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大数据究竟是什么?一篇文章让你认识并读懂大数据【1】.docx

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上传者: 邵谦广 2017-06-09 评分 0 0 0 0 0 0 暂无简介 简介 举报

简介:本文档为《大数据究竟是什么?一篇文章让你认识并读懂大数据【1】docx》,可适用于领域,主题内容包含大数据究竟是什么?一篇文章让你认识并读懂大数据【】    在写这篇文章之前我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透符等。

大数据究竟是什么?一篇文章让你认识并读懂大数据【】    在写这篇文章之前我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻如果你问他大数据和你有什么关系?估计很少能说出一二三来。究其原因一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了所以大家没有必要花时间去知其所以然。  我希望有些不一样所以对该如何去认识大数据进行了一番思索包括查阅了资料翻阅了最新的专业书籍但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论我很真诚的希望进入事物探寻本质。  如果你说大数据就是数据大或者侃侃而谈个V也许很有深度的谈到BI或预测的价值又或者拿Google和Amazon举例技术流可能会聊起Hadoop和CloudComputing不管对错只是无法勾勒对大数据的整体认识不说是片面但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许“解构”是最好的方法。    在写这篇文章之前我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻如果你问他大数据和你有什么关系?估计很少能说出一二三来。究其原因一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了所以大家没有必要花时间去知其所以然。  我希望有些不一样所以对该如何去认识大数据进行了一番思索包括查阅了资料翻阅了最新的专业书籍但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论我很真诚的希望进入事物探寻本质。  如果你说大数据就是数据大或者侃侃而谈个V也许很有深度的谈到BI或预测的价值又或者拿Google和Amazon举例技术流可能会聊起Hadoop和CloudComputing不管对错只是无法勾勒对大数据的整体认识不说是片面但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许“解构”是最好的方法。    在写这篇文章之前我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻如果你问他大数据和你有什么关系?估计很少能说出一二三来。究其原因一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了接检测燃烧脂肪量用于手机的嗅觉传感器面世可以监测从空气污染到危险的化学药品微软正在研发可感知用户当前心情智能手机技术谷歌眼镜InSight新技术可通过衣着进行人物识别。  除此之外还有很多与感知相关的技术革新让我们耳目一新:比如牙齿传感器实时监控口腔活动及饮食状况婴儿穿戴设备可用大数据去养育宝宝Intel正研发D笔记本摄像头可追踪眼球读懂情绪日本公司开发新型可监控用户心率的纺织材料业界正在尝试将生物测定技术引入支付领域等。  其实这些感知被逐渐捕获的过程就是就世界被数据化的过程一旦世界被完全数据化了那么世界的本质也就是信息了。  就像一句名言所说“人类以前延续的是文明现在传承的是信息。”大数据的实践大数据的实践大数据的实践大数据的实践互联网的大数据互联网的大数据互联网的大数据互联网的大数据  互联网上的数据每年增长每两年便将翻一番而目前世界上以上的数据是最近几年才产生的。据IDC预测到年全球将总共拥有ZB的数据量。互联网是大数据发展的前哨阵地随着WEB时代的发展人们似乎都**惯了将自己的生活通过网络进行数据化方便分享以及记录并回忆。  互联网上的大数据很难清晰的界定分类界限我们先看看BAT的大数据:  百度拥有两种类型的大数据:用户搜索表征的需求数据爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果以及精准的搜索引擎关键字广告实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。搜索引擎在大数据时代面临的挑战有:更多的暗网数据更多的WEB化但是没有结构化的数据更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。  阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。  腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息甚至预测未来。  在信息技术更为发达的美国除了行业知名的类似GoogleFacebook外已经涌现了很多大数据类型的公司它们专门经营数据产品比如:  Metamarkets:这家公司对Twitter、支付、签到和一些与互联网相关的问题进行了分析为客户提供了很好的数据分析支持。  Tableau:他们的精力主要集中于将海量数据以可视化的方式展现出来。Tableau为数字媒体提供了一个新的展示数据的方式。他们提供了一个免费工具任何人在没有编程知识背景的情况下都能制造出数据专用图表。这个软件还能对数据进行分析并提供有价值的建议。  ParAccel:他们向美国执法机构提供了数据分析比如对个有犯罪前科的人进行跟踪从而向执法机构提供了参考性较高的犯罪预测。