【正文】 病研究機(jī)構(gòu)為患者提供定制的藥物；167。216。還有一個(gè)有趣的例子，1948年遼沈戰(zhàn)役期間，司令員林彪要求每天要進(jìn)行例常的“每日軍情匯報(bào)”，由值班參謀讀出下屬各個(gè)縱隊(duì)、師、團(tuán)用電臺(tái)報(bào)告的當(dāng)日戰(zhàn)況和繳獲情況。3 既有數(shù)據(jù)，又有大數(shù)據(jù)思維；比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。如果，我們通過(guò)采集駕駛員手機(jī)的GPS數(shù)據(jù)，就可以分析出當(dāng)前哪些道路正在堵車，并可以及時(shí)發(fā)布道路交通提醒；通過(guò)采集汽車的GPS位置數(shù)據(jù)，就可以分析城市的哪些區(qū)域停車較多，這也代表該區(qū)域有著較為活躍的人群，這些分析數(shù)據(jù)適合賣給廣告投放商。Target 超市以20多種懷孕期間孕婦可能會(huì)購(gòu)買的商品為基礎(chǔ)，將所有用戶的購(gòu)買記錄作為數(shù)據(jù)來(lái)源，通過(guò)構(gòu)建模型分析購(gòu)買者的行為相關(guān)性，能準(zhǔn)確的推斷出孕婦的具體臨盆時(shí)間，這樣Target的銷售部門就可以有針對(duì)的在每個(gè)懷孕顧客的不同階段寄送相應(yīng)的產(chǎn)品優(yōu)惠卷。216。有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊(yùn)藏能量的煤礦。”“非互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期的產(chǎn)品，功能一定是它的價(jià)值，今天互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品，數(shù)據(jù)一定是它的價(jià)值。書中，作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數(shù)據(jù)二次利用價(jià)值，比如預(yù)測(cè)某地流感爆發(fā)的趨勢(shì)；Amazon如何利用用戶的購(gòu)買和瀏覽歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行有針對(duì)性的書籍購(gòu)買推薦，以此有效提升銷售量；Farecast如何利用過(guò)去十年所有的航線機(jī)票價(jià)格打折數(shù)據(jù)，來(lái)預(yù)測(cè)用戶購(gòu)買機(jī)票的時(shí)機(jī)是否合適。古語(yǔ)云：三分技術(shù)，七分?jǐn)?shù)據(jù)，得數(shù)據(jù)者得天下。第三，價(jià)值密度低，商業(yè)價(jià)值高。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)。我將分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個(gè)人的大數(shù)據(jù)四個(gè)方面來(lái)描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實(shí)現(xiàn)的藍(lán)圖。我會(huì)從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的探討來(lái)深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；從對(duì)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)在和未來(lái)去洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)；從大數(shù)據(jù)隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長(zhǎng)久博弈。如果你說(shuō)大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)大，或者侃侃而談4個(gè)V，也許很有深度的談到BI或預(yù)測(cè)的價(jià)值，又或者拿Google和Amazon舉例，技術(shù)流可能會(huì)聊起Hadoop和Cloud Computing，不管對(duì)錯(cuò)，只是無(wú)法勾勒對(duì)大數(shù)據(jù)的整體認(rèn)識(shí)，不說(shuō)是片面，但至少有些管窺蠡測(cè)、隔衣瘙癢了。大數(shù)據(jù)究竟是什么？一篇文章讓你認(rèn)識(shí)并讀懂大數(shù)據(jù)在寫這篇文章之前，我發(fā)現(xiàn)身邊很多IT人對(duì)于這些熱門的新技術(shù)、新趨勢(shì)往往趨之若鶩卻又很難說(shuō)的透徹，如果你問(wèn)他大數(shù)據(jù)和你有什么關(guān)系？估計(jì)很少能說(shuō)出一二三來(lái)?！苍S，“解構(gòu)”是最好的方法。第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石?！睒I(yè)界（IBM 最早定義）將大數(shù)據(jù)的特征歸納為4個(gè)“V”（量Volume，多樣Variety，價(jià)值Value，速Velocity），或者說(shuō)特點(diǎn)有四個(gè)層面：第一，數(shù)據(jù)體量巨大。第四，處理速度快。先不論誰(shuí)說(shuō)的，但是這句話的正確性已經(jīng)不用去論證了。那么，什么是大數(shù)據(jù)思維？維克托”“你千萬(wàn)不要想著拿數(shù)據(jù)去改進(jìn)一個(gè)業(yè)務(wù)，這不是大數(shù)據(jù)。煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無(wú)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。 價(jià)值探討大數(shù)據(jù)是什么？投資者眼里是金光閃閃的兩個(gè)字：資產(chǎn)。Target的例子是一個(gè)很典型的案例，這樣印證了維克托不管大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是不是預(yù)測(cè)，但是基于大數(shù)據(jù)形成決策的模式已經(jīng)為不少的企業(yè)帶來(lái)了盈利和聲譽(yù)。