【博文推薦】云雜談之四《大數據浪潮中，IT巨頭和互聯網新貴誰在裸泳？》
摘要：在大數據浪潮中，許多公司都耐不住寂寞跳進海中沖浪。本文主要介紹不同類型的公司對大數據的理念和做法有哪些不同。IBM、Oracle等大IT巨頭以及Google、Baidu等互聯網新貴們對大數據商業策略上是有所不同的，以及他們選擇這樣策略的原因。然后，最終誰可能是在裸泳？
大數據的背景
關于大數據的說法很多，談論最多的就是大數據的幾個V。各大廠商對大數據的概念的闡述中，不管是4V（Volume、Velocity、Variety、Value）還是5V（多了一個Veracity）等各種定義，都是基本一致的?！洞髷祿r代》一書中提到的全體數據、快速處理、相關關系等三大大數據核心特征，也被廣泛的接受。這些都是對大數據偏理論上的定義和理解，是最基礎的東西，這里就不去細談。
從歷史淵源上來說，大數據最早脫胎于原來的經營分析BI（Business Intelligence），而BI是為了解決人們對于企業經營數據多維度的分析和洞察，從而支撐企業領導人做決策。隨著非結構化數據、巨量數據的出現，用戶對于數據有了更多的需求，原有的BI領域已經無法有效處理，從而由用戶對數據的更多、更深入的需求推動了大數據的出現和發展。在實際的大數據商業應用推廣中，可以大體分成兩種類型：
1）加入大數據元素的BI革新，可以看作BI Plus。除了分析企業內部經營類信息之外，還可以融入大量以前看起來不相關和不可利用的數據，圖片、日志、社交、機器數據等等都在它的范疇之內。
2）大數據大平臺，是以海量數據為核心，基于復雜行業知識進行建模和大量自學習，數據來源于各種渠道。最終形成一個統一的大數據服務平臺，再輔助以現在比較火爆的AI人工智能等方面的研究和突破等，促進大數據建模和分析的核心部分進行突破。
下面我們重點談談，這兩種在市場上流行的大數據商業類型。許多大的IT公司其實提供的是BI Plus大數據解決方案，而一些大的互聯網公司做的其實是第二種。從市場宣傳上，它們都被稱為大數據。有點類似于“云”這個領域內的公有云和混合云概念的差別。這兩種大數據終極目標是一致的，只是針對現階段雙方有不同的側重點。
大數據的兩種主要參與者：IT巨頭和互聯網新貴
大數據浪潮帶來了數據洪水，對于傳統IT廠商來看，大數據是非常好的新概念，能夠帶來IT產業的增長。經過簡單包裝，原有的軟硬件就可以應用在大數據的建設項目中。例如Cisco，IBM、Oracle、HP、華為等，都可以借助大數據概念及其產生的需求聯想，吸引客戶自建大數據平臺，可以說他們走的是“高端路線”。因為，有實力構建自己的大數據平臺的企業，都是足夠大、足夠有錢在IT上投入的企業。
這些大型企業用戶，通過自建大數據平臺，提升了自身的IT能力。基于新的IT能力水平，可以更好的支撐企業業務發展和創新，從而形成新的核心競爭力。這是很多中大型企業，愿意重金投入IT能力建設的源動力所在。
目前，企業的IT能力主要依靠自建、自有，可以說IT能力是這些企業內部封閉的能力儲備，并用于業務支撐。開放雖然是趨勢，但是，現在云計算的整體狀況，決定了企業對IT能力的依賴，主要還是必須靠自建，未來這種私有模式的改變，要取決于公有云的發展速度和普及速度。
正是基于目前的現狀，傳統的IT公司們在大數據領域，非常關注所謂的“高端路線”，對于HP、Oracle、IBM這類大公司，主打大、中型企業客戶中的大數據銷售機會，并且附帶很多的行業壁壘，有效的阻止了外部對手的侵入，這樣能更好地獲得現金流，從而滿足華爾街的期望。
還有一點需要特別注意，HP、Oracle、EMC等（IBM例外）IT公司，雖然提供大數據解決方案，但是其本身算不上大數據的用戶，他們本身擁有的數據也算不上“大”，這些大數據方案很少能夠在其內部被大量使用。這不妨礙他們開發出市場上具有競爭力的大數據解決方案，依靠他們對IT的理解和經驗，并成功銷售給客戶。當然，將來IT巨頭們也會把大數據相關服務大量用在公司內部。
