为什么大数据发展这么迅猛？

近几年来大数据发展势头相当迅猛，几乎是以强势的态度进入我们的视野，聚焦在大数据相关的研究，最早大数据只是一个IT的概念，现在突然发现大数据开始进军各个行业的商业模式，对各个行业都产生非常大的影响。那么大数据为什么发展这么快速，下面就来扒一扒这背后的原因。
 
1、存在的背景
数据储存技术、网络技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。
物联网的本质就是更多采集数据的入口和节点；云计算培养了服务的商业模式和集中建设降低单位计算和存储成本。到了移动互联网就更有意思了：
第一个特点是身份，在合适的时间、地点，将合适的信息送给合适的人，你需要了解对方的年龄、爱好、状态，没有这个精准身份的信息，一切都无从谈起。
第二个就是连接，双向适时的互动连接，网络出现后，你想要知道什么都可以去网上搜索，所有你想知道的一览无余。就如网络，我们是一半接受信息，一半输出信息。信息互换不断的流通连接了天南海北的人们
第三个是手机主要的特性，信息具有位置性以及感应器，电脑上已经不会再有更多的感应器，但手机上的感应器角度会越来越多，未来我们的手机可以识别谁是你的朋友，可以闻到气味，可以感觉到甲醛超标，可以觉察你是否生病了。
这三样结合在一起本质上就是产生、处理和应用了大数据，通过各种各样新的技术和来帮助我们解决各种各样的问题，重新构建信息流，资金流、物流。
2 、大数据会如此轰动是深远的社会背景，更重要是数据思维
所谓的数据思维，着重的是数据的全面性，而不是随机抽样性。关注数据的复杂性，弱化精确性，以前我们对待数据是非常精确，现在大数据跟传统的有很大出入，在大数据里面不需要要求那么精确，我们要的是一个大的框架，模糊的准确度趋势判断大数据是一种 重新评价企业的新方法。数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。
五大维度：活性、颗粒度、维度时空、远近、情绪。第一个叫活性，在互联网公司里面，比如每天使用阿里的服务三到五次，但是你知道银行的网点，你可能一个月或者更长时间才去一次。第二个颗粒度，就是你在电商的平台上从进店到采购到物流、运送、配送、直到最后的评价分享，所有环节都有清晰的记录，这是颗粒度。第三个维度，就像易宝支付，当你使用过他之后，你的数据就留在他的记录里，这样就会有更多的维度进行数据相关的处理和分析。第四，有人有贷款的需求，我的金融机构、互联网公司，很有可能是第一个知道你有贷款需求的，我可能就第一时间知道这个客户，银行知道这个过程还需要一段时间。最后一个称之为情绪，你在微博上发的任何一条信息都是带有个人情感的，既然有情感就了解你的状态，就会根据你的需求决定采取何种营销。

3、数据究竟有多大
大数据带动方法论上的变化本质上是人的行为越来越被虚拟化，以前历史上谁都不知道你在互联网上是人还是狗，现在处处行迹处处痕，语言分析、自然语义处理、图像处理、信号处理、关系预测来精准预计，导致全球数据量每两年翻一翻。随着Iphone和各种安卓普及，每个人在云端都有几个G几个T的网盘，存着各种各样的信息，大到一定程度，根本没法处理，我们叫做狭义的大数据。有很多的新的计算机的处理方式，存储方式，和数学建模的方式去分析这些数据，那数据根据访问频次又分冷数据和热数据。当年由于热数据所带来的信息量意义更大，关注度集中在此，数学上的方法也是基于统计抽样。奇妙的关联度：但随着计算和存储成本的降低，发现可以处理全量数据，全量数据堆积在一起发生了非常多奇妙的现象。有些对当前的科学都有重大影响，当年基于统计、抽样建立起来的模型极有可能是错的，比如开普敦定律和冥王星的失误。这个可以参考我和国栋共著的大数据时代的历史机遇一书。所以在狭义的定义下会出现IBM和IDC定义的4个V，数据规模（Volume）、快速（Velocity）、多样的类型（Variety）据价值（Value）。
4 、接下来发生怎样的事情泛互联网化
软件、硬件会免费，成为收集数据的入口行业垂直整合：一开始是软件做硬件、互联网公司做硬件和软件，接下来就是电商做金融、金融做电商、软件公司提供增值服务。为什么？一旦需要无线的靠近客户之后，就要服务客户需求的一切，行业的边界在不断被打破数据成为资产：数据会变得越来越重要，是一切商业模式起源和重构的基础。

