一篇文章為你解讀大數據的現在和未來觀點
大數據的發展前提
關于大數據的概念其實在1998年已經就有人提出了，但是到了現在才開始有所發展，這些其實都是和當下移動互聯網的快速發展分不開的，移動互聯網的高速發展，為大數據的產生提供了更多的產生大數據的硬件前提，比如說智能手機，智能硬件，車聯網，pda等數據的產生終端。這些智能通過移動通信技術和人們的生活緊密的結合在一起，在人流、車流的背后產生了信息流，也就產生了大量的數據。
其次就是移動通信技術的快速發展，在2G時代，無線網速慢，數據產生也非常慢，數據體量也不夠，所以還是無法形成大數據，而到了4G時代，終端數據的增加，使得任何的移動終端都在無時無刻的產生著大量的數據，這個也是大數據到來的一個條件之一。
第三個方面的就是大數據相關技術的飛速發展，如云計算，云存儲技術，他們的快速發展，是大數據誕生的溫床，如果沒有這些技術，即使有大量的數據也只能望洋興嘆。傳統的存儲技術相對落后，根據不同數據實行單一存儲，這個顯然滿足不了大數據的需求，而云時代的存儲系統需要的不僅僅是容量的提升，對于性能的要求同樣迫切，與以往只面向有限的用戶不同，在云時代，存儲系統將面向更為廣闊的用戶群體，用戶數量級的增加使得存儲系統也必須在吞吐性能上有飛速的提升，只有這樣才能對請求作出快速的反應，云儲存技術的成熟為大數據的快速發展奠定了基礎。
什么是大數據？
不過說起大數據，估計大家都覺得只聽過概念，但是具體是什么東西，怎么定義，沒有一個標準的東西，因為在我們的印象中好像很多公司都叫大數據公司，業務形態則有幾百種，感覺不是很好理解，所以我建議還是從字面上來理解大數據，在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》提到了大數據的4個特征，一個是數量大，一個是價值大，一個是速度快，一個是多樣性。
一個是數量比較大，大致有多大，就是大到PB級別，甚至ZB級別，1PB等于1024TB，1TB等于1024G，那么1PB等于100多G，當然了具體的計算方法可以相關資料數據進行查詢，總之，和傳統的單個網站數據庫存儲的數據相比，已經是它的上百倍還多，而只有數據體量達到了PB級別以上，才能被稱為大數據。第二個是價值大，價值是大體量數據的更深一步的演變，就是說，你如果有1PB以上的全國所有20-35年輕人的上網數據的時候，那么它自然就有了商業價值，比如通過分析這些數據，我們就知道這些人的愛好，進而指導產品的發展方向等等。如果有了全國幾百萬病人的數據，根據這些數據進行分析就能預測疾病的發生。這些都是大數據的價值。
第三個就是多樣性，如果只有單一的數據，那么這些數據就沒有了價值，比如只有單一的個人數據，或者單一的用戶提交數據，這些數據還不能稱為大數據，所以說大數據還需要是多樣性的，比如當前的上網用戶中，年齡，學歷，愛好，性格等等每個人的特征都不一樣，這個也就是大數據的多樣性，當然了如果擴展到全國，那么數據的多樣性會更強，每個地區，每個時間段，都會存在各種各樣的數據多樣性。
第四個是速度快，就是通過算法對數據的邏輯處理速度非?？?，1秒定律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
總之，這些就是大數據的四個特征，只有具備了這些特征的數據才能稱為大數據，那么實際中的大數據是怎么樣呢？業內著名的和大數據相關的公司，七牛云存儲將要在8月29日、30日舉辦一次大數據的會議，對于位于大數據技術產業鏈上的公司來說，我們應該可以獲得更多的干貨爆料。
大數據的三個層次
