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似乎一夜之间，大数据(Big Data)变成一个IT行业中时髦的词汇。
首先，大数据不是什么完完全全的新生事物，Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用，根据客户的需求，Google实时从全球海量的数字资产(或数字垃圾)中快速找出可能的答案，呈现给你，就是一个典型的大数据服务。只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太少，在IT行业没有形成成型的概念。
现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，才逐步形成大数据这个概念。
有一个有趣的故事是关于奢侈品营销的。PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间，RFID会被自动识别。同时，数据会传至PRADA总部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间，数据都被存储起来加以分析。
如果有一件衣服销量很低，以往的作法是直接干掉。但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题。也许这件衣服的下场就会截然不同，也许在某个细节的微小改变就会重新创造出一件非常流行的产品。
还有一个是关于中国粮食统计的故事。中国的粮食统计是一个老大难的问题。中国的统计，虽然有组织、有流程、有法律，但中央的统计人员依靠省统计人员，省靠市，市靠县，县靠镇，镇靠村，后真正干活或上报的是基层兼职的调查人员，由于众所周知的KPI考核导向的原因，层层加码，几乎没有人相信这个调查数据，而其中国家统计局的人是不信的。
在前两年北京的一个会议上，原国家统计局总经济师姚景源向我们讲述了他们是如何做的。他们采用遥感卫星，通过图像识别，把中国所有的耕地标识、计算出来，然后把中国的耕地网格化，对每个网格的耕地抽样进行跟踪、调查和统计，然后按照统计学的原理，计算(或者说估算)出中国整体的整体粮食数据。这种做法是典型采用大数据建模的方法，打破传统流程和组织，直接获得终的结果。
后是一个炒股的故事。这个故事来自于2011年好莱坞的一部高智商电影《永无止境》，讲述一位落魄的作家库珀，服用了一种可以迅速提升智力的神奇蓝色，然后他将这种高智商用于炒股。
库珀是怎么炒股的呢?就是他能在短时间掌握无数公司资料和背景，也就是将世界上已经存在的海量数据(包括公司财报、电视、几十年前的报纸、互联网、小道消息等)挖掘出来，串联起来，甚至将FaceBook、Twitter的海量社交数据挖掘得到普通大众对某种股票的感情倾向，通过海量信息的挖掘、分析，使一切都不是，使一切趋势都在眼前，结果在10天内他就赢得了200万美元，神奇的表现让身边的职业投资者目瞪口呆。
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