浅析大数据与传统经济学

浅析大数据与传统经济学

大数据对传统经济学体制带来的挑战与机遇

李晓雨

（山东建筑大学管理工程学院，山东省济南市 250100）

摘要：文章从大数据的发展现状分析入手,讨论了大数据对传统经济学带来的机遇与挑战。运用大数据经济学的概念，分析了大数据经济学与信息经济学、信息技术等相关学科的关系。并将理论研究与实践应用实时地统一在一起,最后对大数据经济学发展前景进行了展望,认为大数据经济学不仅将理论科学、实验科学、复杂现象模拟统一在一起,而且将自然科学和社会科学统一在一起,具有非常好的发展前景。

关键词：大数据；大数据经济学；传统经济学；大数据统计学；

中图分类号：F49 文献标识码：A

Big data and traditional economics

The challenge and opportunity of big data to the traditional economic system Abstract: The paper analyzes the challenge of big data to traditional economics from big data development. Using the concept of big data economics, the relationship between big data economics and information economics, information technology and other related subjects is analyzed.. And theoretical research and practical application in real time unified together. Finally, the development prospects of the big data economics prospect, that big data economics will not only scientific theory, scientific experiments, complex phenomenon simulation unified together, and the system of natural science and social science a together, with very good prospects for development.

Key word: big data; big data economics; traditional economics; big data statistics

收稿日期：2015/5/28

作者简介：李晓雨（1993—），女，研究方向：信息管理与信息系统，电子邮箱：xiaoyu_li0827@

引言

自微博成立以来，新浪微博的用户已经增至5亿人，每天就要发布4亿多条讯息，每天更新的照片超过1000万张，美国的Facebook公司利用将近10万亿条价格记录来预测飞机票的价格，准确率高达75%，采用该系统购票每张机票平均可节省50美元。据专家预测未来几年的全球大数据将会增加8倍，世界上存储的数据将达到1.2ZB。美国麦肯锡公司（McKinset&Company）曾对全球的大数据分布做了一个研究和统计，中国每年的新增数据量约为250PB，美国约为3500PB，欧洲约为2000PB，可见大数据已经深深地充斥了人类经济社会的诸多角落。

关于什么是大数据，目前业界并没有公认的说法，研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。IBM公司则认为大数据具有3V特点，即规模性（volume），多样性（variety），实时性（velocity）。以IDC为代表的业界认为大数据具有4V特点，即在3V的基础上增加了价值性（value）。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。著名未来学家阿尔文•托夫勒（1980）很早就在其经典著作《第三次浪潮》中，将大数据热情地赞誉为“第三次浪潮的华彩乐章”。 2012年世界经济论坛发布了《大数据、大影响》[3]的报告，从金融服务、健康、教育、农业、医疗等多个领域阐述了大数据给世界经济社会发展带来的机会。2012年3月，奥巴马政府发布《大数据研究和发展倡议》[4]，投资2.5亿美元，正式启动大数据发展计划，计划在科学研究、环境、生物医学等领域寻求突破。从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。

大数据是工业传感器、互联网、移动数码等固定和移动设备产生的结构化数据、半结构化数据与非结构化数据的总和，大数据重在实时的处理与应用，以获得所需要的信息和知识，从而实现商业价值以及为公共管理服务，数据挖掘和人工智能等应用工具在大数据处理中发挥着重要作用，现代信息技术是大数据赖以存在和发展的重要支撑力量。