facebook被盗号了该怎么办？

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大数据的定义

首先，我们看看大数据的定义。

行业里对大数据的定义有很多，有广义的定义，也有狭义的定义。

广义的定义，有点哲学味道——大数据，是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。

狭义的定义，是技术工程师给的——大数据，是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。

相比较而言，狭义定义更好理解一些。

大家注意，关键词我都在上面原句加粗了：

要做什么？——获取数据、存储数据、分析数据

对谁做？——大容量数据

目的是什么？——挖掘价值

获取数据、存储数据、分析数据，这一系列的行为，都不算新奇。我们每天都在用电脑，每天都在干这个事。

例如，每月的月初，考勤管理员会获取每个员工的考勤信息，录入Excel表格，然后存在电脑里，统计分析有多少人迟到、缺勤，然后扣TA工资。

但是，同样的行为，放在大数据身上，就行不通了。换言之，传统个人电脑，传统常规软件，无力应对的数据级别，才叫大数据”。

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大数据，到底有多大？

我们传统的个人电脑，处理的数据，是GB/TB级别。例如，我们的硬盘，现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。

TB、GB、MB、KB的关系，大家应该都很熟悉了：

1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)

1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)

1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)

1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)

而大数据是什么级别呢？PB/EB级别。

大部分人都没听过。其实也就是继续乘以1024：

1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)

1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)

只是看这几个字母的话，貌似不是很直观。我来举个例子吧。

1TB，只需要一块硬盘可以存储。容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐，或者是20万部电子书。

普通硬盘

1PB，需要大约2个机柜的存储设备。容量大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐。如果一个人不停地听这些音乐，可以听1900年。。。

2个机柜

1EB，需要大约2000个机柜的存储设备。如果并排放这些机柜，可以连绵1.2公里那么长。如果摆放在机房里，需要21个标准篮球场那么大的机房，才能放得下。

21个篮球场

阿里、百度、腾讯这样的互联网巨头，数据量据说已经接近EB级。

阿里数据中心内景

EB还不是最大的。目前全人类的数据量，是ZB级。

1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)

2011年，全球被创建和复制的数据总量是1.8ZB。

而到2024年，全球电子设备存储的数据，将达到35ZB。如果建一个机房来存储这些数据，那么，这个机房的面积将比42个鸟巢体育场还大。

数据量不仅大，增长还很快——每年增长50%。也就是说，每两年就会增长一倍。

目前的大数据应用，还没有达到ZB级，主要集中在PB/EB级别。

大数据的级别定位

1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)

1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)

1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)

1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)

1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)

1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)

1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)

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数据的来源

数据的增长，为什么会如此之快？

说到这里，就要回顾一下人类社会数据产生的几个重要阶段。

大致来说，是三个重要的阶段。

第一个阶段，就是计算机被发明之后的阶段。尤其是数据库被发明之后，使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据，从而被记录在数据库中。这时的数据，以结构化数据为主（待会解释什么是结构化数据”）。数据的产生方式，也是被动的。

世界上第一台通用计算机-ENIAC

第二个阶段，是伴随着互联网2.0时代出现的。互联网2.0的最重要标志，就是用户原创内容。随着互联网和移动通信设备的普及，人们开始使用博客、facebook、youtube这样的社交网络，从而主动产生了大量的数据。

第三个阶段，是感知式系统阶段。随着物联网的发展，各种各样的感知层节点开始自动产生大量的数据，例如遍布世界各个角落的传感器、摄像头。

经过了被动-主动-自动”这三个阶段的发展，最终导致了人类数据总量的极速膨胀。

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大数据的4个V

行业里对大数据的特点，概括为4个V。

前面所说的庞大数据体量，就是Volume（海量化）。除了Volume之外，剩下三个，分别是Variety、Velocity、Value。

我们一个一个来介绍。

Variety（多样化）

数据的形式是多种多样的，包括数字（价格、交易数据、体重、人数等）、文本（邮件、网页等）、图像、音频、视频、位置信息（经纬度、海拔等），等等，都是数据。

数据又分为结构化数据和非结构化数据。

从名字可以看出，结构化数据，是指可以用预先定义的数据模型表述，或者，可以存入关系型数据库的数据。

结构化数据

例如，一个班级所有人的年龄、一个超市所有商品的价格，这些都是结构化数据。

而网页文章、邮件内容、图像、音频、视频等，都属于非结构话数据。

在互联网领域里，非结构化数据的占比已经超过整个数据量的80%。

大数据，就符合这样的特点：数据形式多样化，且非结构化数据占比高。

Velocity（时效性）

大数据还有一个特点，那就是时效性。从数据的生成到消耗，时间窗口非常小。数据的变化速率，还有处理过程，越来越快。例如变化速率，从以前的按天变化，变成现在的按秒甚至毫秒变化。

