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为什么很多重大创新都是反直觉的？
直觉似乎是个很玄妙的东西，但它其实来源于大脑对旧有认知的思维惯性，那些所谓的因果、逻辑、辩证，在全新认知和创新理论面前最有可能失效，这就是我们所说的反直觉之举。
例子多多。比如天文学的日心说、量子力学的波粒二象性，社会网络的六度空间理论，甚至是真假难辨的“啤酒与尿布”的故事……这些多少都有些不可思议。不论“啤酒与尿布”的故事是真是假，《大数据时代》一书早就抛出了有关大数据的三个经典观点：
不是随机样本，而是全体数据；
不是精确性，而是混杂性；
不是因果关系，而是相关关系。
这也从侧面告诉我们，在互联网和大数据的新时代，边界越来越模糊。你看，云计算的领先者是个“卖书”出身的亚马逊，搅动汽车行业的是个新能源出身的特斯拉，颠覆传统电视行业的不是硬件而是内容……
威胁巨头的往往不是同行业的竞争对手，而是跨界的隐形创新者。这些所谓反直觉的思维、技术、商业模式都在席卷而来。
近日，当笔者接触到发布仅半年的“全球首款大数据操作系统BD-OS”时，心中还是有着那份思维惯性和随之而来的质疑：
为什么巨头不做这个OS级别的系统，而是国内一家创新的大数据企业百分点首先提出？
大数据已经提出这么久了，Hadoop、Spark等技术人员比比皆是，我们真的还需要大数据OS吗？
百分点技术副总裁刘译璟透露，他们接触的不少企业在布局了大数据技术之后，因为无法将技术与业务结合而陷入项目停滞状态。技术人员不懂业务，业务人员不懂技术，他们之间有一条鸿沟。如何将业务问题转化成真正数据的问题，这需要有长期的经验、技术和试错。
举个例子。谷歌的广告投放效果为什么那么好？它能够把广告问题转化成点击流的预测，只有解决了从业务需求到数学建模的问题，才能将大数据价值充分发挥。
再举个例子。PC上的Windows操作系统为什么非常有必要？它屏蔽了底层技术，能够以简单的图形界面让更多人可以应用PC提供的价值。
同理，大数据OS，也应该是能够整合底层的各种大数据基础技术，通过业务逻辑和流程将数据进行生命周期管理，并随时按照业务需求进行组合和复用。而且，这也意味着它的应用层可以直接面对业务人员。
我们真的需要这样的大数据OS吗？让人人都能轻松享受大数据的价值，这就是全球首款大数据OS BD-OS的初心。
全球大数据生态格局可分成四个方面：第一是底层的基础技术和基础架构；第二是在基础架构上构建的逻辑分析和算法模型；第三，将数据结合到行业和业务应用；第四，产生新的数据。
百分点的业务都有涉及。这家企业可以算得上我国专注大数据领域最久的创新公司了，成立已经7年，服务的企业客户也有2000余家。最开始专注消费者数据化，用以驱动企业从以产品为中心转换为以客户为中心，到后来他们发现，很多企业客户不仅需要大数据的底层方案，更期望获得全链条端到端的整体解决方案。经过7年铺垫，百分点的产品线布局已经基本完善，推出BD-OS这种平台级的产品也就水到渠成。
据百分点高级研发总监、BD-OS总架构师刘国栋介绍，上个世纪90年代末到2010年，大数据最早的技术研发就是搜索，之后互联网数据和物联网数据爆炸，引发了人们对大数据需求的井喷。大数据的发展与业务紧密相关，随着企业在数据上建立起来的商业模式越来越多，为了解决原有技术解决不了的问题，以Hadoop为核心的大数据平台出现了，并在部分场景下解决了人和大数据交互的问题，衍生出不同维度的大数据产品。
