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    时间:2015年02月02日 信息来源:经济网 作者:陈 晨 点击: 【字体:

     
    尴尬的中国市场
        2014年对于中国而言,可以说是大数据之年,互联网、传统媒体纷纷把目光集中在了这个新奇的名词上。一时间《大数据》、《大数据时代》、《大数据预测》等相关书籍成为了各大书店的畅销品,舍恩伯格更是凭借《大数据时代》一书成为了公认的大数据领军人物。
     
    ·思维,早就有了·
     
        “如果分析全面的数据而非随机抽样就是大数据思维的主要特征,那至少在中国游戏产业里,这样的思维早就有了。”国内某知名游戏厂商游戏程序员这样告诉记者。
     
        大数据思维主要体现在三个方面:分析全面的数据而非随机抽样;重视数据的复杂性,弱化精确性;关注数据的相关性。根据他的介绍,网络游戏产业区别于其他互联网产业的一个重要特征就是数据的珍贵性,当一款游戏面世,数以万计的玩家开始登陆体验,这时对于游戏厂商而言,他们能获得的唯一指导线索就是数据,游戏怎么做、改哪里、删哪里,游戏的制作者都需要从后台系统反馈的数据来进行判断,并且有着严格的数据处理流程。
     
        其实早在网络游戏面世之初,就有国外游戏运营商试图通过角色扮演游戏中玩家购买虚拟商品“雨伞”的行为统计,来判断现实中哪里真的在下雨。上述程序员告诉记者,中国游戏产业之所以能够比较快速地接受大数据是由其先天条件决定的。首先,在与国外游戏厂商的竞争中,技术、理念上的落后让国产游戏迫切需要分析玩家的心理;其次,在制作工程中游戏必然会产生后台,统计数据会被迅速传到维护人员的电脑上,经过几组数据的综合计算分析,维护人员就可以判断当前游戏的运作状况。以离线率这一数据分析,它反映了玩家对游戏丧失兴趣的节点,如果不是游戏系统本身的问题,那么在非“死亡时间”(指玩家吃饭、睡觉、上班等几个时间点)离线率过高就有可能是游戏内容设计出现了瑕疵,这也是游戏设计者需要改进的地方。
     
        此外,他还为记者讲解道:“我们还在通过数据储备运算来分析不同地域、不同性别的玩家偏好,比如人物形象、情节展现等方面,这些数据的积累将成为我们下一款游戏以及未来游戏指导开发的方向。”
     
        实际上不只是游戏产业,金融、医疗甚至城市管理层面,大数据理念都或多或少地渗透其中。根据国务院发展研究中心信息中心研究一处处长李广乾的介绍,除了传统制造业在这方面发展比较缓慢,大多数产业都在筹备大数据在生产、销售、服务中的应用,比如医院的电子病历、金融企业的用户信息库等等。
     
    ·政策、设备,也有了·
     
        通过查阅官方资料,记者了解到2011年以来,中国计算机学会、中国通信学会先后成立了大数据委员会,研究大数据中的科学与工程问题;科技部的《中国云科技发展“十二五”专项规划》和工信部的《物联网“十二五”发展规划》也都把大数据技术作为一项重点内容予以支持。山东省淄博市经信委电子政务科科长唐永建在接受《智慧城市》采访时说,在工信部发布的《物联网“十二五”发展规划》中,信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程——信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,也都与大数据密切相关。可以说,在政策层面上,大数据在中国已经拥有了一定的支持。
     
        设备上,当前国内不少大型企业已经拥有了自己的大数据中心,尤其是在金融领域——无论是国有银行还是股份制银行,再或是其他金融机构——筹备建立大数据运算中心都已是过去几年的热门话题了。
     
        “相对于其他行业而言,金融业对于大数据、云计算更加敏感。”国家信息中心副研究员唐斯斯告诉记者,金融业的本质特征决定了对客户需求的深度挖掘是其经营的基本策略,例如年初异常火爆的互联网金融,所以通过新一代信息技术辅助自身转型也成为了其必然趋势。“银行可通过大数据的应用,搜集和掌握更为广泛的客户信息,不仅包含传统格式化的金融信息,还可以扩大到电子商务、社交媒体、多终端媒介等涉及客户生活的各类非结构化信息。基于这些信息,银行将由客户群体分析转向精细化的个体分析,为客户构建崭新的360度画像,及时获知客户行为,洞察客户情感与情绪,预测客户期待,并及时组织好匹配的产品与个性化服务,快速响应客户的需求。”
     
        此外,受国家新型城镇化及智慧城市战略影响,各地政府和一些中小企业也纷纷着手开建自己的大数据相关项目。但在唐斯斯看来,这是不可行的,因为“前期投入涉及层面太多,需要巨大的人力、财力保障”。她认为,“购买服务”、“建设—移交(BT)”等模式可以让经营服务主体以少量投入获取大数据运算分析结果,“这种模式可以让地方政府以及企业以较低的成本使用先进的数据分析技术,同时,更加丰富的使用也可以扩充数据的准确性和体量级,从而反哺大数据企业”。
     
    ·落地却很难·
     
        经过2014年整整一年的概念宣传,大数据已经走进了大多数人的视野,可在实际发展中,我国却依然面临着落地难的问题,这其中有理念上的缺失,也有发展上的不足。
     
        “缺乏核心技术一直是我国信息化发展的一块心病,而就大数据来说,这个问题尤其严重。”李广乾说道,结构化数据时代,国内数据库行业虽然总体上被国外跨国公司所垄断,但国内企业尚能在夹缝中求得一线生机。然而,在当前大数据兴起之际,我国企业在大数据开发平台方面却几乎毫无建树。“从技术来看,大数据开发正日益基于Hadoop平台,并影响国内大数据技术发展方向。而我国企业在Hadoop平台的架构构建方面仍然没有多少影响力,从当前的发展趋势来看,我国的大数据开发势必会重蹈在电脑和手机操作系统方面处处受制于人的覆辙。”
     
        在李广乾看来,大数据进入中国的时机也未必是最合适的,“新理念、新技术会带来新的发展模式与思维,可是如果自身技术、科技水平尚存在欠缺,那么新事物的融入则会掩盖掉旧的问题,长此以往问题只会愈发严重。当前人们津津乐道于大数据在非结构化数据方面的功能,而对于传统信息资源建设方面的问题似乎无人问津了。自然人、法人以及自然资源与空间地理等电子政务基础信息资源库的大战 ,除了存在重复建设的问题之外,市场化应用也仍然不够。”
     
        要让大数据在中国健康发展,并且切实辅助传统产业转型升级,一套自上而下的产业链是不可缺少的,毕竟形成有效的盈利模式、扩大技术在市场中的运用才是新技术的正常发展路线。而据李广乾介绍,目前中国还没有可以复制的大数据发展模式,“无论京东、阿里巴巴还是其他企业,都还是盈利模式的大数据初级探索,虽然已经取得了一定的成绩,可都尚未形成一种有效的经验模式”。
     
        与此同时,这也反向说明,大数据在中国尚有足够宽阔的市场等待开发,谁是大数据时代中国市场上的佼佼者仍尚未有定论。
     
     
     
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