大数据技术及应用

大数据技术及应用
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里？金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
二、什么是大数据
大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。
（一）大数据的4V特征
大量化（Volume）：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
多样化（Variety）：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
快速化（Velocity）：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
价值（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能（咨询、报告等）
三、大数据时代对生活、工作的影响
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。
大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。
四、大数据时代的发展方向、趋势
根据ESM国际电子商情针对2013年大数据应用现状和趋势的调查显示：被调查者最关注的大数据技术中，排在前五位的分别是大数据分析（1291%）、云数据库（1182%）、Hadoop（1173%）、内存数据库（1164%）以及数据安全（921%）。Hadoop已不再是人们心目中仅有的大数据技术，而大数据分析成为最被关注的技术。从中可以看出，人们对大数据的了解已经逐渐深入，关注的技术点也越来越多。既然大数据分析是最被关注的技术趋势，那么大数据分析中的哪项功能是最重要的呢？从下图可以看出，排在前三位的功能分别是实时分析（2132%）、丰富的挖掘模型（1797%）和可视化界面（1591%）。2012年也曾做过类似的调查，当时选择丰富的挖掘模型（2722%）比实时分析（1988%）多734%。短短一年时间内，企业对实时分析的需求激增，成就了很多以实时分析为创新技术的大数据厂商。从调查结果可以看出：企业在未来一两年中有迫切部署大数据的需求，并且已经从一开始的基础设施建设，逐渐发展为对大数据分析和整体大数据解决方案的需求。与此同时，大数据还面临人才的缺乏的挑战，需要企业和高校联合起来，培养数据领域的复合型人才，帮助企业打赢这场“数据战”。
五、大数据的应用
（一）行业拓展者，打造大数据行业基石
IBM：IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）；业务事件处理；IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS）。 IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。
该产品组合包括：打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析。软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案。
微软：2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和提高决策速度的设备。
EMC：EMC 斩获了纽交所和Nasdaq；大数据解决方案已包括40多个产品。
Oracle：Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。
（二）大数据促进了政府职能变革
重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模投资产业园、物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程；在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析。一方面大数据的应用促进了政府职能变革，另一方面政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。
（三）打造“智慧城市”
美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式” ；中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。”
（四）未来，改变一切
未来，企业会依靠洞悉数据中的信息更加了解自己，也更加了解客户。
数据的再利用：由于在信息价值链中的特殊位置，有些公司可能会收集到大量的数据，但他们并不急需使用也不擅长再次利用这些数据。例如，移动电话运营商手机用户的位置信息来传输电话信号，这对以他们来说，数据只有狭窄的技术用途。但当它被一些发布个性化位置广告服务和促销活动的公司再次利用时，则变得更有价值。
六、机遇和挑战
大数据赋予了我们洞察未来的能力，但同时诸多领域的问题亟待解决，最重要的是每个人的信息都被互联网所记录和保留了下来，并且进行加工和利用，为人所用，而这正是我们所担忧的信息安全隐患！更多的隐私、安全性问题：我们的隐私被二次利用了。多少密码和账号是因为“社交网络”流出去的？
眼下中国互联网热门的话题之一就是互联网实名制问题，我愿意相信这是个好事。毕竟我们如果明着亮出自己的身份，互联网才能对我们的隐私给予更好保护

这必须提人单合一啊。国际管理界公认的模式有美国的福特模式和日本的丰田模式，这两个模式都是伴着技术生产大改变而出现的，我们国家改革开放以后企业是跟在国外企业后面学习，没有属于我们自己的。现在互联网转型物联网，产品要满足于个性化需求，张瑞敏早有远见地在2005年提出了人单合一模式，这种组织模式能解决企业转型物联网大规模定制的要求。诺贝尔经济学奖得主保罗•罗默参观海尔后都说，人单合一可能是物联网成功的关键。

20年间海尔模式三次进入美国哈佛商学院,第一次是海尔用文化激活被并购企业，张瑞敏成为了首个登上哈佛讲坛的中国企业家，也是中国企业第一次以一种商业思想的方式为世界所关注；第二次是2015年哈佛教授在商学院课堂上讲授海尔用新管理模式激活自身案例，成为最受学生欢迎的案例；第三次是海尔用首创的人单合一管理模式激活GEA，张瑞敏在哈佛商学院阶梯教室分享海尔的第三个案例并发表演讲“创建物联网时代的商业模式”。

