大数据时代的挑战、价值与应对策略

随着移动互联网、物联网、云计算等的快速发展，及视频监控、智能终端、应用商店等的快速普及，全球数据量出现爆炸式增长。即使在遭遇金融危机的2009年，全球信息量也比2008年增长62%，达到80万PB(1015字节)，2010年增至120万PB。据IDC预测，至2020年全球以电子式形存储的数据量将达32ZB(1021字节)。以120万PB数据为例，如果将其刻录在DVD上，再将这些盘片堆叠起来，可从地球到月球垒一个来回!

在此背景下，电信运营商在其网络无休止扩容的同时，却面临“增量不增收”的困境;而一些采用“数据驱动型决策”模式经营的公司，则可将其生产力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大数据时代(Big Data Era)的挑战、价值与务实应对策略。

1 大数据时代的基本特征

据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多;而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右;而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经来临!

对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征，称为“四V”特征：

(1)量大(Volume Big)。数据量级已从TB(1012字节)发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。

(2)多样化(Variable Type)。数据类型繁多，愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。

(3)快速化(VelocityFast)。数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理;处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。

(4)价值高和密度低(Value HighandLowDensity)。以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流;360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。

2 大数据时代面临的挑战

(1)运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战，管道化压力化解及“云-管-端”的有效装备也均面临新挑战。

(2)大数据的“四V”特征在数据存储、传输、分析、处理等方面均带来本质变化。数据量的快速增长，对存储技术提出了挑战;同时，需要高速信息传输能力支持，与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。

(3)海量数据洪流中，在线对话与在线交易活动日益增加，其安全威胁更为严峻;而且现今黑客的组织能力、作案工具、作案手法及隐蔽程度更上一层楼，典型的有APT(Advanced Persistent Threat，高级持续性安全威胁)。

(4)大数据环境下通过对用户数据的深度分析，很容易了解用户行为和喜好，乃至企业用户的商业机密，对个人隐私问题必须引起充分重视。

(5)大数据时代的基本特征，决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间，这将对可持续发展起关键作用。

(6)大数据时代的基本特征及安全挑战，对政府制订规则与监管部门发挥作用提出了新的挑战。

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