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中国新一代产业推进联盟鲁四海:大数据平台的魅力在于让分析人员便捷的进行数据挖掘

鲁四海:大数据产业的几大变化

大数据的真实用户是业务人员,不是IT人员。

大数据发展出现终端和服务端的智能化嵌入。

机器学习迎来上扬的趋势,成为未来数据准备和预测分析的必要工作。

算法市场正在兴起,数据解决问题需要算法模型来支撑。

数据服务逐渐形成发展规模。

 

      作为作为中国新一代IT产业推进联盟技术分委会秘书长、国内首个大数据领域公益性联盟的发起人,鲁四海对大数据产业的发展有着独特的观点。日前,鲁四海先生受邀参加将于9月26-27日在北京举办的第四届中国国际大数据大会,并将在大会上作精彩的主题分享。

 

1

传统行业将是大数据的主战场

 


数据对传统企业的巨大价值体现在四个方向

1、决策模式从流程为中心转向数据为中心;

2、运营模式产品和服务为中心,转向以用户为中心;

3、协作模式供应链为基础转向以生态链为中心。

4、企业组织模式层级为中心转向以员工为中心。

2

大数据核心环节是数据理解、挖掘

 

       对于政务大数据平台来说,除系统管理人员、政务管理人员两类用户外,更多得需要考虑数据分析人员的诉求大数据平台的魅力所在是让分析人员便捷的进行数据挖掘真正的平台要具备以下特点:

1、实现可管控的开放数据集;

2、分析人员可以通过平台直接对开放数据集进行数据挖掘;

3、分析人员在平台上分析的结果可以进行分享交流,集体讨论并优化;

4、数据集、分析结果均可以实现动态更新;

5、移动化,一是操作界面可以自适应不同的屏幕,二是阅读界面能针对不能设备定制;

6、支持多租户;

7、系统安全可控、可以便捷地进行二次。

 

3

企业大数据应用架构

 

     未来的企业大数据平台应当包括大数据分析平台和服务平台。分析平台着重离线数据的加工处理、算法模型的研发以及实现挖掘结果的交互;而服务平台着重在在线数据服务,直接为各业务环节提供在线的数据服务。


1、多数据源集成。因为大数据分析挖掘一定是广泛维度的数据才能产生它的价值。

  2、业务语言表达的数据。对于分析人员,不是容易看懂的数据标的东西。

  3、自助分析。

  4、KPI。作为一个分析平台,分析后要反应映到业务过程中,其中很重要的一点是要有很多的KPI监控,把异常及时反馈到业务过程中,通知到人及时做出决策,通知系统即使做出反馈。

  5、多重机制实现数据安全开放。针对于数据安全方面我们需要设置多重机制,实现数据安全开放。包括分析文档管控、数据集管控、数据源管控、租户管控。

6、技术架构。很多基础的算法是通用的,只是数据不同。比如环比、同比等,根据业务场景的特点,用的时候选用相应的数据对应可能出现的结果。

7、算法模型。拥有了一定的技术,还需要有相应的算法模型,这样可以多维度对数据进行分析。


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