电脑是谁发明的，严格说起来很难界定。
计算机（computer）的原来意义是“计算器”，也就是说，人类会发明计算机，最初的目的是帮助处理复杂的数字运算。而这种人工计算器的概念，最早可以追溯到十七世纪的法国大思想家帕斯卡。帕斯卡的父亲担任税务局长，当时的币制不是十进制，在计算上非常麻烦。帕斯卡为了协助父亲，利用齿轮原理，发明了第一台可以执行加减运算计算器 。后来，德国数学家莱布尼兹加以改良，发明了可以做乘除运算的计算器。之后虽然在计算器的功能上多所改良与精进，但是，真正的电动计算器，却必须等到公元1944年才制造出来。
而第一部真正可以称得上计算机的机器，则诞生于1946年的美国，毛琪利与爱克特发明的，名字叫做ENIAC。这部计算机使用真空管来处理讯号，所以体积庞大（占满一个房间）、耗电量高（使用时全镇的人都知道，因为家家户户的电灯都变暗了！），而且记忆容量又非常低（只有100多个字），但是，却已经是人类科技的一大进展。而我们通常把这种使用真空管的计算机称为第一代计算机。
第一代的电脑有2间教室大，跟现在我们一般用的个人电脑体积差很多吧。 当时的电脑零件是真空管(现在已经找不到了) 而存档的东西是一种打孔卡片，若没有前人的设计概念，也没有计算机的发明，所以计算机是谁发明的还有点难界定。
虽然著名科学家约翰·纽曼（John von Neumann；译注：一般常音译为「冯纽曼」）以纵横科学界的才华，经常被后人称为「现代电脑之父」；然而，冯纽曼K不是真正的现代电脑发明者。这份荣耀应该归於设计K建造了第一部数位式电子计算机的两个人——约翰·莫克利（John Mauchly）和普瑞斯伯·艾克特（Presper Eckert）。他们在短短三年之间建造出第一部电脑、以及在往后30年间为名誉而奋斗的传奇，是一个由卓越智慧和深切遗憾所交织而成的故事 。
电脑是谁发明的
上计算机课，很可能老师会这样说：世界上第一台电子计算机，名叫“埃尼亚克”（原文为Eniac ，早先也有人汉译为“伊利阿克”），是美国人摩彻利和埃卡特基在1946年发明的。如果你参加计算机常识考试，这样回答并不算错；但如果你给别人讲计算机历史，这样说可就错了。因为事实并非如此。
早在1947年，也就是“埃尼亚克”出现以后的第二年，摩彻利和埃卡特基就向美国专利局提出了专利申请，但是专利却迟迟于1964年方才公布，原因就是专利局对他们“世界第一台电子计算机”的提法还有怀疑。而且在专利公布以后，美国汉尼韦公司仍不向专利人购买专利就进行生产，为此公司遭到了违犯专利法的控告。
但是汉尼韦公司不服，他们认为电子计算机的真正发明人不是摩彻利和埃卡特基，而是阿坦纳索夫。于是官司打到了法院。法院经过125 次开庭审理，最后于1973年10月19日正式宣布：“摩彻利和埃卡特基没有发明世界第一台电子计算机，而是利用了阿坦纳索夫发明中的构思……”阿坦诺索夫是在美国依阿华大学工作的一位物理学家。研究中繁重的计算过程使他备尝艰苦，于是决心从事电子计算机的研究。1937年冬天的一个夜晚，他因为研究中的一个难题萦绕心头，始终得不到解决而感到心情沮丧，就开车到伊里诺斯州一家路边小酒店里去喝酒解闷儿。他一连喝了两杯酒之后，脑子里忽然闪现出用电容器作记忆元件再生记忆的方法，并由此得出了最原始的现在称之为“逻辑电路”的概念。从这个独创性的思路出发，又经过两年时间的刻苦研究和实验，终于在1939年12月制成了以二进制逻辑运算为核心的世界上第一台电子计算机。可是当时正值第二次世界大战，依阿华大学没有申请专利，后来也没有公布资料，至于这台“已经制成”了的电脑都干过什么活儿，更没人知道。
由于侵犯专利权而引起的官司，又引发了“世界第一台电子计算机”究竟是谁发明的争执。经过法庭多次调查核实，终于证明世界第一台电子计算机的发明权应该属于阿坦纳索夫。为此，美国机械工程师协会决定授予他最高荣誉：HOLLEY奖章。
尽管许多描写第二次世界大战的小说、和“野史”中经常提起美军曾经使用刚刚发明的电子计算机破译过德军和日军的密电码，但是第一，是不是真有这样一件事情，还没有由国家正式公布的文件档案可资依据；第二，即便二战中果然使用了电子计算机，用的是不是就是阿坦纳索夫所发明的电子计算机，也没有文献资料可作依据。因此阿坦纳索夫所发明的“世界第一台电子计算机”是不是真正建造起来并正式使用过，建在什么地方，外观究竟是什么样子，很少有人知道。
另一种说法，认为世界上第一台电子计算机的发明者不是美国人，而是英国人，时间则也是在20世纪30年代末尾。
1940年，战争狂人希特勒命令他的空军元帅戈林实施“海狮”行动，限期于9 月17日前务必摧毁英国空军。从此，历史上最为激烈、最为残酷的不列颠空战开始了。英国空军在道丁元帅的指挥下，以少胜多，以弱胜强，以极小的代价，战胜了两倍于自己的敌人，终于打破了“德军不可战胜”的神话，也粉碎了希特勒侵略全世界的野心。
道丁元帅凭什么能够取得如此伟大的胜利呢？多少年来，一直是个无法解释的怪谜：因为在不列颠空战取得空前大胜利的几天之后，头号功臣道丁元帅竟被不明不白地撤去了空军元帅的职务，一年之后，又被强令退休。直到1975年，英国当局方才透露了真情：原来，当时英国已经发明了世界上第一台电子计算机，道丁就是依靠这宗“法宝”，方才成功地破译了希特勒引以为骄傲的由密码机发出的绝密密码，掌握了德军司令部的重大军事计划，从而取得不列颠空战的伟大胜利。为了不让希特勒得知英国拥有电子计算机，道丁发扬自我牺牲精神，“功成身退”了。
那么，英国为什么要到1975年方才披露这一秘密呢？原来，英国的情报部门有一条极为严格的规定：凡是机密，任何人在30年之内都不许泄露。正是由于这条规定，使得发明世界上第一台计算机的荣誉落到了美国人的头上，时间也被推迟了好几年，而发明者却连姓名也没有流传下来。
当然，这一类“野史”说法很多，流传得也很广，甚至于有人说德军也在更早的时间发明了“世界第一台电子计算机”，但是这种没有合法文件加以证明的传说，永远只能停留在传说的阶段，而无法得到人们特别是科学界的认可。
但是阿坦纳索夫在1939年制造了“世界第一台电子计算机”，却是经过美国法院慎重调查以后得出来的结论，应该说还是比较可靠甚至是具有权威性的。阿坦纳索夫所制造的“世界第一台计算机”究竟是什么样子，因为没有公布资料，大多数人无法知道；由英国无名英雄发明的“世界第一台电子计算机”是什么模样，更是谁也无法推测。由摩彻利和埃卡特基在1946年制造的“世界第一台计算机”，却是有资料公布的。那是一台真正的“巨型机”：全机共用了电子管18000 个，耗电量150 千瓦/ 时，占地面积167 平方米，像一座三层楼房那样高大，但是运算速度每秒钟却只有5000次。而且输入的计算程序十分繁复，又长又多的打孔卡，能把专家的脑袋都搞疼。一旦出了问题，则专家们从楼下跑到楼上，又从楼上跑到楼下，忙得满头大汗，还很难诊断出毛病在哪里。
当年的巨型计算机，耗资巨大，建造不易，主要用于大数字的繁复计算，例如天文数字的计算和破译密电码的计算等等，因此早期把Computer译为“电子计算机”，应该说是十分贴切的。
世界上第一台电脑是由谁发明的？
随着现代科技的发展，电脑在人们生活中的应用愈来愈普及，从桌面办公系统向家庭生活普及，从成年人向少年儿童普及。生活中，懂电脑、能熟练 *** 作电脑的少年朋友也越来越多，但是，要追溯电脑产生的渊源，你们知道是谁发明了世界上第一台电脑吗？
世界上第一部直正可以 *** 作的自动电脑于1944年诞生于哈佛大学。制造这台电脑的人是哈佛大学的艾坝教授和国际事业机器公司的一群工程师。这台电脑被称作“哈佛电脑一号”，它能保留23位数的和，在4秒钟内算出积。但是，这台电脑主体是电器零件和机械零件，而没有电子零件，直到1946年后，才诞生了第一代电脑——电子管计算机。发展至今，它已经连续经历了电子管、晶体管、集成电路等五代了。

