葡萄酒会“品”还会“酿”，大数据究竟还有什么多少超能力？

葡萄酒大数据酿酒

PConline | 2016-05-16 10:43

【数据猿导读】现在有很多人都在谈论大数据，大数据在很多行业也正在进行着丰富的应用，举个例子，十几年前，用最新型的望远镜观察星空，投入使用的头一年能观察到的信息数量比之前天文学家所观察到的信息总量还要大。那是极大量的数据。然而四年之后，又有新的望远镜问世了，这个望远镜5天观察到的数...

葡萄酒庄园利用大数据

在过去，对于一个葡萄庄园来说，要想酿造葡萄酒，用户会用一个传感器来测量温度，但如今，可以为每棵葡萄树都安装一个传感器，为每一棵生长葡萄的树都配备一个传感器，这意味着我们总共有成百上千个数据收集点，为我们提供关于湿度、温度、水量的精确数据，由此我们可以完美地、有针对性地对待每一棵葡萄树，从而最大化的地提高酿酒质量。但同时，并不是所有传感器都能收集到绝对准确的数据，比如有时候阳光会正巧照射在某一传感器上，使得指针稍有变化，而其他的传感器可能在暗处，所以有些数据可能不是完美的，但是因为我们掌握超大量的数据，所以这一点是可以被接受的。

有业内专家表示，相比以往的小数据时代，我们拥有的数据量是非常小的，那么也就是说有极少的数据点可以让用户陷于数据饥荒当中，也可以说当时的我们生活在信息匮乏的环境当中，因此我们要求每个数据点都是精确的，也必须极精确地、高质量地来处理以及呈现它们。而如果我们拥有足够的数据，我们就不需要那么做了，我们可以更宽容地对待它们，用不那么精确的态度来对待它们。

发展到现在的大数据时代，我们在很多事情上就可以去利用丰富强大的数据资源来进行相关的分析工作，这样一来，我们就能够知道比如两个事物之间所存在的关联性，那么也就可以利用一个去预测另一个的发展。

数据判断用户购买习惯

对于这个分标题给笔者印象最深的就是亚马逊利用大数据来分析用户过去的购买记录，从而能够精确地分析出众多用户的购买习惯，这样一来，亚马逊就能向我们推荐我们可能会买的书籍、光碟及其他东西。亚马逊在这项服务上做得非常出色，以至于其收入的三分之一都来自于这个推荐服务。这是一个极其简单而又极其有效的技术。

通过相关关系收集更多数据点，接受不精确性，我们可以更好地预测未来，更好地理解和洞察社会、世界和生活。这使我们不仅比现在做得更好，还让我们可以去做那些我们认为永远不可能做到的事，这就是大数据的发展前景。

大数据助力搜索引擎发展

拿谷歌来举例，谷歌每天需要接受30亿个搜索请求。对待这些数据的原始方法是处理搜索请求、找到搜索结果、呈现搜索结果，然后把之前的搜索请求抛到脑后。但是谷歌不是这样做的。谷歌将每个搜索请求另做他用。比如，他们会用搜索请求数据来提高他们的拼写检查功能，这样他们可以在你输入单词时快速查错。他们还用搜索请求数据来提高关联搜索功能，在你输入搜索关键词时自动联想出相关搜索。如此以来，他们从已有的数据中得到了更大价值，并应用于不同目的。