Ⅰ 大數據頂層設計出台 為經濟發展培育新引擎
大數據頂層設計出台 為經濟發展培育新引擎
當前，大數據已經成為國家競爭力的重要體現。不同於基礎軟體行業處於追逐國際主流趨勢的狀況，我國大數據產業在國際競爭中已嶄露頭角，未來存在更大的發展空間和發展機遇。
會議認為，開發應用好大數據這一基礎性戰略資源，有利於推動大眾創業、萬眾創新，改造升級傳統產業，培育經濟發展新引擎和國際競爭新優勢。
在信息共享方面，會議強調，要推動政府信息系統和公共數據互聯共享，消除信息孤島，加快整合各類政府信息平台，避免重復建設和數據「打架」，增強政府公信力，促進社會信用體系建設。
針對具體開放的領域，會議指出，優先推動交通、醫療、就業、社保等民生領域政府數據向社會開放，在城市建設、社會救助、質量安全、社區服務等方面開展大數據應用示範，提高社會治理水平。
分析人士認為，在發展大數據方面，政府應該發揮政策引導作用，從數據主權、數據創新能力、關鍵技術、人才、數據研究、覆蓋全行業的產業鏈、法制環境支持等關鍵要素入手，研究大數據發展趨勢，評估大數據對政府、經濟與社會運行所帶來的革命性影響。
根據會議內容，具體到大數據產業的發展應該以企業為主體、以市場為導向，同時加大政策支持，著力營造寬松公平環境，建立市場化應用機制，深化大數據在各行業創新應用，催生新業態、新模式，形成與需求緊密結合的大數據產品體系，使開放的大數據成為促進創業創新的新動力。
對此，國家信息中心專家委員會副主任寧家駿提醒，在具體推進過程中，各地數據中心的建設規模應以產業實際需求為導向，做到精細化設計，針對性開發，促進大數據產業形成良好、可持續的發展生態環境，而不是任其「野蠻生長」。
據了解，工信部日前已經啟動大數據「十三五」規劃的編制工作，並強調大數據產業發展規劃要以創新應用為驅動，圍繞大數據產業培育這一核心，抓好大數據產業關鍵能力培養、大數據創新應用培育、大數據開放共享環境建設等方面工作，做好與國家各項規劃部署的銜接和支撐。
Ⅱ 大數據安全的重要性
大數據在企業和事業單位應用越來越廣泛，也越來越被人所熟知，數據的價值也越來越多的被人所認識。它已經成為了一種新的經濟資產，被看作是新世紀的礦產與石油，為整個社會帶來了全新的創業方向、商業模式和投資機會。
大數據時代，組織和企業會更多的依靠數據分析而非經驗和直覺來制定決策。充分挖掘和使用數據的價值將為組織和企業帶來強大的競爭力。我們的周圍也不乏有希望通過挖掘數據價值，提升組織或和企業競爭力的客戶。像所有的科學技術一樣，大數據也是一把雙刃劍，能否合理利用成了其劍鋒所向的分界點。
數據安全存在著多個層次，如規章制定、信息收集、信息傳輸、信息傳輸等環節安全。對於業務數據的安全，三分制定，七分技術，其他安全也是至關重要。
業界通常以四個「V」來概括大數據的基本特徵：Volume（數據體量巨大）、Variety（數據類型繁多）、Value（價值密度低）、Velocity（處理速度快）。而恰恰是這四個特點，也決定了其安全風險。
數據安全比傳統信息安全更加復雜，體現在三個方面。
（1）業務數據越來越大，包括越來越多企業數據、個人資料、客戶的隱私，數據的集中存儲環節存在很大數據泄露隱患。
（2）敏感數據的應用界限不明確，大數據的分析大多未考慮到個體隱私問題。
（3）大數據對數據安全依賴提升，傳統的像APT、DDos等安全工具，在數據防丟失、防泄漏上存在一定的技術難度。
大數據技術，主要是針對事物之間或者人和事物之間進行關系分析，如果大數據技術只是單純的輔助決策的作用，那並不可怕，但事實上，大數據分析技術逐漸變成了一項重要的業務決策流程，越來越多的決策結果受到大數據分析結果所影響，對於決策者來說，最艱難的事情就是讓我們邏輯思考來做決定，還是有智能分析的數據做決定，現在來看，智能分析的結果往往是正確的，並且讓我們對其產生依賴，試想一下，如果大數據分析手機的基礎信息數據出現問題，或者分析的邏輯是不正確的，那麼將會引導我們走向錯誤，所以，面對海量的數據，存儲、管理和分析，傳統的對錯分析和奇偶校驗可能不能滿足需求。
3 大數據就是大風險
