[ 導讀 ] 在信息化的過程中，產生了結構化、半結構化和非結構化的數據，這種用電子化數據記錄、傳輸和表示信息的方式是“智”。

       在信息化的過程中，產生了結構化、半結構化和非結構化的數據，這種用電子化數據記錄、傳輸和表示信息的方式是“智”。當這些數據達到一定的量級，數據的魅力才會顯現，可以發揮出“慧”的優勢，我們簡稱這種有價值的數據為大數據。由于人類社會財富的60%是近30年內創造的，90%的數據是近5年內記錄的，大數據隨著時代的發展越來越引人關注。它已經被運用到很多方面：社會管理、商業智能、軍事偵察，醫療診斷等。

       大數據在被獲取之后，一般會被索引分類。儲存在服務器的數據經過挖據、分析和處理，數據才有大作用。這個過程最為關鍵的是數據源，誰掌握了數據源頭誰將掌握未來(但愿不是美國政府的秘密情報監視機構)。

       1 直接的大數據源頭——大自然

       克強指數是一項用于評估中國GDP增長量的經濟指標，它包含三個基本要素：工業用電量新增、鐵路貨運量新增和銀行中長期貸款新增。這三個數據是屬于人類社會源頭的，可以通過統計的方法得到數據。但是，我們可以通過監測空氣中二氧化碳等溫室氣體的含量，來反映工業用電量新增和鐵路貨運量，甚至可以直接利用溫室氣體的含量變化計算經濟增長率。這就需要在不同的樣本地點部署測量節點，由傳感網絡傳遞數據到處理中心，同時考慮其他數據的影響，綜合歷史數據，預算經濟指標。

       而測量節點需要總體規劃，共用基礎設施，可以同時測量和傳輸其他數據：風速、溫度、降雨量、濕度、PM2.5、氧氣含量，環流數據、地殼數據、森林覆蓋率和動物數量、動物遷徙路徑等數據。這些數據可能是數字，可能是文本、圖片、音頻、視頻等。未來的部署模式類似現在的電信運營商，手機是節點，基站是小型處理中心。只不過數據源由人變成了大自然的狀態、植物和動物。

       這就是大自然的物聯網。自然世界每天有大量信息產生，如果將這些信息數據化，通過云計算模式加工處理，可以幫助人們做出更好的決策、預測未知的事情。說不定，亞馬孫河流域熱帶雨林中的蝴蝶飛行速度，和太陽表面溫度息息相關。只不過人們尚未發現這種聯系，已知曉的聯系是烏云和下雨。

       2 廣泛的大數據源頭——人類社會

       香山衡器集團有這么一個夢[FS:PAGE]想：在傳統的體重秤和脂肪秤的基礎上，用廚房秤自動識別食材種類(視覺搜索)，記錄重量;同時，通過便攜式一體化的溫度計、血氧儀、血壓計、血糖儀、心率計等穿戴設備測量并記錄身體顯性健康數據，智慧地提供有關膳食結構、睡眠、心理和運動等健康解決方案。

       想象一下，如果加上醫院測量的隱性健康和診斷數據(扁桃體發炎、肝病、遺傳病等)，那么每個人完全可以擁有一個伴隨一生的健康數據庫，記錄身體的各項指標。從最初的外界風寒或者食物的影響，到身體不適的參數變化，再到后來康復的過程，大量數據都會被記錄下來。如果人群樣本足夠，運用大數據技術，可以分析出病理。那么，有人懷孕時，可穿戴設備能通過脈搏監測功能，提前預知并提醒，老中醫的經驗將被數據化;大數據處理中心能夠提供健康解決方案，讓人遠離亞健康狀態，更不用說生病了。

       能夠獲取這些數據變得尤為重要，這是提供智慧的健康解決方案的基礎。這些數據不僅有商業價值，還有社會價值和歷史價值，后人將知道我們的膳食結構、生活習慣、身體指標等數據。

       3 大數據源頭——意義非凡

       然而，不僅廚房秤可以獲得有關食材的數據， Google Glass 2.0或許也能識別并記錄即將入口食物的數據。數據的源頭是多源的，電影票房可以用電影院的座位傳感器監測上座率，得到準確的數字。谷歌也能根據搜索量預測電影票房，準確率達94%。這就需要認識并挖掘大數據的價值，不能挖一口大數據源頭的井，就把自己的數據井挖大，發現其中的價值。Linkedin發現雷曼兄弟的來訪者忽然多了起來，就可以預見雷曼兄弟的倒閉。

       在有形產品和無形產品(服務)的基礎上，大數據源的價值將凸顯。搜索引擎、媒體監測、點評、比價等互聯網業務都是基于大量數據的，這些公司將分散凌亂的“小數據”集中起來，形成大數據，挖掘其中的價值。像Facebook、Twitter這類產品自身產生了大量數據，自然的占領了有關個人動態和社交的大數據源頭，這些數據可以用作預測股市、選舉結果、賽事比分等，這就是開放平臺的作用，允許進行復雜的數據交互。無論是新浪微博開放平臺，還是淘寶開放平臺，數據是它們的核心競爭力。

       這些掌握原始數據源頭、分發數據的公司將炙手可熱，一些自然界和人類社會[FS:PAGE]尚未發現價值和挖掘的數據暗示著新的商業機會。整個大數據利用的階段中，存儲處理層是技術密集型的，但是，如果喪失了基礎源頭層，巧婦難為無米之炊。

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