预测未来的大数据
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摘 要： 大数据正在成为引领当代信息领域新兴的生产力，它在现阶段出现有其必然性，随着互联网、物联网、云计算的快速兴起以及移动终端的快速普及，给大数据预测应用的普及带来了便利条件。本文主要基于学习交流大数据发展趋势，探讨大数据思维的转变，阐述了大数据给生活、工作与思维带来的影响。
关键词：大数据 大数据思维 大数据预测
中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2015）12-0008-01
一、引言
21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智能与发展的领域中。
“大数据”的英文提法是“Big Data”，这个词当中体现的很清楚。这里所使用的是 Big Data，而不是 Large Data。Big 和 Large 这两个单词区别在于，Big 更主要是强调抽象意义上的大，而 Large 是强调数量（或者尺寸）大。Big Data 的提法，不仅表示大的数据量，更重要的是强调思维方式的不同。这种以数据为主的创新，在某种程度上颠覆了我们长期以来在科学和工程上的方法论。在过去，我们强调做一件事情的因果关系，通过前提和假设，推导出结果。但在大数据时代，由于数据的完备性，我们经常是先知道结论再找原因，甚至不去找原因。本文主要基于学习交流大数据发展趋势，探讨大数据思维的转变，阐述了大数据给生活、工作与思维带来的影响。
二、大数据的概念
大数据是理念、思维、工作方式的一种转变。数据是大量的，高速增长的，多样性的信息资产，它需要以高效，创新的信息处理形式，以促成实现更强的洞察力和决策力。包括数据获取、加工与处理、存储管理、服务与应用、分析与决策的过程。
三、大数据的特点
1.数据规模大
从TB跃升到PB甚至EB。（1024GB=1TB;1024TB=1PB;1024PB=1E）
2.数据多样化
数据类型多样化，包括结构化、半结构化和非结构化数据，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等;数据来源多样化，包括社会数据和企业经营数据;多样化的数据对数据处理能力提出更高要求。
3.数据价值高
海量数据带来了巨大的商业价值，数据之间关联性支持深层的数据挖掘，对未来趋势与模式可预测分析。
4.数据处理速度快
对数据实时处理有着极高的要求，一般要在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就会失去价值，而通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”很可能没有价值。
四、大数据思维的转变
大数据不仅仅是数据量大，而在于它的天然多维度特点和完备性。数据驱动的方法结合呈指数增长的计算机性能导致了机器智能的产生，这才是大数据重要的根本原因。机器智能和人的智能是不同的，它不是依靠人严密的逻辑推理得到问题的答案，而是通过大数据的完备性直接找到答案，或者根据大数据多维度的特点找到以前我们无法发现的规律性。这将改变我们的思维方式，也就是所谓的采用“大数据思维”。
1.大数据分析全部数据，而不再分析少量的数据样本。技术发展，让我们处理所有更多的数据成为可能;
2.大数据重在发展事物变化趋势，而不再追求精确性。在大数据环境中，更重要的是发现事物变化的趋势，在一定程度上，不追求数据的精度;
3.大数据分析，不再探求事物的因果关系，转而关注事物的相关关系。大数据核心是预测，相关关系是大数据预测的关键，揭示“是什么”，而不是“为什么”。
过去我们有问题找数据，今天我们用数据找问题。事实上，在一些具有大数据的 IT 公司，如 Google、亚马逊等，如今已经采用这样思维方式了。Google 的产品比竞争对手稍微好一点，主要不是靠技术，而是靠它的数据比对手更完备，同时它愿意用数据来解决问题。
五、大数据的场景应用
如今，大数据能够被应用在政府、医疗 、农业、金融、制造、电信、电子商务等多个行业的多个方面，例如，美国Decide.com公司推出的门户网站，为无数顾客预测商品的价格。根据公司内部分析显示，它的预测准确率可达77%，平均可以帮助每个顾客在购买一个产品时节省100美元，业务范围涉及电子产品，包括手机、平板电视、数码相机等。公司通过收集电子商务网站上所有电子产品价格数据和产品信息，分析近400万产品的超过250亿条价格信息，发现了一些过去人们无法意识到的现象，比如在新产品发布的时候，旧一代的产品可能会经历一个短暂的价格上浮。大部分人都习惯性地认为旧产品更便宜，所以会选择买旧产品，其实这取决于你什么时候购买，不然有可能你付出的金钱比购买新产品还要多。因为电子商务网站都开始使用自动定价系统，所以Decide.com公司能够发现不正常、不合理的价格高峰，然后告知用户何时才是购买电子产品的最佳时机。
又如，某加油站油品销售通过客户服务和忠诚度分析，一旦车辆油箱库存减少，客户将接到附近加油站的促销短信。利用大数据分析技术来扩展客户群， 增加销售。通过对社交和网上交易数据来确定潜在客户，并对客户行为与加油行为相关性以及消费能力进行分析，寻找潜在的客户。由此可见，分析用户的消费行为和购买习惯，与企业营销、产品之间的关联度，通过对这些数据的深度分析，企业能够了解产品价格趋势，帮助用户作出最佳决策。
六、结语
未来，大数据将与石油一样成为战略物资。预测作为大数据的核心技术，会发挥出越来越重要的作用，将会改变我们生活的方方面面。大数据时代的到来，会使我们生活工作变得更加高效、快捷。其包容性将模糊掉企业各部门间、企业与用户间的边界，信息孤岛现象大幅消减，数据共享成为可能，从而提高企业各部门的协同办公效率和办事效率，提升企业综合服务能力和用户满意度。
参考文献
[1]盛杨艳，周涛.大数据时代.杭州：浙江人民出版社2013.1
[2] baidu百科.http：//baike.baidu.com/subview/9424571/15364100.htm
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