『壹』 為什麼說厚數據時代已經來臨
“數字會說話”可能是大數據時代最常見的口號，但唯一的現代統計預測是內特·西爾弗(Nate Silver)的提醒:“數字不會自己說話。”我們為他們說話。我們可能是一個有利的方式來解釋數據，使數據從客觀現實。”
為什麼說厚數據時代已經來臨？海量數據的時代已經到來了嗎?大數據不是簡單地由數據的數量或來源決定的，而是由“人”通過數據組合和交叉比較形成的“判斷”或“預測”。特別是在營銷領域，大數據是與人打交道，而不是與無生命的物體打交道。大數據營銷的背後是人們的行為模式和需求。因此，不可能僅僅根據數字或統計數字來作出判斷。更深入地思考品牌、產品和人之間的關系是有必要的，這種思考將是下一個厚數據時代的開始。
為什麼說厚數據時代已經來臨？海量數據的時代已經到來了嗎?所謂的厚數據不同於強調數據大小的大數據。厚數據更關注人、產品或行業數據之間的深度和背景。一個好的數據視圖通常來自於厚數據而不是大數據。“厚數據”強調需要有深厚的用戶背景，基於扎實的行業知識或經驗。通過密集的數據，工業產品和消費者之間的聯系更加緊密。
在未來，如果我們僅僅從現有的大數據中發現和判斷大數據，過於相信數字所呈現的結果很可能會導致誤判。如果能夠通過深入的使用語境來探究未來受消費者需求影響的行業發展趨勢，就可以體現出厚數據的重要價值。
厚數據時代已經來臨?沒有準備好的數據分析師將面臨這個，大數據不是單純由數據量或來源決定的，而是由“人”通過數據組合和交叉比較形成的“判斷”或“預測”。你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，可以點擊本站其他文章進行學習。
『貳』 英國開啟大數據時代
英國開啟大數據時代
在英國，大數據早已不僅僅是一個停留在科學論壇上被熱議的新名詞，越來越多的政府投入、已經運營的高校大數據研究中心、不斷涌現的商業運作成果，明確地展現出英國正在開啟一個新的大數據科技時代。
政府將大數據作為「新經濟增長點」
近年來，英國經濟持續低迷，疲軟的經濟狀況使得政府部門的財政支出捉襟見肘。就在這樣嚴峻的財政背景下，英國政府更加渴望通過扶持新興高科技技術發展，來增強國家在國際競爭中的科技硬實力，創造新的科技領先領域和經濟增長點，從而帶動整個經濟發展。
大數據概念的提出正好符合英國政府現階段的國家戰略規劃，給了英國一個帶動新一代科技革命的抓手。英國大學與科學國務大臣的戴維·威利茨認為，政府加大對大數據技術的前期投資，將有助於保證大數據在科研領域的發展，構建數據分析系統和人才梯隊，由此吸引民間資本的投資跟進，推進其在商業、農業等領域的積極應用，從而占據大數據時代的有利位置。
英國政府的大數據戰略不僅僅是口號，更落實在行動上。2013年，英國政府投資1.89億英鎊發展大數據技術。今年，英國政府又拿出7300萬英鎊投入大數據技術的開發。包括：在55個政府數據分析項目中展開大數據技術的應用；以高等學府為依託投資興辦大數據研究中心；積極帶動牛津大學、倫敦大學等著名高校開設以大數據為核心業務的專業等。
與此同時，英國政府建立了有「英國數據銀行」之稱的data.gov.uk網站，通過這個公開平台發布政府的公開政務信息。這個平台的創建給公眾提供了一個方便進行檢索、調用、驗證政府數據信息的官方出口。同時英國人還可以在這個平台上對政府的財政政策、開支方案提出意見建議。英國甚至渴望通過完全公布政府數據，去進一步支持和開發大數據技術在科技、商業、農業等領域的發展，扶持相關企業進行創新和研發，找出新的經濟增長點來刺激本國經濟的發展。
英國政府近年來通過大數據技術，在公開平台上發布各層級數據資源，並通過高效率地使用這些數據提高政府部門的工作效率，刺激其他機構在數據獲取和使用上的積極性，直接或間接為英國增加了近490億至660億英鎊的收入。英國政府預測，到2017年，大數據技術可以為英國提供5.8萬個新的工作崗位，並直接或間接帶來2160億英鎊的經濟增長。大數據的出現極大地促進了政府與相關公共機構工作方式的轉變，推動了大數據相關產業鏈的研究和發展。在商業上有更多的可以藉助其技術進行開發的新的產品類型與市場形式，進一步開放了企業的創新能力和競爭力。
大數據應用改變傳統商業模式
大數據能夠用來創造價值是因為，在當今社會中，依靠相關政經數據分析所得出的報告越來越多地成為高層管理者進行決策的重要參考。看似比「經驗主義」更加科學客觀的各類經濟報表和技術報告，已經成為各類研究機構向決策者提供建議的重要手段，而大數據技術正好迎合了這樣的需求。
在英國的零售業，這一轉變表現得尤為突出。英國著名的大型連鎖超市Texco在其營銷系統內通過顧客的購物內容、刷卡金額等消費明細數據和利用調查問卷、客服回訪等售後服務行為對每一位顧客的相關購物信息進行數據採集和整理加工。然後藉助計算機和相關數學模型，對所獲得的海量數據進行分析，推測顧客的消費習慣和潛在需求等內容。這樣經營者就可以通過這些數據分析可能的商業賣點，針對不同顧客進行不同的推薦服務，並有的放矢開展營銷活動。這樣的數據應用模式已經在眾多電子商務公司得到廣泛應用。
英國航空為了增加營業收入，渴望通過利用乘客的消費數據來合理調配航班的運營配置，以此節約成本並探求新的消費潛力。英國航空通過與世界上知名酒店公司合作，獲取相關資料庫內存儲的海量會員信息數據，來向乘客推薦相應的差旅住宿服務，使其感受到更好的服務質量，提高其在會員心中的品牌形象。英國航空公司積極與數據公司合作，將大數據技術應用在商業領域，預測潛在的人流物流信息，以此將數據分析結果轉化成實實在在的商業利潤。這樣的成功案例對改變物流和運輸領域的服務方式和經營思路有著指導性意義。
英國渴望成為大數據時代的引領者
作為工業革命的發源地，英國的科技創新能力和科學研究團隊仍然在世界上首屈一指，它有著世界上最優秀的高等學府，其計算機處理能力研究、人工智慧自動化、計算機軟硬體開發等高科技領域專業的科研實力和成果都名列前茅。良好的科研基礎和技術儲備加上率先開啟的大數據國家戰略讓英國人確實有理由相信，在新的科技革命中他們仍可佔有一席之地。
2012年5月世界上首個非營利性的開放式數據研究所ODI（The Open Data Institute）在英國成立。它利用互聯網技術將全世界人們提供的數據匯總到一個平台上，利用雲存儲等新興技術手段達到海量存儲的目的。這一平台對於融合來自不同國家、不同行業、不同類型的人們感興趣的所有數據具有很大的幫助。同時，ODI的研究范圍非常廣泛，它不僅僅接收和存儲數據，更重要的是面對大數據的應用展開研究。
大數據革命已經觸及英國的各行各業，政府公開財政數據，研究機構紛紛成立，商業運作逐步展開，英國人已經開始擁抱大數據技術。「大數據時代將開啟下一次工業革命」，英國政府內閣辦公廳大臣弗朗西斯·莫德說，「兩百年前的工業革命用前所未有的方式開創了歷史，現在我們用大數據的形式來進行生產和提供服務同樣是在創造歷史」。經過了近年來的沒落，當年的日不落帝國渴望在大數據時代建立他們曾經的輝煌。
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『叄』 廣安有什麼和大數據相關的詞語嗎
雲計算服務。廣安和大數據相關的詞語是「雲計算服務」，也是通過互聯網進行分析數據的服務的過程。廣安，四川省地級市，位於四川省最東面，緊鄰重慶。
『肆』 我是做統計數據，部門要我寫一個團隊口號，急求！....
