21世紀什么最重要？數據！

三年前，云計算還是高高在上；而今，卻已是觸手可及。我們可以輕松地將文檔、照片、視頻、游戲存檔記錄上傳至云端永久保存；對企業客戶而言，還可以根據自身需求，搭建自己的私有云，或托管、或租用公有云上的IT資源與服務，這些都已塵埃落定。

其實，不管是云計算本身，或是智能終端，還是凌駕于云和端之上的基于社會化網絡的平臺和應用，都會讓數以百億計的機器、企業、個人隨時隨地地獲取和產生新的數據，高性能計算設備進化的速度早已趕不上數據增長的速度，并且這一問題會日漸嚴峻——這樣的背景下，唯有云才能解決“賦予數據以更大價值”的問題。

云計算和大數據將注定帶來一次革命，無論是對社會、公司和個人來說，都是一次顛覆性的改變?；ヂ摼W不再是一個展示公司的工具或平臺，而是屬于未來的生產方式，是關乎競爭和生存的關鍵。就像工業經濟時代，人們無法拒絕用電；個人計算機時代，公司無法拒絕用電腦辦公；大數據將帶來的是競爭形態的改變，當你的客戶都在互聯網上，你的市場就在互聯網上，如果缺乏對客戶數據的判斷及對市場的了解，缺少的就是核心競爭力——企業的IQ。政府和個人也一樣，需要擁抱大數據時代的來臨。借用黎叔的一句話就是：21世紀什么最重要？——數據！

何以跨越數據挖掘的鴻溝？

數據挖掘其實早已滲透到了人們生活的方方面面，如電子商務推薦引擎會根據用戶瀏覽的歷史記錄，分析其偏好后，為用戶推薦符合其偏好的商品；上海世博會期間也曾根據數據分析，發布明日入園客流量預報；還有城市電子醫療衛生平臺、基于電子標簽的食品安全追溯體系、水資源管理的智慧系統等，也都在數據挖掘領域大有可為。

盡管如此，目前大數據技術的運用仍存在一些困難與挑戰，體現在大數據挖掘的四個環節中。首先在數據收集方面。需要對來自網絡包括物聯網以及機構信息系統的數據附上時空標簽，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。其次是數據存儲。要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗余配置、分布化和云計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便于日后檢索的標簽。第三是數據處理。有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維后度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模棱兩可的數據中綜合信息，并導出可理解的內容。第四是結果的可視化呈現，使結果更直觀以便于洞察。目前，盡管計算機智能化有了很大進步，但還只能針對小規模、有結構或類結構的數據進行分析，談不上深層次的數據挖掘，現有的數據挖掘算法在不同行業中難以通用。

目前，越來越多的企業認識到數據在應用管理中的重要性，并希望將其運用到管理決策中來。從零售業到汽車行業，再到金融保險業，都在思考如何利用數據提升企業競爭力以及如何管理好并持續積累自己的數據戰略資產。那么如何才能做好大數據的應用管理呢？其一，要有較強的整合數據的能力，整合來自企業各種不同的數據源、各種不同結構的數據，如客戶關系管理、搜索、移動、社交、網絡分析工具、普查數據以及離線數據，這些整合而得的數據是定向更大目標受眾的基礎；其二，要有研究探索數據背后價值的能力。未來營銷管理成功的關鍵將取決于如何在大數據庫中挖掘更豐富的營銷價值。像是站內、站外的數據整合、多方平臺的數據接軌、結合人口與行為數據去建立優化算法等都是未來的發展重點；其三，探索出來之后給予精確快速實時性行為的管理指導。

在醫療領域，大多數人都擁有一份電子健康記錄，不過其中的內容頗為有限，甚至只包含最近一次健康檢查的基本結果。據國外媒體報道，目前足以支撐全世界健康記錄資料庫的工具與技術已經到位。這樣的全球性數據庫一旦出現，制藥企業就能對其進行分析進而研發出人類最急需的疫苗及藥物，即據供應鏈的實際需求進行優先選擇。既然前景一片光明，為什么我們遲遲沒有感受到由此帶來的益處呢？主要是由于目前還缺乏一套訪問全球數據的可行性機制。健康記錄被保存在一大堆彼此隔離的系統當中，而資料持有者又沒有足夠的動力來分享這些信息，即使真的能把所有數據都聚攏在一起，也仍然需要通過機器學習算法及實時分析對其進行全面優化。而這也正是目前業界努力鉆研的方向。

安全 不容忽視

如今，大數據發展的最大障礙在于數據的“流動性”和“可獲取性”。2009年，美國政府創建了Data.gov網站，為大數據敞開了大門，公眾能夠通過這個網站獲得各種政府數據?，F在，在印度也有“數據公開”運動。中國要趕上這樣一場數據的變革，首先從政府開始公開數據，其次是企業，最后是個人。開放的、流通的數據是時代趨勢的要求。

