大數據究竟是什麽？大數據有哪些技術呢？
今天的數據不是大，真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。”
“非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。”
“你千萬不要想著拿數據去改進一個業務，這不是大數據。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在“大”，而在於“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。
價值探討
大數據是什麽？投資者眼裏是金光閃閃的兩個字：資產。比如，Facebook上市時，評估機構評定的有效資產中大部分都是其社交網站上的數據。
如果把大數據比作一種產業，那麽這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
Target 超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎，將所有用戶的購買記錄作為數據來源，通過構建模型分析購買者的行為相關性，能準確的推斷出孕婦的具體臨盆時間，這樣Target的銷售部門就可以有針對的在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠卷。
不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：
2- 沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它；比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3- 既有數據，又有大數據思維；比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：1-擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益；2-還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。
Wal-Mart作為零售行業的巨頭，他們的分析人員會對每個階段的銷售記錄進行了全面的分析，有一次他們無意中發現雖不相關但很有價值的數據，在美國的颶風來臨季節，超市的蛋撻和抵禦颶風物品竟然銷量都有大幅增加，於是他們做了一個明智決策，就是將蛋撻的銷售位置移到了颶風物品銷售區域旁邊，看起來是為了方便用戶挑選，但是沒有想到蛋撻的銷量因此又提高了很多。
還有一個有趣的例子，1948年遼沈戰役期間，司令員×××要求每天要進行例常的“每日軍情匯報”，由值班參謀讀出下屬各個縱隊、師、團用電臺報告的當日戰況和繳獲情況。那幾乎是重復著千篇一律枯燥無味的數據：每支部隊殲敵多少、俘虜多少;繳獲的火炮、車輛多少，槍支、物資多少……有一天，參謀照例匯報當日的戰況，×××突然打斷他：“剛才念的在胡家窩棚那個戰鬥的繳獲，你們聽到了嗎?”大家都很茫然，因為如此戰鬥每天都有幾十起，不都是差不多一模一樣的枯燥數字嗎?×××掃視一周，見無人回答，便接連問了三句：“為什麽那裏繳獲的×××與×××的比例比其它戰鬥略高?”“為什麽那裏繳獲和擊毀的小車與大車的比例比其它戰鬥略高?”“為什麽在那裏俘虜和擊斃的軍官與士兵的比例比其它戰鬥略高?”×××司令員大步走向掛滿軍用地圖的墻壁，指著地圖上的那個點說：“我猜想，不，我斷定!敵人的指揮所就在這裏!”果然，部隊很快就抓住了敵方的指揮官廖耀湘，並取得這場重要戰役的勝利。
這些例子真實的反映在各行各業，探求數據價值取決於把握數據的人，關鍵是人的數據思維；與其說是大數據創造了價值，不如說是大數據思維觸發了新的價值增長。
現在和未來
我們先看看大數據在當下有怎樣的傑出表現：
§大數據幫助政府實現市場經濟調控、公共衛生安全防範、災難預警、社會輿論監督；
§大數據幫助城市預防犯罪，實現智慧交通，提升緊急應急能力；
