大数据@@@@泛指巨量的数据@@集@@，因可从中挖掘出有价值的信息而@@受到重视@@。《华尔街@@日报@@》将大数据@@@@时代@@、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革@@。麦肯锡公司@@的报告指出数据@@是一种生产资料@@，大数据@@@@是下一个@@@@创新@@、竞争@@、生产力提高的前沿@@。世界经济论坛的报告认定大数据@@@@为新财富@@，价值堪比石油@@。因此@@，发达国家纷纷将开发利用大数据@@@@作为夺取新一轮竞争@@制高点的重要抓手@@。
大数据@@@@时代的来临@@
互联网特别是移动互联网的发展@@，加快了信息化向社会经济各方面@@、大众日常生活的渗透@@。有资料显示@@，1998年@@全球网民平均每月使用流量是@@1MB（兆字节@@），2000年@@是@@10MB，2003年@@是@@100MB，2008年@@是@@1GB（1GB等于@@1024MB），2014年@@将是@@10GB。全网流量累计达到@@1EB（即@@10亿@@GB或@@1000PB）的时间在@@@@2001年@@是@@一年@@@@，在@@2004年@@是@@一个@@@@月@@，在@@2007年@@是@@一周@@，而@@2013年@@仅需一天@@，即@@一天产生的信息量可刻满@@1。88亿@@张@@DVD光盘@@。我国网民数居世界之首@@，每天产生的数据@@量也位于世界前列@@。淘宝网站每天有超过数千万笔交易@@，单日数据@@产生量超过@@50TB（1TB等于@@1000GB），存储量@@40PB（1PB等于@@1000TB）。百度公司目前@@数据@@总量接近@@1000PB，存储网页数量接近@@1万亿@@页@@，每天大约要处理@@60亿@@次@@搜索@@请求@@，几十@@PB数据@@。一个@@@@8Mbps（兆比特每秒@@）的摄像头一小时能产生@@3。6GB数据@@，一个@@@@城市若安装几十@@万个@@交通和安防摄像头@@，每月产生的数据@@量将达几十@@@@PB。医院@@也是数据@@产生集中的地方@@。现在@@@@，一个@@@@病人的@@CT影像数据@@量达几十@@@@GB，而@@全国每年@@门诊人数以数十亿@@计@@，并且他们的信息需要长时间保存@@。总之@@，大数据@@@@存在@@于各行各业@@，一个@@@@大数据@@@@时代正在@@到来@@。
信息爆炸不自今日起@@，但近年@@来人们更加感受到大数据@@@@的来势迅猛@@。一方面@@，网民数量不断增加@@，另一方面@@@@，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快@@。2007年@@全球有@@5亿@@个@@设备联网@@，人均@@0。1个@@；2013年@@全球将有@@500亿@@个@@设备联网@@，人均@@70个@@。随着宽带化的发展@@，人均@@网络接入带宽和流量也迅速提升@@。全球新产生数据@@年@@增@@@@40%，即@@信息总量每两年@@就可以翻番@@，这一趋势还将持续@@。目前@@，单一数据@@集容量超过几十@@@@TB甚至数@@PB已不罕见@@，其规模大到无法在@@容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取@@、管理和处理@@。
数据@@规模越大@@，处理的难度也越大@@，但对其进行挖掘可能得到的价值更大@@，这就是大数据@@@@热的原因@@。首先@@，大数据@@@@反映舆情和民意@@。网民在@@网上产生的海量数据@@@@，记录着他们的思想@@、行为乃至情感@@，这是信息时代现实社会与网络空间@@深度融合的产物@@，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息@@。根据中国互联网络信息中心统计@@，2012年@@底我国网民数为@@5。64亿@@，手机网民为@@4。2亿@@，通过分析相关数据@@@@，可以了解大众需求@@、诉求和意见@@。其次@@@@，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据@@@@。根据赛门铁克公司的调研报告@@，全球企业的信息存储总量已达@@2。2ZB（1ZB等于@@1000EB），年@@增@@67％。医院@@、学校和银行等也都会收集和存储大量信息@@。政府可以部署传感器等感知单元@@，收集环境和社会管理所需的信息@@。2011年@@，英国@@《自然@@》杂志曾出版专刊指出@@，倘若能够更有效地组织和使用大数据@@@@@@，人类将得到更多@@的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用@@。
