大數據暗數據

❶ 大數據的優勢

毫無疑問，各行各業因為大幅爆發的數據而正變得蒸蒸日上。在這10年中，幾乎所有行業都或多或少的受到這 巨變的影響。科技滲透到各個領域，並且已經成為每個處理單元的必要元素。談到IT行業，具體來說，軟體和自動化是較基本的術語，並且用於處理循環的每個階段。

大數據時代」帶來對人們的關鍵性的考驗是如何在爆炸的信息中處理數據，新的數據產生是個很自然的過程，但「處理」是很關鍵的。目前大數據解決信息量爆炸的情況下很多一是數據量大，二是非結構性比較多，像微博、微信是非結構性的。

相較於穩定性而言，企業更關心的是敏捷性和創新性，通過大數據技術，可以幫助公司及時實現這 願望。大數據分析不僅使企業能夠跟隨瞬息萬變的潮流而不斷更新，而且還具有預測未來發展趨勢的能力，使企業占據有競爭力的優勢。

大數據席捲了 ，並帶來了驚人的利益，這 力量無需多說。大數據使IBM、亞馬遜等 公司受益，這些公司通過利用大數據開發 些前沿的技術，為客戶提供高端服務。

「採用大數據，雲計算和移動戰略的企業發展狀況超過沒有採用這些技術的同行53%。」——《福布斯》

在戴爾開展的 項調查中顯示，採用大數據、雲計算以及移動戰略的企業中，優勢更加明顯，也就是，這些企業中有53%採用大數據起步較晚或者尚未採用，在這 結果令人驚訝不已。

雖然大數據尚處於初 階段，但通過在處理過程中，融合這 理念，將為企業贏得50%的利潤。顯然，在如今的商業中，大數據顯現的驚人優勢並不亞於石油或煤炭帶來的利益。 

掌握數據能力，開采「暗數據」

著名的咨詢公司Gartner公司對暗數據的定義是「組織在正常業務活動過程中收集、處理和存儲的信息資產，通常不能用於其他目的」。

然而，大數據系統的出現使得這些公司能夠將尚未開拓的數據投入使用，並從中提取有意義的信息。過去沒有被認可或認為毫無用處的數據突然成為公司的財富，這 點令人驚訝不已。通過大數據分析，這些公司可以加快流程，從而降低運營成本。 

軟體正在吞噬整個 數據爭奪戰正在打響

我們目前處於數據驅動型經濟中，如果無法分析當前或未來的趨勢，任何組織都無法生存下去。搶奪數據已經成為決定下 步行動方案的關鍵。

客戶逐漸成為所有組織的焦點，對於及時滿足客戶的需求這 任務非常迫切。只有在強大的軟體支持下，業務戰略才有可能會支撐和加速業務運營。這較終促成了強大的大數據技術的需求，可以以許多方式使組織受益。

決策指導 更智能更快速更精準

在這個激烈的競爭時代，人人都想脫穎而出。但問題是如何實現這 期望 雖然公司與競爭對手持有相同的運營模式，但公司應當如何展現其獨 無二 答案在於公司採用的策略。為了表現優於競爭對手，做出良好和智慧決策的能力在每 步中發揮關鍵作用。這些決定不僅應該是好的決定，而且應該盡可能做出又快又明智的決定，使公司能夠在積好的主動出擊。

將大數據分析納入流程的做法揭示了非結構化數據，從而有助於管理者以系統的方式分析其決策，並在需要時採取替代方法。 

以用戶為 用戶行為數據是營銷關鍵

現在客戶有機會隨時隨地購物，在相關信息幫助下，對於公司需要做出比之前更敏捷的反應這 要求而言具有更大的挑戰。但是公司將如何不斷地實現這 點呢 答案是藉助「大數據」。客戶動向是不斷變化的，因此營銷人員的策略也應該做出相應調整。通過整合過去和實時數據來評估客戶的品味和喜好，這樣可以使公司採取更快捷的應對措施。

例如，亞馬遜通過利用強大的大數據引擎的能力，從 個以產品為基礎的公司發展成為囊括1.52億客戶在內的大型市場參與者。亞馬遜旨在通過跟蹤客戶的購買趨勢，並為營銷人員提供他們即時需要的所有相關信息，從而來為客戶服務。此外，亞馬遜通過實時監控 15億種產品，成功滿足了客戶的需求。

