大数据时代的来临，互联网基础架构的成熟，云计算技术的助推，催生了一系列新的商业模式，数据或信息服务成市场宠儿。如何通过对海量数据的挖掘与分析，发现数据中蕴藏的商业机遇，成为企业寻求决策依据、提升竞争力的重要途径。
最早提出“大数据时代到来”的是全球顶级管理咨询公司麦肯锡，而托夫勒 1980 年在《第三次浪潮》中就预言过大数据，但真正把大数据推向公众视野的是潜心研究大数据 10 年之久的牛津大学教授维克托 · 迈尔 · 舍恩伯格，他思维的神髓之处在于，点出了大数据时代最大转变——放弃对因果关系的渴求，取而代之的是关注相关关系。只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这是对千百年来人类思维惯性的颠覆，对人类的认知及与外界交流的方式提出了全新的挑战。
什么是大数据？
大数据 (big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据具有 4V 特点，分别是：Volume、Velocity、Variety、Veracity。这四个特点的含义是：第一，数据体量巨大。从 TB 级别，跃升到 PB 级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1 秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
对于“大数据”，研究机构 Gartner 给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC 以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术的战略意义
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供足够有利的资源。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多人的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像 MapReduce 一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据 : 挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台———并行数据库、MapReduce 及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。
大数据的价值和未来前景
谷歌搜索、Facebook 的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。
大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。社交网络兴起，大量的 UGC( 互联网术语，全称为 User Generated Content，即用户生成内容的意思 ) 内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从数据量来说，已进入大数据时代，但硬件明显已跟不上数据发展的脚步。
以往大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，而提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，即通过收集、整理生活中方方面面的数据，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。
虽然大数据在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。
未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。
中国制造业如何洗牌？
伴随着中国制造业在全球制造业中扮演的角色越来越重要，如何保持中国制造业的可持续发展，如何在全球范围内进行合理的资源配置和使用，如何进行设计、采购、制造、销售以及提供服务，从而实现利润的最大化？寻找适合企业自身发展的全球化战略和运营模式已经成为一个紧迫的议题。
从本质上说，大数据本身没有太多价值，是基于大数据的处理和分析为企业带来了巨大增值价值。大数据包含企业运营的各种信息，如果能及时有效充分地整理和分析，就可迅速有效地帮助企业业务决策，响应客户需求，提升竞争力。所以，在大数据时代，数据为王，数据本身就是资产，包括 EMC、惠普、IBM、微软在内的全球 IT 巨头纷纷通过收购与大数据相关的厂商来实现技术整合。
在中国，互联网公司围绕大数据的争夺也风急浪高，近期，奇虎 360、百度、腾讯正在竞购搜狐旗下搜狗。有消息称奇虎 360 拟出价 14 亿美元，以现金加换股的形式全盘收购搜狗。而搜狗的价值就在于大数据。
日前，全球最大数据公司之一的 IBM 正式宣布和搜狗合作成立联合实验室，共享平台、技术资源和人才以研发基于 System x 的下一代数据中心和大数据运算平台。该联合实验室是 IBM 在中国的首个面向互联网行业的技术研发联合实验室，旨在通过研发前瞻性的技术来推动互联网行业基础架构的进一步优化，帮助互联网企业应对大数据挑战。这也使搜狗的身价扶摇直上，成为互联网公司拼抢的“唐僧肉”。
科技在进步，时代也在改变。随着互联网的兴起，供应链、物流、运营为越来越多的企业所关注。大数据无疑是未来影响各行各业发展的最受瞩目的技术之一。有研究显示，到 2015 年，大数据市场前景将达到 169 亿美元的规模。
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本文标题：大数据时代 : 中国制造业加速升级
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