大数据时代来临，我们准备好了吗

近年来，互联网、云计算、移动终端和物联网迅猛发展。日渐复杂的企业客户信息数据、网店交易记录、视频监控终端产生的信息数据，博客、微博、照片、自创视频等，数据每秒都在大量产生……全球在2010 年正式进入ZB（10的21次方）时代。根据IDC的预计，到2020 年全球将总共拥有35ZB 的数据量，较2009 年增长44倍。工信部发布的物联网“十二五”规划，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一提出来。毋庸置疑，我们已进入“大数据时代”。12月18日，在中国通信标准化协会第十一次会员大会上，中国工程院院士邬贺铨表示，如今移动互联网、下一代互联网、物联网、社交网络、云计算、大数据结合将掀起网络业务发展的新浪潮。

时刻准备应需而变

曾经是摄影代名词的柯达在自己132岁时轰然倒下；同时，1962年创建的零售之王沃尔玛，连续多年蝉联零售商第一；拥有350名员工的FaceBook仅仅用了8年时间，上市首日市值达1152亿美元，成为历史上规模大一宗科技公司IPO.变化带来的不仅是挑战更是机遇甚至是弯道超车的机会。

挑战与机遇面前人人平等，那么眼下ICT行业生存、发展、超越的大动力是什么呢？大动力就是大数据，就是大数据中的大价值。沃尔玛是最早通过利用大数据而受益的企业之一。通过对消费者的购物行为等非结构化数据进行分析，沃尔玛成为最了解顾客购物习惯的零售商，创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例。沃尔玛一度拥有世界上大的数据仓库系统，数据中心的数据量是美国国会图书馆的167倍。Facebook每秒钟都在生成海量的结构和非结构化数据，一对一的消费驱动模式中蕴含着用户的消费倾向，“数据”的挖掘分析大幅提升广告的精确投放效果，并且可以通过用户行为预测多个行业的发展趋势，蕴含巨大的商业价值。Facebook 1152亿美元的IPO很大程度上是对大数据中大价值的认同。大数据时代，管理大数据、挖掘大数据中的大价值，就等于抓住了机遇，也就能立于不败之地。

邬贺铨说，整个IT行业价值链正在向内容供应商、数据提供商转型。他以2005年ICP平台服务提供商、电信运营商和IT产品制造商行业前五位公司为例，结果发现卖硬件的不如卖管道的，卖管道的不如卖内容的。如果加上2012年的数据，这一趋势更加明显。这一切说明，数据内容产业具有更高的市值/销售收入比。

挑战与机遇并存

大数据有着4“V”特性：Volume（海量）、Variety（变异）、Velocity（高速）、Value（价值）。要把握大数据，挖掘出大数据中的价值，从技术的角度来说，两个问题需要解决：数据的存储，数据的分析。大数据的Volume 属性——“海量数据”一词从上世纪七十年代延展至今，正在发生从量变到质变的飞跃。所谓质变是说，从来没有一个时期要如此依赖数据，同时，传统的数据处理和数据管理技术正在受到当今“海量数据”的直接挑战。

首先，ZB级的数据管理和数据分析不是传统的IT服务器、磁带、纵向扩展设备能够承载的，数量级和复杂程度到达一个层级，将引导企业进行信息化技术和企业业务的革新。

其次，世界经济形势趋紧，高额的IT预算究竟应该在哪里投入。据调查，企业目前73%的预算都用在基本业务运转上，剩下的才对商业运营有支撑作用。CIO的苦痛在于IT设施不断地膨胀，仅仅是因为业务的数量涨了，但没有给企业经营带来真正的增值。

再次，据统计，ZB级的数据中，80%以上是半结构化、非结构化数据。为了应对“大数据”浪潮，很多企业在具备一定结构化处理能力的基础上，将非结构化数据依托给了Hadoop.但当深入探索之后，有投资人给出了这样的感受——使用Hadoop构建分析性查询，会变成类似用锤子来建造房屋的行为：特定的数据模式分析任务中性能低得可怕；高昂的后期开发和维护任务成本；企业信息孤岛；数据单点故障。

在大数据的道路上，我们还有很长的路要走，怎样能够让大数据为企业和个人服务，创造更多的价值，到头来还是需要让人们看到切实的产品，真正地带来便捷。长江后浪推前浪的时代，如果不想被社会淘汰，面对如此有开发价值的大数据，你准备好了吗？

运营商不能

“守着金山要饭吃”

邬贺铨强调，宽带化、移动互联网、物联网、社交网络、云计算催生大数据，大数据价值的合理共享和利用会创造巨大的财富，大数据将带动新的产业发展，大数据对网络技术发展提出严峻的挑战，大数据呼换创新人才，加大创新力度，迎接大数据时代的到来。

记者认为，对于运营商而言，不能“守着金山要饭吃”，要转变观念，做好现有的数据业务，并在开放的模式下，用灵活的机制与产业链一起将数据业务做大。一是要研究大数据本身的演进规律，这是基本的工作之一。大数据的大不仅体现在海量上，还包括数据本身的不断演化。二是从狭窄的数据业务角度来讲，运营商早已经在做大数据，但其中多数是结构化数据，而对非结构化数据掌握、了解得较少，整合的能力较弱。三是运营商虽然掌握了大量的各种类型的数据，特别是消费行为偏好的数据，但是从数据挖掘到转化为商业价值是运营商从前没有做过的事情。这些都需要具有长期的战略眼光与想法。