大數據(Big Data),字面意思是“海量數據”,簡單講就是所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前的主流技術和工具來處理,這里的“處理”涵蓋了很多層含義:提取、存儲、管理、分析、傳輸、預測等。
可是,這僅僅是對“大數據”的粗淺理解。

最早提出“大數據”概念的學科是“天文學”和“基因學”,這兩個學科從誕生之日起就依賴于“基于海量數據的分析”方法。
大數據可以說是“計算機”和“互聯網”結合的產物,計算機實現了數據的“數字化”;互聯網實現了數據的“網絡化”;兩者結合才賦予了“大數據”生命力!
隨著互聯網如同空氣、水、電一樣無處不在地滲透入我們的工作和生活,加上移動互聯網、物聯網、可穿戴聯網設備的普及,新的“數據”正在以指數級別的加速度產生。據說目前世界上90%的“數據”是互聯網出現以后迅速產生的。
不過,拋開數據的海量化生產和存儲這種表面現象,我們更加要關注的是由數據量變帶來的質變,這種“質變”表現在以下3個方面:
1)數據思維
大數據時代帶給我們的是一種全新的“思維方式”,思維方式的改變在下一代成為社會生產中流砥柱的時候就會帶來產業的顛覆性變革!
- 分析全面的數據而非隨機抽樣;
- 重視數據的復雜性,弱化精確性;
- 關注數據的相關性,而非因果關系。
歷來的商業變革都是由“思維方式的轉變”開始的,舊的經濟體制和傳統的商業理念面臨新的商業思維邏輯的時候,如果大腦不能與時俱進,吸收并轉變為順 應潮流的新思維,通過新思維重新組織企業組織的戰略、結構、文化和各種策略,那么貌似強大的體魄反而變成了企業前進的累贅。這種新思維顛覆巨頭的案例最先 發生在信息技術的傳統領域,然后滲透到傳統的商業領域:黑莓(Blackberry)、摩托羅拉、諾基亞、柯達、雅虎。。。案例比比皆是!
當然,這些企業的沒落并不是因為沒有“數據思維”,但他們都是被“新互聯網思維”淘汰的昔日巨人。“數據思維”是最新的思想,其影響力還沒有發展到導致巨頭轟然倒塌。但是,如果不給予足夠的重視,下一波沒落王國的名單中,可能就會有你!
2)數據資產
大數據時代,我們需要更加全面的數據來提高分析(預測)的準確度,因此我們就需要更多廉價、便捷、自動的數據生產工具。除了我們在互聯網虛擬世界使 用瀏覽器、軟件有意或者無意留下的各種“個人信息數據”之外,我們正在用手機、智能手表、智能手環、智能項鏈等各種可穿戴數碼產品生產數據;我們家里的路 由器、電視機、空調、冰箱、飲水機、吸塵器、智能玩具等也開始越來越智能并且具備了聯網功能,這些家用電器在更好地服務我們的同時,也在生產大量的數據; 甚至我們出去逛街,商戶的路由器,運營商的WLAN和3G,無處不在的攝像頭電子眼,百貨大樓的自助屏幕,銀行的ATM,加油站以及遍布各個便利店的刷卡 機都在收集和生產數據。
在互聯網領域,我們喜歡說“入口”這個詞,“入口”對應的直接意義是“流量”,而流量在互聯網領域就意味著“金錢”,這種流量變現可能是廣告,可能 是游戲,也可能是電商。在大數據時代,“入口”這個詞還有更深刻的意義,那就是“數據生產的源頭”,用戶通過某個APP或者硬件產品滿足某種需求的同事, 也會留下一系列相關的“數據”,這些數據的合理使用可以讓擁有這部分數據的企業獲得更大的商業利益!所以,在“大數據”時代,意識到“數據也是資產”的公 司都已經開始在各個“數據生產的源頭”進行布局,可能是一個解決剛興需求的WEB網站,也可能是一個單純的工具APP,還可能是一個可穿戴的數碼產品!
3)數據變現
有了“數據資產”,就要通過“分析”來挖掘“資產”的價值,然后“變現”為用戶價值、股東價值甚至社會價值。
大數據分析的核心目的就是“預測”,在海量數據的基礎上,通過“機器學習”相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性并采取相應措施。預測股價、預測機票價格、預測流感等等。
“預測事情發生的可能性”繼續往下延伸,就可以通過適當的“干預”,來引導事情向著期望的方向發展。比如亞馬遜和所有的電商一樣,都會基于對用戶的 喜好及消費能力分析來推薦“商品”,引導用戶提高消費金額;Google等互聯網巨頭也會通過各種技術手段來試圖向不同的用戶展現不同的廣告,并稱之為 “精準營銷”,由此來提高點擊率(公司收入);網游公司也會在運營工程中通過玩家行為數據的分析來及時調整游戲關卡及計費點等設計。