京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的大未来及价值所在
大数据作为一个尚未完全普及的概念,其实已经贯穿在每个人日常生活的方方面面。而随着科技的进步,大数据也在逐渐从数据本身向着数据之间所蕴含的更丰富的前景发展。

全球大数据现状
大数据(big data),或称海量数据,是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,其所涉及的数据量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理的目的。大数据是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享,交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
大数据并非一个新出现的概念。1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过,大约从2009年开始,“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。同时,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化,也产生了海量的数据信息。IDC2012年发布的数字宇宙研究报告(Digital
Universe)显示,接下来的8年中,我们所产生的数据量将超过40
ZB(Zettabyte,即十万亿亿字节,1ZB=230TB),相当于地球上每个人产生5200GB的数据。
我们正处于一个数据爆炸式增长的时代
大数据本身只是复杂而几乎无序的数据,而其背后的关联性,才是大数据巨大的价值所在。目前众多大数据研究的重中之重,就是从海量的数据中提取相关内容,形成有意义、有价值的讯息。这个过程基本可以分为三个阶段。
数据即信息阶段。在这个阶段中,数据本身就是信息的所在。比如网络用户的身份信息、天气信息等。这些信息本身具有价值,在特定领域中能够直接应用,因此在大数据尚未崛起时就已经受到很多关注。然而随着当前来自不同渠道的大量数据表面相关性的降低,数据本身所提供的价值越来越具有局限性。因此这一阶段已经逐渐稳定在一些特定行业中。
数据蕴含信息阶段。在发现数据信息本身的局限性后,人们开始越来越多地研究数据内部的相关性,亦即数据间所蕴含的信息。随着移动互联网和社交媒体的普及,数据相关性正在逐渐取代因果关系,成为连接互联网数据的最重要因素。新闻聚合服务Techmeme的编辑发表文章称,网络已经进入了“相关性时代”。例如,电商可以通过用户的网页浏览记录、所在区域和性别年龄等相关信息,推测出用户的购物喜好,从而进行针对性的精准广告投放等。
孤立数据之间的相关性才是大数据的价值所在
纽约时报博客作者和统计学家Nate Silver凭借自己建立的数学模型,通过对大量数据的分析和统计,在2008年美国大选中曾准确预测了49个州的选举结果,而2012年的美国大选则准确预测了全部50个州的选举结果,在美国乃至全世界激起了对大数据及其相关性统计的追捧。目前大数据应用很多就处于这个阶段,如facebook和谷歌同样基于数据相关性分析推出的“社交图谱”和“知识图谱”,并将其应用于自身的产品中。
数据预测信息阶段。随着技术发展和大数据分析的不断深入,会有越来越多的数据进入庞大的数据库中,供系统进行更加精确分析和决策。比如,可穿戴设备提供了更多用户的身体状态数据,车联网、物联网不断记录着用户的行为倾向性数据,庞大的社交信息承载着新闻发展的趋势……而这些信息无一不是大数据的组成部分。
而随着计算能力的增强,一旦多种大数据之间记录、读取和分析的隔阂被打通,可供计算和决策的数据量就会显著增加,由此而来的更加智能化的网络将具有更加针对性的服务,甚至能够预测用户的行为并提前作出响应。未来用户也许会拥有随着情绪变化色彩的服装、根据爱好自动切换的电视节目、走到旁边自动开锁的汽车,以及更多无法想象的智能化应用,实现智能家居、智能城市。而这一切,都得益于不断增长、成熟的大数据分析处理。事实上,在这种情况下,每个用户就成为了数据本身。
这三个阶段,并没有明确的界限和区别,而是一个不断演进的过程。大数据随着人的发展而不断积累,也随着科技的发展不断被更有效地利用,成为这个时代最具价值的一笔财富。当然,当前的科技还远远没有达到实现第三阶段的水平:数据的存储、计算能力,网络的吞吐量,各个数据源之间的互联互通等等都是亟待解决的问题,而大数据所带来的产业结构调整、用户隐私问题甚至人们生活方式的变化,也都需要更多时间去研究和摸索。不过这些并不能掩盖大数据蕴含的巨大潜力,相信随着时间发展,大数据业务能够带来更多令人惊喜的创新和改变。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22