現在有很多人都在談論大數據，大數據在很多行業也正在進行著豐富的應用，舉個例子，十幾年前，用最新型的望遠鏡觀察星空，投入使用的頭一年能觀察到的信息數量比之前天文學家所觀察到的信息總量還要大。那是極大量的數據。然而四年之后，又有新的望遠鏡問世了，這個望遠鏡5天觀察到的數據量要比之前2000年出產的望遠鏡一年內觀察到的都要多。這些觀測到的數據其實就非常形象的展現出了大數據時代帶給我們的改變。本期我們就來看看一些大數據專家給我們舉出的形象例子，一探當今大數據技術的發展現狀。
葡萄酒莊園利用大數據
在過去，對于一個葡萄莊園來說，要想釀造葡萄酒，用戶會用一個傳感器來測量溫度，但如今，可以為每棵葡萄樹都安裝一個傳感器，為每一棵生長葡萄的樹都配備一個傳感器，這意味著我們總共有成百上千個數據收集點，為我們提供關于濕度、溫度、水量的精確數據，由此我們可以完美地、有針對性地對待每一棵葡萄樹，從而最大化的地提高釀酒質量。但同時，并不是所有傳感器都能收集到絕對準確的數據，比如有時候陽光會正巧照射在某一傳感器上，使得指針稍有變化，而其他的傳感器可能在暗處，所以有些數據可能不是完美的，但是因為我們掌握超大量的數據，所以這一點是可以被接受的。
有業內專家表示，相比以往的小數據時代，我們擁有的數據量是非常小的，那么也就是說有極少的數據點可以讓用戶陷于數據饑荒當中，也可以說當時的我們生活在信息匱乏的環境當中，因此我們要求每個數據點都是精確的，也必須極精確地、高質量地來處理以及呈現它們。而如果我們擁有足夠的數據，我們就不需要那么做了，我們可以更寬容地對待它們，用不那么精確的態度來對待它們。
發展到現在的大數據時代，我們在很多事情上就可以去利用豐富強大的數據資源來進行相關的分析工作，這樣一來，我們就能夠知道比如兩個事物之間所存在的關聯性，那么也就可以利用一個去預測另一個的發展。
數據判斷用戶購買習慣
對于這個分標題給筆者印象最深的就是亞馬遜利用大數據來分析用戶過去的購買記錄，從而能夠精確地分析出眾多用戶的購買習慣，這樣一來，亞馬遜就能向我們推薦我們可能會買的書籍、光碟及其他東西。亞馬遜在這項服務上做得非常出色，以至于其收入的三分之一都來自于這個推薦服務。這是一個極其簡單而又極其有效的技術。
通過相關關系收集更多數據點，接受不精確性，我們可以更好地預測未來，更好地理解和洞察社會、世界和生活。這使我們不僅比現在做得更好，還讓我們可以去做那些我們認為永遠不可能做到的事，這就是大數據的發展前景。
大數據助力搜索引擎發展
拿谷歌來舉例，谷歌每天需要接受30億個搜索請求。對待這些數據的原始方法是處理搜索請求、找到搜索結果、呈現搜索結果，然后把之前的搜索請求拋到腦后。但是谷歌不是這樣做的。谷歌將每個搜索請求另做他用。比如，他們會用搜索請求數據來提高他們的拼寫檢查功能，這樣他們可以在你輸入單詞時快速查錯。他們還用搜索請求數據來提高關聯搜索功能，在你輸入搜索關鍵詞時自動聯想出相關搜索。如此以來，他們從已有的數據中得到了更大價值，并應用于不同目的。
某種程度上，在大數據時代來臨之前，數據的價值只是部分地體現了出來，就像冰山一角，就像只啜飲一小口，就把一瓶上好的葡萄酒扔掉一樣。然而在大數據時代，我們會喝掉并享受整瓶酒。因此，有了這能量巨大的價值資源，商業以及社會的哪些方面將會發生改變呢？業內專家給出的簡單答案就是：方方面面都將發生改變。
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