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大數據時代變革機遇挑戰電子書

發布時間:2023-01-01 08:21:37

大數據時代應如何應對變革帶來的機遇與挑戰

大數據時代應如何應對變革帶來的機遇與挑戰

大數據時代帶給我們更多沖擊,要想與時俱進,並不斷的提升,那就要摒棄原來的傳統思想,大膽努力的接受大數據帶來的新挑戰。想要弄清楚大數據時代帶給我們的變化,那就要先知道大數據是什麼,這樣方可以更好的迎接大挑戰,應對時代帶來的變革。大數據是指海量的數據,這是非結構化的數據,無法用傳統的數據來處理。大數據技術的應用給人們生活帶來了諸多的便利性,許多疫情的報告都來源於大數據。
大數據的應用並不是那麼簡單,其引發的是模式的變革,其應用不僅僅是發電、輸電,而是基於互聯網技術,這對於人們的生產過程以及商品交換帶來了變革性的影響。整個變革過程的技術手段就是數據的挖掘與分析,其是在互聯網基礎上,將使製造行業的生產效率大幅度提升。大靈氣無法產生新的物質產品,也無法創造新的市場需求,但卻可以大幅度的提升生產力。
國際上對於大數據的定義了四大特徵,那就是海量的數據規模、快速的數據流轉、動態的數據體系、多樣的數據類型以及巨大的數據價值。基於大數據的全國的數據信息總量每兩年就翻番。對於企業而言,大數據來源於企業內部信息系統所產生的運營數據,數據越大結果越好。成功的進入大數據時代,企業將擁有更多的發展潛能。
通過對大數據的處理,人們放棄了因果關系而選擇了相互聯系。在未來的幾年內,大數據將成為提升公司競爭力的有力基礎,行業與行業之間的競爭將演變為數據的競爭,所以,解決數據資源的搜索與共享將成為當務之急。以互聯網行業的代表阿里巴巴和谷歌為例,前者的伺服器都達到了上萬台,而後者則超過了五十萬台,這就是數據的差別。
大數據是一種運營模式,數據的膨脹決定了企業的未來發展方向,越來越多的企業意識到了數據增漲的隱患。隨著時間的推移,數據對於人們和企業的重要性會越發突顯。

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❸ 大數據時代下我國電子商務的發展機遇與挑戰

大數據時代下我國電子商務的發展機遇與挑戰_數據分析師考試

大數據時代已經到來,認同這一判斷的人越來越多。隨著物聯網、雲計算、移動互聯網等新技術的發展,手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的感測器,將成為大數據來源和承載方式。據預測,全球互聯網上的數據量每兩年會翻一番,到2013年互聯網上的數據量將達到667EB(1EB=109GB)。這些數據絕大多數是「非結構化數據」,通常不能為傳統的資料庫所用,但隨著自然語言處理、模式識別和機器學習等人工智慧技術的發展,這些龐大的數據「寶藏」將成為未來世界的新「石油」。

大數據正在促生新的藍海,催生新的經濟增長點,正在成為政府和企業競爭的新焦點。2012年,瑞士達沃斯論壇發布《大數據,大影響》報告,稱「數據已經成為一種新的經濟資產類別,就像貨幣或黃金一樣」。2012年,美國政府啟動「大數據研究和發展計劃」,將「大數據」上升到了國家戰略層面。對於企業來說,數據正在取代人才成為企業的核心競爭力。總之,大數據所能帶來的巨大商業價值,被認為將引領一場足以與20世紀計算機革命匹敵的巨大變革。

未來,大數據時代將會撼動人類社會的方方面面,從商業科技到醫療、政府、教育等各個領域。但現在,電子商務無疑已成為其中發展最快、應用最廣泛、也最成功的領域之一。

大數據時代下我國電子商務的發展機遇

當前,我國電子商務正處於快速發展期。以阿里巴巴為例,從2010年到2012年,淘寶和天貓雙十一單日成交額分別為9億、33億、191億;而2011年全年,淘寶和天貓成交量之和為3600億,2012年這個數據超過一萬億。根據國家統計局數據,2012年全國各省社會消費品零售總額為20.17萬億,一萬億相當於其總量的4.8%。我國電子商務井噴式發展的背後是消費者數據的幾何級增長。電子商務龍頭企業也正是看到了相關機遇,積極部署、探索和挖掘大數據相關應用。