他们是犯罪的预言者。  QlikTech:QlikTech旗下的Qlikview是一个商业智能领域的自主服务工具能够应用于科学研究和艺术等领域。为了帮助开发者对这些数据进行分析QlikTech提供了对原始数据进行可视化处理等功能的工具。  GoodData:GoodData希望帮助客户从数据中挖掘财富。这家创业公司主要面向商业用户和IT企业高管提供数据存储、性能报告、数据分析等工具。  TellApart:TellApart和电商公司进行合作他们会根据用户的浏览行为等数据进行分析通过锁定潜在买家方式提高电商企业的收入。  DataSift:DataSift主要收集并分析社交网络媒体上的数据并帮助品牌公司掌握突发新闻的舆论点并制定有针对性的营销方案。这家公司还和Twitter有合作协议使得自己变成了行业中为数不多可以分析早期tweet的创业公司。  Datahero:公司的目标是将复杂的数据变得更加简单明了方便普通人去理解和想象。  举了很多例子这里简要归纳一下在互联网大数据的典型代表性包括:  用户行为数据(精准广告投放、内容推荐、行为**惯和喜好分析、产品优化等)  用户消费数据(精准营销、信用记录分析、活动促销、理财等)  用户地理位置数据(OO推广商家推荐交友推荐等)  互联网金融数据(PP小额贷款支付信用供应链金融等)  用户社交等UGC数据(趋势分析、流行元素分析、受欢迎程度分析、舆论监控分析、社会问题分析等)  互联网上的数据每年增长每两年便将翻一番而目前世界上以上的数据是最近几年才产生的。据IDC预测到年全球将总共拥有ZB的数据量。互联网是大数据发展的前哨阵地随着WEB时代的发展人们似乎都**惯了将自己的生活通过网络进行数据化方便分享以及记录并回忆。  互联网上的大数据很难清晰的界定分类界限我们先看看BAT的大数据:  百度拥有两种类型的大数据:用户搜索表征的需求数据爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果以及精准的搜索引擎关键字广告实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。搜索引擎在大数据时代面临的挑战有:更多的暗网数据更多的WEB化但是没有结构化的数据更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。  阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。  腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息甚至预测未来。  在信息技术更为发达的美国除了行业知名的类似GoogleFacebook外已经涌现了很多大数据类型的公司它们专门经营数据产品比如:  Metamarkets:这家公司对Twitter、支付、签到和一些与互联网相关的问题进行了分析为客户提供了很好的数据分析支持。  Tableau:他们的精力主要集中于将海量数据以可视化的方式展现出来。Tableau为数字媒体提供了一个新的展示数据的方式。他们提供了一个免费工具任何人在没有编程知识背景的情况下都能制造出数据专用图表。这个软件还能对数据进行分析并提供有价值的建议。  ParAccel:他们向美国执法机构提供了数据分析比如对个有犯罪前科的人进行跟踪从而向执法机构提供了参考性较高的犯罪预测。他们是犯罪的预言者。  QlikTech:QlikTech旗下的Qlikview是一个商业智能领域的自主服务工具能够应用于科学研究和艺术等领域。为了帮助开发者对这些数据进行分析QlikTech提供了对原始数据进行可视化处理等功能的工具。  GoodData:GoodData希望帮助客户从数据中挖掘财富。这家创业公司主要面向商业用户和IT企业高管提供数据存储、性能报告、数据分析等工具。  TellApart:TellApart和电商公司进行合作他们会根据用户的浏览行为等数据进行分析通过锁定潜在买家方式提高电商企业的收入。  DataSift:DataSift主要收集并分析社交网络媒体上的数据并帮助品牌公司掌握突发新闻的舆论点并制定有针对性的营销方案。这家公司还和Twitter有合作协议使得自己变成了行业中为数不多可以分析早期tweet的创业公司。  Datahero:公司的目标是将复杂的数据变得更加简单明了方便普通人去理解和想象。  举了很多例子这里简要归纳一下在互联网大数据的典型代表性包括:  用户行为数据(精准广告投放、内容推荐、行为**惯和喜好分析、产品优化等)  用户消费数据(精准营销、信用记录分析、活动促销、理财等)  用户地理位置数据(OO推广商家推荐交友推荐等)  互联网金融数据(PP小额贷款支付信用供应链金融等)  用户社交等UGC数据(趋势分析、流行元素分析、受欢迎程度分析、舆论监控分析、社会问题分析等)  互联网上的数据每年增长每两年便将翻一番而目前世界上以上的数据是最近几年才产生的。据IDC预测到年全球将总共拥有ZB的数据量。互联网是大数据发展的前哨阵地随着WEB时代的发展人们似乎都**惯了将自己的生活通过网络进行数据化方便分享以及记录并回忆。  互联网上的大数据很难清晰的界定分类界限我们先看看BAT的大数据:  百度拥有两种类型的大数据:用户搜索表征的需求数据爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果以及精准的搜索引擎关键字广告实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。搜索引擎在大数据时代面临的挑战有:更多的暗网数据更多的WEB化但是没有结构化的数据更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。  阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。  腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息甚至预测未来。  