大數據的利用首先要求政府數據原則上該公開的必須公開。大數據的挖掘與利用需要有法可依。我國需要盡快制定“信息保護法”和“信息公開法”，既要鼓勵面向群體而且服務于社會的數據挖掘，又要防止針對個體侵犯隱私的行為，提倡數據共享又要防止數據被濫用。安全與隱私保護的隱患仍大量存在，重要的數據存儲和應用不能過分依賴大數據分析技術與平臺，需要重視信息泄密的風險。

眾所周知，云計算、大數據、移動、社交是未來的重要發展趨勢，越來越多的企業用戶以及服務商開始進軍這些領域來贏得市場的一席之地。對于眾多的IT服務商而言，在每個領域都匯集著各自專注的產品及服務。然而，能夠“通吃”這些領域的安全服務商或許是最受益的。

當前，我國對大數據的保護能力還十分有限，數據被惡意使用的現象仍然難以掌控。我國企業和個人對于數據資源的保護意識還比較薄弱。隨著電子商務、社交網絡、物聯網、云計算以及移動互聯網的全面普及，我國數據資源與全球數據資源一樣，正在呈現爆發性、多樣性的增長態勢。但是，由于對數據保護的認識不足，以及對個人電腦的安全防護不當，企業或個人的隱私數據暴露在互聯網上的現象十分普遍。2011年，我國最大程序員網站600萬個人信息和郵箱密碼被黑客攻擊，進而引發了連鎖泄密事件。2013年，中國人壽80萬客戶個人保單信息被泄露。這些事件都凸顯出在大數據時代，信息安全管理面臨前所未有的挑戰。

大數據安全管理問題，是我國應用大數據面臨的最大風險。雖然將海量數據集中存儲，方便了數據分析和處理，但由于安全管理不當所造成的大數據丟失和損壞，將引發毀滅性災難。相關人士指出：由于新技術的產生和發展，對隱私權侵犯已經不再需要物理、強制性侵入，而是以更加微妙的方式廣泛衍生，由此所引發的數據風險和隱私風險，也將更為嚴重。

正如任何事情“有其利必有其弊”一樣，大數據也有它的弊端，即操作不當有可能侵犯公民的隱私權。國外有人在自己的網頁上亮出極富個性的搞怪照片，結果在找工作時屢次被拒絕聘用，理由是這種打扮的人士是不適宜從事本公司工作的。這種做法到底對不對？可能一時難以得出結論。但是，防止大數據可能帶來的副作用，確實是應該注意的。

大數據呼喚創新型人才

沒有什么能夠阻擋大數據的發展勢頭。大數據領域技術人才和商業人才匱乏，已是一個全球性的問題。根據麥肯錫的一項研究顯示，僅美國每年就有14萬到19萬名數據科學家的缺口，預計到2018年將達到44萬到49萬，而數據科學家則更是嚴重缺乏。

在我國，大數據分析專業人才缺口究竟有多大，有專家粗略估算至少需要100萬人。當前，具備綜合掌控數學、統計學、機器學習等方面知識的復合型人才，同時又可承擔數據分析和數據挖掘的數據科學家，在我國尤為奇缺。目前，我國初級的分析人員只能對數據進行簡單的報表和進行描述性分析。而隨著未來大數據應用的不斷增長，我國大數據人才儲備不足的問題將更加嚴重。既然如此，就應未雨綢繆，尋求對策。不難預見，在人才管理領域，十分需要培養一批懂得大數據，收集大數據，并且善于研究大數據，深挖大數據的專業人士。這種專業人士不僅具有較高的社會價值，而且能夠承擔起大幅度提升人才管理科學化水平的重任。

如同互聯網創造了搜索、電子商務、競價排名等一系列商業模式一樣，大數據也會孕育出更多新的公司類型，這也是大數據最具投資潛力的原因。“數據金礦”就在那里等待挖掘，分析平臺也日趨成熟，現階段就是要用解決問題的視角，尋找數據分析師和懂得商業操作的人才，把數據分析產品化。

結語

大數據時代，我國還須在國家層面對大數據給予高度重視，特別需要從政策制定、資源投入、人才培養等方面給予強有力的支持；另一方面，建立良性的大數據生態環境是有效應對大數據挑戰、用好大數據的主要出路，需要科技界、工業界以及政府部門在國家政策的引導下共同努力，通過消除壁壘、成立聯盟、制訂大數據相關標準和規范、建立專業組織等途徑，建立和諧的大數據生態系統。