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方樺:“數據的力量” 看DT時代的供水行業

時間:2016-06-21 19:19

來源:E20環境平臺

作者:葉馨

在傳統與新生并存的時代,云計算、大數據為水務企業帶來了怎樣的機制和意義?在2016首屆供水高峰論壇上,E20環境平臺高級合伙人、中宜E20環境醫院執行副院長方樺,向大家精彩呈現了大數據為DT(Data technology)時代供水行業帶來的重要推動力。方樺指出:“供水行業是首先進入DT時代的環境細分領域,未來前景不可估量。”

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以下內容根據現場速記整理。

數據是有生命的 數據是第一生產力

“如今很多企業都在嘗試著怎樣用互聯網完成互聯網+,‘互聯網+環保’大家已經說了很長時間,我今天主要想談數據的力量。”方樺在演講開始著重談“數據的力量”。他認為,數據是有生命的。而在未來時代,數據將是第一生產力。

什么是大數據?麥肯錫全球研究所認為,它是一種“規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面,大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合”。實際上,大數據有幾大特點:一是具有海量的數據規模;二是快速的數據流轉;三是多樣的數據類型;四是價值密度低。數據在不斷變化,孤立的數據不一定有價值,但它們相互聯通以后就會產生價值。

大數據的應用結構,如圖所示。它從數據源開始,數據源一般又分為結構性數據和非結構性數據。通過信息通道進行采集、清洗、轉換、加載到數據倉儲,之后經過數據加工、數據中間件,最后到數據的挖掘和應用。目前,在自來水行業中,數據應用已經非常普遍。特別是在數據挖掘這一塊,至少環境產業走在了前列。

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談到數據,一定會談到云。云是什么?是實現這一切的基礎設施。它基于云計算技術,可以實現各種終端設備之間的互聯互通。用戶享受的所有資源、所有應用程序全部都由一個存儲和運算能力超強的云端后臺來提供。帕勒咨詢公司資深董事羅清啟,曾形容它“就像供水,水龍頭和水管相連,用戶打開水龍頭就能獲得水。”云中的資源對使用者而言,應該可以無限擴展,隨時獲取,按需使用,按使用付費。

云一般分三類,一類是公有云,一類是私有云,還有一種叫專有云。云的架構,則包括IoT設備、IaaS、PaaS、環境微服務、環境行業應用與數據模型。

大數據為供水行業提供節能決策輔助

大數據離我們有多遠?有些人認為它離我們很遠,有些人認為它已經離我們很近了。跟大家息息相關的天氣預報,就是由大數據對天氣進行監測。我們在手機上可以看到一周的天氣變化,具體到某天,還能看到日出、日落或者某一時段的天氣變化,這些都是基于云計算的模型帶來的結果,這是To C的。同時,大數據可以對大型零售商提供庫存、銷售、物流等的決策輔助,這是To B的。此外,大數據可以為供暖、供水、供熱等公共服務提供節能決策輔助,這是To G的。

被大數據顛覆的傳統行業有哪些?方樺分享了滴滴打車、Facebook、樂視電視等案例,從中可見大數據正在以驚人的速度顛覆傳統行業,改變用戶的習慣,產生新的商業價值。 

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目前,從各行業的數據化程度分布圖上可以看到,環境產業的數據化程度是偏低的,零售業、文化娛樂和通訊服務的數據化程度則相對要高。 

環境產業的可用數據少嗎?環境產業到底有哪些可用數據?方樺為大家呈現了一幅“環境產業大數據圖譜”。在環境產業中,從數據源、硬件支撐、大數據技術、行業應用、大數據交易到跨界應用,整個閉環都在支撐著整個大數據的開發、研究和應用。 

方樺談到,環境產業大數據的應用存在著先天的不足,例如,環境產業的裝備制造水平遠遠滯后于其他工業領域;環境產業的生產對自動化依賴程度不高;環境產業對數據利用和信息化管控的重視程度也不夠。

環境產業的數據在哪兒?方樺從政府端、環境企業端、民眾端這“三端”分析了環境產業的數據分布狀況。他認為,環境產業中,大部分的數據還尚未收集,大部分的數據存量價值尚未被發掘。

對于如何從系統安全、數據安全、使用安全三個方面保障大數據的安全,他也提出了自己的觀點與解決方案。 

率先進入DT時代 供水行業前景不可估量

方樺認為,供水行業是首先進入DT時代的環境細分領域,未來前景不可估量。

分析供水行業集團側、營銷側、廠級側的數據應用狀況,方樺指出,供水行業的數據量大,信息化起步早,數據樣本相對環境其他細分領域更為充分,但價值挖掘率仍然較低,因此也大有可為。 

對于如何挖掘行業數據價值?方樺認為有三個方向——

一、用互聯網思維重新審視供水行業的大數據價值。

二、用云計算使成本中心變成利潤中心。

三、顛覆To C端公共服務的傳統模式。 

在2016首屆供水高峰論壇上,方樺預測了供水行業大數據的發展趨勢,并倡議DT時代環境產業“有擔當,有價值,有分享”的企業家精神。最后,他強調了大數據與搭建環境平臺的重要性:“把環境產業的數據種植在一個平臺上,建立起一個云端和智能化的終端體系,這樣才能真正地對行業服務,才能真正地讓數據變現。” 


編輯:葉馨

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