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新互聯大數據

發布時間:2023-03-23 21:44:35

『壹』 大數據時代 如何理解「大數據」

大數據時代 如何理解「大數據」

最早提出「大數據」概念的學科是「天文學」和「基因學」,這兩個學科從誕生之日起就依賴於「基於海量數據的分析」方法。

大數據可以說是「計算機」和「互聯網」結合的產物,計算機實現了數據的「數字化」;互聯網實現了數據的「網路化」;兩者結合才賦予了「大數據」生命力!

隨著互聯網如同空氣、水、電一樣無處不在地滲透入我們的工作和生活,加上移動互聯網、物聯網、可穿戴聯網設備的普及,新的「數據」正在以指數級別的加速度產生。據說目前世界上90%的「數據」是互聯網出現以後迅速產生的。

不過,拋開數據的海量化生產和存儲這種表面現象,我們更加要關注的是由數據量變帶來的質變,這種「質變」表現在以下3個方面:

1)數據思維

大數據時代帶給我們的是一種全新的「思維方式」,思維方式的改變在下一代成為社會生產中流砥柱的時候就會帶來產業的顛覆性變革!

- 分析全面的數據而非隨機抽樣;

- 重視數據的復雜性,弱化精確性;

- 關注數據的相關性,而非因果關系。

歷來的商業變革都是由「思維方式的轉變」開始的,舊的經濟體制和傳統的商業理念面臨新的商業思維邏輯的時候,如果大腦不能與時俱進,吸收並轉變為順應潮流的新思維,通過新思維重新組織企業組織的戰略、結構、文化和各種策略,那麼貌似強大的體魄反而變成了企業前進的累贅。這種新思維顛覆巨頭的案例最先發生在信息技術的傳統領域,然後滲透到傳統的商業領域:黑莓(Blackberry)、摩托羅拉、諾基亞、柯達、雅虎。。。案例比比皆是!

當然,這些企業的沒落並不是因為沒有「數據思維」,但他們都是被「新互聯網思維」淘汰的昔日巨人。「數據思維」是最新的思想,其影響力還沒有發展到導致巨頭轟然倒塌。但是,如果不給予足夠的重視,下一波沒落王國的名單中,可能就會有你!

2)數據資產

大數據時代,我們需要更加全面的數據來提高分析(預測)的准確度,因此我們就需要更多廉價、便捷、自動的數據生產工具。除了我們在互聯網虛擬世界使用瀏覽器、軟體有意或者無意留下的各種「個人信息數據」之外,我們正在用手機、智能手錶、智能手環、智能項鏈等各種可穿戴數碼產品生產數據;我們家裡的路由器、電視機、空調、冰箱、飲水機、吸塵器、智能玩具等也開始越來越智能並且具備了聯網功能,這些家用電器在更好地服務我們的同時,也在生產大量的數據;甚至我們出去逛街,商戶的路由器,運營商的WLAN和3G,無處不在的攝像頭電子眼,百貨大樓的自助屏幕,銀行的ATM,加油站以及遍布各個便利店的刷卡機都在收集和生產數據。

在互聯網領域,我們喜歡說「入口」這個詞,「入口」對應的直接意義是「流量」,而流量在互聯網領域就意味著「金錢」,這種流量變現可能是廣告,可能是游戲,也可能是電商。在大數據時代,「入口」這個詞還有更深刻的意義,那就是「數據生產的源頭」,用戶通過某個APP或者硬體產品滿足某種需求的同事,也會留下一系列相關的「數據」,這些數據的合理使用可以讓擁有這部分數據的企業獲得更大的商業利益!所以,在「大數據」時代,意識到「數據也是資產」的公司都已經開始在各個「數據生產的源頭」進行布局,可能是一個解決剛興需求的WEB網站,也可能是一個單純的工具APP,還可能是一個可穿戴的數碼產品!

