世界就是一个数据时代

世界就是一个数据时…

认识大数据之后,世界却不可避免地分为大数据时代、小数据时代。

 克托•迈尔-舍恩伯格博士

谈论核心价之前,我先来看看什么是大数据:

很多人这样理解大数据“大数据就是大模的数据”,法真的准确

“大”只是指数据的量而言,数据量大,但并不代表着数据一定有可以被深度学算法利用的价。例如:地球太阳运程中,每一秒钟记录一次地球相太阳的运速度、位置,可以得到大量数据。可如果只有这样的数据,其并没有太多可以挖掘的价

关于大数据里我阅马·希尔伯特的总结,今天我的大数据其是在2000年后,因信息交、信息存、信息理三个方面能力的大幅增生的数据:

信息交

据估算,从1986年到2007年20年,地球上每天可以通既有信息通道交的信息数量增217倍,些信息的数字化程度,1986年的20%增2007年的99.9%。在数字化信息爆炸式增程里,每个参与信息交点都可以在短时间内接收并存大量数据。

信息存

全球信息存能力大3年翻一番。从1986年到2007年20年,全球信息存能力增加了120倍,所存信息的数字化程度也从1986年的1%增2007年的94%。1986年,即便用上我所有的信息体、存手段,我也不能存全世界所交信息的大1%,而2007年个数字已到大16%。信息存能力的增加利用大数据提供了近乎无限的想象空

信息理:

有了海量的信息获取能力和信息存储能力,我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时,也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。

信息交 信息存 信息

大数据具有数据模大、数据类别复、数据理速度快、数据真性高、数据藏价的特点,于大数据的理和挖掘很大程度上需要依于云算平台的分布式理、分布式数据、云存和虚化技

关于大数据的用和价

先来看一聊天机器人竟自创语言“对话” 脸书将其紧急关停,大数据被认为是人工智能的一部分,大数据也被称之“人工智能的基石”。目前的深度学主要是建立在大数据的基上,即大数据训练,并从中归纳出可以被算机运用在类似数据上的知律。

实际上无是人工智能是云算的蓬勃展,离不开海量数据的支撑,云算、大数据、人工智能也被称之三角”的关系。

实际上无是人工智能是云算的蓬勃展,离不开海量数据的支撑,云算、大数据、人工智能也被称之三角”的关系。

,大数据已无所不在!

当你热议熟的候,背后可能是大数据要背

当你在某个平台上提交你的信息,也许紧接着你会收到保公司、借机构等炸;

当你在淘宝、京条、携程等逛逛看看的候,你会发现这app越来越懂你,因会越来越精准的推送你喜品、感兴趣新闻话题

基于大数据,商会在大促之前做好需求预测,提前布局仓库

基于大数据,谷歌、高德、百度等地工具服商能够提供越来越精准的数据合;

基于大数据,航空公司通分析温度、响声、振幅、时间等研究来设备故障的防。

大数据往往可以取代传统上的抽样调查,大数据混合了来自多个数据源的多度信息。

大数据的价在于数据分析以及分析基上的数据挖掘和智能决策,通过对数据的分析,发现数据的化以及各数据的相关性、挖掘以往被忽律、得具有洞察力和新价西,实现对人类行预测,从而可以有针对性地做出商决策。

大数据可能告,未来会生什么,但也并不能解背后的原因;
大数据帮助
品更好的了解用、服,但其背后的大数据本身已一款品;
大数据在大数据
代正在迅速膨,有有利一面,但同背后可能藏着“蝴蝶效”的患!

 “大数据”是近年来IT行热词,大数据在各个行用逐渐变得广泛起来,如2014年的两会,我听得最多的也是大数据分析,那么,什么是大数据呢,什么是大数据概念呢,大数据概念怎么理解呢,一起来看看吧。

大数据的定
。大数据,又称巨量料,指的是所涉及的数据料量模巨大到无法通甚至主流件工具,在合理时间内达到取、管理、理、并整理成帮助企业经营决策更极目的的资讯
网是个神奇的大网,大数据开也是一种模式,你如果真想了解大数据,可以来里,个手机的开始数字是一八七中的是三儿零最后的是一四二五零,按照合起来就可以找到,我想的是,除非你想做或者了解方面的内容,如果只是凑热闹,就不要来了。

大数据的采集。科学技
及互网的展,推着大数据代的来,各行各每天都在生数量巨大的数据碎片,数据位已从从Byte、KB、MB、 GB、TB展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据代数据的采集也不再是技术问题,只是面如此众多的数据,我才能找到 其内在律。

大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求
实时性强、数据所藏的价大。在各行各均存在大数据,但是众多的信息和咨繁复的,我需要搜索、理、分析、归纳总结其深次的律。

大数据的挖掘和
理。大数据必然无法用人来推算、估,或者用台的算机理,必采用分布式算架构,依托云算的分布式理、分布式数据、云存和虚化技,因此,大数据的挖掘和理必用到云技

大数据的
用。大数据可用于各行各,将人收集到的大数据行分析整理,实现资讯的有效利用。个本专业的例子,比如在奶牛基因找与奶量相 关的主效基因,我可以首先奶牛全基因组进描,尽管我们获得了所有表型信息和基因信息,但是由于数据量大,就需要采用大数据技行分析比 ,挖掘主效基因。例子有很多。

大数据的意
和前景。的来,大数据是大量、动态、能持的数据,通运用新系、新工具、新模型的挖掘,从而得具有洞察力和新价西。以前, 面对庞大的数据,我可能会一叶障目、可一斑,因此不能了解到事物的真正本,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据代的来,一切真相将会展 在我么面前。


想来有趣,在网上
物、、手机支付已成很多人日常生活的一部分,可穿戴设备、智能家居设备风头正旺的在,我每天的吃、睡、工作,甚至娱乐产生的“数据”都会通某种手段被保留和集中起来。根据IBM研的法,人类每天生成的数据涵盖我们发送的文本、上的照片、各类感器数据、设备设备的通信的所有信息等,相当于从地球到月球的距离。

这样的数据称“大数据”可一点也不为过。最早提出“大数据”代到来的全球知名咨公司麦肯称:“数据,已渗透到当今每一个行业务职域,成重要的生因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,示着新一波生率增和消者盈余浪潮的到来。”今天我就来说说大数据。