說起大數據，大數據有三個層次，第一個是數據采集層，以App、saas為代表的服務。第二個技術服務層，以七牛云存儲為代表的大數據技術服務層，這些包括數據的存儲，數據的分析，數據的挖掘等等，第三個是數據應用層，以數據為基礎，為將來的移動社交、交通、教育，金融進行服務。下面我就主要的講下三個層面。
數據采集層——App、saas服務
在移動互聯網時代，大數據的來源層有兩個方面，一個方面是面向個人的數據來源前端如各種各樣的App，一方面是面向企業服務的saas服務的產品。面向個人的App
在飲食領域的App，如餓了么，用戶通過App進行選餐，下單，通過App交互就會形成飲食領域的大數據；在o2o領域，如嗒嗒巴士，用戶通過使用App進行乘坐交通，上班下班，就會形成交通領域的大數據，如穿衣助手，用戶通過App進行選擇衣服顏色，樣式，進行搭配，就會形式服務類的大數據，當然了還有秒拍、快看等娛樂類的消費數據。面向個人用戶的App，以滿足用戶的需求為主要出發點，產生用戶的數據，這些數據包括以個人基礎的數據，也包括隨群體數據，隨著App用戶量的增長，這些App數據就成了大數據。
面向個人的數據來源，直接通過用戶的需求產生數據，而面向企業服務的——saas服務則不一樣，他們通過為企業提供一套完整的解決方案，而產生數據，比如圖靈機器人，人臉識別技術，氣象plus、?？低暤龋麄兺ㄟ^完美的解決方案服務企業，最終服務用戶，從而產生大數據，數據采集層，是大數據的來源，也是大數據的基礎。
云存儲對大數據的促進作用
有了數據采集層，那么下一步就是數據的存儲層了，使用云存儲技術將數據存儲在云主機上，保證數據的安全、穩定、高效都需要云存儲技術來完成。云存儲主要負責數據的存儲以及計算，比如七牛的云存儲技術，云存儲技術是大數據發展跨不過去的一道坎，如果沒有云存儲技術，大數據就不能得到發展。
云存儲中面向企業存儲的數據最大
當前的云存儲分為公共云存儲和私有云存儲，公共云存儲主要是面向個人，比如百度網盤等，而私有云存儲主要是面向企業，其實面向企業的云存儲的存儲的大數據最終來源還是來自個人，比如目前的很多saas服務，IM、統計等企業服務，服務主要是面向個人的App，而類似七牛云存儲這樣的云存儲則是出于更底層，基于云主機之上，而位于所有個人服務、企業服務之下，所以說，七牛云存儲應該積累了更多的大數據，而通過即將月底舉辦的這次《數據重構未來》的大會，我想可以獲得更多的關于大數據的干貨。
云存儲滿足了海量大數據海量數據的存儲需求
隨著移動互聯網的快速發展，傳統的存儲方式已經在容量、性能、智能化等方面無法滿足需求。云存儲的出現，比如類似和七牛一樣的云存儲技術，從功能上彌補了傳統存儲的不足，通過虛擬化大容量存儲、分布式存儲和自動化運維等功能，實現了存儲空間無限增加和擴容，自動化和智能化功能提高了存儲效率。另外，規模效應和彈性擴展，降低運營成本，避免資源浪費。
云存儲技術節省了開發者的成本
特別是當下移動互聯網的火爆，使得App行業出現了爆發式的增長，App的數量已經達到了300百萬以上，同時圖片App、視頻App、音頻App如camera360、優酷視頻、荔枝FM等App都會在發展過程中產生大量的數據，對于這些數據來說，如果讓企業自身去開發一款分布式的存儲系統，這可能需要構建一個幾十人的開發團隊，成本也會大大增加，而通過使用類似七牛一樣的云存儲，可以節約企業成本，讓企業發展更加迅速。
云存儲技術為大數據的數據分析提供了基礎依據
作為大數據的存儲服務商，云存儲有著非常大的數據挖掘潛力，云存儲平臺為大數據的分析提供了“水”的來源，有了這些數據，同時配置上一些數據分析工具，完全可以產生一些非常有價值的分析數據報告。