未來(lái)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最具有價(jià)值的是兩種事物：1擁有大數(shù)據(jù)思維的人，這種人可以將大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值轉(zhuǎn)化為實(shí)際利益；2還未有被大數(shù)據(jù)觸及過(guò)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。那幾乎是重復(fù)著千篇一律枯燥無(wú)味的數(shù)據(jù)：每支部隊(duì)殲敵多少、俘虜多少。 現(xiàn)在和未來(lái)我們先看看大數(shù)據(jù)在當(dāng)下有怎樣的杰出表現(xiàn)：167。 大數(shù)據(jù)幫助航空公司節(jié)省運(yùn)營(yíng)成本，幫助電信企業(yè)實(shí)現(xiàn)售后服務(wù)質(zhì)量提升，幫助保險(xiǎn)企業(yè)識(shí)別欺詐騙保行為，幫助快遞公司監(jiān)測(cè)分析運(yùn)輸車輛的故障險(xiǎn)情以提前預(yù)警維修，幫助電力公司有效識(shí)別預(yù)警即將發(fā)生故障的設(shè)備；167。 大數(shù)據(jù)幫助社交網(wǎng)站提供更準(zhǔn)確的好友推薦，為用戶提供更精準(zhǔn)的企業(yè)招聘信息，向用戶推薦可能喜歡的游戲以及適合購(gòu)買的商品。而當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到達(dá)一定規(guī)模時(shí)，借助條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標(biāo)識(shí)產(chǎn)品，傳感器、可穿戴設(shè)備、智能感知、視頻采集、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的信息采集和分析，這些數(shù)據(jù)能夠支撐智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧醫(yī)療，智慧環(huán)保的理念需要，這些都所謂的智慧將是大數(shù)據(jù)的采集數(shù)據(jù)來(lái)源和服務(wù)范圍。 醫(yī)療機(jī)構(gòu)將實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)用戶的身體健康狀況；167。 政府能在用戶的心理健康出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)有效的干預(yù)，防范自殺，刑事案件的發(fā)生；167。216。用戶隱私問(wèn)題一直是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難以繞開(kāi)的一個(gè)問(wèn)題，如被央視曝光過(guò)的分眾無(wú)線、羅維鄧白氏以及網(wǎng)易郵箱都涉及侵犯用戶隱私?！袄忡R”項(xiàng)目是一項(xiàng)由美國(guó)國(guó)家安全局（NSA）自2007年起開(kāi)始實(shí)施的絕密電子監(jiān)聽(tīng)計(jì)劃，年耗資近2000億美元，用于監(jiān)聽(tīng)全美電話通話記錄，據(jù)稱還可以使情報(bào)人員通過(guò)“后門”進(jìn)入9家主要科技公司的服務(wù)器，包括微軟、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美國(guó)在線、Skype、YouTube、蘋果。但是這些都很難立即見(jiàn)效或者有實(shí)質(zhì)性的改善。還有一種職業(yè)叫人肉專家，他們負(fù)責(zé)從互聯(lián)網(wǎng)上找到一個(gè)與他們根本就無(wú)關(guān)系用戶的任意信息。在這種復(fù)雜的環(huán)境里面，很多人依然沒(méi)有建立對(duì)于信息隱私的保護(hù)意識(shí)，讓自己一直處于被滋擾，被精心設(shè)計(jì)，被利用，被監(jiān)視的處境中?？梢哉f(shuō)，云計(jì)算充當(dāng)了工業(yè)革命時(shí)期的發(fā)動(dòng)機(jī)的角色，而大數(shù)據(jù)則是電。那么大數(shù)據(jù)到底需要哪些云計(jì)算技術(shù)呢？這里暫且列舉一些，比如虛擬化技術(shù)，分布式處理技術(shù)，海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理技術(shù)，NoSQL、實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理、智能分析技術(shù)（類似模式識(shí)別以及自然語(yǔ)言理解）等。第二，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的目標(biāo)受眾不同，云計(jì)算是CIO等關(guān)心的技術(shù)層，是一個(gè)進(jìn)階的IT解決方案。以Hadoop（Yahoo）為例進(jìn)行說(shuō)明，Hadoop是一個(gè)實(shí)現(xiàn)了MapReduce模式的能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架，是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級(jí)數(shù)據(jù)。 MapReduce：并行計(jì)算框架167。167。167。167。存放著淘寶各店的交易數(shù)據(jù)。在云梯上，系統(tǒng)每天會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行不同的MapReduce計(jì)算。查詢層。最后一層是產(chǎn)品層，這個(gè)就不用解釋了。提到存儲(chǔ)，有一個(gè)著名的摩爾定律相信大家都聽(tīng)過(guò)：18個(gè)月集成電路的復(fù)雜性就增加一倍。以Amazon舉例，Amazon S3 是一種面向 Internet 的存儲(chǔ)服務(wù)。再看看S3的設(shè)計(jì)指標(biāo)：在特定年度內(nèi)為數(shù)據(jù)元提供 % 的耐久性和 % 的可用性，并能夠承受兩個(gè)設(shè)施中的數(shù)據(jù)同時(shí)丟失。這些企業(yè)用戶遍布190多個(gè)國(guó)家，幾乎世界上的每個(gè)角落都有Amazon用戶的身影。全世界的工業(yè)設(shè)備、汽車、電表上有著無(wú)數(shù)的數(shù)碼傳感器，隨時(shí)測(cè)量和傳遞著有關(guān)位置、運(yùn)動(dòng)、震動(dòng)、溫度、濕度乃至空氣中化學(xué)物質(zhì)的變化，都會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)信息。就像一句名言所說(shuō)，“人類以前延續(xù)的是文明，