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高新观察(第63期)

2407高新区宣传中心2017-09-15

·深度前沿·

2017全球大数据产业八领域典型公司盘点分析

{ 1 }大数据分析领域,在朝向易用、简单化发展

大部分大数据分析企业的现状,可以说是将数据的分析、可视化及数据的采集、治理、集成进行了一体化,以大数据的分析平台形式存在。例如Fractal Analytics除了具备数据分析功能外,还提供自动化数据清理及验证服务,能够返回标准化的结构化数据; Voyager Labs则能够实时采集、分析遍布世界各地的数十亿个数据点,帮助用户进行预测。

上述典型公司主要面向大型企业进行定制化全流程服务,客单价有时高达千万美元级别,例如Fractal Analytics的客户就包括飞利浦、金佰利等大型公司,其高昂的价格及服务令小型企业望尘莫及。

但随着大数据技术的逐渐普及,SaaS化的大数据分析服务将是一个明确的发展方向,而其使用门槛也将大幅降低,从而将大数据分析的能力逐步赋予给中小企业,以真正的实现其基础资源的价值。同时确保企业数据安全的数据脱敏、数据保护市场也会随着SaaS化的到来而逐步拓展出新的市场空间。

目前大数据技术简化、低成本、易用的趋势已经在部分公司的产品策略上有所体现,例如大数据分析公司Domino的产品让数据科学家只需专注于自己的分析工作,而不用关注软硬件基础设施的建立及维护,Datameer更进一步开发出的产品屏蔽了复杂的大数据分析底层技术,通过类似电子表格的可视化数据分析用户界面,让企业的员工能够快速上手使用,RapidMiner Studio可零代码操作客户端,实现机器学习、数据挖掘、文本挖掘、预测性分析等功能。

在大数据分析能力普及的同时,提升数据分析性能、优化数据分析结果的技术研发也在快速进展中。例如SigOpt通过自主开发的贝叶斯优化(Bayesian Optimization)算法来调整模型的参数,获得了比常见的网格搜索(grid searching technique)解决方案更快、更稳定、更易于使用的结果,目前SigOpt 的产品不仅可以让用户测试不同变量,还能够提供下一步的测试建议,以帮助用户持续优化改善数据分析结果。

令人感到欣喜的是,在大数据分析领域还存在着一些颠覆了传统数据分析理论,采用独特方式方法进行数据分析的公司。这类公司的技术对传统数据分析方法进行了很好的补充,在特定领域有着成功的应用。

这类公司中的典型之一是由三位全球顶尖的数学家创立的Ayasdi,它利用拓扑数据分析技术和上百种机器学习的算法来处理复杂的数据集,不仅可以有效地捕捉高维数据空间的拓扑信息,而且擅长发现一些用传统方法无法发现的小分类,这种方法目前在基因与癌症研究领域大显身手,例如一位医生利用Ayasdi的数据分析技术发现了乳腺癌的14个变种,如今Ayasdi已经在金融服务和医疗保健行业中获得了相当数量的客户。

{ 2 }可视化技术,逐步实现了自动化、智能化

大数据可视化是连接数据分析结果与人脑的最好途径,因此可视化技术的高低也成为了左右大数据企业获客能力的重要因素。目前可视化的发展方向同大数据分析一致,都是朝着简单、自动化、智能的方向在努力。

典型企业如Alteryx是一个提供一站式数据分析平台的初创公司,旨在让用户在同一个平台上完成数据输入、建模以及数据图形化等操作,将数据运算与精美的图像完美地嫁接在一起,并能够和SAS和R语言一样进行数据的统计和分析。

通过可视化帮助用户实现真正的管理能力提升也是重要的功能之一,德国大数据公司Celonis通过流程挖掘技术,从日常记录中提取数据、发现关键因素,并最终揭示公司在业务中的执行情况,能够帮助客户公司提高30%的工作效率。

发展到如今,可视化技术已经不局限于传统的分析结果展示,而是能够直接转换文本、图片等非结构化的数据并直观展现,例如Quid利用机器智能读取大量文本,然后将该数据转换为交互式视觉地图,以节约过去通常会耗费在阅读检索中的大量时间。Origami帮助营销人员将CRM、社交媒体、邮件营销和调查报告等跨平台的数据整合并进行有效分析,使其简单化、直观化、视觉化,人人都能够高效实用。

