□ 文/陶 丹

關(guān)于“大數(shù)據(jù)”概念產(chǎn)生的來(lái)龍去脈

1．“大數(shù)據(jù)”的名稱(chēng)來(lái)自于未來(lái)學(xué)家托夫勒所著的《第三次浪潮》

盡管“大數(shù)據(jù)”這個(gè)詞直到最近才受到人們的高度關(guān)注，但早在1980年，著名未來(lái)學(xué)家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將“大數(shù)據(jù)”稱(chēng)頌為“第三次浪潮的華彩樂(lè)章”?！蹲匀弧冯s志在2008年9月推出了名為“大數(shù)據(jù)”的封面專(zhuān)欄。從2009年開(kāi)始“大數(shù)據(jù)”才成為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)行業(yè)中的熱門(mén)詞匯。

2．最早應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”的是麥肯錫公司（McKinsey）

對(duì)“大數(shù)據(jù)”進(jìn)行收集和分析的設(shè)想，來(lái)自于世界著名的管理咨詢(xún)公司麥肯錫公司。麥肯錫公司看到了各種網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)記錄的個(gè)人海量信息具備潛在的商業(yè)價(jià)值，于是投入大量人力物力進(jìn)行調(diào)研，在2011年6月發(fā)布了關(guān)于“大數(shù)據(jù)”的報(bào)告，該報(bào)告對(duì)“大數(shù)據(jù)”的影響、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域等都進(jìn)行了詳盡的分析。麥肯錫的報(bào)告得到了金融界的高度重視，而后逐漸受到了各行各業(yè)關(guān)注。

3．“大數(shù)據(jù)”的特點(diǎn)由維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫(kù)克耶在《“大數(shù)據(jù)”時(shí)代》中提出

維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫(kù)克耶編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》①中提出：“大數(shù)據(jù)”的4V特點(diǎn)：Volume（數(shù)據(jù)量大）、Velocity（輸入和處理速度快）、Variety（數(shù)據(jù)多樣性）、Value（價(jià)值密度低）。這些特點(diǎn)基本上得到了大家的認(rèn)可，凡提到“大數(shù)據(jù)”特點(diǎn)的文章，基本上采用了這4個(gè)特點(diǎn)。

4．在云計(jì)算出現(xiàn)之后“大數(shù)據(jù)”才凸顯其真正價(jià)值

自從有了云計(jì)算服務(wù)器，“大數(shù)據(jù)”才有了可以運(yùn)行的軌道，才可以實(shí)現(xiàn)其真正的價(jià)值。有人就形象地將各種“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用比作一輛輛“汽車(chē)”，支撐起這些“汽車(chē)”運(yùn)行的“高速公路”就是云計(jì)算。最著名的實(shí)例就是Google搜索引擎。面對(duì)海量Web數(shù)據(jù)，Google于2006年首先提出云計(jì)算的概念。支撐Google內(nèi)部各種“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用的，正是Google公司自行研發(fā)的云計(jì)算服務(wù)器。

眾說(shuō)紛紜的表達(dá)

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格解釋②：了解什么是“大數(shù)據(jù)”的定義非常關(guān)鍵。首先要明確的是，“大數(shù)據(jù)”并不是很大或者很多數(shù)據(jù)。根據(jù)維克托在書(shū)中的描述，“大數(shù)據(jù)”并不是一部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本，而是關(guān)于某個(gè)現(xiàn)象的所有數(shù)據(jù)。第二點(diǎn)，由于掌握了關(guān)于某個(gè)現(xiàn)象的所有數(shù)據(jù)，那么在統(tǒng)計(jì)時(shí)就能接受更多不準(zhǔn)確的信息。第三，“大數(shù)據(jù)”的分析著重在了解“什么”而不是“為什么”。比如人們可以通過(guò)各種相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)了解未來(lái)將會(huì)發(fā)生什么，而不是這些事情發(fā)生的原因。要探尋原因會(huì)更難，很多時(shí)候，知道會(huì)發(fā)生什么已經(jīng)足夠了。以上這些就是“大數(shù)據(jù)”的核心，有足夠多的數(shù)據(jù)，允許數(shù)據(jù)中存在不準(zhǔn)確的信息和不去探尋事件發(fā)生的原因而是探尋會(huì)發(fā)生什么事件。

