谷歌有一個名為“谷歌流感趨勢”的工具，它通過跟蹤搜索詞相關(guān)數(shù)據(jù)來判斷全美地區(qū)的流感情況（比如患者會搜索流感兩個字）。它對于健康服務(wù)產(chǎn)業(yè)和流行病專家來說是非常有用的，因為它的時效性極強，能夠很好地幫助到疾病暴發(fā)的跟蹤和處理。

這個工具工作的原理大致是這樣的：設(shè)計人員置入了一些關(guān)鍵詞（比如溫度計、流感癥狀、肌肉疼痛、胸悶等），只要用戶輸入這些關(guān)鍵詞，系統(tǒng)就會展開跟蹤分析，創(chuàng)建地區(qū)流感圖表和流感地圖。谷歌多次把測試結(jié)果與美國疾病控制和預(yù)防中心的報告做比對，兩者結(jié)論存在很大相關(guān)性。但它比線下收集的報告強在“時效性”上，因為患者只要一旦自覺有流感癥狀，在搜索和去醫(yī)院就診這兩件事上，前者通常是他首先會去做的。就醫(yī)很麻煩而且價格不菲，如果能自己通過搜索來尋找到一些自我救助的方案，人們就會第一時間使用搜索引擎。故而，還存在一種可能是，醫(yī)院或官方收集到的病例只能說明一小部分重病患者，輕度患者是不會去醫(yī)院而成為它們的樣本的。這就是一個典型的“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用例子。

大數(shù)據(jù)的概念與特點

對于“大數(shù)據(jù)”（Big data），研究機構(gòu)Gartner給出了這樣的定義：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)的4個“V”，或者說特點有四個層面：第一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。第二，數(shù)據(jù)類型繁多。網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，處理速度快，1秒定律，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。第四，只要合理利用數(shù)據(jù)并對其進行正確、準(zhǔn)確的分析，將會帶來很高的價值回報。業(yè)界將其歸納為4個“V”——Volume（數(shù)據(jù)體量大）、Variety（數(shù)據(jù)類型繁多）、Velocity（處理速度快）、Value（價值密度低）。

從某種程度上說，大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的前沿技術(shù)。簡言之，從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。明白這一點至關(guān)重要，也正是這一點促使該技術(shù)具備走向眾多企業(yè)的潛力。

大數(shù)據(jù)最核心的價值就是在于對于海量數(shù)據(jù)進行存儲和分析。相比現(xiàn)有的其他技術(shù)而言，大數(shù)據(jù)的“廉價、迅速、優(yōu)化”這三方面的綜合成本是最優(yōu)的。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用與案例

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵，也是其必要條件，就在于“IT”與“經(jīng)營”的融合，當(dāng)然，這里的經(jīng)營的內(nèi)涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經(jīng)營，大至一個城市的經(jīng)營。以下是部分行業(yè)、不同的組織機構(gòu)在大數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用的案例。

1.醫(yī)療行業(yè)

Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技術(shù)醫(yī)療保健內(nèi)容分析預(yù)測的首個客戶。該技術(shù)允許企業(yè)找到大量病人相關(guān)的臨床醫(yī)療信息，通過大數(shù)據(jù)處理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，針對早產(chǎn)嬰兒，每秒鐘有超過3000次的數(shù)據(jù)讀取。通過這些數(shù)據(jù)分析，醫(yī)院能夠提前知道哪些早產(chǎn)兒出現(xiàn)問題并且有針對性地采取措施，避免早產(chǎn)嬰兒夭折。

讓更多的創(chuàng)業(yè)者更方便地開發(fā)產(chǎn)品，比如通過社交網(wǎng)絡(luò)來收集數(shù)據(jù)的健康類App。也許未來數(shù)年后，它們搜集的數(shù)據(jù)能讓醫(yī)生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中藥劑已經(jīng)代謝完成會自動提醒你再次服藥。

2.能源行業(yè)

智能電網(wǎng)現(xiàn)在歐洲已經(jīng)做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當(dāng)你的太陽能有多余電的時候還可以買回來。通過電網(wǎng)收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數(shù)據(jù)，收集來的這些數(shù)據(jù)可以用來預(yù)測客戶的用電習(xí)慣等，從而推斷出在未來2-3個月時間里，整個電網(wǎng)大概需要多少電。有了這個預(yù)測后，就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購買一定數(shù)量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現(xiàn)貨就比較貴。通過這個預(yù)測后，可以降低采購成本。

維斯塔斯風(fēng)力系統(tǒng)，依靠的是Big Insights軟件和IBM超級計算機，然后對氣象數(shù)據(jù)進行分析，找出安裝風(fēng)力渦輪機和整個風(fēng)電場最佳的地點。利用大數(shù)據(jù)，以往需要數(shù)周的分析工作，現(xiàn)在僅需要不足1小時便可完成。

3.通信行業(yè)

XO Communications通過使用IBM SPSS預(yù)測分析軟件，減少了將近一半的客戶流失率。XO現(xiàn)在可以預(yù)測客戶的行為，發(fā)現(xiàn)行為趨勢，并找出存在缺陷的環(huán)節(jié)，從而幫助公司及時采取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網(wǎng)絡(luò)分析加速器，將通過提供單個端到端網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)、客戶分析視圖的可擴展平臺，幫助通信企業(yè)制定更科學(xué)、合理的決策。