[1] Facebook（脸谱）是创办于美国的一个社交网络服务网站，于2004年2月4日上线。主要创始人为美国人马克·扎克伯格。Facebook是世界排名领先的照片分享站点，截至2013年11月每天上传约35亿张照片。截至2012年5月，Facebook拥有约9亿用户[2] 。
Facebook的总部在门罗帕克的1 Hacker Way。从2006年9月11日起，任何用户输入有效电子邮件地址和自己的年龄段，即可加入。
2014年12月17日Facebook为收购Snapchat开出的报价超过了30亿美元。[3]
2015年3月报道称Facebook发布物联网开发者工具 向“物联图谱”转变。[4]
Facebook自2009年以来一直被中国屏蔽，其被禁的原因有社会和政治等方面的因素，但Facebook也从未间断与中国科技企业界的联系，期望通过投资中国科技企业等方式获得中国政府的开闸。
SNS因素
Facebook作为典型的SNS网站发展案例，其成功与SNS顺应当今网络潮流有关。
1、外在环境：Web20时代所塑造的全新信息生态环境。
在 Web20 时代，网民已经可以在相当大的自主空间内将个人信息发布开来而不受传统封闭式门户的约束，信息生产与信息传播的主动权在一定程度上回归大众，信息传播的内容多样性、互动便捷性与个性化订制功能大大增强，以个人为中心的web20应用已经摆脱少数商业精英力量的控制，自媒体促成了草根阶层的迅速崛起，推动着互联网朝着亲和开放的方向发展，显示出一种全新的传播生态。
2、理论支撑
⑴ 六度分隔理论。SNS网站的理论模型是哈佛大学著名心理学教授 Stanley Milgram （1933年-1984 年）于1967年所创立的六度分隔理论该理论的核心思想为：你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过6个，也就是说，最多通过6个人你就能够认识任何一个陌生人。按照六度分隔理论，每个个体的社交圈都不断放大，最后成为一个大型网络，这是社会性网络（Social Networking）的早期理解。后来有人根据这种理论，创立了面向社会性网络的互联网服务，通过熟人的熟人来进行网络社交拓展。
⑵ 主我与客我理论。美国学者米德在研究人的自我意识与内省活动之际发现：自我可以分解为相互联系和相互作用的两个方面。一方面是作为意志和行为主体的主我，它通过个人对事物的行为和反应具体表现出来；另一方面是作为他人的社会评价和社会期待之代表的客我，它是自我意识的社会关系的体现，人的思维内省活动就是一个主我和客我之间双向互动的传播过程。根据这个理论，可以说明人在很大程度上是活在他人的判断之下的。人们渴望认识客我，渴望得到他人的肯定，Facebook这样的SNS网站就为人们提供了这样。
独创因素
1、向已存在的实体社区提供辅助的网络在线服务。Facebook网站最初的成功是通过向大学生提供实体社区不能获取的信息服务，这是一种交互式的学生指南，包括每个学生的课程计划和社交网络。Facebook网站并没有创建一个以前完全不存在的新社区，相反，他们是为已存在的实体社区提供一种更重要的信息和交流服务。
2、限制用户注册来创建理想的在线服务。Facebook 作了很重要的产品决策，保证实体社区和在线服务之间的协调和信任。Facebook网站最初仅限于能够验证所在大学的edu 邮件地址的用户登陆使用 Facebook， 也限制了用户能够查找或浏览的学生范围仅限于用户所在的大学。这些措施的目的是让用户感到网站是排外的，仅限于他们实际所在的社区（学院或大学）内部的人员。对edu 教育网外面的用户打开大门后，他们创建了一系列网区来完成这种方案，当用户加入到这些网区时，仅能够看到特指的网络中的成员，此外，Facebook 已经实行了一系列隐私控制，允许用户准确地控制谁能够查看他们所提供的信息。
3、集合一系列被渗透的微社区。Facebook 比其他的社交网站更能吸引广告机会，因为能够深入地渗透到一系列微社区内。如果一个地方的广告商想定位一个特殊的大学校园， Facebook 网站是将广告信息传递给观众的最佳途径。本地广告行为的CPM千人成本因为所具有的定位本质，因而受到广告商的高度重视，每日 65%和每周 85%的用户登陆率保证了广告商能够非常有效地 *** 作时间导向的广告活动。
4、通过用户群和广告商建立强大的品牌效应。想通过在线广告业务定位来建立品牌的广告商（广告商是为了建立品牌，而不仅仅是点击数的关键是拥有强大的品牌，使众多广告商愿意与之合作。一个被认可的著名品牌能够获取更好的广告。Facebook完成了非常出色的公关工作，强调Facebook 对大学生的生活和在线消费产生的影响力。
5、公开页面源代码。在 Web20 时代，通过强大的搜索与订阅功能，网民们已经没有必要为了取得有用的信息反复辗转于各种类型的BBS、博客或者门户网站。用户已经越来越讨厌无处不在的显示广告，对没有经过任何过滤的海量信息已经越来越感觉迟钝和麻木。Facebook 网站充分把握住这一趋势率先公开自己的页面源代码，让各种类型的互联网内容提供商开发出嵌入。