我们还是用数字来说话：

就在刚刚过去的这一分钟，数据世界里发生了什么？

Email：2.04亿封被发出

Google：200万次搜索请求被提交

Youtube：2880分钟的视频被上传

Facebook：69.5万条状态被更新

Twitter：98000条推送被发出

12306：1840张车票被卖出

……

怎么样？是不是瞬息万变？

Value（价值密度）

最后一个特点，就是价值密度。

大数据的数据量很大，但随之带来的，就是价值密度很低，数据中真正有价值的，只是其中的很少一部分。

例如通过监控视频寻找犯罪分子的相貌，也许几TB的视频文件，真正有价值的，只有几秒钟。

2014年美国波士顿爆炸案，现场调取了10TB的监控数据（包括移动基站的通讯记录，附近商店、加油站、报摊的监控录像以及志愿者提供的影像资料），最终找到了嫌疑犯的一张照片。

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大数据的价值

刚才说到价值密度，也就说到了大数据的核心本质，那就是价值。

人类提出大数据、研究大数据的主要目的，就是为了挖掘大数据里面的价值。

大数据，究竟有什么价值？

2012年的世界经济论坛指出：数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币和黄金一样”。这无疑将大数据的价值推到了前所未有的高度层面上。

如今，大数据应用开始走进我们的生活，影响我们的衣食住行。

滴滴的大数据杀熟，相信大家都有所耳闻

之所以大数据会有这么快的发展，就是因为越来越多的行业和企业，开始认识到大数据的价值，开始试图参与挖掘大数据的价值。

归纳来说，大数据的价值主要来自于两个方面：

1 帮助企业了解用户

大数据通过相关性分析，将客户和产品、服务进行关系串联，对用户的偏好进行定位，从而提供更精准、更有导向性的产品和服务，提升销售业绩。

典型的例子就是电商。

像阿里淘宝这样的电子商务平台，积累了大量的用户购买数据。在早期的时候，这些数据都是累赘和负担，存储它们需要大量的硬件成本。但是，现在这些数据都是阿里最宝贵的财富。

通过这些数据，可以分析用户行为，精准定位目标客群的消费特点、品牌偏好、地域分布，从而引导商家的运营管理、品牌定位、推广营销等。

大数据可以对业绩产生直接影响。它的效率和准确性，远远超过传统的用户调研。

除了电商，包括能源、影视、证券、金融、农业、工业、交通运输、公共事业等，都是大数据的用武之地。

大数据甚至能够帮助竞选总统

2 帮助企业了解自己

除了帮助了解用户之外，大数据还能帮助了解自己。

企业生产经营需要大量的资源，大数据可以分析和锁定资源的具体情况，例如储量分布和需求趋势。这些资源的可视化，可以帮助企业管理者更直观地了解企业的运作状态，更快地发现问题，及时调整运营策略，降低经营风险。

