大数据白皮书为中国式烦恼提高解决方案

大数据无疑是一项巨大的财富，但是对于汹涌而来的数据大潮，是否也感到分外的头疼，甚至会有人怀疑大数据的价值真的有这么大吗?在中国，尽管大数据拥有良好的产业基础和发展前景，但数据资源的开放程度较低、数据资产的保护等现实问题都是当前面临的主要挑战。如何应对这些挑战，驱动大数据快速走向普遍应用?近日工信部电信研究院发布的《大数据白皮书》，针对上述问题给出了独到的解答。

有效的应用模式还未找到

当前，大数据还未形成普遍应用的局面。究其原因，在于大多数企业，特别是传统领域的企业，还未找到有效的应用模式。

——理念的应用快于数据的应用

数据就是资产。这一轮大数据浪潮，使得大数据理念迅速普及。尽管很多数据尚没有找到合适的用途，但很多公司已经将其作为资产，对其数据进行规划、存储，或自行开发，或积极寻找买家，或寻找合作者。

电信运营商最有可能成为典型的数据资产运营者。电信运营商掌握丰富的用户身份数据、语音数据、视频数据、流量数据和位置数据，数据的海量性、多元性和实时性使其具有经营大数据的先天优势。目前主要的电信运营商都已积极探索开发其内部的大数据资源，但从目前的应用发展看，电信运营商的大数据仍主要用于支持内部的客户流失分析、营销分析和网络优化分析等，对外的应用模式尚未成型。

——大数据应用呈散发状

目前，大数据应用并没有形成燎原之势，主要集中于互联网的市场营销场景。尽管金融、电信、零售、制造、医疗、交通、物流、IT等行业对大数据应用表现出极大热情，但目前在媒体和各种论坛上所公开的大数据应用案例仍然非常零散，这表明大家虽然都很关注大数据，但推进实际的应用仍然存在一定的困难。唯一众多企业都推出或者采纳大数据应用的领域是基于互联网的市场营销，在这一领域应用了大数据的公司不仅包括大型的互联网公司、众多专业性的中小型互联网公司，线下企业也在与互联网公司合作，积极开发这一领域的价值。

从数据源看，大数据的应用还处于自给自足的“小农经济”时代，现有的应用仍然以机构内部数据为主。以机构内部数据为主的主要原因是数据的开放和交易尚未形成市场的主流形态。以国内主要的电子商务交易平台为例，尽管目前推出了很多大数据应用，但这些应用基本上都局限于内部。由于法律和数据交易机制的不健全，这些交易平台在对外开放和交易数据上仍然持谨慎态度。Gartner的一项调查显示，即使在全球，以内部数据为主仍然是大数据应用的主要特征，各行业应用最多的仍然是企业内部的交易数据(应用比例普遍超过50%，多数行业应用比例超过80%)和日志数据。

从技术角度看，大数据仍以初级应用为主，多数应用仍然使用传统分析流程和工具，只是扩大了数据的来源、增加了数量。调研发现，与传统数据分析相比，新的大数据应用虽然开始使用非结构化数据，但在实际应用过程中，这些非结构化数据只是被压缩、清洗和结构化后，放入传统的ETL和分析流程中去。另一些大数据应用通过采用云存储和云处理技术，提高了数据处理效率，从而增加了数据处理的规模，但这些应用也仍然采用原有的ETL和分析流程。缺乏应用模式上的创新，使得目前大数据应用仍停留在初级技术阶段。

从应用效果看，目前的大数据应用以延续改善现有业务和产品为主，突破性创新应用尚不多见。以最常见的互联网营销大数据应用为例，在大数据兴起之前，精准营销和个性化推荐一直是企业营销活动的追求方向，新兴数据源和大数据技术的兴起使得企业进一步改善其营销技能，使其精准营销能力进一步增强，但这只是对企业旧有营销能力的改善。目前大家议论比较多的突破性创新如网上小贷业务，这项业务完全改变了过去金融机构贷款的流程、信用评价和控制风险的方式，从而极大地降低了贷款的成本，扩大了贷款的范围。但目前这样的突破性创新并不多见。Gartner的调查显示，企业投资大数据的主要目的在于改善客户服务、流程优化、精准营销和削减成本等，而新产品 /新商业模式这种突破性创新的方向并不是企业的主要目的。