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  • 大数据十大核心原理(互联网上整理)
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    2021-03-03 17:21:23

    大数据十大核心原理整理

    一、数据核心原理

    • 从“流程”核心转变为“数据”核心

    大数据时代,计算模式也发生了转变,从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求,将改变IT系统的升级方式:从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。  
    例如:IBM将使用以数据为中心的设计,目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据下,云计算找到了破茧重生的机会,在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。大数据和云计算的关系:云计算为大数据提供了有力的工具和途径,大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而大数据比云计算更为落地,可有效利用已大量建设的云计算资源,最后加以利用。  
    科学进步越来越多地由数据来推动,海量数据给数据分析既带来了机遇,也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法,综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战,我们需要新的统计思路和计算方法。  
    说明:用数据核心思维方式思考问题,解决问题。以数据为核心,反映了当下IT产业的变革,数据成为人工智能的基础,也成为智能化的基础,数据比流程更重要,数据库、记录数据库,都可开发出深层次信息。云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁,你需要什么,从而推荐给你需要的信息。

    二、数据价值原理

    • 由功能是价值转变为数据是价值

    大数据真正有意思的是数据变得在线了,这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品,功能一定是它的价值,今天互联网的产品,数据一定是它的价值。
    例如:大数据的真正价值在于创造,在于填补无数个还未实现过的空白。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿,煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”,价值含量、挖掘成本比数量更为重要。不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。  
    数据能告诉我们,每一个客户的消费倾向,他们想要什么,喜欢什么,每个人的需求有哪些区别,哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加,以至于我们能够实现从量变到质变的过程。举例来说,这里有一张照片,照片里的人在骑马,这张照片每一分钟,每一秒都要拍一张,但随着处理速度越来越快,从1分钟一张到1秒钟1张,突然到1秒钟10张后,就产生了电影。当数量的增长实现质变时,就从照片变成了一部电影。

    说明:用数据价值思维方式思考问题,解决问题。信息总量的变化导致了信息形态的变化,量变引发了质变,最先经历信息爆炸的学科,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致力于发展的领域中。从功能为价值转变为数据为价值,说明数据和大数据的价值在扩大,数据为“王”的时代出现了。数据被解释是信息,信息常识化是知识,所以说数据解释、数据分析能产生价值。

    三、全样本原理

    • 从抽样转变为需要全部数据样本

    需要全部数据样本而不是抽样,你不知道的事情比你知道的事情更重要,但如果现在数据足够多,它会让人能够看得见、摸得着规律。数据这么大、这么多,所以人们觉得有足够的能力把握未来,对不确定状态的一种判断,从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的,但是实际上背后的思维方式,和我们今天所讲的大数据是非常像的。  
    举例:在大数据时代,无论是商家还是信息的搜集者,会比我们自己更知道你可能会想干什么。现在的数据还没有被真正挖掘,如果真正挖掘的话,通过信用卡消费的记录,可以成功预测未来5年内的情况。统计学里头最基本的一个概念就是,全部样本才能找出规律。为什么能够找出行为规律?一个更深层的概念是人和人是一样的,如果是一个人特例出来,可能很有个性,但当人口样本数量足够大时,就会发现其实每个人都是一模一样的。  
    说明:用全数据样本思维方式思考问题,解决问题。从抽样中得到的结论总是有水分的,而全部样本中得到的结论水分就很少,大数据越大,真实性也就越大,因为大数据包含了全部的信息。

    四、关注效率原理

    • 由关注精确度转变为关注效率

    关注效率而不是精确度,大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步,过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了,拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门。大数据能提高生产效率和销售效率,原因是大数据能够让我们知道市场的需要,人的消费需要。大数据让企业的决策更科学,由关注精确度转变为关注效率的提高,大数据分析能提高企业的效率。  
    例如:在互联网大数据时代,企业产品迭代的速度在加快。三星、小米手机制造商半年就推出一代新智能手机。利用互联网、大数据提高企业效率的趋势下,快速就是效率、预测就是效率、预见就是效率、变革就是效率、创新就是效率、应用就是效率。  
    竞争是企业的动力,而效率是企业的生命,效率低与效率高是衡量企来成败的关键。一般来讲,投入与产出比是效率,追求高效率也就是追求高价值。手工、机器、自动机器、智能机器之间效率是不同的,智能机器效率更高,已能代替人的思维劳动。智能机器核心是大数据制动,而大数据制动的速度更快。在快速变化的市场,快速预测、快速决策、快速创新、快速定制、快速生产、快速上市成为企业行动的准则,也就是说,速度就是价值,效率就是价值,而这一切离不开大数据思维。

    说明:用关注效率思维方式思考问题,解决问题。大数据思维有点像混沌思维,确定与不确定交织在一起,过去那种一元思维结果,已被二元思维结果取代。过去寻求精确度,现在寻求高效率;过去寻求因果性,现在寻求相关性;过去寻找确定性,现在寻找概率性,对不精确的数据结果已能容忍。只要大数据分析指出可能性,就会有相应的结果,从而为企业快速决策、快速动作、创占先机提高了效率。

    五、关注相关性原理

    • 由因果关系转变为关注相关性

    关注相关性而不是因果关系,社会需要放弃它对因果关系的渴求,而仅需关注相关关系,也就是说只需要知道是什么,而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例,而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。  
    例如:大数据思维一个最突出的特点,就是从传统的因果思维转向相关思维,传统的因果思维是说我一定要找到一个原因,推出一个结果来。而大数据没有必要找到原因,不需要科学的手段来证明这个事件和那个事件之间有一个必然,先后关联发生的一个因果规律。它只需要知道,出现这种迹象的时候,我就按照一般的情况,这个数据统计的高概率显示它会有相应的结果,那么我只要发现这种迹象的时候,我就可以去做一个决策,我该怎么做。这是和以前的思维方式很不一样,老实说,它是一种有点反科学的思维,科学要求实证,要求找到准确的因果关系。  
    在这个不确定的时代里面,等我们去找到准确的因果关系,再去办事的时候,这个事情早已经不值得办了。所以“大数据”时代的思维有点像回归了工业社会的这种机械思维——机械思维就是说我按那个按钮,一定会出现相应的结果,是这样状态。而农业社会往前推,不需要找到中间非常紧密的、明确的因果关系,而只需要找到相关关系,只需要找到迹象就可以了。社会因此放弃了寻找因果关系的传统偏好,开始挖掘相关关系的好处。  
    例如:美国人开发一款“个性化分析报告自动可视化程序”软件从网上挖掘数据信息,这款数据挖掘软件将自动从各种数据中提取重要信息,然后进行分析,并把此信息与以前的数据关联起来,分析出有用的信息。  
    非法在屋内打隔断的建筑物着火的可能性比其他建筑物高很多。纽约市每年接到2.5万宗有关房屋住得过于拥挤的投诉,但市里只有200名处理投诉的巡视员,市长办公室一个分析专家小组觉得大数据可以帮助解决这一需求与资源的落差。该小组建立了一个市内全部90万座建筑物的数据库,并在其中加入市里19个部门所收集到的数据:欠税扣押记录、水电使用异常、缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉,诸如此类。  
    接下来,他们将这一数据库与过去5年中按严重程度排列的建筑物着火记录进行比较,希望找出相关性。果然,建筑物类型和建造年份是与火灾相关的因素。不过,一个没怎么预料到的结果是,获得外砖墙施工许可的建筑物与较低的严重火灾发生率之间存在相关性。利用所有这些数据,该小组建立了一个可以帮助他们确定哪些住房拥挤投诉需要紧急处理的系统。他们所记录的建筑物的各种特征数据都不是导致火灾的原因,但这些数据与火灾隐患的增加或降低存在相关性。这种知识被证明是极具价值的:过去房屋巡视员出现场时签发房屋腾空令的比例只有13%,在采用新办法之后,这个比例上升到了70%——效率大大提高了。  
    全世界的商界人士都在高呼大数据时代来临的优势:一家超市如何从一个17岁女孩的购物清单中,发现了她已怀孕的事实;或者将啤酒与尿不湿放在一起销售,神奇地提高了双方的销售额。大数据透露出来的信息有时确实会起颠覆。比如,腾讯一项针对社交网络的统计显示,爱看家庭剧的男人是女性的两倍还多;最关心金价的是中国大妈,但紧随其后的却是90后。而在过去一年,支付宝中无线支付比例排名前十的竟然全部在青海、西藏和内蒙古地区。  
    说明:用关注相关性思维方式来思考问题,解决问题。寻找原因是一种现代社会的一神论,大数据推翻了这个论断。过去寻找原因的信念正在被“更好”的相关性所取代。当世界由探求因果关系变成挖掘相关关系,我们怎样才能既不损坏建立在因果推理基础之上的社会繁荣和人类进步的基石,又取得实际的进步呢?这是值得思考的问题。  
    解释:转向相关性,不是不要因果关系,因果关系还是基础,科学的基石还是要的。只是在高速信息化的时代,为了得到即时信息,实时预测,在快速的大数据分析技术下,寻找到相关性信息,就可预测用户的行为,为企业快速决策提供提前量。  
    比如预警技术,只有提前几十秒察觉,防御系统才能起作用。比如,雷达显示有个提前量,如果没有这个预知的提前量,雷达的作用也就没有了,相关性也是这个原理。比如,相对论与量子论的争论也能说明问题,一个说上帝不掷骰子,一个说上帝掷骰子,争论几十年,最后承认两个都存在,而且量子论取得更大的发展——一个适用于宇宙尺度,一个适用于原子尺度。

