Tres condiciones necesarias para el desarrollo de big data en China
El valor económico de big data ha sido reconocido por la gente y la tecnología de big data ha madurado gradualmente. Una vez que se complete la integración y supervisión de los datos, llegará la era de la explosión del big data. Lo que tenemos que hacer ahora es elegir nuestra propia dirección y prepararnos de antemano para la llegada del big data. El surgimiento del concepto de big data se basa en las enormes cantidades de datos que han aparecido en tan solo unos pocos años. Según las estadísticas, los datos en Internet se duplican cada dos años, y más del 90% de los datos actuales en el mundo solo se generaron en los últimos años. Por supuesto, cantidades masivas de datos son sólo una parte del concepto de "grandes datos". Sólo con las cuatro características "V" se puede completar la definición de big data, y el valor es precisamente la clave para determinar la dirección futura de big data.
Tres condiciones necesarias para el desarrollo de big data El desarrollo de big data requiere tres condiciones necesarias: fuente de datos, transacción de datos y proceso de generación de valor de los datos. En los últimos años, el auge de las redes sociales, el desarrollo del Internet de las cosas y la popularización del Internet móvil han generado una gran cantidad de fuentes de datos valiosas, sentando las bases para el desarrollo del big data. Una señal importante de la llegada de la era de los big data es la aparición de un gran número de "comerciantes de datos" profesionales y la formación de una cadena industrial en torno al comercio de datos que recorre todo el proceso de recopilación, clasificación, análisis y aplicación. El núcleo del desarrollo de big data es permitir a los usuarios obtener nuevo valor a partir de datos masivos no estructurados y los datos semiestructurados son la fuerza impulsora de las transacciones de datos.
En los últimos años, IBM, Oracle y SAP han invertido fuertemente en la adquisición de empresas de gestión y análisis de datos. Impulsada por estos gigantes de Internet, la tecnología de análisis de datos es cada vez más madura. En junio de 2013, Edward Snowden hizo público el "Proyecto Prisma". Por un lado, el incidente de "Prism Gate" muestra que la tecnología de big data ha madurado y, por otro lado, también demuestra que lo que actualmente obstaculiza el desarrollo de big data no es la tecnología, sino las transacciones de datos y el valor de los datos;
El desarrollo de la tecnología de big data ha promovido la implementación de la computación en la nube, y su finalización ha aumentado, a su vez, las expectativas del mercado sobre el valor creado por los datos. Después de que se propuso el concepto de big data, el mercado finalmente vio la dirección de las ganancias de la computación en la nube: los integradores de sistemas de primer nivel en varias regiones cooperaron con los gobiernos locales para construir centros de datos en la nube, los principales gigantes de la industria están construyendo plataformas en la nube en sus respectivas industrias; Los gigantes de TI están haciendo todo lo posible para expandirse a nivel nacional. Solicite una licencia de nube pública. Los macrodatos han contribuido a la computación en la nube desde el concepto hasta la implementación. Con la popularización del concepto de ciudad inteligente, la infraestructura de computación en la nube está básicamente lista. Por un lado, la base de hardware para las aplicaciones de big data se ha completado, por otro lado, debido a la presión del mercado para recuperar las inversiones en computación en la nube; La necesidad urgente de implementar aplicaciones de big data es como una ayuda oportuna y el mercado tiene grandes esperanzas.
Ahora, el núcleo de la pregunta apunta a "¿Cómo crean valor los datos?"
La integración y la apertura son las piedras angulares. La startup de servicios de big data, Connotate, encuestó a más de 800 ejecutivos de empresas y TI. Los resultados muestran que el 60% de los encuestados dijo: "Es demasiado pronto para decir que estos proyectos de inversión en big data definitivamente traerán buenos rendimientos. Esto se debe a que el big data actual carece de la apertura necesaria: los datos se guardan en diferentes departamentos". y empresas que no están dispuestas a compartir datos. Big data consiste en descubrir leyes objetivas estudiando la correlación de los datos, que depende de la autenticidad y universalidad de los datos. Cómo hacer que los datos * * * sean accesibles y abiertos es la debilidad del desarrollo actual de big data, y también es un gran problema que debe resolverse.
En las elecciones estadounidenses de 2012, Obama se benefició de la integración de datos. Hay un misterioso equipo de minería de datos en el equipo de campaña de Obama que ayudó a Obama a recaudar 654.380 millones de dólares mediante la extracción de cantidades masivas de datos; mediante la minería de datos, mejoraron la eficiencia de la publicidad de la campaña en un 14%. Crearon modelos detallados de votantes en estados indecisos y realizaron 66.000 elecciones simuladas cada noche para calcular la tasa de victorias de Obama en estados indecisos y guiar la asignación de recursos. La campaña de Obama tiene una ventaja sobre la campaña de Romney: la integración de big data. El equipo de minería de datos de Obama también se dio cuenta de que el mismo problema existía en todo el mundo: los datos estaban dispersos entre demasiadas bases de datos.
Así, en sus primeros 18 meses, la campaña de Obama creó un único sistema de datos masivo que podría consolidar datos de encuestadores, donantes, trabajadores de campo, bases de datos de consumidores, redes sociales y demócratas clave en estados indecisos. La información para los votantes no sólo les dice a las campañas cómo encontrar. votantes y captar su atención, también ayuda a los equipos de procesamiento de datos a predecir qué tipos de personas probablemente se dejarán persuadir por determinadas cosas. Como dijo el comandante de campaña Jim Messina, a lo largo de la campaña rara vez existieron suposiciones que no estuvieran respaldadas por datos.
