un entorno de red externo ubicuo y de alta velocidad; El pago en línea depende del comportamiento de pago final del usuario para lograr rentabilidad; las capacidades de detección continua requieren tecnología de sensores avanzada, tecnología de chip de bajo consumo y tecnología de batería como garantía.