题图 - 百度大厦
文·blogchong
近几日，有一个比较重磅的消息，发改委正式批复，由百度牵头筹建深度学习以及应用国家工程实验室。
其实，早在这则消息之前，就有百分点与国家共建大数据相关实验室的消息，而此次共有19个与大数据相关的实验室被批复。
在这篇文里，其实我想说的不是具体到这个实验室筹建的事，而是探讨一下关于国家进一步推动“全民大数据”这事，以及探讨这事将可能带来的影响。
其实早在15年下旬的时候，即国务院印发《促进大数据发展行动纲要》的时候，我就有关注关于国家在大数据这块的动作。
随后，各个省市都印发了自己省市版本的关于大数据这块的“决心书”，可谓是“百花齐放”，并且随后发改委又发了一个什么什么大数据文件来着，名字我忘了。
这也是我在自己不少文章里多次提到过的，2016年，是大数据的政策元年。
我自己也对大数据与政务的结合等方向很感兴趣，当时曾花了不少时间做探索，其中就包括之前的一篇文章，《数据化政务舆情的探索》。
挺有意思的一篇文章，自己爬了地方网站的一些统计数据，再结合地方门户网站的数据，做的一次数据化政务舆情的探索。
从理想的角度来看，是行得通的，数据的确可以在政务上起到一定的舆情监控作用。
但是，从实际的操作中...至少截止目前为止，已经一年多了，并没有说哪个地方政府在大数据上做出了实际的东西，是的，哪怕是能够演示的、仅用于上新闻的也好呀。
再到前几天，工信部与国标委联合一大票带国字号的公司机构，一同编写的《工业大数据白皮书》，以及这两天不断出现的XX公司与国家XX机构联合筹建各种大数据相关的实验室。
此次共有19个大数据相关国家工程实验室获得批准，并且一个很大的特点就是当前很多互联网公司会参与其中。
其实也不难理解，大数据的诞生以及推广之地一直是互联网，所以无论是技术的积累还是应用场景的实际理解，哪行哪业都无法跟互联网相匹敌，更不论说这里累积了大量的实操人员。
国家真想要在大数据上头搞点事，不拉上典型的互联网公司还真玩不转。
从2015年下旬，到现在2017年初，短短一年半的时间，各个国部级单位都在推进这个事，国家在大数据这块的动作不可谓不大，决心不可谓不深。
那么，我们再来看看这事会产生什么影响。
对于互联网行业的影响
对于整个互联网行业来说，影响可能相对较小，最起码在三五年内的影响不会太大。
因为本身互联网行业在数据这块，已经算是走在前头了，所以，在未来三五年并不会因为这个政策出现太多变革性的东西。
但一些局部影响肯定是有的，比如，通常互联网企业会更加的注重数据，数据将会从伪标配逐渐过渡到标配的阶段。
其次互联网行业大数据的中高端人才将会有一定程度上的流失，流向到传统IT企业，或者范围再大点说流向到传统行业。
但这对于互联网行业来说，本身就不是个问题，因为他自身的造血能力足够强，在行业内已经形成了一个良性的大数据人才培训闭环，所以，影响并不会有想象中大。
引发学术界的变革
对于学术界来说，估计可以引发变革性的改变。
之前我也一直有在说，2016年算是高校出身的第一波大数据正规君投放到市场的时间。
只是当时没有细说，其实这部分毕业生只是全量毕业生中的一小绰，并且仅局限于硕士研究生这一层级。
是的，当时只是其中一部分相对优质的学校，再加上相对有眼光的一部分高校导师才开展了相关的研究方向。
我们也知道，学术界与国家的联系度是很紧密的，国家在大数据这件事情上已经急切到这种程度了，那么全国各大院校肯定不会拖后腿的。
我敢赌一毛钱的，情况肯定是这样的：
1 更多的互联网企业会与高校联合组成研究实验室，因为互联网是大数据最佳的技术累积地以及实践之地，一个依赖于互联网公司的技术积累，另一个需要学院的名声，一拍即合，当然，这里所说的实验室肯定不是上面那种级别的，会低那么几个档，属于高校内部层次的。
2 大数据这块在学术地位这块层级会上升，更多的相关研究方向会扩散到博士研究生这一层次，提升整个方向的学术地位，这里说的相关方向范围会很大，从最基础的数据处理，到上层的智能相关的东西都算在里头。
3 各大院校的本科专业，将也有可能开展大数据相关的专业，即使不开展，那么在课程设计上也会掺杂一些数据相关的课程在里头。
除了正规军输出，大数据培训市场应该还是能再火个一两年的，毕竟正统的院校渠道产出周期太长，远不如培训机构生产流水线的效率高。
老实讲，一直认为培训机构出来的，以及外包团队出来的人相对格局小(不是绝对，最起码我遇到的情况大部分是如此)，但之前跟有个朋友吃饭聊天说起这个事。
他有个观点，深表赞同：培训机构一直是促进新兴技术繁荣之地。
这话其实挺有道理的，就拿大数据说事，从民间技术到学术界认可的研究方向，其实其中是有一定过程的，而培训市场对于市场的供给关系是最敏感的。