大數據之「大」實際上指的是它的種類豐富、存儲量大，因此管理起來是一個具有挑戰性的工作。然而，無論企業在數據的存儲、應用以及環境角度來看，「管理風險」不可避免地成為了「大數據就是大風險」的潛在推力。而數據安全是使用單位的重中之重，數據安全技術直接影響國家安全。總結起來，主要體現在五個方面。
3.1 雲數據
目前來看，企業對諸如雲服務等新技術的應用還是面臨很多的困難，因為在實際應用中可能會遇到一些無法預料的問題。另外，黑客們對於放在雲端的大數據更容易獲取對於他們有用的信息，因此企業對雲計算的安全性要求就會更高。
3.2 網路安全
隨著互聯網、移動互聯網和物聯網的發展，IT資源產生的在線數據正在被利用，但是數據量越來越大，已有的分析利用效率越來越低，數據的維護和利用壓力正在變大。所以企業對於大數據應用中，對網路的恢復、防範依賴性就越來越高。
3.3 隱私
個人隱私作為一直備受關注的社會問題，隨著各式各樣的數據量越來越大，通過多種關聯技術的分析成熟，個人隱私問題也將愈加凸顯。
3.4 消費化
隨著移動辦公的興起和廣泛使用，在數據收集、存儲、訪問、傳輸都必不可少的有移動設備的介入。大數據時代的興起帶動了移動設備數量的驟增，為了方便，越來越的員工使用自己的移動設備進行辦公。使用方便的同時，也給企業帶來了安全隱患，移動設備很容易成為黑客入侵到內網的跳板，所以，移動設備的安全性關系著企業的安全。
3.5 互相聯系的供應鏈
企業是供應鏈中的一部分，而這個供應鏈具有復雜性、全球性、還相互關聯。信息將供應鏈緊密地聯系在一起，從數據到商業機密再到知識產權，而信息的泄露會給企業帶來經濟和名譽上的重大損失，因此信息安全也越來越被重視。
不難看出，圍繞大數據的五個主要問題多是其安全問題。的確，信息安全是關乎企業生存命脈的一根紅線，在任何時期都是不可碰觸的。面對大數據的雙刃劍，保護好這些敏感數據的安全及其大數據分析生成的各種戰略方案、機密文檔、市場報告等成果，是促使大數據助力企業發展的關鍵環節。 各類技術都在考慮它們的安全性，並力求從中尋求一個契合點，雲計算還有大數據，也都在尋求安全和各類技術有效融合。當大數據考慮安全性的時候，一個全新的安全生態系統伴隨著大數據生態系統的成熟逐漸在我們眼前清晰地展開，資本運作和創新的動力不斷地驅動著安全向前邁進。
4 數據信息的「安保」直接影響數據開發
不可否認，信息化程度越高，信息安全受到拷問的程度就越大。困擾全球各國的數據安全問題，同樣也在考驗中國。不能實現數據信息的「安保」，數據的開發就是一場災難，世界主要經濟體對此無一不有清醒認識。
Ⅲ 大數據全方面應用 推動社會變革轉型
大數據全方面應用 推動社會變革轉型
大數據成為國家競爭力的戰略制高點。全球正處於新一輪科技革命和產業變革之中，通過對互聯網、物聯網等新一代信息技術所產生的海量數據進行分析，能夠總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，拓展人類認識世界和改造世界的能力，給人類經濟社會創新發展提供強力引擎。美、歐、日等國家紛紛將推動大數據發展與應用作為提升國家競爭力、奪取新一輪競爭制高點的重大戰略。2012年3月，美國發布《大數據研究與開發計劃》，旨在利用大數據加速科學、工程領域創新，強化國土安全，轉變教育和學習模式。2010年11月，歐盟提出《歐盟開放數據戰略》，希望使歐盟成為公共部門信息再利用的全球領先者。八國集團發布了《G8開放數據憲章》，推動數據開放和利用。圍繞大數據資源掌控權和應用主動權的新一輪國際競爭已經爆發，中國發展大數據也時不我待。
大數據為製造業轉型升級開辟了新途徑。處於數據爆炸的時代，製造企業獲取、管理和利用到的數據量越來越大、種類越來越多，若能對數據進行科學的採集、組織、分析與利用，為產品全生命周期和企業生產經營各環節提供有價值的決策參考，就能夠提高生產率、利潤率和企業綜合發展水平。特別是，隨著製造業逐漸進入「數據驅動」的發展階段，大數據的發展與應用將成為製造業轉型升級和向智能化方向邁進的重要支撐手段。