在信息技术更为发达的美国除了行业知名的类似GoogleFacebook外已经涌现了很多大数据类型的公司它们专门经营数据产品比如:  Metamarkets:这家公司对Twitter、支付、签到和一些与互联网相关的问题进行了分析为客户提供了很好的数据分析支持。  Tableau:他们的精力主要集中于将海量数据以可视化的方式展现出来。Tableau为数字媒体提供了一个新的展示数据的方式。他们提供了一个免费工具任何人在没有编程知识背景的情况下都能制造出数据专用图表。这个软件还能对数据进行分析并提供有价值的建议。  ParAccel:他们向美国执法机构提供了数据分析比如对个有犯罪前科的人进行跟踪从而向执法机构提供了参考性较高的犯罪预测。他们是犯罪的预言者。  QlikTech:QlikTech旗下的Qlikview是一个商业智能领域的自主服务工具能够应用于科学研究和艺术等领域。为了帮助开发者对这些数据进行分析QlikTech提供了对原始数据进行可视化处理等功能的工具。  GoodData:GoodData希望帮助客户从数据中挖掘财富。这家创业公司主要面向商业用户和IT企业高管提供数据存储、性能报告、数据分析等工具。  TellApart:TellApart和电商公司进行合作他们会根据用户的浏览行为等数据进行分析通过锁定潜在买家方式提高电商企业的收入。  DataSift:DataSift主要收集并分析社交网络媒体上的数据并帮助品牌公司掌握突发新闻的舆论点并制定有针对性的营销方案。这家公司还和Twitter有合作协议使得自己变成了行业中为数不多可以分析早期tweet的创业公司。  Datahero:公司的目标是将复杂的数据变得更加简单明了方便普通人去理解和想象。  举了很多例子这里简要归纳一下在互联网大数据的典型代表性包括:  用户行为数据(精准广告投放、内容推荐、行为**惯和喜好分析、产品优化等)  用户消费数据(精准营销、信用记录分析、活动促销、理财等)  用户地理位置数据(OO推广商家推荐交友推荐等)  互联网金融数据(PP小额贷款支付信用供应链金融等)  用户社交等UGC数据(趋势分析、流行元素分析、受欢迎程度分析、舆论监控分析、社会问题分析等)  互联网上的数据每年增长每两年便将翻一番而目前世界上以上的数据是最近几年才产生的。据IDC预测到年全球将总共拥有ZB的数据量。互联网是大数据发展的前哨阵地随着WEB时代的发展人们似乎都**惯了将自己的生活通过网络进行数据化方便分享以及记录并回忆。  互联网上的大数据很难清晰的界定分类界限我们先看看BAT的大数据:  百度拥有两种类型的大数据:用户搜索表征的需求数据爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果以及精准的搜索引擎关键字广告实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。搜索引擎在大数据时代面临的挑战有:更多的暗网数据更多的WEB化但是没有结构化的数据更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。  阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。  腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息甚至预测未来。  在信息技术更为发达的美国除了行业知名的类似GoogleFacebook外已经涌现了很多大数据类型的公司它们专门经营数据产品比如:  Metamarkets:这家公司对Twitter、支付、签到和一些与互联网相关的问题进行了分析为客户提供了很好的数据分析支持。  Tableau:他们的精力主要集中于将海量数据以可视化的方式展现出来。Tableau为数字媒体提供了一个新的展示数据的方式。他们提供了一个免费工具任何人在没有编程知识背景的情况下都能制造出数据专用图表。这个软件还能对数据进行分析并提供有价值的建议。  ParAccel:他们向美国执法机构提供了数据分析比如对个有犯罪前科的人进行跟踪从而向执法机构提供了参考性较高的犯罪预测。他们是犯罪的预言者。  QlikTech:QlikTech旗下的Qlikview是一个商业智能领域的自主服务工具能够应用于科学研究和艺术等领域。为了帮助开发者对这些数据进行分析QlikTech提供了对原始数据进行可视化处理等功能的工具。  GoodData:GoodData希望帮助客户从数据中挖掘财富。这家创业公司主要面向商业用户和IT企业高管提供数据存储、性能报告、数据分析等工具。  TellApart:TellApart和电商公司进行合作他们会根据用户的浏览行为等数据进行分析通过锁定潜在买家方式提高电商企业的收入。  DataSift:DataSift主要收集并分析社交网络媒体上的数据并帮助品牌公司掌握突发新闻的舆论点并制定有针对性的营销方案。这家公司还和Twitter有合作协议使得自己变成了行业中为数不多可以分析早期tweet的创业公司。  Datahero:公司的目标是将复杂的数据变得更加简单明了方便普通人去理解和想象。  举了很多例子这里简要归纳一下在互联网大数据的典型代表性包括:  用户行为数据(精准广告投放、内容推荐、行为**惯和喜好分析、产品优化等)  用户消费数据(精准营销、信用记录分析、活动促销、理财等)  用户地理位置数据(OO推广商家推荐交友推荐等)  互联网金融数据(PP小额贷款支付信用供应链金融等)  用户社交等UGC数据(趋势分析、流行元素分析、受欢迎程度分析、舆论监控分析、社会问题分析等)政府的大数据政府的大数据政府的大数据政府的大数据  近期奥巴马政府宣布投资亿美元拉动大数据相关产业发展将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分未来对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。  在国内政府各个部门都握有构成社会基础的原始数据比如气象数据金融数据信用数据电力数据煤气数据自来水数据道路交通数据客运数据安全刑事案件数据住房数据海关数据出入境数据旅游数据医疗数据教育数据环保数据等等。