一是,電商企業通過大數據應用創新商業模式

大數據的重要趨勢就是數據服務的變革,把人分成很多群體,對每個群體甚至每個人提供針對性的服務。消費數據量的增加為電商企業提供了精確把握用戶群體和個體網路行為模式的基礎。電商企業通過大數據應用,可以探索個人化、個性化、精確化和智能化地進行廣告推送和推廣服務,創立比現有廣告和產品推廣形式性價比更高的全新商業模式。同時,電商企業也可以通過對大數據的把握,尋找更多更好地增加用戶粘性,開發新產品和新服務,降低運營成本的方法和途徑。

實際上,國外傳統零售巨頭早已開始大數據的應用和實踐。Tesco是全球利潤第二大零售商,其從會員卡的用戶購買記錄中,充分了解用戶的行為,並基於此進行一系列的業務活動,例如通過郵件或信件寄給用戶的促銷可以變得更個性化,店內的商家商品及促銷也可以根據周圍人群的喜好、消費時段來更加有針對性,從而提高貨品的流通。這樣的做法為Tesco獲得了豐厚的回報,僅在市場宣傳一項,就能幫助其每年節省3.5億英鎊的費用。顯然,電商企業對比傳統零售企業在這方面會更有優勢,因為電商企業本身就是通過數據平台為用戶提供零售服務的。

從國內來看,我國電商企業均積極在大數據領域進行布局和深耕,已逐步認識到大數據應用對於電商發展的重要性。以我國著名B2C龍頭企業凡客誠品為例。經過近幾年的高速發展,凡客每年的銷售量成倍增長,庫存問題逐漸成為制約其發展的主要因素。2011年,凡客成立了數據中心,針對企業經營數據,包括庫存、進貨周期、周轉、訂單等,研究分析新產品的上架與新用戶增長的關系,每上線一個新產品與它能夠帶來的用戶二次購買的關系等,開展大數據應用實踐。據報道,凡客的高庫存問題目前已得到了緩解,庫存周轉速度由100天下降為50天-30天,有效降低了運營成本。

二是,電商企業通過大數據應用推動差異化競爭

當前,我國電子商務發展面臨的兩大突出問題是成本和同質化競爭。而大數據時代的到來將為其發展和競爭提供新的出路,包括具體產品和服務形式,通過個性化創新提升企業競爭力。

還是以阿里巴巴為例。阿里巴巴通過對旗下的淘寶、天貓、阿里雲、支付寶、萬網等業務平台進行資源整合,形成了強大的電子商務客戶群及消費者行為的全產業鏈信息,造就了獨一無二的數據處理能力,這是目前其他電子商務公司無法模仿與跟隨的。同時,也將電子商務的競爭從簡單的價格戰上升了一個層次,形成了差異化競爭。目前,淘寶已形成的數據平台產品,包括數據魔方、量子恆道、超級分析、金牌統計、雲鏡數據等100餘款,功能包括店鋪基礎經營分析、商品分析、營銷效果分析、買家分析、訂單分析、供應鏈分析、行業分析、財務分析和預測分析等。

此外,電商企業通過大數據應用積極開拓發展新藍海——互聯網金融業務。目前阿里、京東、蘇寧三大主流電商企業已相繼試水。除「阿里小貸」模式比較成功之外,京東模式也漸出效果。2012年,京東通過與中國銀行合作,推出「供應鏈金融服務」,供應商憑借其在京東的訂單、入庫單等向京東提出融資申請,核准後遞交銀行,再由銀行給予放款。據報道,此服務可以幫助京東供應商大幅度縮短賬期,資金回報率由原來的60%左右提高到226%。

