大数据在交通决策数据：从技术热潮到价值重构的实战启示

东莞律师获悉

有一场技术浪潮，它是以“开源基础设施 + 分布式计算”作为支点的，这场浪潮迅速地从科技公司朝着各行各业进行扩散。

一个企业，开始去疯狂地部署集群，着手建设“数据湖”，组织起来成立了“数据部门”，还招聘了“大数据工程师”。“数据驱动一切”已然成为了信条，“企业没有大数据等于没未来”变成了一种共识。

但恰恰正是处于这个阶段之时，数目众多的泡沫开始逐步累积，系统部署具备复杂的特质，运维成本呈现偏高的状况，业务场景之间的匹配程度较低，真正能够产生的成效十分有限，等等情况，这预示着热潮过后的冷却马上就要到来了。

3.冷却阶段（2016年至2020年期间），中台兴起，概念过多，落地时的焦虑广泛弥漫 。

在集群的“性价比神话”破灭之际，产业步入深水区，此阶段的明显特点是，从“技术搭建”朝着“组织转型”转变，随后“数据中台”“数据资产化”“数据治理”等概念依次出现。

诸多企业投入大量资金启动“中台项目”，觉得搭建好平台便能够自行产生价值。数据团队于组织里地位得以提升，分析工具布满了全体人员的桌面。然而最终的结果每每是：

平台搭建完成后却无人使用，数据质量处于无法得到保障的状况，数据分析时权限存在混乱情况，业务部门对此反感并抵触配合，致使数据团队沦为只是单纯搬运数据的“数据搬砖队”。

泡沫再次积累，现实再次反噬。

4.重构期（2021年–至今）：AI时代的回归与再塑

AIGC兴起，大模型兴起，Agent兴起，这使得数据的价值，再次被重新审视。

不过这一回，大数据已不是独自为主角了，而是当作智能所需的燃料，推理要用的素材，以及Agent运行时的上下文，再度回归了。

曾经热得发烫，如今无人提起的四个典型“大数据沉寂概念”

每一轮技术浪潮中，都有一些被过度赋予希望的概念。

它们常常于产业的起始阶段被快速放大，进而演进为政策文件里的高频用词，成为咨询公司PPT的核心标题，并且还是企业年度规划中的重点项目。

但几年时间流逝，在市场呈现冷却态势之时，投入所获得的回报不匹配，落地之后的效果未达预期，于是它悄然从行业语境里退场。

于大数据一路发展以来，这般堪称“沉寂者”的情形并不在少数啦。从中我们挑选出四个来，它们既有充分代表性，同时又有着极为典型的那种结构性失败路径呢。

1.：大数据的起点，基础设施的终点

2000年代临近结束的时候，有一系列论文被发布出来，，这些论文引发了一场范式变革，这场变革围绕着“怎样去处理超大规模数据”展开。因此，某个事物诞生了，它在开源社区里迅速地扩展，最终成为大数据时代的第一个技术基石。

从HDFS到Hive，从Pig到Flume，“全家桶”差不多是那个时候大数据工程的默认选择项。差不多所有进行“搭建数据平台”的企业以及政企机构，开始的时候都没办法避开它。

但很快现实就泼了冷水，有这些情况在：那技术部署很复杂，而且运维本还高，可以这么说，还得依赖大规模专业性的团队才行；它主要支持的是给离线批处理干活，却适应不了当下日益增长起来的实时或者流处理需求；它和业务系统是割裂开来的一种状态，结果就是数据平台变成了是“另一个孤岛”这一情况，。

因而，它被Spark取代，被Flink取代，被云平台托管服务全面取代，进而逐渐步向边缘化进程 。

经过了十年的时间之后，存在于一些旧的项目当中，并且依旧处于存活的状态，然而它不再是大数据所对应的代名词了，甚至于都不再是“主干架构”的候选对象了。

若从技术层面去观察，其存在的问题并非会造成致命的后果。然而，一旦由产业演进这个视角来打量，它显得过于沉重，过于深入，过于迟缓，已然无法再契合当今这种敏捷的业务节奏了。

2.数据中台：抽象得太好，落地得太难

“中台”词语于2018年之际抵达那个达成较高水平的点，它是出自阿里巴巴所倡导推出的有关业务架构范畴的体系的，其本来意向是针对处理组织内部出现的数据重复进行构建以及共享遭遇困难的相关问题的。

