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　　在這春節(jié)期間，大家都見證了全球最大的“人類遷移”——車流、物流、人流，它們流淌的同時也是數(shù)據(jù)，是商機。而大數(shù)據(jù)，就是這樣一種需要借助專有平臺實現(xiàn)價值提煉幫助決策分析的海量數(shù)據(jù)集。鑒于大數(shù)據(jù)在云計算、移動、社交等多個發(fā)展趨勢中都具有普遍性和重要性，本文將為廣大讀者介紹有關(guān)大數(shù)據(jù)的基本內(nèi)容，以期幫助更多人了解大數(shù)據(jù)，并從中挖掘更多商機活躍市場。

　　另類“V字仇殺隊”

　　談到大數(shù)據(jù)，就自然而然會想到大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume（數(shù)據(jù)量大）、Velocity（實時性強）、 Variety（種類多樣）、Veracity（真實性）。另外，通常還大數(shù)據(jù)還具有Value（價值）的特點，這 也是人們紛紛關(guān)注大數(shù)據(jù)的主要驅(qū)動力之一。這里的“V字仇殺隊”指的是大數(shù)據(jù)時代下價值的重新定義和挖掘，讓數(shù)據(jù)價值充斥在社會的每個角落。

　　大數(shù)據(jù)是多維的，而且極具復雜性。大數(shù)據(jù)帶來的價值包括但不限于：數(shù)據(jù)的組織和管理，基礎(chǔ)架構(gòu)，決策支持和自動化界面和分析。隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興起，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限性被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息治理以確保其真實性及安全性。

大數(shù)據(jù)的四大要素及挑戰(zhàn)

　　Volume——數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，增長到PB級別。截至目前，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB(1PB=1024TB)，而歷史上全人類說過的所有的話的數(shù)據(jù)量大約是5EB(1EB=1024PB)。當前，典型個人計算機硬盤的容量為TB量級，而一些大企業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)接近EB量級。

　　Velocity——處理速度快，1秒定律。根據(jù)IDC的“數(shù)字宇宙”的報告，預計到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的效率就是企業(yè)的生命。

　　Variety——數(shù)據(jù)類型繁多，絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。類型的多樣性也讓數(shù)據(jù)被分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相對于以往便于存儲的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，這些多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高要求。

　　Veracity——只有真實而準確的數(shù)據(jù)才能讓對數(shù)據(jù)的管控和治理真正有意義。

大數(shù)據(jù)的4V特點（來源：f5）

　　Value——價值密度低。價值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。如何通過強大的機器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價值“提純”成為目前大數(shù)據(jù)背景下亟待解決的難題。隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興起，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限性被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息治理以確保其真實性及安全性。

　　大數(shù)據(jù)對于每個人來說都是機遇和挑戰(zhàn)并存。在大數(shù)據(jù)科學、網(wǎng)絡日志、RFID（無線射頻識別技術(shù)）、傳感網(wǎng)絡、社交網(wǎng)絡、社交數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡文檔、互聯(lián)網(wǎng)搜索、呼叫中心、天文學、氣象學、地理學 、生物學和其他數(shù)據(jù)龐大的學術(shù)性領(lǐng)域和民用、軍用、視頻、電子商務等等，都有著廣泛的應用。

　　大數(shù)據(jù)科學

　　大型強子對撞機（Large Hadron Collider）是一座位于瑞士日內(nèi)瓦近郊歐洲核子研究組織CERN的對撞型粒子加速器，主要作為國際高能物理學展開研究。該實驗室分布有1.5億個傳感器，平均每秒傳輸?shù)?數(shù)據(jù)多達4000萬倍，在每秒鐘內(nèi)有6億次碰撞。其中有99.999%的數(shù)據(jù)是經(jīng)過過濾并沒有記錄下來的， 也就是僅有100次碰撞（每秒）的數(shù)據(jù)最具有價值。

大型強子對撞機

　　·因此，真正需要采集并處理的數(shù)據(jù)僅為傳感器數(shù)據(jù)中的0.001%。整個LHC實驗室的數(shù)據(jù)年增長為25PB（不考慮數(shù)據(jù)備份）。

