導讀:世紀之初，全球化概念大熱，弗里德曼告訴人們，世界是平的。大數據來襲的今天，人們越來越感覺，世界是透明的。大數據讓社會生活更便捷的同時，也把人們的生活痕跡印刻在互聯網上。挑戰與機遇并存，價值與風險同在，如何趨利避害用好這把雙刃劍，將考驗人類智慧。

　　凡有井水處，皆談大數據。關于大數據，先說個段子。

必勝客店的電話鈴響了，客服人員拿起電話，通過會員卡號，顧客的住址電話一目了然。客服婉拒了海鮮披薩的點餐要求，因為顧客的膽固醇偏高。客服接著又推薦了低脂健康食譜，因為顧客上周剛從圖書館借走一本書《低脂健康食譜》。

接下來的對話更有精彩，容我錄下來——

顧客：可以刷卡嗎？

客服：對不起，您的信用卡已經刷爆了，您現在還欠銀行4807元，而且還不包括房貸利息。

顧客：那我先去附近的提款機提款。

客服：根據記錄，您已經超過今日提款限額。

顧客：算了，你們直接把披薩送到我家吧，家里有現金。你們多久送到？

客服：大約30分鐘。如果您不想等，可以自己騎車來。

顧客：為什么？

客服：根據全球定位系統的車輛行駛自動跟蹤系統記錄，您有一輛摩托車正行駛在我們店附近。

顧客當即暈倒。

希望讀者不要暈倒。沒錯，這就是街談巷議的大數據。在這個愈來愈講究用數字說話的時代，大數據的概念始終如盛夏般火熱。即使在冬季，仍會有“春運大數據”、“雙12消費大數據”這樣吸引眼睛的消息跳躍在媒體頭條。

　　什么是大數據

大數據這個IT行業術語，通俗點來說，就是巨量數據集合。

再具體一點？那就是麥肯錫全球研究所給出的定義：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。

大數據之前，人們喜歡抽樣調查，隨機抽取的捷徑。有了大數據，就可以采用所有數據進行分析處理。

比如說，一張小小公交卡。北京公交一卡通每天產生4千萬條刷卡記錄，分析這些刷卡記錄，可以清晰了解北京市民的出行規律，以有效改善城市交通。

再舉個商鋪選址的例子，對大數據概念的理解會更加一目了然。

南京路上的先施公司，是老上海永遠無法抹去的風景。1914年，僑商黃煥南去上海選址時，南京路還比較冷清，他派人到各路口，用數豆子的辦法測定人流量，最后決定在南京路北興建先施公司。

黃煥南為新店選址的辦法，當時堪稱機智。后來，人們通過統計網站拉數據的方法，費時費力費錢，還未必十分精準。而且，如果選址的范圍擴展到全國城市，個人和小團隊僅憑商業直覺和有限的知識是遠遠不夠的，這時候，就需要大數據登場了，利用商業地理數據進行商業選址及消費者地理細分讓難題迎刃而解。

打開手機地圖，我們在手機APP上的位置信息最后都進入了各大公司的后臺，人流量、人流方向、人流隨時間變化，通過實時路況或熱力圖，一目了然，這些數據，正好可以用來做新店選址。

除了地圖，還有強大的搜索引擎。當將搜索+LBS技術打通后，倘若地處城鄉結合部的上海閔行區頻繁出現“火鍋”關鍵詞搜索后，海底撈、小天鵝們可以適時考慮開家分店了。

透過選址一件事，可以看出，大數據技術的戰略意義不僅在于掌握龐大的數據信息，還在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

　　大數據的應用

“廣西的人最愛點贊，河北人最愛看段子，最關心時政的是山西人，最關注八卦的是天津。”

這組有趣的數據，是今日頭條根據用戶習慣得出的。上線剛4年的今日頭條，恰是一款基于數據化挖掘的個性化信息推薦引擎，目前已經累計用戶5.5億，日活躍用戶超過了6000萬，成為增長最快的資訊類客戶端。

過去是依靠人總結知識，現在可以通過系統、學習用戶的行為特征來儲存智慧。當你拿著手機每看一篇文章，你的每一次點擊和搜索，各種行為，都會被記錄下來產生數據，形成推送——這是今日頭條帶來的啟示。