同时数据分析及可视化对硬件应用的革新也在进行中,开发GPU关系数据库服务的Kinetica获得了5000万美元A轮融资,采用同一技术路线的MapD也已经能够做到比传统计算内核快100倍的速度对大数据进行查询与可视化。

{ 3 }BI技术摆脱"鸡肋",实时便捷普惠政企效率提升

BI技术的发展已经有了较长的历史,但由于技术因素此前一直被限制于企业内部采集与应用,实际发挥的效果有限并且使用率不高。如今在数据采集与应用范围普及与大数据分析、可视化技术的推动下,通过数据仪表板、智能决策等方式提升企业运营效率利器的BI再次获得了资本市场的青睐,Tableau作为BI的代表性企业已经顺利IPO目前市值超过48亿美元,另一家代表性企业DOMO估值也达到20亿美元,成长速度远超传统商业软件公司。

相比于可视化技术,BI更偏重于实际的应用,通过模板化、SaaS化及去代码等方式,BI应用范围不再局限于数据科学家及企业高管,可预见未来企业内部每个员工都可以通过BI工具获知自己及所处部门的各项数据,并能够有针对性的改进工作方式与方向。

已经累计融资1.77亿美元的Looker令用户能够使用自然语言进行查询,降低了查询大型数据集的门槛;GoodData为企业提供大数据分析SaaS服务,其所有的数据分析服务实现了100%云化,企业可以将公司已有数据导入GoodData的云平台,再对数据做跟踪、切分、可视化、分析等处理。

BI领域一个有意思的应用案例是Qlik公司的产品受到了中国海关总署的高度赞扬。海关总署每天都需要进行庞大的数据分析, Qlik则通过图形化数据展示,使海关管理人员不再受平台和时间的限制,能够多视角长跨度的分析,实现了对于现有海量数据的业务的快速展示,极大地促进了稽查效果。

“企业大数据检索、产品大数据分析、大数据咨询预测、大数据平台及机器学习领域——

企业大数据检索能够充分挖掘并释放企业数据的潜力;产品的大数据分析使用户行为成为了产品设计与运营环节的重要参考因素;大数据技术与咨询业务的结合则对咨询行业形成了很大的影响,数据技术导向的咨询业务将极有可能成为未来行业的主流选择;大数据服务支撑平台类企业则为大数据技术的普及和实用化做了很大的贡献,是大数据技术生态中不可或缺的一环;最后是机器学习,作为大数据分析的底层技术方法也逐渐开始得到广泛应用。

首先将企业大数据检索、产品大数据分析、大数据咨询预测、大数据平台和机器学习这五个领域的典型企业列举如下,接下来将分版块进行详细介绍。

{ 4 }企业大数据检索

移动互联网的普及与SaaS服务的兴起令企业沉淀的数据量呈指数级上升,但目前对企业数据价值的挖掘仅仅停留在较浅层面,真正的大数据分析能力还尚未应用。因此如何做好企业内部数据信息价值的发掘成为了关键的第一步。

提升企业数据挖掘检索能力,并将检索的技术门槛降低的典型企业有Algolia,目前其产品具备关键字输入智能容错功能,并提供搜索排名配置,能够让普通员工也能按需要找到自己所需的数据信息。同时Algolia还为移动设备提供了离线搜索引擎,其C++ SDK可以嵌入到应用服务器端,这样即便没有网络连接应用也能提供搜索功能,适用范围很广。

而在SaaS化服务兴起的同时,企业采用多种软件导致内部数据不联通而形成了数据孤岛。根据互联网女皇Mary Meeker的分析,不同行业的公司平均使用SaaS服务的数量从最低25个至高达91个,需要跨平台数据检索分析服务。Maana开发的数据搜索和发现平台Maana Knowledge Graph,其长处便是收集来自多个系统或者"孤岛"的数据,并将其转换为运营建议,可广泛应用于多个行业。

