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进入大数据的“第四”时代
现在大数据指的是“数字”信息。如果我们把“海量数据”、“多种类型”、“单位价值下降”和“及时处理”的非数字信息视为大数据，我们会发现，人类历史上已经经历了多次“大数据”时代，每次“大数据”时代都会给人类社会带来巨大的变化。
第一次是语言的发明。语言可以整合思想，使分工成为可能。然而，随着“语言大数据”的发展和应用，语言作为唯一载体的弊端开始显现。首先，地理范围是有限的，它通常只在部落内传播；第二，客体的范围是有限的；第三，信息容易被扭曲；第四，信息很容易丢失。结果，一种新的信息技术“文字大数据”时代开始出现并繁荣起来，这种新的信息技术弥补了“语言大数据”的缺陷。
与语言相比，无论是图形字符、声音字符还是数学符号，它都能承载更多的信息和类型，传播更广、更准确、更方便。有了文字，不能长时间保存而必须同步传输的口头信息就变成了可以异步保存的“永久”符号记录。
文字(包括数学符号)的出现和传播使生产力再次飞跃，催生了历法、兵法、法律和礼仪，加速了贸易的发展，人类再次淹没在“大数据”的洪流中。文字是“大数据”的载体，但文字的载体是龟甲、羊皮、竹简，以及后来发明的纸张，它们仍然相对昂贵。此外，这些类型的书需要手工复制或雕刻，既费时又费力，而且经常出错。因此，书籍仍然难以普及，“文字大数据”的传播范围仍然非常有限。
于是印刷出现了，它允许信息以“工业化”的方式存储和传播。印刷终结了手稿时代，广泛传播了文化，再次扩大了信息的数量和组织，大数据时代再次到来。印刷导致了书籍和知识的“扩散”，这直接导致了人类社会的巨大变化。
随着工业革命的推进，数据处理需求的种类越来越多，导致信息收集、保存和处理作为一个独立的产业——“信息产业”的出现和繁荣。权力革命后，整个社会和经济活动的重心已经从使用材料转移到使用“大数据”。企业还取消了内部电力生产部门，增加了信息处理部门。近年来，随着智能手机、平板电脑、个人电脑、数码相机、数码摄像机、pos机和各种传感器等终端逐渐接入互联网，气候、天文、地质、生物、基因、军事、商业和医疗行业的数据普遍被数字化和网络化，博客、播客(视频共享)、微博、社交网络等。正在爆炸式增长，数据变得越来越“庞大”。同时，随着移动互联网和社交网络的快速发展，单位信息的价值迅速下降，人类被淹没在“信息垃圾”中。
在这个大数据时代，信息的生成、传输和保存不仅“工业化”，而且“数字化”和“自动化”。人类社会发展的核心驱动力也从“动力驱动”转变为“数据驱动”。垃圾是一个放错地方的宝藏，因此必须诞生革命性的技术手段，将这个时代的“信息垃圾”改变到不同的地方，并以不同的方式提供给我们。
历史上的每个“大数据”时代都对人类社会产生了革命性的影响，而这一次它将是颠覆性的。
云计算是大数据的内燃机
数据已经存在了很长时间，但在云计算发明之前，它一直是信息化的“副产品”和非战略性资源。云计算使大数据应用变得民用，并且在大数据应用中变得经济可行。云计算对于大数据就像内燃机对于石油一样重要。如果不是基于云计算的数据处理，不管数据有多大，都只是“大数据”。
在20世纪，由于内燃机的发明，石油已经成为一种战略资源。从偶尔在战争中使用石油到为石油而战。内燃机之于石油，就像万维网之于tcp/ip，应用商店之于智能手机，大数据之于云计算，是后者的“杀手级应用”。
20世纪70年代初，计算机的发展和应用所产生的“大数据”(与那个时代的人和工具相比)需要管理，于是数据库管理技术诞生了，行业开始专业开发数据资源。当然，早期的数据管理工具是“原始的”(与现在相比)，并且只擅长处理“结构化的”数据资源。
资源的价值往往取决于采矿工具的经济性。人们希望找到更先进的工具，管理更复杂的数据类型，并从数据中提取更多的应用价值，就像历史上内燃机将石油的使用从照明扩展到动力世界一样。
大约在2006年，行业领先的企业发明了一种称为云计算的新工具，它不仅可以开发新的数据资源(非结构化数据)，还可以发现一些重要的新用途(如精准营销、趋势预测等)。)。最重要的是，这种工具的成本仍然很低。因此，业界梦想将云计算作为一种新工具，为大数据寻找黄金。
全球云计算已经发展到理性和务实的阶段，而大数据仍处于炒作阶段。大数据技术仍不成熟，其技术解决方案主要是定制的，而通用解决方案仍很少。大数据源主要是内部的和结构化的，还没有发展到内外结合、结构化和非结构化的阶段。
