美国NASA如何能提前预知各种天文奇观?风力发电机和创业者开店如何选址?如何才能准确预测并对气象灾害进行预警?包括在未来的城镇化建设过程中，如何打造智能城市?等等，这一系列问题的背后，其实都隐藏着大数据的身影——不仅彰显着大数据的巨大价值，更直观地体现出大数据在各个行业的广阔应用。这些行业应用也都更直白地告诉人们，什么是大数据……

这些现象其实都在说明一个问题——大数据。如果你对这些现象感到惊讶，那么你落伍了;如果你对这些现象感到兴奋，那么你看完本文一定大有收获。不过在展开之前，我们首先知道什么是大数据。

根据研究机构Gartner的定义，大数据是指——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。从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

通俗地讲，大数据具有4V特点：Volume(数据量大)、Velocity(实时性强)、 Variety(种类多样)、Veracity(真实性)。更为重要的是，大数据还具有Value(价值)的特点。由于此前有过多次介绍，此次就不再对大数据的基本概念进行详细展开，我们取而代之的是，选取几个最具代表性的故事来说明大数据。

草船借箭 观天象 定行踪 迷人眼

【情节概览】：草船借箭，想必读过书的人都知道这一历史典故。它发生在三国时期，由于周瑜长期以来“羡慕嫉妒恨”诸葛亮的才干，故意刁难并要求诸葛亮在十天内赶造十万支箭。然而，诸葛亮却表示不需要十天的时间，并以下军令状的勇气和自信，承诺在三天内就能提供这十万支箭。后来，当然如诸葛亮所料，轻轻松松地利用“草船”“借”到了曹军的十万多支箭。

草船借箭

【总结分析】：“草船借箭”体现的是三国时代背景下，诸葛亮的足智多谋。但换在现在来看，“草船借箭”能够付诸实施，很大程度上得益于孔明对气象的准确观察和预测，这种观察预测和当今的天气预报本质上是一回事，只不过孔明加入了对当时所处形势的预判(包括对曹军不习水性的洞察等等)。

“草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析——这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑——并最终通过计算分析得出结论。需要注意的是，单纯的概率统计和数据分析，失去众多非结构类型数据的支撑的分析、结论都不是“大数据”。

当然，“草船借箭”只能算是大数据的雏形，并不能和当今真正意义上的“大数据”相比，但笔者希望通过这种人尽皆知的历史典故，揭开对“大数据”的更直观、更深刻认识。接下来，读者朋友将会了解到更多关于大数据的故事。

智慧城市 智能交通 视频监控

【情节概览】：每次出门，是否总担心路上遇到交通拥堵?每次行车，是否总害怕前方遇上交通事故?这些问题，恐怕当今社会每个人都曾遭遇过。通过现有的IT技术在大数据时代背景下，完全可以打造一座智慧之城。

去年，笔者在南京深刻感受到智慧城市视频监控系统给整个城市带来的变革。基于强大的云平台运行智慧交通云系统、云视频监控和智能分析应用，实时采集和处理南京1000个摄像头、每天数百TB的海量交通数据，并对整个南京140万机动车规模的交通数据进行实时查询和分析。

江苏交巡警信息服务系统服务中心

除此之外，云计算平台还可以跟踪车辆的行车记录、统计分析交通拥堵路段。以往需要人工参与并监控的交通拥堵和车祸等信息，现在完全可以交由该平台进行处理，主动分析摄像头搜集的各个路段信息，并分析视频、主动报警、主动通知用户。

排队长度计算和交通监控视频画面

【总结分析】：智慧城市，很大程度上就蕴含了交通作为城市动脉的数据流。通过视频监控，采集各个道路视频摄像头信息，并对比历史记录和实时车流、人流进行分析，可以计算和预测该路段当前、未来的交通情况，也可以动态调整交通状况并实时预警。其数据量之大、结构类型之多、实时性之高，足以体现大数据在智慧城市的应用前景和价值所在。