我國具備發展製造業大數據的比較優勢。我國製造業規模位居全球第一，規模以上製造企業數量超過32萬家，從業人員眾多，信息化發展水平日益提高，每時每刻產生大量製造數據，應用場景豐富，發展空間廣大。通過多年努力，我國在信息技術、產業、應用和信息資源領域都有一定積累，一些信息服務企業面向製造業領域提供大數據服務，為加快大數據與製造業的融合發展奠定了比較扎實的產業基礎。為推動工業化和信息化深度融合，加快製造強國建設步伐，近年來國務院先後出台了《中國製造2025》《關於積極推進「互聯網 」行動的指導意見》《促進大數據發展行動綱要》等政策文件，明確提出發展智能製造、「互聯網 」製造和工業大數據等任務要求，也為製造業大數據發展創造了良好的發展環境。
認真面對大數據與製造業融合發展面臨的各種挑戰。當前，大數據正處於發展孕育期，應用經驗積累不多，應用路徑尚不清晰，安全風險有待進一步評估。我國製造業企業信息化水平參差不齊，全行業尚未形成對大數據客觀、科學的認識，對數據資源在推動製造業發展方面的戰略價值認識不足。多數企業對數據資源建設不夠重視，數據質量普遍較差，物聯網、工業互聯網等領域的標准規范不統一，企業間和企業部門間缺乏數據互通的有效機制，數據價值難以有效挖掘利用。技術創新與支撐能力不足，大數據軟硬體產品和面向製造業特色應用的大數據解決方案發展尚不成熟，大數據處理、分析和呈現方面與國外存在較大差距，難以滿足製造業大數據應用需求。既熟悉製造業需求又懂得大數據技術與管理知識的復合型人才缺乏，不能滿足發展需要。兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系缺失，制約製造業大數據的發展與應用。
大數據推動製造業全面轉型升級
大數據精準響應用戶需求，提高製造業研發設計水平。研發設計水平是製造業競爭力的重要標志之一。在研發設計過程中應用大數據，能夠推動打造集成創新平台，廣泛收集和深入挖掘消費者的使用行為數據與意見反饋信息，更准確地掌握海量消費者的使用喜好，並藉由眾創、眾包等方式，將消費者帶入到產品的需求分析和研發設計等創新活動中，推動產品設計方案的持續改進。
大數據實現業務場景交互，推動生產製造智能化升級。如果說傳統的自動化、數字化、網路化給生產製造提供了「肢體」「感官」和「神經」，大數據的應用則給生產製造配上了「大腦」，使之能靈活應對各種業務場景，實現真正的智能。通過整合、分析製造設備數據、產品數據、訂單數據以及生產過程中產生的數據，能夠使生產控制更加及時准確，生產製造的協同度和柔性化水平顯著增強。
大數據輔助企業科學決策，增強製造業經營管理能力。經營管理能力是決定企業持續發展的基礎保障和支撐產業競爭優勢的重要基石。我國製造業大而不強，經營管理的滯後是一重要因素。大數據的應用，能夠推動跨行業、跨區域創新組織的建立和協同設計、電子商務、眾包眾創等新模式的發展，增強製造企業的經營管理能力。例如，海爾集團充分運用大數據手段，支撐構建起橫縱結合的矩陣式管理模式，打造出以訂單為中心、上下工序和崗位之間相互咬合、自行調節運行的業務鏈條，以及匯集互聯網眾多網友智慧的研發創新網路，實現了企業經營多元化、組織高效化、創新開放化，使企業通過技術產品的不斷創新和軟實力的不斷增強，在全球家電製造行業持續保持領先地位。
大數據支撐生產型服務發展，加快製造業服務化進程。圍繞產品發展服務業務，是創新商業模式、提升產品附加值、實現製造業提質增效的重要途徑。大數據加速製造業服務化轉型主要有三個方向：一是使企業業務從產品生產銷售，向生產型服務領域延伸；二是使企業發展模式從圍繞產品生產銷售提供售後服務，轉為圍繞提供持續服務進行產品設計；三是使企業的主要利潤來源從產品製造與銷售環節，轉為售後的生產型服務環節。
大數據與傳統業務加速融合，催生新產品新服務新業態。例如，智能兒童手錶通過融合位置數據、行為數據、圖像數據、社交數據，向兒童及家長提供衛星定位、緊急求救、運動監測、互動游戲等實用功能，近期在我國熱銷，部分品牌產品日銷量甚至達10萬台。我國擁有全球最大的消費市場和最多樣的消費需求，將大數據融入到可穿戴設備、家居產品、汽車產品的功能開發中，能夠推動技術產品的跨越式創新，形成智能可穿戴設備、智能家居、智能網聯汽車等製造業發展新領域，有助於搶占製造業新的增長點和制高點。
促進大數據與製造業融合發展