    六、预测原理

    • 从不能预测转变为可以预测

    大数据的核心就是预测,大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考,相反,它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前,每个人的行为都跟别人一样,没有本质变化,所以商家会比消费者更了消费者的行为。  
    例如:大数据助微软准确预测世界怀。微软大数据团队在2014年巴西世界足球赛前设计了世界怀模型,该预测模型正确预测了赛事最后几轮每场比赛的结果,包括预测德国队将最终获胜。预测成功归功于微软在世界怀进行过程中获取的大量数据,到淘汰赛阶段,数据如滚雪球般增多,常握了有关球员和球队的足够信息,以适当校准模型并调整对接下来比赛的预测。  
    世界杯预测模型的方法与设计其它事件的模型相同,诀窍就是在预测中去除主观性,让数据说话。预测性数学模型几乎不算新事物,但它们正变得越来越准确。在这个时代,数据分析能力终于开始赶上数据收集能力,分析师不仅有比以往更多的信息可用于构建模型,也拥有在很短时间内通过计算机将信息转化为相关数据的技术。  
    几年前,得等每场比赛结束以后才能获取所有数据,现在,数据是自动实时发送的,这让预测模型能获得更好的调整且更准确。微软世界怀模型的成绩说明了其模型的实力,它的成功为大数据的力量提供了强有力的证明,利用同样的方法还可预测选举或关注股票。类似的大数据分析正用于商业、政府、经济学和社会科学,它们都关于原始数据进行分析。  
    我们进入了一个用数据进行预测的时代,虽然我们可能无法解释其背后的原因。如果一个医生只要求病人遵从医嘱,却没法说明医学干预的合理性的话,情况会怎么样呢?实际上,这是依靠大数据取得病理分析的医生们一定会做的事情。  
    从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性,都是大数据可以预测的范围。当然,如果一个人能及时穿过马路,那么他乱穿马路时,车子就只需要稍稍减速就好。但是这些预测系统之所以能够成功,关键在于它们是建立在海量数据的基础之上的。  
    此外,随着系统接收到的数据越来越多,通过记录找到的最好的预测与模式,可以对系统进行改进。它通常被视为人工智能的一部分,或者更确切地说,被视为一种机器学习。真正的革命并不在于分析数据的机器,而在于数据本身和我们如何运用数据。一旦把统计学和现在大规模的数据融合在一起,将会颠覆很多我们原来的思维。所以现在能够变成数据的东西越来越多,计算和处理数据的能力越来越强,所以大家突然发现这个东西很有意思。所以,大数据能干啥?能干很多很有意思的事情。  
    说明:用大数据预测思维方式来思考问题,解决问题。数据预测、数据记录预测、数据统计预测、数据模型预测,数据分析预测、数据模式预测、数据深层次信息预测等等,已转变为大数据预测、大数据记录预测、大数据统计预测、大数据模型预测和  大数据分析预测、大数据模式预测、大数据深层次信息预测。

    互联网、移动互联网和云计算机保证了大数据实时预测的可能性,也为企业和用户提供了实时预测的信息,相关性预测的信息,让企业和用户抢占先机。由于大数据的全样本性,人和人都是一样的,所以云计算机软件预测的效率和准确性大大提高,有这种迹象,就有这种结果。

    七、信息找人原理

    • 从人找信息,转变为信息找人

    互联网和大数据的发展,是一个从人找信息,到信息找人的过程。先是人找信息,人找人,信息找信息,现在是信息找人的这样一个时代。信息找人的时代,就是说一方面我们回到了一种最初的,广播模式是信息找人,我们听收音机,我们看电视,它是信息推给我们的,但是有一个缺陷,不知道我们是谁,后来互联网反其道而行,提供搜索引擎技术,让我知道如何找到我所需要的信息,所以搜索引擎是一个很关键的技术。  
    例如:从搜索引擎——向推荐引擎转变。今天,后搜索引擎时代已经正式来到,什么叫做后搜索引擎时代呢?使用搜索引擎的频率会大大降低,使用的时长也会大大的缩短,为什么使用搜索引擎的频率在下降?时长在下降?原因是推荐引擎的诞生。就是说从人找信息到信息找人越来越成为了一个趋势,推荐引擎就是说它很懂我,知道我要知道,所以是最好的技术。乔布斯说,让人感受不到技术的技术是最好的技术。  
    大数据还改变了信息优势。按照循证医学,现在治病的第一件事情不是去研究病理学,而是拿过去的数据去研究,相同情况下是如何治疗的。这导致专家和普通人之间的信息优势没有了。原来我相信医生,因为医生知道的多,但现在我可以到谷歌上查一下,知道自己得了什么病。  
    谷歌有一个机器翻译的团队,最开始的时候翻译之后的文字根本看不懂,但是现在60%的内容都能读得懂。谷歌机器翻译团队里头有一个笑话,说从团队每离开一个语言学家,翻译质量就会提高。越是专家越搞不明白,但打破常规让数据说话,得到真理的速度反而更快。  
    说明:用信息找人的思维方式思考问题,解决问题。从人找信息到信息找人,是交互时代一个转变,也是智能时代的要求。智能机器已不是冷冰冰的机器,而是具有一定智能的机器。信息找人这四个字,预示着大数据时代可以让信息找人,原因是企业懂用户,机器懂用户,你需要什么信息,企业和机器提前知道,而且主动提供你需要的信息。