大數據時代下我國電子商務面臨的挑戰

雖然電子商務企業已經走在大數據時代的前列,但在開始規劃大數據美好藍圖的同時也要警惕其面臨的挑戰和風險。

一是企業信息化投資將規模化發展。電商企業內部的經營交易信息,包括商品、物流信息,以及用戶的社交信息、位置信息等等將構成企業大數據的主要來源。其信息量遠遠超越了現有企業IT架構和基礎設施的承載能力,其實時性要求大大超越現有的計算能力。此外,電商企業還將面臨數據孤島、數據質量、數據格局等數據治理問題。要想依靠大數據獲益,我國電商企業必將進行新一輪的信息化投資和建設。

二是相關管理政策尚不明確。大數據時代下,雲計算必將成為電商企業選擇的業務模式,其本質是數據處理技術。數據是資產,雲為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道。雲計算所提供的服務,既包括軟體服務和應用平台服務,又包括基礎設施服務,但目前我國針對雲計算服務的管理政策和技術標准尚未明確。

三是數據安全與隱私問題突出。一方面,大量的數據匯集,包括大量的企業運營數據、客戶信息、個人的隱私和各種行為的細節記錄,面臨的數據泄露風險將會增大。電商企業既要防止數據在雲上丟掉,也要防止數據在端上被竊取和篡改。另一方面,一些敏感數據的所有權和使用權還沒有明確的界定,很多基於大數據的分析都未考慮到其中涉及到的個體的隱私問題。

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《數文明》(塗子沛)電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名:數文明

作者:塗子沛

豆瓣評分:7.1

出版社:中信出版集團

出版年份:2018-10

頁數:384

內容簡介:

從量數、據數、普適記錄、人臉識別、以圖搜車,到霧計算、城市大腦、單粒度治理、無匿名社會、量子思維……作為中國研究大數據的權威專家,作者在《數文明》一書中,以大數據為核心元素,抽絲剝繭,深入地闡述了這個大數據時代的文明社會——一個全新的數文明時代。

將大數據與人類文明融合在一起,這本書提供給我們的不僅是一種全新的敘事結構,它還將突破你的認知邊界和思維極限,給你提供一個應對這個世界的全新的認知方法論。

《數文明》一書從三個層面鞭辟入裡地描繪了互聯網時代的一種全新文明形態:人類的數據文明——它將是互聯網的下半場;商業世界的數據文明——商業世界將迎來重塑和再造;以及個人世界的數據文明——我們該如何從不完整的個體跨躍到高能個體。不論在哪個層面,數文明對人類的顛覆和重構都將是影響深遠的。

可以說,《數文明》重構的不僅僅是我們的認知邏輯,還有身處這個數文明時代的生存邏輯——不僅包括每一個國家、每一種社會、每一家企業,還有每一個個體。

這本《數文明》為大數據先鋒思想家塗子沛所著的第三本力作,分享了他對大數據給人類、社會和文明的各個層面可能帶來的機遇和挑戰的探索和思考,縱橫歷史、文字雋永、深入淺出、信息量大、涉及面廣,讀之獲益甚多,難以釋卷。

作者簡介:

塗子沛

江西吉安人,大數據先鋒思想家。曾在美國學習、工作多年,2014年從矽谷回國,出任阿里巴巴集團副總裁。從2017年起先後創建塗子沛咨詢、數文明科技。同時擔任伊斯佳股份(智能製造)董事、人民網獨立董事。

其首部著作《大數據》開大數據之先河,被譽為「為華文世界開創了一個重要話題」;第二部著作《數據之巔》則認為必須把大數據從科技符號提升為文化符號,推動中國在大數據時代的全球競爭中勝出。這本《數文明》為數據三部曲的第三部。

本科畢業於華中科技大學計算機系,研究生畢業於中山大學、卡內基-梅隆大學,獲公共管理碩士和信息技術科學碩士學位。

❺ 淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文

淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文推薦

在學習和工作中,大家總少不了接觸論文吧,論文的類型很多,包括學年論文、畢業論文、學位論文、科技論文、成果論文等。為了讓您在寫論文時更加簡單方便,以下是我精心整理的淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文,僅供參考,希望能夠幫助到大家。

淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文

1、大數據的基本概況

大數據(Big Data)是指那些超過傳統資料庫系統處理能力的數據,其具有以下四個基本特性,即海量性、多樣性、易變性、高速性。同時數據類型繁多、數據價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高等也是其主要特徵。

2、大數據的時代影響

大數據,對經濟、政治、文化等方面都具有較為深遠的影響,其可幫助人們進行量化管理,更具科學性和針對性,得數據者得天下。大數據對於時代的影響主要包括以下幾個方面:

(1)「大數據決策」更加科學有效。如果人們以大數據分析作為基礎進行決策,可全面獲取相關決策信息,讓數據主導決策,這種方法必將促進決策方式的創新和改變,徹底改變傳統的決策方式,提高決策的科學性,並推動信息管理准則的重新定位。2009 年爆發的甲型H1N1 流感就是利用大數據的一個成功範例,谷歌公司通過分析網上搜索的大量記錄,判斷流感的傳播源地,公共衛生機構官員通過這些有價值的數據信息採取了有針對性的行動決策。

(2)「大數據應用」促進行業融合。雖然大數據源於通信產業,但其影響絕不局限於通信產業,勢必也將對其他產生較為深遠的影響。目前,大數據正逐漸廣泛應用於各個行業和領域,越來越多的企業開始以數據分析為輔助手段加強公司的日常管理和運營管理,如麥當勞、肯德基、蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是基於大數據分析完成選址的,另外數據分析技術在零售業也應用越來越廣泛。

(3)「大數據開發」推動技術變革。大數據的應用需求,是大數據新技術開發的源泉。相信隨著時代的不斷發展,計算機系統的數據分析和數據挖掘功能將逐漸取代以往單純依靠人們自身判斷力的領域應用。藉助這些創新型的大數據應用,數據的能量將會層層被放大。

另外,需要注意的是,大數據在個人隱私的方面,容易造成一些隱私泄漏。我們需要認真嚴肅的對待這個問題,綜合運用法律、宣傳、道德等手段,為保護個人隱私,做出更積極的努力。

3、大數據的應對策略

3.1 布局關鍵技術研發創新。

目前而言,大數據的技術門檻較高,在這一領域有競爭力的多為一些在數據存儲和分析等方面有優勢的信息技術企業。為促進產業升級,我們必須加強研究,重視研發和應用數據分析關鍵技術和新興技術,具體可從以下幾個方面入手:第一,夯實發展基礎,以大數據核心技術為著手點,加強人工智慧、機器學習、商業智能等領域的理論研究和技術研發,為大數據的應用奠定理論基礎。二是加快基礎技術(非結構化數據處理技術、可視化技術、非關系型資料庫管理技術等)的研發,並使其與物聯網、移動互聯網、雲計算等技術有機融合,為解決方案的制定打下堅實基礎。三是基於大數據應用,著重對知識計算( 搜索) 技術、知識庫技術、網頁搜索技術等核心技術進行研發,加強單項技術產品研發,並保證質量的提升,同時促使其與數據處理技術的有機結合,建立科學技術體系。

3.2 提高軟體產品發展水平。

一是促進以企業為主導的產學研合作,提高軟體發展水平。二是運用雲計算技術促進信息技術服務業的轉型和發展,促進中文知識庫、資料庫與規則庫的建設。三是採取鼓勵政策引導軟硬體企業和服務企業應用新型技術開展數據信息服務,提供具有行業特色的系統集成解決方案。四是以大型互聯網公司牽頭,並聚集中小互聯網信息服務提供商,對優勢資源進行系統整合,開拓與整合本土化信息服務。五是以數據處理軟體商牽頭,這些軟體商必須具備一定的基礎優勢,其可充分發揮各自的數據優勢和技術優勢,優勢互補,提高數據軟體開發水平,提高服務內容的精確性和科學性。同時提高大數據解決方案提供商的市場能力和集成水平,以保障其大數據為各行業領域提供較為成熟的解決方案。

