愛華網(wǎng)???? 在新技術(shù)浪潮下，“倫敦眼燈光秀”只是人們現(xiàn)在身處的大數(shù)據(jù)時代的一個小魔術(shù)而已。 2012年倫敦奧運(yùn)會讓全世界觀眾都因為激烈的比賽而心潮起伏，如何知道大家對于奧運(yùn)是什么樣的心情？很簡單，只要你去看一眼世界上最大的摩天輪之一——“倫敦眼”，答案就可了然于胸。 用“倫敦眼”的燈光秀來展示觀眾對于奧運(yùn)比賽的情緒，這是EDF Energy公司和美國麻省理工學(xué)院的合作項目。這個項目實時過濾人們在Twitter上發(fā)布的微博，根據(jù)一些與奧運(yùn)有關(guān)的詞匯，比如“2012 London Olympic”、“Olympic Game”等，將與之相關(guān)的微博從海量數(shù)據(jù)中過濾出來，之后采用被稱作“SentiStrength”的情感計算程序自動對每條微博表達(dá)的情緒作出判斷，將其分為“積極情緒”、“消極情緒”或者“中性情緒”。每天數(shù)十萬的奧運(yùn)相關(guān)微博經(jīng)過分析匯總后，就可以知道當(dāng)天觀眾對于奧運(yùn)的整體情緒是怎樣的，將這個統(tǒng)計結(jié)果以倫敦眼上不同顏色燈光投射，人們一眼就可以知道其他人的心情。如果你看到四分之三的倫敦眼轉(zhuǎn)輪上的燈光是橙色的，那么這代表了75%的奧運(yùn)相關(guān)微博是積極情緒，而悲觀情緒則以藍(lán)色燈光來表示。 從PB到EB的遷越 大數(shù)據(jù)時代呼喚新技術(shù) 多大的數(shù)據(jù)量才能稱得上“大數(shù)據(jù)”？這其實是頗為令人困惑的一個問題。在談?wù)摂?shù)據(jù)大小之前，我們先來了解數(shù)據(jù)量的衡量單位，從小到大依次為KB、MB、GB、TB、PB、EP和ZB，其相互之間的轉(zhuǎn)換公式為：1024K=1MB、1024MB=1GB、1024GB=1TB、1024TB=1PB、1024PB=1EB、1024EB=1ZB。數(shù)據(jù)大小是相對而言的一個變化的概念，在20世紀(jì)末，MB是最常用的存儲單位，那時1GB就可以稱得上“大數(shù)據(jù)”了。而隨著IT技術(shù)的快速發(fā)展，我們逐步邁入了GB時代、TB時代，而現(xiàn)在正處于從PB到EB的遷越階段。 為了對數(shù)據(jù)之大獲得更感性的認(rèn)識，讓我們來看一組數(shù)據(jù)：Facebook管理了超過400億張圖片，所需存儲空間超過100PB，每天發(fā)布的新消息超過60億條，所需存儲空間超過10TB；Twitter一天產(chǎn)生1.9億條微博；搜索引擎一天產(chǎn)生的日志高達(dá)35TB，Google一天處理的數(shù)據(jù)量超過25PB；YouTube一天上傳的視頻總時長為5萬個小時……如果愿意的話，這個單子還可以拉得很長。 我們正處于電子數(shù)據(jù)暴漲的時代，統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明：2010年全世界信息總量是1ZB，最近三年人類產(chǎn)生的信息量已經(jīng)超過了之前人類歷史上所產(chǎn)生的所有信息之和，如果再過10年回過頭來看，這個數(shù)字其實也不算體量巨大，要知道，數(shù)字信息量正在以每五年增加10倍的速度加速擴(kuò)張。 為何數(shù)據(jù)會發(fā)生井噴式的增長？這與互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)大潮的高速發(fā)展以及IT技術(shù)的快速進(jìn)步有直接關(guān)聯(lián)?；ヂ?lián)網(wǎng)的普及、智能手機(jī)等手持設(shè)備的廣泛使用使得越來越多的人能夠?qū)⒖芍鋾r間投入到網(wǎng)站點擊行為中，而物聯(lián)網(wǎng)尚處于萌芽期，其發(fā)展的結(jié)果是：任意物品和設(shè)施都有可能24小時不間斷地產(chǎn)生狀態(tài)信息。而這背后的推動力，則是硬件成本的快速下降：每年存儲每GB信息的存儲成本降低50%，這使得電子設(shè)備的無所不在成為可能。電子信息的表現(xiàn)形式多種多樣，用戶訪問網(wǎng)站的海量點擊記錄數(shù)據(jù)、用戶UGC（全稱User Generated Content，即用戶生成內(nèi)容）產(chǎn)生的大量圖片和視頻、電子商務(wù)網(wǎng)站的在線購買記錄、通信數(shù)據(jù)、RFID（全稱Radio Frequency Identification，即射頻識別）、醫(yī)療信息……數(shù)據(jù)無處不在，無時不在。 