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大資料時代:大資料在O2O領域的應用

O2O領域,各個移動網際網路應用無時無刻不在生產資料,而資料分別儲存在各家公司或應用的資料庫伺服器中,在大資料背景下,單打獨鬥已無法勝任深度的大資料分析與挖掘,傳統企業需要的是基於大資料的智慧優化與輔助決策。

百度昨天被推出了以開放雲、資料工廠、百度大腦三者為核心的大資料引擎,這是個非常有趣的事情。儘管對於百度這個肉山大魔王,我們總是明裡暗裡的黑,但不得不說這個引擎的推出是有增加全社會福利的潛質。


對於大資料概念,這兩年挺火的。但在我看來,真正能夠應用到大資料的也就BAT三家,原因自然是因為他們都有著恐怖的流量作為支撐。而通常情況下樣本數越大,誤差也就越小。不過這種基礎的常識顯然還不夠普及,所以有無數的公司還能以大資料為概念去忽悠人,在此也就不過於多說。

那麼大資料引擎的意義在哪裡呢?

主要體現在三個方面:

一、能夠更好的優化公共基礎設施

網際網路改造傳統行業的論調一直在說,但真正的到了移動網際網路時代才能夠真正的說有一定意義。原因在於,原本的網路是固定的,頂多能夠通過一個地區對於一個關鍵詞的搜尋量是否快速的提高,來預測這個地區發生了什麼事情。進而做出一些相應的措施,可是這樣的維度是很單一的。

但是現在卻可以通過定位技術獲得個人的地理位置,這就大大的擴充套件了資訊的維度。一方面能夠擴充套件了預測的精準度。另一方面也能夠擴展出一些其他的服務。比如在春運期間百度推出的遷徙圖。就可以用於來年交通工具的優化分配。又比如說,中國疾病預防控制中心也能通過多維度的資料分析,來預測流行性疾病的發生。

這對於公共的基礎設施建設顯然是有著促進的作用,同時對於城市的管理者,對於整個城市的居民而言,其也有了更多的資料去支撐其決策,支撐其用更科學的方法去改善城市的周邊環境。

二、機器大腦帶來的技術革新潛力

對於機器大腦的說法目前還比較的遙遠。目前百度的百度大腦專案也只能模擬二、三歲的兒童。但隨著技術的不斷積累。會有量變達到質變的效果。舉個簡單的例子,目前國內外的整體語音搜尋識別率在70%左右,在數字上雖然看起來很高,但在實際使用中會讓使用者有很深的挫敗感,所以目前語音搜尋的使用率還比較低(除去查人名時,因為片語、名字的識別率已經達到98%左右)。但是當語音搜尋的準確度能夠達到99%甚至百分之100%時,那時候對於搜尋產業顯然會有革命性的改變。

因此來說,百度此次對於大資料引擎的開放,對於公共基礎設施的建設(改造傳統產業),對於降低個人開發者的開發成本,以及未來可現象技術革新方面,都是有著特殊的意義。

三、降低開發者對於大資料的應用

正像之前所說的,個人一直認為只有BAT三家才有做大資料的實力。那麼對於普通的企業或者是創業者來說,其只能通過付費或者是投靠這三家來獲得相應的資料支援。但是對於個人來說其幾乎是沒有任何的辦法去參與其中的。不過百度此次對資料分析方法、資料模型的開發(雖然是通過邀請制),使得個人能夠參與到其中。

這讓更多人能夠免費的享受到大資料帶來的福利,一定程度的降低了創業者或者是個人的開發成本。這對於未來以個人為核心的產品製造產業會有非常大的促進作用。只不過根據歷史來看,免費的持續時間或許不會特別的長。

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