　　·如果所有的傳感器數(shù)據(jù)都需要記錄下來并進行處理的話，那么其工作量將極其龐大并變得難以為繼。那樣的話，年數(shù)據(jù)增長將達1.5億PB，也就是相當于每天500EB。

　　政府部門

　　去年，美國奧巴馬管理當局宣布成立大型數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議（Big Data Research and Development Initiative），致力于幫助政府部門如何利用大數(shù)據(jù)解決重大問題。該倡議包括84個不同的大數(shù)據(jù)項目工程和6個部門。此外，美國聯(lián)邦政府還擁有當今世界上最頂級的十大超級計算機中的六個。負責氣象模擬的NASA部門，在其發(fā)現(xiàn)者號超級計算機集群中也存儲有32PB氣象觀測和模擬數(shù)據(jù)。這些，其實 也都說明政府部門對大數(shù)據(jù)的重視，以及為此而展開的應用。

　　商業(yè)領(lǐng)域

　　在商業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)解決方案和應用則更是百花齊放百家爭鳴。著名的Facebook社交平臺，早已開展了基于用戶行為分析的數(shù)據(jù)挖掘和決策分析能夠?qū)ζ渌杏脩舻?00億張照片進行分析處理。沃爾瑪每個小時處理的客戶交易量超過百萬次，這些交易量數(shù)據(jù)容量高達2.5PB（2560TB）——相當于美國國會圖書館藏書量的167倍。

Facebook數(shù)據(jù)信息

　　應用開發(fā)

　　根據(jù)廣義的信息和通信技術(shù)促進發(fā)展（ICT4D）的有效應用來看，大數(shù)據(jù)在社會經(jīng)濟發(fā)展中能夠發(fā)揮重 要貢獻。一方面，可以借助大數(shù)據(jù)提供具有成本效益的決策分析，比如在醫(yī)療、招聘、經(jīng)濟發(fā)展、預防犯罪、自然災害、資源管理等領(lǐng)域。另一方面，隱私、互操作性挑戰(zhàn)、算法的完善方面，以及由于缺乏技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和人才資源而產(chǎn)生新的數(shù)字鴻溝：以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的決策支持帶來的信息鴻溝。

從這里我們不難看出，大數(shù)據(jù)在各個行業(yè)和領(lǐng)域，由于其面臨的應用和業(yè)務不同而產(chǎn)生不同的挑戰(zhàn)或者機遇，但無論怎么說，大數(shù)據(jù)都是一種趨勢，一種會在短期內(nèi)帶來傷痛的機遇。也正是因為 如此，我們也還需要特別了解，大數(shù)據(jù)目前的一些解決方案和成功的應用案例。

相比之下，人們更容易看懂Sandy Bridge、Ivy Bridge等處理器架構(gòu)和USB 3.0、雷電接口等技術(shù)規(guī)范，而大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的解決方案和產(chǎn)品，由于其涉及規(guī)模較為龐雜，而成為了很多人并不熟知的一個新生事物。

　　大數(shù)據(jù)需要有不同于傳統(tǒng)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)解決方案，通常都是基于集群的物理設(shè)施平臺上，通過分布式處理系統(tǒng)來實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的處理和分析。也正是如此，這種解決方案更多的是側(cè)重于軟硬一體或者分布式的軟件系統(tǒng)平臺來實現(xiàn)。

　　在大數(shù)據(jù)解決方案中，最為常見的當屬Hadoop。Hadoop 是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進行分布式處理的軟件 框架。Hadoop項目包括三部分，分別是Hadoop Distributed File System（HDFS）、HadoopMapReduce 編程模型，以及Hadoop Common。

英特爾：作為與Linux具有一樣都具有革命性意義的Hadoop，英特爾還推出了基于該平臺的發(fā)行版（包括免費發(fā)行版），以幫助用戶更輕松地構(gòu)建架構(gòu)和使用分布式計算平臺，開發(fā)和處理海量數(shù)據(jù)。

Intel Hadoop發(fā)行版（來源：Intel）

　　在英特爾所提出的大數(shù)據(jù)方案之中，至強處理器將為大數(shù)據(jù)分析提供原動力。英特爾還展示了其即將發(fā)行的Hadoop發(fā)行版——Intel Hadoop Manager 2.0。英特爾的Hadoop發(fā)行版著重對英特爾平臺上的Hadoop進行了優(yōu)化，企業(yè)可即時實施，安裝、配置都非常簡單。