生态中国 物联网+云计算 能源与生态

【情节概览】：中国是一个人口大国，同时也是一个能源大国。其中，山西省更是以盛产煤炭资源而著称的能源大省。在过去的现代化建设中，在开采矿产和煤炭资源过程中，出现了很多破坏生态环境的做法。

然而，得益于物联网技术和IT技术的突破性发展，近年来，在开采矿产资源过程中破坏生态植被、出现生产事故的几率大大减少，相反还出现了可以实时监测并提前告警的智能化解决方案。

煤矿物联网远程运营监控系统演示(范正海 摄)

前段时间，笔者就动身前往煤炭大省山西省太原市了解了这一发展动态。目前该省物联网、安全生产和节能环保、能源物流等项目都被整合到一个物联网云平台上，并通过“云+端”的方式不断推进。具体来说，“云”负责承载业务并通过资源池化为用户(包括政府、公益部门和企业部门等等)提供接入服务，由嵌入式电路及其之上的智能终端设备组成的“端”，则负责采集并实时监测全省各个煤矿(包括瓦斯含量、温度、湿度等等数据)，从而打造出智能化、自动后的“数字矿山”。除了煤矿物联网之外，还可通过公关物联网、环保物联网等服务平台，对地下管网(山西“地眼工程”)、污水处理、城市道路甚至是全国的住房公积金提供服务。

管道探测器(范正海 摄)

【总结分析】：坦白说，物联网并不是大数据，但物联网本身具有大数据特征，而且在发展的过程中也需要应对大数据这种挑战。对于传感器数据量已经达到PB级别、且结构化和半结构化数据日益增长的物联网平台来说，需要和企业一样共同面对大数据带来的挑战——如何充分挖掘大数据中所潜藏的巨大价值。

物联网大数据的应用场景，尤其是基于类似山西省的这种煤炭、环保、公益物联网平台，在“遇上”大数据的时候，更多的需要考虑甚至重新部署设计，以获得更为灵活高效的实时监控和预警，并帮助各类企业和环保等公益事业部门做出更科学合理的决策分析。可以预见，生态中国、美丽中国，需要物联网，更需要大数据解决方案。

个性化学习 云平台 自主学习

【情节概览】：医疗和教育是一个国家和社会最具灵魂的领域——生理上和心灵上的塑造和完善。对于教育而言，关系到每个人的切身利益，而且伴随着每个人的成长旅程。

教育可以改变人的命运。同样，教育方式和教育理念也可以改变人的一生。

不同于以往的“赶鸭上架”式教育模式，借助信息技术在二十一世纪的教育模式将发生根本性转变。这些转变中，以“个性化学习”模式最具变革性。比如在重庆石堰镇中心学校，采用了一种“一对一 数字化学习”的模式推动传统教育的变革。

一对一数字化学习

具体做法是，通过引进英特尔“一对一数字化学习”项目，前期先在实验班开展实施，给每一个学生都派发个人学习终端(小电脑)，并在一对一数字化教学环境下，加强互动教学与整合信息技术的培养，将传统的学习以教师为中心转变为以学生为中心的自主、交互式教学。如何实现个性化学习呢?让学生融入到快乐自主学习的状态，培养知识探究的求学精神，最后还会通过课程标准和学习评价系统，对每个学生在不同科目上的学习进度、兴趣爱好、知识关联上的不同针对性地做出教学指导和建议。目前，该学校已经全面开展了这种个性化数字学习模式。

以学生为中心的“个性化学习”教学模式(范正海 摄)

【总结分析】：“一对一数字化学习”并不一定是最理想的个性化学习模式，但却是目前最具实践性并帮助取得教育信息化改革突破的最好方式。个性化学习，会通过学生在自己的学习平台上的多媒体 学习资料、学习进展、互动(包括书面和音视频)、自主学习(利用平台主动学习相关领域科学知识 )帮助学生完善知识结构并加快学生对自身兴趣爱好的挖掘和特长的培养。

