互聯(lián)網(wǎng)IDC圈2月26日報道：在一個不斷釋放出新概念的技術(shù)世界，大概從2012年到2015年，作為一個術(shù)語，“大數(shù)據(jù)”的炒作周期已實(shí)屬漫長，人們迫不及待地將它漸次比喻為新時代的石油，金礦和土壤——盡管不同于石油，金礦和土壤，也不同于可穿戴設(shè)備，虛擬現(xiàn)實(shí)等同樣擁有旺盛新鮮度技術(shù)的目力所及，以數(shù)據(jù)庫和后臺分析為根基的大數(shù)據(jù)多數(shù)時候化于無形，無法讓人輕易觸碰。所以在不少人看來，對大數(shù)據(jù)概念的熱炒已經(jīng)進(jìn)入尾聲，從現(xiàn)在開始，作為商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)分析將逐步迎來一個擲地有聲的落地階段。

大體而言，大數(shù)據(jù)的落地有兩片最肥沃的土壤：第一是可被輕易體察的2C市場，無論電商還是社交，阿里和騰訊以數(shù)據(jù)為利器對于個體中心化的追求即是最好的例子；第二是航空，能源，制造，電信，快消等垂直行業(yè)，而相比于洞察個體的輕巧與迅捷，數(shù)據(jù)價值在行業(yè)中的落地?zé)o疑要相對沉穩(wěn)——畢竟，理解一個擁有無數(shù)細(xì)碎分工的行業(yè)總要比理解一個具體的消費(fèi)者困難些，也正因如此，沉穩(wěn)之后的爆發(fā)才尤為可期。

而談及大數(shù)據(jù)與行業(yè)的嫁接，全球四大會計(jì)師事務(wù)所之一的安永與海云數(shù)據(jù)的聯(lián)姻則頗具樣本意義。去年底，兩家體量不同卻因數(shù)據(jù)結(jié)緣的公司簽訂的全球戰(zhàn)略合作協(xié)議曾在大數(shù)據(jù)業(yè)界引發(fā)熱議，就在不久前，后者研發(fā)的航空大數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品DIVA正式投入商用，它是海云與安永合作后推出的首款行業(yè)級應(yīng)用產(chǎn)品。透過于此，你會看到當(dāng)一個行業(yè)的數(shù)據(jù)——或者說行業(yè)的知識被可視化之后，會化繁為簡，產(chǎn)生邏輯，產(chǎn)生意義，從而產(chǎn)生價值。

在更大的意義上，如果說大數(shù)據(jù)是以“上帝視角”還原這個世界，那么數(shù)據(jù)可視化則稱得上是“上帝的指紋”。

行業(yè)痛點(diǎn)

任何一款產(chǎn)品都從解決行業(yè)痛點(diǎn)開始，通常來說，大數(shù)據(jù)在落地過程中要遭遇三個問題。

首先是數(shù)據(jù)體量過大且種類繁雜。目前現(xiàn)存數(shù)據(jù)中，75%都是所謂非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括各種文本，語音，圖像，視頻，社交關(guān)系，空間軌跡等，它們異構(gòu)且分別獨(dú)立，如一座座信息孤島般難以協(xié)同工作。而處理和匯總這些多維信息的最好載體無疑是可視化，一個最淺顯不過的道理是——人類是視覺動物。

嗯，人類層累式進(jìn)化而來的大腦更偏愛擁有畫面感的信息。右腦對于圖像的記憶速度要比左腦記憶抽象文字快100萬倍，可視化本身即是強(qiáng)化記憶的手段——它更直抵人心。舉個例子，在我剛看完的電影《史蒂夫·喬布斯》最后，喬布斯指著女兒笨拙的隨身聽說：“我要把500到1000首歌裝到你的口袋里。”這就是一個典型的視覺沖擊場景，他可沒說“我要做個能裝1000首歌的機(jī)器。”再譬如，IDC研究報告顯示2020年預(yù)計(jì)全球新建和復(fù)制的信息量會超40ZB，沒啥感覺對吧，不如換個說法，2020年全球生產(chǎn)的數(shù)據(jù)將是地球上所有沙粒的4倍，你會本能腦補(bǔ)沙粒的畫面。

大數(shù)據(jù)也是如此。知道么，百度百科對大數(shù)據(jù)有個慘絕人寰的定義，復(fù)制給你：大數(shù)據(jù)“指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。”所以說，在實(shí)際應(yīng)用中，與大數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺對話無疑是聰明之舉。

