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    俊寶科技

      “大數據”是指以多元形式,自許多來源搜集而來的龐大數據組,往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下,這些數據可能得自社交網絡、電子商務網站、顧客來訪紀錄,還有許多其他來源。這些數據,并非公司顧客關系管理數據庫的常態數據組。[13]

      從技術上看,大數據[1]與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理,必須采用分布式計算架構。它的特色在于對海量數據的挖掘,但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和/或虛擬化技術。(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代[4]》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而采用所有數據的方法)大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。

      早在1980年,著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中,將大數據熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。不過,大約從2009年開始,“大數據”才成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。美國互聯網數據中心指出,互聯網上的數據每年將增長50%,每兩年便將翻一番,而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。此外,數據又并非單純指人們在互聯網上發布的信息,全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器,隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化,也產生了海量的數據信息。[3]

     


      大數據的意義是由人類日益普及的網絡行為所伴生的,受到相關部門、企業采集的,蘊含數據生產者真實意圖、喜好的,非傳統結構和意義的數據。2013年5月10日,阿里巴巴集團董事局主席馬云在淘寶十周年晚會上,將卸任阿里集團CEO的職位,并在晚會上做卸任前的演講,馬云說,大家還沒搞清PC時代的時候,移動互聯網來了,還沒搞清移動互聯網的時候,大數據時代來了。

      借著大數據時代的熱潮,微軟公司生產了一款數據驅動的軟件,主要是為工程建設節約資源提高效率。在這個過程里可以為世界節約40%的能源。拋開這個軟件的前景不看,從微軟團隊致力于研究開始,可以看他們的目標不僅是為了節約了能源,更加關注智能化運營。通過跟蹤取暖器、空調、風扇以及燈光等積累下來的超大量數據,捕捉如何杜絕能源浪費?!敖o我提供一些數據,我就能做一些改變。如果給我提供所有數據,我就能拯救世界?!蔽④浭访芩惯@樣說。而智能建筑正是他的團隊專注的事情。

      從海量數據中“提純”出有用的信息,這對網絡架構和數據處理能力而言也是巨大的挑戰。在經歷了幾年的批判、質疑、討論、炒作之后,大數據終于迎來了屬于它的時代。2012年3月22日,奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動大數據相關產業發展,將“大數據戰略”上升為國家戰略。奧巴馬政府甚至將大數據定義為“未來的新石油”。

      大數據時代已經來臨,它將在眾多領域掀起變革的巨浪。但我們要冷靜的看到,大數據的核心在于為客戶挖掘數據中蘊藏的價值,而不是軟硬件的堆砌。因此,針對不同領域的大數據應用模式、商業模式研究將是大數據產業健康發展的關鍵。我們相信,在國家的統籌規劃與支持下,通過各地方政府因地制宜制定大數據產業發展策略,通過國內外IT龍頭企業以及眾多創新企業的積極參與,大數據產業未來發展前景十分廣闊。[2]

      大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特征而已,沒有必要神話它或對它保持敬畏之心,在以云計算為代表的技術創新大幕的襯托下,這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了,通過各行各業的不斷創新,大數據會逐步為人類創造更多的價值。


      意義

      現在的社會是一個高速發展的社會,科技發達,信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬云來臺演講中就提到,未來的時代將不是IT時代,而是DT的時代,DT就是DataTechnology數據科技,顯示大數據對于阿里巴巴集團來說舉足輕重。

      有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、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,大數據并不在“大”,而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對于很多行業而言,如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

      大數據的價值體現在以下幾個方面:

      1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

      2)做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型[15]

      3)面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

      不過,“大數據”在經濟發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,科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維?!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濟意義的了解?!边@確實是需要警惕的。


      在這個快速發展的智能硬件時代,困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如,通過結合大數據和高性能的分析,下面這些對企業有益的情況都可能會發生:

      1)及時解析故障、問題和缺陷的根源,每年可能為企業節省數十億美元。

      2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線,躲避擁堵。

      3)分析所有SKU,以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

      4)根據客戶的購買習慣,為其推送他可能感興趣的優惠信息。

      5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。

      6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。

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