En marzo de 2012, la administración Obama anunció que invertiría 200 millones de dólares para lanzar el "Plan de Investigación y Desarrollo de Big Data", elevando la "investigación de big data" a la categoría de voluntad nacional. La escala de datos de un país y sus capacidades de aplicación de datos se convertirán en una parte importante de su fortaleza nacional integral. Uno de los objetivos de la construcción de ciudades inteligentes en China es lograr el intercambio centralizado de datos.
Modelo de negocio de cooperación beneficioso para todos A medida que la computación en la nube, la tecnología de big data y los entornos comerciales relacionados continúan madurando, cada vez más "desarrolladores de software" utilizan plataformas de big data intersectoriales para crear plataformas innovadoras de big data. Aplicaciones de datos, y este umbral se reduce constantemente. Porque, en primer lugar, los propietarios de datos pueden obtener ingresos adicionales a un costo insignificante y aumentar la rentabilidad, en segundo lugar, los fabricantes de equipos de big data necesitan aplicaciones para atraer a los consumidores a comprar equipos, y desarrollar asociaciones en las que todos ganen seguramente será más rentable que simplemente vender; equipo. Algunos fabricantes con visión de futuro han comenzado a apoyar a estos "desarrolladores de software" proporcionándoles capital, soporte técnico y acciones. En tercer lugar, existe una demanda creciente de análisis y aplicación de datos en segmentos industriales. Para toda la cadena de la industria de big data, los desarrolladores innovadores de aplicaciones de datos de la industria serán el eslabón más activo en toda la cadena de la industria de big data en el futuro.
En el futuro, tres tipos de empresas desempeñarán un papel importante en la "cadena de la industria de big data": empresas con cantidades masivas de datos válidos, empresas con sólidas capacidades de análisis de datos y "desarrolladores de software" innovadores. " Las redes sociales, Internet móvil, las empresas de información y los operadores de telecomunicaciones son productores de datos masivos. Facebook tiene 850 millones de usuarios, Taobao tiene más de 370 millones de usuarios registrados y los usuarios de WeChat de Tencent han superado los 300 millones. Los datos proporcionados por estos enormes grupos de usuarios esperan la oportunidad de liberar una enorme energía comercial. Es previsible que en un futuro próximo, los poseedores de datos masivos como Facebook, Tencent y los operadores de telecomunicaciones se extiendan para convertirse en proveedores de análisis de datos o se conecten estrechamente con IBM, ZTE y otras empresas para convertirse en empresas cooperativas upstream y downstream. Industria de big data Cuando llegue el período del brote, la cadena crecerá y se desarrollará a un ritmo alarmante.
Tenga cuidado con los peligros del big data. En la era del big data, el muestreo aleatorio tradicional ha sido reemplazado por "recopilar todos los datos", y el modo de pensamiento y toma de decisiones de las personas puede sacar conclusiones directamente basadas en ". qué". Debido a que dicha conclusión elimina la interferencia de emociones personales, motivaciones psicológicas, precisión del muestreo y otros factores, será más precisa y predecible. Sin embargo, debido a que los big data dependen demasiado de la recopilación de datos, una vez que hay un problema con los datos en sí, es probable que se produzcan "big data catastróficos", es decir, los problemas con los datos en sí conducen a predicciones y decisiones erróneas.
La teoría del big data es "encontrar una aguja en una pajita", pero ¿y si "todas las pajitas se parecen a la aguja"? Demasiada información que no puede distinguir entre autenticidad y valor es como muy poca información, que también es perjudicial para situaciones que requieren un juicio instantáneo y, una vez que el juicio es incorrecto, es probable que tenga graves consecuencias. La teoría del "big data" se basa en el hecho de que "los datos masivos son hechos", pero ¿qué pasa si el proveedor de datos los falsifica? Esto se vuelve aún más pernicioso en la era del big data, ya que no es posible controlar los sesgos de los propios proveedores y recolectores de datos. Los bancos de inversión de Wall Street y las principales agencias de calificación europeas y americanas, que disponen de las bases de datos más completas y fueron los primeros en aceptar el concepto de "big data", a menudo cometen errores al juzgar las cuestiones más importantes, lo que a su vez pone de manifiesto las limitaciones de los "big data". datos".
No solo eso, la era de los big data ha creado un mundo donde las bases de datos son omnipresentes y los reguladores de datos enfrentan presiones y responsabilidades sin precedentes: cómo evitar que las filtraciones de datos perjudiquen los intereses nacionales, los intereses públicos y la privacidad personal. ? ¿Cómo evitar la asimetría de información y perjudicar los intereses de los grupos vulnerables? Hasta que los riesgos se controlen eficazmente, tal vez sea mejor mantener los “grandes datos” en una jaula.
El valor económico de big data ha sido reconocido por la gente y la tecnología de big data ha madurado gradualmente. Una vez que se complete la integración y supervisión de los datos, llegará la era de la explosión del big data. Lo que tenemos que hacer ahora es elegir nuestra propia dirección y prepararnos de antemano para la llegada del big data.
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