{ 5 }产品大数据分析

产品大数据分析相对其他应用来说关注度稍低,但其能够发挥的功能并不少。通过收集用户的浏览、点击、购买等行为,不单从宏观上能够察觉用户群体的喜好变化提前应对,微观上还能够构建用户画像,从而做到定制的产品推荐与营销,能够有效的提升用户的消费水平与满意程度。

Mixpanel便是一家提供类似产品的公司,其让企业用户跟踪用户的使用习惯提供实时分析,其产品有用户动态分析(Trends)、行为漏斗模型(Funnels)、用户活跃度(Cohorts)及单用户行为分析(People)等几个模块,全面的覆盖了可能发生的用户行为与场景。

{ 6 }大数据咨询预测

如今大数据技术的发展为事件分析和预测提供了可能,并且准确度和处理速度已经具备了很大竞争力,传统咨询公司的处境类似于现在面对AI威胁的华尔街分析师,或许不久之后就将会被替代。因此随着逐渐出现大数据咨询公司的同时,传统咨询企业也纷纷与大数据技术公司合作,甚至成立了自己的数据业务部门。

Opera Solutions便是一家依托大数据分析的咨询公司,其创始人是咨询行业资深人士,曾创办了商业咨询公司Mitchell Madison和Zeborg。

目前Opera致力于金融领域的数据分析类咨询,通过建模、定量分析给客户提供建议,解决客户的商业问题。例如其计算机系统可以一次性采集数十亿条数据,包含从房产和汽车价格到经纪账户和供应链的实时数据等,通过分析从中获得有关消费者、市场和整个经济体系将如何行动的信号或见解。其客户包含了咨询机构及花旗银行等公司,最近还为摩根士丹利提供了帮助经纪人团队给其客户提供投资建议的业务。

新技术、机器学习与咨询预测行业的结合,相比于仅使用大数据分析技术能够获得更好的效果,也成为了行业内的一个小热点。例如基于社会物理学原理的Endor能够依托少量数据生成统一的人类行为数据集,并比传统海量数据分析方式更早的做出模式识别与判断。在甄别facebook上受ISIS控制的账号的实验中,根据已知少量ISIS账号特性,Endor高效分辨出了新的ISIS疑似账号并且准确度令人满意。

{ 7 }大数据服务支撑平台

目前围绕着大数据技术与大数据产业生态链发展的,还有许多是平台服务型的公司,这类公司具备一定的技术水平,但主要通过服务大数据技术公司及科研人员而存在,是技术生态中不可或缺的一环。

Dataiku创建了一个云平台,旨在使数据科学家和普通员工更容易获得公司收集的大数据,并通过机器学习库缩短了专家以及数据分析师所需要的时间。

Algorithmia的平台上提供包括机器学习、语义分析、文本分析等通用性算法,一旦用户找到想用的算法,只需添加几行简单的算法查询代码到应用中,Algorithmia的服务器就会与应用连接,避免了开发者的重复劳动。

目前部分向开发者社区业务发展过渡的平台型企业,因其资源已经得到行业巨头的青睐,被Google收购的Kaggle便是一例,通过举办数据科学周边的线上竞赛,Kaggle吸引了大量数据科学家、机器学习开发者的参与,为各类现实中的商业难题寻找基于数据的算法解决方案。同时Kaggle为其社区提供了一整套服务,包括知名的招聘服务以及代码分享工具Kernels。

{ 8 }机器学习

机器学习,是模式识别、统计学习、数据挖掘的技术手段,也是计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域的底层技术,在附件的介绍中大家可以看到,微软Azure、Google云平台及AWS都推出了自己的机器学习产品,而众多的机器学习创业公司则通过提供有特色的技术或服务进行差异化竞争。

已累计获得了7900万美元融资的Attivio专注于利用机器学习技术通过文本进行情绪分析,提供有监督的机器学习与无监督机器学习两种技术,帮助企业通过识别企业语料库中的文档进行情绪建模与分析。思科通过Attivio的智能系统令销售人员能够在与客户合作时依据对方的情绪、消费能力等数据推荐合适产品,从而节省了数百万的销售运营费用,同时节约了销售团队15-25%的时间。