還有比今日頭條更精準的算法，發生在美國明尼蘇達州。

在明州，一家塔吉特門店被客戶投訴，原因是一位中年男子指控塔吉特將嬰兒產品優惠券寄給他的女兒，一個高中生。但沒多久男子來電道歉，因為女兒經他逼問后坦承自己真的懷孕了。塔吉特百貨靠著分析用戶所有的購物數據，然后通過相關關系分析得出事情的真實狀況。

說到購物數據分析，太平洋西岸的義烏商人也毫不遜色。 11月9日，美國總統選舉結果揭曉，共和黨總統候選人唐納德·特朗普贏得總統選舉，將成為美國第四十五任總統。這個多少有些出人意料的結果，其實精明的義烏人早就預測到了。

原來，美國大選大量競選的旗幟都是浙江義烏制造的。川普和希拉里兩種旗幟，誰的訂單量大，說明誰的支持度高。旗幟工廠的小老板，根據雙方競選旗訂單的大數據預測特朗普必勝，驚呆了一幫吃瓜群眾。

上述三則案例，是再真實不過的大數據運用。大數據究竟給我們帶來什么，答案不言自明。

我們就是生活在這樣一個數據時代，閱讀、購物、看病、旅游，打電話、刷微博、聊QQ、用微信，都在不斷產生新數據。大數據已經與我們的工作生活息息相關、須臾難離。

沒有人會否認，大數據時代已經來臨，并將深刻地改變著人們的工作和生活。走進ＫＴＶ，點歌機推薦的歌曲都是你的“拿手菜”；開車上路，可以避開“紅蚯蚓”選擇暢通路；網上購物，電商會預判用戶的消費需求，提前在離用戶最近的社區儲備商品，大大縮短送貨時間……細細一想，都是大數據在背后幫你。

放眼世界，洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生；google流感趨勢利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布；麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

有沒有小小數據在手，世界盡在掌握的感覺？

大數據技術已在交通、醫療、金融、制造、通訊、推薦系統等行業中得到了廣泛深度應用，大數據加速制造業轉型，大數據助力交通更加便捷高效，大數據驅動金融精細化運營，大數據助推精準醫療快速發展……通過運用數據來催生新的服務，這是正在實現的改變，而不再是一張畫餅。

　　大數據的發展趨勢

種種跡象顯示,從最初的大數據定義之爭,到挖掘大數據應用價值、協商合作方向,大數據產業已經進入務實發展階段。

務實發展也讓人們對大數據的思考漸趨冷靜：大數據盡管運用領域廣闊，也沒必要神話，它就是互聯網發展到現今階段的一種特征而已。在以云計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來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，為人類創造更多的價值。

簡單來說一下云計算，這是個和大數據形影不離的“小伙伴”。

技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據無法用單臺的計算機進行處理，必須采用

分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。可以說，大數據相當于海量數據的“數據庫”，云計算相當于計算機和操作系統，將大量的硬件資源虛擬化后在進行分配使用。

整體來看，未來的趨勢是，云計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數據處理，而大數據的發展趨勢是，實時交互式的查詢效率和分析能力， “動一下鼠標就可以在秒級操作PB級別的數據”。

科普一下，PB是較高級的存儲單位。1PB=1024TB。1TB= 1024G。

之所以提到云計算，是因為，大數據與云計算的深度結合在將來會更加緊密。

自2013年開始，大數據技術已開始和云計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

大河奔涌，泥沙俱下，大數據的豐富，勢必會帶來大量低質量數據。想要成功，數據用戶需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據并通過商業智能獲得更佳決策。所以，采用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。

大數據的野蠻成長，還會帶來不少負面影響：未來幾年數據泄露事件會接二連三，除非數據在源頭就能夠得到安全保障，企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據的安全。

當然，數據泄露并不能阻攔數據科學成為一門專門學科的步伐。未來，各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基于數據這個基礎平臺，將建立起跨領域的數據共享平臺，之后，數據共享將擴展到企業層面，并且成為未來產業的核心一環。

大數據讓社會生活更智慧的同時，也把人們的生活痕跡印刻在互聯網上。人們會擔心,自己生活在四面透明的魚缸里，難有秘密。網絡安全，挑戰與機遇并存，價值與風險同在，如何趨利避害用好這把雙刃劍，將考驗人類智慧。

大數據讓世界更美好，這個時代愿景，隨著防護手段的升級，會逐漸實現。