通過數據倉庫使數據資產變現

這些公司越來越大，因此不同的流程產生不同的數據。資料倉儲中的許多重要信息仍然無法訪問。然而，公司已經能夠使用大數據分析這 武器來挖掘這座大山，讓分析師和工程師深入研究，並提供新穎而又有意義的見解。

經過這番分析，有 件事值得肯定的是，這是 個高度數字化和技術驅動時代的開端，並伴隨著強大的實時大數據分析能力。

更多營銷方式

❷ 大數據應用的關鍵

大數據是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和/或虛擬化技術。大數據的意義是由人類日益普及的網路行為所伴生的，受到相關部門、企業採集的，蘊含數據生產者真實意圖、喜好的，非傳統結構和意義的數據 。1.大數據是企業核心競爭力，也是公司的軟實力大數據席捲了全球，並帶來了驚人的利益，這一力量無需多說。大數據使IBM、亞馬遜等全球頂尖公司受益，這些公司通過利用大數據開發一些前沿的技術，為客戶提供高端服務。「採用大數據，雲計算和移動戰略的企業發展狀況超過沒有採用這些技術的同行53%。」——《福布斯》在戴爾開展的一項調查中顯示，採用大數據、雲計算以及移動戰略的企業中，優勢更加明顯，也就是，這些企業中有53%採用大數據起步較晚或者尚未採用，在這一結果令人驚訝不已。雖然大數據尚處於初級階段，但通過在處理過程中，融合這一理念，將為企業贏得50%的利潤。顯然，在如今的商業中，大數據顯現的驚人優勢並不亞於石油或煤炭帶來的利益。2.掌握數據能力，開采「暗數據」全球著名的咨詢公司Gartner公司對黑暗數據的定義是「組織在正常業務活動過程中收集、處理和存儲的信息資產，通常不能用於其他目的」。然而，大數據系統的出現使得這些公司能夠將尚未開拓的數據投入使用，並從中提取有意義的信息。過去沒有被認可或認為毫無用處的數據突然成為公司的財富，這一點令人驚訝不已。通過大數據分析，這些公司可以加快流程，從而降低運營成本。

❸ 你需要知道的7個大數據定義

你需要知道的7個大數據定義

大數據究竟是什麼？很多人可能仍然有些混淆，本文讓我們來看看大數據的一些主要的定義。首先要注意的是，行業內的所有人都普遍認同，大數據不只是更多的數據。

(1)最初的大數據

大數據的特徵可以用很多詞來描述。2001年Doug Laney最先提出「3V」模型， 包括數量 （Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）。在那以後，業界很多人把3V擴展到了11V，還包括有效性、真實性、價值和可見性等。

(2)大數據：技術

為什麼12年前的老術語突然被放在聚光燈下？這不僅是因為我們現在擁有比十年前更多的數量、速度和種類。而是因為大數據受到新技術的推動，特別是快速發展的開源技術，例如Hadoop和其他存儲和處理數據的NoSQL方式。

這些新技術的用戶需要一個術語來將它們區別於以前的技術，於是大數據成了他們的最佳選擇。如果你去參加大數據會議，你肯定會發現，涉及關系型資料庫的會議會很少，無論他們鼓吹多少個V。

(3)大數據與數據的區別

大數據技術的問題是，大數據有些含糊不清，以至於行業中的每個供應商都可以跳進來聲稱自己的技術是大數據技術。以下是兩種很好的方法來幫助企業理解現在的大數據與過去單純的大數據的區別。

交易、交互和觀察：這是由Hortonworks公司負責企業戰略的副總裁Shaun Connolly提出的。交易是我們過去收集、存儲和分析的主要數據。交互是人們點擊網頁等操作得到的數據。觀察是自動收集的數據。

過程介導數據、人類產生的信息以及機器生成的數據。

(4)大數據：信號

SAP公司的Steve Lucas認為，應該根據意圖和時機來劃分這個世界，而不是根據數據的類型。「舊世界」主要是關於交易，當這些交易被記錄時，我們已經無法對它們採取任何行動：企業都在不斷管理「失效的數據」。而在「新世界」，企業可以使用新的「信號」數據來預測將會發生什麼，並進行干預來改善情況。

