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数据观专访龙信思源CEO姜春玲:大数据不是在“云”上飘着的

大数据不是在“云”上飘着的

——专访中关村大数据产业联盟农业专委会主任姜春玲

    ■人物名片    

    2008年9月至2012年8月,担任SPSS中国执行副总。2012年至今,担任龙信数据董事/副总裁、龙信思源(大数据分析挖掘公司)董事长/CEO。2014年,联合中关村大数据联盟,创立言数堂,并担任言数堂(大数据人才培训公司)董事长。同时,她还是中关村大数据产业联盟农业专委会主任、国务院学位办大数据分析硕士研究生导师、北京邮电大学世纪学院客座教授、山

  “只要站在风口,猪也能飞起来。”在这个信息化飞速发展的时代,大数据开始在工业、服务业领域崭露头角。12月13日,一场“大数据与农业案例”的专题培训在高新区开讲。培训会上,围绕大数据及数据挖掘基本知识、农业大数据发展的机遇和挑战等方面内容,龙信数据副总裁、龙信思源CEO、中关村大数据产业联盟农业专委会主任姜春玲做了精彩解析。借此机会,本报记者对姜春玲进行了专访,与其探讨如何“向数据要价值”、农业大数据的发展等大数据产业的前沿问题。

  A 未来数据将变成日常社会运行的能源,作用等同于现在的石油和煤炭

  记者:对于大数据这个概念,您是如何定位的?

  姜春玲:大数据不能从字面意思望文生义,它是对一种行为过程的阐述,这种过程即为基于数据的价值发现过程;包含数据库、数据仓库、OLAP联机处理、统计分析、数据挖掘、GIS技术、云计算、物联网、可视化展现等与信息技术相关的全部或其中某些部分。

  大数据≠数据大。数据价值的大小是衡量大数据的标准。比如,龙信数据多年采集积累的产业园区与农业数据的研究分析和挖掘,如进行企业的状态评价,有些企业的数据积累状况不好,拿到财务、经营、人事、科技、生产等历时多年、一应俱全的数据并不现实,但利用部分数据通过科学的数据挖掘模型依然可以提炼出对企业发展好坏的指标体系,并且显示出每个指标的优势程度,供企业进行改进。数据虽然不是数量到巨大规模、格式多种多样,但有效指导了企业的经营管理改善,这样的数据价值释放就是大数据的能量。

  大数据是新型社会变革的驱动力,就像机械化、互联网一样,大数据是再一次工业革命的驱动。数据在未来变成日常社会运行、经济运营的能源,就好像没有石油、煤炭,整个现代社会就会停滞。

  B 用户关注的不再是服务、技术先进与否,而是你的服务能给我带来多少价值

  记者:将数据当作“生产资料”,DaaS(数据即服务)模式会带来什么样的改变?

  姜春玲:大数据时代的到来促进了DaaS(数据即服务)的模式的完善和爆发。DaaS即基于数据的知识生产交付过程,也就是我们将数据当作“生产资料”,运用软件、硬件、各种IT技术、模型搭建和对业务目标的理解等多种能力构成的“生产线”,将知识作为“产品”生产出来。主要基于相关理论和方法学,整合数据资源,通过量化的数据分析,研究经济社会发展和管理中遇到的问题,并将研究成果融入数据管理整体解决方案,为服务对象提供决策和管理支撑,进而提升组织效能和水平。

  DasS的出现带来了技术的巨大创新。海量数据集成、高性能的大数据运算,并且使统计分析、数据挖掘大显身手。而这些先进技术和大数据的整合,最终呈现给用户的就是一次次解决用户问题、满足用户需求的瞬间。

  现今,用户关注的已不再是你所提供的服务有多好、技术有多先进,而是你的服务能够给我带来多少价值;在没有看到足够的产出之前,愿意事先花大代价“买单”的用户越来越少。而DaaS这一模式正是应需而生,使服务的提供灵活,投入产出比计算便捷,投入风险小。

  记者:DaaS(数据即服务)模式的作用体现在哪些方面?

  姜春玲:DaaS模式在政府、企业及个人等方面已有了很大的成果。例如对国家高新区科技投入贡献分析、全国财政收入与CRI变动趋势分析、市场主体生命周期的研究等等,随着政府、企业对大数据的重视日益增加,DaaS模式还将会发挥巨大的作用。

  国家高新区是国家进行科技投入的集中体现,科技领域大量的政策、项目等支持投向高新区,而这些投入的效益如何,这些资金是否发生了相应的作用,长时间以来没有量化的结果可以给出答案。而DaaS模式对这一问题进行了很好的回答。通过采集每个企业的数据(微观数据),进行行业、产业的数据融合后,看到科技投入的适宜与否对产业、企业的发展好坏明显相关,也得到了优势产业的科技投入仍然不足的结论,这给科技投入的作用、此后的投入程度和方向都提供了有效的决策参考。