　　微軟：為幫助企業(yè)快速采用其大數(shù)據(jù)解決方案，微軟將在 Microsoft Windows Azure平臺上提供基于云端的Hadoop服務，同時在 Windows Server 上提供基于本地的 Hadoop 版本。 Hadoop 的豐富洞察可以與 Microsoft Business Intelligence (BI) 平臺無縫結(jié)合，使客戶能夠借助Office和SharePoint以及公用的數(shù)據(jù)和服務來豐富他們的模型。

Windows Azure Hadoop優(yōu)勢

　　EMC：Greenplum統(tǒng)一分析平臺（UAP）結(jié)合Greenplum DB 和Greenplum Hadoop為企業(yè)構(gòu)建高效處理結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析平臺。并且客戶可 以以此平臺為基礎(chǔ)利用Greenplum行業(yè)和數(shù)學統(tǒng)計方面 的專家，充分挖掘自身數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)從成本 中心到利潤中心的轉(zhuǎn)變，以數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務。

　　甲骨文：提供了大數(shù)據(jù)軟硬一體優(yōu)化集成解決方案，其行業(yè)解決方案包括移動應用用戶行為統(tǒng)計分析、基于日志和訪問內(nèi)容的用戶畫像、機頂盒用戶使用習慣和精準營銷、語義分析和搜索引擎實時處理、海量指紋識別以及人臉識別查詢系統(tǒng)、分布式大數(shù)據(jù)存儲和管理系統(tǒng)、海量歷史數(shù)據(jù)分析平臺、基于互聯(lián)網(wǎng)的輿情監(jiān)控系統(tǒng)等。Exadata就是一個預配置的軟硬件結(jié)合體，可提供高性能的數(shù)據(jù)讀寫操作。

　　IBM：IBM 提供了全面的大數(shù)據(jù)解決方案，InfoSphere大數(shù)據(jù)分析平臺包括BigInsights和 Streams，Streams采用內(nèi)存計算方式分析實時數(shù)據(jù)，可以動態(tài)地分析大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。BigInsights基于Hadoop，增加了文本分析、統(tǒng)計決策工具，同時在可靠性、安全性、易用性、管理性方面提供了工具，并且可與DB2、Netezza等集成。

SAP：和甲骨文Exadata類似，SAP提供了一個高性能的數(shù)據(jù)查詢功能，用戶可以直接對大量實時業(yè)務數(shù)據(jù)進行查詢和分析的軟硬一體化解決方案HANA。

　　“信息將成為‘二十一世紀的石油’。”（Gartner，2010年）“數(shù)據(jù)正在成為商業(yè)的新型原材料：經(jīng)濟投入幾乎相當于資本與勞動力。”（援引《經(jīng)濟學家》，2010年）。這些，無不說明大數(shù)據(jù)帶來的巨大商機和潛在價值。在本文，主要給讀者介紹大數(shù)據(jù)帶來的兩方面益處：更智能；更富有。

　　更智能和更富有，有時候并不等同。隨著各大企業(yè)業(yè)務的擴展和市場經(jīng)濟節(jié)奏的加快，人們在制定市場策略的時候，需要更多的真實有效的數(shù)據(jù)作為決策支撐平臺。而在大數(shù)據(jù)帶來的致富方面，不僅對于商家來說是潛在商機，對于個人來說，也是創(chuàng)業(yè)實現(xiàn)自身價值的良好途徑。手中握有數(shù)據(jù)的公司基 于數(shù)據(jù)交易即可產(chǎn)生很好的效益；其次，基于數(shù)據(jù)挖掘會有很多商業(yè)模式誕生。

大數(shù)據(jù)現(xiàn)象將無處不在

　　大數(shù)據(jù)成智能手段

　　君不見，各大網(wǎng)站的廣告都會根據(jù)網(wǎng)民行為而展示、推送類似用戶曾經(jīng)瀏覽過的商品的宣傳內(nèi)容？比如一個網(wǎng)民經(jīng)常瀏覽單反相機及其配件類產(chǎn)品，在訪問其他網(wǎng)站的時候，就很容易看到類似鏡頭、單反相機和閃關(guān)燈之類的廣告展示。