在早期一些互联网公司，这个概念有一定实践基础。

但是，当“数据中台”被当作一种通用战略复制到众多企业的时候，问题就开始冒出来喽。

平台搭建成本费用高，治理数据存在难点，指标需要统一，系统要进行打通。此工程还牵扯到跨部门之间的协调 。

·权属分散、指标口径不同，导致中台“统一”目标难以实现；

·架构抽象过度，偏离实际业务流程，数据利用率反而下降；

·成为新的“烟囱”，甚至阻碍业务的快速响应。

为数众多的“中台项目”，最终演变成了由IT部门进行管理的数据平台，不再肩负战略层面的角色，甚至摇身一变成为了那种需要“绕开”才能通过的障碍，。

“中台”存在的问题并非是概念有误，而是对组织能力进行了过高估计，同时对协同成本进行了过低估计 ，它将一个“治理问题”抽离成了“架构问题”，最终导致无人来负责，也无人去使用 。

三，全民进行数据分析，其理想在于要使得每一个人都能够读懂数据，然而现实却是没有任何人愿意去触碰表 。

数据可视化工具普及当中，不少企业有过，“让每个人都是分析师”的目标提出。平台型BI工具，比如，帆软等，快速部署得以实现，各种“自助分析门户”上线了 。

这些项目有着良好的起始意图，其目的在于减轻数据团队所承受之负担，在于提升组织做出响应的速度，在于促使数据文化得以推进 。

但是，在数量众多的实践当中，它并未对 “数据使用结构” 做出改变， 而且，它的局限性显现出来，由数据质量以及口径方面出现的问题引发的结果是，图表难以让人产生信任，大多数员工欠缺业务建模以及归因分析的能力，数据仅仅是表象，真正的分析要依靠持续追问以及经验积累，工具的使用频率较低，最终演变成 “查询平台” 或者 “图表展示板”。

组织察觉到，真正拥有分析才能的人，依旧是少数，这是其一；致使“非数据岗”去达成复杂的分析工作，更多的是管理层怀揣的一种幻觉，这是其二，句号。

门槛并非存在于数据分析所使用的工具之中，而是在于相关的知识以及实践经历。技术的广泛传播并不能替代能力的深入扎根，这必然是一场有着一定约束范围且注定会有局限性的转型探索。

4.“数据即资产”：政策先行，机制滞后

过去五年，“数据成为第五大生产要素”这项内容，，被写入了多个不同的政策文件之中，在此之后，各个地方，陆陆续续地展开了布局，这里面包括数据要素市场，数据交易所，确权机制，还有资产登记平台等等 。

企业内部，也逐渐地开启了“数据资产化”关联的项目，着手付诸实施数据盘点，进行数据治理，开展分级分类工作，推进标签化进程，构建指标目录等建设 。

但是，始终存在一项未能被突破的关键现实，那便是，什么样的数据才能够算作资产呢？对于这些数据，又该如何进行估值呢？怎样去确权呢？如何入账呢？以及如何交易呢？

一直到现在，“数据作为资产”的落地情况主要是停留在合规盘点以及展示的层面，并没有真正进入到财务、决策还有交易的主流程之中。这是一个被政策推着向前走的产业构想，然而要是缺少配套的法务、财税、运营机制的支撑，“数据资产化”仅仅会是一次经过再包装的“概念复用”且。

这四个概念代表了大数据十年发展中的四种常见误判路径：

1.从技术出发，忽略实际能力边界（）

2.从架构出发，忽略组织协作难度（中台）

3.从工具出发，忽略认知门槛与行为惯性（BI分析）

4.从政策出发，忽略市场机制与制度条件（数据资产）

它们背后所隐含着的，是一种对于“技术逻辑大于一切”的过度依赖，并且，这也是一次又一次“建设主义冲动”的再次上演。

这些结构性偏差存在，使得我们在技术热词出现之后，一次次地面对“沉寂者”的遗骸 。

为何概念热得快，冷得也快？

前一部分，我们把四个典型的大数据“沉寂概念”给列举出来了，它们分别是数据中台，全民数据分析，数据资产化 。

在热潮刚开始的时候，它们每一个都有着一定程度的合理性，然而到了最后，没有一个能够避免地朝着边缘化的方向发展，这其中并非是偶然的情况，而是全都一同陷入了几个具有结构性的陷阱之中。