健全工業信息基礎設施。加快建立容量更大、服務質量更可靠的工業寬頻網路，加強製造業領域無線寬頻網路規劃布局，部署面向智能製造單元、智能工廠及物聯網應用的低延時、高可靠的工業互聯網。發揮互聯網企業、工業軟體企業優勢，引導其與製造企業緊密融合，面向製造業重點領域信息物理系統及智能車間、智能工廠建設，構建無線感測網、工業控制網、工業雲平台及雲應用、工業大數據平台等新興信息基礎設施體系，實現數據的統一採集、管理和高效處理。
建設製造業數據資源。推進感測器等數據採集終端的大規模應用，多渠道、多層面採集獲取數據。引導和支持骨幹企業、行業組織建設低成本、高效率的製造業大數據存儲中心和分析中心，匯聚形成系統、全面、及時、高質量的數據資源。完善製造業數據資源建設相關體制機制，創新政策激勵手段，規范數據資源性質，明確數據的所有權、使用權，科學合理界定公共信息資源邊界，形成各方面積極參與、互利共贏的數據資源建設態勢。
突破製造業大數據核心技術。開放自主可控的製造業大數據平台軟體和重點領域、重點業務環節應用軟體，支持創新型中小企業開發專業化的製造行業數據處理分析技術和工具，提供特色化的數據服務。推動多學科交叉融合，開展製造業大數據分析關鍵演算法和關鍵技術研究。
提升大數據分析應用能力。建設一批高質量的製造業大數據服務平台，推動軟體與服務、設計與製造資源、關鍵技術與標準的開放共享，增強製造業大數據應用能力。選擇重點領域，組織實施製造業大數據創新應用試點，推動製造模式變革和工業轉型升級，培育發展製造業新業態，推進由「中國製造」向「中國智造」轉型升級。
提高數據安全保障能力。研究制定面向製造業領域信息採集和管控、敏感數據管理、數據質量等方面的大數據安全保障制度建設。研究制定數據分級標准，明確製造業大數據採集、使用、開放等環節涉及信息安全的范圍、要求和責任。推動數據保護、個人隱私、數據資源權益和開發利用等方面的標准化工作和立法工作，明確各方責、權、利。制定出台對製造業數據採集、傳輸、保存、備份、遷移等的管理規范，加強安全測評、電子認證、應急防範等信息安全基礎性工作，有效保障數據全生命周期各階段、各環節的安全可靠。
培養復合型大數據人才。支持有條件的高校結合計算機、數學、統計等相關專業優勢，設立大數據相關專業。鼓勵高校和製造企業共同開展職業教育，聯合培養同時具備大數據應用能力和製造業專業素質的復合型大數據人才。鼓勵高校、科研機構和企業有計劃、分層次的引進大數據相關的戰略科學家和創新領軍人才，依託製造業大數據領域的研發和產業化項目，引進擁有實踐經驗的大數據管理者、大數據分析員等高端人才。
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Ⅳ 大數據的應用領域有哪些
1.了解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。
利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。
滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。
除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
2.
改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。
大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。
3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。
4.
了解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。
人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。
5.
改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。
加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。
8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。
9.
