徐浩

摘要 2012年潛心研究數(shù)據(jù)科學數(shù)十年的技術權威維克托 邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch-nberger）出版了《大數(shù)據(jù)時代》（Big Data： A Revolution That Will Transform How We Live， Work and Think），大數(shù)據(jù)（Big Data）被提到的次數(shù)越來越多，人們用它來描述和定義海量數(shù)據(jù)信息爆炸的時代，并用他來命名與之相關的技術發(fā)展和技術創(chuàng)新。“大數(shù)據(jù)”時代的來臨，給各行各業(yè)帶來了數(shù)據(jù)使用方式的根本性變革。文章首先闡述了大數(shù)據(jù)的內涵和特征，認為大數(shù)據(jù)有利于提高競爭情報的真實性、精準性以及實時性。在此基礎上，詳細分析了大數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)混雜、數(shù)據(jù)更新快的特點；大數(shù)據(jù)給競爭情報帶來的挑戰(zhàn)以及競爭情報學研究為了迎接這些挑戰(zhàn)所需要做的轉變。

【關鍵詞】大數(shù)據(jù) 競爭情報 全數(shù)據(jù) 黑箱理論

1 什么是大數(shù)據(jù)

在大數(shù)據(jù)研究方面最具權威的三家機構麥肯錫、APPNET和IBM給了大數(shù)據(jù)不同的定義。麥肯錫給出的定義為無法在一定時間內用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合[1]。APPNET總結出大數(shù)據(jù)具有三個要素分別是Analytic（分析）、Bandwidth（寬帶）、Content（內容）。IBM用四個“V”來概括大數(shù)據(jù)他們分別是Volume（數(shù)據(jù)量大）、Velocity（增長速度快）、Variety（數(shù)據(jù)類型多）和Veracity（真實和準確）。

2 大數(shù)據(jù)的特點

2.1 數(shù)據(jù)量大

使用所有的數(shù)據(jù)并不代表這項任務難度極高，因為大數(shù)據(jù)中的“大”并不意味著是絕對意義上的大，大數(shù)據(jù)是指不用隨機取樣，而是使用所有已掌握可掌握數(shù)據(jù)的方法。這里的“大”是相對意義上的大，也就是相對于所有數(shù)據(jù)而言，它的數(shù)量有很高的可信性。

2.2 數(shù)據(jù)混雜

當前人們存在一種普遍誤解，就是“大數(shù)據(jù)”等同于數(shù)據(jù)量很大的數(shù)據(jù)，其實不然，人們在社會生活的很多領域都已經(jīng)有能力得到非常多甚至是全部的數(shù)據(jù)，比如金融領域，但我們并不能將之稱為“大數(shù)據(jù)”，因為其數(shù)據(jù)結構較為單一，可以用傳統(tǒng)的方法進行數(shù)據(jù)的處理、分析和儲存在這里我們也可以看出大數(shù)據(jù)的一個特點——數(shù)據(jù)類型較為混雜。

2.3 數(shù)據(jù)更新快

大數(shù)據(jù)要求快速處理，因為有些數(shù)據(jù)存在時效性。比如電商的數(shù)據(jù)，假如今天數(shù)據(jù)的分析結果要等到明天才能得到，那么將會使電商很難做類似補貨這樣的決策，從而導致這些數(shù)據(jù)失去了分析的意義。

3 大數(shù)據(jù)時代競爭情報的挑戰(zhàn)

3.1 信息安全受到威脅

軟件應用方面，大數(shù)據(jù)的收集方法很容易觸及個人隱私，比如我們所使用的引動終端，它就可以搜集用戶的位置信息；2013年年末，網(wǎng)絡曝出7000萬個qq群關系出現(xiàn)了重大泄露，人么可以在這些數(shù)據(jù)中知道一個人的年齡，性別。如何防止這樣的事件的發(fā)生就會是很大的挑戰(zhàn)。

3.2 非結構化數(shù)據(jù)增加

大數(shù)據(jù)時代企業(yè)競爭情報來源的結構發(fā)生了變化，據(jù)統(tǒng)計企業(yè)中非結構化和半結構化的數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)的主體，約占總量的 80%，而剩下的不到 20%的數(shù)據(jù)才是我們經(jīng)常用到的結構化的數(shù)據(jù)。而且，非結構化數(shù)據(jù)的增長速率遠遠大于結構化數(shù)據(jù)，前者為 63%，網(wǎng)站上我們可以看到他可以為軟件開發(fā)者提供定位，搜索及地圖等功能，該功能為數(shù)十萬款 APP提供了定位服務，根據(jù)其統(tǒng)計每天向其提出的位置服務申請高達 35億次，這也就保證了該平臺可以得到足夠多的位置數(shù)據(jù)，使“百度遷徙”具有相當?shù)目尚判浴?/p>

