大数据时代,对人们生活的影响在哪些方面?

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小亿 管理员

发表于2022-3-30 10:56

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肯尼思·库克耶2010年发表了一篇关于大数据的专题报告,标志着其较早洞悉了大数据时代的发展趋势。
美国麦肯锡全球研究院(MGI),最先提出了 “大数据”时代的到来。2011 年 5 月,MGI 发表了名为“Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity”(大数据:未来创新、竞争、生产力 的指向标)的研究报告,提到数据已经渗透进入到各个行业领域之中,成了一项 重要的生产因素指标。
《纽约时报》在其2012年2月的一篇专栏文章里称,“大数据”时代已经降临到了经济和商业等领域之中,人们的未来性决策不能再仅仅凭借原有的经验、直觉,而是要更多地根据数据分析,才能作出进一步判断
越来越多的人认识到大数据在我们生活中的重要意义和作用,大数据的出现也改变了人们的生活方式,生活习惯等等。那么我们身处大数据时代,大数据对人的生活的影响究竟在哪些方面呢?小亿今天想和大家聊聊这些。
一、大数据时代的概念
要理解什么是大数据时代,首先要理解什么是大数据。
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是:“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。”
大数据技术的战略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。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
基于大数据的概念,我们也可以得出大数据时代的概念。大数据时代是指利用相关算法对海量数据的处理与分析、存储,从海量的数据中发现价值,服务于生活与生产。在餐饮、电信、金融、娱乐、体育等领域都能够感受到大数据对各行各业带来的影响。大数据时代的特点一般指的是:
1、信息量庞大
所谓的大数据时代,从字面意义上就不难理解,数据非常大,信息量比较庞大,这也是互联网迅速发展所带来的改变。仅从通讯上面我们就能够看出来,以前的2G、3G就能够满足人们使用,到后来的4G,网络的发展,人们能够通过互联网获取的信息越来越多,现在又开始推出5G,大数据的时代,毕竟容纳和接受更多的信息。
2、多样化
大数据时代的我们会有这样一个感受,就是自己不知道的东西都能够通过网络搜索来获取,在网上我们能够看到各种各样的信息,这便是大数据时代的多样性带给我们的不一样的感受。我们工作的时候,有工作的软件,下班放松娱乐,也有相关的软件和信息。
3、高速高流动性
以前网络发展慢,相互之间进行数据传输和信息传送可能需要很长的一段时间,人们之间的沟通和交流并没有多么明显的改善,而大数据时代的慢慢到来,我们便不难发现,以前需要很长时间才能够传输完成的文件,现在几秒钟就能完成,但这也对信息的精密度和服务器的运行平稳提出的了很大的挑战。
4、共享性
在网络不发达的时间,我们获得新知识或者新经验的方式,只能够是自己摸索或者请教有经验的人,而现在,我们在网上能够随时找到很多自己想要的领域的知识分享。不仅如此,在某些领域,也能够通过网络进行交流和商讨,而不是非要面对面进行。
二、大数据时代常用的大数据技术
大数据技术可以定义为一种软件实用程序,旨在分析处理提取来自极其复杂的大型数据集的信息,而传统数据处理软件永远无法处理这些信息。目前我们生活的很多方面都需要大数据处理技术来分析大量实时数据,并提出结论和预测以减少未来的风险。一般来说,大数据时代常用的大数据技术包括以下四种:
1、数据存储
大数据存储技术是大数据领域的另一个关键数据,人们利用分布式存储代替集中式存储,用更廉价的机器代替之前昂贵的机器,让海量存储的成本大大降低。分布式存储系统需要借助分布式数据库来实现,分布式数据库重点解决大文件存储、存储设备的动态扩展、数据存储节点的容错以及数据的快速检索问题。为了既能够保证对海量数据的存储,又能够保证事务的一致性,通常对增加、删除、修改、查询操作进行区分处理。
2、数据挖掘
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来;规律表示是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
3、数据分析
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。大数据分析是一个大而复杂的数据集的集合,很难使用可用的数据库管理工具或传统的数据处理应用程序进行存储和处理。挑战包括捕获,管理,存储,搜索,共享,传输,分析和可视化此数据。
4、数据可视化
数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。这种定义可能显得比较晦涩难懂。在大数据分析工具和软件中提到的数据可视化,就是利用运用计算机图形学、图像、人机交互等技术,将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像。
