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华为内部万人分享:5分钟,轻松搞懂大数据

2014-1-15 14:01| 发布者: joejoe0332| 查看: 4083| 评论: 2|原作者: 潘少|来自: 华为

摘要: 2013年“大数据”一词火爆IT圈,到底什么是大数据?华为内部认为,海量数据的产生、获取、挖掘及整合,使之展现出巨大的商业价值。似乎一夜之间,大数据(Big Data)变成一个IT行业中最时髦的词汇。 ...


  在大数据的支持下,4S店的服务也完全不同了。车况信息会定期传递到4S店,4S店会根据情况及时提醒车主及时保养和维修,特别是对于可能危及安全的问题,在客户同意下甚至会采取远程干预措施,同时还可以提前备货,车主一到4S店就可以维修而不用等待。


  对于驾驶者来说,不想开车的时候,在大数据和人工智能的支持下,车辆可以自动驾驶,并且对于你经常开的线路可以自学习自优化。谷歌的自动驾驶汽车,为了对周 围环境作出预测,每秒钟要收集差不多1GB的数据,没有大数据的支持,自动驾驶是不可想象的;在和周围车辆过近的时候,会及时提醒车主避让;上下班的时 候,会根据实时大数据情况,对于你经常开车的线路予以提醒,绕开拥堵点,帮你选择最合适的线路;到城市中心,寻找车位是一件很麻烦的事情,但未来你可以到 了商场门口后,让汽车自己去找停车位,等想要回程的时候,提前通知让汽车自己开过来接。


  车辆是城市最大最活跃的移动物体,是拥堵的来源,也 是最大的污染来源之一。数字化的车辆、大数据应用将带来很多的改变。红绿灯可以自动优化,根据不同道路的拥堵情况自动进行调整,甚至在很多地方可以取消红 绿灯;城市停车场也可以大幅度优化,根据大数据的情况优化城市停车位的设计,如果配合车辆的自动驾驶功能,停车场可以革命性演变,可以设计专门为自动驾驶 车辆的停车楼,地下、地上楼层可以高达几十层,停车楼层可以更矮,只要能高于车高度即可(或者把车竖起来停),这样将对城市规划产生巨大的影响;政府还可 以每年公布各类车型的实际排污量、税款、安全性等指标,鼓励民众买更节能、更安全的车。


  电子商务和快递业也可能发生巨大的变化。运快递的车都可以自动驾驶,不用赶白天的拥堵的道路,晚上半夜开,在你家门口设计自动接收箱,通过密码开启自动投递进去,就好像过去报童投报一样。


  这么想象下来,我认为,汽车数字化、互联网化、大数据应用、人工智能,将对汽车业及相关的长长的产业链产生难以想象的巨大变化和产业革命,具有无限的想象空间,可能完全被重构。当然,要实现我所描述的场景,估计至少50年、100年之后的事情了,估计我这辈子是看不到的。


  在这个章节的最后,我想总结一下自己对大数据的看法。


  第一,大数据使企业真正有能力从以自我为中心改变为以客户为中心。企业是为客户而生,目的是为股东获得利润。只有服务好客户,才能获得利润。大数据的使用能够使对企业的经营对象从客户的粗略归纳(就是所谓提炼归纳的“客户群”)还原成一个个活生生的客户,这样经营就有针对性,对客户的服务就更好,投资效率就更高。


  第二,大数据一定程度上将颠覆了企业的传统管理方式。现代企业的管理方式是来源于对军队的模仿,依赖于层层级级的组织和严格的流程,依赖信息的层层汇集、收敛来制定正确的决策,再通过决策在组织的传递与分解,以及流程的规范,确保决策得到贯彻,确保每一次经营活动都有质量保证,也确保一定程度上对风险的规避。


  第三,大数据另外一个重大的作用是改变了商业逻辑,提供了从其他视角直达答案的可能性。现 在人的思考或者是企业的决策,事实上都是一种逻辑的力量在主导起作用。大数据给了我们其他的选择,就是利用数据的力量,直接获得答案。就好像我们学习数 学,小时候学九九乘法表,中学学几何,大学还学微积分,碰到一道难题,我们是利用了多年学习沉淀的经验来努力求解,但我们还有一种方法,在网上直接搜索是 不是有这样的题目,如果有,直接抄答案就好了。很多人就会批评说,这是抄袭,是作弊。但我们为什么要学习啊?不就是为了解决问题嘛。


  第四,通过大数据,我们可能有全新的视角来发现新的商业机会和重构新的商业模式。我 们现在看这个世界,比如分析家中食品腐败,主要就是依赖于我们的眼睛再加上我们的经验,但如果我们有一台显微镜,我们一下就看到坏细菌,那么分析起来完全 就不一样了。大数据就是我们的显微镜,它可以让我们从全新视角来发现新的商业机会,并可能重构商业模型。我们的产品设计可能不一样了,很多事情不用猜了, 客户的习惯和偏好一目了然,我们的设计就能轻易命中客户的心窝;我们的营销也完全不同了,我们知道客户喜欢什么、讨厌什么,更有针对性。特别是显微镜再加 上广角镜,我们就有更多全新的视野了。这个广角镜就是跨行业的数据流动,使我们过去看不到的东西都能看到了。


