大@@数据@@@@有@@多大@@@@
在当今信息网络时代@@，人们的网上操作@@，平时的一举一动@@，机器的运转活动@@，大@@自然的随时变化都会产生许许多多的数据@@@@@@。这些数据@@量大@@且复杂@@，用现有@@的计算工具难以@@处理@@，人们形象地称之为@@“大@@数据@@@@”。
我们来看看@@这些@@：互联网@@一天产生的全部内容可以@@刻满@@1.68亿@@张@@DVD；每天通过网络传输的电子邮件达@@2000多亿@@封@@，发出的社区帖子达@@200万个@@，卖出的手机为@@37.8万台@@；腾讯公司注册用户超过@@7亿@@，同时@@在线人数超过@@1亿@@；创建@@“平安城市@@”，一个摄像头运行一小时@@，产生的数据@@@@是@@3.6G；医院检查一次@@@@CT产生几个@@G的影像数据@@@@；在数字化工业设计的今天@@，设计一架飞机@@，几十万个@@零部件的尺寸@@、大@@小@@、形状均是数据@@@@；我们每个人每天打电话@@、刷卡支付@@，会产生很多数据@@@@；想象一下这些数据@@会是多么庞大@@@@？IBM的研究称@@，整个人类文明所获得的全部数据@@中@@，有@@90%是过去两年@@内产生的@@。而到了@@2020年@@，全世界所产生的数据@@@@规模将达到今天的@@44倍@@。大@@数据@@@@具有@@数据@@量大@@@@、类型繁多@@、数据@@变化快@@、价值密度低等四个典型特征@@，传统处理方法和软件工具已不能分析@@处理这些大@@量的数据@@@@@@，需要创新数据@@处理方法和软件分析@@工具@@。
产生这么@@多的数据@@@@不难理解@@。从智能手机的普及到二维码@@的流行@@，再到可穿戴设备的面世@@，我们的衣食住行基本都可以@@电子化了@@，海量的数据@@@@也随之而来@@；工业设备@@、汽车@@、电表上无数传感器@@，随时测量和传递着各种各样的信息@@，都会产生海量的数据@@@@@@；不断成熟的手机指纹识别传感器@@、嗅觉传感器甚至可以@@感知情绪的新技术接踵而至@@，这一切使得人类活动以@@及物理世界数据@@化变为可能@@。
这么@@“大@@”的数据@@@@，如何存放呢@@？当然@@，这得益于科技的发展@@：反映计算机硬件技术进步的摩尔定律是这样描述的@@——大@@约每隔@@18个月@@集成电路的集成度增加一倍@@@@，而价格下降一半@@。成本的不断下降促进了大@@数据@@@@的可存储性@@。同时@@，随着量子计算@@、光计算等新型介质研究与应用发展@@，数据@@存储能力将进一步大@@幅提升@@。
大@@数据@@@@的价值@@
如果你是亚马逊的会员@@，你可能早都发现@@“猜你喜欢@@”推荐的书常常是你感兴趣的@@；如果近期你打算网购一套空气净化设备@@，并在网上了解过相关信息@@，你会发现你的淘宝@@首页@@@@，有@@很多销售空气净化机的推送@@，甚至上其他网站@@，都会时不时弹出有@@关空气净化机的商品信息@@。
这些都归功于商家对@@“大@@数据@@@@”的开发应用@@。他们依靠计算机进行数据@@处理@@，根据你的浏览@@、搜索@@、购物记录等等@@，“猜测@@”出你的喜好@@，从而帮你选择可能会喜欢@@、可能会购买的商品@@。看看@@“百度@@”“微信@@”“淘宝@@”这些我们工作生活离不开的应用吧@@：百度@@数据@@是需求数据@@@@，需要什么搜索@@什么@@；腾讯微信@@反映出的是兴趣和关系数据@@@@，而淘宝@@网数据@@形成交易数据@@@@，如果同时@@掌握兴趣和关系@@、需求及交易数据@@@@，就能够把一个人的行为搞清楚@@。同样的道理@@，各行各业只要数据@@足够@@“大@@”，预见未来@@似乎也并不难@@。
有@@人说@@“预见未来@@”是大@@数据@@@@的核心价值@@。那么@@，这种预见未来@@的价值@@，能为我们的生活带来哪些改变呢@@？