3)數據變現

有了「數據資產」,就要通過「分析」來挖掘「資產」的價值,然後「變現」為用戶價值、股東價值甚至社會價值。

大數據分析的核心目的就是「預測」,在海量數據的基礎上,通過「機器學習」相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性並採取相應措施。預測股價、預測機票價格、預測流感等等。

「預測事情發生的可能性」繼續往下延伸,就可以通過適當的「干預」,來引導事情向著期望的方向發展。比如亞馬遜和所有的電商一樣,都會基於對用戶的喜好及消費能力分析來推薦「商品」,引導用戶提高消費金額;Google等互聯網巨頭也會通過各種技術手段來試圖向不同的用戶展現不同的廣告,並稱之為「精準營銷」,由此來提高點擊率(公司收入);網游公司也會在運營工程中通過玩家行為數據的分析來及時調整游戲關卡及計費點等設計。

最後,如果你看了這段文字還不能更好地理解「大數據」時代的「預測未來」能力,那麼我推薦你看看熱播美劇《疑犯追蹤》!

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『貳』 互聯網大數據有哪些好處多

大數據是大量、高速、多變的信息,它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
藉助大數據及相關技術,我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷,甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」,得以更聚焦客戶,進行個性化精準營銷。
大數據時代下的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好,行為偏好,對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞:用戶、需求、識別、體驗。
億美軟通推出數據雲服務,延續億美的客戶服務、客戶營銷、客戶管理的公司經營理念,通過龐大的消費數據資源,為客戶提供數據驗證,精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務。

『叄』 什麼是互聯網大數據

簡單的說:
」大數據「就是用常規的方法不能在可容忍的時間內進行處理版的數據,要處理大權數據需要」雲計算「;
」互聯網「思維是指因為互聯網深入並影響我們的生活和我們的經濟,在此基礎上所形成的新的思維模式,但具體內容各說不一,而且還在繼續變化。

『肆』 互聯網新時代,大數據精準營銷,該怎麼玩

  1. 通過大數據去獲取抄行業的相關指數襲和本行業相關領域的熱度和相關熱度的產品數值。從而匹配自家產品和這家相關的業務體系,是否能和這些熱門的東西綁定在一起,也就是利用大數據篩選自家產品是否符合市場銷售。

  2. 在營銷的過程中,通過相關的大數據去獲得一些精準的客戶,例如通過朋友圈大數據就可以鎖定區域或興趣愛好類的,顧客,從而對他們進行推廣。例如通過廣點通,在投放廣告的過程中,或者通過網路推廣的過程中,通過對地域和行業的進一步區分,以及年齡人群區分之後,可以更加精準的投放相關廣告,從而實現高效營銷。

『伍』 互聯網大數據時代,怎麼方便怎麼來

隨著信息革命的深入推進,數據已經成為國家基礎性戰略資源。同時,數據安全常常超出傳統的安全范疇,上升到維護國家主權的高度。掌控數據主權,實現數據驅動發展,是個復雜的系統工程。在這方面,戰略科學家錢學森同志,以其遠遠超前於時代的科學思想,為我們指明了應對之策。上世紀70到80年代,錢學森用系統工程的基本理論,提出了「從定性到定量的綜合集成研討廳體系」,並探索應用於海量數據的存儲、傳輸、分析,實現「數據—信息—知識—智能—智慧」的綜合提升。這套思想方法為互聯網時代到大數據時代邁進提供了至關重要的理論奠基。錢學森30多年前萌發的「以系統工程為核心、以綜合集成為手段」的數據思想,仍舊閃耀著真理光輝,在新的歷史時期,煥發出勃勃生機和強大生命力。
數據主權保障,「大數據」呼喚「大安全」。清博分析師研究稱我國大數據的關鍵基礎設施、核心技術、重要產品尚未實現自主可控,數據主權面臨著潛在隱患和挑戰,具體表現在以下幾方面:一是數據「心臟中樞」受制於人。目前互聯網13台根伺服器中,唯一的主根伺服器在美國,12台輔根伺服器中有9台在美國。所有的互聯網域名解析工作,由美國商務部控制的互聯網域名與地址監管機構(ICANN)來完成,導致了全球數據對美國單向透明。二是數據「骨幹樞紐」尚難自主。國外的路由器、交換機設備製造商,在我國骨幹網核心節點,特別是在一些關鍵領域和行業當中,佔有極高的市場份額。三是數據「末梢神經」廣被滲透。外資企業占據了大數據終端設備的龐大市場份額,使數據安全面臨極大風險。這些企業有時會迫於壓力與美國情報部門合作,運用其產品和服務的便利條件,獲取政府、企業和個人的敏感數據。四是數據跨境監管制度滯後。我國互聯網行業幾大巨頭均為外資控股,容易受國外勢力影響,造成聯網用戶海量數據在無監管情況下出境。