这些问题至今仍存在于当下的新一轮“数据热”中。

1.技术系统先行，业务目标缺位

相当多过去大数据项目的典型途径是，先构建平台，像集群、中台系统这类，接着去“寻觅场景”，满心期望未来的某一日数据能够自然而然地生成价值。

这一逻辑有着核心的假设之点，此点为，只要将数据全部整理妥当，总归会有其他人前来使用 。

可实际情况通常却是相反的，第一，要是没有明确清晰的问题，那么数据特别难以发挥出自身的价值；第二，如果没有紧紧贴合业务的牵引，那平台极其容易变成成本中心。

有着不少的组织，在搭建完成了系统之后，却很长时间都寻觅不到乐意去使用的业务方；然而业务的一方通常是更加偏好于运用自身的Excel，运用自身的系统，运用自身的方式去处理问题。

技术理想跟业务现实之间所存在的距离，远远超出了预先的期望。追根究底来讲，数据系统并非是目的所在，而是用于服务业务问题的一种工具。即便把工具打造得再怎么趋于完美，要是没有任何人愿意去使用它的话，那它单单只是一笔已经产生且无法收回损失的成本而已。

2.组织能力不足，概念超出执行边界

中台失败的核心，并非架构设计，而是执行能力。

设法让数据于跨部门的情形下实现复用，究其实质而言，乃是与组织协作相关的问题，并非属于数据库相关的问题。

这需要统一的指标体系、清晰的数据权属界定、协同的激励机制。

但是，大多数企业，在组织结构方面，在文化方面，并没有针对这种具备高度协同状况做好充分的准备。

雷同的问题同样出现在“全民数据分析”这儿，企业寄望一线干活的员工主动去用分析工具，然而却忽视了分析能力的认知方面所存在的门槛以及时间上所要付出的成本，最终的结果便是使得工具上线之后，实际被使用的比率很低，反倒打击了“数据转型”的信心。

任是任何一种情况，只要是超出了某个组织的执行力能到的上限范围的战略设计，那么到了最后，都仅仅只会沦为架构图之上的那种幻觉，。

3.重建设、轻运营，“平台”无人负责使用效果

大数据建设的周期比较长，其所需要的投入也很大，然而，在建成后，对于平台怎样去使用，以及怎样持续从中产生价值，通常并没有明确的机制，或者是负责人。

当集群上线之后，由于欠缺数据产品化的能力，最终致使其成为了“内部数据孤岛” 。

·BI平台部署后，没有运营者推动业务接入和分析模板迭代；

·数据资产平台建完后，数据目录无人维护，标签体系形同虚设。

这不是“工具问题”，而是治理与运营缺位的问题。

数据属于“半成品”范畴，它得持续予以加工，还要进行仔细清洗，接着加以解读，再朝着对接场景的方向努力，如此这般方可转化为“能被投入使用的资产”。然而这种能力以及与之相关的流程，于大多数组织内部并未实际构建起来。处于数据系统里，“完成建设”仅仅只是一个起始点，真正棘手的在于，要促使它始终有人去使用，并且能够运用得恰到好处，从而获取成效。

4.“估值故事”跑得比产业基础快，泡沫容易累积

“数据中台”这一概念能够迅速走红84. 大数据在交通决策数据，“数据资产”这一概念得以快速受到热捧，“数据交易所”相关概念能够很快引起广泛关注，很大程度上是由于它们契合了产业政策的需要，同时也符合资本叙事的需求。

它们是能够说得通的，做成PPT是可以的，形成KPI考核指标是没问题的，请记住，也易于获取预算，还能实现项目立项。

此类“先讲述故事、随后补充基础”的模式，极易造就结构性泡沫，项目上线当日便开始老化，技术迅速陈旧，业务适配艰难，最终成了“不应再被提及”的系统，所有无法产生稳定正向反馈的技术概念，都会在热潮过后迅速贬值 。

5.数据的价值链条未打通：收集→治理→使用→反馈→再治理

其实呢，数据价值得以实现，其质性上来看，乃是一个呈现出闭环形态的流程。然而呀，好多的组织在实际践行的过程当中，仅仅是完成了前面的两个环节呢，也就是收集环节以及治理环节，随后便停滞不前了。

