近年來，關於大數據的討論在技術、應用、模式等多個層面展開，並被認為代表了產業發展的方向。然而，相對於互聯網公司的諸多做法，被認為在數據資源上具有先天優勢的電信運營商卻顯得滯後。即使放眼全球，電信運營商的大數據應用案例也屈指可數。移動寬帶和固定寬帶的快速發展，OTT的強勢崛起，決定了電信運營商必須充分利用自身的數據資源，另辟蹊徑，實現網絡價值最大化。因此，電信運營商應用大數據是必然的，市場前景非常廣闊。
為了加快大數據的“落地”，幫助行業各方尤其是電信運營商更好地了解大數據，認識大數據戰略發展的重要性，分析發展道路上面臨的困難和障礙，促進大數據產業鏈的成熟，推動大數據的應用和推廣。從今天開始，人民郵電特別邀請中興通訊、中國電信研究院、三大運營商的專家，推出“掘金大數據”系列報道，以饗讀者。
大數據概念的出現，有賴於短短幾年內出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻壹番，而目前全球90%以上的數據都是近幾年才產生的。當然，海量數據只是“大數據”概念的壹部分。只有具備了四個“V”的特征，即量(海量)、速(高速)、變(多樣)、值(價值)，大數據的定義才是完整的，而最後的值(價值)恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。
大數據發展的三個必要條件
大數據的發展需要三個必要條件:數據源、數據交易和數據產生價值的過程。近年來，隨著社交網絡的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，微信、微博、智能手機和電子商務開始普及，誕生了大量有價值的數據源，如位置、生活信息等。數據源的出現為大數據的發展奠定了基礎。大數據時代到來的壹個重要標誌就是大量專業“數據交易員”的出現，以及圍繞數據交易貫穿采集、整理、分析、應用全過程的產業鏈。大數據發展的核心是讓用戶從海量非結構化數據和半結構化數據中獲得新的價值，數據價值是數據交易的驅動力。
近年來，IBM、甲骨文和SAP都投入巨資收購數據管理和分析公司。在這些互聯網巨頭的推動下，數據分析技術越來越成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將“棱鏡門”項目公之於眾。“棱鏡門”事件壹方面說明大數據技術已經成熟，另壹方面也證明阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。
大數據技術的發展推動了雲計算的落地，雲計算部署的完成又反過來增加了市場對數據創造價值的預期。大數據概念提出後，市場終於看到了雲計算的盈利方向。雲計算市場似乎在壹夜之間爆發。近壹兩年幾乎被國內的大方案商和大集成商瓜分——各地的壹級系統集成商與當地政府合作建設雲數據中心，建設智慧城市；各大行業巨頭都在構建各自行業的混合雲標準，搭建行業雲平臺；公有雲也來了，各大IT巨頭都想盡辦法在國內申請公有雲牌照。雲計算從概念到落地用了五年時間，最終促成這壹切的是大數據，或者說是市場對數據價值的預期。隨著智慧城市概念在國內的大規模普及，雲計算基礎設施基本準備就緒。壹方面具備大數據應用的硬件基礎，另壹方面由於雲計算投資回收壓力，市場急需應用部署，大數據猶如雪中送炭，被市場寄予厚望。
現在，壹切都指向“數據如何創造價值？”
56數據創造價值6的基石是數據集成和開放。
大數據服務初創公司Connotate調查了800多名業務和IT高管。結果顯示，60%的受訪者表示“現在說這些大數據投資項目壹定會帶來好的回報還為時過早”。這是因為目前的大數據缺乏必要的開放性:數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業又不願意共享數據。大數據通過研究數據的相關性來發現客觀規律，而數據的相關性取決於數據的真實性和普遍性。如何讓數據* * *可訪問、開放，是當前大數據發展的軟肋，也是需要解決的大問題。