『陸』 互聯網大數據前景如何大數據特點是什麼

前景:互聯網經濟指人們在互聯網上的經濟活動的總和。互聯網經濟是隨版著信息網路化的發展而逐漸權產生的一種經濟現象。在互聯網經濟中,生產、交換、分配、消費等經濟環節,主體的經濟行為,獲取經濟信息,進行預測、決策甚至包括交易過程都嚴重依賴互聯網路。

其實大數據並不是新出現的概念,它之前在物理學、天文學、自動化等學術領域,以及金融、通訊等相關行業已經存在相當長的時間。特點:在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策的資訊。大數據不僅描述海量數據,還包括數據的復雜形式、數據的快速時間特性以及對禧金數據的分析、處理等專業化處理,並最終獲得有價值信息的能力。

『柒』 互聯網大數據現關心的是什麼

樓主您好:

首先,我認為大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已,沒有必要神話它或對它保持敬畏之心,在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下,這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了,通過各行各業的不斷創新,大數據會逐步為人類創造更多的價值。
其次,想要系統的認知大數據,必須要全面而細致的分解它,我著手從三個層面來展開:
第一層面是理論,理論是認知的必經途徑,也是被廣泛認同和傳播的基線。我會從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性;從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在;從對大數據的現在和未來去洞悉大數據的發展趨勢;從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
第二層面是技術,技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。我將分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐,實踐是大數據的最終價值體現。我將分別從互聯網的大數據,政府的大數據,企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
和大數據相關的理論
? 特徵定義
最早提出大數據時代到來的是麥肯錫:「數據,已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域,成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用,預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」
業界(IBM 最早定義)將大數據的特徵歸納為4個「V」(量Volume,多樣Variety,價值Value,速Velocity),或者說特點有四個層面:第一,數據體量巨大。大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T);第二,數據類型繁多。比如,網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三,價值密度低,商業價值高。第四,處理速度快。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
其實這些V並不能真正說清楚大數據的所有特徵,下面這張圖對大數據的一些相關特性做出了有效的說明。
36大數據
古語雲:三分技術,七分數據,得數據者得天下。先不論誰說的,但是這句話的正確性已經不用去論證了。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證,都是為了說明一個道理:在大數據時代已經到來的時候要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。書中,作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數據二次利用價值,比如預測某地流感爆發的趨勢;Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購買推薦,以此有效提升銷售量;Farecast如何利用過去十年所有的航線機票價格打折數據,來預測用戶購買機票的時機是否合適。
