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摘 要：在云计算、物联网等计算机技术的大力推动下，全球范围内已经掀起一场“大数据”革命，随着相关技术的研发与利用，“大数据”技术已经在商业、公共服务以及科学研究等众多领域得到普遍应用，产生了巨大的社会经济价值。基于大数据快速发展的大背景下，笔者试以中国阿里巴巴公司为例，详细阐述了该公司是如何应对“大数据”时代下的挑战与机遇，从而为行业发展提供可行性建议。
关键词：大数据；阿里巴巴；数据挖掘
中图分类号：TP311.13
1 大数据的基本概念、由来与应用
1.1 大数据管理：概念、技术与挑战
在云计算、物联网等优势计算机技术的大力推动下，全球已经逐步跨入了“大数据”（Big Date）时代。研究发现，由于存储设备更新、互联网宽带发展和网络接入设施数量等多方面因素的综合作用，加之数据挖掘技术、数据存储技术、云计算技术、物联网应用技术等相关领域的快速发展，“大数据”俨然已经成为驱动全球经济与社会事务不断发展的强大引擎。主要呈现出体量大（Volume）、多样性（Variety）、价值密度低（Value）、速度快（Velocity）等4V的显著特点。实践表明，当前比较完整的大数据处理过程至少包含：数据采集、导入与预处理、统计与分析、数据挖掘等四个步骤，如图1所示。
图1
1.2 大数据现有的应用领域
目前，大数据的开发与利用广泛应用于医疗卫生、产品零售、金融货币、生产制造、交通运输、移动通信等众多行业，并产生了巨大的社会价值和广阔的行业发展空间。
（1）在商业领域，一方面，IBM、微软、惠普、甲骨文、易安信、思爱普以平台性为特征，为客户提供基础性的服务，另一方面是大数据应用，以脸谱、亚马逊、谷歌、淘宝、百度等公司为代表，以自身拥有的海量用户信息为基础，提供个性化广告推介和精准化营销等。
（2）在公共服务领域，从组织层面来说，大数据应用涉及到地理位置定向广告、保险定价、紧急情况响应等；从宏观层面来说，大数据已经在城市规划、路政建设、运营模式等方面得以广泛应用。其中，随着科技力量的迅速提升，大数据应用现已扩展到公共交通领域。以城市交通运营与管制为例，世界各地政府将大量的交通运输的基础数据进行数字转码，实现多维度多层面的数字储存，进而实现智能交通系统的构建，交通管制部门可以借助该系统对交通流量进行监控，由此对路面车辆进行有效的调度和疏导，从而降低交通堵塞情况和交通污染排放水平。
（3）在科学研究领域，以天文学为例，先进的望远镜和大型光探测器提升了人类对宇宙的认知水平，极大提升了星空科学的数据收集量，天体运行领域的科学家由此能在较短的时间内从大数据中提取有效的数据信息，从而完成类星体的区分与归类；同时，大数据在生物医学方面的应用，有助于促进智能健康云管理系统的搭建，实现对社区内居民健康信息进行归档管理。
2 实证研究——以阿里巴巴集团为例
伴随大数据在全球范围内的快速的发展，中国大数据应用市场已然显露出广阔的市场前景。据统计，2012年我国大数据市场规模达到4.5亿元，2013年飙升至8亿元，2014年还将持续爆发，2016年有望达到百亿规模。根据当前的研究形势，笔者以业内的优势企业——阿里巴巴公司为例，详细的阐述了该公司的经营管理决策层通过借助大数据分析才完成企业发展战略以及决策的制定。阿里巴巴通过淘宝、天猫、支付宝等平台经过长期积累，逐渐开启了日增长数据量百T的崭新时代。大量来自买卖双方的搜索与交易信息组成了阿里的海量数据库，从而实现了阿里数据平台构建。
以买卖双方的交易信息为核心的数据平台构成了阿里大数据库的基石，这些极具商业价值的数据信息为阿里转型为电商“生态圈”的基础服务提供商、数据服务商进行数据开发与销售奠定了基础。表1为阿里公司的大数据底层技术示意图。
表1 大数据底层技术示意图
3 结束语
“大数据”（Big Date）不仅指代数据信息的规模，也涵盖数据的收集平台、处理工具和数据分析系统。同时，“大数据”技术是指在短时间内从海量的多元数据中快速获得有价值信息的技术。作为解决大数据问题的核心是大数据技术，发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题以期促进该方面突破性的发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何从海量数据中获取对企业有价值的信息资源，也体现在不断关注大数据技术研发，从而实现时代发展的前沿抢滩。
综上所述，企业的大数据战略就是基于广泛数据存储的前提下深度挖掘反映市场实际情况的信息挖掘能力。因此，拥有海量数据并进行数据背后的信息挖掘是大数据时代企业发展与前进的方向。
参考文献：
[1]黄升民，刘珊.“大数据”背景下营销体系的解构与重构[J].现代传播（中国传媒大学学报），2012（11）：13-20.
[2]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013（01）：146-169.
[3]邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战[J].求是，2013（04）：47-49.
[4]黄晓斌，钟辉新.基于大数据的企业竞争情报系统模型构建[J].情报杂志，2013（03）：37-43.
[5]冯芷艳，郭迅华，曾大军.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J].管理科学学报，2013（01）：1-9.
[6]俞立平.大数据与大数据经济学[J].中国软科学，2013（07）：177-183.