數(shù)據(jù)體量過大會導(dǎo)致第二個痛點(diǎn)：難以分辨隨數(shù)據(jù)洪流裹挾而至的福音與噪音，從而在具體應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)有效數(shù)據(jù)比較少。阿里巴巴集團(tuán)副總裁，數(shù)據(jù)分析師車品覺就寫過一個事：“巧遇到谷歌的前數(shù)據(jù)部門leader，他跟我說了一件他覺得很痛苦的事：提出數(shù)據(jù)需求的人往往70%的情況又不用提供給他的數(shù)據(jù)。他為此非常生氣，便質(zhì)問業(yè)務(wù)方：為什么你們老問我要數(shù)據(jù)，結(jié)果卻不用？業(yè)務(wù)方回答說：是的，因?yàn)槲矣猛曛蟛胖肋@些數(shù)據(jù)沒有用。對于一個每天都要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的人來說，這好比你是一家餐廳的老板，廚師每天讓你準(zhǔn)備很多菜卻只用一小部分材料一樣痛苦。”

嗯，與老舊的餅狀和柱狀圖止于數(shù)據(jù)展示（先用數(shù)據(jù)再去做圖），形式大于內(nèi)容不同，從相互關(guān)聯(lián)的過程數(shù)據(jù)中尋找問題和需求，從而做出動態(tài)決策，才是數(shù)據(jù)可視分析最為重要的技能。

最后，在現(xiàn)實(shí)層面，目前在做數(shù)據(jù)分析的更多是技術(shù)人員，離企業(yè)業(yè)務(wù)還有段距離，而至少在現(xiàn)階段，決策層對數(shù)據(jù)的態(tài)度則多少有些若即若離，忽明忽暗——他們很感興趣，卻遠(yuǎn)未到離不開的份上。而數(shù)據(jù)可視化無疑是串聯(lián)決策層和數(shù)據(jù)層的最佳橋梁。

雙贏樣本

上述三個痛點(diǎn)也是海云數(shù)據(jù)嘗試去解決的。而作為這家公司核心底層架構(gòu)產(chǎn)品，已經(jīng)發(fā)布的圖易4.0（一款自助完成數(shù)據(jù)可視化的在線工具）即擺脫了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫模式，可同時處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和異構(gòu)數(shù)據(jù)，能自動對各維度數(shù)據(jù)生成內(nèi)部關(guān)聯(lián)，并以友善的視覺特征完成技術(shù)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)決策之間的嫁接。圖易4.0可應(yīng)用于航空，金融，制造，政府，醫(yī)療，快消等諸多行業(yè)，其中具體應(yīng)用于航空行業(yè)的衍生產(chǎn)品即是DIVA。

事實(shí)上，作為信息化程度高，且標(biāo)準(zhǔn)相對統(tǒng)一的領(lǐng)域，長久以來航空行業(yè)對數(shù)據(jù)分析有著巨大需求。據(jù)介紹，DIVA能讓決策層實(shí)時了解公司多維度的綜合性數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)邏輯發(fā)掘數(shù)據(jù)價值，以助公司高層做出合理決策。它能把所有航班的數(shù)據(jù)，乘客數(shù)據(jù)，飛機(jī)數(shù)據(jù)，地勤和服務(wù)保障車輛數(shù)據(jù)，甚至每個攝像頭數(shù)據(jù)收集而來并得以應(yīng)用，目前包括東航，國泰，和馬航在內(nèi)等不少航空企業(yè)都與海云有過合作。

如前所述，DIVA是海云數(shù)據(jù)與安永合作后推出的首款行業(yè)級應(yīng)用產(chǎn)品（眾所周知，在全球航空行業(yè)，安永握有龐大的客戶群），毫無疑問，海云最為看重安永的，是其113年歷史積累下來的各個行業(yè)的知識，相信DIVA之后，當(dāng)完成與安永其他領(lǐng)域知識的嫁接，圖易4.0也會延伸出更多產(chǎn)品。誠如海云數(shù)據(jù)CEO馮一村所言：“我們構(gòu)建了一套全新的生態(tài)模型，這套模型也形成了閉環(huán)，從數(shù)據(jù)資源開始衍生到算法模型，依靠算法模型落地到行業(yè)，形成行業(yè)知識，行業(yè)知識又會形成新的數(shù)據(jù)資源，新的數(shù)據(jù)資源又會有新的算法模型，又導(dǎo)致新的行業(yè)知識。所以會良性地循環(huán)起來，變成一個閉環(huán)……我們后面要做的就是復(fù)制，比如復(fù)制到快消行業(yè)，金融行業(yè)，把這種模式更多地走下去。”

當(dāng)然，任何合作都是雙贏，對安永而言，作為一家老牌事務(wù)所，它也需要抓住時代的步點(diǎn)在商業(yè)模式上發(fā)力，用更有說服力的數(shù)據(jù)信息為客戶作出策略性的管理咨詢和財(cái)務(wù)交易決策。

是的，回溯過去，那些被互聯(lián)網(wǎng)率先影響的行業(yè)（比如電商和娛樂）也都被數(shù)據(jù)化浪潮率先洗禮，那么接下來，在互聯(lián)網(wǎng)+的宏大背景下，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的下一個落腳點(diǎn)無疑是垂直行業(yè)的各自突圍，而數(shù)據(jù)可視化分析也許將成為它們的標(biāo)配。