大数据背后隐含的“商业秘密”

      信息的密集爆发,带来了大量的数据堆积,数据的变化几乎没有一个循序渐进的过程,砰然爆发的速度太快了,从居家到社交,从生活到工作都会形成大量的数据,无论是有用的还是无用的数据都围绕在我们周围。我们不会在意大量的数据,但是对自己有用的数据是很在意的,最简单的一个例子,我们手机里的信息就不断地堆积,通讯录在增加,还有邮箱,如果说以前仅仅是短信息,那么现在还有彩信,照片,包括微博等等都堆积起大量的数据信息。

       数据多了就显得凌乱,甚至乱序,而这仅仅是我们个人的一些信息就显得如此驳杂和繁多。那么对于社会公共信息来说,堆积起来的数据信息是超海量的,汇总进而分析这些数据的价值就变得非常关键,而且也潜在着非常巨大的商机。

大数据应用场景之一

       每天开车上街,司机们很在意的是测速摄像头,对于公共资源维护者来说也在意这些数据,当然他们不仅仅是测速,更多的是道路信息采集。什么路段拥堵了,哪个路口出交通事故了,一些城市已经树立了交通指示屏,可以非常清晰明了地为司机提示哪条路段现在是什么情况,拥堵还是畅通,有没有交通事故等等,这都是对数据采集后的分析结果呈现。之前,我们在城市的路口常常可以看到很多交通地图,不过现在这种平面单一的指示正在被数字标牌所取代。当然不仅仅是路口,在商场、电梯,地铁、候机楼、包括楼宇的户外广告等等,都已经不再是简单的一个平面美女,更多地已经开始呈现数字化了。

大数据应用场景之二

       各种尺寸的屏幕动态化呈现更多信息,如果说以前我们还惊奇于滚动的数字屏幕,那么随着信息化的快速发展,单纯地动感已经无法满足我们的需求,更广泛的信息呈现才是更迫切的一种需求。而且这种需求是双向的,对大众和商家都很重要。于是智能化数字标牌出现了。这类产品具备了互动的功能,用户可以用触摸或者体感的方式和它们进行交互操作,同时,它们都是联网的设备,可以与数据中心或者其他的数字标牌进行数据的传递,还可以搜集并分析数据,为不同的人群进行定制化的互动展示。这就是大数据的一种应用。英特尔还推出了一套智能系统,通过在数字标牌上的应用,实现丰富的功能。

大数据应用场景之三

    在大量数据的背后,如何找出有用数据,如何发现规律,如何找到新的商业机会?大数据,带来了一个全新的机会,这个机会需要软硬件的结合,需要大型数据的分析能力。在这方面,英特尔给予了硬件方面的强力支持,这里的硬件不仅仅是服务器端的,还有更多的终端产品,包括微小终端等等,都呈现数据分析后的结果以及快速分析的过程。

       比如,英特尔的一款采用了酷睿 i5/i7 处理器的虚拟试衣镜 K-mirror。它能够通过红外线感应器,将试衣者的人体轮廓抓取出来,配合深度感应器测算人体与屏幕的距离,最后将预先存储在魔镜里面的虚拟衣服自然地搭配到试衣者的身体上。借助 K-mirror,试衣者无需穿上婚纱,便可以轻松、快速地进行选择与搭配,使得以往复杂繁琐的婚纱挑选与试穿过程变得简单随意且妙趣横生。目前已有众多婚纱影楼、服装零售店铺安装了这款体感式虚拟试衣镜,吸引了大量顾客体验这种高科技的试衣感受。

大数据应用场景之四

       在移动市场我们常常听到精准营销,包括广告的投放等等。但是广告投资商非常在意的是自己的投放究竟获得了多少的回报和收益,或者自己的投放带来的反馈又是什么,在哪里的投放获得最大的回报率?这都存在着大量数据的分析和归纳。有国外媒体报道,eBay 的数据库每天增加 50TB,每天最少都有数百万次的商品查询,数据库每日增加 1.5 兆笔记录,数据库的总容量则已超过 9PB。每天新增的数据量庞大,数据库也极其庞大,从中分析顾客的浏览、消费行为就变成了一件很困难的事情。

大数据应用场景之五

       再比如 Facebook,每天都有数亿用户留下庞大的数据,包括大量的图片、影片等传统数据库系统较不擅长的非结构化数据。针对网络社交平台,一些公司已经开始研究和布局大数据的关键技术──Hadoop。基于 Hadoop 的海量数据分布式处理,可以不再依赖价格高昂的大型专属设备,而通过自建大量 x86 服务器群集来解决。它利用大量平价的服务器,搭配并行计算架构,以最符合经济效益的方式创造庞大的计算量。而且,英特尔可以提供经过验证的方法和工具来优化 Hadoop 部署,包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench,和基于数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。

大数据应用之中国机遇

    上述五个应用场景代表着现在市场和行业里对于大数据时代的典型描述,而对于国内市场而言,大数据分析和应用的机会也颇大,因为中国的用户量太庞大了,产生数据的潜力不可估量,如果能掌握其中一部分大数据就对企业发展具有意想不到的价值。我们正面临着大数据工业革命,不仅包含传统的结构化(或关联型)数据,而且也包含各类非结构化、非对称性数据。这些数据不仅尺寸庞大,而且增长速度更快于摩尔定律。可以说,谁能合理地分析、管理、挖掘这些数据的内在价值,谁就有可能成为下一个行业巨头。

大数据之背后的故事

        基于大数据的盛行,很多软硬件厂商都在寻求着适合自己的方向,而英特尔利用不同级别的处理器架构,不同的数据应用架构,以及相关的解决方案,帮助用户从端到端找到完整的解决办法。在大数据分析方面,灵活、强大和开放的解决方案更容易来实现现有需求以及未来的升级扩展。而英特尔正在利用开放的架构联合业界合作伙伴一同为大家打造不同的大数据方案,帮助用户解决实际难点。

       无论从应用、需求还是解决方案层面,大数据都已经到了“应时而生”的时代,而在这背后,从后端数据挖掘分析的厂商到应用的供应商都能从中找到黄金机会,在促进大数据时代的同时完成自己的商业目标。