微软公司能支撑比尔盖茨做这么多年的首富，当然不仅仅靠的是单一产业，相反微软帝国下的各种服务也为其增加收入来源，其中不免有主导性质的云服务、Xbox等。
1975年，19岁的比尔·盖茨从哈佛大学退学，与他的好友保罗·艾伦一起成立了微软。公司最初的业务是销售BASIC解译器。当时市场上做软件的企业还不多，微软抓住了个人计算机快速发展的机会，为计算机厂商编写BASIC解译器。短短几年时间，微软BASIC就成为了市场标准。1980年，微软开始与IBM合作为其PC提供 *** 作系统软件。随着IBM计算机业务的扩大，微软的MS-DOS系统也跟着火热起来。
21世纪，微软依然霸占着软件行业的第一的位置，2000年，比尔·盖茨将自己的衣钵交给了鲍尔默，鲍尔默上台后积极带领微软从单一的产业链结构中挣脱出来，它相继推出了Xbox和Kinect，斥巨资收购了Skype和Yammer，还研发了 Microsoft Dynamics商业软件……鲍威尔时代，微软的销售额翻了三番达到780亿美元，同时净利润也从90亿美元增长到220亿美元。
目前500强企业中超过了95%的公司都使用了Azure，这其中也包括了竞争对手苹果等等。在人工智能的的概念火起来之后，微软提出了将Azure服务与人工智能结合的方案，受到了业界的大量好评。在微软前不久的财报中，云服务的收入占到了公司总收入的四分之一，可以说是微软目前最重要的业务了。
微软游戏主机Xbox。现在除了卖游戏机，Xbox还为开发者与玩家提供在线游戏商店，通过收取分成在极低的成本下赚取了大量利润。另外他们还提供了Xbox Game Pass、Xbox Live等订阅型在线服务，也成为了微软的持续不断的收入来源之一。
除了以上所说的这些，Office套件、OEM代工生产服务、人工智能平台、Visual Studio编程工具、在线视频聊天软件Skype等也在为微软的商业帝国添砖加瓦。据微软的首席技术官凯文 · 斯科特所说，接下来他们还将投入量子计算和物联网设备等领域。
由此可见比尔盖茨的商业帝国很庞大，仅仅是靠微软难以支撑，但不管怎么说，Windows依旧是微软现在能在各种业务上所向披靡的重要基础，也是他们最大的一块招牌。

