互聯網時代的落幕讓人們開始尋找新的突破口和增長點，科技巨頭也不例外。今年雲棲大會的主題是“數字驅動中國”，大數據在驅動傳統行業的過程當中的作用開始愈加明顯。阿里巴巴今年將這個概念作為雲棲大會的主題似乎在將大數據看作是繼新零售之後下一個驅動自身增長的引擎。
的確，隨著大數據時代的來臨，其在整個行業發展過程當中的作用愈加明顯。幾乎所有的行業都開始出現大數據的影子，而且很多行業都開始藉助大數據來改造原有的行業運作邏輯，再達到提升行業效率的目的。淘寶的千人千面、個性化首頁；百度、今日頭條的信息流推薦等諸多方面都是基於大數據的底層技術推動的。
正如每一個技術的成熟都需要一個過程一樣，儘管大數據在驅動行業變革的過程當中已經展現出優勢，但是大數據依然處於一個相對原始和初級的階段。無論是個性化首頁定製還是信息流的推薦其實都出現了一些問題，大數據在優化傳統行業的過程當中依然存在諸多問題。
華麗的想象難掩現實的蒼涼，大數據才剛起步
儘管大數據時代的來臨為我們打開了思考傳統行業變革的大門，但是僅僅只是藉助現有的大數據的相關應用依然難以起到真正驅動行業運行的效果。大數據行業想要真正實現驅動行業發展的目的依然需要一個過程，從當前的發展情況來看，大數據驅動行業發展依然是大型巨頭的“特權”，中小型企業僅僅只能借助科技巨頭的賦能才能享受到數據驅動行業變革的紅利。
即使這些科技巨頭比中小型企業在大數據上的積累要多，但是要真正實現驅動行業變革和創新的目的，縱然是科技巨頭依然需要很多的創新才行。儘管大數據為我們展開了一幅瑰麗的畫卷，但是真正驅動行業依然需要很長的路要走。大數據剛剛蹣跚學步，長大成人還需要一定的時間成本。
大數據尚未形成一套體系，行業分割、部門分割現象較為嚴重。大數據之所以能夠推動行業的變革，其中一個很重要的原因就在於它能夠將傳統時代無法實現統一表達的行業進行標準化的數字表達，從而消除行業內部與外部的壁壘，從而實現行業內部與行業外部的效能提升。
然而，儘管經過互聯網時代的積累之後，數據量已經相對完善，但是數據之間的行業壁壘和部門壁壘依然嚴重。僅僅只是將這些片面的、孤立的數據應用到傳統行業的身上只能破解行業本身的一些效率問題，而無法真正實現數據的外延與拓展，這種數據僅僅只能算作是一個“小數據”，而非我們理想中的“大數據”。
以BAT為代表的科技巨頭為例，儘管這些大型的科技公司掌握了大量的數據，但是這些數據僅僅只是基於某些行業、某類人群的數據積累，數據本身有很大的侷限性。這種數據的功能和作用僅僅只是侷限在了某個行業當中，無法真正實現行業之間的融合，最終數據的能量必然無法得到充分發揮。
數據處理技術尚未實現重大突破，大數據本身存在諸多困境。其實，大數據的算力和技術直接決定著大數據應用的廣度和深度，儘管當下的大數據處理技術較之以前有了很大的提升，但是當下的數據處理技術依然是基於互聯網技術而來的，並未真正發生深度改變。困囿於數據處理技術的弊端，最終讓大數據本身的潛能難以發揮，數據驅動行業發展的動力無法得到深度挖掘。
從某種意義上來講，數據處理技術直接決定著大數據的能力延展性。如果僅僅只是基於互聯網技術對大數據進行處理，那麼它所能夠發揮的能力必然是基於互聯網技術為基礎的行業所導致的。未來，決定破解當下大數據發展困境的關鍵所在必然是算力，一旦大數據的算力足夠強大，現在的大數據必然將會有更多的功能和作用發揮出來，由此大數據賦能行業將會有更大能量。
算力的突破所導致的大數據功能的深度發掘將會是下一個階段大數據產業發展的重點。只有算力足夠強大，大數據才能打破行業間的壁壘，真正讓大數據指導商品生產、配送、用戶購買等諸多環節，從而讓行業發展的效能得到最大限度的提升。儘管當前很多科技巨頭都在開始佈局大數據技術，但是真正考驗和決定他們市場地位的將會是算力本身。只有算力足夠強大，大數據才能真正深度挖掘，從而實現自身賦能行業的目標。
由大數據衍生出來的新技術和新概念有待完善，賦能傳統行業方面有諸多瓶頸。大數據時代的來臨催生了以信息流、智能推薦、個性化首頁等一系列的概念，儘管這些概念的叫法不同，但是從本質上來看，它們都屬於大數據的概念體系。值得注意的是，儘管基於大數據技術衍生出來諸多的概念，但是這些概念的發展並未成熟。以當下的信息流推薦為例，由於當下技術的不成熟，最終導致了很多信息流推薦的信息並非用戶真正需要的，用戶體驗依然沒有提升。
