大数据与大产业

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在数据获取、存储、计算、传送、分配、挖掘、呈现、安全保障等处理过程中，社会、物理、网络三个层面的数据设备必不可少。预计到2017年，全世界大数据设施产业市场规模将突破500亿美元；中国大数据应用市场规模也将在2016年突破100亿元。大数据的经济价值不仅体现在设备产业上，各个行业数据的开放与挖掘将释放出更加强劲的经济增长动力。

大数据挖掘

大数据涉及到存储、计算、发觉、安全这样的过程，往往数据来自三个层面：网络数据，网络传感器上面的数据，还有一些既不是网络也不是传感器，比如政府以及企业部门所收集的很多数据。

三源数据在数据库里应根据所需应用进行选择有用的数据，在应用的时候还需选用可用的数据，然后通过变换，把复杂度降下来，以便利用，再抽出所需的数据，最终融合得出关键的东西。数据挖掘涉及到这么一个过程。

实际上大数据的产业涉及到许多方面，首先是大数据平台。涉及到大数据平台，便需要宽带的存储设施，需要有云计算平台。首先是光纤宽带系统，如今光纤传输能力不断增加，我们还希望光网络能力提升，自动交换光网络便应运而生。

现在移动通信也发展很快，去年年底4G牌照被批准发放，现在LET在国内多处布网和商用。而国际上已经启动了第五代通信网络应用，光纤的发展为大数据提供了很好的平台。

除了光纤和通信以外，计算机也是少不了的。50年代大型计算机，60年代小型计算机，80年代个人计算机，90年记本电脑，现在手机就相当于一个计算机。世界上第一台计算机于1946年诞生，当时占地面积170平方米，其能力相当于会计手上拿的计算机；1975年美国国防部拿500万美元买了一台当时最先进的超级计算机，相当于现在的iPhone 4；1985年美国防部更新了超级计算机，相当于iPad 2；90年代买1G的闪存要1800美元，而现在只要0.25美分，所以随着计算机能力提升，大数据处理能力也相应提升。

另外大数据也离不开软件，软件发展从单机到网络。软件的代码在早期阿波罗登月飞行器软件时整个只有4000行代码，现在波音飞机的软件有2万行，高铁有上十亿的行代码，我们用的智能手机操作系统也是上百万行的代码。随着软件能力的提升，也方便了对大数据的挖掘。

当然，除了软件以外，云计算也是大数据里会用到很重要的一个基础设施。事实上，我们需要使用的是云服务，云计算下面有基础设施，称为基础设施之服务，提供服务器、存储器和网络。

现在每个单位都可能会有信息化系统，自建信息化系统很不划算，利用率不高，因此委托第三方进行信息化系统，这样就构成了云计算的基础设施之服务。在云计算上面通常都会增加平台之服务，里面提供很多工具，有利于用户在里面利用这些工具开发所需软件，尽管提供了这些工具，但是对于一些中小企业来讲，它仍然没有能力利用这些工具开发软件，因此在云计算上面可以向更多公司提供可以租用的软件，像客户关系管理、HR人力资源管理等等，对于一些更大企业可以自身在云计算开发自己事务性企业管理上用的很多软件。

大数据处理

有了前面说的宽带化、软件、计算机和云计算之后，是不是就一定能完全处理大数据呢？大数据比较难处理的是怎么实现语义的分析，我们从数据上可以收集很多数据，但是如何让计算机来理解这些东西还是有一定困难的，比如一个公司可能做不到每个员工一台计算机，而有个岗位员工觉得一台单独计算机对他来说很重要，他跟老板申请一立电脑，后台网络一扫描――“”。这说明它没有语义理解，只是简单根据某个词的组合，这实际上不是大数据所需要的，我们需要加上理解。

更重要的不仅仅是对文字，比较困难的是对图象。当然现在有一定的进展，例如Google与斯坦福的合作，让计算机去“看”猫，用很多张图让计算机“看”，计算机“看”了10天以后就发现很多图片里面都有一只动物，尽管样子不一样，但是基本是一个类型，所以计算机学会了这是猫，然后再把2万张从来没有看过照片给计算机“看”，它的识别率是15%。从应用上来说这还是远远不够的，但是这也表明训练计算机识别图象仍然是有可能的，未来大数据分析就是要训练我们的计算能力能够代替人去处理有需要理解的一些文字、照片、图片、视频。

此外，大数据还有虚拟化和可视化。收集的数据，只有通过可视化、虚拟化方式才能被大多数人理解。

大数据的产品包括了软硬件服务，关系数据库的软件，以及一些数据集成、数据资料服务，还有大数据开发平台，数据可视化平台，应用分析和应用视频服务以及一些视频软件和大数据专业咨询培训服务。

那么，大数据的产业设施究竟有多大呢？按照相关咨询公司估计，到2017年全世界大数据市场大概超过500亿美元。到2016年，中国大数据应用的市场大概是100多亿，这里主要是应用，还没有完全包括所有的产品设施。

大数据产业

狭义的大数据产业主要与大数据分析和建立的设施有关，广义的大数据产业更广泛，包括大数据硬件，网络设备、存储器，关系数据库、非关系数据库一些分析软件，还有跟大数据有关的服务，但是广义大数据产业里还要再拓展两层，首先是传统的产业，利用了的大数据应用而增值，可以用到工业、农业、商贸、交通、建筑，以及教育、环保等等，此外大数据在制造业上，有丰田公司利用数据分析车的切线的例子。

大数据在风电行业也有很好的应用，通过风电的检测能很好地发现风怎么样，怎么样很好的利用；在零售业大数据也有广泛应用，沃尔玛通过大数据分析知道买A商品的用户、买B商品的用户有多少，凭这些大数据开发很好有助于零售业的开发。

大数据在医疗研发上一年可以减少200亿美元的开支，在医疗商业模式上也会节省几十亿美元。总的来讲有很大的成本节省。

麦肯锡公司总结，大数据可以给美国医疗保健每年提供3000亿美元的价值，给欧洲公共管理提供2500亿美元管理上的价值，给服务提供商带来6000亿美元年度盈余，零售商带来60%的利润增加，给制造业带来50%成本的下降。所以很多人都说，大数据是新财富，价值堪比石油。

那么，谁将从大数据里面受益呢？第一便是制造业，因为企业多；第二就是政府，我国大数据的一个特征就是希望是开放的，如果政府能够适当开放所掌控的数据，全世界都会从开放的数据当中受益，麦肯锡公司认为这大概会给全球经济每年带来23000亿到53000亿美元的红利。

现在信息技术应用和发展进入了大智物移云时代，大数据提升了决策智能化水平，大数据成为两化融合抓手，大数据用于社会管理和民生服务将创造出显著社会效应。大数据将产生大产业，推动工业化和信息化高度融合。大数据对中国既是机遇也是挑战，需要重视和挖掘大数据的应用。

（本文系根据邬贺铨院士在“2014云上贵州・大数据国际年会”上的演讲整理而成）