从应用程序的角度来看，当前的大数据应用程序主要是逐渐改进的业务，程序营销和个人大数据应用程序最为成功，其他“革命性”的应用程序仍然很少。大数据应用的全球发展形成了“互联网公司领导、开源社区扩散和信通技术制造商产品化”的三阶段或三层次现象。
电信业需要实现数据资产化
电信运营商拥有大量数据。电信网络的数据流量已经超过了总流量的99%。此外，电信运营商还拥有海量的用户数据、信令数据、日志数据、流量数据、位置数据等。随着电信行业大数据的发展，机遇和挑战并存。
与互联网公司相比，电信大数据资源具有明显的真实性和广度优势，拥有真正的用户身份锚(姓名、电话等)。)，用户帐户信息和用户行为信息。作为一个小渠道，电信公司只能看到用户的流量流向哪里，哪个网店的流量大，其余的都是政策不允许知道的，所以电信行业的大数据也是粗粒度的。
然而，这两者的相对优势正在发生动态变化。互联网公司正在获取更多的数据，通过抓住更多的入口、渗透到基础设施和建立大数据联盟来弥补它们的不足。
目前，世界领先电信运营商的大数据应用主要是内部优化服务、对外合作提供服务或提供商业数据服务，其中大部分是定位服务。中国的电信运营商也纷纷效仿，但目前他们仍专注于内部优化，偶尔会有外部合作，这比国外差了一个数量级。
电信行业发展大数据时，在微观层面存在以下不足:一是网络强大，自身it设施发展滞后，尤其是大数据需要依赖的云计算基础设施还不完善；第二，电信行业的传统产业链是一个开环，R&D依靠外力，而互联网公司本身的大数据应用是一个闭环；第三，电信运营商的海量数据仍然分散在许多部门和地区，缺乏整合，是“大数据”而不是大数据；第四，人才缺乏，尤其是it人才和高端人才；第五，隐私保护政策的限制，政府和社会对电信运营商的数据隐私保护要求一直高于互联网公司，这是一种不对称的“监管”。
电信行业大数据的发展也意味着，首先要从追求准确性和高可靠性的传统观念转向追求效率和成本，这就是所谓的“去电信化”。在通信资源昂贵而稀缺的时代，电信业创造了繁荣和以提高通信资源利用率为核心目标的“电信级”概念。Atm、软交换、ngn、ims、ip电信网等技术或概念都是基于资源稀缺性，都忘记了摩尔定律的存在，导致尴尬的局面。相反，并不以浪费资源为耻的ip、以太网和网络技术之所以受欢迎，是因为摩尔定律，因为它们更简单、更高效(即使看起来存在资源浪费)。
第二，大数据需要电信业的思维革命。大数据强调从“流程电子化”到“数据资产化”的转变。过去，信息化服务于传统的流程和管理，现在它以数据资产为核心重构了传统的流程和管理。如何将电信业从一个拥有大量资产的公司转变为一个拥有少量资产的大数据公司需要进一步探索。
第三，电信公司需要以互联网开放、共享和合作的思想发展大数据服务。第一阶段，要做好内部数据的集成和应用，将“大数据”开发成基于自用的大数据应用；第二阶段，不需要与其他企业的大数据源进行沟通，两方或多方合作共享，这样数据的交流与合作将产生更大的价值；在第三阶段，我们将努力从大数据的小搬运工成长为大数据的运营商和服务提供商。
(大数据百科全书)大数据的发展史
增加数据一直是一个挑战。19世纪末，人口普查人员不知道如何对快速增长的美国人口进行统计和分类。1890年的人口普查促使美国统计学家赫尔曼。霍勒斯发明了电子读卡器，开启了数据处理的新时代，这项技术成为ibm发展的基础。
大规模数据信息的价值早在第二次世界大战时就被美国军方所认识，大规模数据收集是在战争期间进行的。就大数据处理和存储技术而言，最初主要是为了满足军事需求。后来，随着互联网技术和超级计算机的出现，新的大数据处理问题相继出现。例如，数据集通常大大超过主存、本地磁盘甚至远程磁盘的承载能力。“911之后，美国政府开始涉足大数据挖掘领域，并建立了一个大型数据库，用于筛选通信、犯罪、教育、金融、医疗保健和旅行记录，以识别可疑人员。之后，它呼吁建立一个基于网络的统一的信息共享系统来处理大规模的数据问题。
总的来说，对处理大规模信息的需求从根本上推动了大数据相关技术的发展。虽然大数据技术的最初驱动力主要来自国家安全，如大数据的存储和处理技术以及大数据分析算法的研究和开发，但这些技术已经广泛应用于教育、金融和医疗保健等各个行业。
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