今天凌晨4点，德国对巴西的世界杯本决赛给了所有人一个大大的惊叹号。德国7:1战胜巴西，让人瞠目，巴西如此惨败，实属难料。也许连谷歌的大数据预测也没有预测到7:1的悬殊差距。

在这种情况下，讨论用大数据精准预测世界可能稍显牵强，但是毕竟,大数据预测是趋势。

大数据发展到今天，虽然离完美预测还有一段距离，然而，不可否认，相信数据比相信直觉更加靠谱。抛开今天凌晨这场“大比分”的比赛不谈，谷歌、百度、微软等通过分析大数据对世界杯的前期预测准确的同样让人惊奇。

“成功”预测世界杯16强？

谷歌的云计算平台成功预测了世界杯16强比赛每场比赛的胜利者。据了解，谷歌使用来自实时体育比赛数据公司Opta Sports的数据，以及由BigQuery工程师乔丹·提加尼开发的实力排行榜系统，更考虑了观众热情程度数据，以计算出主队优势，从而预测赛果。此 外，谷歌使用这一系统来预测世界杯8强的比赛，结果也惊人地准确：巴西对哥伦比亚，巴西胜概率为71%；法国对德国，法国胜概率为69%；荷兰对哥斯达黎 加，荷兰胜概率为68%；阿根廷对比利时，阿根廷胜概率为81%。

事实上，对于预测结果，谷歌并不是唯一做出完美预测的公司，百度、微软必应也进行了预测，大家的共同点都在于是依据云数据系统的综合分析来做出预测。

随着大数据行业的发展，谷歌、亚马逊、阿里、百度、腾讯，都因为拥有大量的用户注册和运营信息，自然地成为大数据公司。各种数据的记录也许看起来是随机的，但是当这些数据由光速电脑进行分析之后，便会揭示出影像、模式、联系和趋势，不仅可以提高业务绩效，更改变生活。

谷歌、百度等搜索引擎不仅存储了搜索结果中出现的网络连接，还会储存用户搜索关键词的行为，它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式，在你意识到自己要找什么之前预测出你的意图。

猜考题、防疫情 大数据无所不能？

去年春节期间，百度已经开始了对于春节人口流动趋势的预测；今年清明和五一，百度对全国各大景区、城市的人流热度做了预测，其针对2014年高考作 文命题方向的预测更是“命中”了全国18套考题中的12套。据了解，百度的“高考预测”还可以利用历史搜索数据、历年的录取分数、各批次省控线预测全国各 个大学的报考热度、难度，各种专业的报考趋势以及本省考生都对哪些专业、学校感兴趣等。百度CEO李彦宏表示，“对数据的挖掘整理只是大数据技术的初级阶 段。除了通过大数据分析规律、趋势，机器必须还要会自主思考才行。”

除了IT企业计划的疾病预测、房地产预测、就业预测、金融预测，我国疾控中心也计划运用大数据，提前确定一定规模的未知疾病，为疫情控制争取时间。

不过，从目前来看，大数据的分析预测能力还远未完善。2009年，甲型H1N1流感爆发的几周前，“谷歌流感趋势”预测了流感在美国境内的传播，其 分析结果甚至具体到特定的地区和州，并且非常及时，令公共卫生官员倍感震惊。不过，2013年，谷歌对于流感的预测与美国疾病控制中心汇总后的结果相比， 夸大了几乎一倍。

业界认为，未来“大数据的精准分析不仅有赖于数据资源的扩充，更要基于大数据引擎的发展进步。”据了解，IBM已推出大数据行业方案，英特尔入股了大数据初创企业Cloudera，还推出了基于Hidoop的“大数据引擎”。

专家：

数据协同和隐私问题待解

谷歌、IBM、甲骨文、SAP等企业在大数据领域进行了技术创新，越来越多的国外企业凭借技术优势和先行经验进军大数据市场。然而，我国大数据产业 发展仍然处于起步阶段。“每一次点击、触摸、短信、微信、微博、驾驶、飞行、通话、拍照、购买等都产生数据……虽然每天在产生大量数据，却没有显示出足够 的威力。”赛迪顾问分析师表示，“交通部门有车联网、物联网、路网监控、船联网、码头车站监控等地方的大数据，卫生部门拥有流感法定报告数据、全国流感样 病例哨点监测和病原学监测数据，公安部门有大量的视频监控数据，但政府部门几乎都没有大数据处理和挖掘技术。”

除了互联网公司，沃尔玛、中国移动等传统企业也掌握着大量用户数据，平台企业互相独立地应用数据淘金，各取所需，但数据的私密占有严重制约着大数据的广泛应用和融合发展。“大数据的协同可以实现智能路径规划、运力管理、流感预测、疫苗接种指导、安防追逃等。”

《大数据时代》一书中指出，“大数据本身探寻的是一种趋势，而非精准性，若要无限接近统计结果，必须让大数据与精细的传统统计方法互补，而非两者相互替代。”

此外，数据的隐私问题也仍然待解。谷歌斥巨资投入的癌症预测项目中，仅有4%的癌症患者参与到了临床试验数据库项目中，这也就意味着高达96%病患的医疗和综合体征信息难以被其他医疗机构或者医生轻易获悉。