宋辰

這是一個(gè)數(shù)據(jù)大爆炸的時(shí)代，但“數(shù)據(jù)污染”隨處可見(jiàn)，僅僅有行動(dòng)主義還不夠。

歲末年初，總有一些關(guān)鍵詞會(huì)引起廣大社會(huì)階層的共鳴，畢竟，這是一面鏡子。

2016年，“后真相時(shí)代”成為牛津年度詞匯?！昂笳嫦鄷r(shí)代”，它的含義是——事實(shí)發(fā)生什么不再重要，人們對(duì)事件所產(chǎn)生的情緒超過(guò)了事實(shí)本身。標(biāo)志性事件是讓人大驚失色的“意外”——英國(guó)居然脫歐，特朗普居然當(dāng)選。

這些“意外”的背后，居然是數(shù)據(jù)在“作祟”。

問(wèn)題的癥結(jié)在于分析的過(guò)程。網(wǎng)絡(luò)和用戶行為會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，但是應(yīng)該從哪里開(kāi)始分析？如果企業(yè)正在收集這些數(shù)據(jù)，那他們需要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的力量，這樣才能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞見(jiàn)——這意味著，需要尋找一種數(shù)據(jù)分析和呈現(xiàn)的方法，盡可能讓更多的人能夠使用，無(wú)論是在業(yè)務(wù)環(huán)境中還是別的環(huán)境中，而且非常形象、易于理解。

充分發(fā)掘數(shù)據(jù)背后隱藏的整個(gè)故事，更關(guān)鍵的是以開(kāi)放的思想去理解，而不是搜尋具體的答案。通過(guò)研究和互動(dòng)真正理理這些數(shù)據(jù)，并獲得意料之外的洞見(jiàn)。這就需要更多的投入和技巧的掌握。

在數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)是雜蕪的。社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)代也帶來(lái)數(shù)據(jù)污染，真?zhèn)涡畔⒍伎梢员惠p松分享到社交媒體平臺(tái)?！坝?guó)不脫歐”、“美國(guó)總統(tǒng)選舉希拉里獲勝”都是通過(guò)數(shù)據(jù)分析得出的，但實(shí)際結(jié)果恰恰截然相反。“Facebook和微信只有點(diǎn)贊，沒(méi)有unlike，根據(jù)你以往的瀏覽記錄，你越來(lái)越會(huì)收到自己喜好的數(shù)據(jù)，而并不是全面、清晰的事實(shí)。這就是數(shù)據(jù)偏見(jiàn)?！笨梢暬治鰪S商Qlik公司大中華區(qū)董事董經(jīng)理潘應(yīng)麟表示，“數(shù)據(jù)偏見(jiàn)有可能帶來(lái)你對(duì)某一方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)不懂，因?yàn)槟悴](méi)有看到反對(duì)的聲音?！彼?，僅僅有“行動(dòng)主義”還不夠。

那么，在實(shí)踐中，如何甄別數(shù)據(jù)的真?zhèn)魏凸芾頂?shù)據(jù)？潘應(yīng)麟表示，首先應(yīng)該掃除“數(shù)據(jù)文盲”：“駕馭數(shù)據(jù)的能力，在個(gè)人與個(gè)人、企業(yè)與企業(yè)間的差距很大。僅靠數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、物聯(lián)網(wǎng)專家來(lái)推動(dòng)是不足夠的，數(shù)據(jù)素養(yǎng)應(yīng)該是廣泛的?！?/p>

落到企業(yè)層面，如何提高數(shù)據(jù)素養(yǎng)？據(jù)了解，目前Qlik正在思考如何與提供數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)的合作伙伴合作，建立機(jī)會(huì)去給企業(yè)提供教育過(guò)程，比如，將成功案例中的某些場(chǎng)景給企業(yè)分享，這會(huì)專注在行業(yè)和場(chǎng)景方面的經(jīng)驗(yàn)分享，此外，也會(huì)考慮與合作伙伴運(yùn)營(yíng)中文社區(qū)，通過(guò)線下和線上分享。