一、大数据的陷阱作文

李娜再度夺得大满贯，超越了张德培的华人大满贯纪录，非举国体制下的奇迹造就了举国的愉悦。

在总结李娜成功因素的时候，也再次看到了这样的言论：是大数据起到了重要的作用。但这次李娜夺冠，最靠谱的解释就是李娜在卡洛斯的帮助下大大提升了心理层面的战斗力。

在技术层面领先的前提下，李娜在整场比赛中克服了节奏问题，她具备了一颗冠军的心脏。2012年9月6日，代表亚洲网球至高水平的中国选手李娜在美国迎战名将小威廉姆斯。

当时，IBM公司在综合了美网过去8年的全部比赛数据之后，为参赛球员制定了“Keys to the march”的比赛制胜策略。李娜一方获得赢球的关键包括3个指标：1一发得分率超过69%;24-9拍相持中得分利率要超过48%:3发球局30-30或40-40时得分率要超过67%。

比赛结果是，李娜溃败。比赛结束后，IBM高调地宣布李娜仅仅完成了三项制胜策略中的项，而小威廉姆斯则完成了自己三项制胜策略中的两项。

于是，很多人就顺着IBM的思路问，李娜为什么不照着BM的策略去打球？其实，当当事人的主观愿望不积极的时候，大数据对他们来说不过是噪音而已。同样，数据也会因为主观意愿具有欺骗性。