相關的案例有，追蹤社交媒體上人們對品牌的態度，以及預測性維護（用復雜的演算法幫助你決定何時需要更換零部件）。

(5)大數據：機會

這是來自451 Research的Matt Aslett，他將大數據定位為「之前因為技術限制而被忽略的數據」。（雖然在技術上，Matt使用了「暗數據」，而不是大數據，但已經非常接近）。這是筆者最喜歡的定義，因為它符合大部分文章和討論中的說法。

(6)大數據：隱喻

Rick Smolan在其書中寫道，大數據是「幫助這個星球生成神經系統的過程，其中我們人類只是另一種類型的感測器」。很深奧吧？

(7)大數據：新瓶裝舊酒

很多項目基本上是使用以前的技術，這些過去被稱為BI或者分析的技術突然跳入大數據的行列中。

底線：盡管大家對大數據的定義有很多爭議，但所有人都同意這個事實：大數據是一個大事件，在未來幾年將帶來巨大的機遇。

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❹ 如何找出企業內部的"暗數據

在自然界中有一種物質叫做「暗物質」，從物理學家的解釋來看，「暗物質」是自然界當中最充滿能量的部分，如何發揮「暗物質」的作用是當代自然科學研究的話題。而在數據科學領域，人們都在討論如何發掘隱藏在企業內部和整個互聯網上巨量的「暗數據」，怎樣發揮「暗數據」的價值。
有一種說法，人類只要利用大腦的 10%，就可以實現長生不老。即便在無數神經學家將其斥為胡編亂造的無稽之談，多年以後，我們還是不會放棄這種念頭，因為我們知道自身還有很多潛力沒有發揮，只是有待發掘。同樣，許多企業也僅利用了數據的一小部分，而把經過巨大的開銷存儲著的關於流程、員工、客戶和產品的寶貴數據放在數據孤島中，無法有效利用。我們對數據的挖掘還處在一個非常初級的階段，可將其稱之為「黎明前的黑暗」階段。
定義「暗數據」
「暗數據」是指企業已付費購買、收集以及存儲在各種系統和數據存儲中，但實際上目前並未使用、分析甚至訪問的所有數據。我們可以將「暗數據」視為大數據的子集，它可以包括存儲在 CRM 數據倉庫的結構化數據、日誌文件甚至來自於社交媒體的非結構化數據等所有數據。
當然，有些企業已經實施數據倉庫或者大數據平台，清楚數據的存在，並正在發掘數據的價值，但他們依然存在暗數據的問題。因為實施數據倉庫常常是站在IT的角度，對於IT來講或許已經是可以利用的明數據，對於其它部門，尤其是業務部門如果沒有充分有效的利用手段和方式，仍然是「暗數據」。如果您實際上無法利用付費購買的數據，那麼最終您就無法對企業的整體行為形成一致觀點。這意味著您將無法分析流程、合理配置資源，也無法在系統中找到代表您的專有優勢的數據。
「暗數據」產生
顯而易見， 沒有任何組織主動採取低效、 昂貴和不明智的措施。但一系列新應用程序和大量新數據已使很多公司忽視了他們已經擁有和付費購買的數據。為何會有這么多「暗數據」存在?我們從以下四點來解釋：
1、企業甚至沒有意識到數據的存在
企業不止有IT部門，還有更多的業務人員、管理決策人員，當他們嘗試解答疑難問題或改進工作方式時，會迴避尋找並分析自己不熟悉的數據集的挑戰，這種情況十分常見。不幸的是，往往由於缺乏技能、時間或能力，他們很難將正確的數據公諸於世，這在日常的工作當中是非常典型的一種場景。舉例說明，有些企業表示不清楚到底有多少客戶，這是真的嗎?回答是否定的，因為現在的企業IT已非常完善，每一筆客戶的交易信息都會存在系統當中，或許有些數據質量不是很好，但它們都是存在的，只是企業自己沒有意識到。如果這些數據以整個組織都能訪問的方式存儲，就能為更多業務部門、項目團隊提供支持，進而制定更明智的決策，並對更多假設進行測試。
2、企業意識到數據的存在，但不知道具體位置，利用的手段和方法也不足
企業已經建設了很多數據管理系統，知道數據是存在的，但如果組織的數據體系結構或復雜的數據流程起到阻礙作用，那就很難訪問數據。如果各個部門都在數據孤島中工作，並且數據保存在遺留數據存儲中，那麼即使是求知慾最強的團隊也會徒然碰壁。如果沒有制定關於存儲和管理所有這些數據的整個企業范圍的戰略，那麼組織的決策質量仍將受制於內部組織架構和過時的技術。

