房地產項目管理軟件
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誰為大數據的試錯成本買單？
摘要：像所有新生技術一樣，遠遠望去，大數據像太陽一般光芒萬丈；走近了，才發(fā)現(xiàn)它表面的坑坑洼洼。這些坑坑洼洼并不是不可避免的，只是意味著企業(yè)在探路大數據的時候需要付出一點試錯成本
像所有新生技術一樣，遠遠望去，大數據像太陽一般光芒萬丈；走近了，才發(fā)現(xiàn)它表面的坑坑洼洼。這些坑坑洼洼并不是不可避免的，只是意味著企業(yè)在探路大數據的時候需要付出一點試錯成本。
1、技術成本
要實現(xiàn)實時的數據挖掘，必須搭建無效無關數據的即時剔除機制，同時確保數據的標準一致；要實現(xiàn)以秒計的超大量數據處理，必須搭建敏捷的數據承載能力測試機制，確保足夠的數據容量；要實現(xiàn)精準的數據應用，必須鋪墊不同數據渠道，根據不同數據類型建立不同分析路徑。
表面的技術基礎=實際的資金投入+技術準備時間
2、人力成本
更精準的宏觀描述需要更廣泛的數據反饋，但考慮到商業(yè)機密和信息外盜的風險，很多企業(yè)不愿開放數據，共享數據，并設置重重技術屏障保護內部信息。這意味著僅憑技術，每個企業(yè)采集到的數據都是有限的，需要額外投入人力去拓展數據來源。由于大數據的人才稀缺，培養(yǎng)和挖掘人力無形之中抬高了成本。
3、時間成本
據中央財經大學中國經濟管理研究院博士張永力：國外大數據行業(yè)市場約有1000億美元，且每年以10%增速拓展；而我國2012年大數據市場僅4.7億元左右，2013年達11.2億元，仍處在大數據領域的初級階段。
這意味國內沒有哪一家企業(yè)有特別成熟的大數據應用經驗。哪一家大數據企業(yè)，都有很長的路要走。
人力成本和時間成本歸根到底還是取決于技術實力。很多公司不了解大數據對自己的技術實力構成怎樣的挑戰(zhàn)，甚至在還不明確產品價值、業(yè)務目標的時候，就盲目追風大數據，結果是“吃雞不成蝕把米”。
但在反復試錯的過程中，有些企業(yè)會逐漸意識到：自己給的“米”不夠多，喂的“雞”也不太對，及時調整目標，通過更細分的業(yè)務方向，從無效的數據收集工作中抽離出身，去獲取更少但是更相關的信息；在縮減數據處理量的同時，提升數據應用價值。
反過來，大數據處理速度越大，對企業(yè)目標正確與否的反饋越快，企業(yè)試錯的時間成本越低；同時數據相關性越強，處理結果越準確，意味著企業(yè)犯錯的概率降低了。
所以從另一個角度看，實踐大數據的好處之一是——企業(yè)變得更懂自己了。
但更懂自己以后，也許最佳路徑還是借助最懂大數據的互聯(lián)網公司。畢竟與搭建大數據平臺的技術成本、人力成本、時間成本相比，大數據平臺的服務費用不值一提。
有些企業(yè)可能會有疑問：企業(yè)與企業(yè)之間，業(yè)務千差萬別，怎么可能通過統(tǒng)一平臺來實現(xiàn)？
一個新的方向是：企業(yè)依托大數據平臺，基于內部資源與信息需求，定制個性化的大數據解決方案。
目前中國建設行業(yè)第一家大數據服務平臺、全國最大的材料價格數據信息系統(tǒng)——造價通已經實現(xiàn)這一點。
借助造價通大數據技術，企業(yè)可以一鍵獲知涵蓋國標所有類型、326個核心城市的信息價與市場價；并使內部數據自動按國標生成編碼，批量標準化格式。同時基于自有資源與歷史數據，建立動態(tài)數據分析模型，實現(xiàn)成本精準預測；通過各種權限設置和功能定制，確保數據安全。