精確， 准確
團結， 團結。
越戰越勇，勇往直前。耶
自己看看還行不， 你這個題材有點少。
『伍』 精選大數據相關用語
精選大數據相關用語
大數據 (Big Data) 與數據科學 (Data Science) 已成為大眾耳熟能詳的詞彙，各行各業正在積極運用且開發大數據的價值，這些巨量數據也帶來了巨大的商機。
這時身處於大數據時代的我們，自然得對大數據有所認識，在這里為大家列出了一些經常跟大數據一起出現的陌生用語，認識了這些大數據相關字匯，下次看大數據的相關文章就不會一直卡了。
Algorithm 演演算法
出自於數學用語，在這里指的是在有限步驟內，分析數據的具體方法，而且通常由軟體來執行。
AIDC 自動識別技術
AIDC(Automatic Identification and Data Capture)是將訊息數據自動識讀、自動輸入電腦的重要方法和手段，它是以電腦技術和通信技術為基礎的綜合性科學技術。常見的 AIDC 例如條碼(Bar codes)、磁條(magnetic strips)、生物識別(Biometrics)、RFID 等技術。
AWS 亞馬遜網路服務系統
2006 年 Amazon 開始以 Web 服務的形式向企業提供各種雲端運算服務，包括運算、儲存、資料庫、分析、應用程式和部署服務。現在許多科學家、開發人員以及各企業的技術人員都在利用 AWS (Amazon Web Services)進行大數據分析。
Avro 序列化系統
Avro 是 Hadoop 底下的子專案，是一個數據序列化系統(Data serialization system)，被設計用來支援大量數據交換。
Behavioral analytics 行為分析
行為分析是指用科學方法分析環境刺激與行為之間的因果關系，藉著系統性的觀察來了解行為的變化原則，進而有系統的操作刺激，以達到行為的學習、塑造或改變。簡單來說，就是用一個有系統的方法去觀察、測量、收集客觀數據來分析目標的表現行為。
Big Data 大數據
大數據(or 巨量數據)，顧名思義是指大量的資訊，當數據量龐大到資料庫系統無法在合理時間內進行儲存、運算、處理，分析成能解讀的資訊時，就稱為大數據。有興趣深入了解請參考《巨量數據的時代，用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認識大數據》以及《7 個你不可不知的大數據定義》。
BI 商業智慧
BI (Business Intelligence) 指用現代數據倉儲技術、線上分析處理技術、數據挖掘進行數據分析，再以圖形化的界面或報表呈現以實現商業價值。
Cassandra 資料庫系統
是 Apache 軟體基金會底下的開源分布式 NoSQL 資料庫系統，適合用來管理巨量的結構化數據，由於其良好的可擴展性和性能，被 Digg、Twitter、Hulu、Netflix 等知名網站所採用。
CDR 詳細通聯記錄
CDRs (Call Detail Record)是電信網路的使用紀錄，例如通話時間、通話長度等資訊。CDR 是電信業者與企業分析網路營運和客戶行為的重要資源。
Clickstream Analytics 點擊流分析
點擊流(Clickstream)就是使用者的在網頁間來來去去的點選記錄，也可以分成 Upstream –– 進入這個網站的「來源」，以及 Downstream —— 拜訪完這個網站之後的「去向」。對於網路行銷跟搜尋引擎來說，點擊流分析是十分重要的參考。
Cloud Computing 雲端運算
雲端運算(Cloud Computing)是一種將數據、工具及程式放到網際網路上處理的資源利用方式，是一種分散式電腦運算(Distrubted computing)的概念，也就是讓網路上不同的電腦同時幫你做一件事，可以大大的增加處理速度。
也因為所有資訊都被放置到網路的虛擬空間里，工程師在繪制示意圖時常以一朵雲來代表這個虛擬空間，因而有了「雲端(Cloud)」一名。
Data Mining 數據探勘
顧名思義，就好比在地球上從一堆粗糙的石頭中進行地物探勘、尋找有價值的礦脈，數據探勘就是從巨量數據中提取出未知的、有價值的潛在資訊。
Data Modelling 數據建模
數據模式(Data Model)在資訊系統中指的是數據如何被表達、儲存及取用的方式，包括數據的格式、定義和屬性，數據之間的關系，以及數據的限制，而數據模式的設計過程就稱為「數據建模」。
Data Visualization 數據視覺化
是關於數據之視覺表現形式的研究，數據視覺化的技術可以幫助不同背景的工程人員溝通、理解，以達良好的設計與分析結果。
Data Experts 數據專家
數據專家就是能利用數據作出研究評估的專業人士，像是數據分析師、數據科學家、數據架構師等都可以被歸類為數據專家，其工作內容細分請參考《數據分析師?科學家?架構師?大數據人才的工作內容及年薪比較》。
Exploratory Data Analysis 探索式分析
探索式數據分析是指在沒有標准流程跟方法的情況下，在現有的數據中找尋數據的結構和特點、探索潛藏於數據中的訊息，這種數據分析方法強調的是探索式的分析而非嚴謹的模式確認。
Hadoop 技術
Hadoop 是一個能夠儲存並管理大量數據的雲端平台，為 Apache 軟體基金會底下的一個開放原始碼、社群基礎、而且完全免費的軟體，Hadoop 的兩大核心功能 —— 儲存(Store)及處理(Process)數據所用到的分散式檔案系統 HDFS 跟 MapRece 平行運算架構。Hadoop 被廣泛應用於大數據儲存和大數據分析，成為大數據的主流技術。有興趣深入了解請參考《認識大數據的黃色小象幫手 –– Hadoop》。
Internet of Things 物聯網
物聯網(Iots)是一個全球化的網路基礎建設，透過數據擷取以及通訊能力以連結實體與虛擬物件，透過網際網路的發展，物連網可透過特定的機制，將所有裝置連結在一起，以供控制、偵測、識別，並交換所有的資訊。
NoSQL 資料庫系統
NoSQL 最早是指「No SQL」，號稱不使用 SQL 作為查詢語言的資料庫系統。但近來則普遍將 NoSQL 視為「Not Only SQL」，也就是「不只是 SQL」的意思，希望結合 SQL 優點並混用關聯式資料庫和 NoSQL 資料庫來達成最佳的儲存效果。
在巨量數據所帶動的潮流下，各種不同形態的NoSQL資料庫如雨後春筍般竄起，其中 MongoDB 是眾多 NoSQL 資料庫軟體中較為人熟知的一種。
Predictive Analytics 預測分析
是指透過預測模型、機器學習、數據挖掘等技術來分析現有和歷史的事實數據對未來作出預測的數據分析方法。
R 語言
R 是一個開放原始碼統計軟體，提供統計計算和繪圖功能，類似 Matlab 跟 SAS，而 R 不但免費 而且簡單易上手，近年來成為數據科學界里的重要工具。
SaaS 軟體即服務
SaaS (Software-As-A-Service)是隨著網際網路技術和應用軟體的成熟而興起的一種軟體應用模式。SaaS 提供商將軟體統一部署在自己的伺服器上，藉由網路提供軟體給客戶，所以客戶不用購買軟體，而是根據需求向提供商訂購所需的服務，且客戶無需對軟體進行維護，服務提供商會全權管理和維護軟體;軟體廠商在向客戶提供網際網路應用的同時，也提供軟體的離線操作和本地數據存儲，讓客戶隨時隨地都可以使用其定購的軟體和服務。
