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企业在使用大数据时需要避免的错误

企业在使用大数据时需要避免的错误
<p><span>目前,每个业务都是一个数据业务。无论您是庞大的全球企业集团还是本地经营的家族企业,数据都是当今至关重要的重要资源。如果您没有成功的数据策略,或者没有成功的数据策略,那么您的组织将无法提供巨大的潜在业务价值数据。</span></p> <p>在最新技术的帮助下,各种规模的组织都可以获取有关其运营和客户的丰富,细致的信息,这对他们而言是至关重要的重要资源。但是,对于组织而言,了解如何管理庞大的数据量可能既麻烦又昂贵,即使使用了可用的正确工具,也很可能会给您带来巨大的负担。</p> <p>组织对数据集犯错的可能性很高,而围绕大数据的复杂性如此之高。这是组织在使用大数据时常犯的错误</p> <p><strong>从过时的业务战略开始</strong></p> <p>世界瞬息万变,没有发展到适用于第四次工业革命的商业策略就不会具有吸引力。您的数据策略应支持适用于当今世界的业务系统。在过时的业务策略方面,投入精力和资产来收集和分析数据似乎很糟糕。您不仅不能到达应该到达的地方,而且会浪费时间和资源来实现目标。</p> <p><strong>随意收集数据</strong></p> <p>从一开始,可能很诱人直接反弹并收集整个点上的数据,而没有适当的思路来了解这将如何帮助您的业务。原始信息通常对大多数业务用户而言什么也没说,而大量信息泛滥而建立庞大的数据库则没有任何特定的好处或有用的目的,除非占用您的时间和资产。</p> <p>协助企业摆脱陷阱的明智之言是制定大数据路线图。这应该使关键业务决策(短期和长期)为零,这将帮助每个人了解哪些数据可以为其业务带来价值。</p> <p><strong>投资回报率有限</strong></p> <p>为了有效地处理客户数据的重要业务资源,组织需要技术来简化数据收集,随着信息量的波动而自动扩展并为包括人工智能在内的核心业务提供支持,同时还要考虑到自定义。组织犯下的一个典型错误是,从这些进步中寻求短期的投资回报,而不是专注于其为企业带来的长期价值和优势。</p> <p><strong>忽略数据质量</strong></p> <p>下一个最重要的角度是确保您拥有出色的数据。您可能有大量来自正确来源并符合您目标的数据;在任何情况下,这都不会破坏对数据的准确性和可预测性的要求。庞大的组织实际上只是雇用人员来清理大量数据,以确保一致性和统一性。</p> <p><strong>隐私和法律问题</strong></p> <p>在任何数据项目的开始,都应建立适当的数据治理。应定义对道德使用数据以及数据使用的法律和隐私问题的思考。客户的信任至关重要。客户应该确信您将安全地利用他们的信息,并且他们会从允许您利用他们的信息中获得切实的价值。确定信息访问权,安全性,道德,隐私以及如何确保数据质量的重要性不可低估。</p> <p><strong>缺乏专门的商业智能团队</strong></p> <p>在有效地收集数据之后,许多组织认为很难从数据中获得价值和洞察力,主要是因为他们没有投入足够的资源来建立专门的BI组来帮助他们收集、分析和共享数据,以及推动进步的方法。</p>