    八、机器懂人原理

    • 由人懂机器转变为机器更懂人

    不是让人更懂机器,而是让机器更懂人,或者说是能够在使用者很笨的情况下,仍然可以使用机器。甚至不是让人懂环境,而是让我们的环境来懂我们,环境来适应人,某种程度上自然环境不能这样讲,但是在数字化环境中已经是这样的一个趋势,就是我们所在的生活世界,越来越趋向于它更适应于我们,更懂我们。哪个企业能够真正做到让机器更懂人,让环境更懂人,让我们随身携带的整个的生活世界更懂得我们的话,那他一定是具有竞争力的了,而“大数据”技术能够助我们一臂之力。  
    例如:亚马逊网站,只要买书,就会提供一个今天司空见惯的推荐,买了这本书的人还买了什么书,后来发现相关推荐的书比我想买的书还要好,时间久之后就会对它产生一种信任。这种信任就像在北京的那么多书店里面,以前买书的时候就在几家,原因在于我买书比较多,他都已经认识我了,都是我一去之后,我不说我要买什么书,他会推荐最近上来的几本书,可能是我感兴趣的。这样我就不会到别的很近的书店,因为这家书店更懂我。  
    例如,解题机器人挑战大型预科学校高考模拟试题的结果,解题机器人的学历水平应该比肩普通高三学生。计算机不擅长对语言和知识进行综合解析,但通过借助大规模数据库对普通文章做出判断的方法,在对话填空和语句重排等题型上成绩有所提高。  
    让机器懂人,是让机器具有学习的功能。人工智能已转变为研究机器学习。大数据分析要求机器更智能,具有分析能力,机器即时学习变得更重要。机器学习是指:计算机利用经验改善自身性能的行为。机器学习主要研究如何使用计算机模拟和实现人类获取知识(学习)过程、创新、重构已有的知识,从而提升自身处理问题的能力,机器学习的最终目的是从数据中获取知识。  
    大数据技术的其中一个核心目标是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐蔽在背后的规律,从而使数据发挥最大化的价值。由计算机代替人去挖掘信息,获取知识。从各种各样的数据(包括结构化、半结构化和非结构化数据)中快速获取有价值信息的能力,就是大数据技术。大数据机器分析中,半监督学习、集成学习、概率模型等技术尤为重要。  
    说明:用机器更懂人的思维方式思考问题,解决问题。机器从没有常识到逐步有点常识,这是很大的变化。去年,美国人把一台云计算机送到大学里去进修,增加知识和常识。最近俄罗斯人开发一台计算机软件通过图林测试,表明计算机已初步具有智能。  
    让机器懂人,这是人工智能的成功,同时,也是人的大数据思维转变。你的机器、你的软件、你的服务是否更懂人?将是衡量一个机器、一件软件、一项服务好坏的标准。人机关系已发生很大变化,由人机分离,转化为人机沟通,人机互补,机器懂人,现在年青人已离不开智能手机是一个很好的例证。在互联网大数据时代,有问题—问机器—问百度,成为生活的一部分。机器什么都知道,原因是有大数据库,机器可搜索到相关数据,从而使机器懂人。是人让机器更懂人,如果机器更懂人,那么机器的价值更高。

    九、电子商务智能原理

    • 大数据改变了电子商务模式,让电子商务更智能

    商务智能,在今天大数据时代它获得的重新的定义。例如:传统企业进入互联网,在掌握了“大数据”技术应用途径之后,会发现有一种豁然开朗的感觉,我整天就像在黑屋子里面找东西,找不着,突然碰到了一个开关,发现那么费力的找东西,原来很容易找得到。大数据思维,事实上它不是一个全称的判断,只是对我们所处的时代某一个纬度的描述。  
    大数据时代不是说我们这个时代除了大数据什么都没有,哪怕是在互联网和IT领域,它也不是一切,只是说在我们的时代特征里面加上这么一道很明显的光,从而导致我们对以前的生存状态,以及我们个人的生活状态的一个差异化的一种表达。  
    例如:大数据让软件更智能。尽管我们仍处于大数据时代来临的前夕,但我们的日常生活已经离不开它了。交友网站根据个人的性格与之前成功配对的情侣之间的关联来进行新的配对。例如,具有“自动改正”功能的智能手机通过分析我们以前的输入,将个性化的新单词添加到手机词典里。在不久的将来,世界许多现在单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代。计算机系统可以发挥作用的领域远远不止驾驶和交友,还有更多更复杂的任务。别忘了,亚马逊可以帮我们推荐想要的书,谷歌可以为关联网站排序,Facebook知道我们的喜好,而linkedIn可以猜出我们认识谁。  
    当然,同样的技术也可以运用到疾病诊断、推荐治疗措施,甚至是识别潜在犯罪分子上。或者说,在你还不知道的情况下,体检公司、医院提醒你赶紧去做检查,可能会得某些病,商家比你更了解你自己,以及你这样的人在某种情况下会出现的可能变化。就像互联网通过给计算机添加通信功能而改变了世界,大数据也将改变我们生活中最重要的方面,因为它为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。  
    说明:用电子商务更智能的思维方式思考问题,解决问题。人脑思维与机器思维有很大差别,但机器思维在速度上是取胜的,而且智能软件在很多领域已能代替人脑思维的操作工作。例如美国一家媒体公司已用电脑智能软件写稿,可用率已达70%。云计算机已能处理超字节的大数据量,人们需要的所有信息都可得到显现,而且每个人互联网行为都可记录,这些记录的大数据经过云计算处理能产生深层次信息,经过大数据软件挖掘,企业需要的商务信息都能实时提供,为企业决策和营销、定制产品等提供了大数据支持。

    十、定制产品原理

    • 由企业生产产品转变为由客户定制产品

    下一波的改革是大规模定制,为大量客户定制产品和服务,成本低、又兼具个性化。比如消费者希望他买的车有红色、绿色,厂商有能力满足要求,但价格又不至于像手工制作那般让人无法承担。因此,在厂家可以负担得起大规模定制带去的高成本的前提下,要真正做到个性化产品和服务,就必须对客户需求有很好的了解,这背后就需要依靠大数据技术。  
    例如:大数据改变了企业的竞争力。定制产品这是一个很好的技术,但是能不能够形成企业的竞争力呢?在产业经济学里面有一个很重要的区别,就是生产力和竞争力的区别,就是说一个东西是具有生产力的,那这种生产力变成一种通用生产力的时候,就不能形成竞争力,因为每一个人,每一个企业都有这个生产力的时候,只能提高自己的生产力,过去没有车的时候和有车的时候,你的活动半径、运行速度大大提高了,但是当每一个人都没有车的时候,你有车,就会形成竞争力。大数据也一样,你有大数据定制产品,别人没有,就会形成竞争力。  
    在互联网大数据的时代,商家最后很可能可以针对每一个顾客进行精准的价格歧视。我们现在很多的行为都是比较粗放的,航空公司会给我们里程卡,根据飞行公里数来累计里程,但其实不同顾客所飞行的不同里程对航空公司的利润贡献是不一样的。所以有一天某位顾客可能会收到一封信,“恭喜先生,您已经被我们选为幸运顾客,我们提前把您升级到白金卡。”这说明这个顾客对航空公司的贡献已经够多了。有一天银行说“恭喜您,您的额度又被提高了,”就说明钱花得已经太多了。  
    正因为在大数据规律面前,每个人的行为都跟别人一样,没有本质变化。所以商家会比消费者更了消费者的行为。也许你正在想,工作了一年很辛苦,要不要去哪里度假?打开e-Mail,就有航空公司、旅行社的邮件。  
    说明:用定制产品思维方式思考问题,解决问题。大数据时代让企业找到了定制产品、订单生产、用户销售的新路子。用户在家购买商品已成为趋势,快递的快速,让用户体验到实时购物的快感,进而成为网购迷,个人消费不是减少了,反而是增加了。为什么企业要互联网化大数据化,也许有这个原因。2000万家互联网网店的出现,说明数据广告、数据传媒的重要性。  
    企业产品直接销售给用户,省去了中间商流通环节,使产品的价格可以以出厂价销售,让销费者获得了好处,网上产品便宜成为用户的信念,网购市场形成了。要让用户成为你的产品粉丝,就必须了解用户需要,定制产品成为用户的心愿,也就成为企业发展的新方向。

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    千次阅读 2020-03-04 21:59:51
    究竟大数据技术的核心原理是哪几方面呢? 数据即价值是目前计算机领域极其推崇的观念。数据无论多少都被归结为大数据,数据分析越来越热门,资本也对贴有大数据标签的公司趋之若鹜。如同流动的数字货币一样被一再的...

    科学进步越来越多地由数据来推动,海量数据给数据分析既带来了机遇,也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法,综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。究竟大数据技术的核心原理是哪几方面呢?