3.3 加速推進大數據示範應用。

大數據時代,我們應積極推進大數據的示範應用,可從以下幾個方面進行實踐:第一,對於一些數據量大的領域(如金融、能源、流通、電信、醫療等領域),應引導行業廠商積極參與,大力發展數據監測和分析、橫向擴展存儲、商業決策等軟硬體一體化的行業應用解決方案。第二,將大數據逐漸應用於智慧城市建設及個人生活和服務領域,促進數字內容加工處理軟體等服務發展水平的提高。第三,促進行業資料庫(特別是高科技領域)的深度開發,建議針對不同的行業領域建立不同的專題資料庫,以提供相應的內容增值服務,形成有特色化的服務。第四,以重點領域或重點企業為突破口,對企業數據進行相應分析、整理和清洗,逐漸減少和去除重復數據和噪音數據。

3.4 優化完善大數據發展環境。

信息安全問題是大數據應用面臨的主要問題,因此,我們應加強對基於大數據的情報收集分析工作信息保密問題的研究,制定有效的防範對策,加強信息安全管理。同時,為優化完善大數據發展環境,應採取各種鼓勵政策(如將具備一定能力企業的數據加工處理業務列入營業稅優惠政策享受范圍)支持數據加工處理企業的發展,促使其提高數據分析處理服務的水平和質量。三是夯實大數據的應用基礎,完善相關體制機制,以政府為切入點,推動信息資源的集中共享。

做到上面的幾點,當大數據時代來臨的時候,面臨大量數據將不是束手無策,而是成竹在胸,而從數據中得到的好處也將促進國家和企業的快速發展。

大數據為經營的橫向跨界、產業的越界混融、生產與消費的合一提供了有利條件,大數據必將在社會經濟、政治、文化等方面對人們生活產生巨大的影響,同時大數據時代對人類的數據駕馭能力也提出了新的挑戰與機遇。面對新的挑戰與發展機遇,我們應積極應對,以掌握未來大數據發展主動權。

結構

論文一般由名稱、作者、摘要、關鍵詞、正文、參考文獻和附錄等部分組成,其中部分組成(例如附錄)可有可無。

1、論文題目

要求准確、簡練、醒目、新穎。

2、目錄

目錄是論文中主要段落的'簡表。(短篇論文不必列目錄)

3、內容提要

是文章主要內容的摘錄,要求短、精、完整。

4、關鍵詞定義

關鍵詞是從論文的題名、提要和正文中選取出來的,是對表述論文的中心內容有實質意義的詞彙。關鍵詞是用作計算機系統標引論文內容特徵的詞語,便於信息系統匯集,以供讀者檢索。每篇論文一般選取3-8個詞彙作為關鍵詞,另起一行,排在「提要」的左下方。

主題詞是經過規范化的詞,在確定主題詞時,要對論文進行主題分析,依照標引和組配規則轉換成主題詞表中的規范詞語。(參見《漢語主題詞表》和《世界漢語主題詞表》)。

5、論文正文

(1)引言:引言又稱前言、序言和導言,用在論文的開頭。引言一般要概括地寫出作者意圖,說明選題的目的和意義, 並指出論文寫作的范圍。引言要短小精悍、緊扣主題。

(2)論文正文:正文是論文的主體,正文應包括論點、論據、論證過程和結論。主體部分包括以下內容:

a.提出問題-論點;

b.分析問題-論據和論證;

c.解決問題-論證方法與步驟;

d.結論。

6、參考文獻

一篇論文的參考文獻是將論文在研究和寫作中可參考或引證的主要文獻資料,列於論文的末尾。參考文獻應另起一頁,標注方式按進行。

7、論文裝訂

論文的有關部分全部抄清完了,經過檢查,再沒有什麼問題,把它裝成冊,再加上封面。論文的封面要樸素大方,要寫出論文的題目、學校、科系、指導教師姓名、作者姓名、完成年月日。論文的題目的作者姓名一定要寫在表皮上,不要寫裡面的補頁上。