一、什么是大数据

克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·克耶写的《大数据代》 中,大数据指不用随机分析法(抽样调查这样的捷径,而采用所有数据行分析理的分析方法;而研究机构Gartner出了这样的定“大数据”是需要新理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程化能力的海量、高增率和多化的信息资产;根据基百科的定,大数据是指无法在可承受的时间内用常规软件工具行捕捉、管理和理的数据集合。

们这里主要采用第三种定,即所涉及的料量模巨大到无法通目前主流件工具,在合理时间内达到取、管理、理、并整理成帮助企业经营决策的目的资讯

湖畔大学曾曾列的的大数据与传统的数据最大的差别是:在线实时与全貌。

①在线:首先大数据必是永是在线的,而且在线得是热备份的,不是冷份的,不是放在磁里的,是随用的。不在线的数据不是大数据,因你根本没时间把它出来使用。只有在线的数据才能上被算、被使用。

实时:大数据必须实时。我上淘宝入一个商品,后台必10亿件商品当中,瞬间进行呈。如果要等一个小才呈,我相信没有人再上淘宝。十亿件商品、几百万个家、一亿的消者,瞬完成匹配呈才叫大数据。

③全貌:大数据有一个最大的特征,它不再是本思,它是一个全体思。以前一提到数据,人第一个反本、抽,但是大数据不再抽,不再用部分,我要的是所有可能的数据,它是一个全貌。其叫全数据比大数据更准确。

二、大数据有什么好

“大数据”在物理学、生物学、境生学等域以及事、金融、通等行存在已有日,却因近年来互网和信息行展而引起人关注。据统计,企内部的经营交易信息、互网中的商品物流信息、人与人交互信息、位置信息等数据,每2~3年时间就会成倍增

而信息是代企的重要源,是企运用科学管理、决策分析的基些数据含着巨大的商,但是企所关注的通常只占在数据量的2%~4%左右。因此,企仍然没有最大化地利用已存在的数据源,以至于浪了更多的时间金,也失去制定关决策的最佳契机。

于一般的企而言,大数据的作用主要表在两个方面:

1.帮助企了解用

大数据通相关性分析,将客品、服务进行关系串的偏好行定位,从而提供更精准、更有向性的品和服,提升业绩。典型的例子就是商。像阿里淘宝这样子商平台,累了大量的用户购买数据。在早期的候,些数据都是累担,存需要大量的硬件成本。但是,些数据都是阿里最宝富。

大数据也可以对业绩产生直接影响。它的效率和准确性,远远过传统的用户调研。除了商,包括能源、影券、金融、农业、工、交通运、公共事等,都是大数据的用武之地。

2.帮助企了解自己

除了帮助了解用之外,大数据能帮助了解自己。企产经营需要大量的源,大数据可以分析和源的具体情况,例如量分布和需求趋势源的可化,可以帮助企管理者更直地了解企的运作状,更快地发现问题,及时调整运策略,降低经营风险而言之,“知己知彼,百”。大数据,就是决策服的。

三、大数据有什么特点

大数据的特点有4个面:

1.Volume(海量化):数据体量巨大。从TB别,升到PB别;

2.Variety(多化):数据的形式是多种多的,包括数字(价格、交易数据、体重、人数等)、文本(件、网等)、像、音视频、位置信息(经纬度、海拔等),等等,都是数据;

3.Velocity(效性):理速度快,1秒定律,从数据的生成到消耗,时间窗口非常小。数据的化速率,程,越来越快。例如化速率,从以前的按天化,在的按秒甚至毫秒化;

4.Value(价密度):大数据的数据量很大,但随之来的,就是价密度很低,数据中真正有价的,只是其中的很少一部分。只要合理利用数据并行正确、准确的分析,将会来很高的价

四、大数据的开

1.数据采集

数据采集有线上和线下两种方式,线上一般通爬虫,通抓取或者通已有用系的采集。

段,我可以做一个大数据采集平台,依托自爬虫(使用Python或者Node.js制作爬虫件),ETL工具、或者自定的抽取转换引擎,从文件中、数据中、网专项爬取数据。如果一步通化系来做的,可以很方便的管理所有的原始数据,并且从数据的开始数据标签采集,可以范开的工作,同数据源可以更方便的管理。

数据采集的点在于多数据源,例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。有本地文件、excel统计文档、甚至是doc文件。如何将它们规整、有方案地整理的大数据流程中也是必不可缺的一

2.数据

数据的聚是大数据流程最关的一步,你可以在里加上数据准化,你也可以在里做数据清洗,数据合并,可以在一步将数据存档,将确可用的数据经过控的流程行整理类,出的所有数据就是整个公司的数据资产,到了一定的量就是一笔固定资产

数据聚的点在于如何准化数据,例如表名准化,表的标签分类,表的用途,数据的量,是否有数据增量?数据是否可用?

些需要在业务上下很大的功夫,必要时还要引入智能化理,例如根据内容训练结果自标签,自分配推荐表名、表字段名等,有如何从原始数据中入数据等。

3.数据化与映射

经过数据聚的数据资产如何提供具体的使用方使用?在一步,主要就是考数据如何用,如何将两、三个数据表转换成一能够提供服的数据。然后定期更新增量。

经过前面的那几步,在一步点并不太多了,如何转换数据与如何清洗数据、准数据无二,将两个字段的值转换成一个字段,或者根据多个可用表统计出一张图表数据等等。
4.数据

数据的用方式很多,有外的、有内的,如果有了前期的大量数据资产,是通restful API提供是提供流式引擎 KAFKA 给应用消? 或者直接专题数据,供自己的查询数据资产的要求比高,所以前期的工作做好了,里的自由度很高。

五、大数据、数据分析和数据挖掘的区别

大数据、数据分析、数据挖掘的区别是,大数据是互网的海量数据挖掘,而数据挖掘更多是针对内部企小众化的数据挖掘,数据分析就是行做出针对性的分析和断,大数据需要分析的是趋势展,数据挖掘主要发现的是问题断:

1.大数据

指无法在可承受的时间内用常规软件工具行捕捉、管理和理的数据集合,是需要新理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程化能力的海量、高增率和多化的信息资产

