顧小佳 劉志磊 王良朔

[摘 要]隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的運(yùn)用反過(guò)來(lái)又加速推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和發(fā)展。大數(shù)據(jù)技術(shù)，是從海量數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)，是采集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的有力工具。

[關(guān)鍵詞]互聯(lián)網(wǎng)+；大數(shù)據(jù)技術(shù)；應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TU911 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-914X（2018）14-0387-01

引言

在大數(shù)據(jù)不斷發(fā)展的背景下，通過(guò)收集這些海量的數(shù)據(jù)并通過(guò)分類整理、研究和儲(chǔ)存工作，可以挖掘出許多有價(jià)值的信息。互聯(lián)網(wǎng)+指互聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)行業(yè)逐漸的融合，可以創(chuàng)建出互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)技術(shù)與移動(dòng)通信的服務(wù)平臺(tái)，更好地推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)行業(yè)之間的融合，當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)+成為新的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展趨勢(shì)。

一、大數(shù)據(jù)概述

大數(shù)據(jù)（big data）的概念是由美國(guó)硅圖公司（SGI）的首席科學(xué)家John R.Masey于1998年提出的，大數(shù)據(jù)是一個(gè)數(shù)據(jù)集，是指在無(wú)法容許的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。最先提出“大數(shù)據(jù)時(shí)代”到來(lái)的是全球領(lǐng)先的咨詢公司麥肯錫，麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。

業(yè)界將大數(shù)據(jù)的特征歸納為四個(gè)“V”，第一，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模（Volume），大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少是P（1000個(gè)T）、E（100萬(wàn)個(gè)T）或Z（10億個(gè)T）；第二，多樣的數(shù)據(jù)類型（Variety），在編碼方式、數(shù)據(jù)格式、應(yīng)用特點(diǎn)等方面存在的差異，多信息源并發(fā)形成了大量的異構(gòu)數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等；第三，價(jià)值密度低（Value），商業(yè)價(jià)值高；第四，快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)（Velocity），涉及到感知、傳輸、決策、控制開(kāi)放式循環(huán)的大數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理有著很高的要求，通過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢模式得到的“當(dāng)前結(jié)果”很可能已沒(méi)有價(jià)值了，最后這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)存在著根本性的差異。

二、互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)顛覆傳統(tǒng)行業(yè)

如在教育行業(yè)，教師可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和智能算法對(duì)每位學(xué)生的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行分析，依據(jù)學(xué)生在作業(yè)中反映出來(lái)的薄弱知識(shí)點(diǎn)，定向推送學(xué)習(xí)內(nèi)容和測(cè)試題目，有效提升學(xué)習(xí)效率。在高考志愿填報(bào)和錄取環(huán)節(jié)，讓互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)為考生提供幫助，根據(jù)分?jǐn)?shù)、興趣、專長(zhǎng)選上自己心儀的大學(xué)和專業(yè)，大大減少了志愿撞車，這在過(guò)去幾乎無(wú)法想象。其背后揭示的趨勢(shì)更令人興奮，技術(shù)不僅在彌合知識(shí)鴻溝，技術(shù)背后的“隱力量”正在逐漸打破信息的不對(duì)稱，推動(dòng)教育公平。而且，隨著用戶的激增，大數(shù)據(jù)的運(yùn)算技術(shù)將被進(jìn)一步開(kāi)發(fā)，未來(lái)借助智能化的大數(shù)據(jù)運(yùn)算技術(shù)，學(xué)習(xí)內(nèi)容將會(huì)“靶標(biāo)式”推送，只針對(duì)個(gè)人，而不針對(duì)多人，一直以來(lái)教育所追求的“因材施教”將會(huì)完全實(shí)現(xiàn)，那么這將徹底改變傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)模式。同時(shí)，建立大數(shù)據(jù)心理模型，對(duì)學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化的發(fā)展及長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃，將單一的以成績(jī)?yōu)橹鲗?dǎo)的教育轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)個(gè)性的全面認(rèn)可與挖掘，從單一走向多元。

又如電視劇《紙牌屋》的大獲成功更是讓全球影視界對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用刮目相看。美國(guó)視頻網(wǎng)站NetFlix收集數(shù)據(jù)如觀眾在視頻觀看過(guò)程中的每一次暫停、快進(jìn)，或是對(duì)這個(gè)視頻的評(píng)論，基于大數(shù)據(jù)投資拍攝的這部電視劇，無(wú)論是劇情設(shè)置還是選擇演員、導(dǎo)演陣容，都以用戶在網(wǎng)站上的行為和使用數(shù)據(jù)做支撐，從而受到觀眾熱捧，NetFlix也憑借該劇名利雙收。這些由觀眾在不經(jīng)意間產(chǎn)生的“數(shù)據(jù)”，正成為影視業(yè)提取數(shù)據(jù)的一個(gè)方式。而正是這些數(shù)據(jù)，影響著影視劇從前期拍攝到后期營(yíng)銷的全產(chǎn)業(yè)鏈。

