大数据@@无疑是今年@@@@时髦的@@词汇了@@。不管是云计算@@、社交网络@@，还是物联网@@@@、移动互联网@@和@@智慧城市@@@@，都要与大数据@@扯上关系@@。各种与大数据@@有关的@@会议@@、文章@@、书籍铺天盖地@@。有人谈论大数据@@时代的@@公民生活@@，也有人谈论大数据@@时代网络反腐@@。仿佛一夜之间我们就进入了大数据@@时代@@。
大数据@@火爆@@，引发思想启蒙@@
国际上@@，大数据@@还真是热火朝天@@，各方都在@@积极行动@@。一方面@@，政府@@积极介入推动@@。2009年@@，联合国@@启动@@“全球脉动@@计划@@”，借大数据@@推动落后地区发展@@。2012年@@1月@@，世界经济论坛年@@会把@@“大数据@@、大影响@@”作为重要议题@@。美国从开放@@政府@@数据@@、开展关键技术研究和@@推动大数据@@应用三方面布局大数据@@产业@@。美国在@@开放@@政府@@上非常积极@@，通过@@Data.gov开放@@37万个数据集@@，并开放@@网站的@@@@API和@@源代码@@，提供上千个数据应用@@。除了推动推动本国政府@@数据开放@@@@，美国倡导发起全球开放@@政府@@数据运动@@, 已有@@41个国家响应@@。美国政府@@还投资两亿美元@@促进大数据@@核心技术研究和@@和@@应用@@，把大数据@@放在@@与集成电路@@、互联网@@同等重要的@@位置@@，从国家层面推进@@。
另一方面@@@@，资本市场也对大数据@@钟爱有加@@。2012年@@4月@@，大数据@@分析公司@@Splunk高调@@IPO，引发投资者关注@@@@。12月@@初@@，为企业市场提供@@Hadoop解决方案的@@创业公司@@Cloudera在@@E轮融资中获得@@6500万美元融资@@，估值约为@@7亿美元@@。近期@@，高盛联席主席斯科特@@·斯坦福说@@：“投资大数据@@及其运用回报率最高@@”。大数据@@领域的@@企业并购热度也在@@上升@@，单笔平均并购金额方面@@，大数据@@超过云计算位居@@IT领域榜首@@，在@@总并购额上也位居第二@@。
在@@各方力量的@@推动下@@，大数据@@科研和@@产品开发逐渐活跃起来@@。一个新概念的@@兴起@@，最初往往会有人快速地@@“新瓶装旧酒@@”。已经存在@@好多年@@的@@商业智能@@、数据仓库等技术被重新包装@@，以大数据@@系统的@@面目出现在@@市场上@@。这也使人困惑@@：到底大数据@@与传统数据分析技术有什么差别@@？可以说大数据@@最重要的@@特征是将数据处理的@@对象扩展到互联网@@级别@@@@（Internet Scale），技术上的@@进展主要包括@@：1）单数据集达到@@PB级别@@；2）非结构化占主流@@；3）几天至数秒内完成高速处理@@。技术形成了批处理@@、流处理和@@交互分析三种计算模式@@：离线批处理@@（Batch Processing）技术以@@MapReduce和@@Hadoop系统为代表@@，实时流处理@@（Stream Processing）技术以@@Yahoo的@@S4系统和@@@@Twitter的@@Storm系统为代表@@，交互式分析@@（Interactive Analysis）技术以@@谷歌的@@@@Dremel系统为代表@@。
大数据@@的@@火爆@@，也带动了国内学术界@@、产业界和@@政府@@对大数据@@的@@热情@@，但笔者觉得更大意义在@@于唤醒了人们对数据的@@重视@@。今年@@@@以来@@，中国计算机学会@@、中国通信学会先后成立了大数据@@委员会@@，研究大数据@@中的@@科学与工程问题@@，科技部的@@@@《中国云科技发展@@“十二五@@”专项规划@@》和@@工信部的@@@@《物联网@@“十二五@@”发展规划@@》等都把大数据@@技术作为一项重点予以支持@@。这些举措着眼长远@@，短期难以看到效果@@。但这种热潮的@@确触发了一场思想启蒙运动@@，使得@@“大数据@@是资产@@，不是包袱@@”、“要拿数据说话@@”等观念逐步深入人心@@，改变了以往不重视数据积累@@，不相信数据分析等认识@@。有了这种思维模式的@@改变@@，大数据@@的@@应用就有了希望@@。
空谈误国@@，拒绝被大数据@@忽悠@@
炒作归炒作@@，但真正可以落地@@，或者已经落地的@@应用有哪些@@？在@@哪里@@？联合国@@“全球脉动@@（Global Pulse）”今年@@@@5月@@发布的@@报告@@，给出了用@@Twitter预测大米价格@@、用谷歌趋势@@（Google trends）跟踪登革热疫情等生动案例@@；美国中央情报局官员也披露大数据@@在@@帮助他们追捕恐怖分子方面立下功劳@@；有人声称成功利用@@Twitter预测了本届美国大选@@。这些听起来很炫的@@案例在@@各种场合被人们反复引用@@。各大咨询@@公司和@@解决方案提供商也都会尽力挖掘大数据@@的@@应用场景@@。但实际看到的@@大规模应用案例除了互联网@@搜索@@引擎@@、电商和@@社交网站@@，以及少数国家的@@政府@@网站@@外@@，其他领域还并不多见@@。国内应用案例就更是凤毛麟角了@@。
