每一天,全世界会上传超过5亿张图片,每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而,即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信,以及上传的全部图片、视频与音乐,其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。 这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段,而随着技术成熟,我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一,而从2005年起,用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%,达到了4000亿美元。 大数据的精髓 大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:是全部数据,而不是随机采样;是大体方向,而不是精确制导;是相关关系,而不是因果关系。[6] A.不是随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前我们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让我们意识到,这其实是一种人为限制); B.不是精确性,而是混杂性:研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力; C.不是因果关系,而是相关关系:我们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生。 数据价值 大数据时代,什么最贵? 十年前,葛大爷曾说过,“21世纪什么最贵?”——“人才”,深以为然。只是,十年后的今天,大数据时代也带来了身价不断翻番的各种数据。由于急速拓展的网络带宽以及各种穿戴设备所带来的大量数据,数据的增长从未停歇,甚至呈井喷式增长。[7] 一分钟内,微博推特上新发的数据量超过10万;社交网络“脸谱”的浏览量超过600万…… 这些庞大数字,意味着什么? 它意味着,一种全新的致富手段也许就摆在面前,它的价值堪比石油和黄金。 事实上,当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时,华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”,先人一步用其预判市场走势,而且取得了不俗的收益。 让我们一起来看看——他们是怎么做的。 这些数据都能干啥。具体有六大价值: ●1、华尔街根据民众情绪抛售股票; ●2、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; ●3、银行根据求职网站的岗位数量,推断就业率; ●4、投资机构搜集并分析上市企业声明,从中寻找破产的蛛丝马迹; ●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索,分析全球范围内流感等病疫的传播状况; ●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博,实时分析选民对总统竞选人的喜好。[1] 可视化 “数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说。Instagram以10亿美元出售之时,成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。 大数据是如此重要,以至于其获取、储存、搜索、共享、分析,乃至可视化地呈现,都成为了当前重要的研究课题[1]。 “当时时变幻的、海量的数据出现在眼前,是怎样一幅壮观的景象?在后台注视着这一切,会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉?” 这个问题我曾请教过刘建国,中国著名的搜索引擎专家。刘曾主持开发过国内第一个大规模中英文搜索引擎系统“天网”。 要知道,刘建国曾任至百度的首席技术官,在这样一家每天需应对网民各种搜索请求1.7亿次(2013年约为8.77亿次)的网站中,如果只是在后台静静端坐,可能片刻都不能安心吧。百度果然在提供搜索服务之外,逐渐增添了百度指数,后又建立了基于网民搜索数据的重要产品“贴吧”及百度统计产品等。 刘建国没有直接回答这个问题,他想了很久,似乎陷入了回忆,嘴角的笑容含着诡秘。 倒是有公司已经在大数据中有接近上帝俯视的感觉,美国洛杉矶就有企业宣称,他们将全球夜景的历史数据建立模型,在过滤掉波动之后,做出了投资房地产和消费的研究报告。 在数据可视化呈现方面,我最新接收到的故事是,一位在美国思科物流部门工作的朋友,很聪明的印度裔小伙子,被Facebook高价挖角,进入其数据研究小组。他后来惊讶地发现,里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家,“Facebook想知道,能不能用物流的角度和流程的方式,分析用户的路径和行为。” 特征 数据量大(Volume) 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 类型繁多(Variety) 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 价值密度低(Value) 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。 速度快、时效高(Velocity) 第四个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。 既有的技术架构和路线,已经无法高效处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。可以说,大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 思维变革 当数据的处理技术发生翻天覆地的变化时,大数据时代,我们的思维也要变革。 第一个思维变革:利用所有的数据,而不再仅仅依靠部分数据,即不是随机样本,而是全体数据。 第二个思维变革:我们唯有接受不精确性,才有机会打开一扇新的世界之窗,即不是精确性,而是混杂性。 第三个思维变革:不是所有的事情都必须知道现象背后的原因,而是要让数据自己“发声”,即不是因果关系,而是相关关系。