大数据将怎样改变互联网

大数据将怎样改变互联网

    随着大数据产业蓬勃发展，大数据技术及应用逐渐渗透、融入社会各个领域，并且推动互联网等产业加快转型升级。如何充分释放和利用大数据蕴含的巨大价值，无疑成为当下的热门议题。

传统行业“掘金”大数据

怎样给大数据下定义？“通俗地说，大数据就是量很大的数据，大到单个计算机无法处理。”工业和信息化部软件司司长陈伟此前在接受采访时介绍，目前，全球数据量每18个月就会翻倍，而由于产业链涉及数据采集、存储、分析、挖掘以及流通服务，大数据不仅改变着互联网的商业模式，而且还将重构互联网产业格局，并将人类带入互联网的全新时代。

经过多年积累，现在不少保险公司已占有大量线下数据，并圈定大批低赔付人群样本。作为互联网企业代表的百度，正与保险公司发展“深交”，通过对保险公司数据科学建模，利用人工智能算法海量计算，将这批具备相同特征的群体挖掘出来，寻找低赔付人群的准确性已超过了85%。

随着“双11”电商节临近，快递业紧锣密鼓地开始准备“迎战”。与保险行业类似，物流行业也在积极拥抱大数据。阿里巴巴利用菜鸟物流雷达预警，去年“双11”货品预测率达到90%，“双11”期间278亿订单仅用10天时间便已发送到位。

“因物流与商家供需信息不匹配，前年或者更早时货物送达时间甚至超过1个月，有人‘双12’还没收到‘双11’的货品……”阿里数据经济研究中心秘书长潘永花进一步介绍，结合商家销售数据和物流公司快递数据综合分析，可为物流公司提供智能物流解决方案。

伴随人们大步迈进互联网时代，各传统行业不断争相拥抱“大数据+”，云、网、端逐渐成为各行业重要基础设施体系。潘永花认为，从“端”的角度来看，除智能终端外，还有越来越多的App；从“网”角度来说，互联网、物联网、云和大数据都将是核心资源，而正是基于云、网、端的基础，才有了“互联网+”各种行业的化学反应。

巧用数据资源释放大能量

有人说，“IT”代表着过去，“DT”才代表着未来。这里所说的“DT”正是指的数据技术。也就是说，当下大数据核心技术成了诸多产业的发展驱动力。“人们逐渐意识到，数据是推动产业发展的动力，也将为今后各行业提供全新服务。它不再仅是业务的附属品！”Teradata天睿公司大中华区副总裁姜欣表示。

根据大数据产业发展需求，不少互联网企业不仅巧用大数据助力自身发展，而且也尝试逐渐向外界开放数据资源，推动传统企业在“互联网+”的大潮下转型升级。

“大数据与行业数据融合，可以产生‘核聚变’，迸发出新能量。”百度公司高级副总裁王劲告诉记者，百度正通过大数据技术识别各类目标客群，进行多维度分析客群搜索趋势、搜索行为、兴趣偏好，助力企业了解行业趋势、加强用户洞察、提升营销效果；此外，系列数据资源还能为网上舆情提供实时监控分析。

王劲介绍：“随着互联网用户趋于交互方式寻找服务需求，百度大数据预测未来5年使用语音、图像来表达需求的比例将超过50%。百度在语音识别、图像识别、自然语言处理等前沿技术领域，正在有针对性地进行重点突破。”

从政府角度看，如果能盘活政府机构大量数据资源，将更有利于融合并利用外部智慧，提升政府公共服务创新能力，提升社会运行效率。“政务大数据可让公众、企业深入参与政府治理，使政府与公众充分互动，实现政府对公众服务的精准化、个性化，使政府从单纯的管理角色向多元共治方向变革。”潘永花说。

大数据瓶颈消除在望

“目前，大数据产业发展主要遇到的障碍是数据的共享与互通，以及如何保障数据安全。”百度有关负责人表示。

潘永花坦言，目前我国大数据人才缺口大，相关的创新创业人才有待培养，而且我国也缺乏像发达国家一样的“大数据国家战略”以及“开放政府政策”，在标准、规范方面还存有各自为政的尴尬。

陈伟指出，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》提出要“加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力”，此举不仅开启了数据共享的大门，而且也对各行业、各企业间进行数据互通起到引导示范作用，将有利于打破数据共享互通中的发展障碍。

同时，数据安全、数据共享等话题同样备受关注。“这是一场‘革命’，将对各行各业带来深刻影响，甚至改变我们的思维方式，但同时它也引发‘数据暴政’的担忧……”牛津大学教授维克多·梅耶－舍恩伯格在《大数据》中的这句经典话语，曾被业界津津乐道。

