互联网+大数据带来社会新景象

对于拥有大量数据的互联网企业而言，大数据在未来能够产生的价值无疑是他们最看重的，互联网和大数据的结合，将给整个社会带来新的景象。

一份数据显示，全球数据流量正呈现爆炸式增长，全球90%以上的数据是在过去两年内产生。1992年，全球互联网每天的数据流量仅为100 GB。2002年，这个流量所需时间只有1秒钟。而从现在开始再过3年，到2019年，全球互联网每秒钟的数据流量，预计将超过51000 GB。在可预见的未来，全球数据量将以每两年翻一番的速度增长。

腾讯CEO马化腾数博会开幕式上也发表名为《共建大数据生态》的演讲。马化腾强调，腾讯一直致力于大数据的探索和实践，并积累了18年海量数据运营经验。海量数据运营是腾讯的核心能力之一，也是腾讯探索开放战略的基础。腾讯在海量数据运营的核心基础上实施开放策略，将自身能力和资源开放给更多的合作伙伴，与其共建完整的大数据生态。他认为，在大数据生态中，腾讯的角色和定位是为合作伙伴提供基础设施服务，包括云、支付、LBS、安全等，并与合作伙伴一起构建云上大数据生态，助推产业升级。这既是经济新动能的助燃剂，也是国家现代化治理的基础设施。

领英中国总裁沈博阳在接受记者采访时表示，领英不仅是全球最大的职场社交平台，更是一家大数据公司，通过其平台对全球人才大数据挖掘与分析，可以帮助中国乃至世界解决经济发展过程中所遇到的关键性问题，不断优化人才储备和资源配置，推动产业升级和转型。

58集团CEO姚劲波在数博会也表示，随着大数据作为基础性战略资源并上升为国家战略层面，社会各界已全面实施促进大数据发展行动，加快推进数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。58集团作为国内最大的生活服务平台，在此背景下，利用自身强大的大数据能力得到了长足发展，以58集团为代表的互联网+生活服务业将成为下一个十年主流的商业模式。

大数据应用在交通、医疗等领域遍地开花

同样，在日前举行的海口交警与百度地图战略合作仪式上，百度地图方面也表示，通过大数据分析技术，未来将会协助政府的管理和决策。据介绍，借助于百度公司的大数据分析技术，利用百度地图交通云平台所融合的海口交警交通管理数据，双方可以深度挖掘这部分数据的综合使用价值，共同展开交通大数据分析建模、监测预警和规划设计等工作，为海口交警的管理决策提供支持。比如道路拥堵分析、出行通勤分析、人群热力分析、人口迁徙分析等内容。

与在城市管理方面的应用相比，大数据在医疗方面能够发挥的作用同样巨大。作为医疗信息化领域的巨头，东软集团就在大数据的应用方面迈出一大步，推出面向大型三甲医院的新一代医院核心业务平台RealOne Suite。据介绍，该平台以电子医嘱为驱动，以电子病历为核心，以集成平台作为信息交换、信息利用和信息共享的桥梁，构建医院核心信息资产“临床数据中心CDR”，提供便捷的“一站式”操作界面，实现对200多个核心业务流程闭环式管控，全面实现互联网环境下“多屏信息互动”。在系统运维方面，为适应医院的不断发展，东软医院核心业务平台RealOne Suite提供丰富的、标准化的和开放式的系统组件，能够满足客户个性化定制和二次开发的需求。据悉，东软医院核心业务平台RealOne Suite已在澳门镜湖医院成功试运行。

相对于开始尝试为城市管理提供数据支持外，大数据在日常的互联网商业应用上也已经日趋成熟，特别是在社交网络快速发展的今天，大数据和社交广告的结合使得每个网民都成为了大数据应用之下的受益者。腾讯集团副总裁林璟骅在接受采访时就表示：“AD+时代下的腾讯社交广告将致力于连接人与商业，通过大数据技术和广告升级创新，提升营销效率，为商业赋能，构建全新的营销生态，并与合作伙伴共享社交连接和商业价值。”据腾讯方面介绍，如今广告主可在腾讯平台上基于腾讯大规模、多维度、跨终端、多元化的数据基础，品牌不仅可以从人口属性、地理位置、设备行为等基础维度深入了解受众，实现精准投放，更可以根据所处行业的广告投放需求，了解用户与垂直行业相关的特征和行为，实现对人群覆盖和触达频次的有效控制。

随着大数据开始在人们生活的方方面面逐步落地应用，大数据这个被誉为“钻石矿”的资源将会进一步得到开发利用，产生更大的价值。

声音

高通总裁德里克·阿博利：

物联网时代，数据中心呼唤定制化处理器

“数据流量的激增、基于云的内容和服务的发展，使得我们不得不在更广泛的领域内思考，如何让数据处理更有效率。”在5月25日开幕的2016年中国大数据产业峰会上，美国高通公司总裁德里克·阿博利提出了这样的问题。

德里克·阿博利认为，物联网是驱动数据容量增长的重要因素，大量来自物联网终端的数据将流入云和数据中心。联网汽车、可穿戴设备、智能电视、无人机和其他类型的机器人、自动售货机、白色家电、街头的停车计费表以及其他众多类似的设备和应用，都在驱动数据量的增长。预计到2020年，这些数据中的约三分之一将进入数据中心。

面对如此庞大的流量数据，传统的解决方案已经无法满足需要。“我们需要寻找到能够让数据中心更高效且更可持续的解决方案。这个方案一方面要能够让服务器运行地更加‘冷静’节能，另一方面又要能满足云计算时代按需服务的要求，灵活应对峰值负荷。”德里克·阿博利表示。

在德里克·阿博利看来，数据中心里面和周边的硬件、软件和架构需要不断演进，来应对数据浪潮以及数据到云端的处理。而为数据中心服务器定制的处理器架构，又需要具备性能强劲、灵活且高效的特点。

德里克·阿博利认为，下一代处理器就要能够应付各种各样的云负载，无论是大数据挖掘、机器学习，还是基础设施即服务（IaaS），或者平台即服务（PaaS）这样的云服务。如何在性能、功耗和成本上，寻找到完美的均衡点，正是处理器研发者所热衷的事情

本文转自d1net（转载）