    数据即价值是目前计算机领域极其推崇的观念。数据无论多少都被归结为大数据,数据分析越来越热门,资本也对贴有大数据标签的公司趋之若鹜。如同流动的数字货币一样被一再的评估、追崇。数据能告诉我们,每一个客户的消费倾向,他们想要什么,喜欢什么,每个人的需求有哪些区别,哪些又可以被集合到一起来进行分类。

     

     

    数据核心原理:从“流程”核心转变为“数据”核心

     

    大数据时代,计算模式也发生了转变,从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求,将改变IT系统的升级方式:从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。

     

    科学进步越来越多地由数据来推动,海量数据给数据分析既带来了机遇,也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法,综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战,我们需要新的统计思路和计算方法。

     

     

     

    数据价值原理:有功能是价值转变为数据是价值

     

    大数据真正有意思的是数据变得在线了,这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品,功能一定是它的价值,今天互联网的产品,数据一定是它的价值。

     

    数据能告诉我们,每一个客户的消费倾向,他们想要什么,喜欢什么,每个人的需求有哪些区别,哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加,以至于我们能够实现从量变到质变的过程。

    全样本原理:从抽样转变为需要全部数据样本

     

     

    需要全部数据样本而不是抽样,你不知道的事情比你知道的事情更重要,但如果现在数据足够多,它会让人能够看得见、摸得着规律。

     

     

     

    数据这么大、这么多,所以人们觉得有足够的能力把握未来,对不确定状态的一种判断,从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的,但是实际上背后的思维方式,和我们今天所讲的大数据是非常像的。
      

    关注效率原理:由关注精确度转变为关注效率

     

    关注效率而不是精确度,大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步,过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了,拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门。大数据能提高生产效率和销售效率,原因是大数据能够让我们知道市场的需要,人的消费需要。大数据让企业的决策更科学,由关注精确度转变为关注效率的提高,大数据分析能提高企业的效率。

     

     

     

    竞争是企业的动力,而效率是企业的生命,效率低与效率高是衡量企来成败的关键。一般来讲,投入与产出比是效率,追求高效率也就是追求高价值。手工、机器、自动机器、智能机器之间效率是不同的,智能机器效率更高,已能代替人的思维劳动。智能机器核心是大数据制动,而大数据制动的速度更快。在快速变化的市场,快速预测、快速决策、快速创新、快速定制、快速生产、快速上市成为企业行动的准则,也就是说,速度就是价值,效率就是价值,而这一切离不开大数据思维。

      

    关注相关性原理:由因果关系转变为关注相关性

     

     

    关注相关性而不是因果关系,社会需要放弃它对因果关系的渴求,而仅需关注相关关系,也就是说只需要知道是什么,而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例,而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。

     

     

     

    在这个不确定的时代里面,等我们去找到准确的因果关系,再去办事的时候,这个事情早已经不值得办了。所以“大数据”时代的思维有点像回归了工业社会的这种机械思维——机械思维就是说按那个按钮,一定会出现相应的结果,是这样状态。而农业社会往前推,不需要找到中间非常紧密的、明确的因果关系,而只需要找到相关关系,只需要找到迹象就可以了。社会因此放弃了寻找因果关系的传统偏好,开始挖掘相关关系的好处。

     

    非法在屋内打隔断的建筑物着火的可能性比其他建筑物高很多。纽约市每年接到2.5万宗有关房屋住得过于拥挤的投诉,但市里只有200名处理投诉的巡视员,市长办公室一个分析专家小组觉得大数据可以帮助解决这一需求与资源的落差。该小组建立了一个市内全部90万座建筑物的数据库,并在其中加入市里19个部门所收集到的数据:欠税扣押记录、水电使用异常、缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉,诸如此类。

     

     

     

    接下来,他们将这一数据库与过去5年中按严重程度排列的建筑物着火记录进行比较,希望找出相关性。果然,建筑物类型和建造年份是与火灾相关的因素。不过,一个没怎么预料到的结果是,获得外砖墙施工许可的建筑物与较低的严重火灾发生率之间存在相关性。利用所有这些数据,该小组建立了一个可以帮助他们确定哪些住房拥挤投诉需要紧急处理的系统。他们所记录的建筑物的各种特征数据都不是导致火灾的原因,但这些数据与火灾隐患的增加或降低存在相关性。这种知识被证明是极具价值的:过去房屋巡视员出现场时签发房屋腾空令的比例只有13%,在采用新办法之后,这个比例上升到了70%——效率大大提高了。

     

    全世界的商界人士都在高呼大数据时代来临的优势:一家超市如何从一个17岁女孩的购物清单中,发现了她已怀孕的事实;或者将啤酒与尿不湿放在一起销售,神奇地提高了双方的销售额。大数据透露出来的信息有时确实会起颠覆。比如,腾讯一项针对社交网络的统计显示,爱看家庭剧的男人是女性的两倍还多;最关心金价的是中国大妈,但紧随其后的却是90后。而在过去一年,支付宝中无线支付比例排名前十的竟然全部在青海、西藏和内蒙古地区。

      

    预测原理:从不能预测转变为可以预测


    大数据的核心就是预测,大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考,相反,它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前,每个人的行为都跟别人一样,没有本质变化,所以商家会比消费者更了消费者的行为。

     

     

     

    此外,随着系统接收到的数据越来越多,通过记录找到的最好的预测与模式,可以对系统进行改进。它通常被视为人工智能的一部分,或者更确切地说,被视为一种机器学习。真正的革命并不在于分析数据的机器,而在于数据本身和我们如何运用数据。一旦把统计学和现在大规模的数据融合在一起,将会颠覆很多我们原来的思维。所以现在能够变成数据的东西越来越多,计算和处理数据的能力越来越强,所以大家突然发现这个东西很有意思。所以,大数据能干啥?能干很多很有意思的事情。

     

    互联网、移动互联网和云计算机保证了大数据实时预测的可能性,也为企业和用户提供了实时预测的信息,相关性预测的信息,让企业和用户抢占先机。由于大数据的全样本性,人和人都是一样的,所以云计算机软件预测的效率和准确性大大提高,有这种迹象,就有这种结果。

     

    信息找人原理:从人找信息,转变为信息找人

     

    互联网和大数据的发展,是一个从人找信息,到信息找人的过程。先是人找信息,人找人,信息找信息,现在是信息找人的这样一个时代。信息找人的时代,就是说一方面我们回到了一种最初的,广播模式是信息找人,我们听收音机,我们看电视,它是信息推给我们的,但是有一个缺陷,不知道我们是谁,后来互联网反其道而行,提供搜索引擎技术,让我知道如何找到我所需要的信息,所以搜索引擎是一个很关键的技术。

     

     

     

    大数据还改变了信息优势。按照循证医学,现在治病的第一件事情不是去研究病理学,而是拿过去的数据去研究,相同情况下是如何治疗的。这导致专家和普通人之间的信息优势没有了。原来我相信医生,因为医生知道的多,但现在我可以到谷歌上查一下,知道自己得了什么病。

     

    谷歌有一个机器翻译的团队,最开始的时候翻译之后的文字根本看不懂,但是现在60%的内容都能读得懂。谷歌机器翻译团队里头有一个笑话,说从团队每离开一个语言学家,翻译质量就会提高。越是专家越搞不明白,但打破常规让数据说话,得到真理的速度反而更快。
      

    机器懂人原理:由人懂机器转变为机器更懂人


    不是让人更懂机器,而是让机器更懂人,或者说是能够在使用者很笨的情况下,仍然可以使用机器。甚至不是让人懂环境,而是让我们的环境来懂我们,环境来适应人,某种程度上自然环境不能这样讲,但是在数字化环境中已经是这样的一个趋势,就是我们所在的生活世界,越来越趋向于它更适应于我们,更懂我们。哪个企业能够真正做到让机器更懂人,让环境更懂人,让我们随身携带的整个的生活世界更懂得我们的话,那他一定是具有竞争力的了,而“大数据”技术能够助我们一臂之力。

