京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
穿戴式设备与大数据:秋水共长天
2014年8月31日,由百度新闻、百度百家联合主办的第三期“BigTalk”交流活动在798恒通创新中心举办,本期所探讨的话题是“大数据开启大时代”,核心对话人物是MIT媒体实验室的负责人Alex Pentland(阿莱克斯.彭特兰),参会人员包括了百度百家核心作者,以及一线媒体记者。
整个交流过程耗时3个多小时,Alex Pentland用他来自大洋彼岸的见解和眼光,向中国市场上的用户讲述了他对于大数据的应用价值、市场挑战,穿戴式设备发展的看法,以及交流了大数据在相关领域的应用案例。
作为业界知名的“穿戴式之父”,Alex Pentland的很多观点和解说别具风格,其中就大数据与穿戴式设备的发展关系方面,Alex Pentland指出大数据对于穿戴摄设备确实有一定的辅助作用,但大数据和穿戴摄设备的应用、市场价值等各具不同。
大数据价值:催生互联网变革
Alex Pentland教授认为,大数据作为调配、分析数据的新型商业应用,对于整个社会和当前时代都有着不可估量的价值,比如普通用户通过佩戴穿戴摄设备之后,可通过大数据的海量数据分析结果,检测出自身的身体健康因素,进而进行有效的科学分析。因此从医学、健康等领域来说,大数据辅助穿戴式设备实现更便利的生活方式,目前已经是不争的事实。
但是Alex Pentland教授也认为,大数据本身是一种新型商业模式,但其并不能完全实现解决目前市场上的所有解决方案需求,这方面的问题,交流现场播放了数款穿戴式设备测试但数据均不准确的视频之后,Alex Pentland教授的这一观点得到普遍认可。
在Alex Pentland教授看来,大数据的更切实价值在于催生互联网发生变革,让互联网改变新的存在方式,继而变得更加为用户服务。这方面,Alex Pentland教授的一个学生——Googl glass眼镜的发明者的案例,正好可以在这方面给予强有力的说明。
因此,对于大数据来说,在当前的时代让其为生产力发生相应的变革,使得普通用户的生活变得更美好,这是当前大数据最基本的核心作用。作为一种新型商业现象,大数据虽然是信息技术发展的必然,但是在实际应用方面,不可对其进行过于神话的应用,是客观人士大数据的基础。
穿戴式设备:解决需求大于共体需求
在回答主持人主持的交流话题的时候,Alex Pentland再次重申了大数据在未来时代的应用价值,其表示大数据不仅可以广泛应用在商业中,在政府统计、产品开发等领域里,大数据同样具有举足轻重的作用。但是,对于当前的生产发展来说,大数据最重要的前提是解决需求问题的能力。
这正如目前市场上已经广泛存在的各种智能手环,虽然各家在功能、设计和参数等方面都在超前,但如果其不能解决用户最终的计数精确问题,便会成为让市场笑话的产物。因此,大数据对于需求而言,首先应该在于解决问题,而非创造问题。
对于应用大数据的平台或厂商而言,在如何保护用户隐私、行为痕迹等方面的问题也是目前亟须认真对待的一个问题,大数据作为收集、整理、分析海量数据的信息技术模式,其背后能否有效保护好用户隐私,这也是目前困扰和挑战现有商业规则是否健全的标准之一。
Alex Pentland在回答媒体记者提问的时候,就这个问题进行了再次说明。在其与记者的对话过程中,笔者能很明显地感觉到,Alex Pentland认为诸如iWatch之类的穿戴式设备虽然在未来会是一个发展方向,但随着未来的信息竞争,iWatch这样的产品也会面临严峻的用户信息安全问题。
大数据未来:方兴未艾的前途锦绣
在长达3个多小时的演讲中,Alex Pentland丝毫没有提及他个人的成就和影响,反而是和善地向在座的观众阐述了他的见解和观念,特别在涉及主持人问他作为一个穿戴式设备之父有没有使用穿戴式设备的时候,他的回答是没有,其原因就是其认为当前的各种穿戴式设备并不酷。
在涉及大数据本身话题方面,Alex Pentland在肯定大数据的商业价值的同时,也为大数据在市场挑战、应用门槛等方面的问题进行了概括和阐述。不过,Alex Pentland也认为,这些问题虽然也是客观存在的,但随着未来大数据在新的商业环境下的应用,这种问题将越来越不复存在。
至于目前正在全力进军穿戴式设备的平台和厂商,Alex Pentland认为,这是一种非常不错的开始,希望未来的穿戴式设备和大数据得到更深入结合后,一切可以变得更好。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25