大数据@@@@应用的领域@@
大数据@@@@技术可运用到各行各业@@。宏观经济方面@@，IBM日本公司建立经济指标预测系统@@，从互联网新闻中搜索@@影响制造业的@@480项经济数据@@@@，计算采购经理人指数的预测值@@。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具@@，从近千万条网民留言中归纳出六种心情@@，进而@@对道琼斯工业指数的变化进行预测@@，准确率达到@@87%。制造业方面@@，华尔街@@对冲基金依据购物网站的顾客评论@@，分析企业产品销售状况@@；一些企业利用大数据@@@@分析@@实现对采购和合理库存量的管理@@，通过分析网上数据@@了解客户需求@@、掌握市场动向@@。有资料显示@@，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年@@达@@1000亿@@美元@@，这方面的数据@@分析大有作为@@。
在@@农业领域@@，硅谷有个@@气候公司@@，从美国气象局等数据@@库中获得几十@@年@@的天气数据@@@@，将各地降雨@@、气温@@、土壤状况与历年@@农作物产量的相关度做成精密图表@@，预测农场来年@@产量@@，向农户出售个@@性化保险@@。在@@商业领域@@，沃尔玛公司通过分析销售数据@@@@，了解顾客购物习惯@@，得出适合搭配在@@一起出售的商品@@，还可从中细分顾客群体@@，提供个@@性化服务@@。在@@金融领域@@，华尔街@@“德温特资本市场@@”公司分析@@3。4亿@@微博@@账户留言@@，判断民众情绪@@，依据人们高兴时买股票@@、焦虑时抛售股票的规律@@，决定公司股票的买入或@@卖出@@。阿里公司根据在@@淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业@@，对他们发放无需担保的贷款@@。目前@@已放贷@@300多亿@@元@@，坏账率仅@@0。3%。
在@@医疗保健领域@@，“谷歌流感趋势@@”项目依据网民搜索@@内容分析全球范围内流感等病疫传播状况@@，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比@@，追踪疾病的精确率达到@@97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享@@平台@@@@，医生借此可获得在@@医院@@通常得不到的临床效果统计数据@@@@。基于对人体基因的大数据@@@@分析@@，可以实现对症下药的个@@性化治疗@@。在@@社会安全管理领域@@，通过对手机数据@@的挖掘@@，可以分析实时动态的流动人口来源@@@@、出行@@，实时交通客流信息及拥堵情况@@。利用短信@@、微博@@、微信和搜索@@引擎@@，可以收集热点事件@@，挖掘舆情@@，还可以追踪造谣信息的源头@@。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话@@、短信和空间@@位置等信息进行处理@@，提取人们行为的时空规律性@@，进行犯罪预测@@。在@@科学研究领域@@，基于密集数据@@分析的科学发现成为继实验科学@@、理论科学和计算科学之后的第四个@@范例@@，基于大数据@@@@分析的材料基因组学和合成生物学等正在@@兴起@@。
麦肯锡公司@@2011年@@报告推测@@，如果把大数据@@@@用于美国的医疗保健@@，一年@@产生潜在@@价值@@3000亿@@美元@@，用于欧洲的公共管理可获得年@@度潜在@@价值@@2500亿@@欧元@@；服务提供商利用个@@人位置数据@@可获得潜在@@的消费者年@@度盈余@@6000亿@@美元@@；利用大数据@@@@分析@@，零售商可增加运营利润@@60%，制造业设备装配成本会减少@@50%。