提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。
10.金融交易
大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。
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Ⅳ 大數據是把雙刃劍 機遇和風險並存
大數據是把雙刃劍 機遇和風險並存
對於大多數企業來說，大數據已經成為左右戰局的決定性力量，安全風險也隨之更加凸顯。企業已經搜集並存儲了所有的數據，接下來他們該幹些什麼？他們如何對這些數據進行保護？而且最為重要的是，他們如何安全合法地利用這些數據？
無論是從企業存儲策略與環境來看，還是從數據與存儲操作的角度來看，大數據帶來的「管理風險」不僅日益突出，而且如果不能妥善解決，將肯定會造成「大數據就是大風險」的可怕後果。
從信息安全的角度來看，圍繞大數據的問題主要集中在以下五個方面：1.網路安全
隨著線交易、在線對話、在線互動，在線數據越來越多，黑客們的犯罪動機也比以往任何時候都來得強烈。如今的黑客們組織性更強，更加專業，作案工具也是更加強大，作案手段更是層出不窮。相比於以往一次性數據泄露或者黑客攻擊事件的小打小鬧，現在數據一旦泄露，對整個企業可以說是一著不慎滿盤皆輸，不僅會導致聲譽受損、造成巨大的經濟損失，嚴重的還要承擔法律責任。所以在大數據時代，網路的恢復能力以及防範策略可以說是至關重要。
2.雲數據
目前來看，企業快速採用和實施諸如雲服務等新技術還是存在不小的壓力，因為它們可能帶來無法預料的風險和造成意想不到的後果。而且，雲端的大數據對於黑客們來說是個極具吸引力的獲取信息的目標，所以這就對企業制定安全正確的雲計算采購策略提出了更高的要求。
3.消費化
眾所周知，數據的搜集、存儲、訪問、傳輸必不可少的需要藉助移動設備，所以大數據時代的來臨也帶動了移動設備的猛增。隨之而來的是BYOD（bring your own device）風潮的興起，越來越多的員工帶自己的移動設備進行辦公。不可否認的是，BYOD確實為人們的工作帶來了便利，而且也幫助企業節省很大一筆開支，但也給企業帶來了更大的安全隱患。曾幾何時，手持設備被當成黑客入侵內網的絕佳跳板，所以企業管理和確保員工個人設備的安全性也相應增加了難度。
4.互相聯系的供應鏈
每個企業都是復雜的、全球化的、相互依存的供應鏈中的一部分，而供應鏈很可能就是最薄弱的環節。信息將供應鏈緊密地聯系在一起，從簡單的數據到商業機密再到知識產權，而信息的泄露可能導致名譽受損、經濟損失、甚至是法律制裁。信息安全的重要性也就不言而喻了，它在協調企業之間承包和供應等業務關系扮演著舉足輕重的角色。
5.隱私
隨著產生、存儲、分析的數據量越來越大，隱私問題在未來的幾年也將愈加凸顯。所以新的數據保護要求以及立法機構和監管部門的完善應當提上日程。
拋開以上提到的問題，數據聚合以及大數據分析就像是企業營銷情報的寶庫。基於用戶過去的購買方式，情緒以及先前的個人偏好進行目標客戶的定位，對市場營銷者來說絕對是再合適不過了。但是那些出於商業利益考慮而迫切想要採用新技術的企業領導者會被建議先去了解法律和其他方面的限制，這些限制可能涉及多個司法機構；此外，他們應該實施一些隱私最佳實踐，並將其設計成分析程序，增加透明度和實行問責制度，而且不應該忽視大數據對人們、對技術的影響。
很顯然，保證數據輸入以及大數據輸出的安全性是個很艱巨的挑戰，它不僅會影響到潛在的商業活動和機會，而且有著深遠的法律內含。我們應該保持敏捷性並在問題出現前對監管規則作出適當的改變，而不是坐等問題的出現再亡羊補牢。
當然，一切都還處於初級階段，而且目前也沒有太多外在要求來強制企業保證信息的完整性。然而，企業每天處理的數據規模依然在保持增長，大數據分析使得商務決策越來越接近原生數據，信息的質量也變得愈加重要。如果同樣復雜的分析可以運用到相關安全數據上面，那麼大數據甚至可以用來改善信息安全。
雖然目前這些解決方案很難普及開來，但是他們正在和大數據分析一起用於防騙，網路安全檢測，社會分析以及多通道實時監測等過個領域。
總的說來，大數據應該說是具有相當大的價值，但同時它又存在巨大的安全隱患，一旦落入非法分子手中，勢必對企業和個人造成巨大的損失。套用一句話，世界是很公平的，收入與風險是成正比的。
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Ⅵ 商業綜合體基於大數據的運營應用