除此之外的学习评价体系，也会根据每个学生的这些行为特征和学习内容，对每个学生的考核和科目设置进行评价，并最终帮助培养学生早日成为创新人才。虽然单个学生的的各种数据(结构、非结构 )量并不一定很大，但从整个教学模式的转变，尤其是在教育信息化改革的背景下，这种学习方式也体现出了基于大数据的个性化学习发展方向。

可以预见，未来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程，也就是笔者曾经谈过的：个人云平台中贯穿自己终身教育的应用。

网络求职 机会多 陷阱多 挑战更多

【情节概览】：求职，是每个人学子走向社会的必经之路，也是实现个人价值最为常见的方式之一。在这里，我们讲的并不是大数据时代下涌现出的大数据相关的岗位，也不是介绍大数据促进IT就业机会，而是：如何通过大数据让“对”的人才更好、更快地在“对”的岗位“上位”。

网络求职，是广大求职者找工作的一种重要途径。从开始之初的简历制作、投放技巧到面试技巧等等，其实说的都是一个问题——以更好的技巧来找到更好的岗位。如果说传统的网络求职更多的是投机取巧的话，那么大数据时代下的网络求职则是智能分析——当然，这种智能化既有利于招聘者也有利于求职者。

找到称心如意的工作并不容易

网络上的每一秒钟，都有人在发电子邮件、在线交易、观看视频、内容检索等等。而网络求职更多的就是内容检索。1秒钟背后的上万亿URL，要求的是高效的数据检索和算法。互联网搜索经历了数据、信息到知识、智慧搜索的发展过程。目前的搜索引擎正处在从信息搜索向知识搜索发展的阶段(知识搜索可以理解所输入的关键词的意义，并反馈正确的结果。)

近年来，在搜索领域出现了一种基于语义的分析搜索技术，这种技术在招聘求职行业拥有广泛的用途。通常来说，招聘流程包括三大过程：异构数据转化成同构信息、筛选并提炼信息、信息高效存储和推送。由于文化背景、语言背景、教育背景等不同而造成的表达方式不同，会导致人才简历、招聘启示、用户行为在表现方式上的不同。通过语义分析技术将它们转化成可以对比、关联、筛选的同构信息 ，并将合适的人才信息与合适的岗位信息进行匹配。

【总结分析】：单纯看求职者简历，数据量再大也不属于大数据;仅凭招聘启示，再复杂多样的表达方式也同样不属于大数据。如何更智能、更高效、更准确地为人才和雇主搭建起桥梁，才是大数据应用的精髓所在。

语义搜索应用及发展趋势

一方面，企业主需要有更多渠道来寻找更具有成长价值的人才，而在网络这个平台上，由于海量求职信息(包括不相关的信息)的充斥，使得企业主寻找合适人才的时间成本和资金成本都很高。广大猎头在市场上得以快速发展就是最好证明;

另一方面，应聘者需要更准确地寻找到自己适合的成长平台(个人去适合企业和产业环境，反之不成立)。通过网络途径，将自己的教育背景、从业经历、技能特长等固化到个人属性之中，并以此对海量数据信息进行筛选分析，找到称心如意的岗位。

语义搜索能理解工作和技能的特征，识别同一个词在不同语境中不同的语义。一方面把简历和职位信息映射到语义网络中去，另一方面把用户搜索和用户行为也映射进去，最终通过语义网络实现精准搜索和匹配，将招聘者或求职者从搜索和分析工作中解脱出来，让二者的匹配能达到最优。

信用卡 三方共赢 发行使用一体

【情节概览】：信用卡不同于储蓄卡，它鼓励透支消费并按照协议进行偿还，如此反复并建立起现代消费的良性循环，实现在商家、银行和消费者三者之间都获益。

信用卡的发展，乃至于整个银行业的发展，都与计算机技术、通讯技术的发展息息相关不可分割。

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！