三、大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域

國(guó)際上大數(shù)據(jù)主要在物理、生物、環(huán)境、生態(tài)學(xué)領(lǐng)域以及軍事、金融、通信等行業(yè)有廣泛應(yīng)用，在我國(guó)，大數(shù)據(jù)重點(diǎn)應(yīng)用于商業(yè)智能、政府決策、公共服務(wù)。（1）醫(yī)療衛(wèi)生與社會(huì)服務(wù)。采集和大量信息分析，改變了提供醫(yī)療保健的方式。大數(shù)據(jù)使社會(huì)工作者更容易識(shí)別客戶的需求，直接面向他們提供量身定制的服務(wù)。（2）臨床試驗(yàn)衛(wèi)生保健?？梢允褂么罅康臄?shù)據(jù)挑選適合試驗(yàn)的最好的科目。數(shù)據(jù)的共享，讓各種藥物的使用有了新突破。（3）制造業(yè)使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行廣泛的變革。通過(guò)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)從數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存的海量信息中找到有價(jià)值的信息，并對(duì)其進(jìn)行分析處理，從而增強(qiáng)決策的正確性，使用先進(jìn)的分析技術(shù)，以降低成本，提高產(chǎn)量。（4）大數(shù)據(jù)改變金融領(lǐng)域和其他機(jī)構(gòu)工作模式。產(chǎn)生客戶智能，降低風(fēng)險(xiǎn)，滿足監(jiān)管目標(biāo)，使用大數(shù)據(jù)，了解客戶，引導(dǎo)客戶。（5）大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，推動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，對(duì)提升企業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力和政府監(jiān)管能力具有深遠(yuǎn)的影響。（6）大數(shù)據(jù)應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域。從所銷售的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，選出適合在一起搭配出售的商品，針對(duì)買家開(kāi)設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，為客戶量身打造整套體驗(yàn)產(chǎn)品。

四、中小企業(yè)如何挖掘并利用大數(shù)據(jù)

基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)可以為中小企業(yè)創(chuàng)造巨大的優(yōu)勢(shì)，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，中小企業(yè)如何利用互聯(lián)網(wǎng)收集、挖掘并利用大數(shù)據(jù)就顯得尤為重要。

中小企業(yè)首先要做的是實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)在線。大數(shù)據(jù)主要來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)、尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。大數(shù)據(jù)的收集在于實(shí)時(shí)在線。這要求中小企業(yè)要充分利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，將數(shù)據(jù)收集從線下拓展到線上，及時(shí)收集與反饋消費(fèi)者和用戶的信息，以此作為企業(yè)調(diào)整企業(yè)經(jīng)營(yíng)策略，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的依據(jù)。

其次，數(shù)據(jù)收集要從“小”著手?！靶　币馕吨鴶?shù)據(jù)小、技術(shù)難度小。中小企業(yè)要充分認(rèn)識(shí)自身技術(shù)、人力和財(cái)力等方面的不足，依據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的需求，善于靈活使用現(xiàn)有Tableau、IBM大數(shù)據(jù)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)魔鏡等大數(shù)據(jù)收集與分析軟件工具，縮小數(shù)據(jù)收集范圍，找準(zhǔn)切入點(diǎn)，選擇技術(shù)難度小，具備一定商業(yè)價(jià)值的領(lǐng)域作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的試點(diǎn)，通過(guò)不斷地測(cè)試和驗(yàn)證，積累經(jīng)驗(yàn)，節(jié)省數(shù)據(jù)收集的時(shí)間和成本。

第三，與社會(huì)媒體建立聯(lián)系，以獲取所需要的數(shù)據(jù)。一方面，中小企業(yè)通過(guò)與社會(huì)媒體建立聯(lián)系可以加強(qiáng)數(shù)據(jù)的獲取能力，解決數(shù)據(jù)匱乏的問(wèn)題。另一方面，企業(yè)可以建立自媒體，如當(dāng)下非?；鸬钠髽I(yè)微博、微信等，促進(jìn)企業(yè)與消費(fèi)者的交流與互動(dòng)，培養(yǎng)忠實(shí)的會(huì)員和粉絲。通過(guò)社會(huì)媒體和自媒體收集和分析優(yōu)質(zhì)客戶的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，不僅能形成優(yōu)質(zhì)的大數(shù)據(jù)資源，提高企業(yè)決策水平，還能通過(guò)不斷地互動(dòng)、分享和體驗(yàn)，引導(dǎo)、強(qiáng)化會(huì)員消費(fèi)者對(duì)企業(yè)及其品牌的認(rèn)同，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的可持續(xù)性增長(zhǎng)。

第四，要切實(shí)提高數(shù)據(jù)的分析和處理能力。大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略意義不僅需要掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而且要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理和商業(yè)價(jià)值分析。為節(jié)省成本，企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行決策之前，要做好數(shù)據(jù)需求和價(jià)值的分析，并確認(rèn)核心數(shù)據(jù)的屬性，建立海量數(shù)據(jù)與核心數(shù)據(jù)、內(nèi)部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)，選擇最具商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù)。

第五，產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟與互聯(lián)網(wǎng)融合是中小企業(yè)分享“互聯(lián)網(wǎng)+”大數(shù)據(jù)紅利的理想選擇。中小企業(yè)通過(guò)組建產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，依靠數(shù)據(jù)資源整合，大平臺(tái)的構(gòu)建以及商業(yè)模式的創(chuàng)新，就能更加便捷有效地利用大數(shù)據(jù)資源，幫助自身完成技術(shù)創(chuàng)新、管理創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型升級(jí)。

結(jié)束語(yǔ)

總之，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)信息化時(shí)代已經(jīng)是大數(shù)據(jù)時(shí)代，通過(guò)正確利用這些巨量數(shù)據(jù)而方便工作和生活，大數(shù)據(jù)技術(shù)在推廣與應(yīng)用過(guò)程中仍然存在諸多問(wèn)題，這就要求我們正視大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用與意義，著力推動(dòng)社會(huì)活動(dòng)的發(fā)展變革，為現(xiàn)代化建設(shè)發(fā)揮其應(yīng)有的作用。

參考文獻(xiàn)

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