数据被收集起来了，资产目录已打造出来、做出来了，然而却没有任何人去使用它，或者是没有人对使用的效与果有任何反馈，治理也不再进行迭代了情况出现了终于最后这套系统就停留在了“半成品”的阶段上了 。

一种典型的表现呈现为，数据平台的更新节奏始终滞后于业务所发生的变化，如此一来最终会被业务给绕开。真正能够释放价值的数据系统，必然要拥有能够自我循环、还有自我演进的能力。然而这恰好就是多数大数据平台所缺失的那一方面。

这些结构性问题，并没有随着概念的更新而自动消失。

我们也不觉得这些概念“自身有误”，只是在特定的语境里，在特定的能力条件下，在特定的制度背景下，被过度地简化了，被快速地投放了，最终难以实现自洽 。

有着这样一个视角，是于我们分析“沉寂者”期间而言最为关键重要的，那便是，失败并非是个体所出现的误判情况。

“新故事”下的老问题沉寂的逻辑是否还在延续？

在之前的十年当中，围绕着“大数据”的行业叙事，经历了从创造词汇，到建立模型，再到进行修正，最后到予以收缩的这样一个周期 。

它在今天又回来了，只是换了新的名字：

·“数据要素流通”取代了“数据资产化”

·“工业智能平台”取代了“数据中台”

·“Agent+BI”取代了“全民数据分析”

·“一体化智能数据底座”取代了“生态”

它们不是别的，正是这些概念，处于AI和政策二者相交的那个关键位置上也就是交汇点处，又一次地进入到企业所关注的范围之内，与此同时，还再度变成厂商产品线里极为重要的、能够带来增长的项目。

然而呢，要是从结构这个角度着手去展开分析，这些所谓的“新故事”，并非是彻彻底底全新的。它们只是抛出了这样一个问题罢了：于大模型已然变成基础设施的当下时刻，数据系统是不是也紧接着迎来了一回结构性重构呢？句号句号。

我们试图对几个正在升温的典型概念进行结构性复盘：

数据要素市场，先是从“盘资产”的状态，转变为走向“通流转”的态势，然而内里核心的难点目前依旧没有消失，。

生产要素的数据之称既定为五年时长，于政策促动下，国内诸多地区创设了“数据交易所”，众多企业亦协同达成了数据分类再分级之事与数据目录构建之举以及隐私治理等基础工作 。

不同于早期的“数据资产化”，此次，交易以及流通变成了核心目标。从理论层面来讲，这是一次从“静态资产”朝着“可计量生产资料”的进步。

不过，交易规模依旧处在有限的状态。当中，大多数的交易所，所具备的数据量偏少，且品类呈现出单一的状况，价格机制尚未达成畅通运行的状态。另外，多数的数据提供方，并未切实搭建起“数据产品能力”，而使用方同样欠缺评估机制以及应用场景。

真正来讲，那个所谓“要素”概念得以成立的前提条件是，数据能够在不同的主体之间进行流动，而且还能够作为业务行为的输入 。然而呢，从“确权”开始，一直到“定价”，再到“落地”，这整个链条之中，每一个环节都不存在完备的支撑那机制 。

2.工业大数据平台——连接了设备，但未必连接了运营

制造业、能源、交通等行业近两年的政策关键词是“数实融合”，大量平台产品开始强调“OT+IT”，大量平台产品开始强调“边云协同”，大量平台产品开始强调“多源异构数据融合”。

在技术供给侧，明显出现了变化，不再仅仅是单纯从对时序数据进行存储，而是转变为朝着数据建模，以及针对异常检测，还有实施预测性维护等一系列应用能力的组合方向发展。

然而在实际进行落地操作的过程当中，问题并非在于“平台是不是能够搭建起来”，而是在于“业务是不是可以运用起来”。伴随系统建设朝着更深层次发展，许多问题也开始逐渐显现出来：设备数据存在着数量颇多的“非标准化遗产”，接入所需要的成本比较高；一线班组欠缺建模以及分析方面的能力，分析得出的结果很难嵌入到实际的操作流程当中；平台的归属权并不清晰明确，甲方内部很难主导治理以及运营工作；。