❺ 人工智慧+大數據是未來的方向嗎

隨著互聯網技術的不斷發展，人工智慧、大數據等新一代信息技術不斷顛覆社會的生產和生活方式，並以前所未有的速度驅動著時代變革，在新技術不斷刷新人們認知的同時，一系列關於AI技術的應用問題也隨之而來。
更多關注零售
在近期的大數據和人工智慧的應用熱潮中，幾乎沒有哪個領域像人工智慧這樣可以讓企業受益。無論是沃爾瑪還是當地的母嬰店，各地的企業似乎都在利用這些技術來降低管理費用，同時擴大業務范圍。例如，客服人員可能會被人工智慧助理徹底取代，但更重要的是，零售商可以通過人工智慧跟蹤他們的庫存，而消費者的興趣很快就會發生革命性的變化。
隨著越來越多的零售商將大數據和人工智慧應用到他們的商業模式中，預計這個行業現在可以利用人力和機器的力量來獲得更多的利潤。此外，由於更多的企業加入並將其應用於自己的業務中，人工智慧可能會繼續得到更多的投資。

暗數據的新紀元

隨著大數據的增長，利用暗數據獲得商業成功的機會也將隨之增加。所謂的暗數據就是企業正常商業活動期間搜集，處理，存儲的數據。但這些數據通常無法用於諸如分析，商業關系或者是直接變現獲利等目的。對於並不熟悉人工智慧和數據管理領域的許多人來說，這種數據不斷被證明是有用的。
暗數據可能難以讓人理解，但隨著越來越多的企業投資人工智慧，這些迷惑可能就會消散，並導致人們對正在進行的數據革命的熱情更高。
人工智慧和雲計算的結合
隨著越來越多的企業採用人工智慧解決方案以應對其業務困境，其中許多公司將尋求加強其IT基礎設施，並將業務轉向雲端。隨著大數據應用者的規模越來越大，人工智慧越來越成為一種主流，隨之而來的數據需求將給企業的本地伺服器帶來更大的負擔，這意味著他們需要在別處滿足他們的數據需求。
雲計算非常適合幫助滿足和管理這些不斷增長的需求，因為內部部署的伺服器和數據管理對於企業來說變得過於混亂並且成本高昂。

更加智能的市場營銷
市場營銷是利用大數據的力量革命化的關鍵領域之一，通過梳理大量的數據，企業能夠比以往任何時候都更准確地針對特定的消費者，將廣告和交易直接發送到潛在消費者的郵箱或家門口。

❻ 大數據未來的發展前景怎麼樣

隨著科技的發展，人類社會擁有數據規模增長很快，每時每刻、從天到地都有大量數據被產生和存儲下來。數據科學則通過對數據進行分析，幫助決策。
最近幾年，大數據這個詞突然變得很火，不僅納入阿里巴巴、谷歌等互聯網公司的戰略規劃中，在我國國務院和其他國家的政府報告中多次提及大數據，大數據無疑成為當今互聯網世界中的新寵兒。

大數據就業前景怎麼樣呢？

一、大數據就業前景

近年來，數據規模呈幾何級數高速成長。據國際信息技術咨詢企業國際數據公司(IDC)的報告，2020年全球數據存儲量將達到44ZB(1021)，到2030年將達到2500ZB。當前，需要處理的數據量已經大大超過處理能力的上限，從而導致大量數據因無法或來不及處理，而處於未被利用、價值不明的狀態，這些數據被稱為「暗數據」。據國際商業機器公司(IBM)的研究報告估計，大多數企業僅對其所有數據的1%進行了分析應用。

《大數據人才報告》指出，目前全國大數據人才僅46萬，未來3-5年將會達到150萬的大數據人才缺口。

二、職業發展主要分為3個方向

1、大數據開發方向，所涉及到的職業崗位有：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據開發工程師、大數據架構師等；