这些数据在每个政府部门里面看起来是单一的静态的。但是如果政府可以将这些数据关联起来并对这些数据进行有效的关联分析和统一管理这些数据必定将获得新生其价值是无法估量的。  具体来说现在城市都在走向智能和智慧比如智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市这些都依托于大数据可以说大数据是智慧的核心能源。从国内整体投资规模来看到年底全国开建智慧城市的城市数超过个通信网络和数据平台等基础设施建设投资规模接近亿元。“十二五”期间智慧城市建设拉动的设备投资规模将达万亿元人民币。大数据为智慧城市的各个领域提供决策支持。在城市规划方面通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘可以为城市规划提供决策强化城市管理服务的科学性和前瞻性。在交通管理方面通过对道路交通信息的实时挖掘能有效缓解交通拥堵并快速响应突发状况为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在舆情监控方面通过网络关键词搜索及语义智能分析能提高舆情分析的及时性、全面性全面掌握社情民意提高公共服务能力应对网络突发的公共事件打击违法犯罪。在安防与防灾领域通过大数据的挖掘可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件提高应急处理能力和安全防范能力。  另外作为国家的管理者政府应该有勇气将手中的数据逐步开放供给更多有能力的机构组织或个人来分析并加以利用以加速造福人类。比如美国政府就筹建了一个datagov网站这是奥巴马任期内的一个重要举措:要求政府公开透明而核心就是实现政府机构的数据公开。截止目前已经开放了有个datasetscitizendevelopedappsmobileappsagenciesandsubagenciesgalleriesGovernmentAPIs。  近期奥巴马政府宣布投资亿美元拉动大数据相关产业发展将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分未来对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。  在国内政府各个部门都握有构成社会基础的原始数据比如气象数据金融数据信用数据电力数据煤气数据自来水数据道路交通数据客运数据安全刑事案件数据住房数据海关数据出入境数据旅游数据医疗数据教育数据环保数据等等。这些数据在每个政府部门里面看起来是单一的静态的。但是如果政府可以将这些数据关联起来并对这些数据进行有效的关联分析和统一管理这些数据必定将获得新生其价值是无法估量的。  具体来说现在城市都在走向智能和智慧比如智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市这些都依托于大数据可以说大数据是智慧的核心能源。从国内整体投资规模来看到年底全国开建智慧城市的城市数超过个通信网络和数据平台等基础设施建设投资规模接近亿元。“十二五”期间智慧城市建设拉动的设备投资规模将达万亿元人民币。大数据为智慧城市的各个领域提供决策支持。在城市规划方面通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘可以为城市规划提供决策强化城市管理服务的科学性和前瞻性。在交通管理方面通过对道路交通信息的实时挖掘能有效缓解交通拥堵并快速响应突发状况为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在舆情监控方面通过网络关键词搜索及语义智能分析能提高舆情分析的及时性、全面性全面掌握社情民意提高公共服务能力应对网络突发的公共事件打击违法犯罪。在安防与防灾领域通过大数据的挖掘可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件提高应急处理能力和安全防范能力。  另外作为国家的管理者政府应该有勇气将手中的数据逐步开放供给更多有能力的机构组织或个人来分析并加以利用以加速造福人类。比如美国政府就筹建了一个datagov网站这是奥巴马任期内的一个重要举措:要求政府公开透明而核心就是实现政府机构的数据公开。截止目前已经开放了有个datasetscitizendevelopedappsmobileappsagenciesandsubagenciesgalleriesGovernmentAPIs。  近期奥巴马政府宣布投资亿美元拉动大数据相关产业发展将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分未来对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。  在国内政府各个部门都握有构成社会基础的原始数据比如气象数据金融数据信用数据电力数据煤气数据自来水数据道路交通数据客运数据安全刑事案件数据住房数据海关数据出入境数据旅游数据医疗数据教育数据环保数据等等。这些数据在每个政府部门里面看起来是单一的静态的。但是如果政府可以将这些数据关联起来并对这些数据进行有效的关联分析和统一管理这些数据必定将获得新生其价值是无法估量的。  具体来说现在城市都在走向智能和智慧比如智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市这些都依托于大数据可以说大数据是智慧的核心能源。从国内整体投资规模来看到年底全国开建智慧城市的城市数超过个通信网络和数据平台等基础设施建设投资规模接近亿元。“十二五”期间智慧城市建设拉动的设备投资规模将达万亿元人民币。大数据为智慧城市的各个领域提供决策支持。在城市规划方面通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘可以为城市规划提供决策强化城市管理服务的科学性和前瞻性。