     

     

     

    大数据技术的其中一个核心目标是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐蔽在背后的规律,从而使数据发挥最大化的价值。由计算机代替人去挖掘信息,获取知识。从各种各样的数据(包括结构化、半结构化和非结构化数据)中快速获取有价值信息的能力,就是大数据技术。大数据机器分析中,半监督学习、集成学习、概率模型等技术尤为重要。

      

    电子商务智能原理:大数据改变了电子商务模式,让电子商务更智能

    商务智能,在今天大数据时代它获得的重新的定义。例如:传统企业进入互联网,在掌握了“大数据”技术应用途径之后,会发现有一种豁然开朗的感觉,就像在黑屋子里面找东西,找不着,突然碰到了一个开关,发现那么费力的找东西,原来很容易找得到。大数据思维,事实上它不是一个全称的判断,只是对我们所处的时代某一个纬度的描述。

     

    大数据时代不是说我们这个时代除了大数据什么都没有,哪怕是在互联网和IT领域,它也不是一切,只是说在我们的时代特征里面加上这么一道很明显的光,从而导致我们对以前的生存状态,以及我们个人的生活状态的一个差异化的一种表达。

     

     

     

    当然,同样的技术也可以运用到疾病诊断、推荐治疗措施,甚至是识别潜在犯罪分子上。或者说,在你还不知道的情况下,体检公司、医院提醒你赶紧去做检查,可能会得某些病,商家比你更了解你自己,以及你这样的人在某种情况下会出现的可能变化。就像互联网通过给计算机添加通信功能而改变了世界,大数据也将改变我们生活中最重要的方面,因为它为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。
      

    定制产品原理:由企业生产产品转变为由客户定制产品


    下一波的改革是大规模定制,为大量客户定制产品和服务,成本低、又兼具个性化。比如消费者希望他买的车有红色、绿色,厂商有能力满足要求,但价格又不至于像手工制作那般让人无法承担。因此,在厂家可以负担得起大规模定制带去的高成本的前提下,要真正做到个性化产品和服务,就必须对客户需求有很好的了解,这背后就需要依靠大数据技术。

     

    在互联网大数据的时代,商家最后很可能可以针对每一个顾客进行精准的价格歧视。我们现在很多的行为都是比较粗放的,航空公司会给我们里程卡,根据飞行公里数来累计里程,但其实不同顾客所飞行的不同里程对航空公司的利润贡献是不一样的。所以有一天某位顾客可能会收到一封信,“恭喜先生,您已经被我们选为幸运顾客,我们提前把您升级到白金卡。”这说明这个顾客对航空公司的贡献已经够多了。有一天银行说“恭喜您,您的额度又被提高了,”就说明钱花得已经太多了。

     

     

     

    正因为在大数据规律面前,每个人的行为都跟别人一样,没有本质变化。所以商家会比消费者更了消费者的行为。也许你正在想,工作了一年很辛苦,要不要去哪里度假?打开e-Mail,就有航空公司、旅行社的邮件。

    企业产品直接销售给用户,省去了中间商流通环节,使产品的价格可以以出厂价销售,让销费想系统学习大数据的话,可以加入大数据技术学习交流扣扣君羊:522189307,欢迎添加,了解课程介绍者获得了好处,网上产品便宜成为用户的信念,网购市场形成了。要让用户成为你的产品粉丝,就必须了解用户需要,定制产品成为用户的心愿,也就成为企业发展的新方向。

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  • 一、大数据的发展史 2004年 Google前后发表三篇论文,也就是传说中的“三驾马车” 分页式文件系统GFS 大数据分布式计算框架MapReduce NoSQL数据库系统BigTable 2006年 Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目...

    一、大数据的发展史

    2004年

    Google前后发表三篇论文,也就是传说中的“三驾马车”

    1. 分页式文件系统GFS
    2. 大数据分布式计算框架MapReduce
    3. NoSQL数据库系统BigTable

    2006年

    Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop,主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce,分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文

    2007年

    HBase诞生,实现了Big Table最后一篇论文

    2008年

    出现 了Pig、Hive,支持使用SQL语法来进行大数据计算,极大的降低了Hadoopr的使用难度,数据分析师和工程师可以无门槛地舒不舒服和大数据进行数据分析和处理

    2012年

    Haddop将执行引擎和资源调度分离出来,成立了Yarn资源调度系统,这年Spark也开始崭露头角,逐步替代MapReduce在企业应用中的地位

    ...

    二、大数据架构

    1. 数据分析与数据仓库

    Hive、Spark SQL

    2. 数据挖掘与机器学习

    Mahout、MLib、TensorFlow

    3. 批处理

    MapReduce、Spark

    4.NoSQL系统

    HBase、Cassandra

    5. 大数据存储

    HDFS

    三、大数据计算原理

    1. 在待处理的数据存储在服务器集群的所有服务器上,主要使用HDFS系统,将文件分成很多块(Block),以块为单位存储在集群的服务器上
    2. 大数据引擎根据集群里的不同服务器的计算能力,在每台服务器上启动若干分布式任务执行进程,这些进程会等待给它们分配执行任务
    3. 使用大数据计算框架支持的编程模型进行编程,比如Hadoop的MapReduce编程模型,或Spark的RDD编程模型,编写应用程序,例如python或java程序
    4. 用Haddop或Spark的启动命令执行这个应用程序,执行引擎会解析程序要处理的数据输入路径,根据输入数据量的大小,将数据分片,每个片分配给一个任务执行进程去处理
    5. 任务执行进收到任务后检查是否有任务对应的程序包,没有就去下载,下载后加载程序
    6. 加载程序后,任务根据分配的数据片的文件地址和数据在文件内的偏移量读取数据,并把数据输入给应用程序相应的方法去执行,从而实现分布式服务器集群中并行处理的计算目标

    总结:大数据是庞大的,程序要比数据小得多,将数据输入给程序是不划算的,那么就反其道行之,将程序发到数据所在的地方进行计算,也就是所谓的移动计算比移动数据更划算

    三、大数据应用

    相应技术

    数据分析、数据挖掘、机器学习

    应用领域

    医疗、教育、社交媒体、金融、新零售、交通

    四、大数据平台集成

    1.自建大数据平台

    1. 数据采集
      将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中,由于数据源不同,这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。数据库同步通常用Sqoop,日志同步可以选择Flume,打点采集的数据经过格式化转换后通过kafka等消息队列进行传递
      不同的数据源产生的数据质量可能差别很大,数据库中的数据也许可以直接导入大数据系统就可以使用了,而日志和爬虫产生的数据就需要进行大量的清洗、转化处理才能有效使用
    2. 数据处理
      这部分是大数据存储与计算的核心,数据同步系统导入的数据存储在HDFS
      MapReduce、Hive、Spark等计算任务读取HDFS上的数据进行计算,再将计算结果写入HDFS
      MapReduce、Hive、Spark等计算处理被称为离线计算,HDFS存储的数据被称为离线数据
      另外一些数据规模比较大,但是要求处理的时间却比较短,称为大数据流式计算,通过用Storm、Spark Streaming等流式大数据引擎来完成
    3. 数据输出与展示
      大数据产生的数据还是写入到HDFS中,但应用程序不可能到HDFS中读取数据,所以必需要将HDFS的数据导出到数据库中。数据同步导出相对比较容易,计算产生的数据都比较规范,稍作处理就可以用Sqoop之类的系统导出到数据库
      这时,应用程序就可以直接访问数据库中的数据,实时展示给用户,比如展示给用户关联推荐的商品
      除了给用户访问提供数据,大数据还需要给运营和决策层提供各种统计报告,这些数据也写入数据库,被相应 的后台系统访问。

    2. 商业大数据平台

    1. CDH
      包含数据集成、大数据存储、统一服务、过程分析与计算
    2. 云计算厂商
      阿里云、华为云都有相应的产品,可以自己去搜索一下

    五、金字塔方式总结

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  • 大数据技术十大核心原理详解

    千次阅读 2019-03-07 16:04:46
    一、数据核心原理——从“流程”核心转变为“数据”核心 大数据时代,计算模式也发生了转变,从“流程”核心转变为“数据”核心。hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求,...