大数据OS则期望从更全面的数据量和数据维度上轻松挖掘和管理数据。它不仅在底层可以管理各种各样的即插即用的计算框架，将大数据底层技术标准化，其核心能力是定制了自己的基于数据生命周期管理模板，并在部分企业用户中得到了认可。
例如，国家新闻出版广电总局就以BD-OS为基础搭建大数据中心，整合所有无线电台站的运营数据，以预测故障。速8集团则以它为基础整合内外部数据，开发价格监控体系和BI系统，以便速8集团进行定价和运营管理。
刘国栋认为，BD-OS之所以可以称作全球首款大数据OS，是因为它具有操作系统的几个基本要素：人机交互体系、资源管理体系、数据存储体系、生命周期管理体系，不仅可以解决技术问题，同时帮助企业客户提高管理质量和管理效率。
其他大多数大数据平台，主要集中在“将开源技术打个包”，而在人机交互和数据生命周期管理层面上很少能够涉及。“因为它们不能像百分点一样，有很多业务场景去验证这个产品，并提炼出一套方法论进行数据的管理。”刘国栋表示。
当然，这样的BD-OS寄期望于大数据的垂直纵向整合，以及产业链的横向生态整合。
在底层技术的纵向整合上，尤其是BD-OS支持的大数据开源技术，不同社区不同版本的更新或许是一个挑战，毕竟任何操作系统都需要产品迭代。
在BD-OS的横向整合上，它的应用层也在建立自己的应用商店。除了BD-OS可以部署在私有云上之外，据悉，BD-OS与微软Azure云和亚马逊AWS已经开始进行深度合作，即作为这两种公有云在亚太地区重要的大数据PaaS层，一同拓展SaaS生态的发展。
一个孕育了7年技术和经验的大数据OS，已经形成了百分点的方法论和管理系统，未来仍旧需要不断迭代。毕竟在以前，这样的平台级产品多是巨头所为。但是，反直觉的事在互联网和大数据时代不再新鲜。
你看，全球热炒的人工智能极品AlphaGo，也是谷歌花费4亿美元并购的英国DeepMind公司的技术。那么，百分点的“全球首个大数据OS”是否也能成为一个成功的反直觉创新案例呢？
直觉似乎是个很玄妙的东西，但它其实来源于大脑对旧有认知的思维惯性，那些所谓的因果、逻辑、辩证，在全新认知和创新理论面前最有可能失效，这就是我们所说的反直觉之举。
例子多多。比如天文学的日心说、量子力学的波粒二象性，社会网络的六度空间理论，甚至是真假难辨的“啤酒与尿布”的故事……这些多少都有些不可思议。不论“啤酒与尿布”的故事是真是假，《大数据时代》一书早就抛出了有关大数据的三个经典观点：
不是随机样本，而是全体数据；
不是精确性，而是混杂性；
不是因果关系，而是相关关系。
这也从侧面告诉我们，在互联网和大数据的新时代，边界越来越模糊。你看，云计算的领先者是个“卖书”出身的亚马逊，搅动汽车行业的是个新能源出身的特斯拉，颠覆传统电视行业的不是硬件而是内容……
威胁巨头的往往不是同行业的竞争对手，而是跨界的隐形创新者。这些所谓反直觉的思维、技术、商业模式都在席卷而来。
近日，当笔者接触到发布仅半年的“全球首款大数据操作系统BD-OS”时，心中还是有着那份思维惯性和随之而来的质疑：
为什么巨头不做这个OS级别的系统，而是国内一家创新的大数据企业百分点首先提出？
大数据已经提出这么久了，Hadoop、Spark等技术人员比比皆是，我们真的还需要大数据OS吗？
百分点技术副总裁刘译璟透露，他们接触的不少企业在布局了大数据技术之后，因为无法将技术与业务结合而陷入项目停滞状态。技术人员不懂业务，业务人员不懂技术，他们之间有一条鸿沟。如何将业务问题转化成真正数据的问题，这需要有长期的经验、技术和试错。
举个例子。谷歌的广告投放效果为什么那么好？它能够把广告问题转化成点击流的预测，只有解决了从业务需求到数学建模的问题，才能将大数据价值充分发挥。
