大數據時代下的智能傳播及其盈利模式2

二、大數據面面觀

當前，大數據正處于快速發展期，每個人對于大數據都有不同的認識，那么什么是大數據？其基本特征又是什么呢？這就需要我們從多個維度來理解和認識大數據。

（一）何謂大數據

所謂大數據，是指以服務于決策為目的，需要新型數據處理模式才能對其內容進行采集、存儲、管理和分析的海量、高增長率和多樣化的信息資本。認真分析大數據，其本質體現在如下五個方面：第一，數據量大。相對于傳統的抽樣調查的數據，大數據無疑是巨大的，尤其是依靠傳統的計算手段難以有效計算的。第二，服務于決策。大數據的主要目的是服務于各類決策，能夠幫助各類組織和個人大幅度提升決策能力。第三，需要新處理模式。由于大數據數量大且非結構化數據很多，現有的處理模式不能有效處理大數據，需要新處理模式。第四，信息資本。大數據是一種信息資本，而不僅僅是一堆數據和成本。所謂信息資本，是指其能夠為政府和企業帶來未來經濟利益的信息資源，更是和土地、資本、人才等一樣的新生產要素。第五，更為復雜。大數據比海量數據更為復雜，海量數據包括結構化和半結構化的交易數據，而大數據除此之外還包括非結構化數據和交互數據。

（二）大數據的特點

大數據在量度、頻度、速度、維度和溫度五個方面具有顯著的特點，具體如下：

第一，在量度方面，具有海量性特點，即大數據規模巨大，當前通常指10TB規模以上的數據量，而且隨著數據的迅猛增加，大數據的量級還會進一步增加。

第二，在頻度方面，具有高頻率的特點，即發生的頻率很高，重點在于用戶參與與互動而產生的數據。在這方面，傳統媒體的發行用戶數據的價值就很小，關鍵在于其發行用戶非在線，基本上一年才更新一次。

第三，在速度方面，具有實時性的特點，即大數據能夠實時反應。例如，在Ｇoogle搜索框內輸入一個關鍵詞，就能夠瞬間呈現與其相關的信息，一旦其反應速度稍有不及，就會有大量的用戶流失。

第四，在維度方面，具有全樣本、多維度、非結構化的特點，即大數據是全體樣本的數據，而不是抽樣的數據；大數據是多個維度的數據，而不是單個維度的數據；大數據既有慣常的結構化的數據，也有音頻、視頻等非結構化的數據，而不僅僅是結構化數據。

第五，在溫度方面，具有在線性特點，即大數據是永遠在線的，能夠隨時被調用的，這就要求必須基于用戶數量巨大的互聯網平臺。這些平臺記錄了用戶的行為、情感、思想、愛好與需求，能夠科學地分析用戶的需求。

此外，可以按照生產的主體不同，把大數據分為商務過程數據（由傳統的信息系統產生）、環境狀態數據（由傳感器產生）、社會行為數據（由社交媒體產生）、物理實體數據（由數字化制造產生）四種類型。當然也可以按照歸屬主體分為政府數據和企業數據，其中政府數據又分為民意數據、業務數據和環境數據。

（三）大數據蘊含著新思想和新思維

在大數據出現之前的小數據時代，我們只能通過抽樣調查的方式來回答“為什么”，即找出“因果關系”，找出事情的前因后果。即使有相關關系的研究，重點也是研究“因果關系”。

在大數據時代，大數據大大拓寬了研究范圍，大數據能通過全樣本的方式來回答“是什么”，即發現相關關系，這能夠幫助我們更好地認識和了解世界。因此，大數據既能處理“因果關系”，又能處理“相關關系”，即不僅能夠回答“為什么”，又能夠回答“是什么”。

典型的相關關系而非因果關系的案例主要有：沃爾瑪啤酒與尿布的混搭；鯊魚對人類的攻擊次數和冰淇淋的銷量是正相關的；兒童的蛀牙數量與他們的詞匯量是正相關的；在美國，自2004年以來，“體重增加”與“房屋出租”的相關性達到90%。