互聯網新貴們本身擁有非常多的大眾化數據，可以說是天生的大數據企業。對于大數據的浪潮，它們走“大眾路線”具有天然的優勢。
通過提供一個通用大數據平臺，聚合合作伙伴，一起為消費者服務，而不是一個一個客戶的做定制方案。當然，現實也許沒那么美好，當前互聯網企業也在為一些典型客戶提供些樣板型的大數據方案，作為互聯網企業進軍企業IT的橋頭堡。金融、醫療、交通等行業，是互聯網從通用平臺走向實際應用最先關注的幾個行業，有助于幫助互聯網公司的大數據平臺從線上走向線下。
互聯網公司的優勢在于標準化的大眾服務，通常對于需要定制的行業用戶（非IT行業）的積累底蘊要差很多，互聯網的大數據通常是以通過大數據為自己產生價值為主，他們首先是大數據用戶，然后才會考慮去輸出大數據的價值。
正因為擁有大量數據，互聯網公司的“大腦”計劃進行得如火如荼，谷歌大腦、百度大腦等，都是希望通過AI這個層面加強大數據平臺的核心競爭力，提升更多的業務價值。阿里巴巴和騰訊也在做類似的事情，通過深度的大數據分析和機器學習，來提升數據對企業自身的價值，相對而言進展稍慢而已。
互聯網新貴也好，IT巨頭也好，他們自身的出發點和基礎是不相同的，因此，大數據理念理念和商業策略也不相同，卻并不妨礙它們之間完互相理解。盡管，在公開場合他們會爭論和相互攻擊，這畢竟是商業社會常態。
BI Plus是不是大數據？
BI商業智能，是存在多年的一個領域，主要以企業內部經營數據為原料，進行建模分析，并基于圖標進行可視化展現。隨著大數據概念的熱度不斷增強，BI Plus這個概念也逐漸出現在媒體宣傳中。簡單來說，就是BI+非結構化數據分析 = BI Plus。
在大、中型企業中，原有BI的投資已經很多年了，IT廠商在這個基礎上進行修修補補，雖然不像互聯網巨頭那樣，可以沒有顧慮的推廣全新的解決方案，進行完全的顛覆。通過對BI的非結構化處理改造，可以解決很多用戶對大數據的需求，而且還是比較切合實際的。
畢竟大數據的概念還處在普及階段，大數據的應用場景也在探索中，還沒有成熟。用戶需求的變革是漸進的，對大數據的需求也并沒有出現跳躍式的增長，所以很多企業把BI Plus當做大數據，這種方式更易于受到企業客戶的歡迎和接受。對企業用戶來說，這樣的一個過渡，其實更有實際意義，也能以更低的成本產生適當的價值。
互聯網巨頭們，通常沒有歷史遺留客戶問題需要去考慮，所以他們引領的大數據浪潮，更多的是從完全新建和顛覆的角度去做的，畢竟它們自己就是這么做大數據的。
從市場來看，企業用戶的大數據項目基本都是傳統IT公司把持和提供服務的，利用BIPlus這種大數據方案，可以獲得部分大數據能力，用于支撐業務改造和創新。將來等互聯網公司的大數據理念、方案和服務都成熟之后，在直接轉移到更專業的大數據平臺上，似乎更加能夠保護現有投資，把未來和現實比較有效的結合起來。
總之，我并不認為BI Plus是大數據，但我并不反對市場上的這種宣傳手法，從實際結果來看用戶并不吃虧。。
云和大數據的關系
這是一個經常會被人談到的問題，通常來說人們把云看作更基礎的支撐層，而大數據是其上層產生價值的平臺。我對這個問題的理解，總結一下：大數據是從一個點（BI或者說類BI）去發力和顛覆；云服務是從一個面（平臺層）去發力和顛覆。云服務是更大的一個層面，改變的或將來能夠改造的，是整個社會的ICT應用水平和能力。企業和個人用戶對ICT等資源的獲取，將從自有變成租賃的模式。
ICT資源變得規?；?、普適化，企業和個人目前基于自由的、差異化的ICT能力的核心競爭力，將會逐漸失去，因為所有人獲得的ICT能力逐步趨同。