§大數據幫助醫療機構建立患者的疾病風險跟蹤機制，幫助醫藥企業提升藥品的臨床使用效果，幫助艾滋病研究機構為患者提供定制的藥物；
§大數據幫助航空公司節省運營成本，幫助電信企業實現售後服務質量提升，幫助保險企業識別欺詐騙保行為，幫助快遞公司監測分析運輸車輛的故障險情以提前預警維修，幫助電力公司有效識別預警即將發生故障的設備；
§大數據幫助電商公司向用戶推薦商品和服務，幫助旅遊網站為旅遊者提供心儀的旅遊路線，幫助二手市場的買賣雙方找到最合適的交易目標，幫助用戶找到最合適的商品購買時期、商家和最優惠價格；
§大數據幫助企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少投資的風險，以及幫助企業提升廣告投放精準度；
§大數據幫助娛樂行業預測歌手，歌曲，電影，電視劇的受歡迎程度，並為投資者分析評估拍一部電影需要投入多少錢才最合適，否則就有可能收不回成本；
§大數據幫助社交網站提供更準確的好友推薦，為用戶提供更精準的企業招聘信息，向用戶推薦可能喜歡的遊戲以及適合購買的商品。
其實，這些還遠遠不夠，未來大數據的身影應該無處不在，就算無法準確預測大數據終會將人類社會帶往到哪種最終形態，但我相信只要發展腳步在繼續，因大數據而產生的變革浪潮將很快淹沒地球的每一個角落。
比如，Amazon的最終期望是：“最成功的書籍推薦應該只有一本書，就是用戶要買的下一本書。”
Google也希望當用戶在搜索時，最好的體驗是搜索結果只包含用戶所需要的內容，而這並不需要用戶給予Google太多的提示。
而當物聯網發展到達一定規模時，借助條形碼、二維碼、RFID等能夠唯一標識產品，傳感器、可穿戴設備、智能感知、視頻采集、增強現實等技術可實現實時的信息采集和分析，這些數據能夠支撐智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧醫療，智慧環保的理念需要，這些都所謂的智慧將是大數據的采集數據來源和服務範圍。
未來的大數據除了將更好的解決社會問題，商業營銷問題，科學技術問題，還有一個可預見的趨勢是以人為本的大數據方針。人才是地球的主宰，大部分的數據都與人類有關，要通過大數據解決人的問題。
比如，建立個人的數據中心，將每個人的日常生活習慣，身體體征，社會網絡，知識能力，愛好性情，疾病嗜好，情緒波動……換言之就是記錄人從出生那一刻起的每一分每一秒，將除了思維外的一切都儲存下來，這些數據可以被充分的利用：
§醫療機構將實時的監測用戶的身體健康狀況；
§教育機構更有針對的制定用戶喜歡的教育培訓計劃；
§服務行業為用戶提供即時健康的符合用戶生活習慣的食物和其它服務；
§社交網絡能為你提供合適的交友對象，並為誌同道合的人群組織各種聚會活動；
§政府能在用戶的心理健康出現問題時有效的幹預，防範自殺，刑事案件的發生；
§金融機構能幫助用戶進行有效的理財管理，為用戶的資金提供更有效的使用建議和規劃；
§道路交通、汽車租賃及運輸行業可以為用戶提供更合適的出行線路和路途服務安排；
……
當然，上面的一切看起來都很美好，但是否是以犧牲了用戶的自由為前提呢？只能說當新鮮事物帶來了革新的同時也同樣帶來了“病菌”。比如，在手機未普及前，大家喜歡聚在一起聊天，自從手機普及後特別是有了互聯網，大家不用聚在一起也可以隨時隨地的聊天，只是“病菌”滋生了另外一種情形，大家慢慢習慣了和手機共渡時光，人與人之間情感交流仿佛永遠隔著一張“網”。
大數據隱私
你或許並不敏感，當你在不同的網站上註冊了個人信息後，可能這些信息已經被擴散出去了，當你莫名其妙的接到各種郵件，電話，短信的滋擾時，你不會想到自己的電話號碼，郵箱，生日，購買記錄，收入水平，家庭住址，親朋好友等私人信息早就被各種商業機構非法存儲或賤賣給其它任何有需要的企業或個人了。
更可怕的是，這些信息你永遠無法刪除，它們永遠存在於互聯網的某些你不知道的角落。除非你更換掉自己的所有信息，但是這代價太大了。
用戶隱私問題一直是大數據應用難以繞開的一個問題，如被央視曝光過的分眾無線、羅維鄧白氏以及網易郵箱都涉及侵犯用戶隱私。目前，中國並沒有專門的法律法規來界定用戶隱私，處理相關問題時多采用其他相關法規條例來解釋。但隨著民眾隱私意識的日益增強，合法合規地獲取數據、分析數據和應用數據，是進行大數據分析時必須遵循的原則。
