作者：華智晟遠（北京）管理咨詢公司董事長 石澤杰
大(da)數據（Big Data，Mega DataA），或稱巨量(liang)資料，指的是需要(yao)新處理模式才能(neng)具有更強(qiang)的決策力(li)、洞察力(li)和(he)流程優(you)化(hua)能(neng)力(li)的海量(liang)、高增長率和(he)多樣化(hua)的信(xin)息資產。
19世紀以來，因為信息缺(que)乏和(he)信息流通收到限(xian)制(zhi)，社會對數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)運用(yong)停留(liu)在(zai)抽樣(yang)調(diao)查和(he)樣(yang)本分(fen)析層面，調(diao)查結果并不精(jing)準。隨著互(hu)聯網的(de)發展，很多互(hu)聯網公(gong)司可(ke)以獲得(de)大(da)(da)量有(you)價值的(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，這開啟了大(da)(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)模式。大(da)(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)時代不再用(yong)隨機分(fen)析方法，而是從采用(yong)全數(shu)(shu)據(ju)(ju)或者(zhe)所有(you)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)方法：樣(yang)本=總體。
《大數(shu)(shu)據(ju)(ju)時(shi)代(dai)》一(yi)(yi)書中(zhong)記載(zai)：我(wo)們最終的(de)(de)(de)目的(de)(de)(de)不是儲存數(shu)(shu)據(ju)(ju)，而是以一(yi)(yi)種前所(suo)未有的(de)(de)(de)方式，通(tong)過對海(hai)量數(shu)(shu)據(ju)(ju)進行分析(xi)，獲(huo)得(de)由巨大價值(zhi)的(de)(de)(de)產(chan)品和服務，或深刻洞見；大數(shu)(shu)據(ju)(ju)是人們獲(huo)得(de)新的(de)(de)(de)認知、創造新的(de)(de)(de)價值(zhi)的(de)(de)(de)源泉(quan)，大數(shu)(shu)據(ju)(ju)還(huan)是改變市場、組織結構，以及政府與公民關系的(de)(de)(de)方法。
大(da)數(shu)(shu)據與云計算密不可分，大(da)數(shu)(shu)據技術(shu)的(de)戰略意(yi)義(yi)不在于(yu)掌握(wo)龐(pang)大(da)的(de)數(shu)(shu)據信息，而在于(yu)對這(zhe)(zhe)些含(han)有意(yi)義(yi)的(de)數(shu)(shu)據進行專(zhuan)業化處理(li)。大(da)數(shu)(shu)據搜(sou)集和(he)儲存是基(ji)礎(chu)，大(da)數(shu)(shu)據計算和(he)分析(xi)才是關鍵。例(li)如：谷歌(ge)利(li)用(yong)(yong)重復使用(yong)(yong)搜(sou)索關鍵詞來檢測流(liu)感(gan)傳播(bo)；IBM利(li)用(yong)(yong)分析(xi)模型來確定電(dian)動汽(qi)車電(dian)池充電(dian)的(de)*時(shi)間和(he)地點；百度利(li)用(yong)(yong)人們(men)上網(wang)瀏覽(lan)的(de)頁面和(he)輸入信息，來推薦廣告；去(qu)哪兒網(wang)利(li)用(yong)(yong)機票銷售數(shu)(shu)據來預測未來的(de)機票價格(ge)等等。再比如；MasterCard Advisors搜(sou)集和(he)分析(xi)了210個(ge)國(guo)家15億(yi)張信用(yong)(yong)卡用(yong)(yong)戶650億(yi)條(tiao)交(jiao)易記(ji)錄(lu)，用(yong)(yong)來預測商(shang)(shang)業發展和(he)客(ke)戶的(de)趨(qu)勢(shi)，如果一(yi)個(ge)人下(xia)午四點左(zuo)右給(gei)汽(qi)車加油(you)，很(hen)可能接(jie)下(xia)來一(yi)個(ge)小時(shi)去(qu)商(shang)(shang)場購物或餐廳吃飯，商(shang)(shang)家正是需要這(zhe)(zhe)樣的(de)信息，來促銷它們(men)的(de)產品。
大數(shu)據在(zai)運用中發揮(hui)了巨大價值潛力，但同時大數(shu)據還會帶(dai)來威脅(xie)，大數(shu)據分析會威脅(xie)到人(ren)們的隱私，會損害到個(ge)人(ren)利(li)益。
針對人們(men)這種威脅，斯(si)坦福大(da)學(xue)兩位學(xue)生埃文(wen)·斯(si)皮格(ge)爾（Evan Spiegel）移動圖冊(ce)鮑比·墨菲(Bobby Murphy)創辦是一款(kuan)“閱后即焚”照片分享應用(yong)，即Snapchat（快(kuai)照）。利(li)用(yong)該(gai)應用(yong)程序，用(yong)戶可以拍(pai)照、錄制視頻、添加文(wen)字和圖畫，并將他們(men)發送(song)到自己在該(gai)應用(yong)上的好友列表。