为保证数据安全，技术层面不容忽视。“从大数据存储、应用、管理以及隐私保护等方面应层层把关，有针对性地应对安全威胁。”王劲告诉记者，目前，百度综合采用随机干扰、散列、K-匿名、泛化等多种隐私保护手段，对用户数据实现了完全的数据脱敏处理，再供应业务方和合作伙伴进行使用，防止用户隐私泄露。

有人时常提及，“数据安全三分靠技术，七分靠管理”。潘永花对此也深表认同：“从运营管理层面上说，互联网企业须对数据安全有严格规范标准，建立数据安全保障策略以及各项应急机制。”

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大数据是信息化社会无形的生产资料，其概念被社会各界不断演绎出多种版本，但关于大数据、物联网、之间的关系，很多人不甚明了。对此，同方物联网产业应用本部技术总监赵英，对此做出了详细的解读。大数据、物联网、之间的关系简单来说就是：大数据的发展源于物联网技术的应用，并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展，正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现，大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于于物联网应用。
物联网对大数据的意义方面，赵英举了个例子来说明物联网技术对大数据的推进。去年北京721暴雨之后，政府采取了很多解决措施，很重要的一个体现是，北京市科委很快就立了专项基金去给受灾的房山和门头沟这两个区进行应急管理能力的提升以及信息化的建设。同方参与了门头沟的项目，帮助门头沟提升预警能力。同方对门头沟原来的应急平台进行了改造和提升。比如对水位的监测，在有些重点立交桥下安装水位计，水位到一定程度会发生预警，相关部门就可以据此采取一些措施，这就是物联网技术的应用。