歸根到底，大數據衍生而來的新概念還需要一段發展之後才能真正完善，如果僅僅只是將大數據所得到的淺層的規律進行應用，而不去考慮用戶情境、用戶需求等諸多因素的話，那麼基於大數據衍生而來的新概念同樣有面臨困境的可能性。
基於大數據衍生而來的新技術和新概念並非是一蹴而就的，在實際應用過程當中，只有不斷修正，才能不斷給用戶帶來新的體驗。當下，信息流推薦、個性化首頁定製痛點其實都是大數據的新概念需要進一步發展成熟的關鍵所在。未來，只有不斷完善這些概念和技術，才能達到賦能行業的目的。
大數據時代的來臨無疑為我們展示了一幅精彩絕倫的美妙畫卷，正如所有的美好願望都要有一個開始一樣，當下的大數據行業無疑正在處於篳路藍縷的階段。儘管以BAT為代表的互聯網巨頭率先為我們打開了全新認識大數據的窗戶，但是真正讓大數據賦能行業，驅動行業發展，或許還需要很長的路要走。
蒼涼盡頭亦是風景，大數據如何驅動行業發展？
正如每一個事物的發展成熟都需要一個過程一樣，未來大數據的發展成熟同樣需要一個過程。雖然當下的大數據發展依然有很多難題亟待破解，但是我們並不能夠有難題和障礙就止步不前。當經歷了自我蛻變的陣痛期，大數據或將為我們打開一幅絕妙的畫卷。那麼，大數據未來該如何驅動行業發展呢？大數據的未來又在哪裡呢？
內生於行業，再應用於行業，大數據需要一個完美閉環。在互聯網時代，人們之所以沒有意識到數據的重要性，其中一個很重要的原因在於那個時候的數據是一個鬆散的、毫無價值的個體。儘管我們知道互聯網技術與行業的融合衍生出了很多的數據，但是這些數據之間是孤立的，沒有聯繫的。
那個時候的數據僅僅只是數據而已，它並沒有找到與行業結合的突破口。大數據的鏈條僅僅延伸到了數據本身，並沒有應用到行業上面。正是由於大數據並未形成一個完美閉環，所以才最終導致了很多的數據停留在“沉睡”狀態，數據潛能並未被“喚醒”。
即使現在的大數據已經引起人們的重視，但是這些數據本身其實依然是相對孤立的、片面的，並未形成一個有機的生態體系。因此，未來的大數據想要發揮作用必然要內生於行業，再應用到行業，行業再賦予數據新的數據。如此循環往復，大數據才能真正實現一個完美閉環和有機體系，大數據才能驅動行業發展。
大數據的驅動力在於對原有行業運作邏輯的重塑以及與外部技術的融合。 未來的大數據想要最大限度地驅動行業的發展，賦能行業本身，必然需要對原有行業的運作邏輯進行重新建構和重塑。以信息流推薦為例，傳統的內容推薦機制是基於編輯為主的，這種推薦方式不僅要很多的編輯協同作用，而且需要對內容進行逐個讀取，難以滿足海量用戶的需求。進入到大數據時代後，這些都可以用數據處理來完善，人工編輯變成了數據編輯，行業原有的運作邏輯也因此被打破。
除了重構傳統行業的運作邏輯之外，大數據的驅動力還源自於其與外部技術的融合。新零售、人工智能、雲計算技術等新技術或概念都可以與大數據實現融合與聯繫，從而推動行業的發展。只有這樣，大數據才不會落地到傳統行業上，而是能夠找到與新技術的結合點，最終通過集聚式的變革實現其賦能行業的目的。
大數據的本質是數據，而表現形式可以多樣化。大數據的本質其實還是數據，只不過我們將數據樣本庫和處理的方式進行了創新和變革而已。儘管大數據是數據，但是它的表現形式其實可以更加多樣化。大數據與行業深度融合的過程當中，它對於行業的驅動可以以另外一種非數據的方式表現出來，這樣才能讓數據與行業產生綜合，而不是僅僅只是數據，缺少了迴歸行業，沒有形成一個完美閉環。
挖掘和尋找基於行業本身特點的表現形式對於實現大數據更好地發展具有非常重要的作用。如果我們僅僅只是將數據困囿在數據本身上，那麼它即使能夠驅動行業的發展，也必然會出現與行業水土不服的情況，只有真正將數據與行業深度融合，最終延伸出更多新的物種，才能讓大數據不僅僅只是數據本身，而是變成了一個無處不在、形態各異的存在。
大數據成為下一個驅動力的趨勢愈加明顯。然而，大數據是新物種的現實依然不能無視，即使是以BAT為代表的互聯網巨頭依然面臨著發掘大數據功能和能量的困境。儘管大數據時代華麗無限，但卻難掩現實的蒼涼，只有深度發掘大數據潛能，或許才能迎來千樹萬樹梨花開的百花競放。
閱讀更多 科技化家庭 的文章