在交通管理方面通过对道路交通信息的实时挖掘能有效缓解交通拥堵并快速响应突发状况为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在舆情监控方面通过网络关键词搜索及语义智能分析能提高舆情分析的及时性、全面性全面掌握社情民意提高公共服务能力应对网络突发的公共事件打击违法犯罪。在安防与防灾领域通过大数据的挖掘可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件提高应急处理能力和安全防范能力。  另外作为国家的管理者政府应该有勇气将手中的数据逐步开放供给更多有能力的机构组织或个人来分析并加以利用以加速造福人类。比如美国政府就筹建了一个datagov网站这是奥巴马任期内的一个重要举措:要求政府公开透明而核心就是实现政府机构的数据公开。截止目前已经开放了有个datasetscitizendevelopedappsmobileappsagenciesandsubagenciesgalleriesGovernmentAPIs。  近期奥巴马政府宣布投资亿美元拉动大数据相关产业发展将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分未来对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。  在国内政府各个部门都握有构成社会基础的原始数据比如气象数据金融数据信用数据电力数据煤气数据自来水数据道路交通数据客运数据安全刑事案件数据住房数据海关数据出入境数据旅游数据医疗数据教育数据环保数据等等。这些数据在每个政府部门里面看起来是单一的静态的。但是如果政府可以将这些数据关联起来并对这些数据进行有效的关联分析和统一管理这些数据必定将获得新生其价值是无法估量的。  具体来说现在城市都在走向智能和智慧比如智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市这些都依托于大数据可以说大数据是智慧的核心能源。从国内整体投资规模来看到年底全国开建智慧城市的城市数超过个通信网络和数据平台等基础设施建设投资规模接近亿元。“十二五”期间智慧城市建设拉动的设备投资规模将达万亿元人民币。大数据为智慧城市的各个领域提供决策支持。在城市规划方面通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘可以为城市规划提供决策强化城市管理服务的科学性和前瞻性。在交通管理方面通过对道路交通信息的实时挖掘能有效缓解交通拥堵并快速响应突发状况为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在舆情监控方面通过网络关键词搜索及语义智能分析能提高舆情分析的及时性、全面性全面掌握社情民意提高公共服务能力应对网络突发的公共事件打击违法犯罪。在安防与防灾领域通过大数据的挖掘可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件提高应急处理能力和安全防范能力。  另外作为国家的管理者政府应该有勇气将手中的数据逐步开放供给更多有能力的机构组织或个人来分析并加以利用以加速造福人类。比如美国政府就筹建了一个datagov网站这是奥巴马任期内的一个重要举措:要求政府公开透明而核心就是实现政府机构的数据公开。截止目前已经开放了有个datasetscitizendevelopedappsmobileappsagenciesandsubagenciesgalleriesGovernmentAPIs。企业的大数据企业的大数据企业的大数据企业的大数据  企业的CXO们最关注的还是报表曲线的背后能有怎样的信息他该做怎样的决策其实这一切都需要通过数据来传递和支撑。在理想的世界中大数据是巨大的杠杆可以改变公司的影响力带来竞争差异、节省金钱、增加利润、愉悦买家、奖赏忠诚用户、将潜在客户转化为客户、增加吸引力、打败竞争对手、开拓用户群并创造市场。  那么哪些传统企业最需要大数据服务呢?抛砖引玉先举几个例子:)对大量消费者提供产品或服务的企业(精准营销))做小而美模式的中长尾企业(服务转型))面临互联网压力之下必须转型的传统企业(生死存亡)。  对于企业的大数据还有一种预测:随着数据逐渐成为企业的一种资产数据产业会向传统企业的供应链模式发展最终形成“数据供应链”。这里尤其有两个明显的现象:)外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟)能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。  对于提供大数据服务的企业来说他们等待的是合作机会就像微软史密斯说的:“给我提供一些数据我就能做一些改变。如果给我提供所有数据我就能拯救世界。”  然而一直做企业服务的巨头将优势不在不得不眼看新兴互联网企业加入战局开启残酷竞争模式。为何会出现这种局面?从IT产业的发展来看第一代IT巨头大多是ToB的比如IBM、Microsoft、Oracle、SAP、HP这类传统IT企业第二代IT巨头大多是ToC的比如Yahoo、Google、Amazon、Facebook这类互联网企业。大数据到来前这两类公司彼此之间基本是井水不犯河水但在当前这个大数据时代这两类公司已经开始直接竞争。比如Amazon已经开始提供云模式的数据仓库服务直接抢占IBM、Oracle的市场。这个现象出现的本质原因是:在互联网巨头的带动下传统IT巨头的客户普遍开始从事电子商务业务正是由于客户进入了互联网所以传统IT巨头们不情愿地被拖入了互联网领域。如果他们不进入互联网他们业务必将萎缩。在进入互联网后他们又必须将云技术大数据等互联网最具有优势的技术通过封装打造成自己的产品再提供给企业。  以IBM举例上一个十年他们抛弃了PC成功转向了软件和服务而这次将远离服务与咨询更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”IBM积极的提出了“大数据平台”架构。