Snapchat該應用(yong)(yong)最主要的功能(neng)是所有(you)照片和用(yong)(yong)戶(hu)信息都有(you)一(yi)個1到10秒的生命(ming)期，用(yong)(yong)戶(hu)拍了照片發送給好友后(hou)，這些照片會根(gen)據用(yong)(yong)戶(hu)所預先設定的時間按時自動(dong)銷(xiao)毀。而且，如果接收(shou)方(fang)在此期間試(shi)圖進行截圖的話，用(yong)(yong)戶(hu)也將得到通知。
在(zai)2011年9月(yue)上(shang)線(xian)，如今用戶每天通過(guo)Snapchat上(shang)傳1.5億(yi)張照片(pian)。2013年11月(yue)13日，Facebook向Snapchat提出30億(yi)美(mei)(mei)元(yuan)的收購要約，此(ci)后不(bu)久(jiu)，谷歌提價競購，出價40億(yi)美(mei)(mei)元(yuan)，但都(dou)被拒絕。2015年1月(yue)3日，Snapchat剛剛完成(cheng)了4.86億(yi)美(mei)(mei)元(yuan)的融(rong)資(zi)，躋身*十大風投交易。
《華爾街(jie)日(ri)報(bao)》將大(da)數(shu)據時代(dai)、智能化生產和無線網絡革命(ming)稱為引領(ling)未(wei)來繁榮的三大(da)技術變革，麥肯錫公(gong)司的報(bao)告(gao)指出數(shu)據是(shi)一種生產資料，大(da)數(shu)據是(shi)一個創新(xin)、競爭、生產力提高的前沿，世(shi)界(jie)經(jing)濟論壇的報(bao)告(gao)認定：大(da)數(shu)據為新(xin)財富，價值堪比(bi)石油。
隨(sui)著全球(qiu)互聯(lian)(lian)網快速發(fa)展(zhan)，越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)的(de)網絡用戶通(tong)過多(duo)種(zhong)終端(duan)、多(duo)種(zhong)平臺輸出(chu)數字(zi)內(nei)容，驅動(dong)整個互聯(lian)(lian)網世界邁入(ru)“大(da)數據(ju)時代”。有資料(liao)顯示，1998年全球(qiu)網民平均每月使用流量1MB（兆字(zi)節(jie)），2000年是(shi)10MB，2003年是(shi)100MB，2008年是(shi)1GB(1GB等于(yu)1024MB)，2015年超(chao)過10GB。
當(dang)我(wo)們把(ba)微博微信等社交平臺當(dang)作抒情或者發議論的(de)(de)工具時，華爾街的(de)(de)斂財高手們正在(zai)挖(wa)掘互聯網的(de)(de)“數(shu)據財富”，先人一(yi)步用(yong)其預判市場走(zou)勢，而且取得了很多收益
1、華爾街根據民主(zhu)情緒(xu)拋售股票；
2、對(dui)沖基金(jin)根據購物網站顧(gu)客(ke)評論(lun)分(fen)析企業產(chan)品銷售狀況；
3、銀(yin)行根據求職網站(zhan)的(de)崗(gang)位數量，推斷就業率；
4、投(tou)資(zi)機構(gou)搜集并分析上市企業聲明，從中尋(xun)找破(po)產(chan)的蛛絲馬跡；
5、*疾控(kong)中心(xin)依據(ju)網民搜索，分析(xi)全球范圍內流感等病疫的(de)傳播狀況(kuang)；
6、奧(ao)巴馬的競選團隊依據選民(min)的微博實(shi)時分析選民(min)對總(zong)統競選人的喜好。
大數據到底(di)能給企業帶來(lai)什么(me)樣(yang)的(de)商業機會呢(ni)？
1、數(shu)據租售(shou)服務：服務提供商聚焦某(mou)個行業或者領(ling)域，將數(shu)據集合發送給客戶，以(yi)銷售(shou)或者租賃(lin)來獲(huo)取報酬的方式(shi)；
2、數(shu)據(ju)分析報告(gao)：對通過多種(zhong)策略(lve)獲取的大(da)數(shu)據(ju)集，運用數(shu)據(ju)統(tong)計，數(shu)據(ju)挖(wa)掘等科學方法(fa)，對數(shu)據(ju)的特點、規律、未來變(bian)動趨勢進行分析與(yu)判斷，把分析判斷結(jie)果提供(gong)給客戶的服(fu)務；
3、數(shu)據分析平臺(tai)：通過彈性租賃(lin)的(de)方式為用(yong)戶提供集數(shu)據存儲能(neng)力(li)、運算能(neng)力(li)與(yu)分析能(neng)力(li)為一體(ti)的(de)平臺(tai)服務(wu)；
4、決(jue)策外包服務(wu)：對(dui)通過(guo)多種渠道獲取的(de)大數據集進行(xing)分析(xi)(xi)預測，并基(ji)于分析(xi)(xi)預測結論，為客戶提供某些業務(wu)流程的(de)決(jue)策外包服務(wu)；
5、數(shu)(shu)據(ju)分享平臺(tai)：平臺(tai)服(fu)務商基于(yu)其擁有的(de)數(shu)(shu)據(ju)資產(chan)，為用(yong)戶提供(gong)云數(shu)(shu)據(ju)庫，數(shu)(shu)據(ju)推送，數(shu)(shu)據(ju)集成(cheng)服(fu)務，同(tong)時開放數(shu)(shu)據(ju)接口，提供(gong)開發(fa)環境，供(gong)開發(fa)者進行基于(yu)數(shu)(shu)據(ju)的(de)應(ying)用(yong)開發(fa)從而(er)獲(huo)取(qu)利潤分成(cheng)；
6、數據交(jiao)易平(ping)臺：平(ping)臺提(ti)供商為數據所有者(zhe)和需求者(zhe)提(ti)供數據交(jiao)易，交(jiao)換的第三方服務平(ping)臺。
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