對於許多小型企業來說，SaaS 是採用先進技術的最好途徑，它消除了企業購買、構建和維護基礎設施和應用程式的需要。
Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)
TB 為兆位元組，是數據量的分級，相當於 10^12 bytes。其他數據量分級如下：
Bytes (8 Bits)
Kilobyte (1000 Bytes)
Megabyte (1 000 000 Bytes)
Gigabyte (1 000 000 000 Bytes)
Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)
Petabyte (1 000 000 000 000 000 Bytes)
Exabyte (1 000 000 000 000 000 000 Bytes)
Zettabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)
Yottabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)
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『陸』 數據如水
這一兩年一直沉溺於各類大數據思潮和大數據相關的項目中。這幾天靜下心來，反思了下那些成功的，失敗的，讓我拍案叫絕的，或是嗤之以鼻的各類在「大數據」外衣下的項目，左思右想，腦里只留下了四個字：數據如水。。。。。。
我們不妨把整個互聯網想像成一座城市。那麼，一個個數據中心毫無疑問就是城市裡一座座高樓大廈；連接各數據中心的光纖網路則自然就是城市裡縱橫交錯的各類管線通道。那麼，數據是什麼呢？最恰當的比喻自然就是在管道里流動著的水了。很難想像一座沒有水的城市是怎麼樣，同樣，數據至於互聯網和各個企業的價值也如是。但是，一座充滿活力的城市，其水資源也必然是生機勃勃流動循環著的。同樣，數據真正的意義，也在於其的「流動」。
如果我告訴你，有這么一座城市,水源充足。但水都在各家浴缸水箱里存著，不在水管下水道里流動著你會有什麼感覺？你肯定會覺得不可思議，甚至還會想：靠！那這些數據這么放著不就臭了啊。。。。。。數據也如是，不流動的數據在互聯網時代是沒有意義的！我們現在要做的，是把數據開放出來，讓數據在互聯網上有機的流動起來，而不是用浴缸水桶之類東西把數據機械的存放起來等它發臭。所以說：數據如水，你「用」數據就好了，而沒必要浪費太多資源精力去「裝」數據。
那麼，怎麼「用」數據呢？其實和用水一樣。你是怎麼用水來洗手洗澡洗碗飲用的呢？不就是簡單的通過各種規格的水龍頭，花灑，還有凈水器嘛。然後，再從這些設備中獲取相應容量的水，燒開了泡茶燒咖啡等等。其實「用」數據也一樣，我們不需要去「儲存」大量的數據，只需要安裝合適自己企業用途的各類「水龍頭」，「凈水器」（數據清洗，ETL工具）就好了。通過這類設備，你就可以獲得滿足你需求的數據了，然後將數據再「燒開」（數據挖掘，商業智能）就可以滿足你更高層次的需求，比如飲用等等。當然，用完了，別忘了像你大小便，或者將污水倒入下水道一樣，讓使用完了的篩選完了的數據繼續「流動」出去，循環再利用。
我覺得，這才是大數據時代，各個企業利用數據產生價值的正確方法。即做大數據的使用者，而不是大數據的私藏者。「流動」著，「循環」著的數據才是真正的互聯網時代的大數據。一旦數據真的這么「流動」起來了，那數據的價值就出來了，那些扮演著「水源」角色的數據中心也會運轉得更快更高效，互聯網這座「大城市」也必將會更具魅力更具活力。可惜，現在大數據口號叫的響，但大多數企業大多數項目只是在做自己家的「浴缸」「水桶」，盲目的囤積數據，最多自己家裡裝個「水表」，時不時查一下自己家裡存了多少水，哪個水桶里的水是一個禮拜前的雲雲。。。。。。殊不知流水才不腐，沒有水龍頭，凈水器的幫忙，你存的那幾箱幾桶水很快就會變丑沒有任何價值的。到時候可能你想倒掉都沒那個力氣沒那個地方倒。所以，寫這么多，無非是想呼籲兩個事情：1. 各位老總CTO們在上大數據項目時，可以先考慮為自己企業安裝「水龍頭」，「凈水器」，而不必先去考慮是否安置個「更大的浴缸」。2. 企業裡面閑置的，准備丟棄的數據，不妨讓它們開放出來，讓它們「流動」起來。說不定這樣一循環它們就會產生出新的價值了呢。不知道這些比喻恰不恰當，反正我這人就是有了些想法不吐不快。要是您看了覺得一派胡言的一笑而過就是了，別和我一般計較，我其實啥都不太懂呵呵。
『柒』 大數據將打開一扇怎樣的門
大數據將打開一扇怎樣的門
作為人類生活的重要基礎，大數據打開了一扇新的大門。而更重要的在於，通過大數據打開的那扇門，人們看到的不只是數據本身，而是在大數據基礎上出現的一種新的人類文明。
近20年來，大數據浪潮已經向我們撲面而來。有人形容，大數據就像一片無邊無際的大海，海面一浪高過一浪，而浪潮之下深不見底。與此同時，從國際零售巨頭沃爾瑪「啤酒和尿布」的經典案例到精準醫療等，大數據在人們生活和工作中的重要性越來越得以凸顯。面對大數據打開的一扇新的大門，我們不能不深入思考：這將是怎樣的一扇大門？又會將我們帶進一個怎樣的世界？
大數據正在把世界變成數據？
從通常的定義看，大數據被認為是不能用傳統資料庫軟體工具獲取、貯存、管理和分析的數據集合。這是大數據的技術定義，但顯然，並沒有涉及大數據浪潮深處最重要的內容。
大數據技術定義最主要的一個著眼點，就是規模大。但是，大數據的關鍵性質不主要是規模大，而是完全不同於作為樣本數據的小數據。通常，樣本數據的獲取總是在先設定明確甚至單一目的的。這種具有在先設定的取樣，一方面可以更好地實現采樣前預設的目標；另一方面就像亞里士多德所說，在選擇了某種可能性的同時，也抹去了無數其他可能性的蓓蕾。
大數據的另一個更重要性質是維度全。通常，我們拍照會選取一個角度，角度一取，數據就固定了。面對一張拍好的平面照片，再要換個角度去觀察已不可能。而大數據則幾乎保留了全緯度。面對大數據，我們可以從不同的角度進行考察。當然，事實上沒有任何大數據是真正「全」的，就像世界上沒有任何事物是十全十美的，但是，就人類的使用需要來說，其維度則可以看作是「全」的。作為樣本數據，小數據是「殘缺」的。就像尼采說抽象的概念是「乾枯的標本」，樣本數據和抽象概念的共同特點都是已經「失活」了。而大數據意味著活數據（動態數據）、全數據。因此，「全數據」是理解大數據的一個富有哲學意蘊的角度。從這個角度，我們可以看到更豐富的內容：大數據是不僅在規模上大，而且在維度上全到就人類使用需要而言的全數據。
大數據特別是其全數據的性質意味著什麼呢？
在大數據的基礎上，物數據化和數據物化構成循環。大數據的核心口號是量化世界。而量化世界為創構世界奠定了基礎。這是因為，物數據化事實上就是物信息化，而物信息化是一個含義更為廣泛的概念，它與小數據基礎上也能出現的物數據化完全不同。同樣，數據物化實質上就是信息物化。信息物化和物信息化兩個方面所構成的循環，使人類進入一個創構的時代。大數據基礎上的創構與築路修橋等工程不一樣。隨著數字技術的發展，創構活動及其產物與人的存在方式越來越密切地聯系在一起。