造價通經過8年市場實踐與技術鋪墊，終于推出企業(yè)級大數據解決方案，某種程度上，是轉嫁了企業(yè)大數據的技術壓力，為企業(yè)大數據的試錯成本買單了。
像所有新生技術一樣，遠遠望去，大數據像太陽一般光芒萬丈；走近了，才發(fā)現(xiàn)它表面的坑坑洼洼。這些坑坑洼洼并不是不可避免的，只是意味著企業(yè)在探路大數據的時候需要付出一點試錯成本。
1、技術成本
要實現(xiàn)實時的數據挖掘，必須搭建無效無關數據的即時剔除機制，同時確保數據的標準一致；要實現(xiàn)以秒計的超大量數據處理，必須搭建敏捷的數據承載能力測試機制，確保足夠的數據容量；要實現(xiàn)精準的數據應用，必須鋪墊不同數據渠道，根據不同數據類型建立不同分析路徑。
表面的技術基礎=實際的資金投入+技術準備時間
2、人力成本
更精準的宏觀描述需要更廣泛的數據反饋，但考慮到商業(yè)機密和信息外盜的風險，很多企業(yè)不愿開放數據，共享數據，并設置重重技術屏障保護內部信息。這意味著僅憑技術，每個企業(yè)采集到的數據都是有限的，需要額外投入人力去拓展數據來源。由于大數據的人才稀缺，培養(yǎng)和挖掘人力無形之中抬高了成本。
3、時間成本
據中央財經大學中國經濟管理研究院博士張永力：國外大數據行業(yè)市場約有1000億美元，且每年以10%增速拓展；而我國2012年大數據市場僅4.7億元左右，2013年達11.2億元，仍處在大數據領域的初級階段。
這意味國內沒有哪一家企業(yè)有特別成熟的大數據應用經驗。哪一家大數據企業(yè)，都有很長的路要走。
人力成本和時間成本歸根到底還是取決于技術實力。很多公司不了解大數據對自己的技術實力構成怎樣的挑戰(zhàn)，甚至在還不明確產品價值、業(yè)務目標的時候，就盲目追風大數據，結果是“吃雞不成蝕把米”。
但在反復試錯的過程中，有些企業(yè)會逐漸意識到：自己給的“米”不夠多，喂的“雞”也不太對，及時調整目標，通過更細分的業(yè)務方向，從無效的數據收集工作中抽離出身，去獲取更少但是更相關的信息；在縮減數據處理量的同時，提升數據應用價值。
反過來，大數據處理速度越大，對企業(yè)目標正確與否的反饋越快，企業(yè)試錯的時間成本越低；同時數據相關性越強，處理結果越準確，意味著企業(yè)犯錯的概率降低了。
所以從另一個角度看，實踐大數據的好處之一是——企業(yè)變得更懂自己了。
但更懂自己以后，也許最佳路徑還是借助最懂大數據的互聯(lián)網公司。畢竟與搭建大數據平臺的技術成本、人力成本、時間成本相比，大數據平臺的服務費用不值一提。
有些企業(yè)可能會有疑問：企業(yè)與企業(yè)之間，業(yè)務千差萬別，怎么可能通過統(tǒng)一平臺來實現(xiàn)？
一個新的方向是：企業(yè)依托大數據平臺，基于內部資源與信息需求，定制個性化的大數據解決方案。
目前中國建設行業(yè)第一家大數據服務平臺、全國最大的材料價格數據信息系統(tǒng)——造價通已經實現(xiàn)這一點。
借助造價通大數據技術，企業(yè)可以一鍵獲知涵蓋國標所有類型、326個核心城市的信息價與市場價；并使內部數據自動按國標生成編碼，批量標準化格式。同時基于自有資源與歷史數據，建立動態(tài)數據分析模型，實現(xiàn)成本精準預測；通過各種權限設置和功能定制，確保數據安全。
造價通經過8年市場實踐與技術鋪墊，終于推出企業(yè)級大數據解決方案，某種程度上，是轉嫁了企業(yè)大數據的技術壓力，為企業(yè)大數據的試錯成本買單了。
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