5、在中国和全球的情况全球范围看，这种变革正在发生
互联网行业首当其冲，接着是商业智能与咨询服务领域、零售行业，还包括医疗、卫生、交通、物流甚至生物科技、天文……大数据催生的数据服务意识和能力，正在影响这个社会的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域，并催生了了各行各业的变革力量。也就是我们所说的跨界颠覆者。我把大数据技术分为传统企业级别，和创新市场。企业级别市场还是IBM、EMC、惠普、Oracle新瓶装旧酒，那些商业智能数据处理的老产品来取代，更多的只是忽悠客户来干干数据分析的活。当时在另外一方面，像google/facebook,国内的BAT等是真正在考虑大数据的。而且以阿里引导的去IOE的大趋势，也是体现了在未来移动化和大数据浪潮下，老外的产品无法满足国内快速、开源、便捷的增长需求。在创新市场里面的大数据技术：一方面，以开源为主。即便是IBM、Oracle等行业巨擘，也同样是集成了开源技术，和本公司原有产品更好的结合而已，在新兴的大数据处理领域，中外公司几乎站在同一起跑线。单纯考虑狭义的大数据处理技术（如Hadoop、MapReduce、模式识别、机器学习等），中外差距很短左右。如果考虑数字资产规模以及利用的技术，中外差距更多体现为意识上的差距。像阿里已经完全取代了IOE的产品，当前不仅自己用，而且还提供了阿里云对外输出。节省20亿IT开支，像亚马逊已经把EC2和S3成为较大的盈利点。而且阿里现在的处理能力每秒达到1亿次，超过了4大行的综合（马云前几天在人民银行的忽悠）另一方面，中国人口和经济规模，决定中国的数据资产规模，冠于全球。客观上为大数据技术的发展，提供了演练场。比如我之前在甲骨文的时候是三大运营商的咨询经理，每次遇到客户客户都提，我们的数据量全球第一。神枪手是靠子弹磨练出来的，好的产品也是靠数据量出来的。在阿里，京东、百度相关公司，不管是客户需求驱动、还是成本驱动都开始了替代过程，我认为这个变化趋势会进一步传导到金融、电信、政府等重要IT投入行业中。

6 、几家典型公司的大数据
百度拥有中国最大的消费者行为数据库，覆盖95%的中国网民，日均响应50亿次搜索请求，搜索市场占比达80%，百度联盟，60万联盟合作伙伴每天有50亿次的日均行为产生，这个鞋构成了巨大的数据的基础。
腾讯超过了7.836亿QQ活跃账户，4.969亿微博用户和超过一亿的视频用户、5.976亿QQ空间用户，微信、手机管家等带来的移动用户也超过了4亿，海外用户快超过一亿。腾讯“N个产品x N个平台x N个终端x N个用户关系”的庞大服务矩阵，带来数据的非结构化、碎片化、海量化。变现工具有：腾讯分析和腾讯罗盘。
马云宣称平台、金融和数据是阿里未来的三大战略方向。爱、阿里未来本质上是一个数据公司，电商越来越离不开数据，金融的核心也是数据。收购的新浪微博、友盟、高德、丁丁等就是为了圈数据。产品：内部的淘数据、KPI系统、数据门户、活动直播间、卖家云图、页面点击、黄金策；给用户提供的数据魔方、无量神针和类目360、淘宝指数最具备划时代意义的2012年阿里又推出了“聚石塔”产品可提供数据存储、数据计算两类服务。2012年双十一191亿元的大促销当天，聚石塔处理的订单超过天猫总量的20%，比平时增长20倍。阿里金融是大数据衍生产品开发的一个范例。阿里由于电商特性是走得最远的。

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