大数据改变世界的五种方式

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大数据改变世界的五种方式随着电脑科技的发展，计算能力不再是像以前那样的“奢侈品”。现在的我们就彷如畅泳在一个巨大的数据水库，而这个

Answer 1

大数据改变世界的五种方式
随着电脑科技的发展，计算能力不再是像以前那样的“奢侈品”。现在的我们就彷如畅泳在一个巨大的数据水库，而这个数据库包罗万象：从繁忙时段一个明尼苏达州小镇的表现至在也门成功使用无人飞机轰炸的可能性。大数据的到来意味着公司，机构以及政府等可以同过收集，挖掘并利用这些庞大的数据区完成神奇的事情。
让我们看看神奇的大数据如何改变世界：
1.数据化身致命武器：
信息作为大数据时代最有效最具杀伤力的武器同时也正在被大量用于该时代的军备竞赛，但现今的军事技术数据来源正受限于卫星，无人飞行旗以及更多传统方式得到的数据。美国国防部启动一项名为XDATA的方案，其作为奥巴马政府发布的大数据倡议的一部分主要致力于以2.5亿美元研发一个分析大数据的系统。随着越来越多的有效运算，美军能够将PB级的数据运用到尖端优势上，例如让无人轰炸机变得前所未有的智能以及致命。
2.拯救地球：
除了让捕食者无人机更有威力和增加零售利润外，大数据更能造福世界。以开源的大数据平台Google Earth引擎为例，研究人员可利用它绘制出第一张莫斯科森林的高分辨率的地图。如果仅利用传统的电脑计算方法绘制需要3年时间，对比之下使用Google Earth仅需一天时间。
像这种大规模的数据集合能够让人类在系统层面上理解生态危机。我们知道越多地球生态系统以及天气形态变化数据，就越容易模型化未来环境的变迁，因而也能够在我们力所能及的时候去阻止不好的转变发生。
3.预测购物趋势：
消费者的购物趋势能够在以前的购物记录大数据挖掘中得出，销售公司不论大少均有可能预测到你需要买什么，他们甚至比你自己更懂你。因而从消费者当前购物数据中从大数据中能够获得大利润。网上零售商如亚马逊正在大量收集我们的购物以及网上购物数据，甚至线下零售商也开始紧跟这一趋势着手收集消费者的消费数据。一些聪明的公司看准这点，以RetailNext为例，它是为Brookstone 以及American Apparel等公司提供购物者浏览以及购物时的录像记录。 RetailNext将一个购买者在店铺移动的轨迹转化为上万数据点，就可以得到购物者在店内浏览商品的移动过程，停留点以及其与销售的相关性。
4.加速科学研究发展速度：
一直以来数据都是科学发现的支柱，现在由于大数据的发展以及高运算力的支持，科研步伐也正飞速向前。
以人类历史上科学成就指标性的 人类基因组计划为例，当时花费达30亿美元，耗时13年才完成大约含25000个基因的人类基因组测序及分析。若应用当代先进的数据收集分析方法，使用一个如U盘大小的装置区完成这项工作仅需几小时就足矣，其花费也仅仅是1000美元。
5.大数据导致更大的隐私威胁：
你也许只是从大“据”考虑，但是这句格言不再像以前一样好用了。若说大数据与广度攸关是正确无误的，但是深度对大数据来说也是同等重要的。
网络巨头如Facebook和Google不单单积累了广度上的数据—大量的用户（FB拥有9.55亿用户），他们对深度上的数据–用户（使用网络的）数据也了如指掌。譬如，他们知道你搜索的内容，你点击了什么页面以及你认识什么人。最大的网络大鳄拥有足以让他们无所不知的大量的数据。
在这里的技术力量，文化进步和利润的相交之处，有一件事是确定的：数据越大责任越大（蜘蛛侠中枪）。

Answer 2

由于数据科学的兴起，Web应用程序开发即将经历一场重大革命。到目前为止，开发者已经基于焦点小组、调查和对用户需求的合理猜测开发了应用程序。这种旧的工作方式是有偏见的，不能包括统计上显著数量的用户的输入。

