漫步在云端--我们的大数据生活

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大数据”火了!有人宣称:掌握大数据的人可以像上帝一样俯瞰整个世界!甚至全球投资大鳄,都把眼光聚焦到它的身上,把“大数据”列为主要战略投资的主要方向。

曾经看过一部科幻电影:男主起床以后,计算机根据他的体温、心跳、情绪波动幅度以及当天的行程,准备好当天的着装、食物、药品、车辆并订好机票、餐厅和房间。也就是说,在信息技术高度发达的情况下,人们基本上不用在自己的生活上动脑筋,计算机就能帮你安排得妥妥贴贴。在当时,基本上就是个神话,而在现在,及至不久的未来,这个神话,就会变成人们日常生活中息息相关的现实--只需拥有一部智能终端,衣食住行等方方面面,大数据都能为你轻松搞定。

我们生活在一个充满“数据”的时代,这里的“数据”,并不仅仅指数字,理论上讲,一切可以以文件形式储存于计算机硬盘的东西,包括数字、文字、图像、声音、视频等,均可称为“数据”。我们打电话,使用微博、QQ、博客等社交工具,都是在不断增加着社会总体数据量。据权威预测,未来每隔18个月,整个世界的数据总量就会翻倍。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。

数据,除了它第一次被使用时提供的价值以外,那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物,它还有着无穷无尽的“剩余价值”,关于这一点,人们已经有了越来越多的认识。

小编就带大家看一看,大数据是如何影响到我们生活的方方面面。

网购淘宝:

每次我们在网上购物的时候,选购商品都是通过分类一层一层的筛选,有一天,我们进入购物网站,网站能够根据我们的购买喜好、消费能力等,直接将我们想要买的商品打包好,我们只要简单的查看后即可直接下单,这样的购物体验,真是省时省心又省力。

大数据在做什么:大数据技术可以根据你曾经买过的商品的价格,分析你的消费水平,同时根据你最近的浏览和搜索,分析你当下的需求,二者结合,进行针对性非常强的推销。只要个人账户不变,每个人的数据都会被积累,形成隐形的“消费水平变化曲线图”,并据此自动调整广告内容。

食品安全

在油里放一放,就知道是不是地沟油;在水里搅一搅,就知道食物酸碱度;在水果上碰一碰,就能得知水果产地……

2014年04月01日,“百度筷搜”概念视频在网上流传,一度被认为是愚人节开的玩笑。2014年 9月 3号,世界百度大会,李彦宏宣布这款“百度筷搜”1.0版本问世,即将量产,从而证明该视频其实是百度做的一次事件营销,对市场的试探。

“百度筷搜”分为筷子和筷托两部分,筷子集成了多种传感器,实现一系列物理指标的测量,例如酸碱度(PH值)、温度、油质、盐度。测量数据通过蓝牙传输到智能手机上,通过筷子尾部的LED灯与用户进行智能交互,如检测结果合格,显示蓝色,检测结果不好,以红色警示。筷托则内置红外光谱仪,实现对测量物进行定性和定量分析。

“百度筷搜”将中国饮食文化最具代表性的筷子与中国人最为关注的食品安全结合带一起,将餐桌上的食物成分更透明化。智能检测地沟油、饮用水酸碱度和水果的甜度、品种和产地。据说还会加入奶制品三聚氰胺、鉴别土鸡蛋、鉴别真假羊肉串等功能。

大数据在做什么:筷搜依靠的是云端分析,其对所有的食品建立光谱数据库,再用上百度的大数据模型做一些类别的区分。类别的区分是定型的,甜度、酸度这些量化指标都是借助大数据进行分析的。

百度工作人员介绍:“目前的筷搜只是1.0版本,目前能测试的,一项是水的酸碱度,又叫PH,用的是工业级PH探头,它是世界上最小的PH探头,位于筷子的顶端部位;另一项是温度,分直接应用和辅助应用,直接应用可以测一些油和水的温度,辅助应用是在做PH测量和油脂测量时根据温度进行校准。温度的测量范围目前标定的为负20℃到正300℃。”在该工作人员看来,目前筷搜所能做的还有限。“未来这些智能探索还会提升到一个新的层面上,当食物当中有需要警示的东西时,它就会发红光提醒用户。未来会有更加便携的产品出现,可能不再是筷子,就像手机里的应用,比如可以用来检测羊肉是不是真的、月饼的馅料有没有乱添防腐剂等等。

医疗卫生:

通过分析大量用户的搜索记录,比如“咳嗽”、“发烧”等特定词条,谷歌公司能准确预测美国冬季流感传播趋势。和官方机构相比,谷歌能提前一两周预测流感爆发,预测结果与官方数据的相关性高达97%。2009年,在甲型H1N1流感爆发的几周前,谷歌的工程师们公开发表了一篇论文,不仅预测流感即将爆发,并且其预测还精确到美国特定的地区和州。这让人们感到十分震惊。 在日本也有相似的应用,日本国内有一个网站,你只要打开这个网站用自己的社交网站账号登录,就可以在短时间内通过数万条社交网站记录找出可能感冒的人,并通过过去的感冒情况和今日的感冒情况进行分析,另外该程序还会结合气温和湿度的变化来预测将来感冒的流行情况,并制作一个“易感冒日历”。目前,此类服务正在日本陆续展开。

对个体而言,大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。过去我们去看病,医生只能对我们的当下身体情况做出判断,而在大数据的帮助下,将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析,并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系,实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前,提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担,因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。