DataRobot的业务是搜索了数百万种可能的算法组合,并进行预处理、特征计算、转换和调整参数,为用户的数据集和预测目标提供最佳模型,使用户无需数据科学专业背景也能在几分钟内构建优秀模型,例如银行利用Datarobot能够自动构建非常准确的预测模型,识别欺诈性金融交易从而避免损失。

以上内容都是围绕大数据技术在各行各业的通用应用来介绍的,这些企业很好的将大数据技术广泛的面向产业进行了普及,令许多行业焕发了生机。但具备行业深度的大数据技术产品需求强烈,目前多数依然处于产品摸索阶段,毕竟同时聚拢大数据人才与行业资深人士所需要的资源门槛较高。

 

·大数据一周·

工信部:五项举措推动网络安全体系建设等

☞工信部:五项举措推动网络安全体系建设

工信部网络安全管理局局长赵志国在日前相关会议上表示,今年以来网络安全事件处于高发态势,形势复杂严峻,工信部将会同有关部门重点做好五方面举措——一是推动完善网络安全法律法规和制度标准体系,同步完善危险监测处置、数据保护、新技术、新业务安全评估等行业配套政策;二是持续强化信息通信行业网络安全的防护能力部署和监督落实;三是加大网络环境的治理力度,每年不定期开展网络安全威胁的专项治理行动;四是推进信息行业大数据安全的监管能力建设;五是推动网络安全产业的发展和人才队伍建设,强化基础支撑的保障能力。

 

☞首项由我国主导的物联网OID标识国际标准正式发布

2017年8月28日—2017年9月6日,ITU-T SG17 安全研究组全会及各工作组会议在瑞士日内瓦顺利召开。在本次会议上,由中国电子技术标准化研究院等机构提出并牵头研制的国际标准提案ITU-T X.oid-iot《OID在物联网中的应用指南》通过了ITU-T SG17全会批准,成为正式发布的国际标准文件。该标准是首项由中国提出的物联网标识领域的国际标准提案,标志着我国在物联网OID标识标准制定方面取得重大突破,达到国际领先水平。

 

☞重庆市成立数资区块链研究院

近日,重庆数资区块链研究院在涪陵区成立。未来该研究院将紧紧围绕区块链这一全球网络应用的重要发展方向,开展底层技术、联盟链应用等研发,助推重庆在财政管理、招商引资、行政服务、创新创业等方面取得显著进步。上述研究院由涪陵国有资产投资经营集团牵手重庆数资科技公司联合成立。

 

☞我国综合交通出行大数据开放云平台已实现开放共享

交通运输部公路科学研究院副院长岑晏青日前在相关会上介绍,截至目前,综合交通出行大数据开放云平台有7TB的数据向社会开放共享,包括各种运输方式相关的数据。岑晏青说,互联网+交通运输方面的创业正处于风口时期。目前,我国在互联网+交通运输方面已经建立起三大平台:出行云、智能网连车、高速公路不停车收费平台即ETC模式。

 

☞《中国区块链与物联网融合创新应用蓝皮书》发布

该蓝皮书内容融合了国际物联网标准“六域模型”,重点从区块链与物联网发展情况、区块链与物联网融合框架、区块链与物联网融合应用场景等方面进行了深入阐述。蓝皮书指出,当前物联网的大规模应用推广依旧受诸多因素的制约,尤其是人与物的信任体系、数据信用体系和价值体系等,而区块链作为一种互联网全新的革命性技术,所具备的去中心化、链式数据块、防伪造和防篡改、透明可信和高可靠性等特征,能为物联网的大规模应用提供重要支撑,同时,物联网也能为区块链网络创造丰富的高价值数据资产,形成共生共荣的发展格局。蓝皮书同时也从环保、医疗、智能制造、供应链管理、农业、能源等应用场景分析了物联网与区块链融合所能带来的全新服务和价值。

 

☞工信部:正制定促进人工智能产业发展的行动计划

工信部科技司巡视员卢希处日前表示,工信部正在抓紧制定促进人工智能产业发展的行动计划。近期将重点推动人工智能在智能制造领域示范应用,加快智能语音等运用技术的研发,构建公共服务平台,强化产业创新体系建设,在智能制造、机器人、自动驾驶等领域突破关键共性技术,开展重大运用示范,提升产业发展能力。此外,工信部还在机器人、信息产业、软件和信息技术服务业等“十三五”规划中对人工智能做了相关的部署。