    一、数据核心原理——从“流程”核心转变为“数据”核心

    大数据时代,计算模式也发生了转变,从“流程”核心转变为“数据”核心。hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求,将改变IT系统的升级方式:从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。

    例如:IBM将使用以数据为中心的设计,目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据下,云计算找到了破茧重生的机会,在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。大数据和云计算的关系:云计算为大数据提供了有力的工具和途径,大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而大数据比云计算更为落地,可有效利用已大量建设的云计算资源,最后加以利用。

    科学进步越来越多地由数据来推动,海量数据给数据分析既带来了机遇,也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法,综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战,我们需要新的统计思路和计算方法。

    说明:用数据核心思维方式思考问题,解决问题。以数据为核心,反映了当下IT产业的变革,数据成为人工智能的基础,也成为智能化的基础,数据比流程更重要,数据库、记录数据库,都可开发出深层次信息。云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁,你需要什么,从而推荐给你需要的信息。

    二、数据价值原理——由功能是价值转变为数据是价值

    大数据真正有意思的是数据变得在线了,这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品,功能一定是它的价值,今天互联网的产品,数据一定是它的价值。

    例如:大数据的真正价值在于创造,在于填补无数个还未实现过的空白。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿,煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”,价值含量、挖掘成本比数量更为重要。不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

    数据能告诉我们,每一个客户的消费倾向,他们想要什么,喜欢什么,每个人的需求有哪些区别,哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加,以至于我们能够实现从量变到质变的过程。举例来说,这里有一张照片,照片里的人在骑马,这张照片每一分钟,每一秒都要拍一张,但随着处理速度越来越快,从1分钟一张到1秒钟1张,突然到1秒钟10张后,就产生了电影。当数量的增长实现质变时,就从照片变成了一部电影。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈: 658558542  突破技术瓶颈,提升思维能力 。

    说明:用数据价值思维方式思考问题,解决问题。信息总量的变化导致了信息形态的变化,量变引发了质变,最先经历信息爆炸的学科,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致力于发展的领域中。从功能为价值转变为数据为价值,说明数据和大数据的价值在扩大,数据为“王”的时代出现了。数据被解释是信息,信息常识化是知识,所以说数据解释、数据分析能产生价值。

    三、全样本原理——从抽样转变为需要全部数据样本

    需要全部数据样本而不是抽样,你不知道的事情比你知道的事情更重要,但如果现在数据足够多,它会让人能够看得见、摸得着规律。数据这么大、这么多,所以人们觉得有足够的能力把握未来,对不确定状态的一种判断,从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的,但是实际上背后的思维方式,和我们今天所讲的大数据是非常像的。

    举例:在大数据时代,无论是商家还是信息的搜集者,会比我们自己更知道你可能会想干什么。现在的数据还没有被真正挖掘,如果真正挖掘的话,通过信用卡消费的记录,可以成功预测未来5年内的情况。统计学里头最基本的一个概念就是,全部样本才能找出规律。为什么能够找出行为规律?一个更深层的概念是人和人是一样的,如果是一个人特例出来,可能很有个性,但当人口样本数量足够大时,就会发现其实每个人都是一模一样的。

    说明:用全数据样本思维方式思考问题,解决问题。从抽样中得到的结论总是有水分的,而全部样本中得到的结论水分就很少,大数据越大,真实性也就越大,因为大数据包含了全部的信息。

    四、关注效率原理——由关注精确度转变为关注效率

    关注效率而不是精确度,大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步,过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了,拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门。大数据能提高生产效率和销售效率,原因是大数据能够让我们知道市场的需要,人的消费需要。大数据让企业的决策更科学,由关注精确度转变为关注效率的提高,大数据分析能提高企业的效率。

    例如:在互联网大数据时代,企业产品迭代的速度在加快。三星、小米手机制造商半年就推出一代新智能手机。利用互联网、大数据提高企业效率的趋势下,快速就是效率、预测就是效率、预见就是效率、变革就是效率、创新就是效率、应用就是效率。

    竞争是企业的动力,而效率是企业的生命,效率低与效率高是衡量企来成败的关键。一般来讲,投入与产出比是效率,追求高效率也就是追求高价值。手工、机器、自动机器、智能机器之间效率是不同的,智能机器效率更高,已能代替人的思维劳动。智能机器核心是大数据制动,而大数据制动的速度更快。在快速变化的市场,快速预测、快速决策、快速创新、快速定制、快速生产、快速上市成为企业行动的准则,也就是说,速度就是价值,效率就是价值,而这一切离不开大数据思维。

    说明:用关注效率思维方式思考问题,解决问题。大数据思维有点像混沌思维,确定与不确定交织在一起,过去那种一元思维结果,已被二元思维结果取代。过去寻求精确度,现在寻求高效率;过去寻求因果性,现在寻求相关性;过去寻找确定性,现在寻找概率性,对不精确的数据结果已能容忍。只要大数据分析指出可能性,就会有相应的结果,从而为企业快速决策、快速动作、创占先机提高了效率。

    五、关注相关性原理——由因果关系转变为关注相关性

    关注相关性而不是因果关系,社会需要放弃它对因果关系的渴求,而仅需关注相关关系,也就是说只需要知道是什么,而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例,而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。

    例如:大数据思维一个最突出的特点,就是从传统的因果思维转向相关思维,传统的因果思维是说我一定要找到一个原因,推出一个结果来。而大数据没有必要找到原因,不需要科学的手段来证明这个事件和那个事件之间有一个必然,先后关联发生的一个因果规律。它只需要知道,出现这种迹象的时候,我就按照一般的情况,这个数据统计的高概率显示它会有相应的结果,那么我只要发现这种迹象的时候,我就可以去做一个决策,我该怎么做。这是和以前的思维方式很不一样,老实说,它是一种有点反科学的思维,科学要求实证,要求找到准确的因果关系。

    在这个不确定的时代里面,等我们去找到准确的因果关系,再去办事的时候,这个事情早已经不值得办了。所以“大数据”时代的思维有点像回归了工业社会的这种机械思维——机械思维就是说我按那个按钮,一定会出现相应的结果,是这样状态。而农业社会往前推,不需要找到中间非常紧密的、明确的因果关系,而只需要找到相关关系,只需要找到迹象就可以了。社会因此放弃了寻找因果关系的传统偏好,开始挖掘相关关系的好处。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈: 658558542  突破技术瓶颈,提升思维能力 。

    例如:美国人开发一款“个性化分析报告自动可视化程序”软件从网上挖掘数据信息,这款数据挖掘软件将自动从各种数据中提取重要信息,然后进行分析,并把此信息与以前的数据关联起来,分析出有用的信息。

    非法在屋内打隔断的建筑物着火的可能性比其他建筑物高很多。纽约市每年接到2.5万宗有关房屋住得过于拥挤的投诉,但市里只有200名处理投诉的巡视员,市长办公室一个分析专家小组觉得大数据可以帮助解决这一需求与资源的落差。该小组建立了一个市内全部90万座建筑物的数据库,并在其中加入市里19个部门所收集到的数据:欠税扣押记录、水电使用异常、缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉,诸如此类。

    接下来,他们将这一数据库与过去5年中按严重程度排列的建筑物着火记录进行比较,希望找出相关性。果然,建筑物类型和建造年份是与火灾相关的因素。不过,一个没怎么预料到的结果是,获得外砖墙施工许可的建筑物与较低的严重火灾发生率之间存在相关性。利用所有这些数据,该小组建立了一个可以帮助他们确定哪些住房拥挤投诉需要紧急处理的系统。他们所记录的建筑物的各种特征数据都不是导致火灾的原因,但这些数据与火灾隐患的增加或降低存在相关性。这种知识被证明是极具价值的:过去房屋巡视员出现场时签发房屋腾空令的比例只有13%,在采用新办法之后,这个比例上升到了70%——效率大大提高了。

