全球市值排名前10名的公司中,有6家(蘋果、谷歌、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊、Facebook)在10年前幾乎還寂寂無聞,今天這些公司的市值都超過4000億美元。
他們不約而同有4個共通點:24小時在線、強大的網絡效應、數據資源豐富、人工智能領先。正是這4個要素,推動數字化經濟急速邁進第二個十年。
踏入2019年之際,大數據發展已有9年,經過早年急速躍升後,目前趨於穩定。企業或城市在數字化的進程中,所遇到的問題也比較明顯,正好利用新春的時間去蕪存菁,把2010年至今的大數據發展歷程稍作整理:
一、指鹿為馬階段,大家都在說大數據,做的還是傳統的數據分析。掌控大數據資源及能力的企業寥寥可數,大家摸着石頭過河。企業管理層大多對此表示不理解或懷疑,只有少數企業願意投入大量資源堅持創新。
二、得益於互聯網及智能手機對數據收集的便捷,個人(主要指網絡用家)的行為數據得到大量積累,由此成就了很多互聯網及網絡行銷相關企業得到大數據上的先發優勢。此時數據的思路還未離開小維度統計的方向,數據雖多但應用比較貧乏。同時中央式的商業智能開始受質疑,領先的數據型企業紛紛尋找更有效的方法。
三、深度學習興起,影像及語言識別被大量應用,讓大數據有更大用武之地。金融科技、醫療科技、智慧城市成為了人工智能的主要方向,集中式的傳統商業智能不再適用於新型的數據驅動企業。數字化後的新經濟模式需要重新建立所需工具,自主化及嵌入式的分析理念更能滿足靈活多變的業務需求。
四、大數據成為了企業及政府創新發展的重要資源,但數據安全及個人數據隱私問題不斷浮現,數據治理是數據有效流通的前設條件。另一方面,數據來源的複雜性,讓大家意識到要保持數據的鮮活與品質,不能沒有精良的管理系統。因此必須大力投資在數據中台技術的想法應運而起。
五、從前怕數據資源沒有被運用,後來發現人工智能為社會帶來影響。除了擔心工作崗位消失,也怕企業間不公平競爭,同時不可讓弱勢社群被邊緣化。
以上說的現象不一定按照順序發生,而是隨着企業及社會逐漸深化於數字經濟的時候出現。應對的方法也不是千篇一律,也會隨着物聯網及5G的發展而發生變化。