維基百科對(duì)“大數(shù)據(jù)”的解讀是：“大數(shù)據(jù)”（Big data），或稱(chēng)巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人工，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到截取、管理、處理、并整理成為人類(lèi)所能解讀的信息。

百度百科對(duì)“大數(shù)據(jù)”的定義為：“大數(shù)據(jù)”(big data)，或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。

傳媒專(zhuān)家劉建明教授認(rèn)為③：“大數(shù)據(jù)”同信息是不可分離的，是指信息浩大數(shù)量的統(tǒng)計(jì)與技術(shù)運(yùn)作。作為人類(lèi)認(rèn)知社會(huì)方法的一次飛躍，“大數(shù)據(jù)”技術(shù)將給企業(yè)運(yùn)營(yíng)、政府管理和媒體傳播的科學(xué)化創(chuàng)造有效機(jī)制。

“大數(shù)據(jù)”的基本判斷標(biāo)準(zhǔn)

什么樣的數(shù)據(jù)才是“大數(shù)據(jù)”？透過(guò)層層的迷霧和眾說(shuō)紛紜，可以講：有了云計(jì)算服務(wù)器才有了“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用的價(jià)值。

維克托曾說(shuō)過(guò)：“假設(shè)你要測(cè)量一個(gè)葡萄園的溫度，但是整個(gè)葡萄園只有一個(gè)溫度測(cè)量?jī)x，那你就必須確保這個(gè)測(cè)試儀是精確的而且能夠一直工作。反過(guò)來(lái)，如果每100棵葡萄樹(shù)就有一個(gè)測(cè)量?jī)x，有些測(cè)試的數(shù)據(jù)可能會(huì)是錯(cuò)誤的，也可能會(huì)更加混亂，但眾多的讀數(shù)合起來(lái)就可以提供一個(gè)更加準(zhǔn)確的結(jié)果。因?yàn)檫@里面包含了更多的數(shù)據(jù)，而它提供的價(jià)值不僅能抵消掉錯(cuò)誤數(shù)據(jù)造成的影響，還能提供更多的額外價(jià)值。現(xiàn)在想想增加讀數(shù)頻率的這個(gè)事情。如果每隔一分鐘就測(cè)量一下溫度，十次甚至百次的話，不僅讀數(shù)可能出錯(cuò)，連時(shí)間先后都可能搞混。試想，如果信息在網(wǎng)絡(luò)中流動(dòng)，那么一條記錄很可能在傳輸過(guò)程中被延遲，在其到達(dá)的時(shí)候已經(jīng)沒(méi)有意義了，甚至干脆在奔涌的信息洪流中徹底迷失。雖然得到的信息不再準(zhǔn)確，但收集到的數(shù)量龐大的信息讓我們放棄嚴(yán)格精確的選擇變得更為劃算……為了高頻率而放棄了精確性，結(jié)果觀察到了一些本可能被錯(cuò)過(guò)的變化。雖然如果能夠下足夠多的工夫，這些錯(cuò)誤是可以避免的，但在很多情況下，與致力于避免錯(cuò)誤相比，對(duì)錯(cuò)誤的包容會(huì)帶來(lái)更多好處。為了規(guī)模的擴(kuò)大，我們接受適量錯(cuò)誤的存在?！雹芷渲忻枋銎咸褕@測(cè)量?jī)x采集的數(shù)據(jù)就是大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)實(shí)質(zhì)上是全面、混雜的并且具有數(shù)據(jù)量大、輸入和處理速度快、數(shù)據(jù)多樣性、價(jià)值密度低特點(diǎn)的數(shù)據(jù)。

【注釋】

①④[英] 維克托·邁爾-舍恩伯格，[英] 肯尼思·庫(kù)克耶 著，盛楊燕，周濤 譯，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》，浙江人民出版社，2013-01-01出版。

②朱旭冬，《對(duì)話維克托：”大數(shù)據(jù)”重在預(yù)測(cè) 應(yīng)由CEO親自負(fù)責(zé)》，騰訊科技， 2012年12月26日。

③劉建明，《新聞媒體對(duì)““大數(shù)據(jù)””的駕馭》《新聞戰(zhàn)線》，2013年6月。