未來以來，近幾年來圍繞大數據的商業解決方案層出不窮，究其本質乃商業體在運營過程中的不斷演進，大數據技術的成熟使得深耕客群，挖掘附加價值變的唾手可得。總結一下可以從以下幾個方面實踐，分別是數據抓取，客流管理，社群建設，精準營銷，互動服務，移動支付，平台延伸和創新店鋪。
商業綜合體通過軟硬體的升級改造，拓展觸達客戶的邊界。智能POS系統、CRM會員管理系統、Wi-Fi系統、客流系統、車流量系統、線上App應用等。多維度數據，形成一個強大的持續的數據基礎倉庫。
實現對客流的精準統計，並增加客流屬性分析，包括性別和年齡的統計。另外通過Wifi的方式跟蹤單層人流密度，並引導平衡每一個樓層之間、客群之間的熱度。配合車流統計設法做數據關聯最終實現與會員的匹配。
會員管理社群化，是商業綜合體會員體系的進階玩法。並不僅僅是消費積分這么簡單，依靠基礎數據，逐步建立起等級、會員畫像、偏好、忠誠度等會員分類模型體系。進而實現精準營銷，組織有相同偏好的群體展開類社交化營銷。現階段微信公眾號是首選載體。
爆品推薦、單品預約、課程體驗、視頻直播，分享體驗，社群化玩法眾多，擇機擇時創造話題值得思考。
這方面有了大數據很容易做到。培養會員從微信公眾號獲取服務和信息的習慣，通過積累，可也做到千人千面，微信自定義菜單已經實現了個性化菜單，也就是說兩個人同時打開微信公眾號看到的菜單內容可能是不同的。這在以前是根本無法實現的。大量的消費者在微信平台上互動，進而實現精準推薦。
在泛會員之上，忠誠會員需要更多獨特的服務，這時候App應用就為會員提供延伸的服務。App應用可以更自由的與會員互動，甚至是一對一定製化的服務。
2015年以後短短的兩年多移動支付呈不可逆的趨勢，並形成發展的態勢，「得支付者得天下」，並不是看中支付本身，而是支付背後的海量在特定場景下的可供深度挖掘的交易數據。商業綜合體在未來的競爭中，把握移動支付便可佔得先機，更可派生出信用新玩法。
平台型商業綜合體會是未來實體零售的發展方向嗎？取決於對平台的理解。商場=電商平台、客流=線上流量、提袋率=轉化率，以上三個等於僅僅面向消費層面，稱為平台並不完整。
商業綜合體還有品牌方、發生業務往來的第三方供應商。成為消費者個性化獲取需求的平台、品牌方，關聯業務方營銷化展示的平台、供應商個性化提供服務的平台，三者聯動的大平台最具實踐意義。
例如：
CRM平台分析出消費者屬於即將結婚群體，營銷層面推薦合適的品牌提供禮服定製服務、形象設計服務、進而推薦第三方供應商可提供的裝修服務，而消費者是會員，除了服務優惠外，所有消費均可計入積分。而積分可再換取異地旅行房券。巧合的是這對享受服務的年輕人正是某第三方供應商老闆推薦前來消費。
大平台的魅力源於此，未知的，隨時會發生。
探索與垂直類電商的合作，商業綜合體引入電商，線上線下融合，變O2O為O&O的新零售。這已經不是概念了，前有盒馬生鮮小試牛刀，後有銀泰私有化阿裡布局新零售。而敢於謀變的背後就是大數據支撐起來的未來商業綜合體！
Ⅶ 什麼是大數據分析 主要應用於哪些行業以製造業為例
大數據作為IT行業最流行的詞彙，圍繞大數據的商業價值的使用，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等，逐漸成為業界所追求的利潤焦點。隨著大數據時代的到來，大數據分析也應運而生。
1.大數據分析主要應用於哪些行業？
製造業： 利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。
金融業： 大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
汽車行業： 利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。
互聯網行業： 藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
餐飲行業： 利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。
2.大數據分析師就業前景如何？
從20世紀90年代起，歐美國家開始大量培養數據分析師，直到現在，對數據分析師的需求仍然長盛不衰，而且還有擴展之勢。
根據美國勞工部預測，到2018年，數據分析師的需求量將增長20%。就算你不是數據分析師，但數據分析技能也是未來必不可少的工作技能之一。在數據分析行業發展成熟的國家，90%的市場決策和經營決策都是通過數據分析研究確定的。