這里涉及一個新的重要概念，信息。對於信息，已有一百多個定義。其中，控制論創始人維納的定義最為耐人尋味。在維納看來，「信息就是信息，既不是物質也不是能量」。這個定義看上去像是同義反復，但卻富有深意。它表明，信息是一種不同於物能，但又具有和物能並列地位的資源。信息不僅既不是物質也不是能量，而且具有一些物能所不具有的重要性質。比如，物能復製成本呈正比增加，而信息復制的邊際成本遞減；物能越分享越少，而信息越共享越多。信息的這些重要性質，在作為樣本數據的小數據時，顯示不出其重要性，而在具有全數據性質的大數據基礎上，則就非同尋常了。在大數據的基礎上，信息不可能不對人類的文明發展產生極為重要的影響。
如今，作為人類生活的重要基礎，大數據打開了一扇新的大門。而更重要的在於，通過大數據打開的那扇門，人們看到的不只是數據本身，而是在大數據基礎上出現的一種新的人類文明。
關於大數據的特徵，最多的提到了「42v」
關於大數據的特徵，最早是用「3v」概括的。幾年前，人們認為「3v」不足以描述大數據的特徵，又提出了「4v」的描述。到現在，關於大數據特徵，最多的提到了「42v」。不過，對於大數據特徵，目前獲得較多共識的是這「4v」，即大量「volume」、多樣「verity」、高速「velocity」和價值「value」。
「volume」一般理解為大量。大數據首先意味著數據量巨大。小數據時代主要由人工創建數據，而大數據時代則是由機器、網路和人類相互作用生成。大量是大數據的基本特徵，但往往被誤以為大數據就是大，事實上，這個特徵所表達的是大數據規模的整全性。正如前面所談到的，大數據的「大」不是純粹的量的概念，這個「大」的關鍵是全。樣本數據也可以規模很大，但不具有大數據的性質。大數據的「大」事實上是一個質的概念。
「verity」一般理解為多樣。這包括大數據來源的多樣性和類型的多樣性，也包括數據結構的多樣性。但是，「verity」不能簡單地理解為數據來源和類型的多樣性，也不能只是進一步涉及數據的結構化、半結構化和非結構化。由於數據結構的多樣性和復雜性，大數據的這一特徵還意味著數據結構的開放性。數據的結構化、半結構化和非結構化所表達的，不僅僅是數據的結構狀態，更意味著開放的大數據結構。比如，大數據與大自然不同。大自然可以滿足我們的生存需要，但我們面對大自然，作為很有限。而大數據不一樣，在以人類需要為出發點的大數據挖掘中，數據結構開放在數據和人類需要及其發展這一無限空間中，人類則正是在這一無限空間進行滿足自己需要的創構。
「velocity」一般理解為高速。它不僅僅是指技術設備的數據處理速度，更重要的，是指決定於數據處理速度的實時數據流。樣本數據在取樣後就是凍結的，而大數據可以實時獲取所需信息。對於大數據來說，信息是活的，是隨著時間而流動的。正因為如此，對於實時數據流來說，速率就特別重要。高速的數據流更能在時間上與現實過程同步，因而跟人類的生存更密切地聯系在一起。不僅如此，只有高速流動的數據，才能為我們提供無限的可能性。以往由於受速率限制，我們所獲得的數據和所要反映的內容往往是脫節的，而數據流的高速率使我們把握對象的手段越來越完善。事實上，大數據的整全性就包括數據流速這個至關重要的維度。
「value」用以描述大數據的價值。這個「v」所涉及的是大數據最重要的特徵。人們普遍認為，大數據的價值密度低，數據挖掘是「沙裡淘金」。其實，大數據價值特徵的重要性不言自明，但大數據也十分復雜。大數據是否有價值的關鍵，在於能否把握數據背後所揭示的相關關系組合與人的需要及其發展的關系。由於與人的需要及其發展相聯系，由於數據結構是開放的，大數據的價值不再只是簡單地反映大數據與人的自在需要的關系，而更與人的理解能力密切相關。對於同一個結構開放的大數據，在有的人看來是一座寶庫，價值連城；而另一些人則可能視其為一堆垃圾，毫無意義。大數據的價值和意義，很大程度上取決於人們關於大數據相關關系和人的需要及其發展之間關聯的理解，取決於人們的眼光，而歸根結底，取決於對人的需要及其發展的理解和把握。而這顯然是個典型的哲學課題。隨著大數據的發展，不僅哲學等各學科將越來越相互融合，而且將迎來哲學與科學、社會和生活一體化發展的時代。
大數據應用：毫無意義的垃圾，還是價值連城的寶庫？
上述所談到的，大數據究竟是垃圾，還是寶庫，涉及的是大數據的應用。換句話說，既然大家都認為大數據是個好東西，是個有用的東西，那麼，怎麼應用呢？
就目前而言，大數據應用仍然是國際上一個重要而前沿的話題。而大數據中的相關關系和因果關系，是當前大數據應用和分析研究中的重要問題。大數據凸顯了相關關系的巨大魅力，但同時構成了對傳統因果觀念的嚴峻挑戰。
跨國零售企業沃爾瑪「啤酒和尿布」的故事，就是人們津津樂道的大數據應用的一個經典案例。沃爾瑪在大數據基礎上，用「購物籃方法」分析消費者購物行為時發現，一些男性顧客在購買嬰兒尿布時，常常會同時買幾瓶啤酒。原來，美國家庭有了小孩，一般是母親在家照顧孩子，父親外出采購。而為家裡添丁忙碌的年輕父親們在購買尿布時，常常會稍帶給自己買上幾瓶啤酒，既解乏又喜慶。由此，沃爾瑪推出啤酒和尿布擺在一起的促銷方式，吸引了更多有這種需要的顧客到沃爾瑪購物，使尿布和啤酒的銷量都大幅增加。
大數據相關關系在類似行業的成功應用，使人們理所當然地提出還要不要深究因果關系的問題。一些極端的觀點甚至認為：大數據是關於「是什麼」而不是「為什麼」的；大數據會自己說話，因而，只要相關關系，不要因果關系。只要相關關系不要因果關系的觀點，顯然是興奮於大數據相關關系令人驚嘆的實用性。但其實，大數據不僅把握相關關系，而且把握作為其根基的因果關系。
「蛋撻和手電筒」，就是一個典型的例子。與「啤酒和尿布」的案例一樣，沃爾瑪的大數據表明，很多人在買手電筒的同時購買了蛋撻。因而，根據顧客同時購買蛋撻和手電筒的相關性，在貨架上把它們擺放在一起，以提高銷售量。但是，如果知道其背後的因果關系，相關銷售效果顯然會更好。究其原因，有人發現，人們同時購買手電筒和蛋撻的因果關系涉及北美颶風。這是因為，颶風來臨前人們既需要准備手電筒，又需要准備食物。可是，北美颶風是季節性風暴，如果只知道相關關系不知道因果關系，就可能一直把手電筒和蛋撻這兩類不同商品放在同一貨架上。而知道了背後的因果關系，就可以在颶風來臨前把蛋撻和手電筒放在一起，而且還可專設颶風用品位置。
可見，只要相關關系、不要因果關系的觀點，很容易被駁倒。其實，更關鍵的問題，不在於是相關關系還是因果關系更加重要，而在於怎麼理解相關性和因果性之間的關系。
關於這一問題的研究，涉及傳統因果概念的重新刻畫。傳統因果觀只是反映了日常生活和經典物理學中因果關系的表觀現象，「原因的原因的原因……」。一方面，追溯通常會導致最終原因的難題，另一方面，作為原因的現象引起作為結果的現象的簡單模型，具有明顯的內在邏輯矛盾。這樣的因果模型，不僅不能理解大數據的相關關系，更不能建立起大數據相關關系和因果關系的關聯。只有把原因看作是因素相互作用的過程，把結果看作是因素相互作用過程的效應，才能擴展對因果關系的理解，從而適用於大數據相關關系和因果關系問題的認識。由此建立起來的新因果模型具有內容豐富的結構，不僅存在因素相互作用已經完成和因素相互作用進行中的環節，還存在因素尚未進入相互作用的環節。這就呈現出了因果模型的過去時態、進行時態和未來時態。這不僅更有利於人們理解凝固的因果關系，而且在人們面前敞開了創構未來的廣闊空間。