毫無疑問，我們已經(jīng)身處一個真正的“大數(shù)據(jù)”時代，但關(guān)于大數(shù)據(jù)的確切定義，目前尚無統(tǒng)一獲得公認(rèn)的說法。Wikipedia里給出的頗具實用主義色彩的定義為：所謂“大數(shù)據(jù)”，是指數(shù)據(jù)量太大以至于目前手頭的數(shù)據(jù)管理工具已經(jīng)不便于管理數(shù)據(jù)。 IBM則用3V（Volume、Velocity、Variety）來描述大數(shù)據(jù)所擁有的特點。大容量（Volume）指數(shù)據(jù)體量巨大，這是一般人最直觀的感受；多形式（Velocity）是從數(shù)據(jù)類型的角度來看的，數(shù)據(jù)的存在形式從過去結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主轉(zhuǎn)換為形式多樣，既包含傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包含類似于XML/JSON形式的半結(jié)構(gòu)化形式和更多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；高速率（Variaty）則是從數(shù)據(jù)產(chǎn)生效率角度來說明問題：數(shù)據(jù)以非常高的速率到達(dá)系統(tǒng)內(nèi)部，比如大量傳感器的實時數(shù)據(jù)傳輸，股票的實時交易數(shù)據(jù)等。 后來，在3V的基礎(chǔ)上，又增加了Value（價值）這個維度來描述大數(shù)據(jù)的特點，即數(shù)據(jù)價值密度低，因此需要從低價值的原始海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行深度挖掘和計算，總結(jié)出具備高價值的數(shù)據(jù)。 IDC更側(cè)重于從技術(shù)角度來說明“大數(shù)據(jù)”概念：大數(shù)據(jù)處理技術(shù)代表了新一代的技術(shù)架構(gòu)，這種架構(gòu)通過高速獲取數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行分析和挖掘，從海量形式各異的數(shù)據(jù)源中更有效地抽取出富含價值的信息。 Google是大數(shù)據(jù)潮流的重要推動者，Google首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家Hal Varian是這樣闡述大數(shù)據(jù)作用的：海量數(shù)據(jù)可廣泛獲得，所稀缺的是如何從中挖掘出智慧和觀點。 綜合上面各種觀點可以看出，從具備4V特性的大量數(shù)據(jù)中挖掘高價值知識是各界對于大數(shù)據(jù)的一個共識。 美國政府在2012年初提出了“大數(shù)據(jù)研究發(fā)展計劃”，這是可以和克林頓執(zhí)政時期提出的“數(shù)字高速公路”計劃相媲美的戰(zhàn)略性引導(dǎo)規(guī)劃，旨在提高美國從大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集中提取知識和觀點的能力。在這個計劃里，包括美國國防部在內(nèi)的六個聯(lián)邦政府的部門和機(jī)構(gòu)宣布新的2億美元投資，以提高從大量數(shù)據(jù)中收集、訪問、組織和發(fā)現(xiàn)信息的工具和技術(shù)水平。相信其他國家包括中國促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的政策也會很快到來。 由于數(shù)據(jù)量增長速度太快，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理工具已經(jīng)不能高效地對其存儲和處理，新時代呼喚新技術(shù)。 最近三年人類產(chǎn)生的信息量已經(jīng)超過了之前人類歷史上所產(chǎn)生的所有信息之和，如果再過10年回過頭來看，這個數(shù)字其實也不算體量巨大，要知道，數(shù)字信息量正在以每五年增加10倍的速度加速擴(kuò)張。 技術(shù)范型轉(zhuǎn)換 大數(shù)據(jù)之翼 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理主要使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)，數(shù)據(jù)庫企業(yè)巨頭Oracle是這一時期的代表企業(yè)。