把“大數據”趕下“神壇”

大數據的核心就是數據的文化、思維和方法。大數據的應用只是未來信息技術的一種應用，迷你倉新蒲崗不應該過於神化大數據，也不應該過於矮化大數據。大數據目前炒得太熱了，實際上，這個東西很早就存在。孫臏和龐涓打仗就是用數據來驅動。美國研究機構Gartner也認為大數據現在已經到了幻滅期，要把大數據趕下神壇。此前的雲計算被炒了好幾年，到如今也沒有多少人能感受到有哪些太大的改變？跨過公司搞推銷是要給你先洗腦，願景描繪的好上加好，到頭來建一堆"廢銅爛鐵"還讓你自願來埋單，掏空你的錢包。前幾年幾家大公司合著伙把雲計算炒上了天，其結果是各地政府耗資幾千億紛紛建立起大片大片的數據中心。真的能用這麼多大型數據中心嗎？有些人心裡很清楚。誠然，從理論上看，雲計算是變革IT的，它把IT變成一種基礎設施，變成一種彈性，按需可獲得、可測量的基礎設施，它改變的只是每個公司的IT部門。而大數據則是深刻的改變我們的業務、我們的工作、學習和生活方式。毫無疑問，盡管中國成了雲計算"試驗田"，但是大數據還是未來的技術應用趨勢。只是不要再盲目投巨資，應用需要一步一步來。如果說雲計算還是IT，是用"新瓶"裝了"舊酒"，那麼大數據至少它的酒變成新的了。大數據的特性是大、雜、快。說它大，用一個印象最深刻的比喻就是，從人類文明開始到2003年，人類總共創造了多少數據，在今天，我們每半天就能創造那麼多數據。說它雜是指有非結構化數據，結構化數據，有正在動的數據，也有靜止的數據。有科研的數據，也有企業的業務數據，有互聯網的交互數據，也有物聯網的傳感數據。說它快是指大數據在少數幾大行業已經鋪開了。華爾街的高頻交易是典型的快魚吃慢魚。高頻交易發現機會的頻率在微秒級，微秒級的吃毫秒級的。這就是為什麼它們每個數據到每一個終端要求網線是一百英尺，是怕有人在網線長短上面偷這一點點時間。那麼，這些大、雜、快的大數據到底能做些什麼？它對技術有什麼挑戰？這才是我們應該更關心的問題。以往，最早使用大數據的沃爾瑪，這個禮拜的數據下個禮拜出來，它可以接受。但是現在，我們要去瞭解一個顧客真正關心的是什麼，他想買什麼，等到他結賬以後再去知道是不是有點兒太晚了？應該是他還在超市裡面走的時候，他在一邊看的時候，我們就應該實時的知道他的慾望是什麼，興趣是什麼，我們可以大數迷你倉出租技術去怎麼樣地開發他。毋庸置疑，大數據的應用技術大多都在開發研究中，目前還沒有什麼真正成熟的技術可言。去年追捕案犯周克華的時候，南京市場上硬盤都買不到了。據透露在南京請了兩千多名警校的學生，用人海戰術看了三個月的數據。他們用硬盤從數據中心拷出來，到底在哪兒露過面，能抓到哪些蛛絲馬跡，都是用人眼去找周克華。這從另一個方面印證了，假如果真有成熟的大數據應用技術，還用這麼個人海戰嗎，可能兩分鐘就找到線索了。如果看的再遠些，在未來很有可能通過大數據實現。在7月31日英特爾中國研究院舉辦的"創新七巧板"活動上，首席工程師吳甘沙透露說，英特爾的物聯技術研究院在做這個平台。事實上，目前許多大公司都在研究開發大數據應用技術。在業界看來，Hadoop現在幾乎成為了大數據處理的標準平台。Hadoop能夠處理大和雜，能夠處理各種結構化、非結構化的數據，但是不能快。它每次去處理的時候，都要把整個"數據海洋"重新煮沸一次。這叫做批量處理。我下次又有一些數據來了，他又要重新把這個"數據海洋"煮沸。現在的Hadoop可能能夠做到十分鐘級別。吳甘沙說"我們研究院現在第一步就開始想，我們怎麼能夠加速它，把十分鐘級別做到分鐘級別。而真正的大數據要快到秒級。"對於大數據技術研究，英特爾中國研究院還在進行聯合研究圖計算。吳甘沙表示，圖或者是複雜網絡現在是非常普遍的。路網是圖，社交網絡也是一個圖，一個疾病爆發的模式也是一個圖。甚至是現在的"棱鏡"，他要去找到恐怖分子策劃恐怖事件的軌跡，通過很多電話的網絡、社交網絡等結構化數據、非結構化數據、視頻數據來進行圖計算的。信息技術的角色已從一種降低成本與提高企業效率的方式，演變為向企業和消費者提供新服務的途徑。展望未來，隨著更多移動設備連接至互聯網，通過從數以億計的使用者及設備上獲取的經驗，基於雲的軟件與應用正變得更加智能，從而可為用戶帶來更加精彩的環境感知型體驗與服務。迪斯尼最近開始為遊客提供能實現無線連接的腕帶，其能通過實時數據分析來改善遊客的園內體驗。我國的博康智能開展了一項智能交通安全計劃，以尋求在一個擁有千萬人口的城市中確定合適的交通模式，並智能地為行駛在道路上的車輛提供更好的路線選擇。這些應用正在一步步地展示未來大數據的魅力，逐漸成為我們伸手可及的應用感受。儲存倉