 

☞河源建广东省内单体最大云数据中心

该项目总投资额达15亿元,由广东联通总体设计规划,引入伟鑫实业有限公司负责投资建设运营。项目占地面积100亩,建筑面积16万平方米,总装机架容量可达3万个,明年5月实现主体结构封顶,明年11月完成设备安装。首期计划提供3000至4000个机架。

 

·科学新知·

腾讯投资Lilium开发空中出租车 比特币或将成为新型支付方式

◇◆腾讯投资Lilium开发空中出租车 比特币或将成为新型支付方式

腾讯和Freigeist等公司正在为德国初创公司Lilium提供资金,开发第一款全电动垂直起飞的飞行滑行车。当下,Lillium正在开发一款5座“飞行出租车”,计划2019年进行载人试飞,一旦获得监管批准,该公司计划10年内推出“飞行出租车”通勤服务。 Lillium首席商务官Remo Gerber表示:如今,很多城市交通拥挤,我们可以帮助改善这种状况。

 

◇◆语音助手存在重大漏洞,黑客可以这样攻击你的手机

最近几年,几乎所有的智能设备都设置了语音助手,使用者无需动手只需动口,便能“召唤”电子设备做这做那。浙江大学电气工程学院的智能系统安全实验室(USSLab)的徐文渊教授团队,“黑”进智能设备的语音助手系统,利用麦克风的一个硬件漏洞,让“助手”接收并执行超声波指令,背着“主人”干坏事。在实验中,团队成功攻击了谷歌、亚马逊、微软、苹果、三星、华为等品牌的多个语音助手产品,无一“幸免”。各大IT设计制造厂商对浙大这群“破坏者”们的研究动向充满兴趣。对于用户来说,如果实在担心语音助手的漏洞,可以关闭“Hey Siri”这样的语音激活功能。

 

◇◆为啥我们一到下午就想偷懒

我们大多数人对于在下午两点左右没动力干活已经司空见惯了。一项新研究从另一角度给予了解释:一切都关乎“奖赏”,大脑的奖赏系统让你在下午失去动力。需要特别说明的是,大脑专注于寻找奖赏:奖赏能带来动力,让人们在午休后能继续工作。这里的“奖赏”指的是——那些使得我们努力实现、争取、学会、成就以及改变的一切。大脑生来就会几乎把所有时间放在关注各种奖赏上。但正如这项研究所示,这种对奖赏的追求的程度在一天内会有起伏,在下午2点左右处于低谷。

 

◇◆特斯拉展示针对城市地区的小型充电站

据悉,特斯拉已开发出更适合狭窄的城市生活的充电站,并将在芝加哥和波士顿推出。这些全新城市充电站能够为汽车提供高达72kW的电力,这是现有充电站120kW的一半,这意味着充电时间会更慢,大约需要45-50分钟来为汽车充电。这些新的充电站将出现在超级市场、购物中心和市中心区域附近,以便用户可以花费这个充电时间来进行各种活动。

 

◇◆机器学习+全基因组测序,准确预测人体特征

人类长寿公司的研究人员最近在PNAS发表了一篇论文,利用全基因组测序数据,使用机器学习方法,预测个体的性状。结果表明,研究人员能够比较准确地预测出一些简单的个体性状特征,尤其是眼睛颜色、肤色和性别。论文第一作者表示,机器学习在科学发现中起着至关重要的作用,能够让数据解释工作完全自动化完成。

 

◇◆像人一样自然聊天,Facebook 的 AI 机器人成精了

近日,Facebook 的 AI 实验室开发出了一款名叫 Ink 的动画聊天机器人,这款机器人通过人工智能算法控制动画实现了在与人交谈的过程中对人的面部表情做出反应,做出的反应很自然,以至于让人觉得它和人类几乎没有什么差别。一位来自以色列的 AI 研究员表示,此外他还称,对 AI 来说,真正理解面部交流而不仅仅是模仿是很重要的,真实的面部表情是基于人类当时的想法和感受而展现的,目前这种通过学习来展现基本表情的方式还不足以创造出真实的对话模式。