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在可擴(kuò)展性方面的缺陷逐漸暴露出來，即使采用并行數(shù)據(jù)庫集群，最多也只能管理百臺左右的機(jī)器，而且這種并行數(shù)據(jù)庫要求高配置服務(wù)器才可正常運(yùn)轉(zhuǎn)，因此，以其管理海量數(shù)據(jù)成本之高可以想見。 對于很多應(yīng)用場景，尤其是互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)應(yīng)用，并不像銀行業(yè)務(wù)等對數(shù)據(jù)的一致性有很高的要求，更看重數(shù)據(jù)的高可用性以及架構(gòu)的可擴(kuò)展性等技術(shù)因素。NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生，作為適應(yīng)不同應(yīng)用場景要求的新型數(shù)據(jù)存儲與處理架構(gòu)，其和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫有很強(qiáng)的互補(bǔ)作用，而且應(yīng)用場景更加廣泛。Yahoo!公司部署了包含4000臺普通服務(wù)器的Hadoop集群，可以存儲和處理高達(dá)4PB的數(shù)據(jù)，整個分布式架構(gòu)具有非常強(qiáng)的可擴(kuò)展性。NoSQL數(shù)據(jù)庫的廣泛使用代表了一種技術(shù)范型的轉(zhuǎn)換。 大數(shù)據(jù)處理的目標(biāo)是從海量異質(zhì)數(shù)據(jù)中挖掘知識，包含了數(shù)據(jù)源收集、數(shù)據(jù)存儲管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘以及數(shù)據(jù)展現(xiàn)與獲取等幾個序列進(jìn)行的步驟。 原始數(shù)據(jù)源來源各異，就是說既包含傳統(tǒng)的企業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包含從移動設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)、傳感器等收集到的半結(jié)構(gòu)化或者非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。由于很多數(shù)據(jù)形式不規(guī)整，包含噪音，首先需要從原始數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取，獲得后續(xù)分析所需的信息。之后對于海量數(shù)據(jù)，將其存儲進(jìn)入NoSQL數(shù)據(jù)庫中，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不同的是：NoSQL數(shù)據(jù)庫不追求應(yīng)用場景的統(tǒng)一，而是針對不同類型的應(yīng)用有專門的NoSQL數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行存儲管理，這種類似于垂直定制的技術(shù)方案更能適應(yīng)具體的應(yīng)用場合，比如對于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的存儲就更適合使用Neo4j等圖式數(shù)據(jù)庫；對于實時響應(yīng)要求高的場合使用HBase等列式數(shù)據(jù)庫更好，等等。對于海量數(shù)據(jù)的后臺批處理任務(wù)，目前Hadoop是獲得最廣泛使用的分布式存儲與計算系統(tǒng)，通過HDFS分布式文件系統(tǒng)來對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，使用MapReduce計算框架對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，系統(tǒng)本身負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的高可用性以及系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、容錯性等復(fù)雜管理任務(wù)，具體應(yīng)用開發(fā)人員只要關(guān)注業(yè)務(wù)邏輯本身即可，大大促進(jìn)了相關(guān)應(yīng)用的開發(fā)效率。 