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大数据时代：中国迎来新挑战

日期：[2012年11月26日] 版次：[SA26] 版名：[深圳读本 深评] 稿源：[南方都市报] 网友

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嘉宾简介

涂子沛，知名信息管理专家、专栏作家，先后为《南方都市报》、《IT经理世界》多个报刊网站撰写专栏，著有《大数据》。涂子沛先生在中美两国都有广泛的技术、管理从业经历。

赴美之前，曾在中国省、市、县几级政府的不同部门工作过，现担任

K IT Solutions软件公司亚太事务主任、中国旅美科技协会董事、匹兹堡分会主席。涂子沛先生毕业于卡内基梅隆大学，获信息技术科学硕士、公共管理硕士学位。 关于大数据，我会讲三方面的内容：第一，解读一下大数据现象；第二，谈谈大数据这个现象的意义；第三，讨论一下这个时代对我们意味着什么？具体有一些什么样的挑战？

五因素促成大数据形成

首先讲讲大数据现象。“数据”不是“数字”，对数字可以有很多解读，但是对数据来说，它就是一个有根据的数字，是对客观事件的记录，所以它不仅仅是数字。进入信息社会之后，“数据”的概念和内涵在不断丰富。因为人类发明计算机之后有一个外来词就是“database”，翻译成中文是“数据库”

基于大数据分析的未来消费模式研究及应用

[摘要] 一开始，人们因为需要而消费，我们饿了所以要买食物，我们冷了所以要买衣服，生存问题解决后，人们因为欲望而消费，我们要过更好的生活，更体面，更高端，让别人羡慕仰望，所以商家拼命挑起我们的欲望，让我们心甘情愿地去买我们并不需要的东西。现在，感情也成为消费的一大动力了，对于商家来说，你对一个人的喜爱，也是可以换算成钱的，感情就这样变成了一门生意。也许这就是大数据时代的消费方式，你的每一种需要都能得到满足，你的每一次喜欢都能落到实处。你以为这都是你主动的选择，其实你的好恶早已被精确分析计算过，你爱上一个偶像，他及时又熨帖地奉上打着他的标签的商品，你惊喜地发现，这东西正是你的那杯茶，你没喜欢错人，于是，你心满意足地掏钱，他欢欣鼓舞地收钱，皆大欢喜。

第一章 背景概述

40多年在人类沧海桑田的历史上仅仅是弹指一挥间，摩尔定律却见证了电脑的数据处理和储存能力从K（Kilobyte）到M（Megabyte）到G（Gigabyte）到T（Terabyte）的变迁。尤其是互联网的出现，让我们急速地跨入了大数据（Big Data）时代。其主要的驱动力有以下几点：

1、随着社会经济的发展和个人收入的增加，人们

大数据

一、大数据概念

\大数据\是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 \大数据\首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

百度知道-大数据概念

大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[3] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查

大数据

一、大数据概念

\大数据\是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 \大数据\首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

百度知道-大数据概念

大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[3] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查

1.1 大数据技术国内外研究进展

近年来，大数据迅速发展成为工业界、学术界甚至世界各国政府高度关注的热点。《自然(Nature)》和《科学(Science)》等杂志相继出版专刊来探讨大数据带来的挑战和机遇。著名管理咨询公司麦肯锡声称，“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于大数据的挖掘和运用，预示着新一波生产力增长和消费者盈余浪潮的到来”。在这样的背景下，美国政府2012年宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分，对数据的占有和控制将成为国家间和企业间新的争夺焦点。大数据已成为社会各界关注的新焦点，“大数据时代”已然来临。

与传统规模的数据工程相比，大数据的感知、获取、存储、表示、处理和服务都面临着巨大的挑战。这归因于大数据具有几个突出的特征：1)数据集合的规模不断扩大，已经从GB、TB再到PB，甚至已经开始以EB和ZB来计数。IDC的研究报告称，未来十年全球大数据将增加50倍，管理数据仓库的服务器数量将增加10倍以便适应这一增长

《大数据》题目

一、 单选题

1)

大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity，其中他们的含义分别是（ 1 ）、（ 2 ）、（ 3 ）、（ 4 ）。 A.价值密度低

B.处理速度快

C.数据类型繁多

D.数据体量巨大

2)

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行（ 5 ）。 A. 数据信息

B. 专业化处理

C.速度处理

D. 内容处理

3)

随着谷歌（ 6 ）和（ 7 ）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的 （ 8 ）。 6: A.Map

B.Docs

C. YouTube

D. MapReduce

D. Google

7: A. Google Mobile Docs 8: A.质量

4)

