大數據時代的有色大數據

　　最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫。麥肯錫稱，數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。大數據已成為云計算、物聯網之后IT行業又一大顛覆性的技術革命。

　　傳統的統計數據往往是通過數字來表達的，而在大數據時代，我們面臨更多的是非結構化的數據，比如圖像、文本、日志，還有比如百度的搜索數據（百度訪問的網頁有幾千億個，每天處理的數據量是100個PB，這也是大數據時代一個數量級的象征）。這些數據都從微觀層面反映了社會經濟、人們日常生活行為的方方面面。如果我們能夠把現有的這些數據都收集起來進行深入的分析和挖掘，就會發現這些數據當中隱藏的更深刻的規律和現象，就能更好地服務于政府決策和社會各方面的需求，大數據的真正價值就體現在這里。

　　如今，數據科學與商業智能正在發生深刻變化，不僅僅是技術和能力上。隨著大數據應用的爆發性增長，它已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網絡以及計算技術的發展。給大家印象比較深的是今年1月，央視晚間新聞推出“據說春運”特別節目，首次采用百度地圖LBS定位的可視化大數據播報國內春節人口遷徙情況。在業界看來，這正是大數據首次以普通消費者能看懂的方式被展現在電視屏幕上。可以說，大數據時代正向我們走來。

　　從宏觀政策來看，大數據是具有國家戰略意義的新興產業。《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》中提出支持海量數據存儲、處理技術研發與產業化。

　　而發掘數據價值、征服數據“海洋”的動力就是云計算。互聯網時代，尤其是社交網絡、電子商務與移動通信把人類社會帶入了一個以“PB”（1024TB）為單位的結構與非結構數據信息的新時代。在云計算出現之前，傳統的計算機是無法處理如此量大、并且不規則的“非結構數據”的。以云計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段，可以低價、有效地將這些大量、高速、多變化的終端數據存儲下來，并隨時進行分析與計算。通過云計算對大數據進行分析、預測，會使得決策更為精準，釋放出更多數據的隱藏價值，從而獲得更多有價值的信息。以購買飛機票為例，目前我們主要是通過增加提前預定的時間才能享受到較高的機票折扣，但是現實往往不是這樣，有時會在出發前一天購買到更低折扣的機票，原因可能是眾多機票代售公司在飛機起飛前一天仍然有未售出的座位，為了減少損失不得不以更低的折扣售出，所以會造成之前享受的折扣沒有比臨起飛前低的情況，這就造成提前購票折扣低的規律往往起不了作用。但如果引進了數據分析，確實有規律可循。首先建立一個數據預測系統，這個預測系統將建立預售前一段時間（比如30天）內價格波動樣本。價格波動，機票降價會因為很多沒賣掉的座位、季節性原因、不同航空公司、早晚差別、周六晚上不出門等因素來預測未來機票價格的走勢，通過一個數據庫，系統進行預測時，預測的結果由每一條航線上每一架飛機內的每一個座位一年內的綜合票價紀錄而得出。最后通過可能多達幾千億條飛行數據記錄，預測出你所需要的航班最低票價。

　　有色金屬是國民經濟發展的基礎材料，航空、航天、汽車、機械制造、電力、通訊、建筑、家電等絕大部分行業都以有色金屬材料為生產基礎。有色金屬工業是國家的重要產業部門，是國民經濟建設的重要支柱。隨著高新技術發展，對有色金屬的產品結構、產品質量和數量提出了越來越高的要求，未來有色金屬行業的競爭將非常激烈，只有那些能不斷提升核心競爭力與價值的企業才能最終生存下來，并獲得豐厚的利潤，而信息化、數據庫的建立和應用在未來企業獲得核心競爭力上將發揮至關重要的作用。

　　2013年，我國9276家規模以上有色金屬工業企業（含黃金、稀土）實現主營業務收入52695億元；2014年1~6月，全國十種有色金屬產量累計達2089萬噸。銅、鋁、鉛鋅、鈦、黃金、鎳、鎢、錫、稀土金屬、白銀、鉬、鎵、銻等幾十種有色金屬產品產量數據分析、進出口貿易分析、區域發展分析、重點企業運營狀況分析、產業政策環境分析以及有色金屬股票、期貨指數預測等無不是與各種數據緊緊相連。有色金屬行業必將成為近十年大數據應用的重要戰場。

　　如何建設和成就有色大數據，一是要充分利用現代化信息手段，特別是計算機和網絡技術的應用。注重數據的采集過濾、分類分析，奠定大數據基礎工作；二是方法手段的更新。有色行業的信息化，不可能一步到位，而是采用最新的計算機和網絡技術手段逐步建立起數據庫體系。先從一個金屬品種開始，建立一個金屬品種的信息網和這個小行業的信息數據庫，比如可先從電解鋁開始，探索經驗，然后逐步建立銅、鉛、鋅、鎳、錫、銻等其他金屬品種的行業信息網和行業數據庫，然后再把分品種的信息網和數據連接在一起形成有色行業的信息網和數據庫；三是建立有色大數據中心，就像百度在山西陽泉建立百度云計算中心，中國電信、中國移動、中國聯通在貴陽建立數據中心一樣，有色金屬行業根據實際適時適地建立大數據中心。通過數據中心對各種海量的所需數據的整合、篩選、分析、組合，最后形成終端用戶所需的數據資源。

來源：中國有色金屬報

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