美文网首页
2018年的大数据时代,看中隐私还是更好的服务体验?

2018年的大数据时代,看中隐私还是更好的服务体验?

作者: FBC海星社区 | 来源:发表于2018-12-10 16:06 被阅读11次

要说现代人和古代人最大的区别是什么?一定是信息。古代人是“两耳不闻窗外事,一心只读圣贤书”,现代人可谓“两眼不看圣贤书,一心只刷朋友圈”。南半球刚刚发生的事情,一条信息,一秒钟我们马上就可以知晓。信息,成为当今社会最具价值和影响力的新型财富。

大数据的前身——“海量的信息”

人类历史上一共发生过五次信息革命。分别是语言、文字、造纸术、印刷术,以及互联网的出现。而下一个信息时代,就是大数据的时代。

大家一定还记得2016年三月,Alpha Go以4:1的成绩战胜了世界围棋冠军李世石,轰动全球。而Alpha Go之所以如此厉害,是因为科学家先让它学习了人类高手的十万盘棋谱,又让它下了三千多万盘棋,因此它积累了丰富的经验。而这几千万盘棋的丰富数据,实际上就是一种大数据。

和Alpha Go一样,所有能够颠覆人类的人工智能的开发,都基于大数据之上。(往期文章:大数据到底是什么?

最早提出"大数据”时代到来的是全球知名的咨询公司麦肯锡。2011年,麦肯锡发表了140页的长报告,认为:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”同年,美国哈佛大学教授萨默斯认为,大数据是未来最激动人心的事件之首。

2012年,奥巴马把大数据战略列为美国最重要的战略之一。也是基于大数据,德国人和美国人先后发明了工业4.0和工业互联网。2014年,中国央视新闻联播开始出现“春运大数据”、“两会大数据”等词语,大数据因此进入到人们的生活之中。

事实上,大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据与“我们的生活”

先看看生活中的数据是怎么来的吧:当你和朋友逛街的时候,刷个银行卡,数据就出来了,你玩的微信、微博也能创造数据。因此,透过移动互联网,形成了一个前所未有的庞大的数据库。而你知道这个数据库究竟有多大么?以谷歌为例,它每天所要处理的数据量,相当于2516万部高清电影,100亿本书。那么,这些数据将会被如何使用呢?

《纽约时报》报道了这样一个故事:美国一家名叫Target的大数据公司,寄了一张孕妇产品的优惠券给一个女孩,因为判断她已经怀孕了。女孩的父亲非常生气,打电话骂了公司经理“我的女儿还没结婚呢,怎么可能怀孕!”一个月之后,他打电话去Target公司,说“对不起,我女儿真的怀孕了”。那么Target公司是如何做到如此精准的判断呢?

Target利用大数据分析,发现怀孕的妇女都会有不同的购买习惯。比如怀孕三个月后,会开始购买无香料的洗发水和护肤品,五六个月之后会开始买补品,包括锌、镁、钙等等。通过类似的搜索,Target公司找到了二十几种相关的产品,可以判断这个女人是否怀孕,一旦发现你怀孕之后,马上寄优惠券给你,开发你成为新的客户。

同样的,你是否也发现你浏览过某个页面之后,百度会推给你同类型的页面广告?

大数据时代的展望与期许

除了电商以及金融领域,大数据在新时代的应用场景已经有了巨大的拓展。未来的大数据将拉动数字经济,伴随人工智能、5G网络、云计算、物联网、预测分析、智能安保等共同发展。而中国数字经济的发展速度目前为全球第一。 

人工智能:如果说人工智能是一辆车,大数据就是车里的汽油。所谓人工智能,就是机器学习,就像一个学生要考试,需要一遍一遍的做很多练习题,而练习题就来自大数据。人工智能的应用场景非常之多,以智能家居、工作效率,和生产效能为例。

智能家居:过去的电商只是很狭窄的线上体验,而我们的生活不是每天24小时挂在网络上。下班回到家,空调是否能感知出我们需要的温度,或者能不能根据喜好调出最适合我们心情的灯光?这些其实都有赖于智能家庭的大数据采集系统,对日常我们的喜怒哀乐、表情情绪等的数据采集。

工作效率:目前的办公软件都有许多人工智能助手,依据云端的大数据,以及日常用户使用软件的习惯和偏好。来进行辅助工作,使工作效率得到巨大的提升。

生产效能:数字化生产、3D打印、3D建模、数字化图纸等等,都有赖于大数据通过互联网和专有的网络之间进行数据分享,提高生产效率。比如从前流水线上生产一千个杯子,一摸一样,现在却可以通过大数据,生产出一千个不同的符合不同顾客喜好的杯子。