B. iGoogle C. GoogleFile System

B. 速度 C.精度 D. 进度

斯隆数字巡天是使用位于新墨西哥州阿帕奇山顶天文台的2.5米口径望远镜进行的红移巡天项目，2012年4月发布的关于Qu

大数据时代Is coming……

大数据时代 认识大数据 大数据带来的变革 大数据背景下的企业管理

大数据的商业价值 大数据的风险

大数据

何为大？—数据度量 1Byte = 8 Bit 1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes

大数据 《红楼梦》含标点87万字(不含标点853509字) 每个汉字占

大数据综述

大数据作为互联网、物联网、移动计算、云计算之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，正在重新定义社会管理与国家战略决策、企业管理决策、组织业务流程、个人决策的过程和方式。随着科技和社会的发展进步加上计算机和网络技术的兴起，社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，使数量庞大，种类众多，时效性强为特征的数据的不断涌现，引发了数据规模的爆炸式增长[1]。

国际数据公司（International Data Corporation，IDC）研究报告称：2011 年全球被创建和被复制的数据总量超过1. 8ZB，且增长趋势遵循新摩尔定律（全球数据量大约每两年翻一番），预计 2020 年将达到 35ZB。与此同时，数据复杂性也急剧增长，其多样性（多源、异构、多模态、不连贯语法或语义等) 、低价值密度（大量不相关信息、知识“提纯”难度高）、实时性（数据需实时生成、存储、处理和分析）等复杂特征日益显著。预示着全球已然进入了“大数据”时代[2]。 1.大数据国外研究现状 1.1大数据相关理论的研究

“大数据”这一术语从2008年开始在科技领域中出现，随之引起学术界的广泛研究兴趣。《Nature》与《Science》杂志分别出版专刊，从互联

数据来源及指标说明

?数据来源：阿里巴巴大数据，汇集3.86亿消费者、超过1000万商家、10亿件商品的基本信息和行为数据，全方位洞察消费特征和行业趋势，助力商业决策。

?指标说明：

消费档次：基于消费者在平台上购买商品的价格分布区间确定。

网购深度：基于消费者在平台上的消费频次确定。

城市线级：基于消费者最近半年的常用收货地址确定。

成交人数：以天为单位汇总。

移动成交：以支付发生平台为准。

如无特殊说明，本报告所指地域范围仅包括大陆31个省市。

消费者分类的维度基于其最近一年的信息判定。

?为了保护消费者隐私和商家机密，本报告所用数据均经过脱敏处理。

家居行业定义及研究范围

?家居行业指维持家庭日常生活必要的基本生活用品和生活工具等产品的总和。本报告定义的家居行业包括家具类、家装类、布艺类、餐饮类、饰品类以及日用类等六大类别。

家居行业

家具类

沙发类

床类

桌类家装类

灯具灯饰

卫浴用品

墙纸

布艺类

床上用品

垫类

窗帘类

餐饮类

餐具

茶具

饰品类

贴饰

摆件

日用类

家庭收纳用具

防护用品

目录

行业概况 商品画像 消费者画像 移动趋势 经营建议 附录

消费者画像–性别分布20112012

201320142014Q1-Q32015Q1-Q32011–2015Q3 家居行业消费者性别分布男女?消费者方面

大数据时代中国数据量有多大？ 氧分子网

这是一个注定要被拍砖的问题，但是这样拍着改着也可能就真明确了。

所以无论如何，还是先抛出块砖头吧。

我们都在说大数据时代来临，信息和数据大爆炸。从2013年初开始，对于大数据爆发的焦虑感，紧迫感，不由自主地被卷入的甚至无力的感觉，驱动众多行业、企业和团体去关注和开始接触和了解大数据，自觉或不自觉的，主动或不得已地去融入这波洪流。但是，真的说到大数据，我们身边到底有多少数据量，它们都分布在哪些行业，哪些数据是目前可用的，哪些行业已经在使用数据，进入产业互联网和数据引导的变革了？

可能看到的版图依旧模糊。因此，我们怀抱很好的希望，以第一个吃螃蟹并期待来自行业的矫正和拍砖的态度，首先尝试对于国内各个领域，行业以及机构的数据拥有情况，使用情况以及未来路径做一个粗犷地调研、梳理和判断，对大数据时代我国各个领域数据资产的拥有和使用情况，也就是我们数据资产的家底做个盘点，也对各个行业、系统进军大数据，以及拥抱产业互联网的进度和未来做个简单判断。事实上，大数据之题无疑繁若星辰，然而只有在相对完整的视图下，繁星若尘，我们才可得以一窥天机。

闲话少叙，现在开始算账。

从我们手头掌握的数据来看，2013年度，中国存