由此，不僅可以看到，相關關系其實有它的因果根據，而且可以對相關關系和因果關系作一個統一的理解。在新的因果模型中，相關關系可以被理解為是因果派生關系，包括因素和結果之間的關系、結果和結果之間的關系以及特別重要的因素和因素之間關系。由於這些因素和結果還包括潛在的，我們還可以看到大數據相關關系的因果根基以及很多耐人尋味的重要內容，包括一些奇特相關關系案例的理解。由於相對於潛在結果，因素關系構成了無限廣闊的可能性空間，由此構成的相關關系內容非常豐富。在潛在因素的無限空間中，根據特定需要，讓特定因素以特定方式進入特定相互作用過程，就能創構出我們所需要的東西。顯然，這種新的因果關系與現實社會更加接近。
大數據將帶來新的信息文明並影響世界權力重構
如果把以往的文明形態都看作是物能文明的話，那麼，人類社會發展到大數據時代所迎來的，則是一種不同於物能文明的信息文明。信息文明的形成和發展，必須有大數據作為基礎。作為一種與物能文明相平行的文明形態，信息文明是一種基於信息本性的共享文明。只有在大數據的基礎上，信息的共享本性才可能充分展開。而且，信息文明的發展，是一個在大數據基礎上的公共信息對稱化過程。
這就要求，一方面，為推動信息文明的發展，必須在公共領域盡可能消除信息不對稱；另一方面，為保持信息文明發展的動力，必須盡可能保護創新專利，而這也只有基於大數據才有可能。作為一種人類文明，信息文明是一種基於信息機制的役物文明。在信息文明時代，人類越來越通過信息控制物能，使物質通過結構的調整，由一種對人類不那麼有價值的材料變成價值更大的材料，從一種不太能滿足人的需要的形態變成一種更能滿足人的需要的形態，使能量從難以利用的形態變成更容易獲得和利用的形態，從而，人類活動更多地是直接與信息打交道而不是傳統的主要與物能打交道。而這些都必須在大數據基礎上進行。如果沒有大數據，信息即使重要，但也只能居於依附的地位。
作為人類文明發展的更高階段，信息文明還是一種基於信息創構的人性文明。正是大數據，也只有大數據，才能為這種創構的文明提供必不可少的信息空間。某種程度上說，信息創構活動是最符合人性的活動，只有到了以大數據為基礎的信息時代，人類歷史才真正步入人性文明的軌道，不僅對物能的控制達到全社會甚至全人類實現「物為人役」的水平，使人類活動從以描述認識為主進入到以創構認識為主；而且，創構時代所需要的全面解放創造力，也意味著社會發展到了這樣的程度，即人性在社會維度獲得程度越來越高的解放的文明水平。由此可見，信息文明與物能文明的區分，本質上不是一種基於社會生產方式的區分，而是一種基於人的存在狀態的人類文明劃分。這意味著，大數據將越來越成為人類生存的重要基礎，也意味著人將越來越以信息方式存在。
人越來越以信息的方式存在，預示著大數據所打開的信息文明大門，也將釋放出一系列新的重要問題。這些重大的問題，既涉及個人生活，也涉及社會發展。
一是信息生態問題。由於人越來越以信息方式存在，信息生態理所當然成了一個越來越重要的基礎性問題。對於人類來說，自然生態或更根本地說物能生態具有切身性，而信息生態則不僅具有切身性，而且更具「切心性」，信息生態更切近人的心靈。因此，在自然生態的基礎上，信息生態將日益為人們所密切關注，成為信息文明時代關乎人類發展的問題。就像在物能文明時代，自然生態是關乎人類生存的問題一樣。
二是人的存在意義問題。沒有物能就沒有信息的存在，物能存在是基礎。但是，在信息文明時代，如果一個人仍然主要以物能方式存在，仍然以基於物能的感官享受作為生活意義的主要來源，一句話，仍然主要滯留於物能存在方式，那麼，很可能將遲早將進入無意義的人群。在信息文明時代，人類的活動主要是信息活動，只有主要以信息方式存在，並且以創構活動作為自己主要活動方式的人，才能進入意義生產的領域。在這個意義上，信息文明的確意味著這樣一種分化：相對無意義的人群和生產意義的人群。這很可能將是信息文明時代發展的必然趨勢。當然，對此人類社會也應當提前思考，如何避免新的社會不公平的出現。
三是國家的發展問題。從人類社會發展史中可以看到一個重要事實：一個大國的真正崛起，通常必須要引領一種新的文明。信息文明時代的到來，必定伴隨著大國的新的崛起，不管是現實的還是潛在的大國。在21世紀，中國要和平發展、成為世界上的大國，就需要引領信息文明。也許，信息文明不可能再像傳統文明時代的世界那樣，由某個國家引領，但不進入引領信息文明國家的行列，任何國家都不可能真正作為大國崛起。而國家的興衰與個人的生存和發展不僅聯系在一起，而且構成一個相互依存和協同發展的循環。
21世紀的競爭，將是信息的競爭。大數據時代的競爭將是信息文明引領的競爭，這意味著，大數據時代，中國要麼在引領信息文明中作為真正的大國，要麼只是作為大國崛起在物能文明層次。這也是從大數據所打開的信息文明大門，我們能越來越清晰看到的最為關切的一個重要內容。
『捌』 大數據產業迎來大發展時代
大數據產業迎來大發展時代
日前，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》（以下簡稱《綱要》），提出將全面推進我國大數據發展和應用，加快建設數據強國，2017年底前形成跨部門數據資源共享共用格局；2018年底前建成國家政府數據統一開放平台。
業內專家分析認為，此次發布的《綱要》與7月初國務院發布的《關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》，構成規范發展中國互聯網新經濟發展和社會轉型升級的「姊妹篇」，其發布和實施對於促進中國大數據產業和互聯網新經濟的持續健康發展將產生深遠的影響。
上升至國家戰略高度
從《綱要》內容分析，大數據建設已經被上升到了「推動經濟轉型發展的新動力」高度。從政策落實的角度看，此次《綱要》既給出了時間表，又給出了路線圖。其明確提出「2017年底前形成跨部門數據資源共享共用格局」，「2018年底前建成國家政府數據統一開放平台」，這些都讓開放的政府大數據變得觸手可及。
貴陽大數據交易所總裁王叄壽是《促進大數據發展行動綱要》的起草人之一。在他看來，《綱要》的作用是要激活中國大數據的資產價值，未來我國大數據的市場規模將達到上萬億元。
北京賽智時代信息技術咨詢有限公司總經理、合夥人趙剛認為，《綱要》的發布標志著大數據發展上升到了強國戰略的高度。《綱要》明確提出，數據已成為國家基礎性戰略資源，中國將致力於建設數據強國，網路空間數據主權保護是國家安全的重要組成部分。「這個高度的提法是首次提出，彰顯和強化了大數據發展和應用在國家戰略中的地位。」
易觀智庫分析師任偉巍也表示：「《綱要》的發布標志著國家從頂層開始重視大數據的建設與應用，對大數據的發展方向起到了非常明確的引導作用，否則完全憑市場需求逆向推動，進程會比較緩慢。」不過他同時也提出建議，那就是應避免口號化，要注重最終能否對各行業產生天然吸引力，並充分為各行業所用，避免建的人多、用的人少。
行業分析人士姜偉超認為，近年來，業界一直在提倡大數據，此次《綱要》的發布將會使大數據在更大的領域內開放共享，將在多個方面產生重大影響。
「《綱要》的發布，一是有助於提高整個社會的效率，為政府決策、經濟發展提供重要、科學的參考依據。二是從宏觀經濟層面對優化產業結構起到推動作用。三是在當前提倡大眾創業、萬眾創新的環境下，有利於推動大數據產業向前發展，增加更多的創新機會。四是在全球化的大環境下，我國以更大的力度、更高的視角推動大數據建設，對我國未來在全球化競爭中搶佔先機有著重要意義。」姜偉超說。