4 面對挑戰(zhàn)應進行的轉變--多使用“黑箱”思維

可以說大數(shù)據(jù)的引起的變化就是因量變而發(fā)生的質變，為了迎合這種質變我們需要對我們的一些思維及行為方式進行一些改變。

在小數(shù)據(jù)時代，很難證明由直覺而來的因果關系是錯誤的，現(xiàn)在，情況不一樣了，將來，大數(shù)據(jù)之間的相關關系，會經(jīng)常用來證明只覺得因果聯(lián)系是錯誤的。最終也能證明，統(tǒng)計關系也未蘊含多少真實的因果關系，總之我們這種思維方式將會遭受各種各樣的考驗。

這就類似于中醫(yī)針灸一類的“黑箱”，筆者認為在新時代競爭情報也可以使用黑箱方法來研究競爭情報。黑箱方法即在不直接影響原有客體黑箱內部結構、要素和機制的前提下通過觀察黑箱中“輸入”、“輸出”的變量，得出關于黑箱內部情況的推理，尋找發(fā)現(xiàn)其內部規(guī)律，實現(xiàn)對黑箱的控制。

谷歌一直走在大數(shù)據(jù)研究的前沿。在甲型 H1N1流感爆發(fā)的幾周前，互聯(lián)網(wǎng)巨頭谷歌公司的工程師們在《自然》雜志上發(fā)表了一篇引人注目的論文。它令公共衛(wèi)生官員們和計算機科學家們感到震驚。文中解釋了谷歌為什么能夠預測冬季流感的傳播：不僅是全美范圍的傳播，而且可以具體到特定的地區(qū)和州。谷歌通過觀察人們在網(wǎng)上的搜索記錄來完成這個預測，而這種方法以前一直是被忽略的。

5 結語

在信息社會，更好的信息等于競爭優(yōu)勢。在削減的響應時間和數(shù)據(jù)的需求呈指數(shù)級增長已經(jīng)帶來一年后的今年行業(yè)的一個關鍵挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)代表了一流的解決方案，使企業(yè)能夠捕捉，分析和挖掘非常大的數(shù)據(jù)集來深入了解各種問題域，從顧客的喜好來做復雜的預測。

大數(shù)據(jù)技術的普及應用，正如當年互聯(lián)網(wǎng)技術的普及應用一樣，將滲透到各個領域，并逐漸影響著每一個人的生活。1993年，《紐約客》曾刊登了彼得·施泰納的一幅漫畫：“在互聯(lián)網(wǎng)上，沒有人知道你是一條狗?！边@幅漫畫轟動了全球，人們由此直觀地認識到?jīng)]有人知道到底是誰在向互聯(lián)網(wǎng)發(fā)出信息?，F(xiàn)在這個答案可以解決了，大數(shù)據(jù)技術不但可以讓人們知道向互聯(lián)網(wǎng)發(fā)出信息的是一條狗，還能夠知道這條狗在什么位置、幾點出去和主人一起遛彎、幾點回來睡覺。每個用戶在互聯(lián)網(wǎng)上都會留下自己的“痕跡”。

盡管大數(shù)據(jù)問競爭情報的研究帶來了種種挑戰(zhàn)，但是應對好這些挑戰(zhàn)會給競爭情報的研究帶來巨大的變化。當今世界各地的幾乎任何一個角落都有傳感器的存在，其中也包括我們經(jīng)常使用的智能移動終端，好好利用這里產生的信息，將會使企業(yè)獲得更大的競爭優(yōu)勢。

參考文獻

[1]嚴霄鳳，張德馨.大數(shù)據(jù)研究[J].計算機技術與發(fā)展，2013，4（32）：4.

[2]張琳.五種生活中常見的“黑箱”及其應用[J].科教文匯，2010（24）：201-202.

[3]閆城榛，韓志國.應變大數(shù)據(jù)[J].中國傳媒科技，2013（004）：28-33.

作者單位

南昌工程學院 江西省南昌市 330029