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首頁(yè)職業(yè)發(fā)展中國(guó)大數(shù)據(jù)的發(fā)展以及商業(yè)價(jià)值
中國(guó)大數(shù)據(jù)的發(fā)展以及商業(yè)價(jià)值
2016-09-16
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中國(guó)大數(shù)據(jù)的發(fā)展以及商業(yè)價(jià)值

首先小編給你分享一個(gè)小故事介紹大數(shù)據(jù)入門(mén)是怎么一回事：以前有個(gè)國(guó)王很高興想獎(jiǎng)賞他的寵臣，然后說(shuō)讓他來(lái)提任何獎(jiǎng)勵(lì)，這個(gè)大臣給國(guó)王看下面這個(gè)棋盤(pán)，是個(gè)8＊8的方格，如果我在每個(gè)標(biāo)號(hào)的格子內(nèi)放米粒，第一個(gè)格子放1粒米，后面的格子總是前面格子的兩倍。那么問(wèn)題來(lái)了，如果我把整個(gè)棋盤(pán)放滿，需要多少米粒？我們學(xué)過(guò)級(jí)數(shù)的話，可以快速做個(gè)演算，它的推演是 1 + 2 + 4 ... + 2^63 ＝ 2^64 - 1 這個(gè)數(shù)字多大很多人沒(méi)印象，反正如果真的要兌現(xiàn)的話，這個(gè)國(guó)家肯定是破產(chǎn)了。其實(shí)我把這個(gè)棋盤(pán)分成上下兩半，在上一半總共需要的米粒是2^32, 這并不是個(gè)很大的數(shù)，其實(shí)前幾年計(jì)算機(jī)的32位就是那么大，但下半場(chǎng)就完全不一樣了，這是個(gè)平方級(jí)別的scale，宇宙中所有沙礫都標(biāo)號(hào)也不需要這么大的數(shù)字?，F(xiàn)在大家也經(jīng)常聽(tīng)到什么手機(jī)64位處理器，其實(shí)并無(wú)實(shí)際意義。。

中國(guó)的大數(shù)據(jù)的發(fā)展

對(duì)于迅速成長(zhǎng)的中國(guó)市場(chǎng)，大公司也意味著大數(shù)據(jù)，BAT三家都是對(duì)大數(shù)據(jù)的投入也是不惜余力，我4年前在Baidu的的時(shí)候，就提出框計(jì)算的東東，最近兩年成立了硅谷研究院，挖來(lái)Andrew Ng作為首席科學(xué)家，研究項(xiàng)目就是百度大腦，在語(yǔ)音，圖片識(shí)別大幅提高精確度和召回率，最近還做了個(gè)無(wú)人自行車(chē)非常有趣。騰訊作為最大的社交應(yīng)用對(duì)大數(shù)據(jù)也是情有獨(dú)鐘，自己研發(fā)了C++平臺(tái)的海量存儲(chǔ)系統(tǒng)。淘寶去年雙十一主戰(zhàn)場(chǎng)，2分鐘突破10億，交易額突破571億，背后是有很多故事，當(dāng)年在百度做Pyramid（按Google三輛馬車(chē)打造的金字塔三層分布式系統(tǒng)）有志之士，繼續(xù)在OceanBase創(chuàng)造神話。而阿里云當(dāng)年備受爭(zhēng)議，馬云也懷疑是不是被王堅(jiān)忽悠，最后經(jīng)歷了雙十一的洗禮證明了OceanBase和阿里云的靠譜。小米的雷軍對(duì)大數(shù)據(jù)也是寄托厚望，一方面這么多數(shù)據(jù)幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，另一方面存儲(chǔ)帶寬都是巨大成本，沒(méi)價(jià)值就真破產(chǎn)。

業(yè)界通常用4個(gè)V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來(lái)概括大數(shù)據(jù)的特征。

數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)。截至目前，人類(lèi)生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB(1PB=210TB)，而歷史上全人類(lèi)說(shuō)過(guò)的所有的話的數(shù)據(jù)量大約是5EB(1EB=210PB)。當(dāng)前，典型個(gè)人計(jì)算機(jī)硬盤(pán)的容量為T(mén)B量級(jí)，而一些大企業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)接近EB量級(jí)。

數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多(Variety)。這種類(lèi)型的多樣性也讓數(shù)據(jù)被分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相對(duì)于以往便于存儲(chǔ)的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越多，包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類(lèi)型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高要求。

價(jià)值密度低(Value)。價(jià)值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時(shí)的視頻，在連續(xù)不間斷的監(jiān)控中，有用數(shù)據(jù)可能僅有一二秒。如何通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”成為目前大數(shù)據(jù)背景下亟待解決的難題。

處理速度快(Velocity)。這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的最顯著特征。根據(jù)IDC的“數(shù)字宇宙”的報(bào)告，預(yù)計(jì)到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量將達(dá)到35.2ZB。在如此海量的數(shù)據(jù)面前，處理數(shù)據(jù)的效率就是企業(yè)的生命。

大數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)價(jià)值的方法主要分為四種：

顧客群體細(xì)分，然后對(duì)每個(gè)群體量體裁衣般地采取獨(dú)特的行動(dòng)。

模擬實(shí)際環(huán)境，發(fā)掘新的需求同時(shí)提高投入的回報(bào)率。

加強(qiáng)各部門(mén)聯(lián)系，提高整個(gè)管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的投入回報(bào)率。

發(fā)現(xiàn)隱藏線索，進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。


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