在數(shù)據(jù)存儲與基本處理層之上，是數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)層。大數(shù)據(jù)處理的目標(biāo)是沙里淘金，從海量原始數(shù)據(jù)中挖掘領(lǐng)域知識是其根本目的，盡管NoSQL數(shù)據(jù)庫提供了數(shù)據(jù)存儲場所與簡單的讀寫處理，但要挖掘更深層的知識，更依賴于利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、時空序列分享等復(fù)雜技術(shù)手段來從數(shù)據(jù)中獲取知識。 數(shù)據(jù)可視化也是大數(shù)據(jù)處理中的關(guān)鍵一環(huán)，其主要目的是將挖掘出來的知識以形象、易于理解的形式呈現(xiàn)給用戶，是所挖掘知識的具體表現(xiàn)方法。之后，就可以在各種不同的數(shù)據(jù)接收設(shè)備上來對挖掘出的知識進(jìn)行獲取。 海量原始數(shù)據(jù)經(jīng)過上述層次處理步驟，就轉(zhuǎn)換為用戶易于理解和接受的知識，目前各種層次的相關(guān)技術(shù)與系統(tǒng)方興未艾，都處于高速發(fā)展過程中。 無分行業(yè) 新技術(shù)下的商業(yè)“煉金術(shù)” 對于大數(shù)據(jù)潮流而言，新的數(shù)據(jù)形式和數(shù)據(jù)需求催生了新的技術(shù)范型，而新的技術(shù)范型引發(fā)了新的商業(yè)機(jī)遇。這種影響是深刻而廣泛的，從引導(dǎo)潮流的互聯(lián)網(wǎng)公司到傳統(tǒng)IT行業(yè)企業(yè)，從金融行業(yè)到傳統(tǒng)零售行業(yè)，無不受其影響。 互聯(lián)網(wǎng)公司：Netflix Netflix是在線網(wǎng)絡(luò)視頻點播互聯(lián)網(wǎng)公司，根據(jù)美國市場研究公司IHS測算，Netflix 2011年在美國的在線電影收入已經(jīng)超過蘋果，市場份額達(dá)到45%，蘋果則從61%下滑至32%。Netflix從本質(zhì)上說是一家大數(shù)據(jù)公司。以2011年的數(shù)據(jù)為例，Netflix用戶超過2500萬；每天大約3000萬劇集；僅在2011年最后3個月中，被觀看的視頻流就超過了20億個小時；每天大約400萬次用戶打分；每天大約300萬搜索。此外，Netflix還會嘗試分析用戶的地理定位數(shù)據(jù)、設(shè)備信息，以及從Facebook和Twitter獲得的社會媒體數(shù)據(jù)來為更加準(zhǔn)確的個性化推薦打下基礎(chǔ)。Netflix公司高級數(shù)據(jù)科學(xué)家Mohammad Sabah曾對媒體表示，Netflix正在采集并分析驚人的數(shù)據(jù)來試驗算出下一步你想要看什么電影。他還說，用戶選擇的電影已經(jīng)有75%來自Netflix的推薦。 傳統(tǒng)IT公司：IBM 2011年2月，IBM新推出的超級電腦“沃森”（Watson）在美國最受歡迎的老牌智力問答競猜節(jié)目《危險邊緣》（Jeopardy！）的人機(jī)智能問答比賽中，大比分超過人類參賽者贏得了比賽。要知道，《危險邊緣》節(jié)目中提出的問題五花八門、無所不包，幾乎覆蓋了人類的所有知識領(lǐng)域，“沃森”在節(jié)目中表現(xiàn)出色，戰(zhàn)勝了該節(jié)目歷史上兩位最成功的選手詹寧斯和魯特。 “沃森”采用分布式計算架構(gòu)，整個系統(tǒng)擁有15TB內(nèi)存、2880個處理器、每秒可進(jìn)行80萬億次運(yùn)算。沃森的海量“知識庫”是其能夠戰(zhàn)勝人類的關(guān)鍵，它不僅包含了語義詞典等結(jié)構(gòu)化信息，更多的知識要依賴系統(tǒng)從互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁等大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中進(jìn)行挖掘，比如通過挖掘可以知道《勇敢的心》是一部1995年發(fā)行的電影，其導(dǎo)演是梅爾吉布森，主要演員包括梅爾·吉布森、蘇菲·瑪索等。 “沃森”在接收到主持人的問題后，利用深層語言分析技術(shù)分析問題所屬于的類型（電影、圖書、謎題、地理等）以及問題的焦點所在，并通過問題分解算法把復(fù)雜問題分解為若干單一問題，之后利用搜索技術(shù)和自然語言處理技術(shù)從海量知識庫中產(chǎn)生多個候選答案，根據(jù)諸多不同尺度評估這些候選答案匹配問題的程度。IBM研發(fā)團(tuán)隊為“沃森”開發(fā)的100多套算法可以在3秒內(nèi)解析問題并檢索知識庫，然后再篩選出最可能的答案并輸出成人類語言，形成最終答案。 “沃森”在《危險邊緣》中的成功獲得了廣泛關(guān)注，其商業(yè)化舉措將被首先應(yīng)用在醫(yī)療和金融行業(yè)。美國哥倫比亞大學(xué)醫(yī)療中心和馬里蘭大學(xué)醫(yī)學(xué)院已與IBM公司簽訂合同，兩所大學(xué)的醫(yī)療人員將利用沃森更快、更準(zhǔn)確地診病和治病。 金融：Derwent基金 基金公司可以從大數(shù)據(jù)中窺探并預(yù)測股市走向嗎？英國倫敦基金公司Derwent Capital Markets認(rèn)為這個問題的答案是肯定的。他們啟動了金額為2500萬英鎊的專項基金，通過分析Twitter上發(fā)表的微博內(nèi)容，統(tǒng)計大眾對于股市的信心和情緒，依此來預(yù)測股市走向，并在實際運(yùn)作中獲得了較好的收益。在2010年7月的股災(zāi)中，該基金能夠維持1.85%的報酬率，領(lǐng)先于S&P 500指數(shù)和基金研究公司Hedge Fund Research的收益率。 這一基金采納了美國印第安納大學(xué)Johan Bollen等人的研究結(jié)果：研究者采用兩種情緒追蹤工具來分析Twitter中展現(xiàn)的公眾情緒，其一是比較Twitter中正面和負(fù)面評論的比例，其二則利用了Google設(shè)計的一款工具，評價人們的6種心理狀態(tài)，包括冷靜、警惕、確定、充滿活力、善意、愉快。Bollen發(fā)布的一項研究結(jié)果中，使用社交網(wǎng)絡(luò)去預(yù)測道瓊斯指數(shù)的走勢，準(zhǔn)確率達(dá)到87.6%。此外，美國麻省理工學(xué)院的研究人員根據(jù)情緒詞將Twitter內(nèi)容標(biāo)定為正面或負(fù)面情緒。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論是如“希望”的正面情緒，還是如“害怕”、“擔(dān)憂”的負(fù)面情緒，其占總數(shù)的比例，都預(yù)示著道瓊斯指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)、納斯達(dá)克指數(shù)的下跌。研究者據(jù)此認(rèn)為，只要是情緒的突然爆發(fā)，無論希望或擔(dān)憂，都反映出人們對于市場的不確定性，因此能預(yù)測股市之后的走向。 傳統(tǒng)零售企業(yè)：沃爾瑪
傳統(tǒng)零售商巨頭沃爾瑪和惠普公司進(jìn)行合作，構(gòu)建能夠存儲4PB信息的數(shù)據(jù)倉庫，用來記錄全球6000多個銷售終端獲得的每日超過2.6億筆交易數(shù)據(jù)。通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，沃爾瑪可以從零售數(shù)據(jù)中挖掘出相關(guān)知識，用于評估其定價策略的合理性和廣告投放的效益，并更好地指導(dǎo)其全球供應(yīng)鏈的配置。 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)代表了新一代的技術(shù)架構(gòu)，這種架構(gòu)能從海量形式各異的數(shù)據(jù)源中更有效地抽取出富含價值的信息。 張俊林，新浪微博研發(fā)人員，中科院軟件所博士，《這就是搜索引擎：核心技術(shù)詳解》一書作者。 “大數(shù)據(jù)”，在路上 大數(shù)據(jù)概念最早由麥肯錫提出，之后獲得了全球范圍內(nèi)工業(yè)界、學(xué)術(shù)界、商業(yè)界的追捧與推動，形成了產(chǎn)業(yè)共振。大量初創(chuàng)公司、老牌互聯(lián)網(wǎng)與IT公司、商業(yè)機(jī)構(gòu)都轟轟烈烈地投入其中。 財大氣粗的巨型公司致力于提供“大數(shù)據(jù)”存儲與計算的基礎(chǔ)架構(gòu)與平臺，Amazon的云存儲與彈性計算平臺（AWS/EC2）、微軟的Azure云計算平臺、Google的App Engine都是其中的佼佼者。 