大數據，大社會

2013-10-25 13:11:30 唐加文雙博士的博客　點擊量：評論 (0)

預測未來最好方法就是去創(chuàng)造未來，大數據戰(zhàn)略正是當下領航全球的新引擎。　　中國新聞網10月2日報道：9月30日中共中央政治局以實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略為題舉行第九次集體學習，主題之一就是當前信息科學前沿

預測未來最好方法就是去創(chuàng)造未來，大數據戰(zhàn)略正是當下領航全球的新引擎。
　　中國新聞網10月2日報道：9月30日中共中央政治局以實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略為題舉行第九次集體學習，主題之一就是當前信息科學前沿——大數據的發(fā)展情況。
　　一、現在已經進入大數據時代。
　　全球所有信息數據中90%產生于過去兩年，大數據在兩個方面表現出最重要的價值，一是促進信息消費，加快經濟轉型升級；二是關注社會民生，帶動社會管理創(chuàng)新。國家層面發(fā)展大數據，需要促進數據開放，扶持科研和培育人才。大數據是新的起跑線，不僅會帶動我國信息產業(yè)在國際競爭中的超越，還會推動傳統(tǒng)產業(yè)升級發(fā)展，大數據將成為驅動中國發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源。
　　大數據（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。大數據主要有4個特點：其一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到EB級別乃至NB級別；其二，數據類型繁多。包括但不僅限于文字、圖片、語音、視頻、地理位置信息等等。其三，價值密度低，商業(yè)價值高。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。其四，處理速度快。1秒定律（或稱秒級定律，就是說對處理速度要求極高，一般必須在秒級時間范圍內給出分析結果，時間太長就失去了意義和價值）。最后這一個特點也是大數據與傳統(tǒng)數據挖掘技術有著本質不同的關鍵分界點。業(yè)界將其歸納為4個“V”，即Volume，Variety，Value，Velocity。實際上，大部分國家和地區(qū)都還在發(fā)展中探索，盡管一些發(fā)達國家有些已經取得了階段突破，但是總體來說全球大數據還處在比較粗放的發(fā)展階段。
　　二、大數據對我們的意義與價值。
　　比如，大數據可用于了解行為的技術會為方方面面帶來雙贏，讓賣家了解買家，讓買家喜歡買到的東西。因為我們生活在一個有更多的東西的社會中，人們比以往任何時候都與數據或信息交互。
　　再比如，您所掌握的人員情況、工資表和客戶記錄對于企業(yè)的運轉至關重要，但是其他數據也擁有轉化為價值的力量。一段記錄人們如何在您的商店瀏覽購物的視頻、人們在購買您的服務前后的所作所為、如何通過社交網絡聯系您的客戶、是什么吸引合作伙伴加盟、客戶如何付款以及供應商喜歡的收款方式……所有這些場景都提供了很多指向，將它們抽絲剝繭，透過特殊的棱鏡觀察，將其與其他數據集對照，或者以與眾不同的方式分析解剖，就能讓您的行事方式發(fā)生天翻地覆的轉變。
　　大數據，其實就是實時數據的處理和實時結果的導向，越來越多的數據挖掘前端化，或者說直接為消費者感知和直接提供消費者所需要的服務，通常形式是誕生了各種各樣的個性化推薦的服務。人們耳熟能詳的其中一個運用實例，我想就是大數據成功預測美國大選。
　　在美國總統(tǒng)大選結果出爐之前，很多專家、計算機模型和數據分析都在預測最終結果：奧巴馬戰(zhàn)勝挑戰(zhàn)者羅姆尼獲得連任的可能性比較大。這當然不是“必然的”，不過模型有時會說謊，但數據很少會，畢竟它根本不關心誰是下任總統(tǒng)，當時令人信服的成功預言，又一次展示了大數據獨特的魅力和神奇的力量。
　　三、中國大數據發(fā)展面臨的機遇及挑戰(zhàn)。
　　中國的企業(yè)跟外企比較，有一個很重要的特性就是人口基數的區(qū)別，中國消費群體所產生的這種數據量，與國外相比不可同日而語。中國在數據量上、復雜度上應該有相對不同的地方，但是大數據在中國的商業(yè)價值已經逐漸顯現出來了：手中握有數據的企業(yè)站在金礦上，基于數據交易即已經開始產生很好的效益；基于數據挖掘孵化了很多商業(yè)模式的誕生，只是定位角度不同，或側重數據分析——比如幫企業(yè)做內部數據挖掘；或側重優(yōu)化——比如幫企業(yè)更精準找到用戶、降低營銷成本和提高企業(yè)銷售業(yè)績，從而顯著增加利潤。
由于技術、數據系統(tǒng)限制、用戶隱私和商業(yè)模式不明確等問題，目前大數據運營只處在探索階段。現存的四個挑戰(zhàn)是：國內系統(tǒng)分散建設，難以實現資源共享；數據處理種類多，單一技術難以實現；如何避免隱私泄露問題未能解決，大數據運營有風險；尚未確立商業(yè)運營模式。因此，最易實施的大數據應用分