2.数据分析

是指用适当的统计分析方法收集来的大量数据行分析,提取有用信息和形成结论数据加以详细研究和概括总结程。程也是量管理体系的支持程。在用中,数据分析可帮助人作出判断,以便采取适当行

3.数据挖掘

译为资料探勘、数据采。它是数据识发现(英Knowledge-Discovery in Databases,称:KDD)中的一个步。数据挖掘一般是指从大量的数据中通算法搜索藏于其中信息的程。数据挖掘通常与算机科学有关,并通过统计、在线分析理、情报检索、机器学家系(依靠去的经验)和模式别等多方法来实现上述目

数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取含在其中的、人事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知程。

根据信息存格式,用于挖掘的象有关系数据、面向象数据、数据仓库、文本数据源、多媒体数据、空数据时态数据、异数据以及Internet等。

大数据是范广的数据分析和数据挖掘。按照数据分析的流程来,数据挖掘工作数据分析工作靠前些,二者又有重合的地方,数据挖掘重数据的清洗和梳理。数据分析于数据理的最末端,是最后段。数据分析和数据挖掘的分界、概念比模糊,模糊的意思是二者很区分。大数据概念更广泛,是把新的思、信息技统计学等等技合体,每个人限于学背景、技背景,概述的都不一

六、大数据的

数据在行中的用的越来越广泛,我先看看大数据在当下有怎的杰出表

1.大数据帮助政府实现场经济调控、公共生安全防范、灾难预警、社会舆论监督;大数据帮助城市防犯罪,实现智慧交通,提升急能力;力企会通大数据实时做数据的监测预测更好、更方便做力的度;

2.医中更是有着比广泛的用,在的基因工程以及疾病的预测分析和每个病人的手方案等等,可能都会用到大数据。 大数据帮助医机构建立患者的疾病风险跟踪机制,帮助医提升品的床使用效果,帮助艾滋病研究机构患者提供定制的物;

3.大数据帮助商公司向用推荐商品和服,帮助旅游网站旅游者提供心的旅游路线,帮助二手市买卖双方找到最合适的交易目,帮助用找到最合适的商品购买时期、商家和最惠价格;

4.大数据帮助企提升营销针对性,降低物流和存的成本,减少投风险,以及帮助企提升广告投放精准度;大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐,提供更精准的企招聘信息,向用推荐可能喜的游以及适合购买的商品;

5.大数据帮助娱乐业预测歌手,歌曲,影,电视剧的受迎程度,并者分析估拍一部影需要投入多少才最合适,否就有可能收不回成本;另外影其都是需要渲染的,之前每渲染一分可能就需要上千台机器、可能需要一两个月,在通算、大数据的方式,可能渲染一个一分镜头短成了一秒或者两秒。

6.大数据帮助航空公司省运成本,帮助信企业实现售后服务质量提升,帮助保业识别欺诈骗保行,帮助快公司监测分析运输车辆的故障情以提前修,帮助力公司有效警即将生故障的设备

七、大数据的展望

,除了以上大数据的用外,未来大数据的身影应该不在,就算无法准确预测大数据会将人类社会往到哪种最,但我相信只要展脚步在继续,因大数据而生的革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

比如,Amazon的最期望是:“最成功的籍推荐应该只有一本,就是用的下一本”Google也希望当用在搜索,最好的体是搜索果只包含用所需要的内容,而并不需要用户给Google太多的提示。

而当物展到达一定,借助条形、二维码RFID等能够唯一标识产品,感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技实现实时的信息采集和分析,些数据能够支撑智慧城市,智慧交通,智慧能源,智慧医,智慧保的理念需要,些都所的智慧将是大数据的采集数据来源和服

未来的大数据除了将更好的解决社会问题,商业营销问题,科学技术问题有一个可预见趋势是以人本的大数据方。人才是地球的主宰,大部分的数据都与人类有关,要通大数据解决人的问题

大数据并不是一种概念,而是一种方法,一句概括,就是通分析和挖掘全量的非抽的数据助决策。

术连接一切,数据改生活!

1 人同了回答

个大数据、机器学、区块链代,什么是大数据?问题是老生常的了。关于此问题,探科技的CEO曾接受全球大数据盟的采访时,有一个深入的回答,并大数据如何改的生活做了浅易懂的回复。

情:小球访谈|大数据如何改变人们的生活? | 探码大数据 | 探码科技【官网】

我其是挺反大数据概念的用的,比如两会大数据分析的道,其就是百度的搜索关键词统计,你可能都不知道他是基于数据全集统计是抽样统计。我和一位数据公司老数据的重要性的候他的一个点我很同,传统的数据仓库,一堆数据在要盘阵着,这为叫大数据,大数据就需要对这着的数据不停的排列、重统计、分析,依靠你的模型从数据出发为决策提供支撑,才是大数据。

所以我理解的大数据是随着信息技展,数据的累越来越迅速,理速度也越来越快,数据从不同度运用不同模型行分析理,而最使数据的决策服。至于其存在的形式,无非就是楼上sql和非构化数据等,没有什么特别的。

大数据是什么?投者眼里是金光闪闪的两个字:资产。比如,Facebook上市估机构定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。

如果把大数据比作一种产业,那么产业实现盈利的关,在于提高数据的“加工能力”,通“加工”实现数据的“增”。

典型案例

1948年役期,司令林彪要求每天要行例常的“每日汇报”,由班参谋读出下属各个纵队告的当日况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据:每支部队歼敌多少、俘多少;缴获的火炮、车辆多少,支、物多少……有一天,参照例汇报当日的况,林彪突然打断他:才念的在胡家棚那个斗的缴获,你听到了?”大家都很茫然,因如此斗每天都有几十起,不都是差不多一模一的枯燥数字?林彪扫视一周,无人回答,便接连问了三句:什么那里缴获的短长枪的比例比其它斗略高?”“什么那里缴获击毁的小与大的比例比其它斗略高?”“什么在那里俘击毙官与士兵的比例比其它斗略高?”林彪司令大步走向挂满军用地壁,指着地上的那个点“我猜想,不,我断定!人的指所就在!”果然,部很快就抓住了方的指官廖耀湘,并取得这场重要役的利。

什么是大数据,什么是大数据概念?