再举个例子。PC上的Windows操作系统为什么非常有必要？它屏蔽了底层技术，能够以简单的图形界面让更多人可以应用PC提供的价值。
同理，大数据OS，也应该是能够整合底层的各种大数据基础技术，通过业务逻辑和流程将数据进行生命周期管理，并随时按照业务需求进行组合和复用。而且，这也意味着它的应用层可以直接面对业务人员。
我们真的需要这样的大数据OS吗？让人人都能轻松享受大数据的价值，这就是全球首款大数据OS BD-OS的初心。
全球大数据生态格局可分成四个方面：第一是底层的基础技术和基础架构；第二是在基础架构上构建的逻辑分析和算法模型；第三，将数据结合到行业和业务应用；第四，产生新的数据。
百分点的业务都有涉及。这家企业可以算得上我国专注大数据领域最久的创新公司了，成立已经7年，服务的企业客户也有2000余家。最开始专注消费者数据化，用以驱动企业从以产品为中心转换为以客户为中心，到后来他们发现，很多企业客户不仅需要大数据的底层方案，更期望获得全链条端到端的整体解决方案。经过7年铺垫，百分点的产品线布局已经基本完善，推出BD-OS这种平台级的产品也就水到渠成。
据百分点高级研发总监、BD-OS总架构师刘国栋介绍，上个世纪90年代末到2010年，大数据最早的技术研发就是搜索，之后互联网数据和物联网数据爆炸，引发了人们对大数据需求的井喷。大数据的发展与业务紧密相关，随着企业在数据上建立起来的商业模式越来越多，为了解决原有技术解决不了的问题，以Hadoop为核心的大数据平台出现了，并在部分场景下解决了人和大数据交互的问题，衍生出不同维度的大数据产品。
大数据OS则期望从更全面的数据量和数据维度上轻松挖掘和管理数据。它不仅在底层可以管理各种各样的即插即用的计算框架，将大数据底层技术标准化，其核心能力是定制了自己的基于数据生命周期管理模板，并在部分企业用户中得到了认可。
例如，国家新闻出版广电总局就以BD-OS为基础搭建大数据中心，整合所有无线电台站的运营数据，以预测故障。速8集团则以它为基础整合内外部数据，开发价格监控体系和BI系统，以便速8集团进行定价和运营管理。
刘国栋认为，BD-OS之所以可以称作全球首款大数据OS，是因为它具有操作系统的几个基本要素：人机交互体系、资源管理体系、数据存储体系、生命周期管理体系，不仅可以解决技术问题，同时帮助企业客户提高管理质量和管理效率。
其他大多数大数据平台，主要集中在“将开源技术打个包”，而在人机交互和数据生命周期管理层面上很少能够涉及。“因为它们不能像百分点一样，有很多业务场景去验证这个产品，并提炼出一套方法论进行数据的管理。”刘国栋表示。
当然，这样的BD-OS寄期望于大数据的垂直纵向整合，以及产业链的横向生态整合。
在底层技术的纵向整合上，尤其是BD-OS支持的大数据开源技术，不同社区不同版本的更新或许是一个挑战，毕竟任何操作系统都需要产品迭代。
在BD-OS的横向整合上，它的应用层也在建立自己的应用商店。除了BD-OS可以部署在私有云上之外，据悉，BD-OS与微软Azure云和亚马逊AWS已经开始进行深度合作，即作为这两种公有云在亚太地区重要的大数据PaaS层，一同拓展SaaS生态的发展。
一个孕育了7年技术和经验的大数据OS，已经形成了百分点的方法论和管理系统，未来仍旧需要不断迭代。毕竟在以前，这样的平台级产品多是巨头所为。但是，反直觉的事在互联网和大数据时代不再新鲜。
你看，全球热炒的人工智能极品AlphaGo，也是谷歌花费4亿美元并购的英国DeepMind公司的技术。那么，百分点的“全球首个大数据OS”是否也能成为一个成功的反直觉创新案例呢？