“大數(shù)據(jù)”一詞時(shí)下的熱門(mén)程度無(wú)需贅言，這一兩年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的任何活動(dòng)、會(huì)議必不可少“大數(shù)據(jù)”板塊。

對(duì)于任何一個(gè)大數(shù)據(jù)的從業(yè)者或初接觸者，或許都會(huì)有個(gè)共同的感觸：大數(shù)據(jù)很有用！大數(shù)據(jù)該怎么用？

關(guān)于大數(shù)據(jù)的著作和文章鋪天蓋地，似乎也共同在傳遞一個(gè)信息：越來(lái)越多的行業(yè)、人士開(kāi)始關(guān)注并實(shí)際探索大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，我們正在一起描繪著大數(shù)據(jù)巨大效用的藍(lán)圖，但在實(shí)踐的路上，我們都還在起步階段小步前行。

大數(shù)據(jù)根基于互聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。然而實(shí)踐應(yīng)用尚處于在探索中前進(jìn)。同樣作為探索學(xué)習(xí)，我想從我個(gè)人的理解角度，分享并與大家探討四個(gè)問(wèn)題：大數(shù)據(jù)是什么？大數(shù)據(jù)可以做什么？大數(shù)據(jù)實(shí)際做了什么？大數(shù)據(jù)要怎么做？

首先，大數(shù)據(jù)是什么？

引用3個(gè)比較常用的大數(shù)據(jù)定義：

（1）需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

—— Gartner

（2）海量的數(shù)據(jù)規(guī)模（Volume）、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)體系（Velocity）、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型（Variety）、巨大的數(shù)據(jù)價(jià)值（Value）。

—— IDC

（3）或稱(chēng)巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料，指所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人工，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到截取、管理、處理、并整理成為人類(lèi)所能解讀的信息。

—— Wiki

其他關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義也大抵類(lèi)似，我們可以用幾個(gè)關(guān)鍵詞對(duì)大數(shù)據(jù)做一個(gè)界定。

首先，“規(guī)模大”，這種規(guī)模可以從兩個(gè)維度來(lái)衡量，一是從時(shí)間序列累積大量的數(shù)據(jù)，二是在深度上更加細(xì)化的數(shù)據(jù)。

其次，“多樣化”，可以是不同的數(shù)據(jù)格式，如文字、圖片、視頻等，可以是不同的數(shù)據(jù)類(lèi)別，如人口數(shù)據(jù)，經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等，還可以有不同的數(shù)據(jù)來(lái)源，如互聯(lián)網(wǎng)、傳感器等。

第三，“動(dòng)態(tài)化”。數(shù)據(jù)是不停地變化的，可以隨著時(shí)間快速增加大量數(shù)據(jù)，也可以是在空間上不斷移動(dòng)變化的數(shù)據(jù)。

這三個(gè)關(guān)鍵詞對(duì)大數(shù)據(jù)從形象上做了界定。

但還需要一個(gè)關(guān)鍵能力，就是“處理速度快”。如果這么大規(guī)模、多樣化又動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)有了，但需要很長(zhǎng)的時(shí)間去處理分析，那不叫大數(shù)據(jù)。從另一個(gè)角度，要實(shí)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)快速處理，靠人工肯定是沒(méi)辦法實(shí)現(xiàn)的，因此，需要借助于機(jī)器實(shí)現(xiàn)。

最終，我們借助機(jī)器，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的處理分析，獲取想要的信息或者應(yīng)用的整套體系，才能稱(chēng)為大數(shù)據(jù)。

我們可以用下面的圖示給大數(shù)據(jù)定義：

對(duì)大數(shù)據(jù)概念有了界定后，那大數(shù)據(jù)可以做什么呢？

想要應(yīng)用大數(shù)據(jù)，從流程上來(lái)說(shuō)，大概是這樣。

首先我們要有數(shù)據(jù)源，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和存儲(chǔ)，在這基礎(chǔ)上，再進(jìn)行分析和應(yīng)用，形成我們的產(chǎn)品和服務(wù)，而產(chǎn)品和服務(wù)也會(huì)產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，這些新數(shù)據(jù)會(huì)循環(huán)進(jìn)入我們的流程中。

當(dāng)這整個(gè)循環(huán)體系成為一個(gè)智能化的體系，通過(guò)機(jī)器可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，那也許就會(huì)成為一種新的模式，不管是商業(yè)的，或者是其他。

然后具體到實(shí)際的應(yīng)用中，我認(rèn)為，大數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)的應(yīng)用，可以概括為兩個(gè)方向，一是精準(zhǔn)化定制，二是預(yù)測(cè)。

首先，精準(zhǔn)化定制。

主要是針對(duì)供需兩方的，獲取需方的個(gè)性化需求，幫助供方定準(zhǔn)定位目標(biāo)，然后依據(jù)需求提供產(chǎn)品，最終實(shí)現(xiàn)供需雙方的最佳匹配。

具體應(yīng)用舉例，也可以歸納為三類(lèi)。

一是個(gè)性化產(chǎn)品，比如智能化的搜索引擎，搜索同樣的內(nèi)容，每個(gè)人的結(jié)果都不同。或者是一些定制化的新聞服務(wù)，或者是網(wǎng)游等。

第二種是精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，現(xiàn)在已經(jīng)比較常見(jiàn)的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)，百度的推廣，淘寶的網(wǎng)頁(yè)推廣等，或者是基于地理位置的信息推送，當(dāng)我到達(dá)某個(gè)地方，會(huì)自動(dòng)推送周邊的消費(fèi)設(shè)施等。

