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美林数据董事长程宏亮:大数据2016——人才、技术、模式


浏览【12640】  2016-02-23 20:00:00



本文为美林数据董事长程宏亮为《决策资讯》撰文

       2015年,大数据行业总体浮躁感明显降低,务实的探索和价值的发掘落地方面更加凸显。尤其是国家正式发布了《促进大数据发展行动纲要》,创新应用的场景、领域更为明确,产业布局已逐渐形成,大数据第一批龙头企业展露头角。      

       一是在大数据技术和产品研究方面,众多大数据公司陆续推出大数据产品,在“2015中关村大数据日”活动上,美林数据正式发布自主产权的TEMPO大数据分析产品。越来越多的大数据企业正在加快从大数据技术到产品应用层面的发展速度。大数据产业总体趋势正处于去粗取精、去伪存真、由表及里、价值应用的阶段。

       二是大数据行业中数据资源则表现为各细分领域数据资源整合能力明显加强,企业数据资源的管理、集成和价值发掘成为企业升级转型的重要手段,以数据驱动业务的理念及方法论趋于成熟。

       三是大数据应用在B2B市场非常活跃,以互联网思维结合大数据资源、大数据技术在企业内部体系化开展。在互联网企业大数据应用已经成为其二次再创业、创新的首选。

  

        目前,大数据行业在践行商业模式和服务的过程中,也遇到了一些困局。

         一是大数据技术尤其是大数据分析挖掘技术门槛依然很高,制约了大数据价值的深度挖掘和广度应用。尤其是影响大数据领域的大众创新所带来的价值,蓝图与现实仍有较大差异。因此,美林数据将推出共享数据分析和挖掘云版本,为大众企业和个人提供免费技术平台支撑和合作共赢的服务模式。

        二是数据资源领域“跑马圈地”并不是很好的大数据时代理念,数据不是普通的商品,按照现有商品的交易理念,无论是数据资源本身交易、数据处理后的价值交易还是数据服务交易均没有形成稳定的流程和可复制商业模式;在行业层面公共数据资源的定义、开放、共享以及数据标准是影响和制约大数据快速发展的体制因素。

        三是在大数据应用层面,对数据的理解是影响大数据行业发展的因素之一,如果数据资源由于具备可交换、可增值的特性越来越被关注,那么壁垒也会加大,甚至形成数据的垄断,影响产业发展;其次数据的价值要解决的问题恰恰首先要落脚到最基本的问题中,数据也要回归到对象属性中,细分领域大数据应用的百花齐放是检验标准。

  

        大数据产业未来的发展核心在于大数据人才的培养与供给,大数据需要的实际上是一种复合型人才,为了要从海量数据中挖掘到可用的价值,除了需要能够掌握数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识的IT、数学人才加入外,更需要了解行业的专家来赋予数字意义,对数据进行解读。

        这三个方面综合来看,实际对人的要求是非常高的。由于大数据产业的火热,目前,即使在国外学术界跟企业界之间的人才竞争也非常激烈,国内亦如此。目前还没有哪所高校能培养出这样的合格大数据人才。所以,未来高校应该加强大数据相关领域的教学和人才培养。企业也应该有能力去通过实践培养这方面的专业人才,毕竟算法、数学模型可以只学概念,但解读数据的能力的确不是一朝一夕能够练就的,这种能力也是无可取代的。

  

        展望2016年,美林数据重点做三件事情:

        一是行业(电力、制造)大数据深度应用;二是大数据资源价值运营;三是大数据技术产品运营。

        主要包括产品营销渠道建设、大数据公众服务平台和重点领域合作伙伴支持;加强大数据在行业业务细分领域的聚焦;补充产品运营团队和数据运营团队,将大数据运营作为美林数据未来核心产业。

        新的一年,大数据行业必将开始涌现出一批龙头企业,包括大数据技术平台、大数据细分行业应用企业、大数据资源整合和价值交换的企业;同时这些企业间的深度合作、资本融合和产业链分工也会越来越密切,为下一个百亿甚至千亿市值公司的出现奠定基础。