由于物联网提供了千兆字节的可用数据，这种情况正在扭转。即时且持续的互联网接入引发了一波前所未有的用户生成数据浪潮，这些数据可以转化为可执行的见解。

网络开发公司从设计阶段就开始利用人工智能来理解所有这些数据点，并将这些发现整合到应用程序中。这种方法通过观察目标群体的特定行为和偏好，帮助公司节省时间和成本。

数据重新定义了软件生产领域

目前，软件开发涉及程序员编码或重新利用现有模块，以创建一个可工作的应用程序，满足一些预先设定的需求。深度学习将彻底改变这一现状。

开发者将不再决定应用菜单的位置。通过分析类似应用的使用情况，可以得出哪些对用户来说是必不可少的，哪些是应该强调的。与谷歌的自动补全功能相比，这是向前迈进了一步。

新版本

应用程序的升级也将取决于数据，而不是直觉或焦点小组的反馈。用户通过与app互动或在论坛和社交媒体上陈述需求来表达自己的需求。为了使用这些信息，开发团队应该收集这两种数据流，并将它们转化为可操作的见解。

事实上，英伟达副总裁兼总经理吉姆·麦克休(Jim McHugh)表示，升级将不再是战略团队的关注点，而是会自然而然地从数据中显现出来。当有更多的数据可供训练时，机器学习算法会变得更智能。当这种情况发生时，新的版本就会出现。

例如，一个新版本的聊天机器人将不断升级，使用用户生成的输入来包含以前没有返回令人满意结果的搜索或查询的答案。在这种升级中，开发者几乎没有投入。

数据扰乱开发人员的工作模式

由于当前的工作模式正在发生巨大的变化，网络应用开发者很可能在未来几年内担心失去工作。然而，这并不是对程序员需求降低的问题，而是对一套不同技能的需求。程序员和编码员的需求将比以往任何时候都高，但他们可能必须升级数据科学和数据分析方面的专业知识。

Web开发不再仅仅是写代码，而更多的是结构化数据，清理数据，管理数据，并确保它准备好教授算法。这些技能与十年前面向对象或web编程的含义相比有很大的不同，但在这个行业，进步是必然的。现在的趋势是用R或Matlab编写Python脚本和进行数据分析。

随着代码变得越来越丰富，对于我们现在所知道的开发人员来说，这可能意味着一个时代的结束。机器将有需要的代码在手边，他们也将知道如何整理这些片段到一个工作程序。

数据驱动的web应用程序可以带来什么

目前，理解数据仍然可以给组织带来竞争优势，但它很快将成为最低操作要求。

数据科学可以在几个领域产生真正的影响，包括生产力、效率和个性化。

生产力和虚拟助手

网络应用能够记住我们的喜好，帮助我们重新开始，这样可以节省时间和精力。人工智能可以了解我们的消费习惯、时间使用和生活方式。通过分析这些经历背后的数据，它可以提供个性化的建议，简化我们的选择。

这些应用程序有潜力成为某种私人助理、值得信赖的合作伙伴、智能数据库或智能存储库。有些应用程序会提醒你重要的任务，找出你日程表上的空白，你可以利用这些空白，甚至可以阻止某些有害的习惯，比如拖延症。

加强个性化

人工智能应用很快就会像忠实的助手一样出现在你身边，但它们也比朋友和家人更能进入你的脑海。如今，我们的智能手机已经可以根据地理位置、过去的喜好以及与特定品牌的互动，为我们提供出色的提示。

很像Netflix和Amazon，推荐引擎可以扩展到其他需要提供定制响应的web应用程序。

这不仅是消费世界的下一个潮流，也是应用开发的总体方向。iPhone X和Galaxy S8等新一代智能手机都内置了人工智能功能。

预测的影响

在web应用开发中使用数据科学所引发的变化将对消费者和开发者产生同样的影响。存储在浏览器中的cookie，以及用户在网络会话期间提供的任何数据，将成为用户偏好的暗示，以及用户与之交互的应用的定制方式。对于开发人员来说，相同的数据可以作为升级和增强的主要来源。速度、可靠性和功能仍然有很高的要求，但将用户自己的数据整合到应用的外观、感觉和功能将产生不同。