该平台的四大核心能力包括Hadoop系统、流计算(StreamComputing)、数据仓库(DataWarehouse)和信息整合与治理(InformationIntegrationandGovernance)  企业的CXO们最关注的还是报表曲线的背后能有怎样的信息他该做怎样的决策其实这一切都需要通过数据来传递和支撑。在理想的世界中大数据是巨大的杠杆可以改变公司的影响力带来竞争差异、节省金钱、增加利润、愉悦买家、奖赏忠诚用户、将潜在客户转化为客户、增加吸引力、打败竞争对手、开拓用户群并创造市场。  那么哪些传统企业最需要大数据服务呢?抛砖引玉先举几个例子:)对大量消费者提供产品或服务的企业(精准营销))做小而美模式的中长尾企业(服务转型))面临互联网压力之下必须转型的传统企业(生死存亡)。  对于企业的大数据还有一种预测:随着数据逐渐成为企业的一种资产数据产业会向传统企业的供应链模式发展最终形成“数据供应链”。这里尤其有两个明显的现象:)外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟)能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。  对于提供大数据服务的企业来说他们等待的是合作机会就像微软史密斯说的:“给我提供一些数据我就能做一些改变。如果给我提供所有数据我就能拯救世界。”  然而一直做企业服务的巨头将优势不在不得不眼看新兴互联网企业加入战局开启残酷竞争模式。为何会出现这种局面?从IT产业的发展来看第一代IT巨头大多是ToB的比如IBM、Microsoft、Oracle、SAP、HP这类传统IT企业第二代IT巨头大多是ToC的比如Yahoo、Google、Amazon、Facebook这类互联网企业。大数据到来前这两类公司彼此之间基本是井水不犯河水但在当前这个大数据时代这两类公司已经开始直接竞争。比如Amazon已经开始提供云模式的数据仓库服务直接抢占IBM、Oracle的市场。这个现象出现的本质原因是:在互联网巨头的带动下传统IT巨头的客户普遍开始从事电子商务业务正是由于客户进入了互联网所以传统IT巨头们不情愿地被拖入了互联网领域。如果他们不进入互联网他们业务必将萎缩。在进入互联网后他们又必须将云技术大数据等互联网最具有优势的技术通过封装打造成自己的产品再提供给企业。  以IBM举例上一个十年他们抛弃了PC成功转向了软件和服务而这次将远离服务与咨询更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”IBM积极的提出了“大数据平台”架构。该平台的四大核心能力包括Hadoop系统、流计算(StreamComputing)、数据仓库(DataWarehouse)和信息整合与治理(InformationIntegrationandGovernance)  企业的CXO们最关注的还是报表曲线的背后能有怎样的信息他该做怎样的决策其实这一切都需要通过数据来传递和支撑。在理想的世界中大数据是巨大的杠杆可以改变公司的影响力带来竞争差异、节省金钱、增加利润、愉悦买家、奖赏忠诚用户、将潜在客户转化为客户、增加吸引力、打败竞争对手、开拓用户群并创造市场。  那么哪些传统企业最需要大数据服务呢?抛砖引玉先举几个例子:)对大量消费者提供产品或服务的企业(精准营销))做小而美模式的中长尾企业(服务转型))面临互联网压力之下必须转型的传统企业(生死存亡)。  对于企业的大数据还有一种预测:随着数据逐渐成为企业的一种资产数据产业会向传统企业的供应链模式发展最终形成“数据供应链”。这里尤其有两个明显的现象:)外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟)能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。  对于提供大数据服务的企业来说他们等待的是合作机会就像微软史密斯说的:“给我提供一些数据我就能做一些改变。如果给我提供所有数据我就能拯救世界。”  然而一直做企业服务的巨头将优势不在不得不眼看新兴互联网企业加入战局开启残酷竞争模式。为何会出现这种局面?从IT产业的发展来看第一代IT巨头大多是ToB的比如IBM、Microsoft、Oracle、SAP、HP这类传统IT企业第二代IT巨头大多是ToC的比如Yahoo、Google、Amazon、Facebook这类互联网企业。大数据到来前这两类公司彼此之间基本是井水不犯河水但在当前这个大数据时代这两类公司已经开始直接竞争。比如Amazon已经开始提供云模式的数据仓库服务直接抢占IBM、Oracle的市场。这个现象出现的本质原因是:在互联网巨头的带动下传统IT巨头的客户普遍开始从事电子商务业务正是由于客户进入了互联网所以传统IT巨头们不情愿地被拖入了互联网领域。如果他们不进入互联网他们业务必将萎缩。在进入互联网后他们又必须将云技术大数据等互联网最具有优势的技术通过封装打造成自己的产品再提供给企业。  以IBM举例上一个十年他们抛弃了PC成功转向了软件和服务而这次将远离服务与咨询更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”IBM积极的提出了“大数据平台”架构。该平台的四大核心能力包括Hadoop系统、流计算(StreamComputing)、数据仓库(DataWarehouse)和信息整合与治理(InformationIntegrationandGovernance)  企业的CXO们最关注的还是报表曲线的背后能有怎样的信息他该做怎样的决策其实这一切都需要通过数据来传递和支撑。在理想的世界中大数据是巨大的杠杆可以改变公司的影响力带来竞争差异、节省金钱、增加利润、愉悦买家、奖赏忠诚用户、将潜在客户转化为客户、增加吸引力、打败竞争对手、开拓用户群并创造市场。  那么哪些传统企业最需要大数据服务呢?抛砖引玉先举几个例子:)对大量消费者提供产品或服务的企业(精准营销))做小而美模式的中长尾企业(服务转型))面临互联网压力之下必须转型的传统企业(生死存亡)。  对于企业的大数据还有一种预测:随着数据逐渐成为企业的一种资产数据产业会向传统企业的供应链模式发展最终形成“数据供应链”。