那麼,什麼是大數據思維?維克托·邁爾-舍恩伯格認為,1-需要全部數據樣本而不是抽樣;2-關注效率而不是精確度;3-關注相關性而不是因果關系。
阿里巴巴的王堅對於大數據也有一些獨特的見解,比如,
「今天的數據不是大,真正有意思的是數據變得在線了,這個恰恰是互聯網的特點。」
「非互聯網時期的產品,功能一定是它的價值,今天互聯網的產品,數據一定是它的價值。」
「你千萬不要想著拿數據去改進一個業務,這不是大數據。你一定是去做了一件以前做不了的事情。」
特別是最後一點,我是非常認同的,大數據的真正價值在於創造,在於填補無數個還未實現過的空白。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類,而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似,大數據並不在「大」,而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。
? 價值探討
大數據是什麼?投資者眼裡是金光閃閃的兩個字:資產。比如,Facebook上市時,評估機構評定的有效資產中大部分都是其社交網站上的數據。
如果把大數據比作一種產業,那麼這種產業實現盈利的關鍵,在於提高對數據的「加工能力」,通過「加工」實現數據的「增值」。
Target 超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎,將所有用戶的購買記錄作為數據來源,通過構建模型分析購買者的行為相關性,能准確的推斷出孕婦的具體臨盆時間,這樣Target的銷售部門就可以有針對的在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠卷。
Target的例子是一個很典型的案例,這樣印證了維克托·邁爾-舍恩伯格提過的一個很有指導意義的觀點:通過找出一個關聯物並監控它,就可以預測未來。Target通過監測購買者購買商品的時間和品種來准確預測顧客的孕期,這就是對數據的二次利用的典型案例。如果,我們通過採集駕駛員手機的GPS數據,就可以分析出當前哪些道路正在堵車,並可以及時發佈道路交通提醒;通過採集汽車的GPS位置數據,就可以分析城市的哪些區域停車較多,這也代表該區域有著較為活躍的人群,這些分析數據適合賣給廣告投放商。
不管大數據的核心價值是不是預測,但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
從大數據的價值鏈條來分析,存在三種模式:
1- 手握大數據,但是沒有利用好;比較典型的是金融機構,電信行業,政府機構等。
2- 沒有數據,但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業,比如,埃森哲,IBM,Oracle等。
3- 既有數據,又有大數據思維;比較典型的是Google,Amazon,Mastercard等。
未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物:1-擁有大數據思維的人,這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益;2-還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井,金礦,是所謂的藍海。
Wal-Mart作為零售行業的巨頭,他們的分析人員會對每個階段的銷售記錄進行了全面的分析,有一次他們無意中發現雖不相關但很有價值的數據,在美國的颶風來臨季節,超市的蛋撻和抵禦颶風物品竟然銷量都有大幅增加,於是他們做了一個明智決策,就是將蛋撻的銷售位置移到了颶風物品銷售區域旁邊,看起來是為了方便用戶挑選,但是沒有想到蛋撻的銷量因此又提高了很多。
還有一個有趣的例子,1948年遼沈戰役期間,司令員林彪要求每天要進行例常的「每日軍情匯報」,由值班參謀讀出下屬各個縱隊、師、團用電台報告的當日戰況和繳獲情況。那幾乎是重復著千篇一律枯燥無味的數據:每支部隊殲敵多少、俘虜多少;繳獲的火炮、車輛多少,槍支、物資多少……有一天,參謀照例匯報當日的戰況,林彪突然打斷他:「剛才念的在胡家窩棚那個戰斗的繳獲,你們聽到了嗎?」大家都很茫然,因為如此戰斗每天都有幾十起,不都是差不多一模一樣的枯燥數字嗎?林彪掃視一周,見無人回答,便接連問了三句:「為什麼那裡繳獲的短槍與長槍的比例比其它戰斗略高?」「為什麼那裡繳獲和擊毀的小車與大車的比例比其它戰斗略高?」「為什麼在那裡俘虜和擊斃的軍官與士兵的比例比其它戰斗略高?」林彪司令員大步走向掛滿軍用地圖的牆壁,指著地圖上的那個點說:「我猜想,不,我斷定!敵人的指揮所就在這里!」果然,部隊很快就抓住了敵方的指揮官廖耀湘,並取得這場重要戰役的勝利。
