大数据是什么鬼?真的像我们想象的那么神秘? 大数据是什么鬼,有用吗?

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\u6211\u4eec\u6765\u505a\u4e00\u6b65\u6b65\u7684\u601d\u8def\u63a8\u6f14\uff01

\u6211\u4eec\u524d\u9762\u8bb2\u5230\u7684\u5927\u6570\u636e\u4e00\u5b9a\u662f\u6d77\u91cf\u7684\u3001\u591a\u6837\u7684\u3001\u79cd\u7c7b\u7e41\u591a\u7684\uff0c\u6240\u4ee5\u6211\u4eec\u53ef\u4ee5\u60f3\u5230\u5927\u6570\u636e\u4e00\u5b9a\u4e0d\u662f\u6bcf\u4e2a\u4eba\u6216\u8005\u6bcf\u4e2a\u673a\u6784\u90fd\u80fd\u83b7\u53d6\u5230\u7684\uff0c\u4e5f\u5c31\u662f\u8bf4\u5927\u6570\u636e\u7684\u6c89\u6dc0\u548c\u4ea7\u51fa\u4e00\u5b9a\u662f\u5177\u5907\u7a00\u7f3a\u6027\u7684\u3002\u90a3\u4e48\u5177\u5907\u5927\u6570\u636e\u6c89\u6dc0\u7684\u516c\u53f8\u6216\u8005\u673a\u6784\u5c31\u5177\u5907\u4e86\u7a00\u7f3a\u4f18\u52bf\uff0c\u9996\u5148\u5927\u6570\u636e\u7684\u662f\u6709\u7528\u7684\u8fd9\u4e2a\u6bcb\u5eb8\u7f6e\u7591\uff0c\u5176\u5b9e\u5927\u6570\u636e\u7684\u6c89\u6dc0\u548c\u4ea7\u51fa\u53ea\u6709\u5c11\u90e8\u5206\u673a\u6784\u624d\u80fd\u591f\u5b9e\u73b0\uff0c\u5927\u6570\u636e\u662f\u5177\u5907\u7a00\u7f3a\u6027\u7684\uff0c\u6709\u7528\u7684\u3001\u5177\u5907\u7a00\u7f3a\u6027\u7684\u4e1c\u897f\u5c31\u4e00\u5b9a\u80fd\u591f\u4ea7\u751f\u5546\u4e1a\u4ef7\u503c\u3002\u6240\u4ee5\u5927\u6570\u636e\u7684\u7b2c\u4e00\u79cd\u5546\u4e1a\u6a21\u5f0f\u5c31\u51fa\u73b0\u4e86\uff1a\u51fa\u552e\u5927\u6570\u636e\u8d44\u6e90\u3002

\u6211\u4eec\u63a5\u7740\u601d\u8003\uff0c\u6709\u4e9b\u673a\u6784\u867d\u7136\u62e5\u6709\u5927\u6570\u636e\u8d44\u6e90\u4f46\u662f\u4ed6\u4eec\u4e0d\u5177\u5907\u5927\u6570\u636e\u7684\u5206\u6790\u80fd\u529b\u6216\u8005\u8fd0\u7528\u80fd\u529b\uff0c\u6bd4\u5982\u653f\u5e9c\uff0c\u5b83\u53ef\u80fd\u7f3a\u4e4f\u8fd9\u79cd\u601d\u60f3\u6216\u8005\u6211\u4eec\u8bf4\u7684\u5927\u6570\u636e\u601d\u7ef4\uff0c\u4e5f\u4e0d\u5177\u5907\u8fd9\u6837\u7684\u4e13\u4e1a\u6027\u6216\u8005\u4e13\u4e1a\u4eba\u624d\u3002\u5927\u6570\u636e\u4e0d\u80fd\u5206\u6790\u90a3\u5c31\u65e0\u6cd5\u4ea7\u751f\u4ef7\u503c\u5440\uff0c\u6240\u4ee5\u5927\u6570\u636e\u7684\u7b2c\u4e8c\u79cd\u5546\u4e1a\u6a21\u5f0f\u5c31\u51fa\u73b0\u4e86\uff1a\u63d0\u4f9b\u4e13\u4e1a\u7684\u6570\u636e\u5206\u6790\u6216\u8005\u6570\u636e\u89e3\u51b3\u65b9\u6848\uff0c\u6536\u53d6\u670d\u52a1\u8d39\u3002