如今,我很多人一些门的新技、新趋势往往之若却又很难说得透,比如大数据,如果被大数据和你有什么关系,估很少能出一二三来。究其原因,一是因大家新技有着相同的原始渴求,至少知其然,在聊天不会得很“土”;二是在工作和生活境中,真正能参与践的大数据案例在太少了,所以大家没有机会花时间去知其所以然。

  我希望有些不一,所以对该如何去认识大数据行了一番思索,包括查阅料,翻了最新的专业书籍,但我并不想把那些零散的料碎片或不同理解简单规整并堆起来形成毫无价述或评论,我很真的希望入事物探

  如果你大数据就是数据大,或者侃侃而4个V,也很有深度的BI或预测的价,又或者拿Google和Amazon例,技流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing,不管对错,只是无法勾勒大数据的整体认识,不是片面,但至少有些管、隔衣瘙痒了。……也“解构”是最好的方法。

样结构大数据?

  首先,我认为大数据就是互展到段的一种表象或特征而已,没有必要神它或它保持敬畏之心,在以云代表的技术创新大幕的托下,些原本很收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通各行各的不断新,大数据会逐步人类造更多的价

  其次,想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,我着手从三个层面来展开:

  第一面是理,理知的必途径,也是被广泛同和播的基线。我会从大数据的特征定理解行业对大数据的整体描和定性;从大数据价的探来深入解析大数据的珍所在;从大数据的在和未来去洞悉大数据的趋势;从大数据个特别而重要的审视人和数据之久博弈。如果你对大数据开发感兴趣,想系统学习大数据或是大数据分析的话,可以戳我加入大数据技术学习交流群,了解程,取学习资

  第二面是技,技是大数据价的手段和前的基石。我将分别从云算、分布式理技、存和感知技展来明大数据从采集、理、存到形成果的整个程。

  第三面是践,践是大数据的最。我将分别从互网的大数据,政府的大数据,企的大数据和个人的大数据四个方面来描大数据已的美好景象及即将实现蓝图

和大数据相关的理

特征定

  最早提出大数据代到来的是麦肯“数据,已渗透到当今每一个行业务职域,成重要的生因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,示着新一波生率增和消者盈余浪潮的到来。

  (IBM 最早定)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多Variety,价Value,速Velocity),或者特点有四个面:第一,数据体量巨大。大数据的起始位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿T);第二,数据类型繁多。比如,网日志、视频片、地理位置信息等等。第三,价密度低,商高。第四,理速度快。最后一点也是和传统的数据挖掘技有着本的不同。

  其实这V并不能真正清楚大数据的所有特征,下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的明。

  古云:三分技,七分数据,得数据者得天下。先不论谁说的,但是的正确性已不用去论证了。克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据代》一了百般例,都是明一个道理:在大数据代已到来的候要用大数据思掘大数据的潜在价中,作者提及最多的是Google如何利用人的搜索记录挖掘数据二次利用价,比如预测某地流感爆趋势;Amazon如何利用用购买浏览历史数据行有针对性的购买推荐,以此有效提升售量;Farecast如何利用去十年所有的航线机票价格打折数据,来预测户购买机票的机是否合适。

  那么,什么是大数据思?克托·迈尔-舍恩伯格认为1-需要全部数据本而不是抽;2-关注效率而不是精确度;3-关注相关性而不是因果关系。

  阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的解,比如,

  “今天的数据不是大,真正有意思的是数据得在线了,个恰恰是互网的特点。

  “非互期的品,功能一定是它的价,今天互网的品,数据一定是它的价

  “你千万不要想着拿数据去改一个业务不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。

  特别是最后一点,我是非常同的,大数据的真正价在于造,在于填无数个实现过的空白。

  有人把数据比喻为蕴藏能量的煤。煤炭按照性有焦煤、无烟煤、肥煤、煤等分类,而露天煤、深山煤的挖掘成本又不一。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价含量、挖掘成本比数量更重要。

  大数据是什么?投者眼里是金光闪闪的两个字:资产。比如,Facebook上市估机构定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。

  如果把大数据比作一种产业,那么产业实现盈利的关,在于提高数据的“加工能力”,通“加工”实现数据的“增”。

  Target 超市以20多种怀孕期可能会购买的商品,将所有用购买记录数据来源,通构建模型分析购买者的行相关性,能准确的推断出孕的具体时间这样Target的售部门就可以有针对的在每个怀客的不同段寄送相惠卷。

  Target的例子是一个很典型的案例,这样克托·迈尔-舍恩伯格提的一个很有指点:通找出一个关物并控它,就可以预测未来。Target通过监测购买购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期,就是数据的二次利用的典型案例。如果,我采集驾驶员手机的GPS数据,就可以分析出当前哪些道路正在堵,并可以及时发布道路交通提醒;通采集汽GPS位置数据,就可以分析城市的哪些区域停车较多,也代表区域有着较为的人群,些分析数据适合卖给广告投放商。

  不管大数据的核心价是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

  从大数据的价值链条来分析,存在三种模式:

  1- 手握大数据,但是没有利用好;比典型的是金融机构,信行,政府机构等。

  2- 没有数据,但是知道如何帮助有数据的人利用它;比典型的是IT咨和服,比如,埃森哲,IBM,Oracle等。

  3- 既有数据,又有大数据思;比典型的是Google,Amazon,Mastercard等。

  未来在大数据域最具有价的是两种事物:1-有大数据思的人,种人可以将大数据的潜在价值转为实际利益;2-未有被大数据触及业务领域。些是未被挖掘的油井,金,是所海。

  Wal-Mart作零售行的巨,他的分析人每个段的记录进行了全面的分析,有一次他无意中发现虽不相关但很有价的数据,在美国的飓风,超市的蛋和抵御飓风物品竟然量都有大幅增加,于是他做了一个明智决策,就是将蛋售位置移到了飓风物品售区域旁,看起来是了方便用,但是没有想到蛋量因此又提高了很多。

