大數據的大未來及價值所在

大數據作為一個尚未完全普及的概念，其實已經貫穿在每個人日常生活的方方面面。而隨著科技的進步，大數據也在逐漸從數據本身向著數據之間所蘊含的更豐富的前景發展。

   全球大數據現狀
   大數據（big data），或稱海量數據，是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，其所涉及的數據量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理的目的。大數據是基于云計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。
   大數據并非一個新出現的概念。1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。不過，大約從2009年開始，“大數據”才成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。同時，全世界的工業設備、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，也產生了海量的數據信息。IDC2012年發布的數字宇宙研究報告（Digital Universe）顯示，接下來的8年中，我們所產生的數據量將超過40 ZB（Zettabyte，即十萬億億字節，1ZB=230TB），相當于地球上每個人產生5200GB的數據。
   我們正處于一個數據爆炸式增長的時代
   大數據本身只是復雜而幾乎無序的數據，而其背后的關聯性，才是大數據巨大的價值所在。目前眾多大數據研究的重中之重，就是從海量的數據中提取相關內容，形成有意義、有價值的訊息。這個過程基本可以分為三個階段。
    數據即信息階段。在這個階段中，數據本身就是信息的所在。比如網絡用戶的身份信息、天氣信息等。這些信息本身具有價值，在特定領域中能夠直接應用，因此在大數據尚未崛起時就已經受到很多關注。然而隨著當前來自不同渠道的大量數據表面相關性的降低，數據本身所提供的價值越來越具有局限性。因此這一階段已經逐漸穩定在一些特定行業中。
    數據蘊含信息階段。在發現數據信息本身的局限性后，人們開始越來越多地研究數據內部的相關性，亦即數據間所蘊含的信息。隨著移動互聯網和社交媒體的普及，數據相關性正在逐漸取代因果關系，成為連接互聯網數據的最重要因素。新聞聚合服務Techmeme的編輯發表文章稱，網絡已經進入了“相關性時代”。例如，電商可以通過用戶的網頁瀏覽記錄、所在區域和性別年齡等相關信息，推測出用戶的購物喜好，從而進行針對性的精準廣告投放等。
   孤立數據之間的相關性才是大數據的價值所在
    紐約時報博客作者和統計學家Nate Silver憑借自己建立的數學模型，通過對大量數據的分析和統計，在2008年美國大選中曾準確預測了49個州的選舉結果，而2012年的美國大選則準確預測了全部50個州的選舉結果，在美國乃至全世界激起了對大數據及其相關性統計的追捧。目前大數據應用很多就處于這個階段，如facebook和谷歌同樣基于數據相關性分析推出的“社交圖譜”和“知識圖譜”，并將其應用于自身的產品中。
    數據預測信息階段。隨著技術發展和大數據分析的不斷深入，會有越來越多的數據進入龐大的數據庫中，供系統進行更加精確分析和決策。比如，可穿戴設備提供了更多用戶的身體狀態數據，車聯網、物聯網不斷記錄著用戶的行為傾向性數據，龐大的社交信息承載著新聞發展的趨勢……而這些信息無一不是大數據的組成部分。
    而隨著計算能力的增強，一旦多種大數據之間記錄、讀取和分析的隔閡被打通，可供計算和決策的數據量就會顯著增加，由此而來的更加智能化的網絡將具有更加針對性的服務，甚至能夠預測用戶的行為并提前作出響應。未來用戶也許會擁有隨著情緒變化色彩的服裝、根據愛好自動切換的電視節目、走到旁邊自動開鎖的汽車，以及更多無法想象的智能化應用，實現智能家居、智能城市。而這一切，都得益于不斷增長、成熟的大數據分析處理。事實上，在這種情況下，每個用戶就成為了數據本身。
    這三個階段，并沒有明確的界限和區別，而是一個不斷演進的過程。大數據隨著人的發展而不斷積累，也隨著科技的發展不斷被更有效地利用，成為這個時代最具價值的一筆財富。當然，當前的科技還遠遠沒有達到實現第三階段的水平：數據的存儲、計算能力，網絡的吞吐量，各個數據源之間的互聯互通等等都是亟待解決的問題，而大數據所帶來的產業結構調整、用戶隱私問題甚至人們生活方式的變化，也都需要更多時間去研究和摸索。不過這些并不能掩蓋大數據蘊含的巨大潛力，相信隨著時間發展，大數據業務能夠帶來更多令人驚喜的創新和改變。