正是培训市场敏锐的捕捉到了大数据市场的稀缺，造成这个培训方向的火爆，反过来进一步推进大数据发展(提供了大量的中低端大数据人才)，最后直至被学术界认可，被各大高校认可这个研究方向。
整个过程挺有意思的。
在这里，对于培训机构出来的，以及部分外包行业出身的新手同行们，有个建议，不要把自身的视野局限于自己的项目中，多扩展自己的横向知识面，多看多想多问为什么。
绝对避免有面试官问你这个架构为什么这样设计，或者说为什么使用这个技术选型时，说：因为上面的人说就是用这个东西，就这么用了。
国字号传统企业，动荡之地
带有国字号的传统企业，将会是最动荡之地，特别是那些跟科技沾有一点点关系的国企。
为什么呢？
其实道理很简单，国家要推动大数据改革，那么作为国家亲儿子的各种国企，没有理由不冲锋陷阵的。
其实已经有苗头了，正如前阵子发的那篇《大数据跨界，从这里开始》文章中举得一个例子一样，像他们那种与大数据离的很远看起来没有半毛钱关系的传统石油交易企业，都要开始做数据了。
要做大数据，那么就要人，而这种企业一直都没有这方面的任何累积，所以这也是我说为何互联网行业会被人挖角的原因。
但传统企业首先需要解决的问题是数据的规整，早在这之前，传统企业数据的管理相对没有明显的目的性，这也会导致加大了数据处理的难度。
其次，传统企业在涉足大数据领域更多可能会以数据分析类，再结合数据可视化类的角度切入。
这是为何呢？
很简单，企业进行大数据化的最直接的表现形式就是基于数据分析的数据可视化，倒不是说这种数据上层应用价值量不大，而是因为他是最容易达到，并且相对来说成果易解释，或者更切确的说更容易演示的一种外在体现。
你们懂得，但不管怎么说，这是一个伟大的进步。
基于这种假设来说，除了会平台搭建的人才，还有一类人才将会人尽其用，那就是传统运营商系统出身的大数据工程师。
这类大数据工程师有一种共性，基于运营商大数据的特点，也是偏统计分析类的，所以这类工程师偏SQL类的框架用的很溜，比如hive，比如传统sql之类的，甚至是spark sql，但面相对会窄些(或许说的不对，个人观点而已)。
在传统企业变革的方面，还有一个会有比较大的影响就是，会催生出一大票以提供大数据整套解决方案的厂商公司，其服务目标如上。
而提供这种解决方案的厂商公司，其身份背景又大部分恰巧是传统IT企业，或者运营商服务提供者，在传统软件市场低迷的情况下，摇身一变，变成了大数据方案提供商。
线下实体经济数据化
其实在跟一个朋友聊之前，或许我压根儿就不会把数据这个东西跟线下实体经济挂钩。
所谓实体经济，就比如，饭店啊、酒店啊、KTV啊等等一系列。
我曾从另外一个朋友那里了解到一些情况，比如，一个大型CDB，整个商场的店铺组合，位置选址，动态租金计算等等都是有门道的。
比如，万达，它要新开一个大型商场，在哪开，商场由哪些成分组成，商场的层次搭配，每个店铺的租金变化等等，都是有专门的数据分析团队在做支撑的，以期利益的最大化。
再说回到刚才说的，饭店、KTV、酒店等等，他们有类似的需求吗？比如饭店的选址，饭店的定位，菜谱的动态调整等等。
从那位朋友的口中得知，其实这种需求一直是存在的，特别是那种连锁型的线下实体，对数据的诉求更加的明显，只是一直没有很好的机构来服务他们。
此外就是，对于刚才说到的那些分析目标，需要太多的周边信息来支撑数据的分析结果，比如周围人群的活动特征、消费能力、男女比例等等，这些信息是很难收集的，这也是制约的因素。
但随着大数据被进一步推动的话，数据化的意识将会更加的深入人心，特别是在传统行业这块。
如果需求足够旺盛，我想，肯定是会催生出为之服务的群体，并且，据我所了解的，已经有部分企业瞄准了这一方向进行发力。
关于这一个点，很大一部分都是与其他朋友交流中生产的想法。
你看，跟别人聊天其实有很大收获的，因为世界很大你很小，多跟自己阅历不一样的人聊聊，你会收获很大的。
说完上面这些，我再来泼盆冷水。
其实最近不少人转发关于“大数据寒冬”将至之类的文章，文中举了很多关于不少公司开始拿数据相关部门开刀裁员的例子，包括上面提到的百分点大规模裁员，亚信数据部门调整等等。
其实就我的观点说，使用“寒冬”一词可能真的有点过于瘆人。
大数据在互联网行业已经有不少的年头，从之前的风口逐渐过渡到理性，这是一种良性的变迁。
但我至始至终都相信，未来一定是个数据化的时代，甚至是智能化的时代，这是一个大趋势。
大趋所致，何来寒冬之说！
（全文完）
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