奧巴馬在2012美國大選中受益於數據整合。奧巴馬競選團隊中有壹個神秘的數據挖掘團隊，通過挖掘海量數據，幫助奧巴馬籌集了6543.8+0億美元；他們通過數據挖掘，將活動廣告的效率提高了14%。通過制作搖擺州選民的詳細模型，每晚進行6.6萬次模擬選舉，他們可以計算出奧巴馬在搖擺州的勝率，指導資源的分配。這個數據挖掘團隊為奧巴馬成功連任做出了貢獻。與羅姆尼競選團隊相比，奧巴馬競選團隊最大的優勢是整合大數據。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到世界各地都存在同樣的問題:數據分散在太多的數據庫中。因此，在最初的18個月，奧巴馬競選團隊創建了壹個單壹的龐大數據系統，該系統可以整合來自民意調查者、捐贈者、實地工作人員、消費者數據庫、社交媒體和搖擺州主要民主黨選民的信息。這個龐大的綜合數據庫不僅可以告訴競選團隊如何找到選民並獲得他們的關註，還可以幫助數據處理團隊預測哪類人可能會被某件特定的事情說服。正如戰役指揮官吉姆·梅西納所說，在整個戰役中，沒有數據支持的假設很少存在。
2065438+2002年3月，美國奧巴馬政府宣布投入2億美元啟動“大數據研究與發展計劃”，將大數據的研究上升為國家意誌，對大數據的融合產生了深遠的影響。壹個國家的數據規模和數據運用能力將成為其綜合國力的重要組成部分。中國智慧城市的建設目標之壹是實現數據集中共享。
用數據創造價值，需要合作共贏的商業模式。
隨著雲計算、大數據技術以及相關商業環境的不斷成熟，越來越多的“軟件開發者”正在利用跨行業的大數據平臺來創建創新的大數據應用，並且這壹門檻正在降低。因為首先，數據擁有者願意做這樣的事情，可以用很少的成本獲得額外的收入，提高盈利水平；其次，大數據設備廠商願意做這樣的事情，因為廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展雙贏的合作關系必然比單純賣設備更賺錢。壹些有遠見的制造商已經開始通過提供資金、技術支持和持股來支持這些“軟件開發商”。第三，行業細分領域對數據分析和應用的需求越來越大。對於整個大數據產業鏈而言，創新型行業數據應用開發者將是未來整個大數據產業鏈中最活躍的壹環。
在不可避免的大數據時代，三類企業將在“大數據產業鏈”中處於重要地位:擁有海量有效數據的企業、擁有強大數據分析能力的企業、具有創新能力的“軟件開發者”。社交網絡、移動互聯網、信息企業、電信運營商都是海量數據的生產者。臉書擁有8.5億用戶，淘寶擁有超過3.7億註冊用戶，騰訊的微信用戶已超過3億。這些龐大的用戶群體提供的數據，正在等待時機釋放巨大的商業能量。可以預見，在不久的將來，臉書、騰訊、電信運營商等海量數據持有者，要麽將自身發展成為數據分析提供商，要麽與IBM、中興等企業緊密對接，成為上下遊合作企業，大數據產業鏈在某個爆發點到來時，將以驚人的速度成長。
警惕大數據的危害
大數據時代，傳統的隨機抽樣已經被“匯集所有數據”所取代，人們的思維決策模式可以直接根據“什麽”得出結論。因為這個結論排除了個人情緒、心理動機、采樣精度等因素的幹擾，所以會更加準確和可預測。但由於大數據過於依賴數據的收集，壹旦數據本身出現問題，就很可能出現“災難性大數據”，即由於數據本身的問題，導致錯誤的預測和決策。
大數據的理論是“在稻草堆裏找根針”，但如果“所有稻草看起來都像那根針”呢？分不清真偽和價值的信息太多就像信息太少壹樣，對於需要瞬間做出判斷的情況也是壹種傷害，而且壹旦判斷錯誤，很可能會造成嚴重的後果。大數據理論的基礎是“海量數據是事實”，但如果數據提供者弄虛作假怎麽辦？這在大數據時代變得更加有害，因為人們無法控制數據提供者和收集者本身的偏見和過濾。擁有最完備數據庫、最先接受“大數據”概念的華爾街投行和歐美各大評級機構，在重大問題的判斷上往往會出現失誤，這本身就暴露了“大數據”的局限性。
不僅如此，大數據時代創造了壹個數據庫無處不在的世界，數據監管者面臨著前所未有的壓力和責任:如何避免數據泄露損害國家利益、公共利益和個人隱私？如何避免信息不對等，損害弱勢群體利益？在有效控制風險之前，可能還是把大數據關在“籠子”裏比較好。
大數據的經濟價值已經被人們所認識，大數據的技術也逐漸成熟。壹旦完成數據的整合和監管，大數據爆炸時代就要到來。我們現在要做的就是選擇好自己的方向，為大數據的到來提前做好準備。
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