大数据正在如何改变数据库格局

提及“数据库”，大多数人会想到拥有30多年风光历史的RDBMS。然而，这可能很快就会发生改变。

一大批新的竞争者都在争夺这一块重要市场，他们的方法是多种多样的，却都有一个共同点：极其专注于大数据。推动新的数据迭代衍生品大部分都是基于底层大数据的3V特征：数量，速度和种类。本质上来讲，今天的数据比以往任何时候都要传输更快，体积更大，同时更加多样化。这是一个新的数据世界，换言之，传统的关系数据库管理系统并没有真正为此而设计。“基本上，他们不能扩展到大量，或快速，或不同种类的数据。”一位数据分析、数据科学咨询机构的总裁格雷戈里认为。这就是哈特汉克斯最近发现。截至到2013年左右，营销服务机构使用不同的数据库，包括MicrosoftSQLServer和Oracle真正应用集群（RAC）的组合。“我们注意到，数据随着时间的增长，我们的系统不能足够快速的处理信息”一位科技发展公司的负责人肖恩说到。“如果你不断地购买服务器，你只能继续走到这幺远，我们希望确保自己有向外扩展的平台。”最小化中断是一个重要的目标，Iannuzzi说到，因此“我们不能只是切换到Hadoop。”相反，却选择了拼接机器，基本上把完整的SQL数据库放到目前流行的Hadoop大数据平台之上，并允许现有的应用程序能够与它连接，他认为。哈特汉克斯现在是在执行的初期阶段，但它已经看到了好处，Iannuzzi说，包括提高容错性，高可用性，冗余性，稳定性和“性能全面提升”。一种完美风暴推动了新的数据库技术的出现，IDC公司研究副总裁CarlOlofson说到。首先，“我们正在使用的设备与过去对比，处理大数据集更加快速，灵活性更强”Olofson说。在过去，这样的集合“几乎必须放在旋转磁盘上”，而且数据必须以特定的方式来结构化，他解释说。现在有64位寻址，使得能够设置更大的存储空间以及更快的网络，并能够串联多台计算器充当单个大型数据库。“这些东西在不可用之前开辟了可能性”Olofson说。与此同时，工作负载也发生了变化。10年前的网站主要是静态的，例如，今天我们享受到的网络服务环境和互动式购物体验。反过来，需要新的可扩展性，他说。公司正在利用新的方式来使用数据。虽然传统上我们大部分的精力都放在了对事务处理_销售总额的记录，比如，数据存储在可以用来分析的地方_现在我们做的更多。应用状态管理就是一个例子假设你正在玩一个网络游戏。该技术会记录你与系统的每个会话并连接在一起，以呈现出连续的体验，即使你切换设备或各种移动，不同的服务器都会进行处理，Olofson解释说。数据必须保持连续性，这样企业才可以分析问题，例如“为什么从来没有人穿过水晶厅”。在网络购物方面，为什么对方点击选择颜色后大多数人不会购买某个特殊品牌的鞋子。“以前，我们并没试图解决这些问题，或者我们试图扔进盒子也不太合适”Olofson说。Hadoop是当今新的竞争者中一个重量级的产品。虽然他本身不是一个数据库，它的成长为企业解决大数据扮演关键角色。从本质上讲，Hadoop是一个运行高度并行应用程序的数据中心平台，它有很强的可扩展性。通过允许企业扩展“走出去”的分布方式，而不是通过额外昂贵的服务器“向上”扩展，“它使得我们可以低成本地把一个大的数据集汇总，然后进行分析研究成果”Olofson说。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族产品，其中包括MongoDB-目前第四大流行数据库管理系统，比照DB引擎和MarkLogic非结构化数据存储服务。“关系型数据库一直是一项伟大的技术持续了30年，但它是建立在不同的时代有不同的技术限制和不同的市场需求，”MarkLogic的执行副总裁乔·产品帕卡说。大数据是不均匀的，他说。许多传统的技术，这仍然是一个基本要求。“想象一下，你的笔记本电脑上唯一的程序是Excel”帕卡说。“设想一下，你要和你的朋友利用网络保持联系_或者你正在写一个合约却不适合放进行和列中。”拼接数据集是特别棘手的“关系型，你把所有这些数据集中在一起前，必须先决定如何去组织所有的列，”他补充说。“我们可以采取任何形式或结构，并立即开始使用它。”NoSQL数据库没有使用关系数据模型，并且它们通常不具有SQL接口。尽管许多的NoSQL存储折中支持速度等其他因素，MarkLogic为企业定身量做，提供更为周全的选择。NoSQL储存市场有相当大的增长，据市场研究媒体，不是每个人都认为这是正确的做法-至少，不是在所有情况下。NoSQL系统“解决了许多问题，他们横向扩展架构，但他们却抛出了SQL，”一位CEO-MonteZweben说。这反过来，又为现有的代码构成问题。SpliceMachine是一家基于Hadoop的实时大数据技术公司，支持SQL事务处理，并针对OLAP和OLAP应用进行实时优化处理。它被称为替代NewSQL的一个例子，另一类预期会在未来几年强劲增长。“我们的理念是保持SQL，但横向扩展架构”Zweben说。“这是新事物，但我们正在努力试图使它让人们不必重写自己的东西。”深度信息科学选择并坚持使用SQL，但需要另一种方法。公司的DeepSQL数据库使用相同的应用程序编程接口（API）和关系模型如MySQL，意味着没有应用变化的需求而使用它。但它以不同的方式处理数据，使用机器学习。DeepSQL可以自动适应使用任何工作负载组合的物理，虚拟或云主机，该公司表示，从而省去了手动优化数据库的需要。该公司的首席战略官ChadJones表示，在业绩大幅增加的同时，也有能力将“规模化”为上千亿的行。一种来自Algebraix数据完全不同的方式，表示已经开发了数据的第一个真正的数学化基础。而计算器硬件需在数学建模前建成，这不是在软件的情况下，Algebraix首席执行官查尔斯银说。“软件，尤其是数据，从未建立在数学的基础上”他说，“软件在很大程度上是语言学的问题。”经过五年的研发，Algebraix创造了所谓的“数据的代数”集合论，“数据的通用语言”Silver说。“大数据肮脏的小秘密是数据仍然放在不与其他数据小仓融合的地方”Silver解释说。“我们已经证明，它都可以用数学方法来表示所有的集成。”配备一个基础的平台，Algebraix现在为企业提供业务分析作为一种服务。改进的性能，容量和速度都符合预期的承诺。时间会告诉我们哪些新的竞争者取得成功，哪些没有，但在此期间，长期的领导者如Oracle不会完全停滞不前。“软件是一个非常时尚行业”安德鲁·门德尔松，甲骨文执行副总裁数据库服务器技术说。“事情经常去从流行到不受欢迎，回再次到流行。”今天的许多创业公司“带回炒冷饭少许抛光或旋转就可以了”他说。“这是一个新一代孩子走出学校和重塑的东西。”SQL是“唯一的语言，可以让业务分析师提出问题并得到答案，他们没有程序员，”门德尔松说。“大市场将始终是关系型。”至于新的数据类型，关系型数据库产品早在上世纪90年代发展为支持非结构化数据，他说。在2013年，甲骨文的同名数据库版本12C增加了支持JSON（JavaScript对象符号）。与其说需要一个不同类型的数据库，它更是一种商业模式的转变，门德尔松说。“云，若是每个人都去，这将破坏这些小家伙”他说。“大家都在云上了，所以在这里有没有地方来放这些小家伙？“他们会去亚马逊的云与亚马逊竞争？”他补充说。“这将是困难的。”甲骨文有“最广泛的云服务”门德尔松说。“在现在的位置，我们感觉良好。”Gartner公司的研究主任里克·格林沃尔德，倾向于采取了类似的观点。“对比传统强大的RDBMS，新的替代品并非功能齐全”格林沃尔德说。“一些使用案例可以与新的竞争者来解决，但不是全部，并非一种技术”。展望未来，格林沃尔德预计，传统的RDBMS供货商感到价格压力越来越大，并为他们的产品增加新的功能。“有些人会自由地带来新的竞争者进入管理自己的整个数据生态系统”他说。至于新的产品，有几个会生存下来，他预测“许多人将被收购或资金耗尽”。今天的新技术并不代表传统的RDBMS的结束，“正在迅速发展自己”IDC的Olofson。赞成这种说法，“RDBMS是需要明确定义的数据_总是会有这样一个角色。”但也会有一些新的竞争者的角色，他说，特别是物联网技术和新兴技术如非易失性内存芯片模块（NVDIMM）占据上风。