2、數據挖掘、數據分析方向，所涉及的職業崗位有：大數據分析師，大數據高級工程師，大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法工程師等；

3、大數據運維方向，所涉及的職業崗位有：大數據運維工程師等。

三個方向種，大數據開發是基礎，以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門薪資已經達到了8K以上，工作1年月薪可達到1.2w以上，具有2-3年工作經驗的Hadoop人才年薪可達到30-50w，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司。

❼ 為什麼大數據時代，需要那麼多數據幹嘛

1. 大數據是企業核心競爭力，也是公司的軟實力

大數據席捲了全球，並帶來了驚人的利益，這一力量無需多說。大數據使IBM、亞馬遜等全球頂尖公司受益，這些公司通過利用大數據開發一些前沿的技術，為客戶提供高端服務。

在如今的商業中，大數據顯現的驚人優勢並不亞於石油或煤炭帶來的利益。

2. 掌握數據能力，開采「暗數據」

大數據系統的出現使得這些公司能夠將尚未開拓的數據投入使用，並從中提取有意義的信息。過去沒有被認可或認為毫無用處的數據突然成為公司的財富，這一點令人驚訝不已。通過大數據分析，這些公司可以加快流程，從而降低運營成本。

3. 軟體正在吞噬整個世界 數據爭奪戰正在打響

我們目前處於數據驅動型經濟中，如果無法分析當前或未來的趨勢，任何組織都無法生存下去。搶奪數據已經成為決定下一步行動。

4. 決策指導 更智能更快速更精準

在這個激烈的競爭時代，人人都想脫穎而出。但問題是如何實現這一期望 雖然公司與競爭對手持有相同的運營模式，但公司應當如何展現其獨一無二 答案在於公司採用的策略。為了表現優於競爭對手，做出良好和智慧決策的能力在每一步中發揮關鍵作用。這些決定不僅應該是好的決定，而且應該盡可能做出又快又明智的決定，使公司能夠在積極的主動出擊。

5. 以用戶為中心 用戶行為數據是營銷關鍵

現在客戶有機會隨時隨地購物，在相關信息幫助下，對於公司需要做出比之前更敏捷的反應這一要求而言具有更大的挑戰。但是公司將如何不斷地實現這一點呢 答案是藉助「大數據」。客戶動向是不斷變化的，因此營銷人員的策略也應該做出相應調整。通過整合過去和實時數據來評估客戶的品味和喜好，這樣可以使公司採取更快捷的應對措施。

6. 通過數據倉庫使數據資產變現

這些公司越來越大，因此不同的流程產生不同的數據。資料倉儲中的許多重要信息仍然無法訪問。然而，公司已經能夠使用大數據分析這一武器來挖掘這座大山，讓分析師和工程師深入研究，並提供新穎而又有意義的見解。

❽ 金融服務領域的大數據：即時分析

近年來，「大數據」這個術語似乎比其他IT術語都更加流行。這不僅是術語的傳播，而且還有廣泛的應用，並且很多公司似乎都想趕上創新的列車。無論人們稱之為「大數據」、「數據科學」、「工業4.0」或任何其他誘人的術語，人們談論的都是一樣的事物：數據。

目前，還沒有對大數據的具體定義，但是企業可以根據5個V來測試數據，如果他們擁有所有數據，那麼他們其實採用的就是大數據。

這5個V是：數量、速度、種類、准確性、價值。然而，一些企業只停留在原有的3 個V：數量、速度、種類。遺憾的是，這些測試被認為無利可圖，因為企業可能會在詳細的分析上投入大量投資，但獲得的價值很少，因此，啟動它毫無意義。

大數據並不是每個商業等式的答案。但是，並非所有類型的數據都可以存儲或用作大數據，例如：金融服務提供商每天存儲客戶銀行轉賬等內容。這些數據不能稱為大數據，它是任何一方無法共享或分析的個人數據。金融服務提供商在用戶注冊時存儲用戶的ID，這兩者都不能稱為大數據。這是企業內部數據，應存儲在專用的數據倉庫伺服器中。另一方面，支出交易無疑可以被視為消費者行為，而這是大數據。一旦分析了這些數據，金融公司就可以為用戶提供更加個性化的服務，從而優化定價策略，提高客戶保留率，獲得競爭優勢等。

