一起聊一聊：大数据是什么意思？_上海数据分析网

一起聊一聊：大数据是什么意思？

摘要：大数据的概念可能不同的人会有不同的理解，我自己从08年开始从事大数据相关的工作，那个时候我们是觉得自己搞的是云计算和大数据仓库，而到了2011、2012年的时候，国内大数据的概念才兴起来，之后就是炒了三年的概念。

因为从事这一方向，这几年不断会有人问我什么是大数据?我一直都回答不好。在最近的几个月，我对这一概念思考的更多一些，结合看过的一些资料(如《大数据时代》、《数学之美》第二版、《硅谷之谜》、吴军的演讲材料等)和实际的经历，算是有了一些认识。与其说认识，还不如说是总结，换个角度看待这个问题，分为大数据概念和大数据思维。

我把大数据的概念总结为四个字：大、全、细、时。

大数据之大

我们先来看一组大数据：

百度每天采集的用户行为数据有1.5PB以上

全国各地级市今天的苹果价格大数据有2MB

1998年Google抓取的互联网页面共有47GB(压缩后)

一台风力发电机每天产生的振动大数据有50GB

百度每天的行为大数据1.5个PB够大吧?我们毫无怀疑这是大数据。但全国各个地级市今天的苹果价格只有2MB大小，是典型的小数据吧?但如果我们基于这个大数据，做一个苹果分销的智能调度系统，这就是个牛逼的大数据应用了。Google在刚成立的时候，佩奇和布林下载了整个互联网的页面，在压缩后也就47GB大小，现在一个U盘都能装的下，但Google搜索显然是个大数据的应用。如果再来看一台风机每天的振动大数据可能都有50GB，但这个数据只是针对这一台风机的，并不能从覆盖面上，起到多大的作用，这我认为不能叫大数据。

这里就是在强调大，是Big不是Large，我们强调的是抽象意义的大。

大数据之全

我们再来看关于美国大选的三次事件：

1936年《文学文摘》收集了240万份调查问卷，预测错误

新闻学教授盖洛普只收集了5万人的意见，预测罗斯福连任正确

2012年Nate Silver通过互联网采集社交、新闻数据，预测大选结果

《文学文摘》所收集的问卷有240万，绝对是够大的，但为什么预测错误了呢?当时《文学文摘》是通过电话调查的，能够装电话的就是一类富人，这类人本身就有不同的政治倾向，调查的结果本身就是偏的。而盖洛普只收集了5万人的意见，但是他采用按照社会人群按照比例抽样，然后汇集总体结果，反而预测正确了。因为这次预测，盖洛普一炮而红，现在成了一个著名的调研公司。当然，后来盖洛普也有预测失败的时候。到了2012年，一个名不见经传的人物Nate Silver通过采集网上的社交、新闻数据，这是他预测的情况和真实的情况：

(图1 Nate Silver做的竞选预测)

两者是惊人的接近的。

从这点我是想强调要全量而不是抽样，大数据时代有了更好的大数据采集手段，让获取全量大数据成为可能。

大数据之细

在2013年9月，百度知道发布了一份《中国十大吃货省市排行榜》，在关于“××能吃吗?”的问题中，宁夏网友最关心“螃蟹能吃吗?”内蒙古、新疆和西藏的人最关心“蘑菇能吃吗?”浙江、广东、福建、四川等地网友问得最多的是“××虫能吃吗?”而江苏以及上海、北京等地则最爱问“××的皮能不能吃?”。下图是全国各地关心的食物：

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(图2 各省市最喜欢吃的东西)

用户在问什么能吃吗的时候，并不会说“我来自宁夏，我想知道螃蟹能吃吗”，而是会问“螃蟹能吃吗”，但是服务器采集到了用户的IP地址，而通过IP地址就能知道他所在的省份。这就是大数据多维度的威力，如果没有IP这个维度，这个分析就不好办了。而现有的采集手段，能够让我们从多个维度获取大数据，再进行后续数据分析的时候，就能对这些维度加以利用，就是“细”。

大数据之时

我们现在对CPI已经不再陌生，是居民消费价格指数(consumer price index)的简称。我们努力工作，起码要跑过CPI。

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(图3 CPI)

那你有了解过CPI是怎么统计的吗?这里包括两个阶段，一个是收集商品价格大数据，一个是分析并发布大数据。我从百度百科上了解到，中国CPI采样500多个市县，采价调查点6.3万个，近4000名采价员，次月中旬发布报告。我还曾找国家统计局的朋友确认了这个事情。

而在美国有一家创业公司叫Premise Data。它通过众包方式，25000个采价员(学生、收银员、司机等)，使用手机APP采集数据，每条6~40美分，比美国政府大数据提前4~6周发布。

这就是“时”，强调实时收集大数据和实时数据分析。当然，在CPI的例子中，我们可以让价格上报更智能一些，不需要人工的方式。

从上面的大、全、细、时四个字，我们就可以对大数据的概念有个较为清晰的认识。这四点主要强调的数据的获取和规模上，和以往传统数据时代的差异。有了这个基础，我们还要看怎么对大数据加以利用。这里就要看看大数据思维。我们也来看两个例子。

大数据思维

(图4 输入法)

85前应该都用过智能ABC，一种古老的输入法，打起来特别慢。到了2002年左右，出了一个叫紫光的输入法，当时我就震惊了。真的输入很快，仿佛你的按键还没按下去，字就已经跳出来了。但渐渐的发现紫光拼音有个问题是许多新的词汇它没有。后来有了搜狗输入法，直接基于搜索的用户搜索记录，去抽取新的词库，准实时的更新用户本地的词库数据，因为有了大量的输入数据，就能直接识别出最可能的组合。

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