作者简介：廖骏杰（1978-），男，湖北武汉人，讲师，硕士，研究方向：计算机及计算机通信。
作者单位：武汉职业技术学院电子信息工程学院，武汉 430074
关键词：大数据；阿里巴巴；数据挖掘
中图分类号：TP311.13
1 大数据的基本概念、由来与应用
1.1 大数据管理：概念、技术与挑战
在云计算、物联网等优势计算机技术的大力推动下，全球已经逐步跨入了“大数据”（Big Date）时代。研究发现，由于存储设备更新、互联网宽带发展和网络接入设施数量等多方面因素的综合作用，加之数据挖掘技术、数据存储技术、云计算技术、物联网应用技术等相关领域的快速发展，“大数据”俨然已经成为驱动全球经济与社会事务不断发展的强大引擎。主要呈现出体量大（Volume）、多样性（Variety）、价值密度低（Value）、速度快（Velocity）等4V的显著特点。实践表明，当前比较完整的大数据处理过程至少包含：数据采集、导入与预处理、统计与分析、数据挖掘等四个步骤，如图1所示。
图1
1.2 大数据现有的应用领域
目前，大数据的开发与利用广泛应用于医疗卫生、产品零售、金融货币、生产制造、交通运输、移动通信等众多行业，并产生了巨大的社会价值和广阔的行业发展空间。
（1）在商业领域，一方面，IBM、微软、惠普、甲骨文、易安信、思爱普以平台性为特征，为客户提供基础性的服务，另一方面是大数据应用，以脸谱、亚马逊、谷歌、淘宝、百度等公司为代表，以自身拥有的海量用户信息为基础，提供个性化广告推介和精准化营销等。
（2）在公共服务领域，从组织层面来说，大数据应用涉及到地理位置定向广告、保险定价、紧急情况响应等；从宏观层面来说，大数据已经在城市规划、路政建设、运营模式等方面得以广泛应用。其中，随着科技力量的迅速提升，大数据应用现已扩展到公共交通领域。以城市交通运营与管制为例，世界各地政府将大量的交通运输的基础数据进行数字转码，实现多维度多层面的数字储存，进而实现智能交通系统的构建，交通管制部门可以借助该系统对交通流量进行监控，由此对路面车辆进行有效的调度和疏导，从而降低交通堵塞情况和交通污染排放水平。
（3）在科学研究领域，以天文学为例，先进的望远镜和大型光探测器提升了人类对宇宙的认知水平，极大提升了星空科学的数据收集量，天体运行领域的科学家由此能在较短的时间内从大数据中提取有效的数据信息，从而完成类星体的区分与归类；同时，大数据在生物医学方面的应用，有助于促进智能健康云管理系统的搭建，实现对社区内居民健康信息进行归档管理。
2 实证研究——以阿里巴巴集团为例
伴随大数据在全球范围内的快速的发展，中国大数据应用市场已然显露出广阔的市场前景。据统计，2012年我国大数据市场规模达到4.5亿元，2013年飙升至8亿元，2014年还将持续爆发，2016年有望达到百亿规模。根据当前的研究形势，笔者以业内的优势企业——阿里巴巴公司为例，详细的阐述了该公司的经营管理决策层通过借助大数据分析才完成企业发展战略以及决策的制定。阿里巴巴通过淘宝、天猫、支付宝等平台经过长期积累，逐渐开启了日增长数据量百T的崭新时代。大量来自买卖双方的搜索与交易信息组成了阿里的海量数据库，从而实现了阿里数据平台构建。
以买卖双方的交易信息为核心的数据平台构成了阿里大数据库的基石，这些极具商业价值的数据信息为阿里转型为电商“生态圈”的基础服务提供商、数据服务商进行数据开发与销售奠定了基础。表1为阿里公司的大数据底层技术示意图。
表1 大数据底层技术示意图
3 结束语
“大数据”（Big Date）不仅指代数据信息的规模，也涵盖数据的收集平台、处理工具和数据分析系统。同时，“大数据”技术是指在短时间内从海量的多元数据中快速获得有价值信息的技术。作为解决大数据问题的核心是大数据技术，发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题以期促进该方面突破性的发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何从海量数据中获取对企业有价值的信息资源，也体现在不断关注大数据技术研发，从而实现时代发展的前沿抢滩。
综上所述，企业的大数据战略就是基于广泛数据存储的前提下深度挖掘反映市场实际情况的信息挖掘能力。因此，拥有海量数据并进行数据背后的信息挖掘是大数据时代企业发展与前进的方向。
参考文献：
[1]黄升民，刘珊.“大数据”背景下营销体系的解构与重构[J].现代传播（中国传媒大学学报），2012（11）：13-20.
[2]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013（01）：146-169.
[3]邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战[J].求是，2013（04）：47-49.
[4]黄晓斌，钟辉新.基于大数据的企业竞争情报系统模型构建[J].情报杂志，2013（03）：37-43.
[5]冯芷艳，郭迅华，曾大军.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J].管理科学学报，2013（01）：1-9.
[6]俞立平.大数据与大数据经济学[J].中国软科学，2013（07）：177-183.
作者简介：廖骏杰（1978-），男，湖北武汉人，讲师，硕士，研究方向：计算机及计算机通信。
作者单位：武汉职业技术学院电子信息工程学院，武汉 430074