大数据时代下的资源配置

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时间:2018-04-15

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1、大数据时代下的资源配置摘要任何一项社会活动都打上深深的时代烙印,资源配置也不例外,大数据时代带给社会各个层面的变革将是深入持久的,在新的形势下资源配置将会发生怎样的变化,大数据又在这一变化中发挥怎样作用,如何利用好大数据让资源配置更优化是中国乃至整个人类社会必须当前面临的问题,就目前我接触到少量信息的基础上浅论一下大数据时代下的资源配置的设想。关键字大数据资源配置信息技术前言大数据是什么?是一种运营模式?是一种技术?或是一种数据的集合统称?大数据相对于数据的提法,但不同于传统的数据,而是一种数据的广延性,无限性,细分性,它是一种多维度数据的空间集合。大数据是由全球知名咨询公司麦肯锡提出,麦肯锡

2、称“数据,已经渗透到当今的每个行业和业务职能领域,成为最重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈亏浪潮的到来。”资源配置是生产活动中重要的环节,数据在资源配置产生之初就和数据密不可分,大数据时代的到来更是为资源配置的最优化提供了最科学最有效最全面的数据信息,通过对数据点组成的数据空间的分析,将极大的改变生产效率,节约生产资源,提高经济总量。正文资源配置与大数据到底存在怎样的内部联系?面对资源配置与大数据内在联系我们又该如何把握与充分运用大数据?接下来让我们来看看它们之间的关系。首先我们要思考为什么要进行资源配置?资源配置有什么意义?对于第一个问题我认为应该

3、从根本原因来回答,资源的有限性和人类社会需求的无限性矛盾要求我们必须进行合理有效的资源分配以实现既定的社会目标。资源配置使得人类利用最有效的手段发挥有限资源的最大利益最大程度上满足人类社会的需求,当前可以说人类社会的进步就是伴随着资源配置问题的解决而进行的。对于第二个问题我认为,资源配置最直接显著的影响就是资源的节约,资源配置的越合理意味着巨大的资源节约,人类社会更加持续长久的发展。资源是社会生产的重要物质资源,离开了资源社会生产不能进行,那么资源配置对生产的影响也就是根本性的。资源配置的合理意味着社会生产的高效,经济社会的发展。然后我们来看看资源配置中的数据问题。资源配置中有哪些数据?这些数

4、据有什么关系?资源本身的种类数量是一个巨大的数据,其次社会生产的各行各业对资源的需求量是一个数据,再者广发社会消费者对各种产品需求也是一个数据。从中我们可以知道社会消费者的需求是社会生产者对资源需求的依据,而社会生产对资源的需求又是资源配置的依据,那么社会消费者的需求就是资源配置的根本依据。社会资源的有限性,决定了分配给各行各业的资源是有限的,分配给社会生产部门资源的有限导致生产产品与服务的有限,则提供给社会消费者的资源的有限性,那么资源配置就决定着社会消费者的需求。面对这是一个宽而大的数据,要想做到资源的有效分配对于当今社会还是一个巨大的难题。大数据时代的到来将为这个世纪难题提供了一种有效的

5、方法。大数据何者谓之大,大就是无所不包,无所不有,大数据相对传统的数据就是上千上万倍乃至千万倍的变化。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的

6、研究结果表明,2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。数据价值编辑一分钟内,微博推特上新发的数据量超过10万;社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……①这些庞大数字,意味着什么?它意味着,一种全新的资源配置手段就摆

7、在面前,它的效率远远高于传统配置方法。大数据正是因为它的大而才具有优势,最近我看到一个有关iPhone手机定位功能的新闻报道,新闻中记者行走各个科学部门做实验探究iPhone手机的定位功能有多强大。它能够记录你出行的时间,要去的地方,在这一过程中花费了多长时间,在目的地你停留了多久,你任意时刻所在地的经纬度,海拔高度(不要以为你关闭导航功能,数据连接就不会暴露你的行踪,它能在你手机关机,数据再次连

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