    全世界的商界人士都在高呼大数据时代来临的优势:一家超市如何从一个17岁女孩的购物清单中,发现了她已怀孕的事实;或者将啤酒与尿不湿放在一起销售,神奇地提高了双方的销售额。大数据透露出来的信息有时确实会起颠覆。比如,腾讯一项针对社交网络的统计显示,爱看家庭剧的男人是女性的两倍还多;最关心金价的是中国大妈,但紧随其后的却是90后。而在过去一年,支付宝中无线支付比例排名前十的竟然全部在青海、西藏和内蒙古地区。

    说明:用关注相关性思维方式来思考问题,解决问题。寻找原因是一种现代社会的一神论,大数据推翻了这个论断。过去寻找原因的信念正在被“更好”的相关性所取代。当世界由探求因果关系变成挖掘相关关系,我们怎样才能既不损坏建立在因果推理基础之上的社会繁荣和人类进步的基石,又取得实际的进步呢?这是值得思考的问题。

    解释:转向相关性,不是不要因果关系,因果关系还是基础,科学的基石还是要的。只是在高速信息化的时代,为了得到即时信息,实时预测,在快速的大数据分析技术下,寻找到相关性信息,就可预测用户的行为,为企业快速决策提供提前量。

    比如预警技术,只有提前几十秒察觉,防御系统才能起作用。比如,雷达显示有个提前量,如果没有这个预知的提前量,雷达的作用也就没有了,相关性也是这个原理。比如,相对论与量子论的争论也能说明问题,一个说上帝不掷骰子,一个说上帝掷骰子,争论几十年,最后承认两个都存在,而且量子论取得更大的发展——一个适用于宇宙尺度,一个适用于原子尺度。

    六、预测原理——从不能预测转变为可以预测

    大数据的核心就是预测,大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考,相反,它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前,每个人的行为都跟别人一样,没有本质变化,所以商家会比消费者更了消费者的行为。

    例如:大数据助微软准确预测世界怀。微软大数据团队在2014年巴西世界足球赛前设计了世界怀模型,该预测模型正确预测了赛事最后几轮每场比赛的结果,包括预测德国队将最终获胜。预测成功归功于微软在世界怀进行过程中获取的大量数据,到淘汰赛阶段,数据如滚雪球般增多,常握了有关球员和球队的足够信息,以适当校准模型并调整对接下来比赛的预测。

    世界杯预测模型的方法与设计其它事件的模型相同,诀窍就是在预测中去除主观性,让数据说话。预测性数学模型几乎不算新事物,但它们正变得越来越准确。在这个时代,数据分析能力终于开始赶上数据收集能力,分析师不仅有比以往更多的信息可用于构建模型,也拥有在很短时间内通过计算机将信息转化为相关数据的技术。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈: 658558542  突破技术瓶颈,提升思维能力 。

    几年前,得等每场比赛结束以后才能获取所有数据,现在,数据是自动实时发送的,这让预测模型能获得更好的调整且更准确。微软世界怀模型的成绩说明了其模型的实力,它的成功为大数据的力量提供了强有力的证明,利用同样的方法还可预测选举或关注股票。类似的大数据分析正用于商业、政府、经济学和社会科学,它们都关于原始数据进行分析。

    我们进入了一个用数据进行预测的时代,虽然我们可能无法解释其背后的原因。如果一个医生只要求病人遵从医嘱,却没法说明医学干预的合理性的话,情况会怎么样呢?实际上,这是依靠大数据取得病理分析的医生们一定会做的事情。

    从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性,都是大数据可以预测的范围。当然,如果一个人能及时穿过马路,那么他乱穿马路时,车子就只需要稍稍减速就好。但是这些预测系统之所以能够成功,关键在于它们是建立在海量数据的基础之上的。

    此外,随着系统接收到的数据越来越多,通过记录找到的最好的预测与模式,可以对系统进行改进。它通常被视为人工智能的一部分,或者更确切地说,被视为一种机器学习。真正的革命并不在于分析数据的机器,而在于数据本身和我们如何运用数据。一旦把统计学和现在大规模的数据融合在一起,将会颠覆很多我们原来的思维。所以现在能够变成数据的东西越来越多,计算和处理数据的能力越来越强,所以大家突然发现这个东西很有意思。所以,大数据能干啥?能干很多很有意思的事情。

    说明:用大数据预测思维方式来思考问题,解决问题。数据预测、数据记录预测、数据统计预测、数据模型预测,数据分析预测、数据模式预测、数据深层次信息预测等等,已转变为大数据预测、大数据记录预测、大数据统计预测、大数据模型预测和大数据分析预测、大数据模式预测、大数据深层次信息预测。

    互联网、移动互联网和云计算机保证了大数据实时预测的可能性,也为企业和用户提供了实时预测的信息,相关性预测的信息,让企业和用户抢占先机。由于大数据的全样本性,人和人都是一样的,所以云计算机软件预测的效率和准确性大大提高,有这种迹象,就有这种结果。

    七、信息找人原理——从人找信息,转变为信息找人

    互联网和大数据的发展,是一个从人找信息,到信息找人的过程。先是人找信息,人找人,信息找信息,现在是信息找人的这样一个时代。信息找人的时代,就是说一方面我们回到了一种最初的,广播模式是信息找人,我们听收音机,我们看电视,它是信息推给我们的,但是有一个缺陷,不知道我们是谁,后来互联网反其道而行,提供搜索引擎技术,让我知道如何找到我所需要的信息,所以搜索引擎是一个很关键的技术。

    例如:从搜索引擎——向推荐引擎转变。今天,后搜索引擎时代已经正式来到,什么叫做后搜索引擎时代呢?使用搜索引擎的频率会大大降低,使用的时长也会大大的缩短,为什么使用搜索引擎的频率在下降?时长在下降?原因是推荐引擎的诞生。就是说从人找信息到信息找人越来越成为了一个趋势,推荐引擎就是说它很懂我,知道我要知道,所以是最好的技术。乔布斯说,让人感受不到技术的技术是最好的技术。

    大数据还改变了信息优势。按照循证医学,现在治病的第一件事情不是去研究病理学,而是拿过去的数据去研究,相同情况下是如何治疗的。这导致专家和普通人之间的信息优势没有了。原来我相信医生,因为医生知道的多,但现在我可以到谷歌上查一下,知道自己得了什么病。

    谷歌有一个机器翻译的团队,最开始的时候翻译之后的文字根本看不懂,但是现在60%的内容都能读得懂。谷歌机器翻译团队里头有一个笑话,说从团队每离开一个语言学家,翻译质量就会提高。越是专家越搞不明白,但打破常规让数据说话,得到真理的速度反而更快。

    说明:用信息找人的思维方式思考问题,解决问题。从人找信息到信息找人,是交互时代一个转变,也是智能时代的要求。智能机器已不是冷冰冰的机器,而是具有一定智能的机器。信息找人这四个字,预示着大数据时代可以让信息找人,原因是企业懂用户,机器懂用户,你需要什么信息,企业和机器提前知道,而且主动提供你需要的信息。

    八、机器懂人原理——由人懂机器转变为机器更懂人

    不是让人更懂机器,而是让机器更懂人,或者说是能够在使用者很笨的情况下,仍然可以使用机器。甚至不是让人懂环境,而是让我们的环境来懂我们,环境来适应人,某种程度上自然环境不能这样讲,但是在数字化环境中已经是这样的一个趋势,就是我们所在的生活世界,越来越趋向于它更适应于我们,更懂我们。哪个企业能够真正做到让机器更懂人,让环境更懂人,让我们随身携带的整个的生活世界更懂得我们的话,那他一定是具有竞争力的了,而“大数据”技术能够助我们一臂之力。

