大數據時代圖書電商的機遇與挑戰
2013-11-26 14:49 來源：中國新聞出版網 責編：陳莎莎
- 摘要：
- 隨著移動互聯網、物聯網、云計算等新興技術的發展，社交媒體、智能終端和視頻監控等媒介設施迅速普及，全球數據量呈爆炸性增長。據國際數據公司（IDC）統計，僅2011年全球被創建和復制的數據量即達1.8ZB，相當于有史以來所有印刷材料數據量的近萬倍，而這樣龐大的數據量每兩年將翻一番。
【CPP114】訊：隨著移動互聯網、物聯網、云計算等新興技術的發展，社交媒體、智能終端和視頻監控等媒介設施迅速普及，全球數據量呈爆炸性增長。據國際數據公司（IDC）統計，僅2011年全球被創建和復制的數據量即達1.8ZB，相當于有史以來所有印刷材料數據量的近萬倍，而這樣龐大的數據量每兩年將翻一番。海量數據蘊涵著高昂價值，運用新興技術整合數據已成為惠普、IBM、微軟、阿里巴巴等國際巨頭戰略轉型的重要規劃之一。著名咨詢公司麥肯錫2011年發布名為《大數據：下一個創新、競爭和生產率的前沿》的研究報告，認為數據已經滲透到了每個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產要素，對海量數據的運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮形成。2012年3月，美國政府發布了“大數據研究與開發計劃”，將之列為繼“信息高速公路計劃”之后的又一重大科技發展部署。種種現象表明，大數據時代已經來臨。
大數據時代，任何產業和企業組織都面臨著新一輪的機遇和挑戰。由于大數據與互聯網及網民的天然接近性，IT業和營銷行業首當其沖。在出版領域，圖書電商是以IT身份而從事營銷業務的典型代表，如何直面挑戰、乘機求進，不僅事關其自身發展，也與整個出版業未來發展方向息息相關。
大數據的定義、特征與內涵
根據麥肯錫的定義，“大數據”是指無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。之所以“無法”抓取、管理和處理，緣于大數據的四個基本特征。其一，數據量巨大。數據量級已經從GB（千兆字節）和TB（萬億字節）發展到了PB（千萬億字節）、EB（百億億字節）乃至ZB（十萬億億字節）計量的地步。科學家估算，如果將2013年全球存儲的數據刻錄在只讀光盤上，可以堆成五堆，每一堆都伸向月球。其二，數據類型多樣。除少量由傳統數據庫累積的結構化數據之外，還包括各類互聯網、物聯網應用所產生的文字、圖片、視頻、圖像與地理位置信息等半結構化和非結構化數據，后者占比達75%以上。[1]其三，實時快速。數據快速產生、增長和流轉，例如即時通訊工具中產生的數據流，要求實時存儲和處理，如果事后追溯則價值流失。其四，價值高但密度低。大數據包含著大量冗余信息，必須披沙揀金才能有所獲益。例如，社交網站中多數日常交流信息價值稀薄，但聯合國的“全球脈動計劃”在巨量日常信息的基礎上，使用自然語言解密軟件對網民進行“情緒分析”，可以預測失業率、疾病爆發等現象，有益于經濟和社會發展。
原本“無法”抓取、管理和處理的數據集合，如今得以愈來愈多地運用，這是大數據時代的意義所在。因而，“大數據”的內涵，不僅止于“龐大的數據集合”，而且包含對數據的存儲、處理、分享、挖掘、分析等技術與能力。大數據技術中，社交網站、物聯網的應用，使用戶的行為軌跡、情緒變化以至萬事萬物的所處狀態都可以數據化；以Hadoop（能夠對大數據進行分布式處理的軟件框架）為代表的非關系型數據庫系統使不同行業、不同類型數據之間的聯系、交換和利用更加便捷；云計算等分布式運算架構技術使快速、低成本分析巨量數據成為可能。大數據內涵的核心，事實上在于如何應用大數據。這正如《駕馭大數據》的作者BillFranks（比爾·弗蘭克斯）所說：“重要的不是數據，而是如何使用數據；大數據的核心是發現價值。”
大數據時代，任何產業和企業組織都面臨著新一輪的機遇和挑戰。由于大數據與互聯網及網民的天然接近性，IT業和營銷行業首當其沖。在出版領域，圖書電商是以IT身份而從事營銷業務的典型代表，如何直面挑戰、乘機求進，不僅事關其自身發展，也與整個出版業未來發展方向息息相關。
大數據的定義、特征與內涵
根據麥肯錫的定義，“大數據”是指無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。之所以“無法”抓取、管理和處理，緣于大數據的四個基本特征。其一，數據量巨大。數據量級已經從GB（千兆字節）和TB（萬億字節）發展到了PB（千萬億字節）、EB（百億億字節）乃至ZB（十萬億億字節）計量的地步。科學家估算，如果將2013年全球存儲的數據刻錄在只讀光盤上，可以堆成五堆，每一堆都伸向月球。其二，數據類型多樣。除少量由傳統數據庫累積的結構化數據之外，還包括各類互聯網、物聯網應用所產生的文字、圖片、視頻、圖像與地理位置信息等半結構化和非結構化數據，后者占比達75%以上。[1]其三，實時快速。數據快速產生、增長和流轉，例如即時通訊工具中產生的數據流，要求實時存儲和處理，如果事后追溯則價值流失。其四，價值高但密度低。大數據包含著大量冗余信息，必須披沙揀金才能有所獲益。例如，社交網站中多數日常交流信息價值稀薄，但聯合國的“全球脈動計劃”在巨量日常信息的基礎上，使用自然語言解密軟件對網民進行“情緒分析”，可以預測失業率、疾病爆發等現象，有益于經濟和社會發展。
原本“無法”抓取、管理和處理的數據集合，如今得以愈來愈多地運用，這是大數據時代的意義所在。因而，“大數據”的內涵，不僅止于“龐大的數據集合”，而且包含對數據的存儲、處理、分享、挖掘、分析等技術與能力。大數據技術中，社交網站、物聯網的應用，使用戶的行為軌跡、情緒變化以至萬事萬物的所處狀態都可以數據化；以Hadoop（能夠對大數據進行分布式處理的軟件框架）為代表的非關系型數據庫系統使不同行業、不同類型數據之間的聯系、交換和利用更加便捷；云計算等分布式運算架構技術使快速、低成本分析巨量數據成為可能。大數據內涵的核心，事實上在于如何應用大數據。這正如《駕馭大數據》的作者BillFranks（比爾·弗蘭克斯）所說：“重要的不是數據，而是如何使用數據；大數據的核心是發現價值。”
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