这里尤其有两个明显的现象:)外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟)能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。  对于提供大数据服务的企业来说他们等待的是合作机会就像微软史密斯说的:“给我提供一些数据我就能做一些改变。如果给我提供所有数据我就能拯救世界。”  然而一直做企业服务的巨头将优势不在不得不眼看新兴互联网企业加入战局开启残酷竞争模式。为何会出现这种局面?从IT产业的发展来看第一代IT巨头大多是ToB的比如IBM、Microsoft、Oracle、SAP、HP这类传统IT企业第二代IT巨头大多是ToC的比如Yahoo、Google、Amazon、Facebook这类互联网企业。大数据到来前这两类公司彼此之间基本是井水不犯河水但在当前这个大数据时代这两类公司已经开始直接竞争。比如Amazon已经开始提供云模式的数据仓库服务直接抢占IBM、Oracle的市场。这个现象出现的本质原因是:在互联网巨头的带动下传统IT巨头的客户普遍开始从事电子商务业务正是由于客户进入了互联网所以传统IT巨头们不情愿地被拖入了互联网领域。如果他们不进入互联网他们业务必将萎缩。在进入互联网后他们又必须将云技术大数据等互联网最具有优势的技术通过封装打造成自己的产品再提供给企业。  以IBM举例上一个十年他们抛弃了PC成功转向了软件和服务而这次将远离服务与咨询更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”IBM积极的提出了“大数据平台”架构。该平台的四大核心能力包括Hadoop系统、流计算(StreamComputing)、数据仓库(DataWarehouse)和信息整合与治理(InformationIntegrationandGovernance)IBM大数据IBM大数据IBM大数据IBM大数据  另外一家亟待通过云和大数据战略而复苏的巨头公司HP也推出了自己的产品:HAVEn一个可以自由扩展伸缩的大数据解决方案。这个解决方案由HPAutonomy、HPVertica、HPArcSight和惠普运营管理(HPOperationsManagement)四大技术组成。还支持Hadoop这样通用的技术。HAVEn不是一个软件平台而是一个生态环境。四大组成部分满足不同的应用场景需要Autonomy解决音视频识别的重要解决方案Vertica解决数据处理的速度和效率的方案ArcSight解决机器的记录信息处理帮助企业获得更高安全级别的管理运营管理解决的不仅仅是外部数据的处理而是包括了IT基础设施产生的数据。  另外一家亟待通过云和大数据战略而复苏的巨头公司HP也推出了自己的产品:HAVEn一个可以自由扩展伸缩的大数据解决方案。这个解决方案由HPAutonomy、HPVertica、HPArcSight和惠普运营管理(HPOperationsManagement)四大技术组成。还支持Hadoop这样通用的技术。HAVEn不是一个软件平台而是一个生态环境。四大组成部分满足不同的应用场景需要Autonomy解决音视频识别的重要解决方案Vertica解决数据处理的速度和效率的方案ArcSight解决机器的记录信息处理帮助企业获得更高安全级别的管理运营管理解决的不仅仅是外部数据的处理而是包括了IT基础设施产生的数据。  另外一家亟待通过云和大数据战略而复苏的巨头公司HP也推出了自己的产品:HAVEn一个可以自由扩展伸缩的大数据解决方案。这个解决方案由HPAutonomy、HPVertica、HPArcSight和惠普运营管理(HPOperationsManagement)四大技术组成。还支持Hadoop这样通用的技术。HAVEn不是一个软件平台而是一个生态环境。四大组成部分满足不同的应用场景需要Autonomy解决音视频识别的重要解决方案Vertica解决数据处理的速度和效率的方案ArcSight解决机器的记录信息处理帮助企业获得更高安全级别的管理运营管理解决的不仅仅是外部数据的处理而是包括了IT基础设施产生的数据。  另外一家亟待通过云和大数据战略而复苏的巨头公司HP也推出了自己的产品:HAVEn一个可以自由扩展伸缩的大数据解决方案。这个解决方案由HPAutonomy、HPVertica、HPArcSight和惠普运营管理(HPOperationsManagement)四大技术组成。还支持Hadoop这样通用的技术。HAVEn不是一个软件平台而是一个生态环境。四大组成部分满足不同的应用场景需要Autonomy解决音视频识别的重要解决方案Vertica解决数据处理的速度和效率的方案ArcSight解决机器的记录信息处理帮助企业获得更高安全级别的管理运营管理解决的不仅仅是外部数据的处理而是包括了IT基础设施产生的数据。个人的大数据个人的大数据个人的大数据个人的大数据  个人的大数据这个概念很少有人提及简单来说就是与个人相关联的各种有价值数据信息被有效采集后可由本人授权提供第三方进行处理和使用并获得第三方提供的数据服务。  举个例子来说明会更清晰一些:  未来每个用户可以在互联网上注册个人的数据中心以存储个人的大数据信息。用户可确定哪些个人数据可被采集并通过可穿戴设备或植入芯片等感知技术来采集捕获个人的大数据比如牙齿监控数据心率数据体温数据视力数据记忆能力地理位置信息社会关系数据运动数据饮食数据购物数据等等。用户可以将其中的牙齿监测数据授权给XX牙科诊所使用由他们监控和使用这些数据进而为用户制定有效的牙齿防治和维护计划也可以将个人的运动数据授权提供给某运动健身机构由他们监测自己的身体运动机能并有针对的制定和调整个人的运动计划还可以将个人的消费数据授权给金融理财机构由他们帮你制定合理的理财计划并对收益进行预测。当然其中有一部分个人数据是无需个人授权即可提供给国家相关部门进行实时监控的比如罪案预防监控中心可以实时的监控本地区每个人的情绪和心理状态以预防自杀和犯罪的发生。  以个人为中心的大数据有这么一些特性:  数据仅留存在个人中心其它第三方机构只被授权使用(数据有一定的使用期限)且必须接受用后即焚的监管。  