  最后一点,我想谈的是大数据发展对IT本身技术架构的革命性影响。大 数据的根基是IT系统。我们现代企业的IT系统基本上是建立在IOE(IBM小型机、Oracle数据库、EMC存储)+Cisco模型基础上的,这样的 模型是Scale-UP型的架构,在解决既定模型下一定数据量的业务流程是适配的,但如果是大数据时代,很快会面临成本、技术和商业模式的问题,大数据对 IT的需求很快就会超越了现有厂商架构的技术顶点,超大数据增长将带来IT支出增长之间的线性关系,使企业难以承受。因此,目前在行业中提出的去IOE趋 势,利用Scale-out架构+开源软件对Scale-up架构+私有软件的取代,本质是大数据业务模型所带来的,也就是说大数据将驱动IT产业新一轮 的架构性变革。去IOE潮流中的所谓国家安全因素,完全是次要的。


  所以,美国人说,大数据是资源,和大油田、大煤矿一样,可以源源不断挖出大财富。而且和一般资源不一样,它是可再生的,是越挖越多、越挖越值钱的,这是反自然规律的。对企业如此,对行业、对国家也是这样,对人同样如此。


  三、新智慧生物的诞生?


  自然语言的机器翻译,是长期以来人工智能研究的一个重要体现。人工智能从过去到未来都有清晰而巨大的商业前景,是以前IT业的热点,其热度一点不亚于现在的“互联网”和“大数据”。但是,人类过去在推进人工智能的研究遇到了巨大的障碍,最后几乎绝望。


  当时人工智能就是模拟人的智能思考方式来构筑机器智能。以机器翻译来说,语言学家和语言专家必须不辞劳苦地编撰大型词典和与语法、句法、语义学有关的规则, 数十万词汇构成词库,语法规则高达数万条,考虑各种情景、各种语境,模拟人类翻译,计算机专家再构建复杂的程序。最后发现人类语言实在是太复杂了,穷举式 的做法根本达不到最基本的翻译质量。这条道路最后的结果是,1960年代后人工智能的技术研发停滞不前数年后,科学家痛苦地发现以“模拟人脑”、“重建人 脑”的方式来定义人工智能走入一条死胡同,这导致后来几乎所有的人工智能项目都进入了冷宫。


  后来有人就想,机器为什么要向人学习逻辑呢,又 难学又学不好,机器本身最强大的是计算能力和数据处理能力,为什么不扬长避短、另走一条道路呢?这条道路就是IBM“深蓝”走过的道路。1997年5月 11日,国际象棋大师卡斯帕罗夫在和IBM公司开发的计算机“深蓝”进行对弈时宣布失败,计算机“深蓝”因此赢得了这场意义深远的“人机对抗”。


  类似的逻辑在后续也用到了机器翻译上。谷歌、微软和IBM都走上了这条道路。就是主要采用匹配法,同时结合机器学习,依赖于海量的数据及其相关相关统计信息,不管语法和规则,将原文与互联网上的翻译数据对比,找到最相近、引用最频繁的翻译结果做为输出。


  总而言之,利用这种技术,计算机教会自己从大数据中建立模式。有了足够大的信息量,你就能让机器学会做看上去有智能的事情,别管是导航、理解话语、翻译语言,还是识别人脸,或者模拟人类对话。


  假设目前刚刚兴起的穿戴式计算设备取得巨大的进展。这种进展到什么程度呢?就是你家的宠物小狗身上也装上了各种传感器和穿戴式设备,比如有图像采集,有声音 采集,有嗅觉采集,有对小狗的健康进行监控的小型医疗设备,甚至还有电子药丸在小狗的胃中进行消化情况监控。小狗当然也联上网,也一样产生了巨大的数据 量。这时,我们假设基于这些大数据建模,能够模拟小狗的喜怒哀乐,然后还能够通过拟人化的处理进行语音表达,换句话说,就是模拟小狗说人话,比如主人回家 时,小狗摇尾巴,旺旺叫,那么这个附着于小狗身上的人工智能系统就会说,“主人,真高兴看到你回家”。不仅如此,你还可以和小狗的人工智能系统进行对话, 因为这个人工智能系统能基本理解你的意思,又能够代替小狗拟人化表达。


  我们继续把这个故事来做延伸,把小狗换成未来的人,人在一生中产生大量的数据,根据这些数据建模可以直接推演出很多的结论,比如喜欢看什么样的电影啊,喜欢什么口味的菜啊,在遇到什么问题时会怎么采取什么行动啊。


  这 样的数据一直累积下来,直到这个人去世。我们有个大胆的想象,这些巨大的数据能否让这个人以某种方式继续存在下去呢?后代有什么问题需要寻求答案的时候, 比如在人生的关键抉择时,比如大学要上什么专业、该不该和某个姑娘结婚,可不可以问问这个虚拟的人(祖先)有什么建议呢?答案是当然可以。在这种情况下, 数字化生存不仅在人生前存在,也可以在人死后继续存在。人死了,可以在虚拟空间中继续存在。一辈子、一辈子的人故去,这些虚拟的智慧都可以继续存在,假设 很多年过去了,这些虚拟智慧的祖宗们太多太多了,活着的子孙们甚至可以组建一个“祖宗联席参谋委员会”,优选那些考得好的(比如中过状元),当过国家高级 公务员(比如太守)、当过企业高管(比如CEO)、当过教授、当过作家的等等当过成功人士的祖宗,专门用于后代的咨询、解惑。让这些祖宗死后还有竞争,别 死了就没有事情干了。



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  • 快毕业了,没工作经验,
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