三、大数据时代对生活的影响
1、大数据技术在生活中的应用
制造业:利用工业大数据提升制造业水平,包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺,优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
金融行业:大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业:利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车,在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业:借助于大数据技术,可以分析客户行为,进行商品推荐和针对性广告投放。
电信行业:利用大数据技术实现客户离网分析,及时掌握客户离网倾向,出台客户挽留措施。
能源行业:随着智能电网的发展,电力公司可以掌握海量的用户用电信息,利用大数据技术分析用户用电模式,可以改进电网运行,合理设计电力需求响应系统,确保电网运行安全。
物流行业:利用大数据优化物流网络,提高物流效率,降低物流成本。
城市管理:可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
生物医学大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理,同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。
体育娱乐:大数据可以帮助我们训练球队,决定投拍哪种题财的影视作品,以及预测比赛结果。
安全领域:政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系,企业可以利用大数据抵御网络攻击,警察可以借助大数据来预防犯罪。
个人生活大数据还可以应用于个人生活,利用与每个人相关联的“个人大数据”,分析个人生活行为习惯,为其提供更加周到的个性化服务。
2、大数据时代对生活的影响
1)、正面影响
改变了信息获取的方式
信息传递的发展历程较为漫长,远古时代传递信息时,多借助某种特殊方式或面对面进行传递;随后文字的出现,使得信息传递的方式发生了变化;然后电报与电话的发展,有效实现了非面对面的信息传递。随着信息技术和网络技术的发展,迎来了 web2.0时代, 信息传递方式变为网络传播的方式,人们开始接触海量的信息,选择自身所需的信息进行传播。
优化了科研方式
传统的科研方式多属于线式和点式的方式,而随着大数据技术的发展,将其应用在科研活动中,能够对数据进行密集 网络形式的传输,确保科研连接的迅速性,促进科研整体进度 的提高。此外,大数据技术能够传递和处理非结构化信息,充分挖掘科研的广度和深度,有效增强科研合作的能力,促进科技水平的进步。
加强了社会安全管理
在社会安全管理领域中, 可以利用大数据技术挖掘手机数据,对交通拥堵和客源信息情况、流动人口出现和来源等进行实时动态分析。同时可以借助搜索引擎、微信、微博以及短 信等对舆情和热点事件进行挖掘和收集,并有效追踪虚假信息的源头,确保社会更为安定有序,加强社会的安全管理。 如美国麻省理工学院利用大数据技术,对十万人手机的空间位置、短信和通话等信息加以处理,并对人们行为的时空规律性加以提取,从而进行犯罪预测。
强化了医疗卫生体系的精密度
在分析大数据应用于医疗卫生行业时,通过对大量用户 的搜索记录进行分析,如“发烧”、“咳嗽”等特定词条的搜索,谷歌公司能够对美国冬季流感的传播趋势进行准确预测,并且预测结果与官方数据基本一致。就个人而言,在传统的医疗服务过程中,医生只能判断个人患者身体状况,而利用大数据则能够提供个性化的医疗服务,分析患者累积历史数据,并从特殊药物反应、 特定疾病易感性以及遗传变异等质之间的关 系出发,为患者提供个性化的服务。此外,大数据能够在疾病 症状发生之前,可以为患者提供早期的诊断和检测,从而减轻卫生系统的负担。
2)、负面影响
泄露个人信息
大数据时代属于信息时代,信息和网络传输方式和渠道 会在一定程度上涉及到大量的信息。随着 3G 手机的普及以及互联网的发展,人们随时随地都在产生数据,而这些数据不再具备神秘性和私有性,导致个人信息泄露。目前,人们越来越 忽视集体主义的重要性,导致个人信息和个人隐私受到较大威胁。 一旦个人信息被非法利用,将会造成无法估量的损失,因此重视个人隐私, 强化自身信息安全能力的保护具有十分重要的意义。
对数据处理设备的要求更高
大数据主要是有半结构化数据、非结构化数据以及结构 化数据构成,并且前两者的比例将朝着增大的趋势发展。 同时由于数据量大,对数据处理、筛选、存储以及收集等设备提出 了更高的要求, 这在一定程度上不利于大数据创造价值的有效实现。
四、小结
科学技术的发展与进步有效改变人们的生活方式, 为人们的生产生活提供了极大的便利,但是其也存在一定的不足。因此在利用大数据技术对日常生活事物进行处理时,要有效规避其带来的负面影响,科学合理应用技术,从而促进社会的可持续发展。

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