总而言之，知己知彼，百战百胜”。大数据，就是为决策服务的。

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大数据和云计算

说到这里，我们要回答一个很多人心里都存在的疑惑——大数据和云计算之间，到底有什么关系？

可以这么解释：数据本身是一种资产，而云计算，则是为挖掘资产价值提供合适的工具。

从技术上，大数据是依赖于云计算的。云计算里面的海量数据存储技术、海量数据管理技术、分布式计算模型等，都是大数据技术的基础。

云计算就像是挖掘机，大数据就是矿山。如果没有云计算，大数据的价值就发挥不出来。

相反的，大数据的处理需求，也刺激了云计算相关技术的发展和落地。

也就是说，如果没有大数据这座矿山，云计算这个挖掘机，很多强悍的功能都发展不起来。

套用一句老话——云计算和大数据，两者是相辅相成的。

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大数据和物联网（5G）

第二个问题，大数据和物联网有什么关系？

这个问题我觉得大家应该能够很快想明白，前面其实也提到了。

物联网就是物与物互相连接的互联网”。物联网的感知层，产生了海量的数据，将会极大地促进大数据的发展。

同样，大数据应用也发挥了物联网的价值，反向刺激了物联网的使用需求。越来越多的企业，发觉能够通过物联网大数据获得价值，就会愿意投资建设物联网。

其实这个问题也可以进一步延伸为大数据和5G之间的关系”。

即将到来的5G，通过提升连接速率，提升了人联网”的感知，也促进了人类主动创造数据。

另一方面，它更多是为物联网”服务的。包括低延时、海量终端连接等，都是物联网场景的需求。

5G刺激物联网的发展，而物联网刺激大数据的发展。所有通信基础设施的强大，都是为大数据崛起铺平道路。

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大数据的产业链

接下来再说说大数据的产业链。

大数据的产业链，和大数据的处理流程是紧密相关的。简单来说，就是生产数据、聚合数据、分析数据、消费数据。

每个环节，都有相应的角色玩家。如下图：

从目前的情况来看，国外厂商在大数据产业占据了较大的份额，尤其是上游领域，基本上都是国外企业。国内IT企业相比而言，存在较大的差距。

大数据相关重点领域及企业（技术）

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大数据的挑战

说了那么多大数据的好话，并不代表大数据是完美的。

大数据也面临着很多挑战。

除了数据管理技术难度之外，大数据的最大挑战，就是安全。

数据是资产，也是隐私。没有人愿意自己的隐私被暴露，所以，人们对自己的隐私保护越来越重视。政府也在不断加强对公民隐私权的保护，出台了很多法律。

欧盟在2018年出台了有史以来最严厉的GDPR（《一般数据保护法案》），把网络数据保护上升到前所未有的高度

在这种情况下，企业获取用户数据，就需要慎重考虑，是否符合伦理和法律。一旦违法，将付出极为沉重的代价。

此外，即使企业合法获取数据，也要担心是否会被恶意攻击和窃取。这里面的风险也是不容忽视的。

除了安全之外，大数据还要面临能耗等方面的问题。

换言之，如果不能很好地保护和利用手里的大数据，那么它就是一个烫手的山芋，有还不如没有。

好啦，洋洋洒洒写了这么多，相信大家已经对大数据有了初步的了解。

Facebook被锁安全验证收不到短信怎么办？

即日起，随申办”将支持境外人士注册获码”功能，基本实现了人群全覆盖，在上海地域内和准备来上海的用户，都能得到属于自己的随申码”。

2月17日，随申办”APP、随申办”微信及支付宝小程序同步推出随申码·健康”服务，目前服务能力覆盖在上海所有人士，总访问量超4716万次。

朱宗尧介绍，疫情发生以来，本市借助一网”通办，提升了不见面办理”比例。根据本市《关于新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控期间积极优化一网通办”政务服务办理工作的指导意见》，市大数据中心积极引导市民企业通过一网通办”办理相关政务服务事项，大力推行网上办、掌上办。

接入来沪人员健康登记、确诊患者涉及区域及场所查询、发热门诊医疗机构查询等32个服务事项，并不断优化迭代，提升服务体验。依托一网通办”总门户、随申办”移动端多渠道联动，加强政策服务能力。

同时，随申码”支撑复产、复工、复市，园区、商户通过运用随申码·健康”助力入驻企业复工以及往来客户的疫情防控，提高防控管理效率和精度。

依托一网通办”总门户、随申办”移动端多渠道联动，本市相关部门还通过市民主页和企业专属网页精准、及时给市民企业推送各类疫情防控政策，目前已向1456万一网通办”注册用户(包含202万企业用户)主动推送政策、公告及服务，为14万家符合条件的企业精准推送税务优惠政策。围绕上海28条”，依托企业专属网页上线企业防控看板”，提供本企业风险人员、近期返沪人员等人员数据，目前已为5万家企业提供服务。