企業抓住機遇謀求發展
《綱要》提出，促進大數據發展應以企業為主體，深化大數據在各行業的創新應用。對此，DCCI互聯網研究院院長劉興亮認為，《綱要》強調企業在大數據發展中的主體地位，一方面是因為大數據的相關技術大多掌握在企業手中，而且企業掌握著更龐大的資料庫；另一方面是因為促進大數據發展能夠推動產業和企業的創新發展，提供客觀且科學的決策參考。
阿里巴巴研究院高級專家孟曄認為，大數據的發展更重要的價值在於將數據資源向中小企業開放。「如果能讓中小企業和大企業站在同一個起跑線上，就能夠更大地發揮它們的創新能力，以後也將會形成『大數據平台+中小企業/個人』的創新模式。」但他也提醒，大數據最大的效力體現在各行各業的交叉、融合中，並且需要相互共享和開放。「不光是政府數據的共享和開放，企業和企業之間、行業和行業之間的數據也需要共享和開放」。
盡管《綱要》的發布對行業和企業發展有不小的推動作用，但任偉巍建議，要給企業發展創造足夠寬松的競爭環境。現在的大數據廠商都不是靠政策優勢做起來的，僅憑政策不能打造優秀的廠商，一定要靠競爭、靠技術研發。
姜偉超認為，《綱要》的發布再一次明確彰顯了政府對於推動大數據建設的決心和目標，這對相關企業來說也是一個很好的機會。
大數據建設實際上涉及諸多相關領域。企業一方面需要藉助大數據提升自身的競爭力，另一方面要積極尋找新的機會，參與大數據建設。「未來可能會有更多的領域，以及之前企業所難觸碰到的領域向社會開放，這也從側面展示了政府繼續深化市場經濟的決心，對企業來說也預示著更多的機會。」姜偉超表示，《綱要》將對我國未來經濟發展產生重要影響，作為企業也應該及早適應這種變化。
十大工程引領行業發展
《綱要》規劃了十大重點工程，包括政府數據資源共享開放工程、國家大數據資源統籌發展工程、公共服務大數據工程、萬眾創新大數據工程以及網路和大數據安全保障工程等。
趙剛認為，《綱要》提出十大工程，是推進大數據發展的抓手。圍繞工程的推進，將建立起政府數據統一共享交換平台、政府數據統一開放平台、國家大數據平台、數據中心等一系列國家和地方大數據平台，並在經濟社會各個領域推進大數據應用示範和試點，這將興起大數據建設的熱潮，政府和社會將投入大量資金發展大數據，並以大投資來帶動大數據市場的繁榮。
姜偉超表示，《綱要》提出的十大工程涉及諸多領域，同時又是系統化的，體現了政府在我國大數據建設方面的力度和決心。十大工程有助於對我國整體的產業結構進行升級，有助於全面提升我國的信息化水平，有助於挖掘新的經濟增長點。十大工程既關系宏觀戰略，又深入民生領域，無論是對國家政府，對行業發展，還是對普通民眾都具有一定的積極意義。「未來社會必將是一個更加信息化的，同時又密切聯系在一起的社會。大數據的共享與科學有效應用將起到重要作用。」他說。
此外，《綱要》還提出，立足我國國情和現實需要，推動大數據發展和應用在未來5年至10年內逐步實現以下目標：打造精準治理、多方協作的社會治理新模式；建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制；構建以人為本、惠及全民的民生服務新體系；開啟大眾創業、萬眾創新的創新驅動新格局；培育高端智能、新興繁榮的產業發展新生態。
任偉巍認為：「這些發展目標在細分行業是能實現的，比如金融、旅遊等，畢竟還有至少5年時間。而現在的細分領域大數據廠商活躍起來都還沒有5年，時間還是有的。」
趙剛認為，《促進大數據發展行動綱要》將引領我國進入大數據的大發展時代。
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『玖』 大數據顛覆你的家庭教育常識
1.大數據在中小學教育怎樣應用
當然可以。
現在世界各國普遍實行的教育是依據常識和教育經驗來進行決策，基於證據的教學（evidence-based teaching）正是未來教育的理想形態。
題主的想法是極好的，通過往期成績和考試的表現對學生的學習情況進行預測自然是可行的。只是通過標准化的測試（統一布置的作業或考試）來檢驗學生對課程的理解程度，這樣得到的反饋其實是非常單一且狹隘。
所以，盡管考試成績很重要，但是在大數據層面來講，我們需要更多維度的數據結合在一起進行分析才能得到更具體更准確的結果。如果單有學生的成績變化，能生成的只會有一份作為教師工作業績考核的報表，而並不能產生題主希望得到的教學質量的提升。
像現在各種在線課堂發展迅速，這讓學生在教學中產生的細小反饋也能及時被收集。家校溝通的渠道增多，學生在家中的表現，系統也能通過家長來了解。將多類別的數據納入分析的范疇，並通過大數據手段分析這些數據，我們能重塑學生的整個學習過程，除了結果，我們還能得到精確到每個學生的學習細節和狀態。這可以說是非常便利了。
2.什麼是大數據,大數據為人類的生活帶來怎樣的便利與機遇
無人駕駛的汽車，提供符合學生個性化的教學輔導材料，計算機來編輯新聞……日前，在北京召開的「首屆大數據時代創新與媒介變革研討會」上，專家們提出，大數據將給我們生活帶來顛覆性的影響。
從「無人駕駛」到「移動辦公」 近日，一輛自動駕駛汽車剛剛完成橫跨美國之旅。這輛藍色的汽車從舊金山出發，花了9天時間，途經15個州，駛過3400英里，最終順利抵達紐約。
一路上，99%的駕駛都是由汽車自己完成，只有在城區道路上，才有人工干預。保時捷汽車控股集團大眾品牌總經理張久鵬對此並不感到驚訝。
他在大數據時代研討會上透露，保時捷在去年就成功實現了長距離的無人駕駛。現在汽車里裝載了電腦、各種通訊設備，與聯通合作，從「無人駕駛」到試驗「移動辦公」。
「未來辦公不再局限於一地，而是移動一族了。」張久鵬說，從家出發到公司可能會堵車1小時或更久，很多司機因此非常煩躁。
現在可設置預期目的地，然後讓車無人駕駛。車裡面放置各種可折疊的辦公用品，人們就能在車里完成視頻會議、文件審閱和會簽等在辦公室里做的事。
張久鵬表示，除「無人駕駛」和「移動辦公」外，大數據還給汽車用戶帶來了其他便利。如給汽車做保養維修，需要把車開到4S店或維修場所，現在該方式已發生了質的改變。
人們可在家裡通過手機APP或電話，找人上門來給車做保養；還可通過APP，查看愛車行駛軌跡，包括駕駛員的相貌特徵、車內使用環境以及汽車行駛過程中的耗時、油耗、功率、行駛時間、里程等相關數據。大數據時代給百姓生活帶來了什麼便利？從用戶數據匹配到精準營銷 「大數據正在成為未來媒體的最核心、最有價值的內容本身，它能幫助用戶實現私人定製。」
北京郵電大學教授王立新說，通過IT技術進步，使供需雙方信息實現成本接近於零的精準智能化匹配，從而把人類帶入「自經濟」時代。王立新舉例說，「一台冰箱生產成本約1200元人民幣，最後利潤僅38元。
如果用大數據賺錢，我的口號是『冰箱不要錢白送』。然後在冰箱里加兩個功能。
一是增加信息掃描系統，二是把路由器裝在冰箱里，將所有消費數據都發送到企業雲資料庫里。」消費者買東西不用去商場，直接給企業打電話，有人給消費者送貨上門，而且其商品價錢會更便宜。
關於冰箱里食品的保質期，還能提供免費預報。「比如你在這里開會，手機響了，信息提示『主人，別講了，我是你家冰箱里第四號酸奶，再過兩小時你不喝掉就過保質期了。