  有一个有趣的例子,1948年役期,司令林彪要求每天要行例常的“每日汇报”,由班参谋读出下属各个纵队告的当日况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据:每支部队歼敌多少、俘多少;缴获的火炮、车辆多少,支、物多少……有一天,参照例汇报当日的况,林彪突然打断他:才念的在胡家棚那个斗的缴获,你听到了?”大家都很茫然,因如此斗每天都有几十起,不都是差不多一模一的枯燥数字?林彪扫视一周,无人回答,便接连问了三句:什么那里缴获的短长枪的比例比其它斗略高?”“什么那里缴获击毁的小与大的比例比其它斗略高?”“什么在那里俘击毙官与士兵的比例比其它斗略高?”林彪司令大步走向挂满军用地壁,指着地上的那个点“我猜想,不,我断定!人的指所就在!”果然,部很快就抓住了方的指官廖耀湘,并取得这场重要役的利。

  些例子真的反映在各行各,探求数据价取决于把握数据的人,关是人的数据思;与其是大数据造了价,不如是大数据思了新的价

在和未来

  我先看看大数据在当下有怎的杰出表

  大数据帮助政府实现场经济调控、公共生安全防范、灾难预警、社会舆论监;

  大数据帮助城市防犯罪,实现智慧交通,提升急能力;

  大数据帮助医机构建立患者的疾病风险跟踪机制,帮助医提升品的床使用效果,帮助艾滋病研究机构患者提供定制的;

  大数据帮助航空公司省运成本,帮助信企业实现售后服务质量提升,帮助保业识别欺诈骗保行,帮助快公司监测分析运输车辆的故障情以提前修,帮助力公司有效警即将生故障的设备;

  大数据帮助商公司向用推荐商品和服,帮助旅游网站旅游者提供心的旅游路线,帮助二手市买卖双方找到最合适的交易目,帮助用找到最合适的商品购买时期、商家和最惠价格;

  大数据帮助企提升营销针对性,降低物流和存的成本,减少投风险,以及帮助企提升广告投放精准度;

  大数据帮助娱乐业预测歌手,歌曲,影,电视剧的受迎程度,并者分析估拍一部影需要投入多少才最合适,否就有可能收不回成本;

  大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐,提供更精准的企招聘信息,向用推荐可能喜的游以及适合购买的商品。

  其还远远不够,未来大数据的身影应该不在,就算无法准确预测大数据会将人类社会往到哪种最,但我相信只要展脚步在继续,因大数据而生的革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

  比如,Amazon的最期望是:“最成功的籍推荐应该只有一本,就是用的下一本

  Google也希望当用在搜索,最好的体是搜索果只包含用所需要的内容,而并不需要用户给Google太多的提示。

  而当物展到达一定,借助条形、二维码RFID等能够唯一标识产品,感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技实现实时的信息采集和分析,些数据能够支撑智慧城市,智慧交通,智慧能源,智慧医,智慧保的理念需要,些都所的智慧将是大数据的采集数据来源和服

  未来的大数据除了将更好的解决社会问题,商业营销问题,科学技术问题有一个可预见趋势是以人本的大数据方。人才是地球的主宰,大部分的数据都与人类有关,要通大数据解决人的问题

  比如,建立个人的数据中心,将每个人的日常生活习惯,身体体征,社会网,知能力,好性情,疾病嗜好,情……言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒,将除了思外的一切都存下来,些数据可以被充分的利用:

  医机构将实时监测的身体健康状况;

  教育机构更有针对的制定用的教育培训计;

  服业为提供即健康的符合用生活习惯的食物和其它服;

  社交网你提供合适的交友象,并志同道合的人群组织各种聚会活;

  政府能在用的心理健康出现问题时有效的干,防范自,刑事案件的;

  金融机构能帮助用户进行有效的理管理,金提供更有效的使用建;

  道路交通、汽及运可以提供更合适的出行线路和路途服安排;

  ……

  当然,上面的一切看起来都很美好,但是否是以牲了用的自由前提呢?只能当新事物来了革新的同也同样带来了“病菌”。比如,在手机未普及前,大家喜聚在一起聊天,自从手机普及后特别是有了互网,大家不用聚在一起也可以随随地的聊天,只是“病菌”滋生了另外一种情形,大家慢慢习惯了和手机共渡光,人与人之情感交流仿佛永隔着一“网”。

大数据

  你或并不敏感,当你在不同的网站上注册了个人信息后,可能些信息已散出去了,当你莫名其妙的接到各种件,电话,短信的滋扰时,你不会想到自己的电话箱,生日,购买记录,收入水平,家庭住址,朋好友等私人信息早就被各种商机构非法存贱卖给其它任何有需要的企或个人了。

  更可怕的是,些信息你永无法除,它存在于互网的某些你不知道的角落。除非你更掉自己的所有信息,但是代价太大了。

  用户隐问题一直是大数据开的一个问题,如被央曝光的分众无线罗维邓白氏以及网易箱都涉及侵犯用户隐私。目前,中国并没有门的法律法来界定用户隐私,理相关问题时多采用其他相关法条例来解。但随着民众私意的日益增强,合法合取数据、分析数据和用数据,是行大数据分析遵循的原

  私被侵犯,应该占据一席之地,位前美国中央情(CIA)雇一手引爆了美国“棱镜计”(PRISM)的内幕消息。“棱目是一由美国国家安全局(NSA)自2007年起开始施的划,年耗2000亿美元,用于听全美电话话记录,据称可以使情“后门”9家主要科技公司的服器,包括微、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美国在线Skype、YouTube、苹果。个事件引了人们对政府使用大数据时对公民私侵犯的担心。

  再看看我,当微博,微信,QQ空间这些社交平台肆意的吞噬着数亿的各种信息,你就不要指望你私权了,就算你在某个地方除了,但也许这些信息已被其他人转载或保存了,更有可能已被百度或Google存快照,早就提供任意用搜索了。

  因此在大数据的背景下,很多人都在极的抵制无底线的数字化,种大数据和个体之的博弈会一直继续下去……

  予了我一些如何有效保大数据背景下私权的建1-减少信息的数字化;2-私权立法;3-数字私权基础设(类似DRM数字版权管理);4-人类改变认(接受忽略);5-造良性的信息生;6-境化。