我们很多时候都会被误导，认为大数据的作用是让历史提示未来。其实不然。

在网球这样的领域里，历史数据甚至常常会成为陷阱。有意思的是，在另一场女子网球比赛中，一位球员做到了IBM为其制定的三项指标中的两个，她却失败了。

而胜利的一方，只完成了一个指标。

二、大数据时代发展历程是什么

可按照时间点划分大数据的发展历程。

大数据时代发展的具体历程如下：2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。

Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。

这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。2008年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟 （puting munity Consortium），发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。

它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器，并提出：大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。

2009年印度 建立了用于身份识别管理的生物识别数据库，联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。同年，美国 通过启动://Datagov网站的方式进一步开放了数据的大门，这个网站向公众提供各种各样的 数据。

该网站的超过445万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息，这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的 们相继推出类似举措。2009年，欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。

2010年2月，肯尼斯ž库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据，无所不在的数据》。库克尔在报告中提到：“世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长。

从经济界到科学界，从 部门到艺术领域，很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇：“大数据”。

库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。2011年2月，IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB（约2亿页文字量）的数据量，并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。

后来 认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。” 相继在同年5月，全球知名咨询公司麦肯锡（McKinsey&pany）肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注，这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。

报告指出，大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

报告还提到，“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2011年12 月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。

2012年1月份，瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》（Big Data, Big Impact） 宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。2012年3月，美国奥巴马 在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。

2012年3月22日，奥巴马 宣布2亿美元投资大数据领域，是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭，在次日的电话会议中， 对数据的定义“未来的新石油”，大数据技术领域的竞争，事关国家安全和未来。并表示，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力；国家数字 体现对数据的占有和控制。

数字 将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。2012年4月，美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市，成为第一家上市的大数据处理公司。

鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景，Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻，首日即暴涨了一倍多。Splunk是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商，成立于2003年。

Splunk成功上市促进了资本市场对大数据的关注，同时也促使IT厂商加快大数据布局。2012年7月，联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书，总结了各国 如何利用大数据更好地服务和保护人民。

这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中，个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求：例如通过对价格关注和更好服务的渴望，个人提供数据和众包信息，并对隐。

三、大数据时代的产生背景

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 ，所有领域都将开始这种进程。”

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四、大数据时代是什么意思

大数据时代：最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据提出的背景：进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 ，所有领域都将开始这种进程。” 扩展资料 大数据影响 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。

有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。

这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满168亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）。

发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为378万台，高于全球每天出生的婴儿数量371万…… 截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB) EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为049ZB,2009年的数据量为08ZB,2010年增长为12ZB,2011年的数量更是高达182ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。

而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。

而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。 每一天，全世界会上传超过5亿张，每分钟就有20小时时长的视频被分享。

然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。

我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。

大数据的精髓 大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。A不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制）； B不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可。

适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力； C不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大。

五、为什么大数据如此重要

大数据是一种现代云基础架构，它包含了多种与其他人连接和共享信息的方法。它推动了“物联网”的发展，如通过社交网站连接人、通过共享朋友或网络来寻找人们之间互相认识的可能性。大数据的背后运行着人工智能，而它对于大多数人而言是完全透明的，人们不知道背后有这样的技术。大数据位于人们日常使用的智能手机之后，然后人们通过它给移动互联网贡献信息，即使他们并没有意识到这一点。

为什么大数据如此重要？

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

总结

在大数据时代到来的时候，要用大数据的思维去发掘大数据的潜在价值。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。从前我们所了解的数据是冷冰冰的、死气沉沉的，被存到冷备份默默地等着人拿出来用，我们对待数据的感觉十分消极，要先想清楚其用处才开始分析应用。现在，数据时代来临了，人们正在试图点燃数据，使其变热，赋予生命。所谓“活数据”，是动态的数据，流通的数据，因互动而产生，因产生而互动，是自然演化的数据，要用大数据的思维去考虑这些数据怎样才能带来效益。未来大数据的发展前景非常好，与大数据相关的职业比如数据挖掘师，数据分析师等必定会有广阔的发展空间。

六、如何实现大数据量数据库的历史数据归档

这个问题是这样的：

首先你要明确你的插入是正常业务需求么？如果是，那么只能接受这样的数据插入量。

其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize

最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。

注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片

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