江湖传闻神秘的武功秘籍—葵花宝典重现江湖，一时之间风起云涌。据看过此秘籍的大侠们说，秘籍的第一页写着：欲练此功，必先挥刀自宫。闻此言，一干大侠陷入了深深的纠结之中。有胆色者直言：人在江湖飘，哪能不挨刀。我只能在心底默默的说：壮士，佩服佩服。可没过多久，就有好事者说，秘籍第二页也有一句话：
江湖传闻神秘的武功秘籍—葵花宝典重现江湖，一时之间风起云涌。 据看过此秘籍的大侠们说，秘籍的第一页写着：欲练此功，必先挥刀自宫。闻此言，一干大侠陷入了深深的纠结之中。有胆色者直言：人在江湖飘，哪能不挨刀。我只能在心底默默的说：壮士，佩服佩服。可没过多久，就有好事者说，秘籍第二页也有一句话：即使自宫，也未必能练成此功。回首壮士，已陷入深深的混乱和悔恨之中。还是大侠徐克洞若观火，这不早早就让林青霞妹妹在《笑傲江湖》中出手练习了。相信如果将前两页改为：本秘籍乃女子修炼之法，就不会惹出这么多的血雨腥风和那么多的纠结悔恨了。此处有歌曲飘过：啊，多么痛的领悟，你曾是我的全部！搞清前提这是多么重要的事情啊！
大数据的前提是什么呢？当然就是数据。也许这时会有很多人兴冲冲的跑过来说：我有数据！我有数据！站住站住，你们不觉得这就像：我可以切，我可以切，一样吗？难道忘了，第二页的内容了。不要告诉我你做过很多报表，整天和数据打交道，你就有资格入门了。提到大数据还会提到与之相关的另一个词—数据湖（Data Lake），就是将各类数据汇聚到统一的数据湖中，以便进行业务创新。而在工业4.0中也常提到三个集成（纵向、端到端、横向），其中数据的集成是关键。此处应有转折：但是，与数据湖对应的是数据沼泽，大量的数据涌入，不仅会让人迷失方向，深陷其中，也会让企业成本飙升，而价值释放遥遥无期。
如何穿透迷雾，顺利入门呢？现在我们从一个小例子的分析开始：“你可能永远也想不到你开车时的坐姿可以防止汽车被盗，这听起来简直不可思议，但这就是现实存在的事。国外某工业研究所通过在汽车座椅下安装360个压力传感器来测量人对座椅各部分施加压力的方式，并且通过0-256个数值范围进行量化，这样，每个乘坐者都将产生一份专属的数据资料，这个系统可以根据人对座位的压力差异识别出乘坐者的身份，准确率高达98%，这项技术作为汽车防盗系统装在车上时，汽车就会知道驾驶者是不是车主，如果不是，汽车就会自动熄火，另外也可以根据坐姿数据来判断司机是否正处于疲劳驾驶，系统可以通过自动减速或刹车来控制可能带来的危险。”
这个例子中首先反映的是一个产品思维，而非工程思维。也就是说，要主动的预设一个想要解决的问题或提供的服务，而不是单纯的解决一个已有的问题。没听懂我在说什么，ok，这个话是要告诉你，不要太多的指望大数据能够解决一直都没有很好解决的技术问题，而那些以前没怎么想过，现在可以通过相对简单、低成本的数据方法解决，并能产生显著价值的问题，才可能是你要考虑应用大数据的的领域。凡是你觉得寄希望于高深的算法才能突破的问题，你可以歇歇了，除非你是大牛，当然即使你是大牛，这与大数据的关系也不大了。
在想到用臀部压力解决汽车防盗这个脑洞大开的问题之后，我们就要谈到数据获取了。大数据时代，低成本我认为是一个最重要的因素。数据获取的低成本、数据存储的低成本、数据分析使用的低成本，没有这些的支撑，请不要玩大数据，也玩不起。这个其实也很好理解，过去劳动密集型企业为什么主要建在亚洲发展中国家，而不是欧美发达国家，为什么现在制造业回迁发达国家，工业4.0、智慧制造、智能机器人又被广泛提及，这都是一样的道理。不过，在中国往往一提低成本，领导们就直接往减员增效上去了，有些简单粗暴了。这个例子中反映了在数据采集方面的一些创新。加装256个传感器，如果每个传感器鸡蛋那么大，那没法坐人，如果每个都100美金，那也用不起，与它产生的价值不相匹配啊。所以，所谓的低成本是和所产生的价值相对应的，能产生100美元的价值，花费1美元，那绝对是值得的。另外，就是数据采集对价值实现贡献的有效性的考虑，256个可以达到98%，2560个可以达到99%，后者就属于浪费了，除非你提供的产品或服务的价值能够成数量级的上涨。从企业角度来看，如果想以大规模的改造和投入为前提，入门大数据，我只能道一声：壮士，珍重珍重。个人所见：低成本的数采之路将企业入门大数据的一个关键突破口，这不仅能够降低大数据实施的风险，也能形成技术壁垒和技术突破。互联网大数据应用的成功，超低成本的数据获取是一个重要前提。
各位看官，如果以上两点能够有所掌握，那就恭喜各位，葵花宝典第一层已成。
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