\u522b\u505c\uff0c\u6211\u4eec\u7ee7\u7eed\uff01\u4e13\u4e1a\u7684\u6570\u636e\u5206\u6790\u548c\u89e3\u51b3\u65b9\u6848\u4e5f\u90fd\u6709\u4e86\uff0c\u8fd9\u4e9b\u65b9\u6848\u8be5\u5982\u4f55\u843d\u5730\u5b9e\u65bd\u5462\uff1f\u5c31\u6bd4\u5982\u6211\u4eec\u901a\u8fc7\u5206\u6790\u53d1\u73b0\u4eba\u7684\u751f\u7406\u7279\u5f81\uff0c\u9ad8\u77ee\u80d6\u53d4\uff0c\u4f53\u91cd\u7684\u5927\u5c0f\uff0c\u5c41\u80a1\u7684\u63a5\u89e6\u9762\u79ef\u8ddf\u6c7d\u8f66\u5ea7\u6905\u627f\u53d7\u7684\u529b\u5ea6\u548c\u88ab\u6324\u538b\u7684\u5f62\u72b6\u5176\u5b9e\u662f\u6709\u76f8\u5173\u5173\u7cfb\u7684\uff0c\u90a3\u4e48\u6211\u4eec\u901a\u8fc7\u6570\u636e\u89e3\u51b3\u65b9\u6848\u53ef\u4ee5\u5f97\u51fa\uff0c\u6211\u4eec\u53ef\u4ee5\u505a\u51fa\u4e00\u5957\u667a\u80fd\u7684\u6c7d\u8f66\u5ea7\u6905\u9632\u76d7\u7cfb\u7edf\u554a\uff01\u90a3\u4e48\u8fd9\u4e2a\u9632\u76d7\u7cfb\u7edf\u4e13\u4e1a\u7684\u6570\u636e\u5206\u6790\u548c\u6570\u636e\u89e3\u51b3\u65b9\u6848\u516c\u53f8\u80af\u5b9a\u505a\u4e0d\u4e86\uff0c\u65e0\u6cd5\u843d\u5730\u5440\uff01\u6240\u4ee5\u5927\u6570\u636e\u7684\u7b2c\u4e09\u79cd\u5546\u4e1a\u6a21\u5f0f\u5c31\u51fa\u73b0\u4e86\uff1a\u5c31\u662f\u628a\u5927\u6570\u636e\u7684\u89e3\u51b3\u65b9\u6848\u8fdb\u884c\u843d\u5730\u505a\u6210\u5546\u4e1a\u5316\u7684\u4ea7\u54c1\uff0c\u901a\u8fc7\u4ea7\u54c1\u9500\u552e\u6216\u8005\u670d\u52a1\u6765\u8d5a\u94b1\u3002

\u6211\u4eec\u53ef\u4ee5\u6c47\u603b\u4e00\u4e0b\uff0c\u5927\u6570\u636e\u7684\u4e3b\u6d41\u5546\u4e1a\u6a21\u5f0f\u6709\u4ee5\u4e0b\u662f\u4e09\u4e2a\uff1a
1\u3001\u51fa\u552e\u5927\u6570\u636e\u8d44\u6e90
2\u3001\u63d0\u4f9b\u5927\u6570\u636e\u5206\u6790\u548c\u89e3\u51b3\u65b9\u6848
3\u3001\u5927\u6570\u636e\u89e3\u51b3\u65b9\u6848\u8fdb\u884c\u843d\u5730\u5b9e\u65bd\uff0c\u5f62\u6210\u5546\u4e1a\u5316\u7684\u4ea7\u54c1

\u5f53\u7136\u56f4\u7ed5\u8fd9\u4e09\u4e2a\u4e3b\u6d41\u7684\u5927\u6570\u636e\u5546\u4e1a\u6a21\u5f0f\u8fd8\u53ef\u4ee5\u884d\u751f\u51fa\u5f88\u591a\u5546\u4e1a\u6a21\u5f0f\u6765\uff0c\u901a\u8fc7\u5927\u6570\u636e\u601d\u7ef4\u53ef\u4ee5\u6380\u8d77\u4e00\u6b21\u5546\u4e1a\u6a21\u5f0f\u7684\u53d8\u9769\u6d6a\u6f6e\u3002

\u5f53\u7136\u4e5f\u6709\u516c\u53f8\u6216\u8005\u673a\u6784\u4e5f\u6709\u80fd\u529b\u505a\u5230\u4e0a\u9762\u63d0\u5230\u7684\u5927\u6570\u636e\u7684\u4e09\u4e2a\u4e3b\u6d41\u5546\u4e1a\u6a21\u5f0f\u7684\u5e94\u7528\u7684\uff0c\u6bd4\u5982\u8c37\u6b4c\u3001\u963f\u91cc\u3001Facebook\u3001\u767e\u5ea6\u7b49