金融服務公司必須實現完全數字化，才能從大數據中獲得寶貴的見解。但是，國際金融服務商摩根士丹利公司的研究報告顯示，金融服務業的數字化指數並不高。事實上，由於IT遺留系統和過時的業務流程，只有35%的金融服務公司實現了數字化。

企業需要通過利用大數據並將其集成到日常運營中來釋放更多的機會，例如：

業務運營與戰略 在普華永道公司於2018年發布的一份報告中，美國只有38%的消費者表示他們與之互動的員工了解他們的需求; 美國以外的46%消費者也這么認為。為了解決這一業務問題，基於分析的大數據技術可以促進以客戶為中心的文化，從而增強客戶體驗，並提高運營效率。通過利用大數據，企業還可以建立自助服務平台，以吸引更多的財富管理投資者，使他們與需求保持一致，並將費用降至最低。將部門收集到的舊數據連接起來，並將其與新收集的數據集成，以獲得最大的數據完整性，這將是一個很好的實踐。

風險管理 信用評分平台是一項重要的服務，可以為全球數億名客戶提供服務。但現在必須將其提升到第二等級，以便對客戶的財務狀況提供全方位的視角。通過引入非傳統指標，客戶可以更公平地訪問金融產品。此外，大數據產生的結果可用於建立數據模型，以識別捕捉股市欺詐者的模式，並提醒金融風險機構調查這些案例。積極主動的首席風險官將定期使用大數據，以確保企業符合他們嚴格的標准。

信息技術 近年來，由於大量的網路犯罪，在金融服務的IT系統中使用大數據已成為當務之急。為了發現欺詐並防止其發生，金融企業必須具有更高級的安全級別。構建預測性分析將使IT工作人員能夠在網路攻擊入侵系統之前進行預測。戰略性地採取行動的IT工程師可以支持其他部門，為他們提供大數據即服務，其范圍包括：為財務部門自動調節流程、為營銷部門提供實時報告以增強其目標營銷活動，以及在新服務發布前構建並行大數據模型以對其進行回溯測試。IT工作者是大數據游戲中的快樂參與者，他們有能力不斷地支持跨部門的同事將暗數據轉化為戰略數據。 企業通常從大數據中探索分析其資產負債表。即使是聲明健康運營的知名公司也經常分析他們的數據。事實上，這些是獲得市場擴張、競爭優勢和利潤增長的公司。

如果企業能夠授權大數據來回答業務問題，那麼相同的大數據也可以為他們提供許多無可置疑的答案。事實上，大數據確定的答案的好處不僅僅局限於金融服務公司及其利益相關者，而且還將進一步擴大到其他領域，其中包括：

(1)無可爭議的答案：客戶細分 分析可以提供基於年齡、收入和人口統計的不同消費者行為的見解。因此，金融服務公司能夠使客戶產品與他們的定製需求保持一致，從而提高客戶保留率。受益人：消費者-金融服務提供商。

(2)無可置疑的答案：定價策略 除了其他好處之外，大規模分析可以為消費者提供更好的價格。例如：消費者可以根據他們審慎模式，在汽車保險政策上獲得具有競爭力的價格。金融服務公司能夠使用大數據來發現住房的價格過高，並建議客戶評估不同的報價，重新引導他們找到一個更合適的貸款人。受益人：消費者-競爭監管機構。

(3)無可爭議的答案：金融包容性 正如歐洲銀行管理局在2018年發布的調查中所提到的，受訪者表示，大數據對更多金融包容性有著積極影響。相當一部分消費者無法獲得金融服務，如：信用評分、住房融資等。 但是，通過涉及大數據，這些消費者可以使用可穿戴設備來改善他們的健康狀況，因此可以獲得更具競爭力和更便宜的保險套餐。擁有第一個金融產品將有助於他們融入金融生態系統。受益人：消費者-金融服務提供商-政府機構。

(4)無可置疑的答案：數據治理 使用金融服務大數據的良好做法將增加消費者對供應商的信任。如果金融服務公司分享他們的大數據技術，並解釋他們如何以合乎道德的方式使用數據來改善他們提供的服務，並更好地滿足消費者需求，他們將從中受益。隨著消費者被個性化產品所吸引，他們會故意分享更多數據以獲得更多個性化。受益人：所有上述受益人。