大部分的“工业智能平台”，依旧主要是由乙方来进行交付，还要负责系统集成，而企业内部仅仅是作为接口方而存在。

要是没办法达成从 "平台上线" 到 "行为改变" 的路径闭环，工业大数据终归依旧很难成为 "运营系统"，仅仅只是 "监控面板" 而已。

3.，Agent加上BI之后的那个号称“更聪明”的问数助手呀，它究竟，到底事实层面有没有真的降低门槛呢 ？

生成式AI的普及，让自然语言问数成为一个清晰的产品方向。

多个平台推出了这类名为“BI ”的产品，用户能够借助问答的形式,来达成数据分析，实现报表生成，进而作出解释。

相较于传统BI工具而言，Agent类产品确切地说是把交互效率给提升了，并且在一定程度上面还将“工具门槛”给降低了。

但它并没有真正将“分析门槛”本身解决掉，要是底层数据质量不咋样、标签并非统一的，那模型仍然没办法给出准确的答案，用户需要明白地晓得要问些什么、结果意味着什么，在组织内部来说，究竟谁去维护语义层、指标库、反馈机制，这依旧是没有得到解决的问题 。

工具能够实现进化，然而行为模式却不容易自动发生转变。相较于工具的复杂性而言，对其背后的“能力分布”展开分析，才属于真正的限制因素。

4.数据智能平台——系统重构之后，是不是更难落地了？

“数据智能平台”是当前多个大厂正在推进的新方向。

它一般并非是单独的某一个产品，而是形成了一整套系统的抽象组合，这一组合涵盖了多个环节，包括数据的采集，之后进行治理，接着开展建模，再进行分析，随后实现可视化，然后进行推理东莞律师事务所，最后是任务联动，其中大模型嵌入在了推理路径之中，承担着部分指标解释功能以及趋势预测功能，其强调的是“从底座开始为智能设计”，而不是“在已有架构上加插件”。

技术层面，这是一种比“中台”更彻底的抽象方式。

然而，恰恰是由于系统更具一体化特性东莞律师，所以它对组织的要求也就更为苛刻，具体表现为，数据口径必须在长时间内保持一致，建模、治理以及接入全部都要内嵌于流程之中，分析路径需要达到标准化程度，以至于能够借助AI辅助来执行，要是没有配套机制，那么系统一旦停止进行运营维护，便很难被“替代性使用”。

此类平台当今多数是被平台型科技公司掌控着，政企客户与制造客户尚且处于试点时期。

平台的具体抽象层次越往高处走，针对组织的执行方面的一致性相应要求也就越高。这属于“从工具堆叠向系统工程”的那种演化，同时也有可能是“从容易落地向难以维护”的那种转变。

我们是否正在重演？还是正逐步修正？

这些全新概念于技术能力方面，于产品形态之上，已然存在更新迭代。然而返回至实际落实的途径上，我们可以看到：

结论并不悲观，但也不宜过快乐观。

这些新概念的起始点，都更为靠近现实当中存在着的实际问题不过呢，在其发展的路线上来说，是不是能够走得平稳妥帖，这还需要更多的反馈机制以及结构的能力，以作为一种支撑力量 。

