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      大數據在商業化浪潮中大步前進,但網絡安全迫在眉睫 2017-01-05 14:50:25

      此前,研究機構IDC預測,全球大數據(Big Data)與分析市場規模將由2015年的1220億美元,在5年間成長超過50%,并在2019年底達到1870億美元的規模。

      進入2016年之后,人工智能、物聯網、VR/AR等前沿科技對于數據的依賴性,讓人們看到了大數據的價值所在。當前,大數據成為了多數項目和應用的必備之一,而在未來,基于此的項目和應用只會越來越多。

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      入局者眾多,玩轉大數據

      除開像BAT、華為、IBM、谷歌、微軟等眾所皆知的大腕之外,大數據還有許多玩家,在業務上,他們或是大數據挖掘,或是數據架構,或是數據可視化。

      國內玩家

      四維圖新

      作為一家提供導航地圖、地理信息系統軟件建設的內容提供商,四維圖新正在向大數據方向前進。就在9月份,其正式對外發布了交通信息大數據產品“四維交通指數”。

      小視科技

      一家世界領先的基于機器學習技術,為各行業提供大數據服務的公司。覆蓋了數億用戶網絡數據,與數十家物流公司達成了合作數十家物流公司,能夠實現數千家網絡公開信息的實時爬取。

      神州融

      神州融整合了國內權威的第三方征信機構和電商平臺等信貸應用場景的征信大數據,通過覆蓋信貸全生命周期管理的頂尖風控技術,為微金融機構提供大數據驅動的信貸風控決策服務。

      明略數據

      以自主研發的大數據平臺MDP為基礎,圍繞關系挖掘DataInsight、商業智能Discovery、數據關聯分析SCOPA等核心產品,提供一系列數據深度分析平臺和軟件,幫助政府、稅務、公安、金融等客戶,整理、分析、利用不同來源的結構化和非結構化數據,挖掘數據間的關聯價值。

      東軟

      東軟大數據戰略以醫療行業為突破口,憑借在社保、醫療行業積累的資源,搭建了東軟熙康這一智慧醫療平臺。此外,其在今年還發布了RealSight大數據高級分析應用平臺,直指企業級大數據應用。

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      國外玩家

      Walmart

      最早通過利用大數據而受益的企業之一,曾經擁有世界上最大的數據倉庫系統。通過對消費者的購物行為等非結構化數據進行分析,Walmart成為最了解顧客購物習慣的零售商,并創造了“啤酒與尿布”的經典商業案例。

      StreamSets

      一家解決管理動態數據挑戰的公司。StreamSets開發的軟件能夠防止“數據漂移”的潛在問題——數據在源頭的時候可能會遇到這種不可預測的突變情況,并在應用使用這些數據的時候出現問題。

      Talena

      提供“永遠在線”的大數據管理軟件,幫助企業保護有價值的數據資產,并基于關鍵業務應用快速迭代。今年3月,Talena發布了ActiveRx預測分析基礎設施,解決了如何將機器學習用于預測數據可用性、如何將備份數據轉變為動態數據資產的問題。

      Palantir

      該公司主要業務是為政府、金融機構、醫療機構提供數據分析服務、數據安全服務以及其他數據解決方案。據稱,其在抓捕本·拉登的行動中,發揮了情報分析的作用。

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      盛行之下,大數據未來趨勢

      商業化道路一走到底

      在市場需求及規模的推動下,“大數據”已經不再是一個單純的技術名詞,而是一個正在商業化的產品。

      早前,為了自身的發展需求,一些公司會組建大數據分析團隊,基于數據的分析對自身發展作出指導,在“云計算”出現之后,企業開始將大數據進行商業化,提供相應的儲存、分析和計算等服務。之后,看著各項應用對大數據的依賴性越來越難以割舍,更多的人看到了大數據的有利可圖。

      基于大數據,企業知道了產品的缺陷;基于大數據,企業知道了人們的需求;基于大數據,人們的生活變得井井有條……正如美國著名咨詢公司Gartner副總裁、首席分析師Douglas Laney所言,大數據已經充斥了人們的生活,隨處可見,而現在大家也從口頭對大數據的談論,變成了如何將大數據業務化、商用化的思考。

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      “上層建筑”越建越多

      目前,基于大數據的分析總結或是訓練,一個個項目才能找準市場定位或是改進自身。作為一個“地基”的存在,在商業化進程中,我們明顯的看見“大數據”已經不是實驗室、金融的專屬,而是慢慢的滲透各行各業。

      根據前文一些大數據老牌企業或是初創企業的列舉,我們可以知悉,在金融之外,交通、醫療、政府、公安等多個領域都已經用上了大數據服務。對于大數據在2017年的趨勢,IBM的大數據研究首席科學家James Kobielus表示,最熱門的應用將會集中在嵌入式深度學習、物聯網、聊天機器人、認知計算、自動駕駛、計算機視覺和語音識別等領域。

      以人工智能為例,在其引導下,智能醫療、智能家居、智能出行等多個新興產業開始崛起,這其中,基于大數據應用的已經不僅僅只有語音識別那么幾個單純的技術了,還包括了各個領域的專業知識體系?;诖髷祿?,各項技術應用只會愈加智能化,此后,隨著各項技術在更多領域的拓展和運用,基于大數據的應用只會越來越多。

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      一切向安全看齊

      這年頭,用戶數據泄露的事情常有發生,就在前段時間,京東被曝出有將近12G的用戶數據包外泄,里面包括了用戶的賬號、密碼、電話、QQ、郵箱、甚至是身份證號碼。在大數據盛行之下,“網絡安全”和“隱私”問題成了一件令人十分頭疼的事。

      為了應用和技術的改進,企業勢必要拿到用戶的大數據,這里就涉及到了“隱私”問題,之前,谷歌DeepMind團隊的Streams項目(一個軟件,向醫生和護士推送急性腎損傷患者的消息)不得不中途停止,原因無非是患者擔心隱私的泄露。

      由于法律條文的漏洞,在一些研究領域,用戶信息在未經本人允許的情形下被大量使用,如此做法,只要一個小差錯,隱私泄露是必然的。為了降低用戶“信息裸奔”的概率,大數據的網絡安全保護迫在眉睫。近期,歐盟針對大數據的使用和分析模型的建立出臺了一個新的隱私保護法,將在很大程度上避免深度學習領域內由于分析模型亂用導致的意外問題。在歐盟的領導下,大數據的利用將在法律上有所依靠,而用戶的隱私也能夠得到部分安全保障。

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      在2017年,人工智能、VR/AR的熱度還將繼續維持,這也就意味著大數據將更多的被運用起來,在帶來更多盈利形式的同時,也推進了大數據的進一步商業化。

      不過,大數據可以說是“取之于民,用之于民”,這其中的“網絡安全”也是一個難纏的問題。商業化是一條極好的方向,可是,若網絡安全都不能維護好,那將給商業化進程添加阻礙,或是造成極大地損失,正如DeepMind團隊不得不終止的項目。

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