为服务疫情防控和复工复产，天津市通过津治通”平台相继开通了重大疫情隐患”和企业复工复产”事件上报渠道，细分了16类网格化事件，上线了疫情快报系统，开发了入户排查”重点关注”网格工作”等功能模块，方便基层网格员开展精准化入户排查、人员管理、防疫宣传、消杀防控等工作，助力社区防控工作入网入格入家庭”。当前，面对形势依然严峻复杂的新冠肺炎疫情，面对任务艰巨的非疫情防控重点地区企事业单位复工复产，新一代信息技术正在积极发挥出应有的价值和作用。

利用大数据和AI技术，新冠肺炎的诊断效率也在不断提升。

浙江省普遍采用的码上复工”，是基于浙江健康码”系统打造的升级方案，整合了钉钉员工健康打卡、企业健康码、无接触考勤等功能，是政府、企业、员工大数据实现联动的协同平台。

疫情期间，智慧龙华”一期大数据平台全面对接深i您-自主申报平台”数据、入深车辆乘客采集信息、入深车辆采集信息、深圳市居家登记信息、深圳市入城登记信息等信息，构建疫情防控专题库”为疫查通”APP、防疫跟踪管控系统、区疫情实时监测管控系统、企业复产复工备案核查系统、市疫情防控统计报表系统提供数据支撑服务，实现疫情信息的高度共享复用和实时碰撞比对。

为提高社区疫情防控工作情况填报效率和数据质量，避免各街道、各区以及市级填报部门手工汇总的重复工作，借助智慧龙华”一期大数据平台综合采集系统，快速搭建社区疫情防控数据统计系统，实现了疫情防控数据的在线采集。

系统通过调用大数据平台的OCR组件实现拍摄企业营业执照生成企业信息，拍摄房屋地址二维码生成企业地址信息的智能化录入；运用大数据模型分析等手段，实现对复工八项要求”和企业是否落实全员i深圳”自主申报等作为企业复工的重要参考指标的秒审”，大大企业复工复产报备处置效率。

江西省工信厅表示，大数据+网格化”疫情防控平台主要解决了以下几方面的问题：一是在疫情排查方面，主要解决人工、纸质填报、涉疫信息上报不及时、涉疫目标锁定不精准、涉疫资源分布不知晓等问题；在疫情管控方面，主要解决入城人员轨迹不掌握、重点人员居家观察状态不了解、事件处置不联动、区域状况不清楚等问题；在企业复工复产方面，主要解决复工复产企业找材料、找员工、找政策、找项目、找资金”的需求。近日，记者从市科技局获悉，我市依托重庆师范大学牵头建设的重庆应用数学中心，顺利获批科技部首批支持建设的13个国家应用数学中心之一，该中心是我市首个国家级数学中心，也是重庆师范大学的首个国家级科研平台。

2024年，科技部启动国家应用数学中心建设工作，市科技局依托重庆产业优势和数学领域研发优势，积极引入和整合创新资源，全力以赴开展国家应用数学中心创建工作。

重庆应用数学中心旨在聚焦国家及我市在大数据、人工智能等信息科学及先进制造、智能交通等产业发展中的重大需求，集聚数学与相关领域科学家、行业专家、企业家等，共同凝练和解决一批制约产业发展的卡脖子”关键数学问题，培养造就一批具有国际视野的高层次数学创新人才团队，打破单位界限和学科壁垒，推进数学与工程应用、产业化的对接融通，实现科技成果转移转化和应用落地，提升数学支撑我市经济社会发展的能力和水平。

此次，重庆应用数学中心获批国家应用数学中心，有利于我市进一步夯实大数据智能化产业科技支撑、引进培养数学及相关领域高端人才团队、开展高层次国际学术交流活动、建立产学研协同创新长效机制，对于全市加快实施以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略，加快建设具有全国影响力的科技创新中心具有重要意义。

记者了解到，国家应用数学中心是国家科技创新体系的重要组成部分，组建山东应用数学中心是山东省和山东大学贯彻落实《国务院关于全面加强基础科学研究的若干意见》和《关于加强数学科学研究工作方案》等相关文件精神的一项重要战略举措。该中心依托山东大学，充分发挥山东大学数学学科优势和人才团队优势，联合省内相关高校、科研院所、重点企业共同建设运行。

据悉，山东应用数学中心将根据科技部的指导意见，进一步完善建设方案，组织相关单位和科学家，加快推进中心建设，努力把中心建设成为我国开展高水平应用数学和数学应用研究、培养高级数学人才、开展数学应用交流的重要基地。为帮助千万企业在疫情期间获得知识产权核心竞争力，汇桔网重磅推出汇桔云功能服务限时免费三个月”优惠活动，免费为广大企业提供智能大数据知识产权云服务，同时全面开放海量知识产权资源数据，运用人工智能、大数据、物联网等前沿技术为企业知识产权发展赋能，携手广大知商企业云端战疫”!