3.關於大數據分析具體含義？
1、數據分析可以讓人們對數據產生更加優質的詮釋，而具有預知意義的分析可以讓分析員根據可視化分析和數據分析後的結果做出一些預測性的推斷。
2、大數據的分析與存儲和數據的管理是一些數據分析層面的最佳實踐。通過按部就班的流程和工具對數據進行分析可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
3、不管使用者是數據分析領域中的專家，還是普通的用戶，可作為數據分析工具的始終只能是數據可視化。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己表達，讓客戶得到理想的結果。
什麼是大數據分析 主要應用於哪些行業？中琛魔方大數據平台指出大數據的價值，遠遠不止於此，大數據針對各行各業的滲透，大大推動了社會生產和生活，未來必將產生重大而深遠的影響。
我們可以看看億信華辰關於製造業的案例，
某電建集團主要從事國內外高速公路、市政、鐵路、軌道交通、橋梁、隧 道、城市綜合體開發、機場、港口、航道、地下綜合管廊以及生態水環境治理、海綿 城市建設、環境保護等項目投資、建設、運營等，為客戶提供投資融資、咨詢規劃、 設計建造、管理運營一攬子解決方案和集成式、一體化服務。成立以來，投資建設了 一大批體量大、強度高、領域寬的基礎設施及環保項目。
該公司的數據化建設，或將成為新型基礎設施建設的一個縮影。
項目背景 數字經濟時代，數據資源已經成為企業的核心資源和核心競爭力，各類企業信息化建設的重心正從 IT（信息技術） 向 DT（數據技術） 轉化，未來信息化建設的重心將是如何對組織內外部的數據進行深入、多維、實時的挖掘和分析，以滿足決策層的需求，推動信息化向更高層面進化，構築公司數字經濟時代的新優勢。目前，由於各級各部門大量的時間用在內外部各種繁雜的報表填報、匯總、統計和分析上，同時各級領導有對公司或者所轄單位的整體經營情況仍舊通過傳統的匯報、傳統的報表等了解，缺乏直觀和可視化系統支撐決策分析，主要存在問題如下：1、數據孤島嚴重各級各部門數據無法有效共享，跨部門跨層級的數據採集、共享和分析利用困難。2、數據採集方式落後數據採集仍舊採用傳統 EXCEL 方式進行，缺乏自下而上的數據採集、數據審核、數據報送、匯總分析的數據採集平台支撐，導致數據源分散、數據標准不統一、數據質量難以保證、數據採集效率低下。3、缺乏統一的決策經營指標體系和數據資源統一管理機制導致數據資源不能有效利用，價值無法充分發揮，無法為各級領導決策提供有效支持。
建設內容 為徹底解決以上問題，根據需求和數據資產類項目建設方式，系統實現按照「指標資源整理-應用場景展現設計--數據獲取-指標資源池-頁面實現-決策門戶 」的方式設計。即根據梳理的指標體系應用場景需要確定設計展現界面展現內容，根據展現內容確定指標體系，根據指標體系來並收集相關數據。
1、搭建智能填報系統 梳理指標體系，構建決策指標和主題指標，明確指標類型，指標數據來源，各指標輸出口徑：是否填報、填報維度與對象、填報周期等等。實現公司各級各部門自下而上決策數據填報、數據審核、 數據報送、匯總查詢、數據補錄等全過程網路化數據採集的需要。
2、構建經營決策指標體系構建公司經營決策指標體系。收集數據分析需求，分析匯總形成公司市場、經營、履約、運營、項目等生產經營關鍵指標和相關數據分析主題、指標，形成指標 資源池，實現決策數據的體系化、指標化和模型化。
3、決策指標體系建設根據某電建集團提供數據的內容和主要特徵，將決策指標體系的指標分為運營指標、經營指標、整體指標、市場指標、履約指標五類一級指標。每類一級指標又分別由若干個二級指標組成。
4、建設決策支持系統通過億信BI工具，基於報表採集的數據和相關信息系統積累的數據， 初步構建管理駕駛艙，滿足面向公司決策層和部門領導的數據分析，可視化圖表化輔助領導管理決策，並集成電建通APP應用，實現決策移動化。
5、搭建自助式BI通過豌豆BI工具搭建自助式 BI。為市場營銷、建設管理、資產運營、財務管理等部門有自助探索數據分析的業務人員提供自助式可視化分析工具。
價值體現 在合作中，億信華辰根據當前數據分析應用的訴求，幫助該電建集團建設決策整體指標、市場指標、履約指標、運營指標五個模塊，提供了從數據採集、數據匯總到指標口徑定義、指標建模、指標數據落地和數據可視化分析於一體的完整的解決方案。決策管理平台以業務分析平台為基礎，以更核心的指標、更直觀的展現方式實現數據的分析與監控，支撐領導層的管理決策。主要包括管理駕駛艙、項目看板專題、市場專題、經營專題、履約專題、運營專題等場景。使數據資源得到充分利用，最大程度的發揮數據價值。