    例如:亚马逊网站,只要买书,就会提供一个今天司空见惯的推荐,买了这本书的人还买了什么书,后来发现相关推荐的书比我想买的书还要好,时间久之后就会对它产生一种信任。这种信任就像在北京的那么多书店里面,以前买书的时候就在几家,原因在于我买书比较多,他都已经认识我了,都是我一去之后,我不说我要买什么书,他会推荐最近上来的几本书,可能是我感兴趣的。这样我就不会到别的很近的书店,因为这家书店更懂我。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈: 658558542  突破技术瓶颈,提升思维能力 。

    例如,解题机器人挑战大型预科学校高考模拟试题的结果,解题机器人的学历水平应该比肩普通高三学生。计算机不擅长对语言和知识进行综合解析,但通过借助大规模数据库对普通文章做出判断的方法,在对话填空和语句重排等题型上成绩有所提高。

    让机器懂人,是让机器具有学习的功能。人工智能已转变为研究机器学习。大数据分析要求机器更智能,具有分析能力,机器即时学习变得更重要。机器学习是指:计算机利用经验改善自身性能的行为。机器学习主要研究如何使用计算机模拟和实现人类获取知识(学习)过程、创新、重构已有的知识,从而提升自身处理问题的能力,机器学习的最终目的是从数据中获取知识。

    大数据技术的其中一个核心目标是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐蔽在背后的规律,从而使数据发挥最大化的价值。由计算机代替人去挖掘信息,获取知识。从各种各样的数据(包括结构化、半结构化和非结构化数据)中快速获取有价值信息的能力,就是大数据技术。大数据机器分析中,半监督学习、集成学习、概率模型等技术尤为重要。

    说明:用机器更懂人的思维方式思考问题,解决问题。机器从没有常识到逐步有点常识,这是很大的变化。去年,美国人把一台云计算机送到大学里去进修,增加知识和常识。最近俄罗斯人开发一台计算机软件通过图林测试,表明计算机已初步具有智能。

    让机器懂人,这是人工智能的成功,同时,也是人的大数据思维转变。你的机器、你的软件、你的服务是否更懂人?将是衡量一个机器、一件软件、一项服务好坏的标准。人机关系已发生很大变化,由人机分离,转化为人机沟通,人机互补,机器懂人,现在年青人已离不开智能手机是一个很好的例证。在互联网大数据时代,有问题—问机器—问百度,成为生活的一部分。机器什么都知道,原因是有大数据库,机器可搜索到相关数据,从而使机器懂人。是人让机器更懂人,如果机器更懂人,那么机器的价值更高。

    九、电子商务智能原理——大数据改变了电子商务模式,让电子商务更智能

    商务智能,在今天大数据时代它获得的重新的定义。例如:传统企业进入互联网,在掌握了“大数据”技术应用途径之后,会发现有一种豁然开朗的感觉,我整天就像在黑屋子里面找东西,找不着,突然碰到了一个开关,发现那么费力的找东西,原来很容易找得到。大数据思维,事实上它不是一个全称的判断,只是对我们所处的时代某一个纬度的描述。

    大数据时代不是说我们这个时代除了大数据什么都没有,哪怕是在互联网和IT领域,它也不是一切,只是说在我们的时代特征里面加上这么一道很明显的光,从而导致我们对以前的生存状态,以及我们个人的生活状态的一个差异化的一种表达。

    例如:大数据让软件更智能。尽管我们仍处于大数据时代来临的前夕,但我们的日常生活已经离不开它了。交友网站根据个人的性格与之前成功配对的情侣之间的关联来进行新的配对。例如,具有“自动改正”功能的智能手机通过分析我们以前的输入,将个性化的新单词添加到手机词典里。在不久的将来,世界许多现在单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代。计算机系统可以发挥作用的领域远远不止驾驶和交友,还有更多更复杂的任务。别忘了,亚马逊可以帮我们推荐想要的书,谷歌可以为关联网站排序,Facebook知道我们的喜好,而linkedIn可以猜出我们认识谁。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈: 658558542  突破技术瓶颈,提升思维能力 。

    当然,同样的技术也可以运用到疾病诊断、推荐治疗措施,甚至是识别潜在犯罪分子上。或者说,在你还不知道的情况下,体检公司、医院提醒你赶紧去做检查,可能会得某些病,商家比你更了解你自己,以及你这样的人在某种情况下会出现的可能变化。就像互联网通过给计算机添加通信功能而改变了世界,大数据也将改变我们生活中最重要的方面,因为它为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。

    说明:用电子商务更智能的思维方式思考问题,解决问题。人脑思维与机器思维有很大差别,但机器思维在速度上是取胜的,而且智能软件在很多领域已能代替人脑思维的操作工作。例如美国一家媒体公司已用电脑智能软件写稿,可用率已达70%。云计算机已能处理超字节的大数据量,人们需要的所有信息都可得到显现,而且每个人互联网行为都可记录,这些记录的大数据经过云计算处理能产生深层次信息,经过大数据软件挖掘,企业需要的商务信息都能实时提供,为企业决策和营销、定制产品等提供了大数据支持。

    十、定制产品原理——由企业生产产品转变为由客户定制产品

    下一波的改革是大规模定制,为大量客户定制产品和服务,成本低、又兼具个性化。比如消费者希望他买的车有红色、绿色,厂商有能力满足要求,但价格又不至于像手工制作那般让人无法承担。因此,在厂家可以负担得起大规模定制带去的高成本的前提下,要真正做到个性化产品和服务,就必须对客户需求有很好的了解,这背后就需要依靠大数据技术。

    例如:大数据改变了企业的竞争力。定制产品这是一个很好的技术,但是能不能够形成企业的竞争力呢?在产业经济学里面有一个很重要的区别,就是生产力和竞争力的区别,就是说一个东西是具有生产力的,那这种生产力变成一种通用生产力的时候,就不能形成竞争力,因为每一个人,每一个企业都有这个生产力的时候,只能提高自己的生产力,过去没有车的时候和有车的时候,你的活动半径、运行速度大大提高了,但是当每一个人都没有车的时候,你有车,就会形成竞争力。大数据也一样,你有大数据定制产品,别人没有,就会形成竞争力。

    在互联网大数据的时代,商家最后很可能可以针对每一个顾客进行精准的价格歧视。我们现在很多的行为都是比较粗放的,航空公司会给我们里程卡,根据飞行公里数来累计里程,但其实不同顾客所飞行的不同里程对航空公司的利润贡献是不一样的。所以有一天某位顾客可能会收到一封信,“恭喜先生,您已经被我们选为幸运顾客,我们提前把您升级到白金卡。”这说明这个顾客对航空公司的贡献已经够多了。有一天银行说“恭喜您,您的额度又被提高了,”就说明钱花得已经太多了。

    正因为在大数据规律面前,每个人的行为都跟别人一样,没有本质变化。所以商家会比消费者更了消费者的行为。也许你正在想,工作了一年很辛苦,要不要去哪里度假?打开e-Mail,就有航空公司、旅行社的邮件。

    说明:用定制产品思维方式思考问题,解决问题。大数据时代让企业找到了定制产品、订单生产、用户销售的新路子。用户在家购买商品已成为趋势,快递的快速,让用户体验到实时购物的快感,进而成为网购迷,个人消费不是减少了,反而是增加了。为什么企业要互联网化大数据化,也许有这个原因。2000万家互联网网店的出现,说明数据广告、数据传媒的重要性。

    企业产品直接销售给用户,省去了中间商流通环节,使产品的价格可以以出厂价销售,让销费者获得了好处,网上产品便宜成为用户的信念,网购市场形成了。要让用户成为你的产品粉丝,就必须了解用户需要,定制产品成为用户的心愿,也就成为企业发展的新方向。

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大数据集成的基本原理