大数据在做什么:在各大搜索引擎,用户求医问药等搜索数据可谓海量,大数据通过对用户检索数据的分析。把这些数据再拿来与美国疾控中心往年记录的实际流感病例信息相比对,就能对流感作出准确预测,并且范围还能精确到地区。

个性化教育

在传统教育模式下,分数就是一切,一个班上几十个人,使用同样的教材,同一个老师上课,课后布置同样的作业。然而,学生是千差万别的,在这个模式下,不可能真正做到“因材施教”。

举例来说,一个学生考试得了88分,这个分数仅仅是一个数字,它能代表什么呢?88分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等,把它们和88分联系在一起,这就成了“数据”。大数据因其数据来源的广度,有能力去关注每一个个体学生的微观表现——他在什么时候开始看书,在什么样的讲课方式下效果最好,在什么时候学习什么科目效果最好,在不同类型的题目上停留多久等等。这些数据对其他个体都没有意义,是高度个性化表现特征的体现。同时,这些数据的产生完全是过程性的:课堂的过程,作业的过程,师生或同学的互动过程……而最有价值的是,这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的,只需要一定的观测技术与设备的辅助,而不影响学生任何的日常学习与生活,因此它的采集也非常的自然、真实。

在大数据的支持下,教育将呈现另外的特征:弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育,就是要根据每一个人的特点,解放每一个人本来就有的学习能力和天分。

大数据在做什么:大数据能根据课堂的过程,作业的过程,师生或同学的互动等过程进行分析,知道学生在什么时候开始看书,在什么样的讲课方式下效果最好,在什么时候学习什么科目效果最好,在不同类型的题目上停留多久等制定教育计划,真正做到“因材施教”。

远程办公:

这是一个普通的假日。思杰大中华区总裁曹衡康正带着家人在上海郊区休假,突然接到了秘书的电话。公司总部的一个副总裁10月8日要来中国,但临时发现签证已过期,需要中国这边出具邀请函重新办理签证。

身为思杰大中华区的总裁,曹衡康休假期间从哪里去调邀请函签字呢?当时已经是10月4日,时间紧急,否则对方赶不过来,很多客户的会议时间都要重新调整。曹衡康不慌不忙地打开智能手机,通过公司的桌面虚拟系统接到公司自己电脑的云存储里,把邀请函调出来打开,远端签字,然后直接把签完的邀请函从云存储上用电子邮件发给了那个副总裁。

不用回办公室,不用找电脑,不需要下载下来,更不需要手写签字、传真,几分钟内问题得到了解决。曹衡康的办公生活往往就是在“指尖”下的手机、平板中进行的。

“我在哪里,数据就在哪里,数据跟我走”,曹衡康说,无论在家,还是在车上,或者是等飞机的候机大厅、酒店里,无论是用手边的平板电脑、笔记本或是智能手机,他都能调出工作用的数据快速、高效、便捷、安全地办公,随时随地都可以进入工作模式,碎片化时间一点也不浪费。

他的工作体验正在变得普遍。IDC的预测显示,2015年前亚太区(不含日本)的8亿3870万员工将实现移动办公。大数据在提升移动信息化办公及管理领域里的重要性将更加凸显,人们使用云端的数据将越来越像水、电一样方便。

智能交通:

在一次大数据战略会议上,交通运输部科技司司长赵冲久讲解了中国未来的大数据交通战略。众所周知北京的交通一向很糟糕,那么大数据会让这样的大城市交通带向何方?我希望能够从交通大数据的获得,以及对数据的处理上来对其解读,希望国民们都能从一个更宏观层面知道科技与政策的交融的结果,大数据并非玄虚,其实已在我们身边。

其实交通部在使用大数据上已经做了很多事情,但是由于数据量的不断增大,自身的分析技术的不足,所以这次与百度共同合作,利用百度对数据的深度分析技术,为政策制定提供更可靠的参考。

当然还有能够帮助交通决策的情况有很多,这里专门介绍最重要的四个部分。

第一:智能公交,这是交通部早已实现的事情,也是交通部最早利用大数据决策的成功案例之一。交通部根据GPS定位技术、3G通信技术、GIS地理信息系统技术等等结合对车辆的监控,实施的公交车智能调度策略,提高了公交车的利用率,同时也在不断减轻城市道路的拥堵负担。

目前智能公交的调度技术已经在绝大多数城市铺展开来,目前中国各个城市都在陆续展开该项目。

第二:用大数据辅助交通规划辅助决策,就公交网络而言,传统的方式需要在投入大量人力进行OD调查和数据收集。而目前的一卡通,则让数据更为全面的展现在决策人员面前,流量数据全部可以精确掌握,同时再利用上车辆拥堵时间,拥堵路段的大数据分析后,公交车的线路调整,增加与减少换乘站的决策就会更加有依据。

第三:对驾驶员评估,交通部与百度技术结合后将通过驾驶员的出行习惯,从路线到行为,为该驾驶员提供一套评估,而此人的评估会被送往交通管理部门以及运输企业等地方,让用人的参考数据更多。并且这些评估也可以为个人提供安全参考意见。

第四:预测群体出行行为,目前百度地图已经做到了可以提前两周预测某个城市的人数大概规模,而将这一成熟的预测算法用于交通后,结合交通部的其他大数据,便可以预测出群体出行的态势,对其可能出行的时间,出行路线,出行方式等等进行预测,从而为城市车辆调度提供决策帮助。

并且再反过来看,这些预测的群体出行行为数据也将为个人出行提供更加精确的服务,帮助个人决策,让个人出行尽量以最短的时间最短的路线抵达目的地。

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