大數據的指導原則無處不在，但這並不意味著所有數據科學家都會得到相同的輸出，因為每家公司都有不同的數據量，這取決於分析的執行深度。並非所有大數據都能提供有價值的成熟見解。因此，行業領導者必須確保投資自己的數據是有利可圖的，並與他們的業務能力、人員技能和企業願景保持一致。

當今的金融服務公司正在尋求通過利用大數據分析來競爭，他們在數據戰略方面獲勝的結構如下：

•管理：數據遷移、數據選擇、數據存儲、數據測試

•分析：數據結構、數據分析、機器學習、數據可視化

•成果：成功指標、業務決策、貨幣化、市場領導力

數據是一種永不貶值的有形資產，使用有價值的見解是一種面向未來的戰略。因此，競爭是一個不斷變化的目標，企業必須隨時進行分析。

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❾ 7 個你不可不知的大數據定義

7 個你不可不知的大數據定義
在大多數人根本不知道大數據(Big Data)到底是什麼的時候，不可否認的是，大數據已經在 21 世紀掀起一場驚濤駭浪。根據研究機構 IDC(國際數據資訊公司)的分析，這個世界上的資料正在以每兩年就翻倍的驚人速度增加中。了解大數據、如何利用巨量資料，成了人人關心的重點議題。

盡管大數據的定義各家歧異，但基本上，大數據領域里的每個人都同意一點：大數據不僅僅是指更多資料而已。這篇文章整理出 7 個重要的大數據觀點，希望大家不只是看著大數據的表皮，而能用不同的角度深入檢視大數據。
1) 最基本的大數據定義 The Original Big Data

大數據的 3Vs 定義是目前為止最受推崇且最廣為人知的說法。3Vs 由 Gartner 的分析師 Doug Laney 最早在 2001 年時提出，分別代表資料量 Volume、資料傳輸速度 Velocity、資料類型 Variety。從那之後，便有人在 3Vs 之外陸續提出更多「V」， Veracity、Validity、 Value、Visibility 等，其中又以 Veracity (真實性)最被普遍認同。

3Vs 定義在上一篇文章中有仔細介紹，在這就不詳述了，請參考《巨量資料的時代，用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認識大數據》。

2) 大數據即科技 Big Data as Technology

大數據並不是什麼嶄新的概念，好幾十年前 CERN 的科學家就在處理每秒上看 PB (Peta Bytes)巨量資料。那為什麼一直到近幾年「大數據」這顆塬子彈才被投到科技圈，轟得人人叄句不離大數據?

現今要處理的資料量更龐大、資料產生跟處理速度更驚人、資料來源更多樣，於是處理、儲存大量資料的新技術跟工具快速發展，像是開源軟體 Hadoop 跟 NoSQL 資料庫。新科技誕生後，開發者跟使用者需要一個專業名詞來與之前的科技作出區別，於是「大數據」一詞因應而生。

因此大數據不只是指資料，也指這些用來分析、處理巨量資料的新興科技。

「Big Data is the new tools helping us find relevant data and analyze its implications.」

3) 大數據即不同的資料類型 Big Data as Data Distinctions

現今「大數據」所涉及的資料已經和過去的資料已經不同了。根據 Hortonworks 公司戰略副總裁 Shaun Connolly 的說法1，過去的資料大部分是人工手記下來的交易紀錄(Transactions)，現在則是機器替我們記錄下來的交易資料;除此之外，還有人們跟事物、企業間的互動資料(Interactions)，例如人們在網路上點擊網頁跟連結的紀錄;最後則是機器自動生成、累積下來的觀察資料(Observations)，例如智慧型家居產品記錄下來的室溫變化等。

因此 Shaun Connolly 定義大數據是由交易、互動、觀察資料所組成的資料型態。

"Big Data = Transactions + Interactions + Observations"

4) 大數據即訊號 Big Data as Signals

SAP 公司的高管 Steve Lucas 不以資料型態來看待大數據，而是以目的(intent)跟時機(timing)。在過去，企業收集到的資料只能在事情發生後引以為鑒，但現在企業收集到的是「新訊號」2，可以在事情發生前得到前兆跟提示，進而做出行動來影響事情結果。例如某品牌廣告在社群網站上的「贊」數、點閱率如果跌落谷底，公司便可以預期接下來產品銷售量一定也會慘不忍睹;同樣的情形在過去時，公司所得到的數據就是產品發售後的銷售量。