這些例子真實的反映在各行各業,探求數據價值取決於把握數據的人,關鍵是人的數據思維;與其說是大數據創造了價值,不如說是大數據思維觸發了新的價值增長。
? 現在和未來
我們先看看大數據在當下有怎樣的傑出表現:
大數據幫助政府實現市場經濟調控、公共衛生安全防範、災難預警、社會輿論監督;
大數據幫助城市預防犯罪,實現智慧交通,提升緊急應急能力;
大數據幫助醫療機構建立患者的疾病風險跟蹤機制,幫助醫葯企業提升葯品的臨床使用效果,幫助艾滋病研究機構為患者提供定製的葯物;
大數據幫助航空公司節省運營成本,幫助電信企業實現售後服務質量提升,幫助保險企業識別欺詐騙保行為,幫助快遞公司監測分析運輸車輛的故障險情以提前預警維修,幫助電力公司有效識別預警即將發生故障的設備;
大數據幫助電商公司向用戶推薦商品和服務,幫助旅遊網站為旅遊者提供心儀的旅遊路線,幫助二手市場的買賣雙方找到最合適的交易目標,幫助用戶找到最合適的商品購買時期、商家和最優惠價格;
大數據幫助企業提升營銷的針對性,降低物流和庫存的成本,減少投資的風險,以及幫助企業提升廣告投放精準度;
大數據幫助娛樂行業預測歌手,歌曲,電影,電視劇的受歡迎程度,並為投資者分析評估拍一部電影需要投入多少錢才最合適,否則就有可能收不回成本;
大數據幫助社交網站提供更准確的好友推薦,為用戶提供更精準的企業招聘信息,向用戶推薦可能喜歡的游戲以及適合購買的商品。
其實,這些還遠遠不夠,未來大數據的身影應該無處不在,就算無法准確預測大數據終會將人類社會帶往到哪種最終形態,但我相信只要發展腳步在繼續,因大數據而產生的變革浪潮將很快淹沒地球的每一個角落。
比如,Amazon的最終期望是:「最成功的書籍推薦應該只有一本書,就是用戶要買的下一本書。」
Google也希望當用戶在搜索時,最好的體驗是搜索結果只包含用戶所需要的內容,而這並不需要用戶給予Google太多的提示。
而當物聯網發展到達一定規模時,藉助條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標識產品,感測器、可穿戴設備、智能感知、視頻採集、增強現實等技術可實現實時的信息採集和分析,這些數據能夠支撐智慧城市,智慧交通,智慧能源,智慧醫療,智慧環保的理念需要,這些都所謂的智慧將是大數據的採集數據來源和服務范圍。
未來的大數據除了將更好的解決社會問題,商業營銷問題,科學技術問題,還有一個可預見的趨勢是以人為本的大數據方針。人才是地球的主宰,大部分的數據都與人類有關,要通過大數據解決人的問題。
比如,建立個人的數據中心,將每個人的日常生活習慣,身體體征,社會網路,知識能力,愛好性情,疾病嗜好,情緒波動……換言之就是記錄人從出生那一刻起的每一分每一秒,將除了思維外的一切都儲存下來,這些數據可以被充分的利用:
醫療機構將實時的監測用戶的身體健康狀況;
教育機構更有針對的制定用戶喜歡的教育培訓計劃;
服務行業為用戶提供即時健康的符合用戶生活習慣的食物和其它服務;
社交網路能為你提供合適的交友對象,並為志同道合的人群組織各種聚會活動;
政府能在用戶的心理健康出現問題時有效的干預,防範自殺,刑事案件的發生;
金融機構能幫助用戶進行有效的理財管理,為用戶的資金提供更有效的使用建議和規劃;
道路交通、汽車租賃及運輸行業可以為用戶提供更合適的出行線路和路途服務安排;
……
當然,上面的一切看起來都很美好,但是否是以犧牲了用戶的自由為前提呢?只能說當新鮮事物帶來了革新的同時也同樣帶來了「病菌」。比如,在手機未普及前,大家喜歡聚在一起聊天,自從手機普及後特別是有了互聯網,大家不用聚在一起也可以隨時隨地的聊天,只是「病菌」滋生了另外一種情形,大家慢慢習慣了和手機共渡時光,人與人之間情感交流彷彿永遠隔著一張「網」。
? 大數據隱私
你或許並不敏感,當你在不同的網站上注冊了個人信息後,可能這些信息已經被擴散出去了,當你莫名其妙的接到各種郵件,電話,簡訊的滋擾時,你不會想到自己的電話號碼,郵箱,生日,購買記錄,收入水平,家庭住址,親朋好友等私人信息早就被各種商業機構非法存儲或賤賣給其它任何有需要的企業或個人了。
更可怕的是,這些信息你永遠無法刪除,它們永遠存在於互聯網的某些你不知道的角落。除非你更換掉自己的所有信息,但是這代價太大了。
