大資料概念及應用

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　　麥肯錫是最早提出大資料時代已經到來：“各個行業和領域都已經被資料給滲透了，目前資料已成為非常重要的生產因素了。對於大資料的處理和挖掘將意味著新一波的生產率不斷增長和消費者盈餘浪潮的到來。”

　　大資料概念最早是IBM定義的，將大資料的特徵歸納為4個“V”(量Volume，多樣Variety，價值Value，速 Velocity)，或者說特點有四個層面：第一，資料體量巨大。大資料的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個 T);第二，資料類型繁多。比如，部落格、視頻、圖片、地理位置資訊等等。第三，價值密度低，商業價值高。第四，處理速度快。最後這一點也是和傳統的數 據挖掘技術有著本質的不同。

　　有人把資料比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大資料並不在“大”，而在於“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。

　　哪些傳統企業最需要巨量資料服務呢?拋磚引玉，先舉幾個例子：1)對大量消費者提供產品或服務的企業(精準營銷);2) 做小而美模式的中長尾企業(服務轉型);3) 面臨互連網壓力之下必須轉型的傳統企業(生死存亡)。

　　對於企業的大資料，還有一種預測：隨著資料逐漸成為企業的一種資產，資料產業會向傳統企業的供應鏈模式發展，最終形成“資料供應鏈”。這裡尤其 有兩個明顯的現象：1) 外部資料的重要性日益超過內部資料。在互聯互連的互連網時代，單一企業的內部資料與整個互連網資料比較起來只是滄海一粟;2)能提供包括資料供應、資料整 合與加工、資料應用等多環節服務的公司會有明顯的綜合競爭優勢。

大資料概念及應用