』」王立新說，通過採集到的大數據，家裡買了什麼食品、冰箱里牛奶等消耗掉多少都清清楚楚，然後可根據這個需求來通知飲料、乳品等生產企業，並通過協商來降低從這些企業進貨的價格。「這樣的話，假設一個家庭一個月放在冰箱里的食品等花費兩千元，通過大數據只賺其10%就是200元，6個月就可收回冰箱的製造成本。
你想賺賣冰箱的38元純利潤，還是在未來十年賺到一到兩萬元的純利潤呢？關鍵就是採集數據、精準匹配、拼公司、平台化反向收費，永遠代表用戶的利益，讓他們免費！」王立新說。大數據時代給百姓生活帶來了什麼便利？個性化教學、「機器人新聞」等 中文在線副總經理李林認為，大數據有利於個性化的教學支持。
「通過數據分析、積累、挖掘，有利於教學和學習個性化、精準化。另外，可根據學生學習過程中出現的問題，隨時診斷反饋，給學生提供符合其個性的教學輔導材料。」
中國青年政治學院新聞傳播學院執行院長羅自文提出了「機器人新聞」，即隨著大數據的普及，新聞產業已變成由機器來完成大部分工作，機器甚至可擔任編輯工作。「數據新聞和傳統新聞生產方式不一樣。
傳統新聞生產通過記者、編輯進行報道整合。而現在我們很多新聞線索的獲取、數據的挖掘、整合都是由計算機來做。
有的計算機里有記者寫好的模板，只要放進相應關鍵字詞，就能產生不同的新聞。」 大數據還可幫助預測電影票房，以此為據來挑選劇本、演員等。
清華大學媒介調查實驗室研究員李兆鵬說，「去年年終我們成立了一個新媒體事業部，主要針對即將上映或正在上映電影進行票房預測，幫助片方進行電影口碑和觀眾心理的細分。我們通過搜集數據進行分析對比，對電影製片方、發行方提供數據支持。」
小馬奔騰董事、君舍文化總裁鍾麗芳說，以前選一個電影題材的方式「特別簡單粗暴」，就是導演、製片公司老闆喜歡什麼就拍什麼。現在隨著大數據時代的到來，更多是根據受眾的偏好和需求，再結合創作者擅長，找出一平衡點來選出題材。
「以前在組合影視作品時，包括創意團隊、演員，是憑經驗來判斷選擇，所有影視公司搶的都是幾個一線大腕。但真正搶到的不一定是市場效果最好的，只有對觀眾偏好更清楚才行。
通過大數據分析，我們現在演員搭配會比以前更科學。」 這是一篇關於大數據帶來便利的文章，樓主需要了解大數據相關信息可以去數據圈論壇。
3.基於大數據的智能分析到底顛覆了什麼
因此，行業中的玩家們誰能透過大數據智能分析，預先把控行業發展的脈搏，誰就將掌握市場和競爭的主動權。讓我們先來看看基於大數據的智能分析到底顛覆了什麼。
社會生活會發生變化和轉型 IT產業不像石油等產業能給人類社會帶來新的增值產品。相似地，大數據的智能分析也不會直接帶來全新的具體產品。
這是由於信息要被使用以後，才能真正產生社會價值，所以大數據分析作為信息技術，是中間產業。 人類社會生活的根本是衣食住行，技術最終還是要服務於這些傳統需求的，只是形式不同而已。
新技術有的時候會改變傳統產業的服務模式，就如互聯網廣告之於傳統傳媒廣告，當互聯網服務興起時，廣告逐步從傳統行業變成了新的互聯網廣告行業，並由此造就了幾乎99%的互聯網玩家。 新技術有時候也會改變服務的效率和效果，例如微博現在多被用來作為監督的工具。
對比傳統媒體，這種服務模式改變了信息傳播的效率和信息受眾的范圍，而且由於媒體的集中控制力較弱，這個看似弱點的特性反而變成了當前社會環境下的優勢。 回歸到基於大數據的智能分析，其本質是數字化社會的服務效率和效果問題，其實現的重要前提是數字化。
隨著信息技術的發展，人們衣食住行的服務系統會紛紛數字化，包括零售、物流、 *** 部門、餐飲系統等等，虛擬世界和物理世界擬合在一起，虛擬世界承載了大量的服務交付過程，人不再需要到現場就可以享受服務。而這個大的產業背景一旦形成，效率和效果問題會變成整個產業服務的最關鍵競爭力。
換句話說，服務最後的成本競爭就是在單位成本下誰的效率最高和效果最好，誰就會成為王者。特別是在物理時空的約束日益減弱的情況下，產業鏈中的每個玩家都可能面臨全球性的競爭。
而在更廣泛的競爭環境下，大數據會改變企業的運作模式，增強企業的適應力、判斷力和效率。因此，大數據的大價值更多的是體現在促進產業變化和轉型上，而非創造新產品。
有望解決人工智慧的難題 熱炒大數據並不是純粹跟風，其重點是要解決人工智慧的擴展性和成長問題。傳統人工智慧走過了漫漫幾十年路程，近三十年的變化尤其緩慢。
這是因為雖然對任何給定的確定問題和場景，傳統人工智慧都可以解決，但尷尬的是，人們不可能預先窮舉出所有例子和參數，因此人工智慧已有的模型和演算法很難跨系統復制。 眾多學者、產業精英賦予了基於大數據的智能分析以美好的願景，即數字化社會一旦形成，生活中的一切都可以基於數據來描述。
這些描述出來的信息將成為智慧成長和決策判斷的依據。如果計算機能夠找出其背後的學習規律和方法，人類智慧的跨領域擴展性就能在計算機的虛擬世界中得到體現，並能做出模糊判斷。
更重要的是，這樣的分析系統將具備人工智慧前所未有的基礎能力——學習能力，還可以根據環境（數據）變化而不斷地增長其智能性，甚至具備推而廣之的擴展性。 從理論上說，一旦機器具有學習能力，計算機系統就將具備人的典型特質——創造力。
如果沿著這個思路擴展，基於大數據的智能分析，將進一步替代傳統服務體系中必須由人來完成的工作，特別是最高成本的部分。例如有一個西班牙語學習軟體「domingo」，可以針對學員的情況和能力，因材施教。
而在過去，這通常必須由人腦才能實現。 不過，大數據的智能分析是否真的能夠達到夢想的高度，還存在很大的不確定性，而且全數字化社會的形成也還需要時間。
用戶刻畫能力塑造競爭優勢 在我們身處的IT產業中，隨著時間的推移，技術會趨同、產品形態會趨同、基礎的服務方式也會趨同，因此成本也必然隨之趨同。如此一來，行業玩家們的價格戰是很難長期維系的，必然會逼著產業鏈頂端的服務商將差異化主要體現在「服務」上。
服務的本質是「能否真正及時、准確地判斷用戶的需求」，這個判斷的依據就是「用戶刻畫能力」。當IT後台系統可以准確地判斷出何時、何地、何人、在做什麼、會做什麼的時候，所有的服務將有的放矢，不僅僅實現成本最低，而且能實現效果最佳。
對此，大數據的智能分析最有可能顛覆的是面向用戶的產品和服務市場，無論服務的是衣食住行的哪個方面，無論是賣東西還是做廣告，只要服務的對象是「人」，大數據的智能分析就能提供最佳的推薦，從而提升服務的品質。 然而從目前的研究來看，產品和服務的技術競爭卻回到了原點，數據本身變成了競爭力的本源。
這個狀況終將發生改變。實際上，分析、建模和交互密不可分，只有帶反饋並能不斷學習的系統才有可能實現對用戶的刻畫。
如果我們將產品或服務比喻成一輛車，大數據分析可以看成是發動機，而數據就像發動機引擎中必不可少的汽油。因此，對數據的掌控和對用戶的刻畫，將必然成為產業鏈中為最終用戶提供服務的玩家的必然戰略和技術布局策略，數據資產的運營也可能成為新的潮流和趨勢。
機器替代人力密集型服務 由於經濟條件的約束，人力成本在各個區域、各個行業中相差很大，這也直接導致了各個地區服務的差異性。但從長期來看，能夠被機器完。
4.十條帶有數據的科普知識
1、人耳有10萬個聽覺神經細胞
2、人鼻里約有1000萬個嗅覺細胞
3、人腦有10000000000個神經細胞
4、人體每日產生1000000000新的紅血球
5、每隻眼睛約含1.2億個視桿細胞
6、金熔點較高，達1063度
7、每300噸地殼的石頭里平均才有1克金
8、我國土地面積達9600000平方千米.
