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大數(shù)據(jù)時代的好處

工程師 ? 來源:未知 ? 作者:姚遠(yuǎn)香 ? 2018-12-19 15:46 ? 次閱讀

雖然有多種解讀,但業(yè)界一般認(rèn)為,大數(shù)據(jù)有四個“V”字開頭的特征:Volume(容量), Variety(種類), Velocity(速度)和最重要的Value(價值)。Volume是指大數(shù)據(jù)巨大的數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)完整性。張亞勤說,IT業(yè)界所指的數(shù)據(jù),誕生不過60多年。而一直到個人電腦普及前,由于存儲、計算和分析工具的技術(shù)和成本限制,許多自然界和人類社會值得記錄的信號,并未形成數(shù)據(jù)。幾十年前,氣象、地質(zhì)、石油物探、出版業(yè)、媒體業(yè)和影視業(yè)是大量、持續(xù)產(chǎn)出信號的行業(yè),但那時90%以上采用的是存儲模擬信號,難以通過計算設(shè)備和軟件進(jìn)行直接分析。擁有大量資金和人才的政府和企業(yè),也只能把少量最關(guān)鍵的信號,進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、裝載到數(shù)據(jù)庫中。

張亞勤認(rèn)為,盡管業(yè)界對達(dá)到怎樣的數(shù)量級才算是大數(shù)據(jù)并無定論,但在很多行業(yè)的應(yīng)用場景里,數(shù)據(jù)集本身的大小并不是最重要的,是否完整才最重要。Variety則意味著要在海量、種類繁多的數(shù)據(jù)間發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在關(guān)聯(lián)?;ヂ?lián)網(wǎng)時代,各種設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)連成了一個整體。進(jìn)入以互動為特征的Web2.0時代,個人計算機(jī)用戶不僅可以通過網(wǎng)絡(luò)獲取信息,還成為了信息的制造者和傳播者。這個階段,不僅是數(shù)據(jù)量開始了爆炸式增長,數(shù)據(jù)種類也開始變得繁多。

“這必然促使我們對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理和集成,找出原本看來毫無關(guān)系的那些數(shù)據(jù)的‘關(guān)聯(lián)性’,把似乎沒有用的數(shù)據(jù)變成有用的信息,以支持我們做出的判斷?!睆垇喦谡f。

Velocity可以理解為更快地滿足實(shí)時性需求。數(shù)據(jù)的實(shí)時化需求正越來越清晰。對普通人而言,開車去吃飯,會先用移動終端中的地圖查詢餐廳的位置,預(yù)計行車路線的擁堵情況,了解停車場信息甚至是其他用戶對餐廳的評論。吃飯時,會用手機(jī)拍攝食物的照片,編輯簡短評論發(fā)布到微博或者微信上,還可以用LBS(基于位置的服務(wù))應(yīng)用查找在同一間餐廳吃飯的人,看有沒有好友在附近……

張亞勤說,如今,通過各種有線和無線網(wǎng)絡(luò),人和人、人和各種機(jī)器、機(jī)器和機(jī)器之間產(chǎn)生無處不在的連接,這些連接不可避免地帶來數(shù)據(jù)交換。而數(shù)據(jù)交換的關(guān)鍵是降低延遲,以近乎實(shí)時——這意味著小于250毫秒——的方式呈獻(xiàn)給用戶?!暗惹懊?個‘V’更重要的,就是Value,它是大數(shù)據(jù)的最終意義——獲得洞察力和價值?!睆垇喦谡f,大數(shù)據(jù)的崛起,正是在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的迅速發(fā)展驅(qū)動下,呈現(xiàn)這么一個過程:將信號轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)分析為信息,將信息提煉為知識,以知識促成決策和行動。

目前,云計算已經(jīng)普及并成為IT行業(yè)主流技術(shù),其實(shí)質(zhì)是在計算量越來越大、數(shù)據(jù)越來越多、越來越動態(tài)、越來越實(shí)時的需求背景下被催生出來的一種基礎(chǔ)架構(gòu)和商業(yè)模式。個人用戶將文檔、照片、視頻、游戲存檔記錄上傳至“云”中永久保存,企業(yè)客戶根據(jù)自身需求,可以搭建自己的“私有云”,或托管、或租用“公有云”上的IT資源與服務(wù),這些都已不是新鮮事??梢哉f,云是一棵掛滿了大數(shù)據(jù)的蘋果樹。

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),正在引發(fā)全球范圍內(nèi)深刻的技術(shù)與商業(yè)變革。在技術(shù)上,大數(shù)據(jù)使從數(shù)據(jù)當(dāng)中提取信息的常規(guī)方式發(fā)生了變化?!霸诩夹g(shù)領(lǐng)域,以往更多是依靠模型的方法,現(xiàn)在我們可以借用規(guī)模龐大的數(shù)據(jù),用基于統(tǒng)計的方法,有望使語音識別、機(jī)器翻譯這些技術(shù)領(lǐng)域在大數(shù)據(jù)時代取得新的進(jìn)展?!睆垇喦谡f。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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