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大数据时代下的智能传播及其盈利模式2
2015-06-04
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大数据时代下的智能传播及其盈利模式2


二、大数据面面观

当前,大数据正处于快速发展期,每个人对于大数据都有不同的认识,那么什么是大数据?其基本特征又是什么呢?这就需要我们从多个维度来理解和认识大数据。

(一)何谓大数据

所谓大数据,是指以服务于决策为目的,需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。认真分析大数据,其本质体现在如下五个方面:第一,数据量大。相对于传统的抽样调查的数据,大数据无疑是巨大的,尤其是依靠传统的计算手段难以有效计算的。第二,服务于决策。大数据的主要目的是服务于各类决策,能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力。第三,需要新处理模式。由于大数据数量大且非结构化数据很多,现有的处理模式不能有效处理大数据,需要新处理模式。第四,信息资本。大数据是一种信息资本,而不仅仅是一堆数据和成本。所谓信息资本,是指其能够为政府和企业带来未来经济利益的信息资源,更是和土地、资本、人才等一样的新生产要素。第五,更为复杂。大数据比海量数据更为复杂,海量数据包括结构化和半结构化的交易数据,而大数据除此之外还包括非结构化数据和交互数据。

(二)大数据的特点

大数据在量度、频度、速度、维度和温度五个方面具有显著的特点,具体如下:

第一,在量度方面,具有海量性特点,即大数据规模巨大,当前通常指10TB规模以上的数据量,而且随着数据的迅猛增加,大数据的量级还会进一步增加。

第二,在频度方面,具有高频率的特点,即发生的频率很高,重点在于用户参与与互动而产生的数据。在这方面,传统媒体的发行用户数据的价值就很小,关键在于其发行用户非在线,基本上一年才更新一次。

第三,在速度方面,具有实时性的特点,即大数据能够实时反应。例如,在Google搜索框内输入一个关键词,就能够瞬间呈现与其相关的信息,一旦其反应速度稍有不及,就会有大量的用户流失。

第四,在维度方面,具有全样本、多维度、非结构化的特点,即大数据是全体样本的数据,而不是抽样的数据;大数据是多个维度的数据,而不是单个维度的数据;大数据既有惯常的结构化的数据,也有音频、视频等非结构化的数据,而不仅仅是结构化数据。

第五,在温度方面,具有在线性特点,即大数据是永远在线的,能够随时被调用的,这就要求必须基于用户数量巨大的互联网平台。这些平台记录了用户的行为、情感、思想、爱好与需求,能够科学地分析用户的需求。

此外,可以按照生产的主体不同,把大数据分为商务过程数据(由传统的信息系统产生)、环境状态数据(由传感器产生)、社会行为数据(由社交媒体产生)、物理实体数据(由数字化制造产生)四种类型。当然也可以按照归属主体分为政府数据和企业数据,其中政府数据又分为民意数据、业务数据和环境数据。

(三)大数据蕴含着新思想和新思维

在大数据出现之前的小数据时代,我们只能通过抽样调查的方式来回答“为什么”,即找出“因果关系”,找出事情的前因后果。即使有相关关系的研究,重点也是研究“因果关系”。

在大数据时代,大数据大大拓宽了研究范围,大数据能通过全样本的方式来回答“是什么”,即发现相关关系,这能够帮助我们更好地认识和了解世界。因此,大数据既能处理“因果关系”,又能处理“相关关系”,即不仅能够回答“为什么”,又能够回答“是什么”。

典型的相关关系而非因果关系的案例主要有:沃尔玛啤酒与尿布的混搭;鲨鱼对人类的攻击次数和冰淇淋的销量是正相关的;儿童的蛀牙数量与他们的词汇量是正相关的;在美国,自2004年以来,“体重增加”与“房屋出租”的相关性达到90%。

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