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大數(shù)據(jù)時(shí)代概述

文章出處:http://m.botanicstilllife.com 作者:興邦開(kāi)發(fā)部 人氣: 發(fā)表時(shí)間:2016年04月23日

[文章內(nèi)容簡(jiǎn)介]:最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來(lái)的是全球知名咨詢公司麥肯錫,麥肯錫稱:“數(shù)據(jù),已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域,成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用,預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)?!?“大數(shù)據(jù)”在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時(shí)日,卻因?yàn)榻陙?lái)互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關(guān)注。

     最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來(lái)的是全球知名咨詢公司麥肯錫,麥肯錫稱:“數(shù)據(jù),已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域,成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用,預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)。” “大數(shù)據(jù)”在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時(shí)日,卻因?yàn)榻陙?lái)互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關(guān)注。
      進(jìn)入2012年,大數(shù)據(jù)(big data)一詞越來(lái)越多地被提及,人們用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。它已經(jīng)上過(guò)《紐約時(shí)報(bào)》《華爾街日?qǐng)?bào)》的專欄封面,進(jìn)入美國(guó)白宮官網(wǎng)的新聞,現(xiàn)身在國(guó)內(nèi)一些互聯(lián)網(wǎng)主題的講座沙龍中,甚至被嗅覺(jué)靈敏的國(guó)金證券、國(guó)泰君安、銀河證券等寫(xiě)進(jìn)了投資推薦報(bào)告。
      數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并變大,它決定著企業(yè)的未來(lái)發(fā)展,雖然很多企業(yè)可能并沒(méi)有意識(shí)到數(shù)據(jù)爆炸性增長(zhǎng)帶來(lái)問(wèn)題的隱患,但是隨著時(shí)間的推移,人們將越來(lái)越多的意識(shí)到數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的重要性。
正如《紐約時(shí)報(bào)》2012年2月的一篇專欄中所稱,“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)降臨,在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中,決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出,而并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。
      哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金說(shuō):“這是一場(chǎng)革命,龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開(kāi)始了量化進(jìn)程,無(wú)論學(xué)術(shù)界、商界還是政府,所有領(lǐng)域都將開(kāi)始這種進(jìn)程。
       現(xiàn)在的社會(huì)是一個(gè)高速發(fā)展的社會(huì),科技發(fā)達(dá),信息流通,人們之間的交流越來(lái)越密切,生活也越來(lái)越方便,大數(shù)據(jù)就是這個(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。
       隨著云時(shí)代的來(lái)臨,大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。著云臺(tái)的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(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(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起,因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。
在現(xiàn)今的社會(huì),大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來(lái)越彰顯他的優(yōu)勢(shì),它占領(lǐng)的領(lǐng)域也越來(lái)越大,電子商務(wù)、O2O、物流配送等,各種利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)展的領(lǐng)域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務(wù),創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)模式。有了大數(shù)據(jù)這個(gè)概念,對(duì)于消費(fèi)者行為的判斷,產(chǎn)品銷售量的預(yù)測(cè),精確的營(yíng)銷范圍以及存貨的補(bǔ)給已經(jīng)得到全面的改善與優(yōu)化。
       “大數(shù)據(jù)”在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)指的是這樣一種現(xiàn)象:互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運(yùn)營(yíng)中生成、累積的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模是如此龐大,以至于不能用G或T來(lái)衡量。
大數(shù)據(jù)到底有多大?一組名為“互聯(lián)網(wǎng)上一天”的數(shù)據(jù)告訴我們,一天之中,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的全部?jī)?nèi)容可以刻滿1.68億張DVD;發(fā)出的郵件有2940億封之多(相當(dāng)于美國(guó)兩年的紙質(zhì)信件數(shù)量);發(fā)出的社區(qū)帖子達(dá)200萬(wàn)個(gè)(相當(dāng)于《時(shí)代》雜志770年的文字量);賣出的手機(jī)為37.8萬(wàn)臺(tái),高于全球每天出生的嬰兒數(shù)量37.1萬(wàn)……
        截止到2012年,數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB(1024GB=1TB)級(jí)別躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級(jí)別。國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)的研究結(jié)果表明,2008年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為0.49ZB,2009年的數(shù)據(jù)量為0.8ZB,2010年增長(zhǎng)為1.2ZB,2011年的數(shù)量更是高達(dá)1.82ZB,相當(dāng)于全球每人產(chǎn)生200GB以上的數(shù)據(jù)。而到2012年為止,人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB,全人類歷史上說(shuō)過(guò)的所有話的數(shù)據(jù)量大約是5EB。IBM的研究稱,整個(gè)人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中,有90%是過(guò)去兩年內(nèi)產(chǎn)生的。而到了2020年,全世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達(dá)到今天的44倍。[5]  每一天,全世界會(huì)上傳超過(guò)5億張圖片,每分鐘就有20小時(shí)時(shí)長(zhǎng)的視頻被分享。然而,即使是人們每天創(chuàng)造的全部信息——包括語(yǔ)音通話、電子郵件和信息在內(nèi)的各種通信,以及上傳的全部圖片、視頻與音樂(lè),其信息量也無(wú)法匹及每一天所創(chuàng)造出的關(guān)于人們自身的數(shù)字信息量。
這樣的趨勢(shì)會(huì)持續(xù)下去。我們現(xiàn)在還處于所謂“物聯(lián)網(wǎng)”的最初級(jí)階段,而隨著技術(shù)成熟,我們的設(shè)備、交通工具和迅速發(fā)展的“可穿戴”科技將能互相連接與溝通??萍嫉倪M(jìn)步已經(jīng)使創(chuàng)造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一,而從2005年起,用在硬件、軟件、人才及服務(wù)之上的商業(yè)投資也增長(zhǎng)了整整50%,達(dá)到了4000億美元。[5]
         大數(shù)據(jù)帶給我們的三個(gè)顛覆性觀念轉(zhuǎn)變:是全部數(shù)據(jù),而不是隨機(jī)采樣;是大體方向,而不是精確制導(dǎo);是相關(guān)關(guān)系,而不是因果關(guān)系。
A.不是隨機(jī)樣本,而是全體數(shù)據(jù):在大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們可以分析更多的數(shù)據(jù),有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù),而不再依賴于隨機(jī)采樣(隨機(jī)采樣,以前我們通常把這看成是理所應(yīng)當(dāng)?shù)南拗?,但高性能的?shù)字技術(shù)讓我們意識(shí)到,這其實(shí)是一種人為限制);
B.不是精確性,而是混雜性:研究數(shù)據(jù)如此之多,以至于我們不再熱衷于追求精確度;之前需要分析的數(shù)據(jù)很少,所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄,隨著規(guī)模的擴(kuò)大,對(duì)精確度的癡迷將減弱;擁有了大數(shù)據(jù),我們不再需要對(duì)一個(gè)現(xiàn)象刨根問(wèn)底,只要掌握了大體的發(fā)展方向即可,適當(dāng)忽略微觀層面上的精確度,會(huì)讓我們?cè)诤暧^層面擁有更好的洞察力;
C.不是因果關(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系:我們不再熱衷于找因果關(guān)系,尋找因果關(guān)系是人類長(zhǎng)久以來(lái)的習(xí)慣,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們無(wú)須再緊盯事物之間的因果關(guān)系,而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系;相關(guān)關(guān)系也許不能準(zhǔn)確地告訴我們某件事情為何會(huì)發(fā)生,但是它會(huì)提醒我們這件事情正在發(fā)生。

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