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　　大数据比传统数据牛的地方，不光是体量大，还有两个重要特征：多维度和时效性。

　　百度曾经发布了一个统计结果，叫《中国十大“吃货”省市排行榜》。榜单上的一些内容很有趣，像北京网友最经常问的问题是“某某的皮能不能吃”;内蒙古网友最关心“蘑菇能吃吗”，宁夏网友最关心的竟然是“螃蟹能吃吗”。这个榜单的数据是怎么来的呢?

　　百度没做民意调查和饮食上的习惯的研究，而是从“”的7700万条和吃有关的问题里“挖掘”出来的。

　　因为“”的数据维度很多，不光涉及食物的做法、吃法、成分、价格，还能收集一些隐含信息。

　　比如提问者或回答者的个人隐私信息，用的是手机还是电脑，用什么浏览器。这样，百度就能够获得不同年龄、性别和文化背景的人的饮食上的习惯。如果再结合每个人使用的手机或电脑的品牌和型号，分析他们的收入，百度甚至能分析出不同收入阶层的人的饮食上的习惯。也就是说，这些隐形维度对于饮食上的习惯虽然没有直接影响，但是如果把原来看上去没关系的维度联系起来，经过挖掘、加工和整理，就能得出有意义的统计规律。

　　接下来我们一起看看大数据的时效性，它让我们做到了很多过去做不到的事情，比如城市的智能交通管理。

　　以前没有智能手机和智能汽车，很多大城市虽然有交管中心，但它们收集的路况信息最快也要滞后20分钟。

　　大部分用户开放了实时位置信息，做地图服务的公司，就能实时得到人员流动信息，并且根据流动速度和所在位置，区分步行的人群和汽车，然后提供实时的交通路况信息，给用户所带来便利。这就是大数据的时效性带来的好处。

　　过去，美国警方缉毒的重点是切断南美洲的毒品供应。但后来他们发现，这样不行，因为有些能提炼毒品的植物，比如，可以在家里种。

　　警察即使怀疑也不能轻易进去搜查。但是到了大数据时代，通过一系列分析智能电表收集的用电量，就能抓住很多在家里种的人。

　　因为以前的老式电表只能记录每家每月的用电量，而智能电表可以记录用电模式。种的房子用电模式跟普通住户不一样，只要把每家每户的用电模式，跟典型的居家用电模式进行比对，就能圈定一些犯罪嫌疑人。

　　这个案例体现了用大数据思维解决社会问题的亮点：首先用统计规律和个案对比，做到精准定位。

　　然后在取证时利用相关性代替直接证据。最后，执法成本一下子就下降。这都是大数据带给社会的便利。

　　在商业领域大数据也有更广泛的应用。比如一家连锁百货通过一系列分析顾客购买的商品，判断顾客的身份和购物偏好，有明确的目的性地推送促销信息，营业额取得了快速增长。

　　大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为，大数据能带给商家更多的机会，给社会提供更多便利。

　　在未来的商业社会里，谁能占有更多更有价值的数据，谁就能在竞争非常激烈的环境里快人一步。

　　通过分析所掌握的数据，了解数据提供者的信息并加以总结，以此创造更多为之提供服务的机会，进而创新大数据时代的商业生态。返回搜狐，查看更加多