電信業(yè)者透過數(shù)以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業(yè)，這是全新的資料經(jīng)濟。

中國移動通過大數(shù)據(jù)分析，對企業(yè)運營的全業(yè)務(wù)進行針對性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。系統(tǒng)在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責(zé)人，使他在最短時間內(nèi)獲知市場行情。

NTT docomo把手機位置信息和互聯(lián)網(wǎng)上的信息結(jié)合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務(wù)。

4.零售業(yè)

“我們的某個客戶，是一家領(lǐng)先的專業(yè)時裝零售商，通過當(dāng)?shù)氐陌儇浬痰?、網(wǎng)絡(luò)及其郵購目錄業(yè)務(wù)為客戶提供服務(wù)。公司希望向客戶提供差異化服務(wù)，如何定位公司的差異化，他們通過從Twitter和Facebook上收集社交信息，更深入地理解化妝品的營銷模式，隨后他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務(wù)，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數(shù)據(jù)與交互數(shù)據(jù)的完美結(jié)合，為業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)提供了解決方案?！盜nformatica的技術(shù)幫助這家零售商用社交平臺上的數(shù)據(jù)充實了客戶主數(shù)據(jù)，使他的業(yè)務(wù)服務(wù)更具有目標(biāo)性。

零售企業(yè)也監(jiān)控客戶的店內(nèi)走動情況以及與商品的互動。它們將這些數(shù)據(jù)與交易記錄相結(jié)合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調(diào)整售價上給出意見，此類方法已經(jīng)幫助某領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

大數(shù)據(jù)發(fā)展前景

大數(shù)據(jù)正在改變著產(chǎn)品和生產(chǎn)過程、企業(yè)和產(chǎn)業(yè)，甚至競爭本身的性質(zhì)。把信息技術(shù)看作是輔助或服務(wù)性的工具已經(jīng)成為過時的觀念，管理者應(yīng)該認識到信息技術(shù)的廣泛影響和深刻含義，以及怎樣利用信息技術(shù)來創(chuàng)造有力而持久的競爭優(yōu)勢。無疑，信息技術(shù)正在改變著我們習(xí)以為常的經(jīng)營之道，一場關(guān)系到企業(yè)生死存亡的技術(shù)革命已經(jīng)到來。

伴隨著各種隨身設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)和云計算云存儲等技術(shù)的發(fā)展，人和物的所有軌跡都可以被記錄。在移動互聯(lián)網(wǎng)的核心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點是人，不再是網(wǎng)頁。數(shù)據(jù)大爆炸下，怎樣挖掘這些數(shù)據(jù)，也面臨著技術(shù)與商業(yè)的雙重挑戰(zhàn)。

首先，如何將數(shù)據(jù)信息與產(chǎn)品和人相結(jié)合，達到產(chǎn)品或服務(wù)優(yōu)化是大數(shù)據(jù)商業(yè)模式延展上的挑戰(zhàn)之一。其次，巧婦難為無米之炊，大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵還是在于誰先擁有數(shù)據(jù)。

產(chǎn)業(yè)界對于大數(shù)據(jù)的熱情持續(xù)升溫的同時，資本也敏銳地發(fā)現(xiàn)了這一趨勢，并開始關(guān)注數(shù)據(jù)挖掘和服務(wù)類公司。最早提出“大數(shù)據(jù)”時代已經(jīng)到來的機構(gòu)是全球知名咨詢公司麥肯錫。麥肯錫在研究報告中指出，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素；而人們對于海量數(shù)據(jù)的運用將預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。

麥肯錫的報告發(fā)布后，大數(shù)據(jù)迅速成為了計算機行業(yè)爭相傳誦的熱門概念，也引起了金融界的高度關(guān)注。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)本身是資產(chǎn)，這一點在業(yè)界已經(jīng)形成共識。如果說云計算為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供了保管、訪問的場所和渠道，那么如何盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使其為國家治理、企業(yè)決策乃至個人生活服務(wù)，則是大數(shù)據(jù)的核心議題，也是云計算內(nèi)在的靈魂和必然的升級方向。

事實上，全球互聯(lián)網(wǎng)巨頭都已意識到了“大數(shù)據(jù)”時代，數(shù)據(jù)的重要意義。包括EMC、惠普、IBM、微軟在內(nèi)的全球IT巨頭紛紛通過收購“大數(shù)據(jù)”相關(guān)廠商來實現(xiàn)技術(shù)整合，亦可見其對“大數(shù)據(jù)”的重視。

大數(shù)據(jù)時代網(wǎng)民和消費者的界限正在消弭，企業(yè)的疆界變得模糊，數(shù)據(jù)成為核心的資產(chǎn)，并將深刻影響企業(yè)的業(yè)務(wù)模式，甚至重構(gòu)其文化和組織。因此，大數(shù)據(jù)對國家治理模式，對企業(yè)的決策、組織和業(yè)務(wù)流程，對個人生活方式都將產(chǎn)生巨大的影響。如果不能利用大數(shù)據(jù)更加貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息并做出預(yù)判，所有傳統(tǒng)的產(chǎn)品公司都只能淪為新型用戶平臺級公司的附庸，其衰落不是管理能扭轉(zhuǎn)的。