最好的時(shí)代、最壞的大數(shù)據(jù)時(shí)代到底是什么?

時(shí)間:2017-12-22

來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語(yǔ):近日,一則“什么大數(shù)據(jù)”的帖子刷爆朋友圈,講的是你定一張披薩,就會(huì)被翻個(gè)底掉,一絲不掛的呈現(xiàn)出來(lái)。“這是最好的時(shí)代,這是最壞的時(shí)代。”一百年前狄更斯說(shuō)過(guò)的這句話,似乎在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的今天依然有極大的現(xiàn)實(shí)意義。

近日,一則“什么大數(shù)據(jù)”的帖子刷爆朋友圈,講的是你定一張披薩,就會(huì)被翻個(gè)底掉,一絲不掛的呈現(xiàn)出來(lái)。“這是最好的時(shí)代,這是最壞的時(shí)代。”一百年前狄更斯說(shuō)過(guò)的這句話,似乎在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的今天依然有極大的現(xiàn)實(shí)意義。尤其是在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,我們出行可以在手機(jī)上網(wǎng)約車,吃飯可以在手機(jī)上叫外賣,看書(shū)可以在手機(jī)上下載閱讀軟件,哪怕單身沒(méi)對(duì)象,也可以花不到一分鐘的時(shí)間,下載個(gè)相親軟件,不到半天就能認(rèn)識(shí)一打異性。那么到底什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)(bigdata),指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)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(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)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(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)這樣捷徑,而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價(jià)值密度)、Veracity(真實(shí)性)。

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(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)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(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵,在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”,通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

從技術(shù)上看,大數(shù)據(jù)與云計(jì)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(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理,必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。

隨著云時(shí)代的來(lái)臨,大數(shù)據(jù)(Bigdata)也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)(Bigdata)通常用來(lái)形容一個(gè)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(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。

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(guò)時(shí)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(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

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。

有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊(yùn)藏能量的煤礦。煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無(wú)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(jià)值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對(duì)于很多行業(yè)而言,如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是贏得競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。

大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

1)對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷

2)做小而美模式的中小微企業(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(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值

不過(guò),“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對(duì)于社會(huì)問(wèn)題的理性思考,科學(xué)發(fā)展的邏輯不能被湮沒(méi)在海量數(shù)據(jù)中。

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