識別。在對各種因素全面追蹤的基礎(chǔ)上，通過定位、比對、篩選，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識別，尤其是對語音、圖像、視頻進(jìn)行識別，使可分析內(nèi)容大大豐富，得到的結(jié)果更為精準(zhǔn)。
畫像。通過對同一主體不同數(shù)據(jù)源的追蹤、識別、匹配，形成更立體的刻畫和更全面的認(rèn)識。對消費(fèi)者畫像，可以精準(zhǔn)推送廣告和產(chǎn)品；對企業(yè)畫像，可以準(zhǔn)確判斷其信用及面臨的風(fēng)險(xiǎn)。
提示。在歷史軌跡、識別和畫像基礎(chǔ)上，對未來趨勢及重復(fù)出現(xiàn)的可能性進(jìn)行預(yù)測，當(dāng)某些指標(biāo)出現(xiàn)預(yù)期變化或超預(yù)期變化時(shí)給予提示、預(yù)警。以前也有基于統(tǒng)計(jì)的預(yù)測，大數(shù)據(jù)大大豐富了預(yù)測手段，對建立風(fēng)險(xiǎn)控制模型有深刻意義。
匹配。在海量信息中精準(zhǔn)追蹤和識別，利用相關(guān)性、接近性等進(jìn)行篩選比對，更有效率地實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品搭售和供需匹配。大數(shù)據(jù)匹配功能是互聯(lián)網(wǎng)約車、租房、金融等共享經(jīng)濟(jì)新商業(yè)模式的基礎(chǔ)。
優(yōu)化。按距離最短、成本最低等給定的原則，通過各種算法對路徑、資源等進(jìn)行優(yōu)化配置。對企業(yè)而言，提高服務(wù)水平、提升內(nèi)部效率；對公共部門而言，節(jié)約公共資源、提升公共服務(wù)能力。
上述概括并不一定完備，大數(shù)據(jù)肯定還有其他更好的功能。當(dāng)前許多貌似復(fù)雜的應(yīng)用，大都可以細(xì)分成以上幾種類型。例如，貴州推行的“大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)扶貧項(xiàng)目”，從大數(shù)據(jù)應(yīng)用角度，通過識別、畫像，可以對貧困戶實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)篩選和界定，找對扶貧對象；通過追蹤、提示，可以對扶貧資金、扶貧行為和扶貧效果進(jìn)行監(jiān)控和評估；通過配對、優(yōu)化，可以更好發(fā)揮扶貧資源的作用。這些功能也并不都是大數(shù)據(jù)所特有的，只是大數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出以前的技術(shù)，可以做得更精準(zhǔn)、更快、更好。當(dāng)然，技術(shù)無法左右利益，貴州扶貧目標(biāo)的完成，并不是有了大數(shù)據(jù)就萬事大吉了。
成果誰買單？
成果誰買單是我們評價(jià)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的第三個(gè)也是最后一個(gè)關(guān)注點(diǎn)。道理很簡單，不創(chuàng)造價(jià)值的應(yīng)用不是好應(yīng)用。能不能創(chuàng)造價(jià)值，關(guān)鍵看誰買單。我們不需要那些靡費(fèi)公帑的“樣板”工程、“面子”工程，也不需要那些炫耀神技、制造概念的創(chuàng)富故事。我們關(guān)注大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是否實(shí)實(shí)在在提升能力、改善績效。如果大數(shù)據(jù)用于自身的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、營銷推廣、資源配置，那就看企業(yè)競爭力是不是提升了，看企業(yè)最終是不是比以前更賺錢了。如果大數(shù)據(jù)用于為第三方提供服務(wù)，那就看是不是有人愿意付費(fèi)、愿意持續(xù)付費(fèi)。但如果是用于公共領(lǐng)域，還要看政府或公共部門的付費(fèi)值不值，不僅僅是從出資方的視角看值不值，還要從老百姓的視角看值不值。
當(dāng)我們面對一項(xiàng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)，只要簡單問一問上面三個(gè)問題——數(shù)據(jù)哪里來、數(shù)據(jù)怎么用、成果誰買單——就能揭開許多“偽裝”。比如，許多應(yīng)用并沒有可靠的數(shù)據(jù)來源，或者數(shù)據(jù)來源不具備可持續(xù)性；還有些應(yīng)用并沒有技術(shù)或市場支撐，只是借助大數(shù)據(jù)風(fēng)口套取政府部門或一些投資者的“傻錢”罷了。當(dāng)然，如果經(jīng)得起上述“大數(shù)據(jù)三問”，也并不一定算得上優(yōu)秀，但也離優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)應(yīng)用不遠(yuǎn)了。表1列舉了本書中收集的幾個(gè)案例，從數(shù)據(jù)來源、應(yīng)用方式和創(chuàng)值空間三個(gè)角度，可以清晰揭示大數(shù)據(jù)是如何應(yīng)用的。當(dāng)然，這些案例反映的大數(shù)據(jù)應(yīng)用既非面面俱到，也不是盡善盡美。我們希望通過這些實(shí)際的案例表明大數(shù)據(jù)應(yīng)用躊躇前行的步伐和未來發(fā)展的前景。
工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨三大制約因素
1.工業(yè)大數(shù)據(jù)安全和開放體系亟待建立
數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)開放體系建立是工業(yè)大數(shù)據(jù)大規(guī)模應(yīng)用的兩個(gè)重要前提。如前所述，我國多數(shù)工業(yè)企業(yè)的信息化建設(shè)基本上均是由業(yè)務(wù)部門在業(yè)務(wù)開展過程中根據(jù)自身的局部需求出發(fā)，開展建設(shè)，缺少統(tǒng)一規(guī)劃，形成了部門割據(jù)的信息化煙囪，導(dǎo)致數(shù)據(jù)編碼不一致，系統(tǒng)之間不能相互通信，業(yè)務(wù)流程不能貫通。因此，我國工業(yè)企業(yè)無論在數(shù)據(jù)的總量上，還是數(shù)據(jù)的質(zhì)量上，均和歐美發(fā)達(dá)國家制造企業(yè)存在較大差距，且由于行業(yè)壟斷或商業(yè)利益等原因，數(shù)據(jù)的開放程度也不高。