\u4e0a\u9762\u7684\u8fd9\u4e9b\u89c2\u70b9\u5e76\u4e0d\u5177\u5907\u65b0\u610f\uff0c\u4e5f\u4e0d\u4e00\u5b9a\u51c6\u786e\uff0c\u91cd\u8981\u662f\u770b\u5177\u4f53\u7684\u5c55\u73b0\u601d\u8def\uff0c\u5728\u5927\u6570\u636e\u7684\u5546\u4e1a\u5316\u8fd0\u4f5c\u8fc7\u7a0b\u4e2d\u80af\u5b9a\u4f1a\u51fa\u73b0\u4efb\u4f55\u65f6\u4ee3\u90fd\u4e0d\u53ef\u907f\u514d\u7684\u95ee\u9898\uff0c\u90a3\u5c31\u662f\u9020\u5047\u548c\u5ffd\u60a0\uff0c\u5176\u5b9e\u8fd9\u4e2a\u6211\u4eec\u5f88\u5bb9\u6613\u7406\u89e3\u3002\u56e0\u4e3a\u5728\u5546\u4e1a\u6a21\u5f0f\u7684\u5b9e\u8df5\u8fc7\u7a0b\u4e2d\u5fc5\u7136\u4f1a\u51fa\u73b0\u4ee5\u6700\u5c0f\u7684\u6210\u672c\u6765\u5b9e\u73b0\u5229\u76ca\u4e0a\u7684\u6700\u5927\u5316\u4ea7\u51fa\uff0c\u4e5f\u5c31\u662f\u8ffd\u6c42\u5229\u76ca\u7684\u6700\u5927\u5316\uff0c\u8fd9\u662f\u5546\u4e1a\u5316\u7ecf\u8425\u7684\u672c\u8d28\uff0c\u4f46\u8fd9\u77e5\u8bc6\u5e02\u573a\u4e2d\u7684\u4e00\u79cd\u73b0\u8c61\uff0c\u5fc5\u5b9a\u4f1a\u5728\u5e02\u573a\u53d1\u5c55\u8fc7\u7a0b\u4e2d\u88ab\u4f18\u5316\u6389\uff01\u771f\u6b63\u6ee1\u8db3\u7528\u6237\u9700\u6c42\u7684\u5546\u4e1a\u5316\u884c\u4e3a\u624d\u80fd\u591f\u575a\u6301\u5230\u6700\u540e\u3002

\u5927\u6570\u636e\u6307\u65e0\u6cd5\u5728\u4e00\u5b9a\u65f6\u95f4\u8303\u56f4\u5185\u7528\u5e38\u89c4\u8f6f\u4ef6\u5de5\u5177\u8fdb\u884c\u6355\u6349\u3001\u7ba1\u7406\u548c\u5904\u7406\u7684\u6570\u636e\u96c6\u5408\uff0c\u662f\u9700\u8981\u65b0\u5904\u7406\u6a21\u5f0f\u624d\u80fd\u5177\u6709\u66f4\u5f3a\u7684\u51b3\u7b56\u529b\u3001\u6d1e\u5bdf\u53d1\u73b0\u529b\u548c\u6d41\u7a0b\u4f18\u5316\u80fd\u529b\u7684\u6d77\u91cf\u3001\u9ad8\u589e\u957f\u7387\u548c\u591a\u6837\u5316\u7684\u4fe1\u606f\u8d44\u4ea7\u3002
\u6211\u4eec\u7684\u751f\u6d3b\u548c\u5927\u6570\u636e\u606f\u606f\u76f8\u5173\uff0c\u5b66\u597d\u8fd9\u4e00\u4e13\u4e1a\uff0c\u5bf9\u4ee5\u540e\u7684\u5c31\u4e1a\u4f1a\u6709\u5f88\u5927\u7684\u5e2e\u52a9\u3002

要想回答这个问题,我们首先要明白什么是大数据!这里我不给具体的定义,我只反问和举例!大数据一定是数字形式呈现吗?是不是全球的所有电话号码的集合才叫大数据?全球所有公司的经营财报的数据集合才叫大数据?所有的经济数据集合才叫大数据?如果你要这么理解大数据的话就有点片面了,其实大数据包含了一切要素的集合,具体我们后面再举例子说明。

大数据是互联网时代才出现的吗?答案也是否定的,其实在互联网出现之前大数据就已经存在了,互联网只是大数据成型的加速器。这里我们可以来举大数据的例子:


……

这样的例子可以列举很多,当然全宇宙所有的不同的大数据例子的集合也是一组大数据。


弄明白了大数据的概念后,我们再看看大数据是如何发挥作用的?对大数据的利用不是追求因果关系,而是发挥其相关关系。比如特定地区的特定时间段的网民搜索行为跟流感之间是不存在因果关系的,但是把这搜索行为和流感大数据化后就可以建立其相关关系。我们可以再具体一点,我们假设中国广东的网民在最近一周对发烧、咳嗽、头晕等关键词的搜索量突然猛增,比如这些关键词的集中搜索量发生了几百万甚至上千万条,那么可以推测这个地区发生了某种共同的现象,根据搜索行为集中出现的发烧、咳嗽、头晕等关键词我们可以淡定广东省可能发生了某种流感或者疫情。


为什么能够这么断定呢?因为大家搜索都是带有目的性的或者是有意图的,出现上述提到的关键词,很可能是网民在搜索诸如老咳嗽是怎么回事?或者头晕发烧是什么原因?这些症状该怎么治等,一个两个或者几百上千人在同一时间段搜索这个可能没什么,但是如果是几百万人或者几千万人在同一时间段高频词搜索这些问题,那一定是出现了某种共性问题,对于上面的问题就可以断定是出现了某种疫情!