  但是些都很立即效或者有实质性的改善。

  比如,在有一种职业帖人,负责帮人到各大网站帖,评论。其实这些人就是通黑客技侵入各大网站,破管理的密然后行手工定向除。只不的不是客私,而大多是丑有一种职业叫人肉家,他们负责从互网上找到一个与他根本就无关系用的任意信息。是很可怕的事情,也就是,如果有人想找到你,只需要两个条件:1-你上网,留下痕迹;2-你的朋好友或仅仅认识你的人上网,留下你的痕迹。两个条件足其一,人肉家就可以很松的找到你,可能知道你在正在某个餐一起共晚餐。

  当很多互网企于用的重要性继续得到用的信任,他采取了很多法,比如google承诺仅保留用的搜索记录9个月,浏览器厂商提供了无痕冲浪模式,社交网站拒公共搜索引擎的爬虫入,并将提供出去的数据全部采取匿名方式理等。

  在种复境里面,很多人依然没有建立于信息私的保自己一直于被滋,被精心设计,被利用,被监视境中。可是,我能做的几乎微乎其微,因个人私数据已无法由我自己掌控了,就像一首到的:“如果你继续麻木,那就别指望麻木能抵得住被”扒光”那一刻的惊恐和……”

和大数据相关的技

云技

  大数据常和云系到一起,因为实时的大型数据集分析需要分布式理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以,云算充当了工革命期的发动机的角色,而大数据

  云算思想的起源是麦卡在上世60年代提出的:把算能力作一种像水和的公用事提供

  如今,在Google、Amazon、Facebook等一批互网企下,一种行之有效的模式出了:云算提供基架构平台,大数据用运行在个平台上。

  内是么形容两者的关系:没有大数据的信息淀,算的算能力再强大,也以找到用武之地;没有云算的理能力,大数据的信息淀再丰富,也究只是花水月。

  那么大数据到底需要哪些云算技?

  且列一些,比如虚化技,分布式理技,海量数据的存和管理技NoSQL、实时流数据理、智能分析技(类似模式别以及自然言理解)等。

  云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明,两者之间结合后会产生如下效应:可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务;通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。

  如果将云算与大数据行一些比,最明的区分在两个方面:

  第一,在概念上两者有所不同,云算改IT,而大数据业务。然而大数据必有云作架构,才能得以顺畅

  第二,大数据和云算的目受众不同,云算是CIO等关心的技术层,是一个进阶IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层品,而大数据的决策者是业务层

分布式理技

  分布式理系可以将不同地点的或具有不同功能的或有不同数据的多台算机用通信网络连接起来,在控制系一管理控制下,协调地完成信息理任就是分布式理系的定

  以Hadoop(Yahoo)明,Hadoop是一个实现MapReduce模式的能够大量数据行分布式理的件框架,是以一种可靠、高效、可伸的方式理的。

  而MapReduce是Google提出的一种云算的核心算模式,是一种分布式运算技,也是化的分布式程模式,MapReduce模式的主要思想是将自分割要行的问题(例如程序)拆解成map(映射)和reduce(化)的方式,在数据被分割后通Map 函数的程序将数据映射成不同的区,分配给计算机机群理达到分布式运算的效果,在通Reduce 函数的程序将整,从而出开者需要的果。

  再来看看Hadoop的特性,第一,它是可靠的,因它假设计算元素和存会失,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对点重新分布理。其次,Hadoop 是高效的,因它以并行的方式工作,通并行理加快理速度。Hadoop 是可伸的,能够 PB 数据。此外,Hadoop 依于社区服器,因此它的成本比低,任何人都可以使用。

  你也可以么理解Hadoop的构成,Hadoop=HDFS(文件系,数据存相关) HBase(数据) MapReduce(数据) ……Others

  Hadoop用到的一些技有:

  HDFS: Hadoop分布式文件系(Distributed File System) – HDFS (HadoopDistributed File System)

  MapReduce:并行算框架

  HBase: 类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据

  Hive:数据仓库工具,由Facebook献。

  Zookeeper:分布式锁设施,提供类似Google Chubby的功能,由Facebook献。

  Avro:新的数据序列化格式与传输工具,将逐步取代Hadoop原有的IPC机制。

  Pig:大数据分析平台,提供多种接口。

  Ambari:Hadoop管理工具,可以快捷的控、部署、管理集群。

  Sqoop:用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的传递

  说了这么多,举个实际的例子,虽然这个例子有些陈旧,但是淘宝的海量数据技术架构还是有助于我们理解对于大数据的运作处理机制:

  如上所示,淘宝的海量数据品技架构分五个次,从上至下来看它分别是:数据源,,存储层查询层

  数据来源。存放着淘宝各店的交易数据。在数据源层产生的数据,通DataX,DbSync和Timetunel准实时传输到下面第2点所述的“云梯”。

  。在内,淘宝采用的是Hadoop集群,个集群,我们暂且称之云梯,是的主要成部分。在云梯上,系每天会数据行不同的MapReduce算。

  存储层。在,淘宝采用了两个西,一个使MyFox,一个是Prom。MyFox是基于MySQL的分布式关系型数据的集群,Prom是基于Hadoop Hbase技的一个NoSQL的存集群。

  查询层。在中,Glider是以HTTP协议对外提供restful方式的接口。数据品通一个唯一的URL来取到它想要的数据。同,数据查询即是通MyFox来查询的。

  最后一个就不用解了。

  大数据可以抽象的分大数据存和大数据分析,两者的关系是:大数据存的目的是支撑大数据分析。到目前止,是两种截然不同的算机技术领域:大数据存致力于研可以展至PB甚至EB别的数据存平台;大数据分析关注在最短时间理大量不同类型的数据集。

  提到存,有一个著名的摩尔定律相信大家都听18个月集成路的复性就增加一倍。所以,存器的成本大18-24个月就下降一半。成本的不断下降也造就了大数据的可存性。

  比如,Google大管理着超50万台服器和100万,而且Google在不断的算能力和存能力,其中很多的展都是基于在廉价服器和普通存的基行的,大大降低了其服成本,因此可以将更多的金投入到技的研当中。

