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海云数据 率先拿起新工具的人 必将站在大数据时代前沿

发布时间:2016/11/11 16:03:04  | 来源:飞象网 | 作者: | 责任编辑: 凝琛

原创作者:李北辰

翻看科技发展史,当某些跨时代的技术转捩点来临之时,两种状况似乎同时出现:大众观念里的鸡同鸭讲,以及,从业者对于概念追逐的狂热追逐。就像热闹非凡的美国大选,经过各种治国大略的侃侃而谈和人格互撕的前戏后,让剧情达到最终高潮的,还是时代趋势造就的终极结果。

这种观念,在大数据行业尤其明显,举个例子吧,大概三年多前,创业公司十之八九说自己能做大数据,与之相关的产业链也被粗暴切分为采集,处理,分析,可视化四个节点,一时间暗潮汹涌——泡沫也随之而来,从2014年进入2015年,行业开始小步洗牌,大数据从一个纯技术名词,或者说一个虚妄的概念,转变为应用范畴,以更为务实的姿态蔓延到一个又一个行当。时至今日,对大数据概念的热炒已有些无力,各种峰会与论坛所谈话题几乎都是如何让大数据“落地”的声音更为掷地有声。

趋势中的进与退

大浪淘沙,面对市场逐渐趋于冷静,一部分务实的大数据服务商崭露头角,开始进入大数据应用领域,并逐渐推动整个行业的产品化进程。大数据行业抛开虚妄,随之而来的是资本市场的巨大热情。2016年上半年,共有18家大数据相关创业公司获得上千万融资;新三板与大数据相关企业有50家左右。

虽然前景不错,但是,困扰大数据脚步的三个痛点依然裹足行业:1,数据量太大,这对软硬件系统都会带来巨大冲击;2,作为决策依据,数据处理的效率必须非常之高。3,多样性,行业和业务场景的不同,会对数据的呈现方式有不同要求。

理想之举无疑是提供一整套完善的解决方案,譬如在投资界颇被看好的海云数据最近就发布了具备通用性的综合解决方案:图易大数据决策产品生态平台。面对行业的多元化需求,人们对过去单一的数据分析产品似乎也愈加不满。在理解数据的方式上,人们希望最好能有从数据挖掘,存储,到可视分析,再到交互模式的一站式产品。图易大数据决策产品生态平台就提供了一站式整体解决方案,能协助每个企业,园区,城市,政府,重新通过数据认知自己的业务。

为什么需要软硬结合

众所周知,大数据由多种类型数据构成,这意味着基于传统架构的数据系统日趋显得无力,海云数据则通过对智能学习的理解与应用,将存储,网络和计算分析有机整合,推出了图易大数据决策平台的核心组成部分“图易分析云”。在此基础上,海云数据又打造了一款大数据集成平台:数据银行,数据银行拥有对结构化,半结构化,非结构化数据获取,分析和处理能力。可将客户数据和外部数据结合,建设适应业务需求的信息资源统一共享平台,为决策层提供更好的数据支持。

未来还能更好吗?

【图易HUB】

当然了,在科技领域,谈及生态,硬件是不可缺少的一环。结合大数据可视分析对软硬件的具体需求,海云推出了硬件交互产品“图易Hub”,84寸LED触控大屏能实现包括指挥监控中心,情报分析中心,演示汇报中心等业务场景在内对可视化互动最严苛的硬件要求。此外,顺应科幻作品为人类浏览数据提供的视觉幻想,考虑到未来决策者办公场景的多样化和对感知系统的高要求,海云数据也正在探索3D虚拟模型和AR技术在大数据可视分析上的应用,尝试打造全新交互系统“图易AR”,让用户告别对于PC的依赖,将大数据以三维立体方式呈现——事实上,海云数据正在布局的AR技术已开始在公安,航空,金融等领域深入。这很容易令人想到苹果CEO库克对于AR的赞歌,在他看来,VR更应被视作一个壮大AR的“机遇”与“跳板”,AR则能增强人类的体验能力,这一点能更容易让它成功。

【图易AR】

总之,用户的需求加快了大数据行业从软件到硬件到一站式应用的产品化进程。而海云则通过打通大数据的前段与终端,实现了大数据可视化分析的软件与硬件的闭环架构,在构建技术壁垒的同时,满足了用户在多业务场景中对数据落地的价值期许。

说到底,这个时代,驾驭数据的能力是所有决策者“技能清单”里最重要的一章,因为任何行业,无论竞争,合作,还是管理,其本质都将趋向于“信息战”。而技术变迁史又同时告诉我们,无论哪个行业,谁能率先在行业中拾起新工具是多么重要。譬如对于数据的掌握,谁都知道数据可视分析能最大化做到价值变现,但当不少决策者还将思维停留在用饼状图和百分比了解业务,或者用守旧的IT系统装备自己时,他们已经落伍了,而那些对诸如图易这种“正在发生”的新工具敏感的决策者,无疑拥有了赢得信息战的利器。

因为,历史早已证明,当一项跨时代的技术转捩点来临之时,除了开篇所言的“大众观念里的鸡同鸭讲”以及“从业者对于概念追逐的狂热”,还有另一件更重要的事情在同时发生:新技术的诞生本身即是一个人群分野的过程,它将人群划分为“会用它的”和“不会用它的”——率先拿起新工具的人总会走在竞争者前面。越是在科技发展深处,这种分野的力量将越加强大。

中国生活消费标签:海云数据

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