京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的分岔路:一软到底还是软硬兼施?
在计算机发展史上,先是做硬件的风光,IBM曾经一枝独秀,然后就慢慢不行了;做计算机软件的开始发力,微软独占鳌头,IBM被迫向软转型。
在互联网发展史上,同样先是做硬件的风光,SUN和北电都曾得意一时,然后就慢慢不行了;做网络服务的开始发力,雅虎、谷歌、FACEBOOK先后称霸。在人类社会开始向大数据时代开始迈进的时候,相似的历史进程会不会重演?
大约从08年开始,广义的互联网产业出现了两个相互对立的发展路径。一个是以FACEBOOK为代表,逐渐发展出了以个人为中心,以人际关系为传播动力的WEB2.0平台。另一个是以苹果为代表,逐渐发展出了以个人数据终端为中心,以数据终端间的互动为传播动力的另类WEB 2.0平台。前者可称为软平台,后者可称为硬平台。
无论平台软硬,背后的逻辑是一致的,即通过平台生产,获取,整理,融合,利用尽可能多的网络用户和网络服务商的内容和行为数据,并在此基础上探索全新的商业模式。就软平台而言,迄今为止仍在坚持一软到底的初衷,认为无论人们使用何种硬件数据终端,只要还是用我的软平台,那么数据的汇集仍然会以软平台为中心,硬件厂商还是辛辛苦苦地为我打工。就硬平台而言,至少对产业顶端的几家企业来说,已经不是经典意义上的纯粹硬件制造商,而是集硬件,操作系统,开放平台和应用商店为一体,软硬结合,无缝整合的新型硬平台。
在大数据时代,究竟是一软到底的软平台还是软硬兼施的硬平台能够成为大数据时代的数据汇集点,在激烈竞争和产业整合中最终取胜,现在下结论恐怕为时尚早。
FACEBOOK在推出开放平台的6年间,一直将公司的使命定义为让全世界所有的人互相连接起来。然而,就在用户规模超过12亿,股价大幅飙升的时刻,公司创始人扎克伯格在9月初宣布了重新定义过的新的公司使命:让世界上的一切互相连接起来。这就将过去仅仅发力于人与人的关系,扩展到了人与物,物与物的关系,把潜在的市场规模扩大了千百倍。也就是说,在现实世界中的万事万物正在以极高的速度和加速度生成数据化的存在方式时,FACEBOOK有雄心把这个数据化世界中的一切连接起来,创造新的服务模式和商业模式。要做到这一点,它必须像现在创造出人与人关系数据的产业事实标准一样,创造出人与物,物与物关系数据的产业事实标准。而这在自身不具备自家硬件数据终端和操作系统的情况下,无疑是个巨大的挑战。
由于让FACEBOOK这样的后生小子抢了软平台的先机,业界几家传统老大只好半自觉半无奈地走上了软硬兼施的硬平台之路。谷歌以搜索生态圈和安卓操作系统为核心,同时向手机、平板电脑、眼镜、手表、汽车、卫星和高速宽带等五花八门的数据终端和系统全面出击,希望以量取胜,成为大数据时代的事实标准。苹果在确立了软硬兼施的路径之后,近年来竟然无所作为,将乔布斯拼命夺来的历史先机付之东流,与谷歌竞争已落下风。微软在长达近十年的踌躇不前,欲进还退后,终于出手收购了诺基亚,完成了谷歌,苹果,微软三国演义的产业格局。三家之间能否达成数据共享或数据交换协议,甚至形成共同的数据标准,是硬平台能否战胜软平台的关键。否则,任何单独一家都无法与FACEBOOK抗衡。
这场即将决定产业今后十数年走向的决战正在这四家市值过千亿美元,用户过十亿,全球为市场的巨头之间进行。这场决战完全与中国网络业无关,我们仍然在模仿者和跟随者的道路上洋洋自得地行走着。迄今为止,中国尚未出现一家居市场领先地位的软平台,虽然特殊国情为此提供了相当的机会。最有机会进化为软平台的当属微信,不过要看腾讯有无这样的决心,试金石就是它有无勇气尽快将自家的种种服务和产品整合到微信生态圈内,并将微信平台建成,同时全方位开放。微博有成为软平台的一线希望,但新浪的DNA决定了它无法承担如此挑战,除非做出全面的内部调整。百度和阿里具备一定的资质与能力,但它们好像志不在此,仍然停留在自家垂直领域深耕不止。
至于那些做手机、做盒子、做电视等硬件数据终端的公司,肯定与硬平台建设无关,把这些努力理解为IT制造业新一波可能更准确些,虽然旗帜上的确写着硬件加服务的口号。这些依赖安卓系统为生的东西,最好的结局就是成为谷歌大数据生态圈里的一员,扮演数据提供者的角色。如果未来硬平台战略在大数据时代占了上风,它们有机会在生态圈下游混日子。如果未来软平台战略得势,它们的日子就会很难过了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27