  以Amazon例,Amazon S3 是一种面向 Internet 的存旨在能更松的行网络规算。Amazon S3 提供一个明的 Web 服界面,用可通它随 Web 上的任何位置存索的任意大小的数据。此服务让所有开都能访问同一个具展性、可靠性、安全性和快速价廉的基础设施,Amazon 用它来运行其全球的网站网。再看看S3的设计:在特定年度内数据元提供 99.999999999% 的耐久性和 99.99% 的可用性,并能够承受两个施中的数据同时丢失。

  S3很成功也确卓有成效,S3云的存储对象已达到万亿级别,而且性能表相当良好。S3云已经拥亿跨地域存储对象,同AWS的求也达到百万的峰数量。目前全球范内已有数以十万的企在通AWS运行自己的全部或者部分日常业务些企遍布190多个国家,几乎世界上的每个角落都有Amazon用的身影。

感知技

  大数据的采集和感知技展是系的。以感器技,指纹识别技RFID技,坐定位技的感知能力提升同是物展的基石。全世界的工业设备、汽表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运、震、温度、湿度乃至空气中化学物化,都会生海量的数据信息。

  而随着智能手机的普及,感知技迎来了展的高峰期,除了地理位置信息被广泛的用外,一些新的感知手段也开始登上舞台,比如,最新的”iPhone 5S”在home内嵌指纹传感器,新型手机可通呼气直接检测脂肪量,用于手机的嗅觉传感器面世可以监测从空气染到危的化学品,微正在研可感知用当前心情智能手机技,谷歌眼InSight新技可通衣着行人物别。

  除此之外,有很多与感知相关的技革新耳目一新:比如,牙齿传感器实时监控口腔活食状况,儿穿戴设备可用大数据去养育宝宝,Intel正研3D笔可追踪眼球懂情,日本公司开新型可控用心率的纺织材料,界正在尝试将生物定技引入支付域等。

  其些感知被逐程就是就世界被数据化的程,一旦世界被完全数据化了,那么世界的本也就是信息了。

  就像一句名言所“人类以前延的是文明,承的是信息。

大数据的

网的大数据

  互网上的数据每年增50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才生的。据IDC预测,到2020年全球将35ZB的数据量。互网是大数据展的前哨地,随着WEB2.0代的展,人似乎都习惯了将自己的生活通络进行数据化,方便分享以及记录并回

  互网上的大数据很清晰的界定分类界限,我先看看BAT的大数据:

  百度有两种类型的大数据:用搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁取的公共web数据。搜索巨百度围绕数据而生。它数据的爬取、网内容的组织和解析,通过语义分析搜索需求的精准理解而从海量数据中找准果,以及精准的搜索引擎关字广告,实质上就是一个数据的取、组织、分析和挖掘的程。搜索引擎在大数据代面的挑有:更多的暗网数据;更多的WEB化但是没有构化的数据;更多的WEB化、构化但是封的数据。

  阿里巴巴有交易数据和信用数据。两种数据更容易变现,挖掘出商。除此之外阿里巴巴等方式掌握了部分社交数据、移数据。如微博和高德。

  腾讯拥有用关系数据和基于此生的社交数据。些数据可以分析人的生活和行,从里面挖掘出政治、社会、文化、商、健康等域的信息,甚至预测未来。

  在信息技为发达的美国,除了行知名的类似Google,Facebook外,已了很多大数据类型的公司,它们专经营数据品,比如:

  Metamarkets:家公司Twitter、支付、到和一些与互网相关的问题进行了分析,提供了很好的数据分析支持。

  Tableau:他的精力主要集中于将海量数据以可化的方式展出来。Tableau数字媒体提供了一个新的展示数据的方式。他提供了一个免工具,任何人在没有程知背景的情况下都能制造出数据表。数据行分析,并提供有价的建

  ParAccel:他向美国法机构提供了数据分析,比如15000个有犯罪前科的人行跟踪,从而向法机构提供了参考性高的犯罪预测。他是犯罪的言者。

  QlikTech:QlikTech旗下的Qlikview是一个商智能域的自主服工具,能够用于科学研究和艺术域。了帮助开对这些数据行分析,QlikTech提供了原始数据行可理等功能的工具。

  GoodData:GoodData希望帮助客从数据中挖掘富。创业公司主要面向商IT企高管,提供数据存、性能告、数据分析等工具。

  TellApart:TellApart和商公司行合作,他会根据用浏览等数据行分析,通过锁定潜在家方式提高商企的收入。

  DataSift:DataSift主要收集并分析社交网媒体上的数据,并帮助品牌公司掌握突舆论点,并制定有针对性的营销方案。家公司Twitter有合作协议,使得自己成了行数不多可以分析早期tweet的创业公司。

  Datahero:公司的目是将复的数据得更加简单明了,方便普通人去理解和想象。

  了很多例子,归纳一下,在互网大数据的典型代表性包括:

  1-用数据(精准广告投放、内容推荐、行为习惯和喜好分析、化等)

  2-用数据(精准营销、信用记录分析、活、理)

  3-用地理位置数据(O2O推广,商家推荐,交友推荐等)

  4-互网金融数据(P2P,小额贷款,支付,信用,供应链金融等)

  5-用社交等UGC数据(趋势分析、流行元素分析、受迎程度分析、舆论监控分析、社会问题分析等)

政府的大数据

  近期,奥巴政府宣布投2亿美元拉大数据相关产业发展,将“大数据”上升国家意志。奥巴政府将数据定义为“未来的新石油”,并表示一个国家有数据的模、活性及解运用的能力将成为综合国力的重要成部分,未来,数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产

  在国内,政府各个部门都握有构成社会基的原始数据,比如,气象数据,金融数据,信用数据,力数据,煤气数据,自来水数据,道路交通数据,客运数据,安全刑事案件数据,住房数据,海关数据,出入境数据,旅游数据,医数据,教育数据,保数据等等。些数据在每个政府部门里面看起来是一的,静的。但是,如果政府可以将些数据关起来,并对这些数据行有效的关分析和一管理,些数据必定将得新生,其价是无法估量的。