比如基于云存儲服務這個基礎，七?？梢栽谄髽I的需求下，為企業提供企數據分析，例如這款應用在哪些地區受訪問次數多、怎樣的用戶更喜歡這款應用等，但不會涉及分析用戶隱私相關的數據。當然了，還可以針對整個圖片行業、視頻行業、以及音頻行業提供受眾的用戶行為、以及特征這一系列的群體特征。
這些都是云存儲在存儲的數據體量達到大數據的特征后，能做的一系列的分析依據。所以說云存儲是大數據發展中的最重要的一個環節。
大數據未來的行業應用
說了大數據的采集層，數據存儲層，那么最后講下大數據的應用層，既然有了大數據，那么以大數據為基礎，就會產生以移動金融，移動社交，o2o，在線教育等多方面的應用。
移動金融
隨著移動互聯網金融的發展，金融交易與支付已經從桌面電腦延伸到移動智能終端，企業自身只能從內部洞察經營情況，或從市場中獲得不全面的統計信息，作為決策參考。比如銀聯智惠可以幫助企業能夠從外部了解市場，洞察對手的位置，了解市場趨勢和自身的地位，通過利用自身優勢通過全行業的交易記錄得到高質量的基礎數據，并替企業完成了大量繁瑣的數據采集、清理工作，整合到企業的基礎經營分析數據庫中，讓企業事半功倍。
當基礎數據進入企業數據庫后，通過銀聯智惠的用戶畫像模擬器進行目標客戶消費行為建模，將歷史交易行為分得出目標客戶的交易共性特征，從而完整的從消費性別、消費年齡、消費習慣、消費頻率、消費區域、消費偏好等多重維度完整描述客戶群的輪廓，并得出客戶的上下游關聯交易行為特征，讓企業真正認知客戶群體的全貌，從而進行有效的商業決策。
移動社交
隨著脈脈，戀愛記等社交應用的用戶越來越多，用戶的社交行為將會成為大數據的分析基礎，通過分析用戶的社交時間、對象、地點以及行為，可以分析出用戶的愛好、年齡、需求，同時基于用戶的大數據，可以針對這些數據做定向營銷，從而大大提升了營銷的效果，而相比之前的營銷手段，則是基本根據人員的策劃和想象得出，沒有數據參考，營銷的效果也不好把控。比如脈脈可以通過一些用戶數據為企業招聘到合適的人，同時還能為一些用戶提供一些合適的職位，完成需求和供求的高精度的匹配。
而戀愛記，是一款記錄戀愛為主的社交App，更加垂直，那么通過分析情侶之間的數據，可以獲得更多的情感數據，從而為一些適齡男女提供戀愛的指導。這些都是基于大數據的應用。
O2O類的應用
移動互聯網的深入發展，促進了o2o的繁榮，以嗒嗒巴士為代表的定制公交車應用，就是大數據的代表應用。
傳統的公交出行在公交站、公交路線的設定上，相對來說比較固定，通過分析一個城市內的群體出行數據，可以獲得人群隨著時間的出行規則，比如知道在早上8點為出行高峰，而從某個小區到某個寫字樓的人流數為最大，那么我就定制一條公交線路出來，對于用戶來說，滿足了用戶的需求，而對于公交公司來說，則是優化了交通路線，節約了資源，間接提升了成本，這些都是大數據的好處。
……
還有更多的領域可以用到大數據，如大數據醫療，大數據營銷，可穿戴設備等等。通過大數據可以創造出更多價值，正如一篇文章說到，通過大數據讓做事的方法更加容易，讓現實從三維空間變成了二維碼空間，就像宇宙的蟲洞一樣，可以直接達到目標。意思是在過去沒有大數據做參考，我們需要試驗多次，才能知道那條路是對的，但是現在有了大數據做數據參考，我們可以直接到達終點。所以說大數據使得事情的發展變得更加簡單。
當然，這些都是關于大數據的一些想象和預測，但是在現實中，真正的大數據是什么樣子呢？他們做到了哪些事情？我想還要去聽一聽8月29日七牛主辦的《數據重構未來》大會，看看會議上嘉賓的數據分享報告里，預測的那些商業價值和機會。
作者：移動互聯網李建華，微信：ydhlwdyq，移動互聯網行業推廣人士，轉載本篇文章，請注明作者和微信，否則將追究你的法律權利。
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