大數據時(shí)代圖書(shū)電商的機遇與挑戰
2013-11-26 14:49 來(lái)源：中國新聞出版網(wǎng) 責編：陳莎莎
- 摘要：
- 隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新興技術(shù)的發(fā)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(cháng)。據國際數據公司（IDC）統計，僅2011年全球被創(chuàng )建和復制的數據量即達1.8ZB，相當于有史以來(lái)所有印刷材料數據量的近萬(wàn)倍，而這樣龐大的數據量每?jì)赡陮⒎环?
【CPP114】訊：隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新興技術(shù)的發(fā)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(cháng)。據國際數據公司（IDC）統計，僅2011年全球被創(chuàng )建和復制的數據量即達1.8ZB，相當于有史以來(lái)所有印刷材料數據量的近萬(wàn)倍，而這樣龐大的數據量每?jì)赡陮⒎环�。海量數據蘊涵著(zhù)高昂價(jià)值，運用新興技術(shù)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(zhù)名咨詢(xún)公司麥肯錫2011年發(fā)布名為《大數據：下一個(gè)創(chuàng )新、競爭和生產(chǎn)率的前沿》的研究報告，認為數據已經(jīng)滲透到了每個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)要素，對海量數據的運用，預示著(zhù)新一波生產(chǎn)率增長(cháng)和消費者盈余浪潮形成。2012年3月，美國政府發(fā)布了“大數據研究與開(kāi)發(fā)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(fā)展部署。種種現象表明，大數據時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。
大數據時(shí)代，任何產(chǎn)業(yè)和企業(yè)組織都面臨著(zhù)新一輪的機遇和挑戰。由于大數據與互聯(lián)網(wǎng)及網(wǎng)民的天然接近性，IT業(yè)和營(yíng)銷(xiāo)行業(yè)首當其沖。在出版領(lǐng)域，圖書(shū)電商是以IT身份而從事?tīng)I銷(xiāo)業(yè)務(wù)的典型代表，如何直面挑戰、乘機求進(jìn)，不僅事關(guān)其自身發(fā)展，也與整個(gè)出版業(yè)未來(lái)發(fā)展方向息息相關(guān)。
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(wú)法在一定時(shí)間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進(jìn)行抓取、管理和處理的數據集合。之所以“無(wú)法”抓取、管理和處理，緣于大數據的四個(gè)基本特征。其一，數據量巨大。數據量級已經(jīng)從GB（千兆字節）和TB（萬(wàn)億字節）發(fā)展到了PB（千萬(wàn)億字節）、EB（百億億字節）乃至ZB（十萬(wàn)億億字節）計量的地步�？茖W(xué)家估算，如果將2013年全球存儲的數據刻錄在只讀光盤(pán)上，可以堆成五堆，每一堆都伸向月球。其二，數據類(lèi)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(lèi)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)應用所產(chǎn)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(shí)時(shí)快速。數據快速產(chǎn)生、增長(cháng)和流轉，例如即時(shí)通訊工具中產(chǎn)生的數據流，要求實(shí)時(shí)存儲和處理，如果事后追溯則價(jià)值流失。其四，價(jià)值高但密度低。大數據包含著(zhù)大量冗余信息，必須披沙揀金才能有所獲益。例如，社交網(wǎng)站中多數日常交流信息價(jià)值稀薄，但聯(lián)合國的“全球脈動(dòng)計劃”在巨量日常信息的基礎上，使用自然語(yǔ)言解密軟件對網(wǎng)民進(jìn)行“情緒分析”，可以預測失業(yè)率、疾病爆發(fā)等現象，有益于經(jīng)濟和社會(huì )發(fā)展。
原本“無(wú)法”抓取、管理和處理的數據集合，如今得以愈來(lái)愈多地運用，這是大數據時(shí)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(shù)與能力。大數據技術(shù)中，社交網(wǎng)站、物聯(lián)網(wǎng)的應用，使用戶(hù)的行為軌跡、情緒變化以至萬(wàn)事萬(wàn)物的所處狀態(tài)都可以數據化；以Hadoop（能夠對大數據進(jìn)行分布式處理的軟件框架）為代表的非關(guān)系型數據庫系統使不同行業(yè)、不同類(lèi)型數據之間的聯(lián)系、交換和利用更加便捷；云計算等分布式運算架構技術(shù)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(shí)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(shuō)：“重要的不是數據，而是如何使用數據；大數據的核心是發(fā)現價(jià)值。”
大數據時(shí)代，任何產(chǎn)業(yè)和企業(yè)組織都面臨著(zhù)新一輪的機遇和挑戰。由于大數據與互聯(lián)網(wǎng)及網(wǎng)民的天然接近性，IT業(yè)和營(yíng)銷(xiāo)行業(yè)首當其沖。在出版領(lǐng)域，圖書(shū)電商是以IT身份而從事?tīng)I銷(xiāo)業(yè)務(wù)的典型代表，如何直面挑戰、乘機求進(jìn)，不僅事關(guān)其自身發(fā)展，也與整個(gè)出版業(yè)未來(lái)發(fā)展方向息息相關(guān)。
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(wú)法在一定時(shí)間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進(jìn)行抓取、管理和處理的數據集合。之所以“無(wú)法”抓取、管理和處理，緣于大數據的四個(gè)基本特征。其一，數據量巨大。數據量級已經(jīng)從GB（千兆字節）和TB（萬(wàn)億字節）發(fā)展到了PB（千萬(wàn)億字節）、EB（百億億字節）乃至ZB（十萬(wàn)億億字節）計量的地步�？茖W(xué)家估算，如果將2013年全球存儲的數據刻錄在只讀光盤(pán)上，可以堆成五堆，每一堆都伸向月球。其二，數據類(lèi)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(lèi)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)應用所產(chǎn)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(shí)時(shí)快速。數據快速產(chǎn)生、增長(cháng)和流轉，例如即時(shí)通訊工具中產(chǎn)生的數據流，要求實(shí)時(shí)存儲和處理，如果事后追溯則價(jià)值流失。其四，價(jià)值高但密度低。大數據包含著(zhù)大量冗余信息，必須披沙揀金才能有所獲益。例如，社交網(wǎng)站中多數日常交流信息價(jià)值稀薄，但聯(lián)合國的“全球脈動(dòng)計劃”在巨量日常信息的基礎上，使用自然語(yǔ)言解密軟件對網(wǎng)民進(jìn)行“情緒分析”，可以預測失業(yè)率、疾病爆發(fā)等現象，有益于經(jīng)濟和社會(huì )發(fā)展。
原本“無(wú)法”抓取、管理和處理的數據集合，如今得以愈來(lái)愈多地運用，這是大數據時(shí)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(shù)與能力。大數據技術(shù)中，社交網(wǎng)站、物聯(lián)網(wǎng)的應用，使用戶(hù)的行為軌跡、情緒變化以至萬(wàn)事萬(wàn)物的所處狀態(tài)都可以數據化；以Hadoop（能夠對大數據進(jìn)行分布式處理的軟件框架）為代表的非關(guān)系型數據庫系統使不同行業(yè)、不同類(lèi)型數據之間的聯(lián)系、交換和利用更加便捷；云計算等分布式運算架構技術(shù)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(shí)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(shuō)：“重要的不是數據，而是如何使用數據；大數據的核心是發(fā)現價(jià)值。”
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