潘應(yīng)麟表示，2017年將會(huì)有10個(gè)趨勢(shì)引領(lǐng)我們養(yǎng)成“數(shù)據(jù)化”意識(shí)。根據(jù)麻省理工學(xué)院和愛(ài)默生大學(xué)的定義，“數(shù)據(jù)化”包括閱讀、操作、分析和討論數(shù)據(jù)的能力。具體來(lái)看，這10個(gè)趨勢(shì)分別是：

1、可視化概念將從“僅限于分析”向整個(gè)信息供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)變。從數(shù)據(jù)語(yǔ)義學(xué)和目錄，到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、可視化分析、敘事和寫作四個(gè)環(huán)節(jié)形成更易于可視化和信任的整個(gè)信息供應(yīng)鏈，而不是現(xiàn)在單一的或者是某一些的動(dòng)作的數(shù)據(jù)可視分析。

2、語(yǔ)義學(xué)進(jìn)步將把大數(shù)據(jù)焦點(diǎn)從規(guī)模轉(zhuǎn)向組合，從而實(shí)現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”到”大洞察”。大數(shù)據(jù)分析變得更加以解決方案為導(dǎo)向，提升了”可能的藝術(shù)“，并提供更佳數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3、從本地到云端。2017年，云端部署將達(dá)到50%的引爆點(diǎn)，但其分布仍不均衡。接受云端部署將消除啟動(dòng)成本，并帶來(lái)規(guī)模化

4、BI商業(yè)智能到AI人工智能：2017年，智能增強(qiáng)將把“先進(jìn)分析”轉(zhuǎn)向“超前分析”。通過(guò)引入預(yù)測(cè)模型以及圍繞數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、發(fā)現(xiàn)模式和分享發(fā)現(xiàn)的智慧加快獲得洞察的時(shí)間。

5、數(shù)字和實(shí)體世界將開(kāi)始交匯于分析。地理空間、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和物聯(lián)網(wǎng)將為實(shí)體世界中的分析提供情境，捕獲空間和時(shí)間中的“位點(diǎn)”。

6、自服務(wù)可視化變?yōu)樘峁┙o所有人的商品。以個(gè)人的要求、以個(gè)人對(duì)于數(shù)據(jù)分析的個(gè)性化發(fā)展的必要趨勢(shì)就是成本會(huì)降低，基本上每個(gè)人都非常容易拿到他們需要的工具、平臺(tái)，而且是免費(fèi)的，在網(wǎng)上可以免費(fèi)用。我們?cè)诰W(wǎng)上登記來(lái)做可視化探索的工作。這些方面是我們覺(jué)得未來(lái)很重要的一個(gè)趨勢(shì)。

7、現(xiàn)代BI取代傳統(tǒng)BI成為新的參考架構(gòu)，規(guī)?；脚_(tái)將被彈性開(kāi)放平臺(tái)代替。

8、焦點(diǎn)將從轉(zhuǎn)向定制分析應(yīng)用和應(yīng)用中的分析。分析能力會(huì)嵌入到一些業(yè)務(wù)部的流程或內(nèi)網(wǎng)的應(yīng)用。

9、2017年，混合云和多環(huán)境將變?yōu)橹鲗?dǎo)模式。就企業(yè)IT來(lái)看，數(shù)據(jù)擴(kuò)展到內(nèi)部和外部；計(jì)算擴(kuò)展到內(nèi)部、公共、私有和邊遠(yuǎn)計(jì)算；用戶擴(kuò)展到集中發(fā)布的的嵌入式和個(gè)人創(chuàng)造的；業(yè)務(wù)從堆棧供應(yīng)商、專家工具擴(kuò)展到開(kāi)發(fā)平臺(tái)和生態(tài)系統(tǒng)。

10、2017年，生態(tài)系統(tǒng)將證明其實(shí)力。數(shù)據(jù)、人、計(jì)算、生態(tài)系統(tǒng)連接成網(wǎng)絡(luò)。