 

·推荐·

2017中国创新创业报告:今年已有150家创业企业死亡

 

日前召开的第二届全球INS大会上,腾讯研究院发布的《2017中国创新创业报告》(以下简称《报告》)显示,2017年“死亡”的创业企业样本数为150家。其中有70家企业成立于2013年,达到总样本量的46.67%。成立于2012年的企业有26家,占比17.33%;成立于2014年的死亡企业有19家,占比为12.67%。

《报告》负责人、标准排名城市研究院院长谢良兵认为,这说明对于创业企业来说,四年可能是它们最难过的一个坎。

五大行业死亡率最高

以这些死亡企业生存的时间来看,最长的是搜狐社区,成立于1999年,18年后于今年的4月20日停止服务;最短的3家企业成立于2017年,分别是于今年6月22日关闭的京东酷卖、6月13日倒闭的悟空单车和成立2个月就卷款走人的优库速购。

以150家死亡样本企业来看,智能硬件、教育、房产、汽车、O2O等是死亡率较高的创业领域。在房产领域,有包括安个家、快租网、移居网、房屋网在内的共计9家企业“死亡”。

但谢良兵认为,行业企业死亡数多,说明这些领域是目前双创的重要风口领域。因为热,进入的企业多,淘汰率也相对较高。

众创空间增速依然火爆

尽管不断有死亡的创业企业,但在“双创”热潮的带动之下以及营改增带来的税负减轻,全国市场主体依然增长迅速。据中国国家工商总局统计,2016年中国新登记企业552.8万户,同比增长24.5%,平均每天新登记1.5万户。

另据国家工商总局百县万家新设小微企业周年活跃度调查显示,新设小微企业表现较为活跃,周年开业率达70.8%。而在新设小微企业中,初次创业企业占85.8%。分地区看,西部地区开业率最高,达78.3%,东北地区最低,为61.5%。

相比150家死亡企业,众创空间数量的增长依旧如火如荼,《报告》显示,目前中国共有2226家国家级“双创”平台,包括1354家国家级众创空间和872家国家级科技企业孵化器、加速器以及产业园区,过去一年增加的国家级众创空间几乎是此前几年的一倍。

根据科技部火炬中心的数据显示,从1987年-2016年底,全国纳入火炬计划统计的众创空间有4298家,科技企业孵化器有3255家,企业加速器有400余家,这意味着全国共有双创平台7953家,数量居世界第一。

作为中国双创的策源地,北京“霸主”地位依然难撼。以具体的二级指标来看,2016年北京新三板挂牌企业数量为1450家,几乎为第二名上海(878家)与第三名深圳(686家)之和。国家级双创平台数量174家,也几乎是上海(89家)与深圳(86家)之和。

《报告》同时发布了“2017中国大陆最宜创业城市排行榜50强”,沿海经济发达地区的创业表现依然强劲。50强中,广东省有5个城市入榜;江苏、浙江、山东各有4个城市入榜;安徽、河北各有3个城市入榜;四川、辽宁、福建、广西则各有2个城市入榜。西部地区有11个城市入榜50强。

智能硬件正在成为下一个风口

在手机、电视等终端产品实现智能化之后,新一代信息技术正加速与个人穿戴、交通出行、医疗健康、生产制造等领域集成融合。早在2014年智能硬件元年就已开启,但那依然是布局的时期,相关技术的不成熟,让其难以真正进入风口期。

据前瞻产业研究院《中国智能硬件行业发展前景预测与投资策略规划报告》数据显示,2016年中国智能硬件创新产业规模为3315亿元,预计2017年产业规模约为3999亿元,同比增长20.63%。而到2019年,市场规模预计将突破5000亿元。

前瞻产业研究院的数据显示,目前国内智能硬件企业主要集中在北京和深圳,两地企业占比达到56.8%,其中深圳企业占比44.4%。其次是上海和广州,占比分别为7.1%和4.2%。总体来看,国内智能硬件企业主要分布在一线城市,集中程度较高。

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