大數據如何改變生活

鄭磊

“Big Data”俗稱“大數據”，是繼云計算之后的一項重大技術變革，自2009年從互聯網和信息技術行業流行以來，已在零售、金融、醫療衛生、科學研究等多個行業、領域得到了廣泛的應用。

大數據存在四個基本特征

數據量巨大。大數據通常指10TB規模以上的數據量。由于互聯網的快捷方便，許多終端產品都接入互聯網，如此多的聯網的終端產品每天都會產生巨大的數據量。例如，手機、平板電腦、PC終端的通話、瀏覽的網頁等都會產生數據并被一些部門或者公司加以利用、分析或存儲。當前，普通個人計算機硬盤容量就為TB級，一些大企業的數據量已經接近EB量級，可稱海量、巨量乃至超量，傳統數據管理技術已經無法處理。

數據類型多。數據分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，相對以往便于存儲的以文本為主的結構化數據。隨著傳感器種類的增多以及智能設備、社交網絡等的流行，數據類型也變得更加多種多樣化，未加工的、半結構化、非結構化數據越來越多，包括微博、日志、音頻、圖片等多種類型的數據，這對數據的處理能力提出了更高的要求。

流動速度快。以前我們的數據處理大多在自己的電腦上，或者機構的大型計算機上進行，受限制于互聯網發展的不夠發達，傳輸速度的不夠迅速，數據流量很小，速度慢。現在網絡已經足夠發達，傳輸速度有了很大的提升，但是數據量也開始急劇增加。數據流往往為高速實時的數據流，而且往往需要快速、持續的實時處理，相應的處理工具亦在快速發展和演進。

價值密度低。在大數據來臨的今天，數據量呈指數增長，隱藏在數據中的有用信息的比例卻沒有增長，價值密度的高低與數據總量的大小成反比。大數據的價值密度很低。例如一段幾個小時連續監控的視頻，可能有重大價值的數據只有一兩秒鐘；每天數十億的搜索申請中，只有少數固定詞條的搜索量對某些分析有用處。這無疑給我們在巨量數據中獲取有用的信息增加了巨大的難度，因此，如何迅速做到數據的價值挖掘是目前大數據背景下亟待解決的難題。

大數據改變生活

大數據的出現，對生產力的發展有著直接的推動作用，催生了大數據時代。大數據時代下，數據成了真正有價值的資產。云計算、物聯網等技術手段都是為數據服務開辟道路的。企業交易經營的內部信息，網上商品的物流信息，網上人人交互、人機交互信息等，都成為了擺在明面處的資產，盤活這些數據資產，可直接作用于個人的生活選擇、企業的決策甚至國家治理。大數據時代人們的生活發生了巨大的改變，主要體現在購物、交通、醫療、教育四個方面：

購物方面。當前網絡購物在改變我們傳統購物方式的基礎上，為電商提供了大量的信息。通過大數據分析，電商可以挖掘單個消費者的喜好，包括消費者經常買什么商品，偏向買什么品牌等，從而進行相關產品的推送。同時針對公眾對某一商品的需求，為商品供應商的生產活動提供參考。

交通方面。隨著網約車的合法化，乘客的需求數據可以通過移動互聯網傳給每位網約車司機，實現了移動互聯網線上與線下的融合，乘客無需路邊打車即可以享受“接駕待遇”。同時，網約車平臺通過數據分析，規劃出適合乘客出行的交通路線，最大程度上方便了乘客出行，降低空駛率，最大化節省司乘雙方資源與時間。

醫療方面。通過大數據集成平臺，醫院、醫生可以清楚知道患者的病史、用藥史等信息，患者無需攜帶以往的病歷卡即可就診。同時，集成平臺可以根據各醫院的患者數量合理分配醫療資源，實現醫療資源的最大化利用，也為患者的及時就醫提供了便利。

教育方面。互聯網在線教育改變了傳統教育模式，學生可以隨時、隨地接受教育。老師也可以通過大數據監測學生的學習行為，了解每一封發出的郵件帶來的學生們的反饋。知識的獲取變得以學生為中心，人們不再需要傳統意義上的老師，老師的職責從傳道授業變成解惑。

我們該如何應對大數據時代

首先我們應當接受大數據給我們帶來的思維變革。先進數據科技的應用帶來了新的生產生活方式，人的思維方式也受到了極大影響，這種影響不僅僅存在于方法上、工具上，還有人類的認知能力和準確性也會大幅提高。因此身處大數據時代的我們要努力接受大數據給我們帶來的思維方式的改變。

其次我們應當具備大數據思維。大數據思維是一種意識，更是一種觀察世界和審視現實的新視角，即將世界看成信息，看成數據的海洋。積極獲取、積累數據信息，客觀分析，探索零碎事物間的關系，利用大數據為我們日常生活服務，這樣才能獲得大數據思維給我們帶來的益處。

除此之外，在大數據時代，當我們開始擴大數據規模的時候，就必然地要學會擁抱混雜。我們應當改變小數據時代追求精確性的思維方式，從而選擇接受混雜的思維方式，放棄“板上釘釘”的確定無疑，學會用概率說話。這樣我們才能適應大數據科技給我們帶來的改變，才能更好地利用大數據，發展大數據。

大數據時代的到來，可以將記憶永久保存，這解決了人類過去延長記憶的問題，也給人們帶來了新的困擾和難題。超強的記憶并不能代表我們將有超強的學習能力，在大量記憶下來的信息中，提取有效信息，將其整理分析出有效的結果才是我們最終需要的學習能力。因此，大數據時代，除了有效的信息外，我們應當將大量的、無效的，或者過時的信息刪除并遺忘，這樣，大數據才不會對我們產生困擾和阻礙。

然而，大數據也有兩面性，雖然它能給經濟和社會發展帶來積極的作用，但同時也帶來了不利的影響。

從個人層面上看，大數據可能威脅到個人的隱私。由于在社會活動中的參與度提高，使用個人信息的場合也就越多，相應的個人信息的暴露程度也越高，這就難免會對個人隱私造成影響。

另外，人們可能把大數據分析的相關結論當成因果關系來用（比如，經過大量交通事故數據分析，發現紅色汽車發生交通意外的情況非常少，于是大家都去買紅色汽車），從而做出不科學也不合理的決策。

因此，大數據時代我們應該注重保護個人的隱私，對于重要的個人信息盡量不公開使用。除此之外，我們也不能過度依靠大數據分析得出的結果。大數據分析的結果可以為我們的決策提供參考，但并不能取代我們的決策，我們應該用辯證的眼光去對待大數據分析得出的結論。

總之，處在大數據時代的我們既要接受大數據思維，運用大數據思維，也要看到大數據時代存在的一些缺陷，做到取其精華去其糟粕。

欄目主持人：鄭賓 393758162@qq.com