如何识别哪些是真浪潮哪些是伪概念？

今天，AI的能力跃迁正在改变对数据的需求侧逻辑。

现在，大模型快速发展，智能体快速发展，自动化决策系统也快速发展，这使得数据不再仅是用来支持人做判断的那种“辅助材料”，而是会成为模型去生成推理的“结构燃料”。

因此，关于数据的热度不会降低，只会转向。

我们此刻所正在经历的，很有可能是一回“从数据系统朝着智能系统”的过渡时段。

但这并不意味着，所有的新数据概念都能走得更远。

那些曾致使我们失望的诸般路径，存在着高估工具能力的状况，有着低估组织成本的情形，具备缺乏闭环机制的情况，包含重平台轻运营等结构性问题，而这些路径不会自发地消逝。

所以问题变成了：我们如何识别一个“可持续的数据浪潮”？

下面这五个结构判断维度，或许可以作为一套基础参考。

1.是否从“业务问题”出发，而不是从“系统能力”出发？

可持续的路径是，首先要有那个明确的业务问题，接着再反过来推断需要什么样的数据支持，以及要采用怎样的一种分析方式 。

不是可持续的那种路径：先是搭建平台，后续才去寻觅场景。要么是起初追逐概念，接着才对问题予以定义。

于以往的大数据项目里头，“先将系统构筑好”属于高频出现的错误。然而，真正发挥效用的项目呢，常常皆能够在最小的问题规模之时达成闭环。

能否做出判断提示，明确地进行回答，针对“这个系统上线第一天就能解决的是什么问题”这一情况 ？

2.是否具备稳定的“使用反馈机制”？

可持续的这样一条路径，是每一回进行数据使用，就会产生反馈这下情况，并且在机制当中，持续不断地反哺数据质量以及实现系统的相关演进 。

一种不可持续的情形是，系统上线之后，缺少能负责持续运营以及维护的人员，随之而来的是，数据的质量按着时间的推移而逐渐变差。

过去，不少数据系统存在的问题并非是“没人上线”这种情况，而是“上线之后，逐渐地，就没人再去使用了”。这存在原因，是因为它们缺少设计之初就被内嵌进去的运营机制 。

断定提示：是不是存在明确界定“什么人司职长期维护”，“什么人引领业务落地”，“数据变动又怎样持续反馈至当中系统”？

3.是否对“组织能力”和“技术门槛”有匹配预设？

这样一条可持续的途径是，技术复杂度要契合现有的组织能力，或者要提供导向机制明确，可以是培训方面或者产品方面所呈现的引导机制，。

存在着一种不可持续的路径情况，这一情况是默认即便使用者拥有分析、治理以及建模等复合能力，然则在组织现实的状态之下，根本寻觅不到这样的人，。

“技术太过繁杂”这种情况并非可怕之事，然而“技术堪称复杂可是组织之中无人能够运用”，这才是致使失败出现的根本缘由所在。

判断给出提示：要是今天就去实施这个系统的部署，那么在现有的组织当中，是不是存在能明确承担起使用责任的人呢？要是不存在这样的人，那又该由谁来到位替换呢？

4.是否构建了跨部门的协同/治理机制？

能持续下去的路径是，数据系统并非依靠单个点，而是借助制度，以及平台，还有角色一起协同来保障运行 。

路径是不可持续的，这种路径表现为，系统使用单纯只是集中于“技术部门”，或者集中于“个别数据团队”，且其他部门缺少协同意愿。

数据向来都不是那种“归属于某个特定部门”才能称作的资产，而是在组织之中流动穿行的结构资源，要是不存在制度化机制给予支撑，那么它就会迅速退化成为局部性的工具。

进行判断时的提示：先看看有没有“指标定义协商机制”，再瞧瞧有没有“跨部门数据共享协议”，接着考量有无“协同使用工作流”？要是都没有的情形下，它的使用会不会在边界相互碰撞期间就自行中断停止运行了呢？

5.是否能在小范围内跑通“价值闭环”？

能实现业务收益的可持续路径是，即便功能有所欠缺、系统规模较小，在特定场景当中，也能够凭借最小路径达成业务收益 。

路径并不具有可延续效果，系统所具备的功能呈现出繁杂的状态，然而，却不存在能够以此厘清任何一个模块实际所拥有价值的明确方式。

成为防止再度踏入“技术幻觉”的最佳办法，乃是“最小可验证场景”。相较于构建10个能力而言，跑通1个场景更为关键。

评判性的暗示性告知：这个关乎数据的系统，可不可以在并非依靠“全组织配合”此番条件的状况下，达成一回具有小规模性质的正向价值取向予以验证的行为呢？

每一轮数据热背后，都藏着某种“再组织化”的野心。

它不但关联着数据自身，还关联着技术呢，关联着流程呢，关联着人呢，关联着协作的方式呢，还关联着制度的边界呢。

过去的沉寂者告诉我们：

“系统搭起来了”≠“问题解决了”

“概念合理”≠“路径可靠”

“使用过一次”≠“能持续使用”

倘若今日之时的数据系统，依旧处于那种“抽象得极为漂亮、落地得相当尴尬”的往昔循环里面，那么这般的它纯粹只是在运用更为现代的方式之 下，去重新演绎旧时代的疲软叙事罢了。

真正值得关注的，不是热度，而是结构。

结构之中，才藏着答案。

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