以@@“百度@@迁徙@@”为例@@。1月@@26日@@，“百度@@迁徙@@”网站正式上线@@。网站主页的中国地图上@@，每一个跳跃的点@@，都是人们出发和到达的目的地@@。点击任一城市@@，就会出现过往@@8小时内这一城市迁出与迁入人次@@最多的数据@@@@@@。“百度@@迁徙@@”就是把手机网民的定位信息汇总成大@@数据@@@@进行分析@@@@，从而勾勒出人们的迁徙轨迹@@。这些信息对分析@@人口迁移的方向@@、城镇化进程@@、春运运输调配等方面有@@着重要的价值@@。[page]
毋庸置疑@@，对大@@数据@@@@的利用可以@@提升政府@@等管理部门的社会管理水平@@，例如@@对车辆运行数据@@的分析@@利用@@，可以@@使城市规划更加科学@@；流感高发季节@@，对疾病到来提前预测@@；旅游旺季@@，对热门景区高峰期游客数量提前预测@@，可以@@提升社会服务水平等等@@。
一项对国际大@@公司的数据@@@@应用研究表明@@：数据@@的使用率提升@@10%，零售业的效率将提升@@49%，咨询@@服务业提升@@39%，航空@@、食品加工@@、建筑@@、钢铁@@、汽车@@、出版@@、基础设施等行业都能提升@@20%左右@@。数据@@的巨大@@价值由此可见一斑@@。
当然@@，数据@@只是一堆冰冷的数字而已@@。大@@数据@@@@的价值@@是隐藏在数据@@之内的@@，要经过整合@@、分析@@、挖掘之后才会显现@@。同时@@，大@@数据@@@@的价值@@也是难以@@评估的@@。例如@@，现在看来没有@@任何价值的数据@@@@@@，可能以@@后会有@@价值@@；单个的数据@@@@没有@@价值@@，长时间的累积可能价值巨大@@@@；在一件业务中看似没有@@价值的数据@@@@@@，可能在另外的业务中会有@@大@@价值@@。因此@@，要不断提升大@@数据@@@@分析@@的方法和工具@@。数据@@再多@@，没有@@很好的整合和挖掘@@，其价值就不能得到体现@@。
刚刚起步的大@@数据@@@@@@
大@@数据@@@@的研究应用和产业形态已引发国际国内广泛关注@@@@。2012年@@，奥巴马政府@@宣布推出@@“大@@数据@@@@的研究和发展计划@@”，将投资两亿@@多美元@@，推动和改善大@@数据@@@@的收集@@、组织和分析@@技术@@，这标志着大@@数据@@@@从商业行为上升到国家战略层面@@。IBM、甲骨文@@、微软等跨国@@IT巨头也纷纷发布大@@数据@@@@战略@@，对大@@数据@@@@产品进行全面布局@@。在我国@@，科技部已经批准大@@数据@@@@重大@@基础研究项目@@，并将大@@数据@@@@作为国家未来重点发展的重大@@科技任务之一@@。工业与信息化部在@@“工业与信息化深度融合专项行动计划@@”中提出重视工业大@@数据@@@@的应用@@；电信@@、联通@@、移动三大@@运营商以@@及众多@@IT企业也积极开拓大@@数据@@@@市场@@。2014年@@春节期间的人口迁徙大@@数据@@@@分析@@@@、“两会大@@数据@@@@@@”就是大@@数据@@@@应用的生动实例@@。陕西省也把大@@数据@@@@作为战略性新兴产业重点发展方向之一@@，大@@力推动大@@数据@@@@应用基础研究和产业园区发展@@。
国际国内对大@@数据@@@@的广泛关注@@已呈现出一个良好的开始@@。迎接大@@数据@@@@时代@@，与之相关的很多问题还需要科研人员奋力攻关@@。如何对复杂的大@@数据@@@@快速完成价值@@“提纯@@”，是亟待解决的难题@@。与此同时@@@@，如何保证数据@@的完整性和真实性@@、数据@@的共享@@，如何解决大@@数据@@@@所带来的安全和隐私以@@及计算机系统硬件与软件适应大@@数据@@@@特点等挑战@@，都是随着@@“大@@数据@@@@”的到来要必须面对的@@。此外@@，采集@@、存贮和发掘大@@数据@@@@需要较大@@人力和经费投入@@，如何得到良好的回报率@@，也将是影响大@@数据@@@@发展的重要因素@@。总之@@，大@@数据@@@@对我们的科学技术和数据@@驾驭能力提出了新的挑战@@。
无论如何@@，大@@数据@@@@时代正在来临@@！