5G网络:5G网络的传输速度非常快,原先十毫秒的传输时间,5G网络只需要一毫秒。因而可以相当迅速地判断场景、保障安全。

前段时间,第四届中国国际大数据产业博览会(数博会)在贵阳举行。数博会上的一项5G应用十分令人震撼。你可以远程操纵60公里之外的汽车进行几乎零误差的无人驾驶。通过5G网络,即使是60公里之外的汽车,操作信号的延时也只有不到1%秒,人体几乎感觉不到。除了无人驾驶之外,5G网络以后在其他地方的应用场景也十分丰富,比如一些自然环境很恶劣的地放就不再需要人去作业了。

随着越来越多的数据进入到网络当中,人们对于网络建设也提出了越来越高的要求,而5G网络就像是一条永远不会堵车的高速公路,有了它,就能真正实现让数据多跑路,群众少跑腿。

除此之外,2018年的大数据时代还产生了数据结构的变化。传统的数据采集都是结构化的数据,而大数据则囊括了非结构化的数据。结构化的数据就是“你在9点的时候看了海星社区的推送”,而非结构化的数据就是“你看海星推送的时候是开心呢,还是更开心呢~”

更让人欣慰的是,大数据不仅仅服务于新型公司,在大数据的时代之下,传统实体经济将达到人人平等。市场营销有一个经典案例,沃尔玛通过数据分析,得出尿布和啤酒放在一起很好卖,年轻的爸爸去买尿布,就顺便给自己带一瓶啤酒。然而当时许多其他的公司只能仰望,因为没有足够的财力和数据系统。

而在今天,大数据+云计算的基础设施,只要能接入互联网,就能够租用大数据能力,小超市一样可以被赋能。这也是大数据对实体经济最大的利好。

大数据时代的局限性

不过和所有的科技发展一样,大数据时代也有它的局限性,主要体现在两个方面。

一是隐私问题,数据收集也意味着一定程度上的隐私泄露。目前,无论是任何一种技术都还无法解决这个问题,更有甚者,即使我同意让你使用我的数据,它会导致怎样的结果,却是我无法预料的。

还有一个问题就是海量数据的存储问题。互联网数据中心(IDC)预测,2020年的时候,全球的数据量将达“44ZB”,这是计算机系统里描述存储容量的术语。一个B是一个字节,一个ZB是10的21次方。举个例子,你听一首三分钟的歌,mp3所占用的容量大约10m,如果我有一个Z的内存,存满歌曲,你需要八亿年才能听完。而2003年,全球的数据量仅有五百万T,T是10的12次方。2009年,全球的数据量是0.8Z。预测显示,2030年,全球的数据量将达到2500Z,由此可见,全球的数据量不是成倍,而是以N次方的速度高速增长着。

数据的快速增长,意味着需要更多的存储空间,或者改变存储方式。而这就不得不提到区块链了,在区块链的应用里,如IPFS协议就解决了数据的重复存储问题。未来,也希望有更多更好的应用来突破大数据的局限性。分布式存储的方式不仅可以完美解决数据的重复存储问题,还能提供更多的存储空间和更高的存储效率,以及提高存储的安全性。而因为存储空间是以共享的形式,由大家提供的,所以还会降低存储成本。甚至,由于人人都可以参与,还会大大提高网络应用的公平性。试想,你平时上网,无论是浏览网页还是网络购物,你的浏览记录、每个网站的浏览时间,你的位置等等,这些都会作为大数据被提供给各大网络公司作研究,可你却没有得到一丁点报酬。而在区块链的世界里,你每提供一次数据,或者数据的储存空间,都可以获得相应的token式奖励,而这些奖励都可以直接变现。

在未来,你将有机会,选择主动参与到大数据的必然性发展当中,你不仅可以亲自动手,成为储存空间的初始提供者,也可以选择各种优质的存储方式,并交由海星社区的小伙伴代为管理。无论你以何种方式参与其中,大数据的局限性,将由你来突破。

接下来,海星小姐姐也会倾情奉上一系列区块链技术解决海量数据存储问题的文章,带你梳理优质的海外存储项目,以及教你如何参与其中,既为大数据的发展出一份力,又赚取自己应得的酬劳。

以上就是2018年的大数据时代,曾经科幻小说里的场景都在一步步成为现实,正如狄更斯在《双城记》中所说,这是一个最好的时代,也是一个最坏的时代。大数据时代,你,准备好迎接了么?

资料链接:

https://www.mckinsey.com/.../big-data-the-next-frontier-for-innovation

https://www.forbes.com/sites/lisaarthur/2013/08/15/what-is-big-data/#cbd73a5c85b7

https://www.statista.com/topics/1464/big-data/

https://www.ibm.com/analytics/hadoop/big-data-analytics

https://www.sas.com/en_us/insights/big-data/what-is-big-data.html

如果觉得文章对你有所帮助,欢迎点赞并且推荐给你的好友。欢迎和海星社区一起探究大数据的时代。

相关文章

网友评论

      本文标题:2018年的大数据时代,看中隐私还是更好的服务体验?

      本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/mxqdhqtx.html