用戶隱私問題一直是大數據應用難以繞開的一個問題,如被央視曝光過的分眾無線、羅維鄧白氏以及網易郵箱都涉及侵犯用戶隱私。目前,中國並沒有專門的法律法規來界定用戶隱私,處理相關問題時多採用其他相關法規條例來解釋。但隨著民眾隱私意識的日益增強,合法合規地獲取數據、分析數據和應用數據,是進行大數據分析時必須遵循的原則。
說到隱私被侵犯,愛德華?斯諾登應該占據一席之地,這位前美國中央情報局(CIA)雇員一手引爆了美國「棱鏡計劃」(PRISM)的內幕消息。「棱鏡」項目是一項由美國國家安全局(NSA)自2007年起開始實施的絕密電子監聽計劃,年耗資近2000億美元,用於監聽全美電話通話記錄,據稱還可以使情報人員通過「後門」進入9家主要科技公司的伺服器,包括微軟、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美國在線、Skype、YouTube、蘋果。這個事件引發了人們對政府使用大數據時對公民隱私侵犯的擔心。
再看看我們身邊,當微博,微信,QQ空間這些社交平台肆意的吞噬著數億用戶的各種信息時,你就不要指望你還有隱私權了,就算你在某個地方刪除了,但也許這些信息已經被其他人轉載或保存了,更有可能已經被網路或Google存為快照,早就提供給任意用戶搜索了。
因此在大數據的背景下,很多人都在積極的抵制無底線的數字化,這種大數據和個體之間的博弈還會一直繼續下去……
專家給予了我們一些如何有效保護大數據背景下隱私權的建議:1-減少信息的數字化;2-隱私權立法;3-數字隱私權基礎設施(類似DRM數字版權管理);4-人類改變認知(接受忽略過去);5-創造良性的信息生態;6-語境化。
但是這些都很難立即見效或者有實質性的改善。
比如,現在有一種職業叫刪帖人,專門負責幫人到各大網站刪帖,刪除評論。其實這些人就是通過黑客技術侵入各大網站,破獲管理員的密碼然後進行手工定向刪除。只不過他們保護的不是客戶的隱私,而大多是丑聞。還有一種職業叫人肉專家,他們負責從互聯網上找到一個與他們根本就無關系用戶的任意信息。這是很可怕的事情,也就是說,如果有人想找到你,只需要兩個條件:1-你上過網,留下過痕跡;2-你的親朋好友或僅僅是認識你的人上過網,留下過你的痕跡。這兩個條件滿足其一,人肉專家就可以很輕松的找到你,可能還知道你現在正在某個餐廳和誰一起共進晚餐。
當很多互聯網企業意識到隱私對於用戶的重要性時,為了繼續得到用戶的信任,他們採取了很多辦法,比如google承諾僅保留用戶的搜索記錄9個月,瀏覽器廠商提供了無痕沖浪模式,社交網站拒絕公共搜索引擎的爬蟲進入,並將提供出去的數據全部採取匿名方式處理等。
在這種復雜的環境裡面,很多人依然沒有建立對於信息隱私的保護意識,讓自己一直處於被滋擾,被精心設計,被利用,被監視的處境中。可是,我們能做的幾乎微乎其微,因為個人隱私數據已經無法由我們自己掌控了,就像一首詩里說到的:「如果你現在繼續麻木,那就別指望這麻木能抵擋得住被」扒光」那一刻的驚恐和絕望……」
和大數據相關的技術
? 雲技術
大數據常和雲計算聯繫到一起,因為實時的大型數據集分析需要分布式處理框架來向數十、數百或甚至數萬的電腦分配工作。可以說,雲計算充當了工業革命時期的發動機的角色,而大數據則是電。
雲計算思想的起源是麥卡錫在上世紀60年代提出的:把計算能力作為一種像水和電一樣的公用事業提供給用戶。
如今,在Google、Amazon、Facebook等一批互聯網企業引領下,一種行之有效的模式出現了:雲計算提供基礎架構平台,大數據應用運行在這個平台上。
業內是這么形容兩者的關系:沒有大數據的信息積淀,則雲計算的計算能力再強大,也難以找到用武之地;沒有雲計算的處理能力,則大數據的信息積淀再豐富,也終究只是鏡花水月。
那麼大數據到底需要哪些雲計算技術呢?
這里暫且列舉一些,比如虛擬化技術,分布式處理技術,海量數據的存儲和管理技術,NoSQL、實時流數據處理、智能分析技術(類似模式識別以及自然語言理解)等。
雲計算和大數據之間的關系可以用下面的一張圖來說明,兩者之間結合後會產生如下效應:可以提供更多基於海量業務數據的創新型服務;通過雲計算技術的不斷發展降低大數據業務的創新成本。
36大數據
如果將雲計算與大數據進行一些比較,最明顯的區分在兩個方面:
第一,在概念上兩者有所不同,雲計算改變了IT,而大數據則改變了業務。然而大數據必須有雲作為基礎架構,才能得以順暢運營。
第二,大數據和雲計算的目標受眾不同,雲計算是CIO等關心的技術層,是一個進階的IT解決方案。而大數據是CEO關注的、是業務層的產品,而大數據的決策者是業務層。
詳情:http://ke..com/view/9424571.htm

