大資料時代暢想

大資料時代不是突然出現的，實際上過去的幾十年間，數學分析就已經涉獵金融行業了，諾貝爾經濟學獎獲得者哈裡.馬克維茨、威廉.夏普、 羅伯特.恩格爾就是利用計量經濟學知識和金融市場資料來建立數學模型，預測金融市場產品收益同風險波動的關係。 大資料時代的出現簡單的講是海量資料同完美計算能力結合的結果。 確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的資料，大資料計算技術完美地解決了海量資料的收集、存儲、計算、分析的問題。 大資料時代開啟人類社會利用資料價值的另一個時代。

首先來介紹一下大資料時代中新出現的資料類型：

1)過於一些記錄是以類比形式方式存在的，或者以資料形式存在但是存貯在本地，不是公開資料資源，沒有開放給互聯網使用者，例如音樂、照片、視頻、監控錄影等影音資料。 現在這些資料不但資料量巨大，並且共用到了互聯網上，面對所有互聯網使用者，其數量之大是前所未有。 舉個例子Facebook每天有18億張照片上傳或被傳播，形成了海量的資料。

2)移動互聯網出現後，行動裝置的很多感應器收集了大量的使用者點擊行為資料,已知IPHONE有3個感應器，三星有6個感應器。 它們每天產生了大量的點擊資料，這些資料被某些公司所有擁有，形成使用者大量行為資料。

3)電子地圖如高德、百度、Google地圖出現後，其產生了大量的資料流程資料，這些資料不同于傳統資料，傳統資料代表一個屬性或一個度量值，但是這些地圖產生的流資料代表著一種行為、一種習慣， 這些流資料經頻率分析後會產生巨大的商業價值。 基於地圖產生的資料流程是一種新型的資料類型，在過去是不存在的。

4)進入了社交網路的年代後，互聯網行為主要由使用者參與創造，大量的互聯網使用者創造出海量的社交行為資料，這些資料是過去未曾出現的。 其揭示了人們行為特點和生活習慣。

5)電商戶崛起產來了大量網上交易資料，包含支付資料，查詢行為，物流運輸、購買喜好，點擊順序，評價行為等，其是資訊流和資金流資料。

6)傳統的互聯網入口轉向搜尋引擎之後，使用者的搜索行為和提問行為聚集了海量資料。 單位存儲價格的下降也為存儲這些資料提供了經濟上的可能。

我們所指的大資料不同與過去傳統的資料，其產生方式、存儲載體、訪問方式、表現形式、來源特點等都同傳統資料不同。 大資料更接近于某個群體行為資料，它是全面的資料、準確的資料、有價值的資料。

一、大資料時代帶給我們的思考

1)大資料計算提高資料處理效率，增加人類認知盈餘

大資料技術就像其他的技術革命一樣，是從效率提升入手。 大資料技術平臺的出現提升了資料處理效率。 其效率的提升是幾何級數增長的，過去需要幾天或更多時間處理的資料，現在可能在幾分鐘之內就會完成。 大資料的高效計算能力，為人類節省了更多的時間。 我們都知道效率提升是人類社會進步的典型標誌，可以推斷大資料技術將帶領人類社會進入另外一個階段。 通過大資料計算節省下來的時間，人們可以去消費，娛樂和創造。 未來大資料計算將釋放人類社會巨大的產能，增加人類認知盈餘，説明人類更好地改造世界。

2)大資料通過全域的資料讓人類瞭解事物背後的真相

相對於過去的樣本代替全體的統計方法，大資料將使用全域的資料，其統計出來的結果更為精確，更接事物真相，説明科學家瞭解事物背後的真相。 大資料帶來的統計結果將糾正過去人們對事物錯誤的認識，影響過去人類行為、社會行為的結論，帶來全新的認知。 有利於政府、企業、科學家對過去人類社會的各種歷史行為真正原因的瞭解，大資料統計將糾正樣本統計誤差，為統計結論不斷糾錯。 大資料可以讓人類更加接近瞭解大自然，增加對自然災害原因的瞭解。

3)大資料有助於瞭解事物發展的客觀規律，利於科學決策

大資料收集了全域的資料，準確的資料，通過大資料計算統計出瞭解事物發展過程中的真相，通過資料分析出解人類社會的發展規律，自然界發展規律。 利用大資料提供的分析結果來歸納和演繹出事物的發展規律，通過掌握事物發展規律來説明人們進行科學決策，大資料時代的精准行銷就是典型的應用。

4)大資料提供了同事物的連接，客觀瞭解人類行為

在沒有大資料之前，我們瞭解人類行為的資料往往來源於一些被動的調查表格及滯後的統計資料。 擁有了大資料技術之後，大量的感應器如手機APP、攝像頭、分享的圖片和視頻等讓我們更加客觀的瞭解人類的行為。 大資料技術連接了人類行為，通過大資料將人類的行為資料收集起來，經過一定的分析後來統計人類行為，説明我們瞭解人類的行為。 可以說大資料的一個重要作用就是將人類行為資料進行收集分析，瞭解人類行為特點，為數據價值的商業運用提供基礎資產

5)大資料改變過去的經驗思維，説明人們建立資料思維

人類社會的發展一直都在依賴著資料，無論是各國文明的演化，農業的規劃，工業的發展，軍事戰役及政治事件等。 但是出現大資料之後，我們將會面對著海量的資料，多種維度的資料、行為的資料、情緒的資料、即時的資料。 這些資料是過去沒有了解到的，通過大資料計算和分析技術，人們將會得到不同的事物真相，不同的事物發展規律。 依靠大資料提供的資料分析報告，人們將會發現決定一件事、判斷一件事、瞭解一件事不再變得困難。 各國政府和企業將借助于大資料來瞭解民眾需求，拋棄過去的經驗思維和慣性思維，掌握客觀規律，跳出歷史預測未來的困境。

