從2008年年中到2009年年末很短的時間段內,信息技術領域的不同部分遵循摩爾定律同期取得新進展(內存容量翻番;網絡速度顯著提升,而價格卻持續下降;在存儲介質上,普通硬盤逐漸被固態硬盤和閃存取代;cpu性能增強(計算能力增強、核數增加)),大幅提高了現有的計算能力,為大數據的應用迎來了發展的新機遇。這些技術進步多年來一直持續,隻是步調不同,有的節奏更快,有的較為平穩。但到了2009年年中,幾乎在同一時間點上,幾個方麵同時取得突破,成為大數據廣泛應用的觸發力量。進入2012年,這種計算能力量級的全麵提升,再加上對社交網絡數據、機器數據等分析需求的釋放,一個有利於大數據產業興起的外部環境應運而生。


    數據除了作為必要成分驅動業務外(如金融交易數據、電子商務交易數據),數據產品的開發(通過數據用途的擴展創造新的價值,如精準網絡廣告)更是為攫取數據財富提供了新的源泉。目前,在科學研究、教育與人力資源管理、醫療與健康服務、能源服務、城市管理、政務處理、國防事務、傳統產業轉型、金融業務創新方麵以及文化體育產業、零售行業、電子商務和互聯網行業,國內外的大數據應用均取得了突出成就。尤其是經濟領域,海量數據的積累與交換、分析與運用,產生了前所未有的洞見和知識,極大地促進了生產效率的提高,為充分挖掘數據要素的價值提供了超乎尋常的力量。


    存儲、網絡、cpu、帶寬能力的提升和價格的下降推動大數據時代到來


    資料來源:o’reilly,《big data now》


    根據美國學者對179家大型企業進行的研究,采用“數據驅動型決策”模式的企業生產力普遍可以提高5%~6%。相對於傳統的實物經濟,數據經濟愈發顯示出其價值增值。以麵向商家的“數據魔方”服務為例。2010年4月,淘寶網正式推出“數據魔方”。基於海量數據,數據魔方為商戶提供一係列的數據服務。商家可以了解淘寶平台上的行業總體情況、自己擁有品牌的經營狀況、消費者行為動態等,據此進行生產、庫存和營銷決策,目前已有數十萬商戶使用這一服務。


    下表給出一些國內外大數據應用案例。

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