“大数据”可别变成“大忽悠”

-回复 -浏览
楼主 2020-07-03 08:12:04
举报 只看此人 收藏本贴 楼主
供应链管理系统

“大数据”可别变成“大忽悠”

“不少人以为,大数据技术很成熟了,甚至说大数据是万能的。”近日,在“中关村大数据日”上,西安交通大学数学与统计学教授徐宗本院士说,“大数据具有大价值,但也有大忽悠的一面。”在接受科技日报记者专访时,数据堂合伙人柴银辉认为,“大数据就像5年前的云,还处于初级阶段,还需要跨过几道坎。在这个过程中,要谨防泡沫出现”。

  数据无差别存储:想要应用成本要降万倍左右

  “数据无差别存储,使用起来成本太高。”柴银辉估计,“这些数据想要应用,成本要降到万倍左右。”

  目前,很多人把“大数据”等同于“数据大”。在柴银辉看来,“分类存储的数据才能产生价值”。

  对大数据拥有者进行分析,柴银辉认为,前景并不乐观。“大家说政府掌握数据,但很多部门只是把文件堆在那里,甚至没有数据库。国企有数据,却不知该怎么存放。无差别存储的数据,很难产生价值。”

  柴银辉认为,大数据想要应用,就要经历全、新、细、准四个阶段,但目前很多数据还没完成第一个阶段。

  “我国意识到大数据的价值,并不比欧美晚,但并没有很好的大数据应用。”电子科技大学教授周涛曾经分析,其中一个重要原因,是拥有大数据的人、拥有大数据分析技术的人、拥有数据分析需求的人是分离的。

  他举例说明,比如遥感、水利、水文数据,如果国家不能有效管理起来,就没法产生价值,反而是一个巨大的负担。

  技术上并不成熟:新分析方法还没出现

  “不少人觉得,大数据技术很成熟了。”徐宗本说,这其实是一个误区。

  徐宗本从处理和分析的区别入手加以说明:“我们想做一个简单统计,做一个查询,做一个排序,做一个比对,等等,这叫数据处理。它是用计算机的标准逻辑一步过的处理方式。而数据中有没有趋势、有没有共性结构、有没有关联数据,这些叫数据分析。”

  为了更便于理解,徐宗本举了一个例子:“在这间屋子里,找出谁个子最高,这是处理,但找谁和谁关系最好,这叫分析。”

  但在现实社会里,很多人把两者混为一谈。这也造成了他们对大数据技术的误读。徐宗本认为,大数据的成功是部分处理技术的成功。现有例子对于分析而言,基本还是传统方法,新方法并没有出现。

  硬蛋首席技术官李世鹏告诉科技日报记者:“我们在做智能硬件孵化时发现,对于供应商和创业者需求的精准分析,大数据还需要进一步成熟。”

  “大数据不是低端业务的简单整合。”数据堂CEO齐红威说,“现在的大数据应用还非常浅,远没到分析阶段。”

  人才瓶颈制约发展:基础性数据分析人才缺口达1400万

  “全球竞争对手,几乎早于我们半年,把顶尖大学大数据研究室里的优秀专家挖光了。”滴滴出行CEO程维说,“目前,我国每年培养的大数据深度学习方面的博士生大概只有50个人。”

  “大数据发展的瓶颈是人才。”程维说,大数据健康发展,必须培养出世界领先的团队。

  据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,我国未来基础性数据分析人才缺口将达1400万;而在BAT企业招聘职位里,60%以上都在找大数据人才。

  “一个大数据方面的普通大学生,年薪起码也有五六万美金,吸引力不能说不强,但现在还是缺人。”数联铭品CEO曾途告诉科技日报记者,“大数据是一个新兴事物,高校、院所里培养的人才还不多。这种现象短时间内很难改变。”

  “现在大数据有很多问题,首先

我要推荐
转发到