大数据可视分析背后的商业逻辑

2016年，市场的热点正从云计算转向大数据。而贵阳数博会的空前火爆，则为数据成为驱动未来商业价值的方向变得更为笃定。

但实际上，大数据要比云计算和物联网显得更加缥缈。一方面，数据随时产生，随处可见，如何挖掘数据的价值，并没有行业的标准。另一方面，互联网时代，就是体验的时代，我们通过移动应用了解了云计算，通过智能设备了解了物联网，但通过什么来了解大数据？

在数博会上，笔者于海云数据的展台，看到了其展示的大数据可视分析解决方案，这种直观的体验和互动，会不会成为大数据落地的基础？

两个场景的启示看永不落幕的大数据

其实，如果从普通用户的角度，我们很难让他们清晰地理解大数据应用。但有两个曾经的场景对我个人来说，成为了心里永不磨灭的大数据印象。

首先，是一幅画的故事。

《星空》，是梵高在精神病院住院时创造的传世之作。画面里，太阳疯狂的旋转，释放光和热，星空上那些转动着的星辰，刻画得很像时间的流逝。很多人爱这样的梵高，希望去探知他的世界，以及这篇星空之外，更广阔的宇宙。

于是在2014年，剑桥大学，利用大数据的算法和深度学习对星空之外的世界，进行了数字修补，创造了一幅更为广阔的星空。相当令人震撼。这是大数据，与视觉的结合，让不朽的经典，增加了新的想象空间。

其次，是我们身边的故事。

双11购物狂欢节。当阿里巴巴把双11打造成一个电商的节日，网络消费的时间节点时，并不是每个人都对几百亿的交易数字有什么样的感受。

但是，当2015年的双11，阿里采取了全天候24小时的数字化直播时，这种震撼就变得非常直观。通过阿里的展示，可以随时看到不同类别的商品在哪些时段销量暴增，哪些品牌在凌晨就被疯抢一空。通过全国地图数据的热度榜，几乎看到了一幅中国的财富深度动态图。

这种震撼的感受，绝对比最终告诉你一天之内，有几百亿的销售额更为清晰，也更加印象深刻。

这两则故事，都告诉我们同样的一些道理。

第一，大数据的震撼，可以来自于可视分析，不是每个决策者都是CIO，CEO们未必理解数据挖掘，懂Hadoop，可视分析使大数据则更易于理解，印象深刻，并可以真正支持到决策。

第二，同理，行业用户需要进行大数据应用，并产生新的人机交互。而人机交互在大数据上的体现，首先就要解决可视分析。

第三，数博会告诉我们，数据可以驱动商业价值，那么大数据的可视分析不仅可以驱动商业价值，还具有社会价值。

可视分析从思维变革到大数据落地

从业务的角度看，大数据最终的结果是要产生应用，比如产出人工智能的产品。

从大数据的发展来看，目前整个产业链可以分为五个阶段，分别是数据收集、数据处理、数据分析、数据可视化、数据产品。目前，全国各地的大数据热和大数据项目，其实大都处于数据收集和数据处理的层面。

这就是所谓的大数据为什么难以落地的原因。很多的大数据项目，开始的出发点没有从应用角度出发，而只是落实了基础设施和大数据软件。有一些项目已经搭建起了大数据平台，但上面跑的应用却仅有寥寥几个。

所以，大数据落地首先就要扭转原有的思维，从应用角度出发。先有应用，再搭建大数据平台。这种转换，将有利于大数据的真正落地。正如海云数据创始人及CEO冯一村所说：“大数据时代除了技术变革，更重要的是思维方式的变革，我们能够通过大数据可视分析思维，发现大数据新的业务逻辑，充分分析用户需求，让产品找到精准的用户痛点，提供良好的用户体验。在这个基础上才能真正让大数据落地，给行业用户带来价值”。

在完成了数据收集和数据处理，开始进入具体的数据分析层之后。就需要更高级别的分析，数据分析的价值在于挖掘数据本身，跟业务关联的整体价值，而数据可视分析可以直观反映出这个价值的特写。

这也是一种思维方式的转变，过去是商业驱动业务，现在是技术驱动商业，未来是数据驱动价值。所以，我们看到每个公司的技术人员变成了CIO，变成了CTO，他们对公司的价值越来越大。大数据，并不意味着这仅仅是技术人员的工具。它会成为企业流程的一部分。上到CEO，下到普通员工都会成为大数据链条的一份子。

因此，只有数据可视分析，才能够提供给企业所有人员对等的使用体验。数据可视分析，在未来不仅可以支持企业决策，更应该支撑企业的业务流程。我认为，这是数据可视分析与业务结合，并真正驱动商业的核心价值。

从这个角度，我们可以清楚地看到，大数据落地的关键在于应用，而数据可视分析则让应用真正结合到业务流程，所以可以判断，数据可视分析就是大数据落地的关键。

三个角度看大数据可视分析的商业逻辑

如何判断大数据可视分析的商业逻辑是否成立？

我们可以从成长空间，行业需求和未来前景，这三个维度来看。

其一，作为大数据可视分析行业领导者，海云数据自2013年以来，一直倡导利用计算机数据视觉、数据算法等技术，探索大数据的潜在商业价值，为不同行业客户提供基于数据交互可视化的整体产品，实现将大数据应用于分析、决策和预判领域。

经过3年来的发展，海云数据已拥有国际级的数据可视分析团队，目前已在公安、航空、快消、制造、金融等行业展开业务。在本届数博会上，冯一村荣获2016年度大数据行业领军人才奖，以表彰海云数据通过大数据可视分析推动大数据落地的贡献。

这证明了，大数据的可视分析成长空间还是很大的，海云数据用自己的成长，引起了行业对大数据可视分析及可视化的关注。

其二，大数据可视分析的行业需求客观存在。以公安行业为例，多年来的数据累积非常丰富，但价值缺乏挖掘，不容易在实际的应用中得到体现，数据多样性也较强，很难有统一的主线来形成规范。所以，通过大数据的可视分析，可以将卡口数据、摄像头的数据、GPS行车的数据和案发量的数据，警刑的数据都统一到一个平台上进行展现，帮助警方及时调动警力。同时在案情分析层面，大数据的可视分析，也可以把历史数据和案情进行直观的比对和分析，有助于及时破案。

从公安行业的需求延伸，像医疗、制造，航空等很多行业都会有类似的痛点和需求。大数据的可视分析行业需求非常广泛，有待进一步挖掘。

其三，大数据可视分析，其实并不只是可视。可视化，只是一种直观的表述形式，在我看来，数据可视分析就是对人机交互的一种新形态的“感知”，通过实时的、人机互动的、更加直观的数据分析工具，让人和机器真正有交流，以此，给予企业真正的“大数据认知能力”。这才是大数据可视分析的根本意义。