9、月亮與地球之間的平均距離是384400千米
10、月核的溫度約為1000度
11、月球直徑約3476公里
5.大數據對未來教育的影響包括哪些
作為社會子系統重要的組成部分，教育也深受大數據來臨的深刻影響。
國外高校教學管理中，教育數據的挖掘也成為提高教學管理水平和教學質量的重要方式。美國的學校能夠通過對學生數據的分析，以85%的精確度預測學生的升學率。
[4]中國教育在當前社會轉型影響下存在不少問題，通過正在形成的大數據技術，教育政策的制定、學習方案與評價方式的確立等，都將發生革命性變化。 1.滲透到教育的核心環節 教育和社會之間是哲學上的辯證關系，一方面，通過教育培養出能改變世界、創造世界的人才；另一方面，教育又深受當前社會氛圍、國家體制、經濟狀況、文化傳統等的影響。
從當前來看，教育深受工業社會的影響。從18世紀中葉開始，整個世界開始受到工業革命的影響，市場的擴大和勞動時經驗與技術的要求，對勞動力的素質提出了新的要求，實際的動手能力代替了過去注重個體層面的文化修養學習，能不能解決問題，成為衡量人才的標志。
這種人才觀對教育的影響是巨大的，這從美國實用主義哲學家杜威教育思想的流行可見一斑。 大數據時代的來臨將會革新這種延續了近三個世紀的教育理念。
美國著名的未來學家，當今最具影響力的社會思想家之一的阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）在他的著作《未來的沖擊》中提出逗未來的教育地，他預測未來的教育要面對服務、面對創新，因此在家上學、教育空間設計、面向未來的學校界限的消失將成為趨勢。[5]解決實際問題的能力作為大數據時代人才的能力之一，將漸漸淡出教育的邏輯起點位置，發掘知識、尋找聯系、總結規律將成為大數據時代人才的重要要求。
大數據時代教師將集中在挖掘學生與學習有關的表現，最適宜學生學習的方法，而不是依賴於定期的能力測試。教師分析學生知道什麼，什麼是最有效的學習路徑。
通過對在線學習工具等的分析，可以評估學生在線學習行為的長度，以及學生們如何獲得電子資源，如何迅速地掌握概念。[6] 從我國實際情況來看，教育政策的制定與執行都是自上而下的，這種情況有利於政策的權威性與執行的效率，但是忽視教學與學生實際的弊端也客觀存在。
大數據時代將可以通過對教育數據的分析，挖掘出教學、學習、評估等符合學生實際與教學實際的情況，這樣就可以有的放矢地制定、執行教育政策，從而為學生制定出更符合實際的教育策略。 2.重新構建教學評價方式 長期以來，教學評價活動主要是學校以及上級主管部門在聽課和學生考試成績的基礎上對任課教師進行評價，或者教師根據學生考試成績和作業成績以及課堂表現等對學生進行評價。
[7]教學評價活動促進了教師的教學和學生的學習，但是在細節方面還有待提高，比如教師在教學活動中，哪些教學方式是最為擅長也最容易為學生接受看學生在學習過程中，個體的學習習慣是什麼，什麼樣的學習方式最容易掌握知識看這些細節可能需要大量的實踐經驗總結出來，短期的教學評價是難以實現的。 大數據技術通過對教師與學生長期行為進行分析，得出具有個性化的教學行為、習慣、方式。
逗不得不承認，對於學生，我們知道的太少地。同樣，我們也可能對教師知道的太少。
大數據的到來，可以通過技術層面來評價、分析並進而提升教學活動。首先，教學評價的方式不再是經驗式的，而是可以通過大量數據的逗歸納地，找出教學活動的規律。
比如新一代的在線學習平台，就多出了行為和學習誘導的部分。通過記錄學習者滑鼠的點擊，可以研究學習者的活動軌跡，發現不同的人對不同知識點有何不同反應，用了多長時間，以及哪些知識點需要重復或強調。
[8]對於學習活動來說，學習的效果體現在日常行為中，哪些知識沒有掌握，哪類問題最易犯錯等成為分析每個學生個體行為的直接結果。其次，可以對學生進行多元評價，而不僅僅是知識掌握的單一維度。
對學生的評價應該是多元的，特別是通過數據分析，可以發現學生思想、心態與行為的變化情況。比如，同一寢室，互相刪除了聯系方式，或者兩者之間沒有任何數據產生，同學之間的關系肯定出現了問題，通過數據分析，就應在學生心理與行為方面進行關照。
如果通過文本分析、信息抓取分析出學生的近期情緒狀態，很多悲劇可能就能避免。即使是掌握知識的單一維度，其因素也是多方面的，有的是記憶好，有的則是邏輯思維能力強，通過大數據技術，可以分析出每個學生的特點，從而發現優點，規避缺點，矯正不良思想行為。
第三，教學評價跳出了結果評價的圈子，實現過程性評價。傳統教學評價多是教的好不好，學的好不好，注重的是結果。
而大數據時代可以通過技術手段，記錄教育的過程。現在一些學校實行了電子課本，如果能記錄下作業情況，課堂言行，師生互動，同學交往，並將這些數據匯集起來，不僅可以發現學生的特點，更不用為如何寫期末評價費力了。
3.革新教育者教學思維 傳統的教育大多是教育主管部門和教育者通過教學經驗的學習與自己的總結，認為某些因素對教學活動很重要，從而一而再、再而三地強調。但是有些經驗是不具有科學性的，常識有時會影響人們的判斷。
比如蘋果公司就發現，筆記本電腦銷售額的提升，常識認為的。
6.大數據在教育行業是如何運用的
1、重心變化
在大數據時代，教師的工作不再簡單的是知識傳授，而是將知識的輸出形式變得多樣化，關注學生的個性特徵。將統一形式、集體化的教學轉變為信息技術支持下的教學。也就是說在了解學生的認知能力和知識結構的前提下，將知識進行遷移、整合並進行傳授。
2、精準滿足需求
這里所說的精準滿足用戶需求，就是說要將教育信息及時的傳送給有需求的用戶。譬如一個學生近期要進行英語培訓，那麼有關英語培訓的信息會及時的傳送給該學生。根據用戶的學習習慣、生活習慣會有一個智能的數據匹配，這樣一來，該用戶所收到的資訊和信息也正是自己所需求的。
3、精準進行廣告投放
在大數據時代，用戶的的行為習慣很容易通過一些數據分析推測出來。一些教育及培訓機構可以通過數據分析，將用戶進行鎖定進行廣告的投放。譬如用戶打開手機的頻次以及用戶在某一時間段的習慣性行為。通過大數據可以將自己的廣告精準投放給需求的用戶。
除此之外，互聯網和大數據的發展，還給我們帶來發展個性化的機會，可以說在教育學上是有非常大的意義的。那些所謂的學習不好的學生，如果他們在某些方面有一定的特長，同樣發揮其特長，不再是標准化的教育。
大數據技術可以在教育平台上跟蹤和關注老師和學生的教學、學習過程，記錄老師和學生的課堂表現以及課下行為的數字化痕跡，通過在教育活動中點滴微觀行為的捕捉，為教育管理機構、學校、老師和家長提供最直接、客觀、准確的教育結果評價等。
可以說，大數據在教育領域的運用是當代教育發展的必然趨勢。
『拾』 大數據時代 大數據有助於傳統企業的發展
大數據時代：大數據有助於傳統企業的發展
1、大數據有助於企業了解用戶大數據通過相關性分析，將客戶、用戶和產品進行有機串聯，對用戶的產品偏好，客戶的關系偏好進行個性化定位，生產出用戶驅動型的產品，提供客戶導向性的服務。從大數據技術方面來看，用數據來指引企業的成長，將不再單單是一句口號。據網路副總裁曾良表示，從挖掘的角度來看，他們通過對每天60億的檢索請求數據分析，可以發現檢索某一品牌的受眾行為特徵，進而反饋給企業的品牌、產品研發部門，能更准確地了解目標用戶，並推出與調性相匹配的產品。通過運用大數據，不僅可以從數據中發掘出適應企業發展環境的社會和商業形態，用數據對用戶和客戶對待產品的態度，進行挖掘和洞察，准確發現並解讀客戶及用戶的諸多新需求和行為特徵，這必將顛覆傳統企業在用戶調研過程中，過分依賴主觀臆斷的市場分析模式。2、大數據有助於企業規劃生產大數據不僅改變了數據的組合方式，而且影響到企業產品和服務的生產和提供。通過用數據來規劃生產架構和流程，不僅能夠幫助他們發掘傳統數據中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產生的細節問題，提供相關性的、一對一的解決方案，為企業開展生產提供保障。過去的所謂商業智能，往往大多是「事後諸葛亮」，而大數據則讓企業可預測未來的走向，幫助企業做到「未雨綢繆」。大數據的虛擬化特徵，還將大大降低企業的經營風險，能夠在生產或服務尚未展開之前就給出相關確定性答案，讓生產和服務做到有的放矢。3、大數據有助於企業鎖定資源通過大數據技術，可以實現企業對所需資源的精準鎖定，在企業在運營過程中，所需要的每一種資源的挖掘方式、具體情況和儲量分布等，企業都可以進行搜集分析，形成基於企業的資源分布可視圖，就如同「電子地圖」一般，將原先只是虛擬存在的各種優勢點，進行「點對點」的數據化、圖像化展現，讓企業的管理者可以更直觀地面對自己的企業，更好地利用各種已有和潛在資源。
4、大數據有助於企業開展服務通過大數據處理對社交信息數據、客戶互動數據等，可以幫助企業進行品牌信息的水平化設計和碎片化擴散。經濟學家Richard H. Thaler曾經提出一種觀點，「個人觀點的微小變化都可以演變為所有人的群體行為模式的重大變革。」在這一重大變革的背景之下，對微小的信息流，企業都必須重視，而客戶服務為應對這種情況，也需要像空氣一樣分布在一些細枝末節之中。
5、大數據有助於企業做好運營通過大數據的相關性分析，根據不同品牌市場數據之間的交叉、重合，企業的運營方向將會變得直觀而且容易識別，在品牌推廣、區位選擇、戰略規劃方面將做到更有把握地面對。對於大數據對企業運營的導航左右，夢芭莎集團董事長佘曉成深有感觸，他不禁感慨「大數據讓我們能夠及時調整運營策略，現在的庫存每季售罄率從80%提升到95%，實行30天缺貨銷售，能把30天缺貨控制在每天訂單的10%左右，比以前有3倍的提升。
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