『捌』 如何理解互聯網 與物聯網雲計算大數據的關系

我們在互聯網進化論和互聯網神經學的研究過程中,提出「互聯網正在向著與人類大腦高度相似的方向進化,它將具備自己的視覺、聽覺、觸覺、運動神經系統,也會擁有自己的記憶神經系統、中樞神經系統、自主神經系統。另一方面,人腦至少在數萬年以前就已經進化出所有的互聯網功能,不斷發展的互聯網將幫助神經學科學家揭開大腦的秘密。科學實驗將證明大腦中也經擁有Google一樣的搜索引擎,Facebook一樣的SNS系統,IPv4一樣的地址編碼系統,思科一樣的路由系統。」
之前也根據這一研究結果所繪制的「互聯網虛擬大腦結構圖」對互聯網與雲計算,大數據,物聯網,工業4.0(工業互聯網)的關系進行了闡釋。
1.物聯網是互聯網大腦的感覺神經系統
因為物聯網重點突出了感測器感知的概念,同時它也具備網路線路傳輸,信息存儲和處理,行業應用介面等功能。而且也往往與互聯網共用伺服器,網路線路和應用介面,使人與人(Human ti Human ,H2H),人與物(Human to thing,H2T)、物與物( Thing to Thing,T2T)之間的交流變成可能,最終將使人類社會、信息空間和物理世界(人機物)融為一體
2.雲計算是互聯網大腦的中樞神經系統
在互聯網虛擬大腦的架構中,,互聯網虛擬大腦的中樞神經系統是將互聯網的核心硬體層,核心軟體層和互聯網信息層統一起來為互聯網各虛擬神經系統提供支持和服務,從定義上看,雲計算與互聯網虛擬大腦中樞神經系統的特徵非常吻合。在理想狀態下,物聯網的感測器和互聯網的使用者通過網路線路和計算機終端與雲計算進行交互,向雲計算提供數據,接受雲計算提供的服務。
3.大數據是互聯網智慧和意識產生的基礎
隨著博客、社交網路、以及雲計算、物聯網等技術的興起,互聯網上數據信息正以前所未有的速度增長和累積。互聯網用戶的互動,企業和政府的信息發布,物聯網感測器感應的實時信息每時每刻都在產生大量的結構化和非結構化數據,這些數據分散在整個互聯網網路體系內,體量極其巨大。這些數據中蘊含了對經濟,科技,教育等等領域非常寶貴的信息[52]。這就是互聯網大數據興起的根源和背景。
與此同時,深度學習為代表的機器學習演算法在互聯網領域的廣泛使用,使得互聯網大數據開始與人工智慧進行更為深入的結合,這其中就包括在大數據和人工智慧領域領先的世界級公司,如網路,谷歌,微軟等。2011年穀歌開始將「深度學習」運用在自己的大數據處理上,互聯網大數據與人工智慧的結合為互聯網大腦的智慧和意識產生奠定了基礎。
4.工業4.0或工業互聯網本質上是互聯網運動神經系統的萌芽
互聯網中樞神經系統也就是雲計算中的軟體系統控制工業企業的生產設備,家庭的家用設備,辦公室的辦公設備,通過智能化,3D列印,無線感測等技術使的機械設備成為互聯網大腦改造世界的工具。同時這些智能製造和智能設備也源源不斷向互聯網大腦反饋大數據數,供互聯網中樞神經系統決策使用。
5.互聯網+的核心是互聯網進化和擴張,反映互聯網從廣度、深度融合和介入現實世界的動態過程
互聯網+是2015年在中國迅速升溫的新互聯網概念,這其中離不開國家的倡議,騰訊的大力推動,張曉峰,杜軍主編的《互聯網+,國家戰略行動路線圖》等書的深入研究。對於這個原創於本土並被廣泛關注的互聯網概念,我們應該給與大力支持,更因為互聯網+的確深刻刻畫了互聯網發展形態。
我們無法用上面單獨的一張圖表示我們對互聯網+的理解。這是因為互聯網+本質上反映互聯網從廣度、深度侵蝕現實世界的動態過程。互聯網從1969年在大學實驗室里誕生,不斷擴張,從美國到美洲,從亞洲,歐洲到非洲,南極洲,應用領域從科研,到生活,從娛樂到工作,從傳媒到工業製造業。互聯網+提出者,易觀國際的於揚老師認為互聯網像黑洞一樣,不斷把這個世界吞噬進來。其實互聯網+反映了於揚老師的互聯網黑洞論進一步提升,+這個符號可以看做是一張黑洞的入口或嘴。這也是為什麼我們叫互聯網+,而不叫+互聯網。

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