同时，汇桔大脑运用人工智能、大数据、区块链等信息化技术，汇总整合疫情重点关注人员、最新疫情数据、资源调度等各类防疫信息，着力打造疫情防控协同系统。

在国网福建信通公司数据运营中心主任蔡宇翔看来，大数据技术在这次抗击疫情、复工复产中的作用可以分为直接作用和间接作用，直接作用表现在让各级领导的防疫决策心中有数”、让各方民众对疫情趋势了如指掌”，间接作用表现在强力推动了云上办公、线上服务等非接触”模式的发展，并有效提升了运用大数据精准开展各类供电服务的能力。

在南平，现在通过智能配网调度管控平台（SMD）的大数据运用，实时监测重要用户用电情况，及时发现过重载设备和故障点，辅助故障处理研判，解决了当前疫情防控关键时期，降低了电力抢修人员工作量、提高了抢修效率。

10”指的是：各地市供电公司以全省各地行政区域为界，统计所辖区、县情况，精准服务当地经济发展的个性化需求。

厦门市工业和信息化局经济运行处处长王海阳表示，根据细分行业的电力大数据分析结果，政府部门能更有针对性地对每一个行业、每一个企业在复工中遇到的问题进行精准帮扶，协助解决原料供应、仓储物流、复工人员等困难，从而提升整体服务保障实效，加速各行业全面复工复产。

深度融合共享设备、营销、调度等专业数据，24小时监测电网运行信息、四百多个防疫物资生产企业的供电状态。

当天，国网莆田供电公司物资值班人员迅速行动，运用物资智慧供应系统，查找物资、核对实物，再到领用备货出库，整个过程不到30分钟，有力地保障了该项目施工物资的高效精确供应。日前，国家科技部发布《科技部办公厅关于支持首批国家应用数学中心建设的函》。

西安交通大学牵头组建的陕西应用数学中心获批，成为首批获得支持建设的13个国家应用数学中心之一。

国家应用数学中心是国家科技创新体系的重要组成部分，组建陕西应用数学中心是陕西省及西安交大贯彻落实国务院《关于全面加强基础科学研究的若干意见》及科技部《关于加强数学科学研究工作方案》等相关文件精神的重要战略举措。

国家应用数学中心是由地方政府依托高校、科研院所和企业建设的国家级科技创新基地，旨在加强数学家与其它领域科学家及企业家的合作与交流，聚焦、提出、凝练和解决一批国家重大科技任务、重大工程、区域及企业发展重大需求中的数学问题，搭建数学科学与数学应用领域的交流平台。

该中心以建成为高水平应用数学科学研究、人才培养、学术交流合作的重要科技创新基地为目标，集成省内高校应用数学力量，整合实验室、研究机构以及企业研发中心等科技创新平台，联手港澳高校和研发机构，在新一代信息技术、海洋科学与天气预报、医疗健康、智能制造等领域方向开展相关数学基础理论和应用研究，打造数学家与企业家技术交流的高端平台。

国家应用数学中心的建设是国家科技部为进一步贯彻落实国家《关于全面加强基础科学研究的若干意见》设立的国家级科研平台。

天津市政府每年为中心提供运行经费支持，天津大学也给予中心优先发展的政策支持以及经费、编制和硬件支持。

西安交大将举继续支持该中心按照数学学科发规律开展各项工作，在物理空间、队伍建设及经费等方面提供保障，努力把中心建设成为组织高水平应用数学和数学应用研究、培育数学人才、开展应用交流的重要基地。

粤港澳应用数学中心的获批建设，有利于打破粤港澳区域内单位界限与学科壁垒，引导多渠道加大对数学研究的投入，支撑粤港澳应用数学相关学科建设和高层次人才培养，推进粤港澳数学与工程应用、产业化的对接融通，提升数学支撑粤港澳创新发展的能力和水平。