物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范围比物联网更广。智慧城市的衡量指标由大数据体现，大数据推动智慧城市的发展；物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于物联网的应用。物联网是指通过信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外传感器、激光扫描仪等各种设备和技术，实时采集任何需要监控、连接和交互的物体或过程。收集声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。通过各种可能的网络接入，实现物与人的无处不在的连接，实现对事物和过程的智能感知、识别和管理。物联网是基于互联网和传统电信网络的信息载体，它使所有可以独立寻址的普通物理对象形成一个互联网络。大数据技术是从各类超大规模数据中提取价值的低成本、快速收集、处理和分析技术的新一代技术和架构。大数据技术的不断出现和发展，让我们处理海量数据变得更容易、更便宜、更快捷，成为使用数据的好助手，甚至改变了很多行业的商业模式。大数据是这样一个数据集:数据量增长非常快，用常规的数据工具无法在一定时间内完成收集、处理、存储和计算。云计算是基于互联网的超级计算模式。在远程数据中心，数以千计的计算机和服务器连接成一个计算机云。所以云计算甚至可以让你体验到每秒10万亿次的计算能力。如此强大的计算能力，可以模拟核爆炸，预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等访问数据中心。，并根据自己的需要进行计算。云计算的就业前景在某种意义上也可以理解为云计算提供的服务，这是必然的，也就是说云计算对社会和云计算用户有什么优势，也可以理解为云计算的优势就是云计算的就业优势。

随着IT行业的不断发展，大数据会是未来重要的发展趋势，整个IT行业将以大数据为基础来构建新的应用生态，当前大数据技术被广泛应用于互联网、政府机构、金融行业等，此外大数据是支撑物联网发展的核心技术之一，也会与云计算、人工智能等前沿创新技术进行深度融合。

大数据未来的发展趋势有以下几个方面：

1大数据推动物联网的发展。

物联网就是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。物联网产生大数据，大数据助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、互联网之后冲击现代社会的第三次信息化发展浪潮。物联网握手大数据，正在逐步显示出巨大的商业价值。

2大数据推动科技领域的发展。

大数据的发展正在推动科技领域的发展进程，大数据的影响现在不局限于互联网领域，在金融、教育、医疗等诸多领域也有了不同程度的影响。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，人工智能是能够充分利用大数据的一个领域，大数据为人工智能带来了更多的创新。

大数据会改变很多行业，而对于企业来说，需要提高核心竞争力，而企业的信息化建设是其中的重中之重，但这个建设过程并不是一步到位的，需要统筹规划分步实施，大数据平台的构建属于企业整体信息化建设中的很重要一环，在构建时，需要先整体后局部，有一个清晰明确的整体架构，这样才能保证业务流程间的相互运转、信息化系统间的合理支撑，再逐步深入推进。

物联网，云计算，大数据是近两年科技、产业界的热门话题。分别什么意思？之间又有什么关系呢？很多人也非常感兴趣，经过学习了解，查阅资料，一点浅显认识和总结与朋友们分享。
物联网
简单理解：物物相连的互联网，即物联网。物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。
现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。
云计算
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。
经典应用案例：苹果icloud
苹果icloud不仅是一个云端硬盘，它可让你轻松访问你所有苹果设备上的一切内容，并自动同步所有设备中的文件、、音乐、日程表、邮件、联系人目录，更贴心的是，在你修改文件后还能自动将修改同步到所有苹果设备并对旧文件备份。你可以选择免费的5G存储空间，也可以每年花费2499美元购买iTunes Match服务，这样一来，你可以通过任何苹果设备收听存放在苹果云服务器中的音乐。
大数据
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
大数据与云计算的关系
大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据、云计算和物联网的关系
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网则推动了大数据的发展。

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