從IT整個大行業來看，大數據技術只是軟件技術應用中的一種，如果說沖擊，大數據對于傳統的BI確實具有替代效果和沖擊。
這種沖擊也是一個漸變的過程，所以IT公司也會不斷調整投資和業務方向，不能適應的就會被市場拋棄。如果IT廠商目光短淺，僅僅立足于用大數據的新包裝售賣自己的原有產品，那么可能前途堪憂，好在大數據的發展速度并不是很快，傳統IT列強們可以有一定的反應時間。
對于大數據領域，所有大的IT廠商都在邊看邊改變，也正是這種思路，導致大數據這個領域發展速度不夠快。
最后，從IT行業主動提出和推動的熱點歷史來說，大數據只是一個比較新熱點，原本由IT領域引導的一個熱點，現在變成所有的行業都在熱議的一個話題。近幾十年來比較知名的的IT熱點：微機、互聯網、Web2.0、SOA、云計算、大數據、人工智能的。這些不都是IT領域開發和宣傳出來的理念嗎，看看這些歷史的熱點，你會覺得大數據也不是那么特殊。
反倒云計算，特別是公有云將會是真正改變IT市場格局的未來趨勢。IT行業同樣是優勝劣汰，適合的留下，不適合的被淘汰或者被收購，新的IT趨勢會引領行業發展，同時也在改造IT行業。
人工智能會成為大數據的核心競爭力？
整個大數據價值鏈條中分析是非常重要的，也是區別企業大數據能力和水平的關鍵因素。目前，許多互聯網公司，都在計算機深度學習方面進行了自己的投資和研究，谷歌大腦，百度大腦、Facebook、阿里巴巴的智能數據平臺等都在這方面進行了不少的投入。這些機構最主要的研究方向就是大規模的深度學習，聚焦點就是大數據驅動的人工智能。
深度學習是最接近人腦的復雜模型，也是目前向人工智能走得最近的方法，它其實是人工智能學科上的一個分支，目前計算機的處理能力快速提升，很好的支撐了深度學習的研究和發展。
不過在大眾的心智中或者說媒體宣傳的口徑中，對人工智能有些神化，所以大眾眼中的人工智能不僅成了大數據的核心，還是代表未來的科技爆炸奇點。其實這是有所偏頗的，深度學習引擎這一個分支近年來發展迅速，但是，人工智能領域距離重大突破還有很遠的距離。實際上，AI已經存在了好幾十年，記得2000年左右，有一個叫做AI的電影，震撼了許多人的心靈，并引起了AI的熱潮。
人工智能會在大數據的浪潮中占什么樣的位置，我也無法預測，但是這確實是目前該領域非常熱門的方向，有機會筆者會向百度深度研究院的余凱請教，看看這些站在這個領域前沿的人士是如何看待這個問題的。
大數據浪潮中誰在裸泳？
回到文章題目真正要回答的問題，誰在裸泳？我認為，口頭喊著大數據，實際僅僅專注于通過BIPlus類的大數據項目賺取利潤，而忽略未來投入的企業，最終會發現自己的底褲掉了。
賣大數據解決方案，的確是很好的市場選擇，IBM、Oracle、HP、EMC、Redhat、SAP、華為等都在做賺錢的事情，然而，目前看起來只有IBM在為大數據的將來做打算，“沃森”的確是一個很有特色的方向，并且已經從實驗室走向了市場，占領了一片屬于自己的陣地。
其他的IT巨頭們，例如HP、Oracle、EMC等，對于大數據的投入，似乎更多是在喊口號，用鮮亮的包裝紙包裹，繼續兜售原有的產品。也許2-3年后的一天，一個浪頭打過來，他們會發現，大家都上岸了，市場上只有他們還在裸泳。
當然，我也必須要自我反省，作為云計算專業領域人士，同時又跨界媒體人，我對大數據的認知以及對這些公司的實際情況的理解，是有限的，認識也許會存在偏差，因此，個人意見僅供參考。
總體而言，當前階段，大中型企業有能力自己購買和構建大數據解決方案，作為內部使用，這些企業在大數據IT方面的收入可以支撐IT廠商的收入增長。但是，僅僅依靠精準、社交營銷等方面，距離開發大數據真正價值還相差很遠。大數據的大平臺、大智慧、大價值，還需要靠一些領先的互聯網公司，或者IBM這樣在大數據領域真正進行長遠規劃和投入的企業來推動。