　　這種情況，在當今的社交媒體（比如微博）平臺上，則會顯得更為普遍的。因為大數(shù)據(jù)時代下，展示給每一個微博用戶的品牌、產(chǎn)品宣傳內(nèi)容，這種無差異化的市場營銷行為不僅無利于精準挖掘潛在客戶，而且還有害于微博平臺本身的用戶體驗。

　　谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人們的行為和情緒的細節(jié)化測量成為可能。挖掘用戶的行為習慣和喜好，凌亂紛繁的數(shù)據(jù)背后找到更符合用戶興趣和習慣的產(chǎn)品和服務，并對產(chǎn)品和服務進行針對性地調(diào)整和優(yōu)化。大數(shù)據(jù)也日益顯現(xiàn)出對各個行業(yè)的推進力。

　　此外，大數(shù)據(jù)還可以幫助實現(xiàn)智能交通、智能城市，幫助銀行及時準確評估客戶消費和信用信息等等。

智能城市大數(shù)據(jù)的特征

　　大數(shù)據(jù)成致富捷徑

　　未來，數(shù)據(jù)可能成為最大的交易商品。未來大數(shù)據(jù)將如同基礎(chǔ)設(shè)施一樣，有數(shù)據(jù)提供方、管理者、監(jiān)管者，數(shù)據(jù)的交叉復用將大數(shù)據(jù)變成一大產(chǎn)業(yè)。

　　相比傳統(tǒng)的致富資本——原材料、資金等等，它們一般都具有排他性，但數(shù)據(jù)卻能夠很容易地實現(xiàn)共享，并且通過共享實現(xiàn)更大的價值。此外，此數(shù)據(jù)和彼數(shù)據(jù)如果能有機地結(jié)合到一起，可能就會產(chǎn)生新的信息和知識，并且實現(xiàn)大幅增值。麥肯錫的報告就曾經(jīng)指出：“已經(jīng)有越來越多令人信服的證據(jù)表明：大數(shù)據(jù)將成為競爭的關(guān)鍵性基礎(chǔ)，并成為下一波生產(chǎn)率提高、創(chuàng)新和為消費者創(chuàng)造價值的支柱”。

　　可以預見，基于知識的競爭，將集中表現(xiàn)為基于數(shù)據(jù)的競爭。而這種數(shù)據(jù)競爭，將成為經(jīng)濟發(fā)展的必然。隨著全球競爭的不斷深化，企業(yè)的地理優(yōu)勢也將淡化，各種國家和地區(qū)性的保護措施也將逐步取消，一項專利很快會被模仿、復制、推廣，創(chuàng)新將越來越艱難。但在除去這些要素之外，還有一點可以構(gòu)成企業(yè)競爭的基礎(chǔ)，那就是以“低成本、高效率”的方式來開展公司的業(yè)務。這種競爭，要求公司制定流線型的商業(yè)過程，各個過程之間必須無縫隙、無摩擦地對接，并保證每一個商業(yè)決策明智、正確，在競爭的過程中不犯錯誤。（引自：美國信息經(jīng)濟領(lǐng)域的著名教授托馬斯·達文波特）

　　要做到這些，企業(yè)必須廣泛推行以事實為基礎(chǔ)的決策方法，大量使用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化企業(yè)的各個運營環(huán)節(jié)，通過基于數(shù)據(jù)的優(yōu)化，將業(yè)務流程中的價值充分得到提煉，從而最大化節(jié)約成本、實現(xiàn)效益最優(yōu)最大。

編后語：

本文主要圍繞大數(shù)據(jù)的特點、行業(yè)應用和面臨的挑戰(zhàn)、相應解決方案和未來潛在價值這幾個最為重要的領(lǐng)域展開論述，由于大數(shù)據(jù)這個話題本身很“大”很寬泛，也不可能面面俱到，因此主要在于通過這些內(nèi)容的講解，給廣大網(wǎng)民和讀者提供普及性的分享。

另外一個特別值得關(guān)注的事實是，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)真真切切的來了，它已經(jīng)存在我們的現(xiàn)實生活中，未來也將會在個人、企業(yè)、政府、教育、科研和軍事等各種領(lǐng)域全面展開普及應用。