大数据解析

    感知技术

    大数据的采集和感知技术的发展是紧密联系的。以传感器技术，指纹识别技术，RFID技术，坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，都会产生海量的数据信息。

    而随着智能手机的普及，感知技术可谓迎来了发展的高峰期，除了地理位置信息被广泛的应用外，一些新的感知手段也开始登上舞台，比如，最新的”iPhone 5S”在home键内嵌指纹传感器，新型手机可通过呼气直接检测燃烧脂肪量，用于手机的嗅觉传感器面世可以监测从空气污染到危险的化学药品，微软正在研发可感知用户当前心情智能手机技术，谷歌眼镜InSight新技术可通过衣着进行人物识别。

    除此之外，还有很多与感知相关的技术革新让我们耳目一新：比如，牙齿传感器实时监控口腔活动及饮食状况，婴儿穿戴设备可用大数据去养育宝宝，Intel正研发3D笔记本摄像头可追踪眼球读懂情绪，日本公司开发新型可监控用户心率的纺织材料，业界正在尝试将生物测定技术引入支付领域等。

    其实，这些感知被逐渐捕获的过程就是就世界被数据化的过程，一旦世界被完全数据化了，那么世界的本质也就是信息了。

    就像一句名言所说，“人类以前延续的是文明，现在传承的是信息。”

    大数据的实践

    互联网的大数据

    互联网上的数据每年增长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产生的。据IDC预测，到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量。互联网是大数据发展的前哨阵地，随着WEB2.0时代的发展，人们似乎都习惯了将自己的生活通过网络进行数据化，方便分享以及记录并回忆。

    互联网上的大数据很难清晰的界定分类界限，我们先看看BAT的大数据：

    阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。

    百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据;更多的WEB化但是没有结构化的数据;更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。

    腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。

    在信息技术更为发达的美国，除了行业知名的类似Google，Facebook外，已经涌现了很多大数据类型的公司，它们专门经营数据产品，比如：

    Metamarkets：这家公司对Twitter、支付、签到和一些与互联网相关的问题进行了分析，为客户提供了很好的数据分析支持。

    Tableau：他们的精力主要集中于将海量数据以可视化的方式展现出来。Tableau为数字媒体提供了一个新的展示数据的方式。他们提供了一个免费工具，任何人在没有编程知识背景的情况下都能制造出数据专用图表。这个软件还能对数据进行分析，并提供有价值的建议。

    ParAccel：他们向美国执法机构提供了数据分析，比如对15000个有犯罪前科的人进行跟踪，从而向执法机构提供了参考性较高的犯罪预测。他们是犯罪的预言者。

    QlikTech：QlikTech旗下的Qlikview是一个商业智能领域的自主服务工具，能够应用于科学研究和艺术等领域。为了帮助开发者对这些数据进行分析，QlikTech提供了对原始数据进行可视化处理等功能的工具。

    GoodData：GoodData希望帮助客户从数据中挖掘财富。这家创业公司主要面向商业用户和IT企业高管，提供数据存储、性能报告、数据分析等工具。

    TellApart：TellApart和电商公司进行合作，他们会根据用户的浏览行为等数据进行分析，通过锁定潜在买家方式提高电商企业的收入。

    DataSift：DataSift主要收集并分析社交网络媒体上的数据，并帮助品牌公司掌握突发新闻的舆论点，并制定有针对性的营销方案。这家公司还和Twitter有合作协议，使得自己变成了行业中为数不多可以分析早期tweet的创业公司。