【正文】 病研究機構為患者提供定制的藥物；167。216。還有一個有趣的例子，1948年遼沈戰(zhàn)役期間，司令員林彪要求每天要進行例常的“每日軍情匯報”，由值班參謀讀出下屬各個縱隊、師、團用電臺報告的當日戰(zhàn)況和繳獲情況。3 既有數據，又有大數據思維；比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。如果，我們通過采集駕駛員手機的GPS數據，就可以分析出當前哪些道路正在堵車，并可以及時發(fā)布道路交通提醒；通過采集汽車的GPS位置數據，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，這些分析數據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購買的商品為基礎，將所有用戶的購買記錄作為數據來源，通過構建模型分析購買者的行為相關性，能準確的推斷出孕婦的具體臨盆時間，這樣Target的銷售部門就可以有針對的在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優(yōu)惠卷。216。有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦?！薄胺腔ヂ?lián)網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯(lián)網的產品，數據一定是它的價值。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據二次利用價值，比如預測某地流感爆發(fā)的趨勢；Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購買推薦，以此有效提升銷售量；Farecast如何利用過去十年所有的航線機票價格打折數據，來預測用戶購買機票的時機是否合適。古語云：三分技術，七分數據，得數據者得天下。第三，價值密度低，商業(yè)價值高。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。我將分別從互聯(lián)網的大數據，政府的大數據，企業(yè)的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現(xiàn)的美好景象及即將實現(xiàn)的藍圖。我會從大數據的特征定義理解行業(yè)對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；從對大數據的現(xiàn)在和未來去洞悉大數據的發(fā)展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。如果你說大數據就是數據大，或者侃侃而談4個V，也許很有深度的談到BI或預測的價值，又或者拿Google和Amazon舉例，技術流可能會聊起Hadoop和Cloud Computing，不管對錯，只是無法勾勒對大數據的整體認識，不說是片面，但至少有些管窺蠡測、隔衣瘙癢了。大數據究竟是什么？一篇文章讓你認識并讀懂大數據在寫這篇文章之前，我發(fā)現(xiàn)身邊很多IT人對于這些熱門的新技術、新趨勢往往趨之若鶩卻又很難說的透徹，如果你問他大數據和你有什么關系？估計很少能說出一二三來?！苍S，“解構”是最好的方法。第二層面是技術，技術是大數據價值體現(xiàn)的手段和前進的基石?！睒I(yè)界（IBM 最早定義）將大數據的特征歸納為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，數據體量巨大。第四，處理速度快。先不論誰說的，但是這句話的正確性已經不用去論證了。那么，什么是大數據思維？維克托”“你千萬不要想著拿數據去改進一個業(yè)務，這不是大數據。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。 價值探討大數據是什么？投資者眼里是金光閃閃的兩個字：資產。Target的例子是一個很典型的案例，這樣印證了維克托不管大數據的核心價值是不是預測，但是基于大數據形成決策的模式已經為不少的企業(yè)帶來了盈利和聲譽。未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：1擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益；2還未有被大數據觸及過的業(yè)務領域。那幾乎是重復著千篇一律枯燥無味的數據：每支部隊殲敵多少、俘虜多少。 現(xiàn)在和未來我們先看看大數據在當下有怎樣的杰出表現(xiàn)：167。 大數據幫助航空公司節(jié)省運營成本，幫助電信企業(yè)實現(xiàn)售后服務質量提升，幫助保險企業(yè)識別欺詐騙保行為，幫助快遞公司監(jiān)測分析運輸車輛的故障險情以提前預警維修，幫助電力公司有效識別預警即將發(fā)生故障的設備；167。 大數據幫助社交網站提供更準確的好友推薦，為用戶提供更精準的企業(yè)招聘信息，向用戶推薦可能喜歡的游戲以及適合購買的商品。而當物聯(lián)網發(fā)展到達一定規(guī)模時，借助條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標識產品，傳感器、可穿戴設備、智能感知、視頻采集、增強現(xiàn)實等技術可實現(xiàn)實時的信息采集和分析，這些數據能夠支撐智慧城市，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據的采集數據來源和服務范圍。 醫(yī)療機構將實時的監(jiān)測用戶的身體健康狀況；167。 政府能在用戶的心理健康出現(xiàn)問題時有效的干預，防范自殺，刑事案件的發(fā)生；167。216。用戶隱私問題一直是大數據應用難以繞開的一個問題，如被央視曝光過的分眾無線、羅維鄧白氏以及網易郵箱都涉及侵犯用戶隱私。“棱鏡”項目是一項由美國國家安全局（NSA）自2007年起開始實施的絕密電子監(jiān)聽計劃，年耗資近2000億美元，用于監(jiān)聽全美電話通話記錄，據稱還可以使情報人員通過“后門”進入9家主要科技公司的服務器，包括微軟、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美國在線、Skype、YouTube、蘋果。但是這些都很難立即見效或者有實質性的改善。還有一種職業(yè)叫人肉專家，他們負責從互聯(lián)網上找到一個與他們根本就無關系用戶的任意信息。在這種復雜的環(huán)境里面，很多人依然沒有建立對于信息隱私的保護意識，讓自己一直處于被滋擾，被精心設計，被利用，被監(jiān)視的處境中?？梢哉f，云計算充當了工業(yè)革命時期的發(fā)動機的角色，而大數據則是電。那么大數據到底需要哪些云計算技術呢？這里暫且列舉一些，比如虛擬化技術，分布式處理技術，海量數據的存儲和管理技術，NoSQL、實時流數據處理、智能分析技術（類似模式識別以及自然語言理解）等。第二，大數據和云計算的目標受眾不同，云計算是CIO等關心的技術層，是一個進階的IT解決方案。以Hadoop（Yahoo）為例進行說明，Hadoop是一個實現(xiàn)了MapReduce模式的能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架，是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。 MapReduce：并行計算框架167。167。167。167。存放著淘寶各店的交易數據。在云梯上，系統(tǒng)每天會對數據產品進行不同的MapReduce計算。查詢層。最后一層是產品層，這個就不用解釋了。提到存儲，有一個著名的摩爾定律相信大家都聽過：18個月集成電路的復雜性就增加一倍。以Amazon舉例，Amazon S3 是一種面向 Internet 的存儲服務。再看看S3的設計指標：在特定年度內為數據元提供 % 的耐久性和 % 的可用性，并能夠承受兩個設施中的數據同時丟失。這些企業(yè)用戶遍布190多個國家，幾乎世界上的每個角落都有Amazon用戶的身影。全世界的工業(yè)設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，都會產生海量的數據信息。就像一句名言所說，“人類以前延續(xù)的是文明，