  具体来在城市都在走向智能和智慧,比如,智能网、智慧交通、智慧医、智慧保、智慧城市,些都依托于大数据,可以大数据是智慧的核心能源。从国内整体投资规模来看,到2012年底全国开建智慧城市的城市数超180个,通信网和数据平台等基础设施建资规模接近5000亿元。“十二五”期智慧城市建设备资规模将达1万亿元人民。大数据智慧城市的各个域提供决策支持。在城市划方面,通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘,可以城市划提供决策,强化城市管理服的科学性和前瞻性。在交通管理方面,通过对道路交通信息的实时挖掘,能有效解交通堵,并快速响状况,城市交通的良性运提供科学的决策依据。在控方面,通键词搜索及语义智能分析,能提高情分析的及性、全面性,全面掌握社情民意,提高公共服能力,应对的公共事件,打击违法犯罪。在安防与防灾域,通大数据的挖掘,可以及时发现或自然灾害、恐怖事件,提高理能力和安全防范能力。

  另外,作国家的管理者,政府应该有勇气将手中的数据逐步开放,供更多有能力的机构组织或个人来分析并加以利用,以加速造福人类。比如,美国政府就筹建了一个http://data.gov网站,是奥巴任期内的一个重要措:要求政府公开透明,而核心就是实现政府机构的数据公开。截止目前,已开放了有91054 个datasets;349citizen-developed apps;137 mobile apps;175 agencies and subagencies;87 galleries;295 Government APIs。

的大数据

  企CXO最关注的表曲线的背后能有怎的信息,他做怎的决策,其实这一切都需要通数据来传递和支撑。在理想的世界中,大数据是巨大的杠杆,可以改公司的影响力,争差异、省金、增加利、愉悦家、奖赏、将潜在客户转、增加吸引力、打败竞手、开拓用群并造市

  那么,哪些传统最需要大数据服?抛引玉,先几个例子:1) 大量消者提供品或服的企(精准营销);2) 做小而美模式的中尾企(服务转);3) 面力之下必须转型的传统(生死存亡)。

  于企的大数据,有一种预测:随着数据逐的一种资产,数据产业会向传统的供应链模式展,最形成“数据供应链”。里尤其有两个明象:1) 外部数据的重要性日益超内部数据。在互互通的互代,一企的内部数据与整个互网数据比起来只是海一粟;2) 能提供包括数据供、数据整合与加工、数据用等多环节的公司会有明优势

  于提供大数据服的企,他等待的是合作机会,就像微史密斯的:我提供一些数据,我就能做一些改。如果我提供所有数据,我就能拯救世界。

  然而,一直做企的巨优势不在,不得不眼看新兴互网企加入局,开启残酷争模式。何会出现这种局面?从 IT 产业展来看,第一代 IT 巨大多是 ToB 的,比如 IBM、Microsoft、Oracle、SAP、HP传统 IT 企;第二代 IT 巨大多是ToC 的,比如 Yahoo、Google、Amazon、Facebook 类互网企。大数据到来前,两类公司彼此之基本是井水不犯河水;但在当前个大数据代,两类公司已开始直接争。比如 Amazon 已开始提供云模式的数据仓库,直接 IBM、Oracle 的市象出的本原因是:在互网巨带动下,传统 IT 巨的客普遍开始从事子商务业务,正是由于客户进入了互网,所以传统 IT 巨头们不情愿地被拖入了互域。如果他入互网,他们业务必将萎。在入互网后,他又必将云技,大数据等互网最具有优势的技封装打造成自己的品再提供

  以IBM举例,上一个十年,他们抛弃了PC,成功转向了软件和服务,而这次将远离服务与咨询,更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为,“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素,最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”IBM积极的提出了“大数据平台”架构。该平台的四大核心能力包括Hadoop系统、流计算(StreamComputing)、数据仓库(Data Warehouse)和信息整合与治理(Information Integration and Governance)

  另外一家亟待通过云和大数据战略而复苏的巨头公司HP也推出了自己的产品:HAVEn,一个可以自由扩展伸缩的大数据解决方案。这个解决方案由HP Autonomy、HP Vertica、HP ArcSight 和惠普运营管理(HP OperationsManagement)四大技术组成。还支持Hadoop这样通用的技术。HAVEn不是一个软件平台,而是一个生态环境。四大组成部分满足不同的应用场景需要,Autonomy解决音视频识别的重要解决方案;Vertica解决数据处理的速度和效率的方案;ArcSight解决机器的记录信息处理,帮助企业获得更高安全级别的管理;运营管理解决的不仅仅是外部数据的处理,而是包括了IT基础设施产生的数据。

个人的大数据个概念

  个人的大数据概念很少有人提及,简单,就是与个人相关的各种有价数据信息被有效采集后,可由本人授权提供第三方理和使用,并得第三方提供的数据服

  个例子来明会更清晰一些:

  未来,每个用可以在互网上注册个人的数据中心,以存个人的大数据信息。用可确定哪些个人数据可被采集,并通可穿戴设备或植入芯片等感知技来采集捕个人的大数据,比如,牙齿监控数据,心率数据,体温数据,力数据,记忆能力,地理位置信息,社会关系数据,运数据,食数据,物数据等等。用可以将其中的牙齿监测数据授权XX牙科所使用,由他们监控和使用些数据,制定有效的牙齿防治和维护计;也可以将个人的运数据授权提供某运健身机构,由他们监测自己的身体运机能,并有针对的制定和整个人的运动计;可以将个人的消数据授权金融理机构,由他帮你制定合理的理财计划并收益预测。当然,其中有一部分个人数据是无需个人授权即可提供国家相关部门实时监控的,比如罪案控中心可以实时控本地区每个人的情和心理状,以防自和犯罪的生。

  以个人中心的大数据有么一些特性:

  1、数据留存在个人中心,其它第三方机构只被授权使用(数据有一定的使用期限),且必接受用后即焚的管。

  2、采集个人数据应该明确分类,除了国家立法明确要求接受控的数据外,其它类型数据都由用自己决定是否被采集。

  3、数据的使用将只能由用户进行授权,数据中心可帮助控个人数据的整个生命周期。

  展望于美好,也许实现个人数据中心将遥遥无期,也许这还不是解决个人数据私的最好方法,也许业大数据的无限渴求会阻止数据个人中心的实现,但是随着数据越来越多,在缺乏管之后,必然会有一激烈的博弈:到底是数据重要私重要;是以商业为中心是以个人中心。

Tong, Peter