圓桌討論:大數據技術和未來商業模式
原創2013年4月26日-27日,由51CTO傳媒集團旗下WOT(World Of Tech)品牌主辦的2013大數據全球技術峰會在北京富力萬麗酒店召開。本次峰會將圍繞大數據基礎架構與上層應用的生態系統,解決大規模數據引發的問題,探索大數據基礎的解決方案,激發數據挖掘帶來的競爭力,讓數據發出聲音。51CTO作為本次峰會的主辦方,將全程視頻、圖文直播報道這場數據的盛宴,更多內容請點擊專題:2013大數據全球技術峰會。
在27日下午的互聯網與大數據專場中,優酷土豆數據平臺架構師傅杰、AdMaster研發副總經理陸丹峰、北理工網絡搜索挖掘與安全實驗室主任張華平、當當網高級開發總監傅強、Google美國總部資深架構師Ming Lei、英特爾中國大數據產品經理亢海峰、淘寶高級技術專家毛波共同就大數據相關技術和未來商業模式進行了探討。
探討過程中,毛波首先提出大數據最大的挑戰和變化的議題,對此張華平認為,大數據最大的挑戰和變化在于方法論和做法的改變,數據量龐大,要發揮數據的價值,應該首先從宏觀上了解數據,簡單的分析根本無法滿足大數據的要求,例如現在的一條微博,包含的內容太多了。如果從宏觀上先對大數據進行分析,至少能夠知道數據80%的情況,之后再做微觀的分析。
亢海峰也表達了看法,他以石油比擬大數據,不同的應用得到的結果并不相同,他認為,大數據分為很多層次,現在企業能做的是底層的架構要匹配企業現有的技術手段,之后再考慮如何挖掘,如何讓數據創造價值。
同樣的問題,Ming Lei認為,現在的數據量不僅大,而且多種多樣,結構化、半結構化、非結構化數據,如果都存儲起來,量大而不精,怎樣去優化這些數據,這是最大的挑戰。
在Ming Lei的講話中提到了抽象分析的準確性問題,對此大家進行了進一步探討。對此,張華平表示,抽樣分析在科學上存在偏差,企業需根據自己的業務需求,在對數據了解之后,抽出自己所需的數據,這中間其實需要更加精細化的分析,甚至機器無法完成,需要人工來提取,這是第一步,之后再進行抽樣分析更加適合企業需求。
陸丹峰也參與了討論,他認為,大數據首先應該對數據進行理解,才能知道什么是自己需要的。
七位專家不僅從技術上探討了大數據,還從大數據未來的商業模式上熱烈討論,聽眾也參與了互動,各抒己見。嘉賓們認為,IT是服務業,所有技術的進步,都必須和傳統行業應用結合,大數據大勢所趨是毋庸置疑的,新的商業模式將帶來顛覆性的效果,這也在之前的技術發展上得到了驗證。還有嘉賓提出了未來大數據將推動數據挖掘、人工智能等領域的發展,未來無人駕駛、智能機器人都將成為可能。現場氣氛十分熱烈。