这就是大数据相关关系的表现,就是大数据的分析和预测,当我们发现了这种异常搜索行为后,就可以快速的由相关部门快速启动调研和排查,一般基本能够断定是有疫情发生,这个时候就可以快速启动应急机制,这时候大数据的作用就发挥出来了。这就是对大数据的相关关系,大数据的分析和预测的一个例子说明。现在这种分析方式已经应用很普遍了,比如你开车的时候经常听到对实时路况的广播或者地图上有实时路况的显示,这就是大数据的结果呈现,这个时候你就可以避开这些拥堵地段。

我们还可以通过假设或者想象的方式进行举例,比如,如果能够把气候数据和人的工作效率大数据化,找出两者之间的相关关系,那么是否就可以准确判断一个人在什么时间点什么气候条件(温度、风力、空气湿度和负氧离子含量等)工作效率能够达到什么样的水平。这样的话未来可能我们不需要一天进行固定的8个小时的工作制度,甚至可以认为的对气候数据的干预来和人的心情和工作状态做最佳匹配,这样是不是就能够将每个人的工作效率提升十几倍甚至上百倍呢?


当然再大胆一点我们同样可以根据人的行为特征的所有数据来预测他下一步的行为,当然这是后话。

我们再回到刚开始的问题,什么是大数据?大数据可以产生哪些商业模式?前面的这个问题上面已经做了回答,我们来继续思考后一个问题:大数据可以产生哪些商业模式?

我们来做一步步的思路推演!


我们前面讲到的大数据一定是海量的、多样的、种类繁多的,所以我们可以想到大数据一定不是每个人或者每个机构都能获取到的,也就是说大数据的沉淀和产出一定是具备稀缺性的。那么具备大数据沉淀的公司或者机构就具备了稀缺优势,首先大数据的是有用的这个毋庸置疑,其实大数据的沉淀和产出只有少部分机构才能够实现,大数据是具备稀缺性的,有用的、具备稀缺性的东西就一定能够产生商业价值。所以大数据的第一种商业模式就出现了:出售大数据资源。


我们接着思考,有些机构虽然拥有大数据资源但是他们不具备大数据的分析能力或者运用能力,比如政府,它可能缺乏这种思想或者我们说的大数据思维,也不具备这样的专业性或者专业人才。大数据不能分析那就无法产生价值呀,所以大数据的第二种商业模式就出现了:提供专业的数据分析或者数据解决方案,收取服务费。


别停,我们继续!专业的数据分析和解决方案也都有了,这些方案该如何落地实施呢?就比如我们通过分析发现人的生理特征,高矮胖叔,体重的大小,屁股的接触面积跟汽车座椅承受的力度和被挤压的形状其实是有相关关系的,那么我们通过数据解决方案可以得出,我们可以做出一套智能的汽车座椅防盗系统啊!那么这个防盗系统专业的数据分析和数据解决方案公司肯定做不了,无法落地呀!所以大数据的第三种商业模式就出现了:就是把大数据的解决方案进行落地做成商业化的产品,通过产品销售或者服务来赚钱。


我们可以汇总一下,大数据的主流商业模式有以下是三个:

1、出售大数据资源

2、提供大数据分析和解决方案

3、大数据解决方案进行落地实施,形成商业化的产品


当然围绕这三个主流的大数据商业模式还可以衍生出很多商业模式来,通过大数据思维可以掀起一次商业模式的变革浪潮。


当然也有公司或者机构也有能力做到上面提到的大数据的三个主流商业模式的应用的,比如谷歌、阿里、Facebook、百度等


上面的这些观点并不具备新意,也不一定准确,重要是看具体的展现思路,在大数据的商业化运作过程中肯定会出现任何时代都不可避免的问题,那就是造假和忽悠,其实这个我们很容易理解。因为在商业模式的实践过程中必然会出现以最小的成本来实现利益上的最大化产出,也就是追求利益的最大化,这是商业化经营的本质,但这知识市场中的一种现象,必定会在市场发展过程中被优化掉!真正满足用户需求的商业化行为才能够坚持到最后。



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