采集个人数据应该明确分类除了国家立法明确要求接受监控的数据外其它类型数据都由用户自己决定是否被采集。  数据的使用将只能由用户进行授权数据中心可帮助监控个人数据的整个生命周期。  展望过于美好也许实现个人数据中心将遥遥无期也许这还不是解决个人数据隐私的最好方法也许业界对大数据的无限渴求会阻止数据个人中心的实现但是随着数据越来越多在缺乏监管之后必然会有一场激烈的博弈:到底是数据重要还是隐私重要是以商业为中心还是以个人为中心。  个人的大数据这个概念很少有人提及简单来说就是与个人相关联的各种有价值数据信息被有效采集后可由本人授权提供第三方进行处理和使用并获得第三方提供的数据服务。  举个例子来说明会更清晰一些:  未来每个用户可以在互联网上注册个人的数据中心以存储个人的大数据信息。用户可确定哪些个人数据可被采集并通过可穿戴设备或植入芯片等感知技术来采集捕获个人的大数据比如牙齿监控数据心率数据体温数据视力数据记忆能力地理位置信息社会关系数据运动数据饮食数据购物数据等等。用户可以将其中的牙齿监测数据授权给XX牙科诊所使用由他们监控和使用这些数据进而为用户制定有效的牙齿防治和维护计划也可以将个人的运动数据授权提供给某运动健身机构由他们监测自己的身体运动机能并有针对的制定和调整个人的运动计划还可以将个人的消费数据授权给金融理财机构由他们帮你制定合理的理财计划并对收益进行预测。当然其中有一部分个人数据是无需个人授权即可提供给国家相关部门进行实时监控的比如罪案预防监控中心可以实时的监控本地区每个人的情绪和心理状态以预防自杀和犯罪的发生。  以个人为中心的大数据有这么一些特性:  数据仅留存在个人中心其它第三方机构只被授权使用(数据有一定的使用期限)且必须接受用后即焚的监管。  采集个人数据应该明确分类除了国家立法明确要求接受监控的数据外其它类型数据都由用户自己决定是否被采集。  数据的使用将只能由用户进行授权数据中心可帮助监控个人数据的整个生命周期。  展望过于美好也许实现个人数据中心将遥遥无期也许这还不是解决个人数据隐私的最好方法也许业界对大数据的无限渴求会阻止数据个人中心的实现但是随着数据越来越多在缺乏监管之后必然会有一场激烈的博弈:到底是数据重要还是隐私重要是以商业为中心还是以个人为中心。  个人的大数据这个概念很少有人提及简单来说就是与个人相关联的各种有价值数据信息被有效采集后可由本人授权提供第三方进行处理和使用并获得第三方提供的数据服务。  举个例子来说明会更清晰一些:  未来每个用户可以在互联网上注册个人的数据中心以存储个人的大数据信息。用户可确定哪些个人数据可被采集并通过可穿戴设备或植入芯片等感知技术来采集捕获个人的大数据比如牙齿监控数据心率数据体温数据视力数据记忆能力地理位置信息社会关系数据运动数据饮食数据购物数据等等。用户可以将其中的牙齿监测数据授权给XX牙科诊所使用由他们监控和使用这些数据进而为用户制定有效的牙齿防治和维护计划也可以将个人的运动数据授权提供给某运动健身机构由他们监测自己的身体运动机能并有针对的制定和调整个人的运动计划还可以将个人的消费数据授权给金融理财机构由他们帮你制定合理的理财计划并对收益进行预测。当然其中有一部分个人数据是无需个人授权即可提供给国家相关部门进行实时监控的比如罪案预防监控中心可以实时的监控本地区每个人的情绪和心理状态以预防自杀和犯罪的发生。  以个人为中心的大数据有这么一些特性:  数据仅留存在个人中心其它第三方机构只被授权使用(数据有一定的使用期限)且必须接受用后即焚的监管。  采集个人数据应该明确分类除了国家立法明确要求接受监控的数据外其它类型数据都由用户自己决定是否被采集。  数据的使用将只能由用户进行授权数据中心可帮助监控个人数据的整个生命周期。  展望过于美好也许实现个人数据中心将遥遥无期也许这还不是解决个人数据隐私的最好方法也许业界对大数据的无限渴求会阻止数据个人中心的实现但是随着数据越来越多在缺乏监管之后必然会有一场激烈的博弈:到底是数据重要还是隐私重要是以商业为中心还是以个人为中心。  个人的大数据这个概念很少有人提及简单来说就是与个人相关联的各种有价值数据信息被有效采集后可由本人授权提供第三方进行处理和使用并获得第三方提供的数据服务。  举个例子来说明会更清晰一些:  未来每个用户可以在互联网上注册个人的数据中心以存储个人的大数据信息。用户可确定哪些个人数据可被采集并通过可穿戴设备或植入芯片等感知技术来采集捕获个人的大数据比如牙齿监控数据心率数据体温数据视力数据记忆能力地理位置信息社会关系数据运动数据饮食数据购物数据等等。用户可以将其中的牙齿监测数据授权给XX牙科诊所使用由他们监控和使用这些数据进而为用户制定有效的牙齿防治和维护计划也可以将个人的运动数据授权提供给某运动健身机构由他们监测自己的身体运动机能并有针对的制定和调整个人的运动计划还可以将个人的消费数据授权给金融理财机构由他们帮你制定合理的理财计划并对收益进行预测。当然其中有一部分个人数据是无需个人授权即可提供给国家相关部门进行实时监控的比如罪案预防监控中心可以实时的监控本地区每个人的情绪和心理状态以预防自杀和犯罪的发生。  以个人为中心的大数据有这么一些特性:  数据仅留存在个人中心其它第三方机构只被授权使用(数据有一定的使用期限)且必须接受用后即焚的监管。  采集个人数据应该明确分类除了国家立法明确要求接受监控的数据外其它类型数据都由用户自己决定是否被采集。  数据的使用将只能由用户进行授权数据中心可帮助监控个人数据的整个生命周期。  展望过于美好也许实现个人数据中心将遥遥无期也许这还不是解决个人数据隐私的最好方法也许业界对大数据的无限渴求会阻止数据个人中心的实现但是随着数据越来越多在缺乏监管之后必然会有一场激烈的博弈:到底是数据重要还是隐私重要是以商业为中心还是以个人为中心。(图文来自网络仅供参考此观点不代表本网站观点版权归原作者所有)(图文来自网络仅供参考此观点不代表本网站观点版权归原作者所有)(图文来自网络仅供参考此观点不代表本网站观点版权归原作者所有)(图文来自网络仅供参考此观点不代表本网站观点版权归原作者所有

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