「Big Data is the new signals.」

5) 大數據即機會 Big Data as Opportunity

根據 451 Research 的數據專家 Matt Aslett，他將大數據定義為「以前因為科技所限而忽略的資料」3，這個說法也受到許多人的贊同，因為多半提起大數據時，都是在討論這些以前無法分析處理、囊括其中的資料。

"Big Data is data that was previously ignored because of technology limitations."

其實他在文中並不是用 Big Data 一字，而是使用「Dark Data(暗數據)」。事實上許多公司都使用暗數據這個字，因為當資料變「暗」了，便表示一個漏掉的訊息、錯失的機會，在企業策略中留下一個盲點4。一直以來，各企業僱用數據專家的目的就是希望能「點亮」這些暗數據(illuminate the Dark Data)，觀察到以前不曾注意過的趨勢、做出更全面的考量。

也因此，SAP 曾經做過一個調查顯示，將近 76% 的企業高管們視大數據為「機會」。個人也滿喜歡這個觀點，畢竟現在各公司在推動大數據的塬因，就是希望能掌握全面的訊息、把握住這些機會!

"A new survey by SAP suggests that nearly 76 percent of executives see 「Big Data」 as an opportunity" 5

6) 大數據的哲學定義 Big Data as Metaphor

著名的攝影師和出版人，前《Time(時代)》、《Life(生活)》、《National Geographic(國家地理)》雜志攝影師，負責過有史以來最大攝影項目的 Rick Smolan ，在他的著作《大數據的人性面孔》(The Human Face of Big Data)一書中，則給了大數據一個最完美的哲學定義 ——「大數據是幫助地球建構神經系統的一個過程，在這系統中，我們(人類)不過是其中一種感測器。」6

「Big Data is the process of helping the planet grow a nervous system, one in which we are just another, human, type of sensor.」

深奧吧?如果你讀過《大數據的人性面孔》一書，相信你應該會對這個比喻點頭如搗蒜。

7) 大數據是舊東西的新噱頭 Big Data as New Term for Old Stuff

也有部份人認為，「大數據」一詞被嚴重濫用，大數據只是商業智慧(Business intelligence)或商業分析(Business analytics)演化後的新字7。

❿ 為何大數據在當今世界如此重要

一、大數據是企業核心競爭力，也是公司的軟實力。大數據甚至可以為企業贏得50%的利潤。
二、掌握數據能力，開采「暗數據」（組織在正常業務活動過程中收集、處理和存儲的信息資產），大數據系統的出現使得這些公司能夠將尚未開拓的數據投入使用，並從中提取有意義的信息，成為公司的財富。通過大數據分析，公司可以加快流程，從而降低運營成本。
三、軟體正在吞噬整個世界 數據爭奪戰正在打響，搶奪數據已經成為決定下一步行動方案的關鍵。客戶逐漸成為所有組織的焦點，對於及時滿足客戶的需求這一任務非常迫切。只有在強大的軟體支持下，業務戰略才有可能會支撐和加速業務運營。這最終促成了強大的大數據技術的需求，可以以許多方式使組織受益。
四、決策指導，更智能更快速更精準。在這個激烈的競爭時代，為了表現優於競爭對手，做出良好和智慧決策的能力在每一步中發揮關鍵作用。這些決定不僅應該是好的決定，而且應該盡可能做出又快又明智的決定，使公司能夠在積極的主動出擊。將大數據分析納入流程的做法揭示了非結構化數據，從而有助於管理者以系統的方式分析其決策，並在需要時採取替代方法。
五、以用戶為中心，用戶行為數據是營銷關鍵。客戶動向是不斷變化的，因此營銷人員的策略也應該做出相應調整。通過整合過去和實時數據來評估客戶的品味和喜好，這樣可以使公司採取更快捷的應對措施。
六、通過數據倉庫使數據資產變現，很多公司已經能夠使用大數據分析這一武器，讓分析師和工程師深入研究，並提供新穎而又有意義的見解。