云计算、数据中心高耗能,研究建议互联网企业尽快低碳转型

云计算、数据中心高耗能,研究建议互联网企业尽快低碳转型
<p><span>1月12日,国际环保组织绿色和平发布报告称,互联网企业具有极强的低碳转型潜力,应在节能减排方面发挥作用,力争在2030年实现100%采用可再生能源目标。同时,可再生能源发电成本下降,低碳转型也将成为企业控制电力成本的重要手段。</span></p> <p><strong>中国互联网科技产业具有极强低碳转型潜力</strong></p> <p>1月12日,国际环保组织绿色和平发布了《迈向碳中和:中国互联网科技行业实现100%可再生能源路线图》研究报告,认为随着中国2060年前实现碳中和目标的提出,科技行业转向100%可再生能源已成为必然趋势。</p> <p>碳中和是指企业、团体或个人测算在一定时间内直接或间接产生的温室气体排放总量,通过植树造林、节能减排等形式,抵消自身产生的二氧化碳排放量,实现二氧化碳&ldquo;零排放&rdquo;。我国已明确提出争取二氧化碳排放于2030年前达到峰值,2060年前实现碳中和的目标。</p> <p>报告指,在中国2030年前碳达峰的大背景下,预计&ldquo;十四五&rdquo;期间,碳达峰压力及目标将分解到具体产业。中国互联网科技行业规模仍在高速扩张、碳排放持续增长,如果不采用可再生能源,仅依靠提升节能技术将难以实现碳中和目标。</p> <p>报告解释,互联网科技企业碳排放主要来自电力使用,其中数据中心、云计算中心等大型互联网基础设施的电力使用为主要能耗来源。企业100%使用可再生能源,意味着其用电均来自风能、太阳能、水能等对环境无害或危害极小的能源。</p> <p>据南都此前报道,复旦大学经济学院教授、复旦大学能源经济与战略研究中心主任吴力波则提出,数据中心等大型互联网基础设施的能耗很高,2018年我国数据中心的用电总量已经超过了整个上海市全社会的用电总量,达1500亿千瓦左右,占中国全社会用电量的2.35%。吴力波测算,如果按照现在的趋势发展,到2030年数据中心能耗最高可以达到1.4万亿千瓦,占全社会能耗的20%。</p> <p>事实上,在应对气候变化的大背景下,互联网科技产业的碳排放增长在全球备受关注。据国外相关研究,全球通信技术产业的温室气体排放占比将从2007年的1-1.6%增长到2040年的14%以上。2020年欧盟委员会发布的数字战略中提到,欧盟的通信技术产业应当且能够在 2030 年前实现碳中和。</p> <p>报告称,全球约41家率先设立长期100%可再生能源目标的科技企业,其中约20%已经实现了100%可再生能源目标,另外的约50%企业将实现100%可再生能源目标设置在2030年前,44%企业在2019年达到了60%或以上的可再生能源利用。</p> <p>而目前在中国,仅有秦淮数据集团一家互联网科技企业设立了在2030年实现100%可再生能源目标。绿色和平项目主任叶睿琪表示:&ldquo;数据中心、云计算领域的脱碳发展是中国实现碳中和的重要一环。中国互联网科技产业具有极强的低碳转型潜力,应该成为实现中国碳达峰、碳中和目标的排头兵。&rdquo;</p> <p>参考国际情况及中国在2060 年前实现碳中和的雄心,报告建议,互联网科技企业应结合自身业务发展的需求,将目标定为在2030年前达到100%使用可再生能源,最晚不应晚于2050年。</p> <p><strong>绿色电力成为企业减排、控制成本重要手段</strong></p> <p>要实现100%使用可再生能源目标,企业应当如何做?报告介绍,随着中国可再生能源市场的发展,企业采购可再生能源的方式越来越多样化。市场化绿电交易、&ldquo;绿色电力证书&rdquo;认购、分布式和集中式可再生能源电站投资等已成为主要方式。</p> <p>市场化绿电交易指不依靠政策强制要求,用户自愿从供应商处购买可再生能源转化成的电能,即绿色电力。例如,2019 年,某互联网企业位于河北张家口的数据中心通过采购当地的风电与太阳能发电,实现数据中心40%由可再生能源供电。</p> <p>报告指出,从价格来说,市场化绿电交易的优势在部分省市已经凸显。2018 年以来,在河北省张家口市,各大数据中心通过市场化机制与风电企业直接交易,交易电价范围约为0.17元-0.37元/千瓦时。而南都记者从河北省发改委官网了解到,2019年河北省北部工商业用电价格范围为0.26元-0.84元/千瓦时。</p> <p>2017年,国家发展改革委、财政部、国家能源局三部委发布了《关于试行可再生能源绿色电力证书核发及自愿认购交易制度的通知》,绿色电力证书市场在中国正式启动。每张绿色电力证书(简称&ldquo;绿证&rdquo;)相当于1000度电。企业购买了证书后可视为采购了相应的绿色电力,资金将用于支持发电方相应的度电补贴。</p> <p>此外,企业还可以在屋顶或园区内建设分布式可再生能源发电项目,如分布式光伏和分散式风电,直接获取和使用绿色电力。例如,2020年,某企业位于上海的数据中心在墙体外立面增设太阳能电板,每年可减少消纳传统火电9万千瓦时,相当于减少二氧化碳排放 63.3 吨。报告显示,投资建设分布式项目的收益率为8%,投资大型风电、光伏等集中式项目的收益率为9%-12%。</p>

云计算和大数据成为了一个行业的标配

云计算和大数据成为了一个行业的标配
<p>从每年高校、研究机构单方面开发一个项目开始,到开放资源发布源代码,这是中国一步步构建的科学发展架构。从国内发展初期的专利库建设,到智能化数据传输架构,到openlayers的leader和应用开发,再到更多基础架构的发展,中国在ai与传统行业的结合中起到了关键性的引领作用。推动核心ai基础架构,深度融合,实现前沿性突破数据集到云到端的一体化解决方案高校、企业自行设计、建设ai基础架构,设备之间、项目之间的互通交流是关键。</p> <p>业界解决方案并不局限于某个特定ai芯片、某类算法或某种架构,这些解决方案在规划、算法算力等方面有大量重合和共性,某些关键环节和难点也有明显差异。基于大数据人工智能平台的资源撮合体系的完善支撑,可以大大提升算力、算法开发效率。工业界&ldquo;遍地开花&rdquo;,互联网公司数量众多多元化的ai算法在一定程度上解决了部分产业基础需求。企业级ai产品及解决方案提升机会有限,更多需要ai教育投入。关键是找到强关联性的方向:人工智能在信息和知识处理与传输上对产业的价值实体提出新的需求,而人工智能将成为智能制造、智能教育和物联网三大新产业发展方向的基础。这才是企业发展ai重要驱动力,也是人工智能发展的前沿。</p> <p>第三方云在中国是个早期阶段,更多的是基于开源的服务优势。大数据、云计算、sdn、智能信息化等软硬件方面已经开始全面覆盖,云计算和大数据成为了一个行业的标配,有较强的基础和需求关联。2017年&ldquo;工业云&rdquo;争夺战已经上演,全球已经推出来百家产品和解决方案。受益于ai的兴起,工业互联网在很多垂直领域迎来发展机遇。其中,为制造商服务的工业软件将逐渐成为工业领域的基础设施。针对在仿真、生产场景中进行生产参数调整、优化,变成在仿真、生产场景下变化需求的定制ai解决方案将成为未来的潮流,而在场景设计方面具有经验的工业软件将成为选择的关键。</p> <p>而更为重要的是,ai产业的发展将是以上这些关键成为基础;此外,云计算支撑在人工智能时代中的作用也重要,同时,ai自动化也是未来一定会增强的。通过工业互联网等设备连接到工业自动化:工业互联网设备的多样化使互联网重要的能力成为基础,无论ai怎么发展,都是通过互联网传输数据的服务。传统的工业领域即日常生活中的智能家居领域,例如微信小程序、小米手环,均采用了工业互联网相关的云计算和ai技术。如何更好的连接工业自动化的设备、将ai的分析/传感、ai大数据应用起来,也是未来很关键。</p>