  宏观经济走势的准确预测也是一直以来没有很好的手段,全国企业数据的大集中给这一分析提供了有力的数据支撑。去年10月份,国家工商总局发布了“企业工商发展指数”。这一指数先行宏观经济指标(GDP增幅、财政收入增幅及CPI变动)4-6个月,成为准确权威预判宏观经济的创新因子,为国家宏观经济政策的制定、大量宏观经济研究提供了强有力的参考。

  此外,理论上,任何一个企业和人一样都是有生命周期的,那么不同类型企业从生到死的规律是什么,在企业数据足够巨大,企业数据更新足够实时和时间序列足够长后,这个分析就得以实现了。初步分析显示,全国企业的死亡概率最高峰在第4-7年,那么这期间就是政府监管介入的最佳时间,希望这个企业(属于某个产业)发展还是退出,在这个时期进行政策和扶持、干预则效果最佳。对于一些符合产业发展方向的企业在死亡概率最高峰给予政策和资金的扶持,对于一些需要退出的产业,把严关口,可以将政府的产业政策效益最大化。

  C 国内农业大数据目前还比较落后,未来发展有很大提升空间

  记者:对于现代农业,农业大数据到底能有多大作用?

  姜春玲:农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种、加工、物流、消费等各环节,是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘,以及数据可视化。主要包括气候气象数据、土壤数据、病虫害数据、农产品加工数据、物流数据、地理环境数据、生产资料数据、人口数据等。

  大数据不是一个孤立的行业和产业,它一定要跟以前已经存在的产业相融合。我们把大数据的技术和能力全部灌输到农业领域,能很好地助推农业产业提升、产业转型、升级换代,发展现代农业。以贵州省茶产业为例,通过农业大数据的运用,有什么品种的茶、有多少亩、采摘期、是否丰产都一目了然,在此基础上,甚至可以做茶叶预售、茶叶期货等。

  记者:农业大数据有市场吗?

  姜春玲:农业大数据主要用户是服务三方面。第一方面服务于政府的宏观决策;第二方面是服务于涉农企业;第三方面是服务于规模户。可以这么说,农业大数据的需求是巨大的,前景十分广阔。根据国外发展现状以及国内进展状况,龙信认为,在我国的国情下,农业大数据是大数据突破的一个新兴行业。金融、电信已经到了一个相对稳定的阶段,农业基础薄弱,空间很大;农业是国民经济的基础,用大数据来对传统农业进行升级改造具有十分重要的意义。

  记者:国内农业大数据发展情况如何?

  姜春玲:国内农业大数据发展还比较落后,一方面,规模农业投入很大;另一方面,碎片化的数据收集整理很辛苦,农业产业更是如此。

  以金融业为例,金融行业的数据采集就是基于信息化,它的业务流转是与数据流转并行的,数据的积累基础较好,开展大数据的应用相对容易很多,农业就会相对滞后和吃力。

  国内农业数据里面有一家“大北农”的企业,是一家做饲料的公司。如今,它已经可以指导科学养殖。但它的数据采集非常辛苦,企业员工每天和养殖户“泡在一起”。大数据不是在“云”上飘着的,它需要落地,必须要线上和线下集合。

  这一点在国外已经做得很好了,特别是规模农业方面。国外在很多播种机、收割机上都配置了数据采集设备,播多少种、多少颗,播种的同时数据就采集下来了;收获时,根据频率、频度就知道产量。

  D 在大数据时代,地域观念弱化,贵州可借势实现后发赶超

  记者:在农业大数据运用方面,龙信思源都有哪些具体实践?在贵州,龙信思源有没有具体实施的项目?

  姜春玲:2013年6月,龙信思源与山东农业大学合作建立“农业大数据资源展示平台”,实现农、林、畜、牧、渔等11个数据库多维查询、可视化展示等功能。同时,我们还为国内第一个农业大数据的研究和应用推广机构“农业大数据产业技术创新战略联盟”开通国家级网站,实现网上查询、收集、发布农业相关成果的一体化,方便相关学者、专家教授的交流互动和资源共享。

  因为区位、历史等因素影响,贵州经济发展落后于东部地区,但从另一方面来看,经济增长带来的是生态环境的破坏,而贵州生态环境优良,曾经的发展劣势也将转变成优势。大数据时代,地域观念越来越弱化,正所谓“乱世出英雄”,我十分看好贵州大数据发展的战略。

  龙信来贵州做农业大数据是经过深思熟虑的。贵州是农业大省,人力资源相对比较丰富,对大数据的推进以及对农业的重视程度都很大,这是发展农业大数据的优势所在。我们正在和高新区做综合数据平台项目,预计明年2月份第一期就可以呈现;同时,还在做北京·贵阳大数据应用展示中心,展示中心内容由龙信提供;我们还和贵州省经信委工业园区处合作,做贵州省工业园区重要指标的分析评价,包括全省111个工业园区发展态势是否良性以及预警指标;农业方面正在进行推广和接洽,希望能够早日取得突破。

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