說到隱私被侵犯，愛德華?斯諾登應該占據一席之地，這位前美國中央情報局（CIA）雇員一手引爆了美國“棱鏡計劃”（PRISM）的內幕消息。“棱鏡”項目是一項由美國國家安全局（NSA）自2007年起開始實施的絕密電子監聽計劃，年耗資近2000億美元，用於監聽全美電話通話記錄，據稱還可以使情報人員通過“後門”進入9家主要科技公司的服務器，包括微軟、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美國在線、Skype、YouTube、蘋果。這個事件引發了人們對政府使用大數據時對公民隱私侵犯的擔心。
再看看我們身邊，當微博，微信，QQ空間這些社交平臺肆意的吞噬著數億用戶的各種信息時，你就不要指望你還有隱私權了，就算你在某個地方刪除了，但也許這些信息已經被其他人轉載或保存了，更有可能已經被百度或Google存為快照，早就提供給任意用戶搜索了。
因此在大數據的背景下，很多人都在積極的抵制無底線的數字化，這種大數據和個體之間的博弈還會一直繼續下去……
專家給予了我們一些如何有效保護大數據背景下隱私權的建議：1-減少信息的數字化；2-隱私權立法；3-數字隱私權基礎設施（類似DRM數字版權管理）；4-人類改變認知（接受忽略過去）；5-創造良性的信息生態；6-語境化。
但是這些都很難立即見效或者有實質性的改善。
比如，現在有一種職業叫刪帖人，專門負責幫人到各大網站刪帖，刪除評論。其實這些人就是通過***技術侵入各大網站，破獲管理員的密碼然後進行手工定向刪除。只不過他們保護的不是客戶的隱私，而大多是醜聞。還有一種職業叫人肉專家，他們負責從互聯網上找到一個與他們根本就無關系用戶的任意信息。這是很可怕的事情，也就是說，如果有人想找到你，只需要兩個條件：1-你上過網，留下過痕跡；2-你的親朋好友或僅僅是認識你的人上過網，留下過你的痕跡。這兩個條件滿足其一，人肉專家就可以很輕松的找到你，可能還知道你現在正在某個餐廳和誰一起共進晚餐。
當很多互聯網企業意識到隱私對於用戶的重要性時，為了繼續得到用戶的信任，他們采取了很多辦法，比如google承諾僅保留用戶的搜索記錄9個月，瀏覽器廠商提供了無痕沖浪模式，社交網站拒絕公共搜索引擎的爬蟲進入，並將提供出去的數據全部采取匿名方式處理等。
在這種復雜的環境裏面，很多人依然沒有建立對於信息隱私的保護意識，讓自己一直處於被滋擾，被精心設計，被利用，被監視的處境中。可是，我們能做的幾乎微乎其微，因為個人隱私數據已經無法由我們自己掌控了，就像一首詩裏說到的：“如果你現在繼續麻木，那就別指望這麻木能抵擋得住被”扒光”那一刻的驚恐和絕望……”
和大數據相關的技術
雲技術
大數據常和雲計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要分布式處理框架來向數十、數百或甚至數萬的電腦分配工作。可以說，雲計算充當了工業革命時期的發動機的角色，而大數據則是電。
雲計算思想的起源是麥卡錫在上世紀60年代提出的：把計算能力作為一種像水和電一樣的公用事業提供給用戶。
如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互聯網企業引領下，一種行之有效的模式出現了：雲計算提供基礎架構平臺，大數據應用運行在這個平臺上。
業內是這麽形容兩者的關系：沒有大數據的信息積澱，則雲計算的計算能力再強大，也難以找到用武之地；沒有雲計算的處理能力，則大數據的信息積澱再豐富，也終究只是×××水月。
那麽大數據到底需要哪些雲計算技術呢？
這裏暫且列舉一些，比如虛擬化技術，分布式處理技術，海量數據的存儲和管理技術，NoSQL、實時流數據處理、智能分析技術（類似模式識別以及自然語言理解）等。
雲計算和大數據之間的關系可以用下面的一張圖來說明，兩者之間結合後會產生如下效應：可以提供更多基於海量業務數據的創新型服務；通過雲計算技術的不斷發展降低大數據業務的創新成本。
大數據究竟是什麽？大數據有哪些技術呢？