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互聯(lián)網(wǎng)時代的“大數(shù)據(jù)”

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大數(shù)據(jù)(big data),指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

    在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)、Veracity(真實性)。


大數(shù)據(jù)定義

    對于“大數(shù)據(jù)”(Big data)研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?!按髷?shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

    麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

    大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換而言之,如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè),那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵,在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”,通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

    從技術(shù)上看,大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理,必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。

    隨著云時代的來臨,大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關(guān)注。《著云臺》的分析師團隊認為,大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起,因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

    大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù),以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù),包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。

    大數(shù)據(jù)最小的基本單位是bit,按順序給出所有單位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。


 

大數(shù)據(jù)特征

   容量(Volume):數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價值和潛在的信息。

    種類(Variety):數(shù)據(jù)類型的多樣性。

    速度(Velocity):指獲得數(shù)據(jù)的速度。

    可變性(Variability):妨礙了處理和有效地管理數(shù)據(jù)的過程。

    真實性(Veracity):數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

    復(fù)雜性(Complexity):數(shù)據(jù)量巨大,來源多渠道。

    價值(value):合理運用大數(shù)據(jù),以低成本創(chuàng)造高價值。

    大數(shù)據(jù)的意義

    有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類,而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似,大數(shù)據(jù)并不在“大”,而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對于很多行業(yè)而言,如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是成為贏得競爭的關(guān)鍵。

    大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在以下幾個方面:

  (1)對大量消費者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)營銷。

   (2)做小而美模式的中長尾企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型。

   (3) 面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進充分利用大數(shù)據(jù)的價值。

    不過,“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會問題的理性思考,科學(xué)發(fā)展的邏輯不能被湮沒在海量數(shù)據(jù)中。著名經(jīng)濟學(xué)家路德維?!ゑT·米塞斯曾提醒過:“就今日言,有很多人忙碌于資料之無益累積,以致對問題之說明與解決,喪失了其對特殊的經(jīng)濟意義的了解?!边@確實是需要警惕的。

    大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

    第一層面是理論,理論是認知的必經(jīng)途徑,也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性;從對大數(shù)據(jù)價值的探討來深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在;洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢;從大數(shù)據(jù)隱私這個特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長久博弈。

    第二層面是技術(shù),技術(shù)是大數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)的手段和前進的基石。在這里分別從云計算、分布式處理技術(shù)、存儲技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來說明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲到形成結(jié)果的整個過程。

    第三層面是實踐,實踐是大數(shù)據(jù)的最終價值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù),政府的大數(shù)據(jù),企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個人的大數(shù)據(jù)四個方面來描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實現(xiàn)的藍圖。

大數(shù)據(jù)趨勢

    趨勢一:數(shù)據(jù)的資源化是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源,并已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而,企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營銷戰(zhàn)略計劃,搶占市場先機。

    趨勢二:與云計算的深度結(jié)合:大數(shù)據(jù)離不開云處理,云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備,是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。

    趨勢三:科學(xué)理論的突破:隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,就像計算機和互聯(lián)網(wǎng)一樣,大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)革命。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和人工智能等相關(guān)技術(shù),可能會改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論,實現(xiàn)科學(xué)技術(shù)上的突破

    趨勢四:數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立:未來,數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門專門的學(xué)科,被越來越多的人所認知。各大高校將設(shè)立專門的數(shù)據(jù)科學(xué)類專業(yè),也會催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。與此同時,基于數(shù)據(jù)這個基礎(chǔ)平臺,也將建立起跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享平臺,之后,數(shù)據(jù)共享將擴展到企業(yè)層面,并且成為未來產(chǎn)業(yè)的核心一環(huán)。

    趨勢五:數(shù)據(jù)泄露泛濫:未來幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長率也許會達到100%,除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障??梢哉f,在未來,每個財富500強企業(yè)都會面臨數(shù)據(jù)攻擊,無論他們是否已經(jīng)做好安全防范。而所有企業(yè),無論規(guī)模大小,都需要重新審視今天的安全定義。

    趨勢六:數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力:數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力,直接影響財務(wù)表現(xiàn)。當(dāng)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)核心資產(chǎn)”的概念深入人心之后,企業(yè)對于數(shù)據(jù)管理便有了更清晰的界定,將數(shù)據(jù)管理作為企業(yè)核心競爭力,持續(xù)發(fā)展,戰(zhàn)略性規(guī)劃與運用數(shù)據(jù)資產(chǎn),成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的核心。

    趨勢七:數(shù)據(jù)質(zhì)量是BI(商業(yè)智能)成功的關(guān)鍵:采用自助式商業(yè)智能工具進行大數(shù)據(jù)處理的企業(yè)將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰(zhàn)是,很多數(shù)據(jù)源會帶來大量低質(zhì)量數(shù)據(jù)。想要成功,企業(yè)需要理解原始數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析之間的差距,從而消除低質(zhì)量數(shù)據(jù)并通過BI獲得更佳決策。

    趨勢八:數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強:大數(shù)據(jù)的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網(wǎng)絡(luò),而是一個由大量活動構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng),終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)服務(wù)使能者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、觸點服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)零售商等等一系列的參與者共同構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)。

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