大資料與網際網路的關係

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大資料的專家維克托·邁爾-舍恩伯網際網路行動通訊、物聯網的發展，資料不斷爆炸式的增長，人類進入了大資料時代。作為繼雲端計算，IT產業的又一次新技術、顛覆性革命，無論是芝麻開門般的財富奇蹟，還是對人們生活的影響。大資料不斷地被提及，更是成為了影響當今世界創新的重要知識點。
什麼是大資料？

    曾在《大資料時代》一書中提到，以前人們使用的大多是抽樣資料，而大資料則包含了所有資料。另外，大資料關注效率，而不是精準度，關注關聯性，而不是因果關係。以前的大多數資料被稱為結構化資料，比如“你幾歲？我15歲”，而“我今天說了什麼話？我今天吃了什麼東西？”這些資料則被稱為非結構化資料，主要指一些描述性的資料。隨著網際網路的發展，這些非結構化資料被收集並存放起來，對於這些資料加以分析利用，便構成了大資料的應用，這也是大資料不同於之前資料的最為重要的一點。

大資料到底有多大？

    大資料所涉及的資料量非常大，而且正變得越來越大。自人類有文字記載到2012年為止，古今中外所有人類出版的資料，共計資料200PB。而在網際網路發展的短短十幾年裡，資料量就已經步入了EB、ZB時代。以1號店為例，1號店一年產生的資料約為20個PB。這20個PB只是有過資料儲存的這部分，不是1號店產生的全部資料。這些資料相當於有人類文字記載到2012年止所有資料的十分之一，而且，這只是1號店一家公司所產生的資料量。資料量正以驚人的速度爆炸並發展，是隨著網際網路的應用而產生的爆發式增長。

備註：單位從小到大排序：Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、DB、NB 進率1024

1Byte = 8 Bit

1KB = 1,024 Bytes

1MB = 1,024 B = 1,048,576 Bytes

1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes

1TB=2的40次方Byte＝1099511627776 Byte

1PB=2的50次方Byte＝1125899906842624Byte

1EB=2的60次方Byte＝ 1152921504606846976 Byte

1ZB=2的70次方Byte＝ 1180591620717411303424 Byte

1YB=2的80次方Byte＝ 1208925819614629174706176 Byte

1DB=2的90次方Byte＝ 1237940039285380274899124224 Byte

1NB=2的100次方Byte＝ 1267650600228229401496703205376 Byte

這麼多資料從哪兒來？

    以一位瀏覽了1號店網頁的顧客為例，他從哪裡來？在1號店網站瀏覽了哪些頁面？看過哪些商品？涉及的品類有多少？是否使用了搜尋功能？還是隻是隨便瀏覽？這些看似不經意的資料都會儲存在1號店的大資料平臺。為什麼資料越來越多？就是因為人們無時無刻不產生資料。比如上海科普大講壇邀請1號店CTO韓軍在1點45分進行了關於大資料的演講，這個時間點便產生了一些資料。還有大家無時無刻不使用的移動裝置，也會不斷產生資料。每個人都在不斷地產生各式各樣的資料，這就使得資料越來越多，無所不在。

大資料是如何應用的？

    以一個懷孕的女性為例，她的消費行為可能會在懷孕的前四周或者前五週突然發生變化，比如在她網購時，原來喜歡買甜食，現在則偏好酸的食物，這些資訊就會被 納入企業資料庫，並被記錄下來。隨後，公司會為這位孕婦推送與懷孕相關的產品優惠券，這就是典型的大資料應用。亞馬遜有一個非常神奇的大資料應用，叫做 “未購買先發貨”。亞馬遜作為全球最大的電子商務網站，對於大資料有著許多應用。比如，亞馬遜會根據消費者在網站上的消費行為，預測顧客下個禮拜的需求， 如牙膏、薯片、大米、醬油等。亞馬遜會自動生成訂單，將這些商品送到顧客家中。顧客作為消費者主體，在根本沒有意識到自己需要這些東西的時候，商品就已經 送到手中。以實際應用效果來看，絕大多數消費者認為“未購買先發貨”的預測較為準確，會愉快地簽收訂單。

大資料下的個人隱私？

    現代人使用智慧手機時，商家會將資訊存在雲端備份，這些資料的存在，不可避免地會引發隱私問題。美國曾有預測學家說過，在未來十年或二十年，現在人們認為 非常重要的隱私，會慢慢轉變為每個人都樂於將資料共享，這也將成為社會發展的一個過程。大資料下的資訊處理，可以將人們在圖書館借書的資訊和網上購物的信 息產生交集，比如在人們在圖書館借閱了健康類書籍後，在網上買披薩時，會為顧客推薦更健康的披薩。當資料產生關聯後，也就產生了價值。在大資料下，隱私與 便利永遠存在矛盾，可謂沒有絕對的隱私。在這個資料化生存的時代，資料跟隱私是相對的。隱私和便利之間，也在慢慢尋求平衡。

電商對於大資料有著怎樣的應用？

    對電商來說賣什麼產品？以什麼價格銷售？如何防止價格設定出錯？應該賣什麼商品？什麼商品好賣？什麼商品不好賣？都需要運用大資料。定價對於電商領域的競爭而言非常重要。比如，在大資料的應用下，1號店設計了名為“智慧價格”的應用。每天會自動在網站上搜尋大量的產品價格，然後根據搜取的價格資訊，對價格進行自動調整，以保證1號店的產品價格處於可競爭性的地位。在各大電商齊打價格戰的“雙十一”，1號 店的價格系統對於部分熱銷商品，每隔一兩分鐘就會對其他電商的商品價格進行掃描比對，實時推動價格變動。在電商的運營中，銷量、價格和庫存有著密不可分的 關係，庫存又和備貨有著重要關係，這些都需要非常強大的銷售預測系統進行支撐。還有許多諸如此類的大資料應用不勝列舉，大資料的應用對於電商打價格戰，提 高毛利，更好地服務消費者都有著巨大幫助。