Ⅷ 大數據撬動創新創業新契機
大數據撬動創新創業新契機
大數據被視為雲計算之後的又一科技熱點。從走在前沿的互聯網新興行業，到與人們生活息息相關的醫療、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產生活方式。巨變之下，國內外各行各業也在面臨新一輪創新創業的重大契機。
日前，上海大數據產業技術創新戰略聯盟（下稱「上海大數據聯盟」）召開數據中國產業創新峰會，並推出中國大數據最具投資價值排行榜。該聯盟秘書長孔華威表示：「參與競爭此次價值排行榜的，共有近450家大數據領域創業團隊，我們或許能從中發現新一代的『馬雲』。」
隨著大數據逐漸由概念轉化為生產力，無論是企業、資本機構還是政府、行業協會或聯盟，均開始積極布局大數據。之前，北京、上海、廣東，甚至河北、貴州、陝西等地方政府已將大數據作為重要戰略部署，並開始由鬆散走向組織化。河北成立秦皇島開發區數據產業基地；貴州8月份剛剛成立大數據產業技術聯盟，並正式出台文件，開放數據環境；而北京早在2012年便成立中關村大數據產業聯盟。
作為經濟發展重鎮，上海近兩年也積極推動大數據的發展。2011年，上海成立了智慧島數據產業園；上海科委副主任干頻表示，去年上海市科委正式發布了《上海推進大數據研究與發展三年行動計劃（2013-2015年）》，重點推進6大行業大數據公共平台和6類大數據行業應用的發展。
孔華威表示，大數據將成為上海科技創新的重要抓手。而成立於去年的上海大數據產業技術創新戰略聯盟則將實施具體的推動工作，下一步將著重整合資本與產業資源，連接資本與創業公司。他認為，外界都在關注BAT，但隨著產業的發展，一些創業公司也逐步崛起，應該受到更多關注。
一家名為星圖數據的創業公司不久前獲得數百萬美元的A輪投資；著名風險投資公司IDG則以4000萬元人民幣投資了大數據信用評估公司Wecash閃銀。毋庸置疑，大數據產業正在受到資本越來越多的關注。
從產業鏈角度來看，大數據主要分為三個層級：大數據的獲取、大數據傳輸和存儲、大數據應用（包括分析挖掘）。在國內，大數據獲取依然集中於BAT等大型互聯網公司；而在大數據傳輸和存儲方面，已經出現一些成功的創業公司，比如提供基礎雲計算服務的Ucloud，今年6月份已完成B輪5000萬美元的融資；更多的大數據創業公司則集中於大數據應用方面，包括剛剛獲得投資的星圖數據，以及一些軟體公司。
但整體而言，目前基於大數據的創業公司依然處於分散、規模小的狀態。孔華威表示，上海大數據聯盟將發布《2014年中國大數據產業年鑒》，構建中國大數據產業圖譜。
大數據企業成功路徑在哪裡？眾人科技創始人談劍峰表示，圍繞大數據，在硬體等基礎設施方面，國外的技術已經遙遙領先，像甲骨文、IBM這樣的公司非常成熟，因此，國內短時間內應該先從「軟」的方面入手。
目前，上海已出現一些專注大數據的公司，比如提供智慧安全及智慧交通專業解決方案博康智能、專注電商管理軟體的商派、解決移動金融安全的來誼電子等。孔華威表示，大數據創新創業企業要關注快和准，因為大數據核心在於海量數據快速和精準的計算。賽富投資基金合夥人金鳳春告訴記者，從產業和具體應用來看，圍繞社區服務的移動電商、電子游戲的渠道拓展等領域，有可能孕育引導潮流的大數據企業。七牛雲存儲CEO許式偉則認為，出於對用戶行為數據的精準分析，大數據時代的競爭會從「生產更多的商品」，轉到「生產讓客戶滿意的商品，甚至是定製化的商品」。未來大數據企業的商業模式之爭，就是服務之爭、智能化之爭。
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Ⅸ 大數據、雲計算的發展趨勢如何
隨著大數據、雲計算相關技術在技術體繫上逐漸趨於成熟，大數據和雲計算目前正處在大面積落地應用的初期，所以並不是大數據和雲計算不像之前那麼熱了，而是大數據和雲計算技術正在構建起自己龐大的價值體系，相信在工業互聯網時代，雲計算和大數據將發揮出越來越重要的作用。大數據和雲計算本身就存在緊密的聯系，隨著當前雲計算逐漸向全棧雲和智能雲方向發展，二者的結合也正在逐漸進入到一個新的階段，這個階段就是要契合行業的應用場景，未來在工業互聯網時代，大數據和雲計算將全面促進傳統企業的創新和發展。建議可以關注下時速雲，他們是一家全棧雲原生技術服務提供商，提供雲原生應用及數據平台產品，大家可以去體驗一下。
希望能給您提供幫助，可以給個大大的贊不。