深度：別扯什麼高達上，大資料是中小企業的痛

不知不覺大資料火了好幾年了，除了滿天飛的書籍和一些所謂專家級的對大資料的不同見解，賺足了眼球與人民幣，以至於有段時間我都想辭去百萬年薪去創 業做大資料培訓去。慢慢的，越來越覺得大資料是忽悠人的產業，本人也是從事大資料行業多年的行者，很多人都在討論大資料的應用，顛覆，創新等等，今天從成 本的角度來闡述，大資料未來是中小企業的痛。


大資料的創新需要良好的土壤


國內大資料的真正落地的應用，除了傳統的搜尋，推薦，廣告，精準營銷外，也沒有其它有價值的創新，而這些其實早在大資料概念之前存在好多年了。國內像百度，騰訊，阿里在大資料的發力點都不同，而唯有阿里較為成功（僅指在大資料的各種組織與分享會上），透過一系列的視覺化報告和公關手段，迎合了發展的需求，但沒有什麼是靠大資料來顛覆其內部產品的。


最後談一談電商行業。相比噹噹，1號店，蘇寧等作為領頭羊的京東，在近幾年大資料領域的創新非常多，如C2B生產定製、JD PHONE計劃、智慧物流、JIMI機器人、智慧客服等，究其原因，京東有其他電商所不具備的天然優勢，，全鏈路的資料。從使用者在網站（移動）登入開始，一 直到這個使用者從京東流失，所經過的整個消費流程全部留存，如果同時該使用者是一名京東金融的使用者，那麼信用也將完整的給記錄。做為一個個體的存在，京東將用 戶進行了全方位，立體式的使用者標籤（使用者畫像），這是一切大資料創新的基礎。而在商品管理上，動態的價格管理、精準的銷售預測與自動補貨等，在一個統一的 沒有孤島的資料平臺上，結合業務有著巨大的想像空間。


沒有複雜的業務，大資料的應用只能是一個口號;沒有一個消除孤島的資料倉儲與資料平臺，大資料只能是小打小鬧;沒有公司堅持不懈的成本投入，大資料在公司就沒有未來。


大資料建設需要成千上億的成本


現在談到大資料，只能和分散式處理hadoop聯絡起來，如果在傳統的Oracle上玩出什麼花樣，也不會被這個行業認可。對於建設一個叢集，成本 相當之高，阿里有2萬臺規模，一年的費用大概在2億元左右（不含損耗），100臺規模的叢集年投入硬體與網路成本大概在1000萬。


大資料人才的培養與招聘，成本支出將也是巨大的，如果沒有好的土壤，中小企業在這方面的投入最終有很大程度上也會沒有成果，最後只能成為包袱。


大資料在各自企業的創新基本不可複製


大資料創新是在一種特定的場景下產生的一種業務應用。如百度在13年釋出的人口遷徙的視覺化系統，阿里推出的一系統使用者的行為分析，京東推出的智慧物流等，相互之間僅供參考。


不可複製的原因還有另外一佔，大資料最大的特點就是資料的完整性與可靠性，傳統的抽樣資料做分析已經放棄，資料只有能代表著業界或者領域較全的資料才能真正體現其價值，因此無論是創新還是報告，一旦釋出或者創新，都強烈代表著一種趨勢，另外的公司再進行效仿或者競爭已民無實際意義，剩下只有口舌之爭。