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大数据技术的发展历程

我们对大数据技术的应用经历了一个不断发展的过程。最初，Google 在搜索引擎中引入了大数据技术，如今，大数据技术已渗透到各行各业，从最初的高端应用发展为如今的普及化应用。

Google 最初发表大数据相关论文时，或许未曾预料到这一技术会开启一个新时代。今天，大数据和人工智能的成就离不开全球数百万人的共同努力，其中包括你和我。历史虽然可能由天才开启，但最终是由普通人共同创造的。作为大数据时代的参与者，我们正在书写历史。

大数据应用的搜索引擎时代

作为全球最大的搜索引擎公司，Google 是公认的开创大数据技术的先锋。它存储了全球几乎所有可访问的网页，数量可能超过万亿规模，全部存储起来需要数万块磁盘。为了存储这些文件，Google 开发了 GFS（Google 文件系统），将数千台服务器上的数万块磁盘统一管理起来，形成一个文件系统，统一存储所有网页文件。

你可能会觉得，简单地存储所有网页文件并不是什么了不起的事情。然而，Google 存储这些网页文件是为了构建搜索引擎，需要对所有文件中的单词进行词频统计，然后根据 PageRank 算法计算网页排名。Google 需要对这些磁盘上的文件进行计算处理，这是一项复杂的任务。基于这些需求，Google 进一步开发了 MapReduce 大数据计算框架。

在此之前，Yahoo 是最知名的搜索引擎之一。但凭借大数据技术和 PageRank 算法，Google 提升了搜索引擎的用户体验，吸引了大量用户。因此，当 Google 发表了 GFS 和 MapReduce 论文后，Yahoo 成为最早关注这些论文的公司之一。

Doug Cutting 根据 Google 论文开发了 Hadoop，随后 Yahoo 邀请他加入，专门负责 Hadoop 的开发。但不久后，Doug Cutting 因内部斗争离开了 Yahoo，加入了致力于 Hadoop 商业化的公司 Cloudera。Yahoo 则投资了 Cloudera 的竞争对手 HortonWorks。

顶尖的公司和顶尖的高手一样，做事往往有着独特的美感。你可以看到 Google 一步步走来，从搜索引擎、Gmail、地图、Android 到无人驾驶，每一步都在推动技术边界的前进。相比之下，一些公司即使曾经有过辉煌，但如果失去了做事的美感和节奏感，在快速变化的时代，很快就会被淘汰。

大数据应用的数据仓库时代

Google 的论文最初吸引的是 Yahoo 这样的搜索引擎公司和 Doug Cutting 这样的开源搜索引擎开发者，其他公司则只是旁观者。然而，当 Facebook 推出 Hive 时，敏锐的科技公司意识到，大数据时代真的来了。

过去，我们进行数据分析和统计时，受限于数据库的能力，只能对最重要的数据进行分析，如财务数据。Hive 的出现改变了这一切，它可以在 Hadoop 上进行 SQL 操作，使得数据存储和计算成本大幅降低。我们能够整合运行日志、应用数据和数据库数据，进行更全面的分析，企业的数据仓库也因此呈指数级增长。

不仅是高层管理者，公司中的普通员工，如产品经理、运营人员和技术人员，只要有数据访问权限，都可以提出分析需求，从大数据仓库中获取所需的数据结果。

由此可见，在数据仓库时代，只要有数据，就需要进行统计分析，特别是大规模数据，更需要借助 Hadoop 等大数据技术。这推动了大数据技术的快速发展，也为后续的数据挖掘时代奠定了基础。

大数据应用的数据挖掘时代

随着大数据技术的普及，人们对数据的期望也在提升。除了简单的数据统计，我们还希望挖掘出更多有价值的数据，从而进入了数据挖掘时代。

举个真实案例，商家通过数据分析发现，买尿不湿的人通常也会买啤酒，于是将这两种商品放在一起销售。这种关系可能通过数据挖掘发现，而不是靠直觉。在商业环境中，重要的是发现数据间的关联，而不是解释这些关联的意义。

除了商品间的关联，还可以利用人与人之间的关系进行商品推荐。如果两个人购买的商品相似，说明他们可能有某些共同特征，如教育背景、收入水平或兴趣爱好。通过这些关系，可以进行个性化推荐。

此外，大数据还能将每个人的特性挖掘出来，打上各种标签，如年龄、居住地、收入水平、生活习惯等，形成用户画像。这些标签可以帮助我们更好地了解用户，甚至比最亲近的人更准确。

大数据还可以用于人际关系挖掘。你知道“六度分隔理论”吗？它认为两个互不认识的人，只需很少的中间人就能联系起来。Facebook 研究了十几亿用户的数据，发现平均只需要 3.57 步就能联系上两个陌生人。这表明，通过数据挖掘，几乎可以描绘出世界上所有人际关系网。

现代生活离不开互联网，各种应用不断收集数据，这些数据在后台被分析和挖掘。这些分析和挖掘带来的影响既有美好也有担忧，但可以确定的是，这一进程只会加速，你我只能投入其中。

大数据应用的机器学习时代

我们发现，数据中蕴藏着规律，这些规律不仅适用于过去的数据，也适用于未来的数据。一旦找到这些规律，就可以预测未来发生的事情。

过去，由于数据采集、存储和计算能力的限制，我们只能通过抽样获取小部分数据。而现在，有了大数据，可以收集全部历史数据，统计其规律，进而预测正在发生的事情。这就是机器学习。

例如，将历史上所有的围棋棋谱数据存储起来，记录每种盘面的最佳落子位置。通过统计这些规律，机器可以每一步都计算出最佳落子位置，从而击败人类顶尖棋手。这就是著名的 AlphaGo。

另一个例子是将人类的对话数据收集起来，记录每次对话的上下文。通过机器学习，可以统计出合适的回复。将来有人提问时，机器可以根据上下文自动回复，这就是聊天机器人。像 Siri、天猫精灵、小爱同学等语音聊天机器人已经非常普遍。

通过机器学习，可以从人类活动中提取规律，模拟人类行为，使机器表现出人类特有的智能，这就是人工智能 AI。

尽管有些人担心人工智能会变得越来越强大，甚至统治人类，但实际上，这只是大数据计算出来的统计规律。机器学习出的规律再智能，也无法理解其意义，而有意义才是人类智能的源泉。按目前的发展趋势，人工智能不可能超越人类，更不可能统治人类。

总结

大数据从搜索引擎到机器学习，发展思路是一脉相承的，即发现数据中的规律并加以利用。许多人将数据比作金矿，大数据应用则是从这座金矿中挖掘有价值的资源。如何从海量数据中提取有价值的信息，正是当前大数据技术所要解决的问题。

美国西部淘金运动带来了大拓荒时代，如今大数据也发挥着类似的作用。无数的资源正在涌入大数据领域，一个更具划时代意义的大数据淘金时代正在到来，而你我正身处其中。