通用的云存儲與計算平臺可以對其他企業(yè)和機(jī)構(gòu)提供按需服務(wù)，這對于初創(chuàng)企業(yè)節(jié)省創(chuàng)業(yè)成本起到了很大的推動與促進(jìn)效用，在創(chuàng)業(yè)初期用戶較少的情況下，可以花費較少的租金租用云平臺的基礎(chǔ)設(shè)施，一旦流量激增，只需擴(kuò)大資源租用數(shù)量就可以快速滿足暴增的用戶請求。相較于傳統(tǒng)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)自己維護(hù)存儲與計算系統(tǒng)的方式，這種平臺租用的方式不僅能夠節(jié)省創(chuàng)業(yè)成本，也增加了IT資源管理的快速響應(yīng)和靈活性。Amazon公司云平臺已經(jīng)為成千上萬家創(chuàng)業(yè)公司和機(jī)構(gòu)提供相關(guān)服務(wù)，比如近兩年名聲大噪的圖片共享型社交網(wǎng)站Pinterest就租用了亞馬遜AWS存儲服務(wù)，納斯達(dá)克每天會上傳超過50萬個文件到Amazon云存儲平臺。游戲化平臺服務(wù)公司BigDoor表示：“AWS平臺幫助我們以極低的成本快速升級系統(tǒng)。在任何時候，我們都有運(yùn)轉(zhuǎn)良好的12臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、45臺應(yīng)用服務(wù)器、6臺靜態(tài)服務(wù)器和6臺分析服務(wù)器。如果流量或處理能力超過了目前的服務(wù)能力，我們的系統(tǒng)會自動升級；如果不需要就會自動降級，從而節(jié)省費用?！?p> 在這波“大數(shù)據(jù)”浪潮中，更多的中小型創(chuàng)業(yè)公司逐浪起航，其中既有Cloudera、MapR、HortonWorks這種完善分布式計算生態(tài)系統(tǒng)的技術(shù)型公司，也有Dropbox、Zillabyte、Decide這種面向企業(yè)和消費者直接提供“大數(shù)據(jù)”服務(wù)的初創(chuàng)公司。 Cloudera、MapR和HortonWorks都是目前維護(hù)與改進(jìn)Hadoop平臺的主力技術(shù)公司，它們一方面改進(jìn)現(xiàn)有系統(tǒng)的性能和功能方面的缺點，同時也在Hadoop平臺的易用性方面下了很大功夫，以促進(jìn)這個平臺的更廣泛流行。類似的技術(shù)公司還包括文檔NoSQL工具M(jìn)ongoDB的開發(fā)方10gen等很多新型技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司，它們?yōu)檎麄€“大數(shù)據(jù)”生態(tài)體系提供了基礎(chǔ)的技術(shù)平臺。 Dropbox是免費網(wǎng)絡(luò)文件同步工具，用戶可以方便地存儲和共享感興趣的各種類型的文件，自2007年創(chuàng)立以來，Dropbox正以年用戶增長10倍的數(shù)據(jù)獲得用戶的廣泛歡迎；Zillabyte提供了一系列大數(shù)據(jù)分析算法和工具，幫助企業(yè)用戶對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘以輔助企業(yè)決策；而Decide.com則為消費者提供了對大數(shù)據(jù)進(jìn)行實時商業(yè)分析服務(wù)，比如它會通過大量數(shù)據(jù)的趨勢分析，告知用戶何時以什么價格買入某類電子產(chǎn)品是最適宜的。 這里只列舉了少量有代表性的“大數(shù)據(jù)”相關(guān)商業(yè)公司，事實上越來越多的商業(yè)公司已經(jīng)意識到“大數(shù)據(jù)”所蘊(yùn)含的商業(yè)機(jī)遇并陸續(xù)投入其中。就目前“大數(shù)據(jù)”相關(guān)的整個生態(tài)系統(tǒng)而言，我們可以說，是數(shù)據(jù)爆炸催生了新的技術(shù)范型與挑戰(zhàn)，而新的技術(shù)范型引發(fā)了新的商業(yè)機(jī)遇。 “大數(shù)據(jù)”對技術(shù)的高要求以及“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”的私密性，決定了“大數(shù)據(jù)”最終只能是少數(shù)人的游戲，但好消息是，這場華麗游戲才揭開序幕，在游戲結(jié)束之前，至少每個人都有加入的權(quán)利。
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