二、大資料的企業應用場景

大資料時代最有意義就是利用大資料及大資料技術創造價值，大資料的企業應用場景就是介紹大資料在行業的應用，體現大資料商業價值。 大資料的應用場景會將提升企業對大資料的關注，鼓勵企業大資料產業中投入更多的資源，利用大資料這個工具，為人類社會造福。 大資料的應用可以分為企業應用和政府應用，其關注點有所不同，我們分開介紹，先從大資料在企業應用開始談起。

1)醫療行業

醫療行業擁有大量的病例，病理報告，治癒方案，藥物報告等等。 如果這些資料可以被整理和應用將會極大地説明醫生和病人。 我們面對的數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞，其都處於不斷的進化的過程中。 在發現診斷疾病時，疾病的確診和治療方案的確定是最困難的。 在未來，借助于大資料平臺我們可以收集不同病例和治療方案，以及病人的基本特徵，可以建立針對疾病特點的資料庫。 如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。 在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速説明病人確診，明確定位疾病。 在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，説明更多人及時進行治療。 同時這些資料也有利於醫藥行業開發出更加有效的藥物和醫療器械。 醫療行業的資料應用一直在進行，但是資料沒有打通，都是孤島資料，沒有辦法起大規模應用。 未來需要將這些資料統一收集起來，納入統一的大資料平臺，為人類健康造福。 政府和醫療行業是推動這一趨勢的重要動力。

2)生物技術

主要是指大資料技術在基因分析上的應用，通過大資料平臺人類可以將自身和生物體基因分析的結果進行記錄和存儲，利用建立基於大資料技術的基因資料庫。 大資料技術將會加速基因技術的研究，快速説明科學家進行模型的建立和基因組合類比計算。 基因技術是人類未來戰勝疾病的重要武器，借助于大資料技術的應用，人們將會加快自身基因和其它他生物的基因的研究進程。 未來利用生物基因技術來改良農作物，利用基因技術來培養人類器官，利用基因技術來消滅害蟲都即將實現。

3)金融行業

大資料在金融行業應用範圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊資料集為客戶提供特色服務，如有競爭的信用額度。 ，招商銀行利用客戶刷卡、存取款、電子銀行轉帳、微信評論等行為資料進行分析，每週給客戶發送針對性廣告資訊，裡面有顧客可能感興趣的產品和優惠資訊。 大資料在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：

·精准行銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦

·風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支援，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐

·決策支援：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用資料分析報告實施產業信貸風險控制

·效率提升：利用金融行業全域資料瞭解業務運營薄弱點，利用大資料技術加快內部資料處理速度

·產品設計：利用大資料計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為資料設計滿足客戶需求的金融產品

4)零售行業

零售行業大資料應用有兩個層面，一個層面是零售行業可以瞭解客戶消費喜好和趨勢，進行商品的精准行銷，降低行銷成本。 另一層面是依據客戶購買產品，為客戶提供可能購買的其它產品，擴大銷售額，也屬於精准行銷範疇。 另外零售行業可以通過大資料掌握未來消費趨勢，有利於熱銷商品的進貨管理和過季商品的處理。 零售行業的資料對於產品生產廠家是非常寶貴的，零售商的資料資訊將會有助於資源的有效利用，降低產能過剩，廠商依據零售商的資訊按實際需求進行生產，減少不必要的生產浪費。

5)電商

電商是最早利用大資料進行精准行銷的行業，除了精准行銷，電商可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，並利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單15分鐘內將貨物送上門，提高客戶體驗。 馬雲的菜鳥網路宣稱的24小時完成在中國境內的送貨，以及京的劉強東宣傳未來京東將在15分鐘完成送貨上門都是基於客戶消費習慣的大資料分析和預測。 電商可以利用其交易資料和現金流資料，為其生態圈內的商戶提供基於現金流的小額貸款，電商業也可以將此資料提供給銀行，同銀行合作為中小企業提供信貸支援。 由於電商的資料較為集中，資料量足夠大，資料種類較多，因此未來電商資料應用將會有更多的想像空間，包括預測流行趨勢，消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、各種消費行為的相關度、消費熱點、影響消費的重要因素等。 依託大資料分析，電商的消費報告將有利於品牌公司產品設計，生產企業的庫存管理和計畫生產，物流企業的資源配製，生產資料提供方產能安排等等，有利於精細化社會化大生產，有利於精細化社會的出現。

6)農牧業

大資料在農業應用主要是指依據未來商業需求的預測來進行農牧產品生產，降低菜賤傷農的概率。 同時大資料的分析將會更見精確預測未來的天氣氣候，説明農牧民做好自然災害的預防工作。 大資料同時也會説明農民依據消費者消費習慣決定來增加哪些品種的種植，減少哪些品種農作物的生產，提高單位種植面積的產值，同時有助於快速銷售農產品，完成資金回流。 牧民可以通過大資料分析來安排放牧範圍，有效利用牧場。 漁民可以利用大資料安排休漁期、定位捕魚範圍等。

三、大資料的政府應用場景

大資料另外一個重要應用領域就是在政府。 利用提供的全域的資料、準確的資料、高效的資料，政府可以實現精細化管理。 政府過去一直都在利用資料來進行管理，但是過去由於沒有高效的資料處理平臺，造成了很多資料只是在收集，沒有體現其社會價值。 由於缺少全域的資料和完善的資料，資料自身沒有體現其應用的價值，所以在過去政府不重視資料價值。 依託于大資料和大資料技術，政府可以及時得到更加準確資訊，利用這些資訊，政府可以更加高效的管理國家這部機器，實現精細化資源配置和宏觀調控。