第三種是選址定位，包括零售店面的選址，或者是公共基礎(chǔ)設(shè)施的選址。

這些全都是通過(guò)對(duì)用戶(hù)需求的大數(shù)據(jù)分析，然后供方提供相對(duì)定制化的服務(wù)。

應(yīng)用的第二個(gè)方向，預(yù)測(cè)。

預(yù)測(cè)主要是圍繞目標(biāo)對(duì)象，基于它過(guò)去、未來(lái)的一些相關(guān)因素和數(shù)據(jù)分析，從而提前做出預(yù)警，或者是實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的優(yōu)化。

從具體的應(yīng)用上，也大概可以分為三類(lèi)。

一是決策支持類(lèi)的，小到企業(yè)的運(yùn)營(yíng)決策，證券投資決策，醫(yī)療行業(yè)的臨床診療支持，以及電子政務(wù)等。

二是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警類(lèi)的，比如疫情預(yù)測(cè)，日常健康管理的疾病預(yù)測(cè)，設(shè)備設(shè)施的運(yùn)營(yíng)維護(hù)，公共安全，以及金融業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理等。

第三種是實(shí)時(shí)優(yōu)化類(lèi)的，比如智能線路規(guī)劃，實(shí)時(shí)定價(jià)等。

以上呢，是各種文獻(xiàn)資料里，對(duì)于大數(shù)據(jù)可以用來(lái)做什么的一些暢想，事實(shí)上也許大數(shù)據(jù)可以做的事情，可以擴(kuò)展到方方面面。

但是，我們?cè)倏船F(xiàn)實(shí)中，大數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用到了什么程度呢？

我認(rèn)為，目前大數(shù)據(jù)真正實(shí)現(xiàn)了商業(yè)化的應(yīng)用，只有一種，就是互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)。

其他我們前面列舉的方向，會(huì)有些初步的應(yīng)用，但基本都還停留在探索的階段。比如疫情預(yù)測(cè)，無(wú)抵押信用貸款等，對(duì)于準(zhǔn)確性、精細(xì)度、可推廣性等方面還有待推敲。

造成大數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用與目標(biāo)藍(lán)圖之間差距的主要原因是什么，我認(rèn)為是數(shù)據(jù)源的問(wèn)題。

你必須先獲得數(shù)據(jù)，然后才能應(yīng)用數(shù)據(jù)。

因此，數(shù)據(jù)的可獲取性，成為大數(shù)據(jù)在具體行業(yè)應(yīng)用性評(píng)價(jià)的一個(gè)重要維度。

可以從數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、開(kāi)放性和集中度幾個(gè)維度衡量數(shù)據(jù)可獲取性

同時(shí)，獲取了數(shù)據(jù)之后，在應(yīng)用數(shù)據(jù)方面，可以從大數(shù)據(jù)應(yīng)用的潛在價(jià)值維度來(lái)衡量，包括效率的提升、成本降低或者是新模式的產(chǎn)生。

此外，還可以從大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用的可復(fù)制/推廣性的角度來(lái)衡量，不僅包括在本行業(yè)內(nèi)的推廣，同時(shí)也包括跨行業(yè)的推廣性。

從三個(gè)維度，我個(gè)人對(duì)大數(shù)據(jù)在各行業(yè)應(yīng)用的可能性做了一個(gè)定位，但這個(gè)定位還是非常定性和粗略的，具體可能還需要對(duì)行業(yè)有更多的大數(shù)據(jù)應(yīng)用的探討和探索。

對(duì)于專(zhuān)門(mén)從事大數(shù)據(jù)應(yīng)用的企業(yè)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)要怎么做？

我認(rèn)為可以從兩個(gè)維度發(fā)展，首先一個(gè)重點(diǎn)任務(wù)就是要累積數(shù)據(jù)，以自身?yè)碛械幕ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)兩個(gè)資源為基礎(chǔ)，從一些細(xì)分應(yīng)用切入，比如可以先從企業(yè)角度，繼而擴(kuò)展到行業(yè)甚至跨行業(yè)的角度，從細(xì)分應(yīng)用先有一些產(chǎn)品的產(chǎn)出，這會(huì)成為獲取更多數(shù)據(jù)的入口，同時(shí)也為大數(shù)據(jù)更廣應(yīng)用提供了方向借鑒。

但還有一點(diǎn)，對(duì)于平臺(tái)型的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，在確定與哪些企業(yè)或者行業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合、應(yīng)用大數(shù)據(jù)時(shí)，可以有一些篩選條件，比如，是不是發(fā)揮了平臺(tái)屬性，另外，這種應(yīng)用是不是具有可復(fù)制或推廣性，不是只局限于某一個(gè)企業(yè)內(nèi)，至少是可以應(yīng)用到整個(gè)行業(yè)中的。

以上，是我個(gè)人對(duì)大數(shù)據(jù)的一些思考，也希望可以跟更多的朋友對(duì)于大數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用上有些探討和學(xué)習(xí)。

本文為36大數(shù)據(jù)會(huì)員“Dakka”的原創(chuàng)投稿。轉(zhuǎn)載請(qǐng)標(biāo)明作者、來(lái)源及原文鏈接。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大数据是什么？大数据可以做什么？大数据实际做了什么？大数据要怎么做？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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