“大數據”一詞時下的熱門程度無需贅言，這一兩年來互聯網相關的任何活動、會議必不可少“大數據”板塊。
對於任何一個大數據的從業者或初接觸者，或許都會有個共同的感觸：大數據很有用！大數據該怎麼用？
關於大數據的著作和文章鋪天蓋地，似乎也共同在傳遞一個信息：越來越多的行業、人士開始關注並實際探索大數據的應用，我們正在一起描繪著大數據巨大效用的藍圖，但在實踐的路上，我們都還在起步階段小步前行。
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大數據根基於互聯網，數據倉庫、數據挖掘、雲計算等互聯網技術的發展為大數據的應用奠定了基礎。然而實踐應用尚處於在探索中前進。同樣作為探索學習，我想從我個人的理解角度，分享並與大家探討四個問題：大數據是什麼？大數據可以做什麼？大數據實際做了什麼？大數據要怎麼做？
首先，大數據是什麼？
引用3個比較常用的大數據定義：
（1）需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
—— Gartner
（2）海量的數據規模（Volume）、快速的數據流轉和動態的數據體系（Velocity）、多樣的數據類型（Variety）、巨大的數據價值（Value）。
—— IDC
（3）或稱巨量數據、海量數據、大資料，指所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的信息。
—— Wiki
其他關於大數據的定義也大抵類似，我們可以用幾個關鍵詞對大數據做一個界定。
首先，“規模大”，這種規模可以從兩個維度來衡量，一是從時間序列累積大量的數據，二是在深度上更加細化的數據。
其次，“多樣化”，可以是不同的數據格式，如文字、圖片、視頻等，可以是不同的數據類別，如人口數據，經濟數據等，還可以有不同的數據來源，如互聯網、傳感器等。
第三，“動態化”。數據是不停地變化的，可以隨著時間快速增加大量數據，也可以是在空間上不斷移動變化的數據。
這三個關鍵詞對大數據從形象上做了界定。
但還需要一個關鍵能力，就是“處理速度快”。如果這麼大規模、多樣化又動態變化的數據有了，但需要很長的時間去處理分析，那不叫大數據。從另一個角度，要實現這些數據快速處理，靠人工肯定是沒辦法實現的，因此，需要藉助於機器實現。
最終，我們藉助機器，通過對這些數據進行快速的處理分析，獲取想要的信息或者應用的整套體系，才能稱為大數據。
我們可以用下面的圖示給大數據定義：
對大數據概念有了界定後，那大數據可以做什麼呢？
想要應用大數據，從流程上來說，大概是這樣。
首先我們要有數據源，然後對數據進行收集和存儲，在這基礎上，再進行分析和應用，形成我們的產品和服務，而產品和服務也會產生新的數據，這些新數據會循環進入我們的流程中。
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當這整個循環體系成為一個智能化的體系，通過機器可以實現自動化，那也許就會成為一種新的模式，不管是商業的，或者是其他。
然後具體到實際的應用中，我認為，大數據能夠實現的應用，可以概括為兩個方向，一是精準化定製，二是預測。
首先，精準化定製。
主要是針對供需兩方的，獲取需方的個性化需求，幫助供方定準定位目標，然後依據需求提供產品，最終實現供需雙方的最佳匹配。
具體應用舉例，也可以歸納為三類。
一是個性化產品，比如智能化的搜索引擎，搜索同樣的內容，每個人的結果都不同。或者是一些定製化的新聞服務，或者是網遊等。
第二種是精準營銷，現在已經比較常見的互聯網營銷，百度的推廣，淘寶的網頁推廣等，或者是基於地理位置的信息推送，當我到達某個地方，會自動推送周邊的消費設施等。
第三種是選址定位，包括零售店面的選址，或者是公共基礎設施的選址。
這些全都是通過對用戶需求的大數據分析，然後供方提供相對定製化的服務。
應用的第二個方向，預測。
預測主要是圍繞目標對象，基於它過去、未來的一些相關因素和數據分析，從而提前做出預警，或者是實時動態的優化。
從具體的應用上，也大概可以分為三類。
一是決策支持類的，小到企業的運營決策，證券投資決策，醫療行業的臨床診療支持，以及電子政務等。
二是風險預警類的，比如疫情預測，日常健康管理的疾病預測，設備設施的運營維護，公共安全，以及金融業的信用風險管理等。
第三種是實時優化類的，比如智能線路規劃，實時定價等。
以上呢，是各種文獻資料裡，對於大數據可以用來做什麼的一些暢想，事實上也許大數據可以做的事情，可以擴展到方方面面。
但是，我們再看現實中，大數據實際應用到了什麼程度呢？
我認為，目前大數據真正實現了商業化的應用，只有一種，就是互聯網營銷。
其他我們前面列舉的方向，會有些初步的應用，但基本都還停留在探索的階段。比如疫情預測，無抵押信用貸款等，對於準確性、精細度、可推廣性等方面還有待推敲。
造成大數據實際應用與目標藍圖之間差距的主要原因是什麼，我認為是數據源的問題。
你必須先獲得數據，然後才能應用數據。
因此，數據的可獲取性，成為大數據在具體行業應用性評價的一個重要維度。
可以從數據的標準化、開放性和集中度幾個維度衡量數據可獲取性
同時，獲取了數據之後，在應用數據方面，可以從大數據應用的潛在價值維度來衡量，包括效率的提升、成本降低或者是新模式的產生。
此外，還可以從大數據行業應用的可複製/推廣性的角度來衡量，不僅包括在本行業內的推廣，同時也包括跨行業的推廣性。
從三個維度，我個人對大數據在各行業應用的可能性做了一個定位，但這個定位還是非常定性和粗略的，具體可能還需要對行業有更多的大數據應用的探討和探索。
對於專門從事大數據應用的企業來說，大數據要怎麼做？
我認為可以從兩個維度發展，首先一個重點任務就是要累積數據，以自身擁有的互聯網數據及大數據技術兩個資源為基礎，從一些細分應用切入，比如可以先從企業角度，繼而擴展到行業甚至跨行業的角度，從細分應用先有一些產品的產出，這會成為獲取更多數據的入口，同時也為大數據更廣應用提供了方向借鑑。
但還有一點，對於平臺型的互聯網企業，在確定與哪些企業或者行業數據結合、應用大數據時，可以有一些篩選條件，比如，是不是發揮了平臺屬性，另外，這種應用是不是具有可複製或推廣性，不是隻侷限於某一個企業內，至少是可以應用到整個行業中的。
以上，是我個人對大數據的一些思考，也希望可以跟更多的朋友對於大數據實際應用上有些探討和學習。
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