過去幾年隨著社交網絡、電子商務和移動互聯網的發展，人類社會的數據量迅速激增，據統計目前人類一年產生的數據就相當于人類進入現代化以前所有歷史的總和。這個數據量是異常龐大的，它往往以一個新的單位進行計量——“PB”。1個PB有多大呢？它相當于2的50次方個字節。如果你對此沒有概念，那么簡單來說，《史記》約有52萬多漢字，1個PB能夠存儲至少10億部《史記》。據統計我國2013年約產生8億PB的數據量，其中以百度、騰訊、阿里為代表的互聯網企業產生約1000個PB的數據量。人類現在正處在一個以“PB”為數據單位的新時代，這個時代被稱為Big Data，或者我們現在更為熟悉的名稱——大數據。在大數據時代中，人們似乎是淹沒在了數據的海洋。說淹沒在數據的海洋，實在是低估了海的深度和寬度，也許數據的銀河或者宇宙更為合適。
大數據會怎么樣影響我們的生活？簡單來說，它會讓我們的生活更困難或者更容易——取決于你是否擁有分析大數據的技術。毫無疑問要想在海量數據中理出頭緒不是一件容易的事情，如果你不具備分析數據的能力，大數據會讓我們的生活更困難。例如每逢“雙十一”，“剁手黨”都面臨痛苦的抉擇：打折的商品實在太多，買什么才好呢？最終一不小心，信用卡刷爆，買了一大堆自己不需要的商品，只得含淚吃半年的“康師傅”。但是更多的時候，大數據會讓我們的生活變得容易，因為科技的發展比數據的積累更迅速，過去幾年人類已經發明了許多分析數據、處理數據的方法，這些方法已經在為我們服務。
先來看幾個例子。谷歌公司每天都會收到來自全球超過30億條的搜索指令，經過多年數據的累計，谷歌公司建立了“咳嗽”，“發熱”等搜索關鍵字與流感地區的聯系。于是在2009年谷歌成功的在美國預測了冬季流感的傳播，并且精確到地區和州。2013年奧巴馬連任總統，成為第一位依靠大數據當選的美國總統。競選過程中他的數據挖掘團隊為其制定競選策略，分析選民輿論，使得奧巴馬處處占得先機，最終獲得勝利。再來看看大家熟悉的電子商務。淘寶、亞馬遜或者京東的頁面都經過了大數據技術的優化。你所看到的頁面都是根據你的購物行為進行顯示的。你所希望購買的商品會被顯示在最顯眼的地方，你喜歡的商品會被推薦給你，你在這些網站購物越多，這種分析就越準確，購物體驗也就越流暢。也許今年的“雙十一”，電商們會推出一款App，告訴你哪些商品你是不能錯過的，這樣就不會再發生去年的悲劇啦。
毫無疑問大數據正在改變著我們的生活。過去幾年無論是醫療、健康、交通、公共安全，還是生活、購物、旅游、娛樂都已經逐漸建立起了大數據的分析系統，無論是國家還是企業對大數據的投入都數以億計。大數據的應用也從早期的數據密集型行業（例如電信、金融、能源、科研、互聯網），逐步向非數據密集型行業擴張。一個路邊的奶茶店需要大數據嗎？當然需要。借助微信平臺，只需要掃一掃二維碼，奶茶店就會獲得粉絲的關注。有了這些數據不僅可以開展打折促銷，還可以通過互動了解用戶口味，推出新品。別忘了，電商巨頭京東最近也開設了一家奶茶店，而顯然京東會用大數據的方法來經營。
在大數據時代，數據不再是靜止和陳舊的，任何被遺忘在服務器中的數據，都可能被重新利用，從而發現其中與我們、與行為、與現象的相關性。《大數據時代》的作者維克托·邁爾-舍恩伯格說，大數據的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，絕大部分都隱藏在表面之下。感謝科技的進步，今天我們已經能夠看到冰山之下的絕大部分。
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