[ 導讀 ] 大數據概念已經有被炒作過度的嫌疑，但是毋庸置疑的一點是，全球的數據量正在以每18個月翻一倍的驚人速度增長，世界正在高速數字化，而如何掘金大數據是所有個人、企業和國家的機遇和挑戰。事實上，從城市交通到空氣質量，從建筑設計到影視制作，大數據分析應用已經滲透

    大數據概念已經有被炒作過度的嫌疑，但是毋庸置疑的一點是，全球的數據量正在以每18個月翻一倍的驚人速度增長，世界正在高速數字化，而如何掘金大數據是所有個人、企業和國家的機遇和挑戰。事實上，從城市交通到空氣質量，從建筑設計到影視制作，大數據分析應用已經滲透到我們生活的方方面面，并將改變人類社會的命運，大數據就在腳下，盡管很多時候我們壓根就沒有意識到。下面介紹的八個改變我們生活的大數據應用。

    一、Netflix：推出史上首部大數據制作的電視劇《紙牌屋》

    Netflix是美國最大的商業視頻網站，擁有2900萬個用戶。Netflix本身也是一個大數據運營商，每天采集海量的用戶數據，不僅包括人們喜歡看什么類型的視頻，在哪看，用什么設備看等，還包括你何時快進，何時暫停，是否看完整個影片等。Netflix還擁有全球最優秀的用戶推薦系統，并在大數據競賽網站Kaggle以百萬美元懸賞能夠提高其推薦準確率的算法。

    正是因為有了大數據分析這件武器，Netflix才敢斥巨資推出《紙牌屋》，徹底顛覆影視發行業。《紙牌屋》是首個“膽敢”一次性播出整季劇集的在線電視劇，而不是像普通的電視劇那樣逐集拍攝播放，根據觀眾意見進行劇情和演員陣容調整。因為有了強大的大數據分析支持，Netflix已經完全可以預測受眾和市場反應，將原版《紙牌屋》的粉絲和凱文史派西與導演大衛芬奇的粉絲整合到一起，而《紙牌屋》也是堪稱史上首部“大數據制作”。參考閱讀：紙牌屋探秘：Netflix的大數據煉金術

    二、家譜網站Ancestry.com

    Ancestry.com幫助人們尋找家族親人，整理家譜，這看上去似乎并沒有什么科技含量，但實際上，這意味著需要維護超過110億條記錄和超過4PB的內容，包括歷史記錄、生日、死亡記錄、戰爭和移民記錄甚至手抄的年歷。Ancestry.com使用先進的內容處理技術索引內容，使其便于搜索。Ancestry.com還根據追加的DNA(例如一試管口水)分析產生新的數據流，并在數據庫中進行比對分析，幫助用戶找到親人。總之，Ancestry.com從頭到腳都是標準的大數據應用案例。

    三、西奈山醫療中心

    西奈山醫療中心(MountSinaiMeddicalCenter)是美國最大最古老的教學醫院，也是重要的醫學教育和生物醫藥研究中心。該醫療中心使用來自大數據創業公司Ayasdi的技術分析大腸桿菌的全部基因序列，包括超過[FS:PAGE]100萬個DNA變體，來了解為什么菌株會對抗生素產生抗藥性。Ayasdi的技術使用了一種全新的數學研究方法：拓撲數據分析(Topologicaldataanalysis)，來了解數據的特征。

    四、加州電網系統運營中心

    加州電網系統運營中心(ISO,IndependentSystemOperator)管理著加州超過80%的電網，像3500萬用戶每年輸送2.89億兆瓦電力，電力線長度超過25000英里。該中心采用了Space-TimeInsight的軟件進行智能管理，能夠綜合分析來自包括天氣、傳感器、計量設備等各種數據源的海量數據，通過可視化界面，用戶可以以最優的方式優化和利用可再生能源，平衡全網的電力供應和需求，并對潛在危機做出快速響應。

    五、拉斯維加斯：透明的賭城

    賭城也是數據之城，不過我們這次不打算介紹拉斯維加斯的賭博業大數據應用，因為那是商業秘密。和大多數城市一樣，賭城拉斯維加斯面臨水電等市政管道因歷史數據不準確而在施工中被挖斷的威脅。為了避免這類情況發生，拉斯維加斯利用智能數據開發了城市的市政基礎設施網絡仿真模型。咨詢公司VTN幫助拉斯維加斯市整合來自各個數據源的數據，利用Autodesk的技術生成一個三維實時模型，能夠顯示路面和地下的各種管線設施，有了這個模型，拉斯維加斯市政管理者可以對地下關鍵資產的位置和狀況了如指掌。

    六、邁阿密戴德縣：智慧城市的活樣板

    佛羅里達州邁阿密戴德縣與IBM的智慧城市項目合作，將35種關鍵縣政工作和邁阿密市緊密聯系起來，幫助政府領導在治理水資源、減少交通擁堵和提升公共安全方面制定決策時獲得更好的信息支撐。IBM使用云計算環境中的深度分析相戴德縣提供智能儀表盤應用，幫助縣政府各個部門實現協作化和可視化管理。智慧城市應用為戴德縣帶來的多方面的收益，例如戴德縣的公園管理部門今年因及時發現和修復跑冒滴漏的水管而節省了100萬美元的水費。

    七、澳大利亞網球公開賽

    澳大利亞網球公開賽在開賽期間的數據流量驚人，簡直可以與一家大型企業相媲美。關于各國觀眾、媒體都需要隨時訪問比賽相關的各項內容和數據統計。澳網公開賽采用了IBM的實時數據分析軟件來分析大賽的日程、選手的人氣、歷史數據日志和海量的社交媒體內容，來預測澳網官網的粉絲訪問流量。在準確預測流量的基礎上為官網分配合適的計算資源(編者按：需求預測如今是云計算、數據中心和[FS:PAGE]企業CIO制定IT預算時的關鍵難題)。

    八、DPR：用大數據設計建筑

    DRP建筑公司是加州舊金山分校醫學中心價值15億美元的建筑合同的總包商。這也是首個完全基于大數據模型建設的醫學中心建筑。DPR使用了Autodesk公司的三維技術，設計師們能整合空氣流動、建筑朝向、樓板空間、環境適應性、建筑性能等多種數據，形成一個虛擬模型，各種數據和信息可以在這個模型中實時互動。建筑師、設計師和施工隊伍通過這個模型可以在接近真實的完整的運營環境里，以可視化的方式觀察數以百萬計的數據標記。

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