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❻ 如何應對大數據時代的變革機遇挑戰

大數據搭著信息時代的快車來到了我們的面前,數據的價值逐漸為人們所重視,同時也讓數據分析師的身價倍增。而隨著大數據分析工具等大數據應用技術的出現,未來的數據分析師又將遇到怎樣的挑戰和機遇呢?
工具搶了人的飯碗?
很多大數據分析工具的設計起點非常高,定位了數據分析過程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵蓋了從數據前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的數據可視化的整個數據分析過程,功能不可謂不強大。
但如果僅憑這些就認定大數據分析工具能取代數據分析師,未免有些杞人憂天了。恰恰相反,大數據分析工具不是數據分析師的競爭者,而是協助者。工具本來就是為人服務的,數據分析師的專業素養讓其能很好的發揮大數據分析工具的性能,二者相輔相成,是友非敵。
企業的支持
雖然大數據的概念已經普及,但是很多企業還是留存有一些傳統的觀念。很多企業雖然重金聘用了數據分析師甚至是組建了數據分析師團隊,但是卻並沒有建立完善的數據價值體系。對數據分析工作缺乏理解與支持。
相對於數據管理,數據分析工的工作重心還應該放在「挖掘數據價值」上。企業與數據分析師直接缺少職能的溝通,將直接影響企業對數據分析師工作性質的定位;同時,企業應該建立資料庫並部署大數據分析工具,為了能更好地對接用戶,也為企業和數據分析師留有足夠的空間。
從幕後到台前的轉變
以往的業務人員經常要磨破嘴皮才能得到別人的認同,而現在許多企業正在考慮讓數據分析師帶著數據分析結果去談業務。打算以「讓數據說話,以數據服人」去贏得客戶的信任。而主要的實施過程,是靠數據可視化技術來實現的。
數據可視化技術讓數據能以圖表和視頻的方式直觀地展示在人們面前,而數據分析師作為數據的管理者和挖掘者,是最適合不過的講解人了。這樣就要求數據分析師不僅要有扎實的數據分析能力,還要能提取數據精髓,並將之演講出來以獲得他人的認同。從幕後轉到台前,這裡面會需要許多技能,數據分析師的工作性質也將發生改變。
在大數據時代,數據分析師所扮演的角色不可能是一成不變的。而只有順應時代的潮流,響應時代的需要,數據分析師這個行業才能繼續生存並發展。其實,大數據分析工具,數據可視化這些技術的出現固然使行業受到了影響與挑戰,但對於數據分析師來說,未嘗不是一次擺脫傳統束縛的機遇!

❼ 大數據——大價值、大機遇、大變革(全彩)的序

「這是最好的時代,也是最壞的時代;這是智慧的時代,也是愚蠢的時代」。每天,有無數的企業在建立,也有無數的企業在消失。互聯網讓信息和數據快速積累和流動,世界變得更透明,更平坦。
誰能想像五年之後,一個不懂數據的公司如何生存和發展?數據革命正在瓦解已經建立的產業和商業模式,你、我都准備好了嗎?
一切始於緊迫感
自2012年3月華盛頓宣布「大數據研究和發展倡議」,英國、日本、德國、加拿大等國紛紛效仿,推出與大數據應用相關的戰略研究,自此一場關於「大數據」的戰略爭奪已經拉開戰幕。
能源在消耗中面臨枯竭,從而引發各國對能源的爭奪和對危機的恐懼;數據不但不會因為佔有而枯竭,還會隨著使用和傳播不斷的豐富與生長。可以想像,數據將成為未來世界的DNA。但擁有的數據規模、質量和應用帶來的馬太效應將形成明顯的數據資源區隔和競爭優勢,因此大數據成為各國爭奪的下一個戰略前沿。這是一場沒有硝煙的戰爭,隨著「智慧經濟」的崛起,採集數據、掌握數據、運用數據必將成為國家、企業的核心競爭力。
大數據正在為我們呈現一個全新的信息社會、智慧社會,世界經濟在迎來新引擎的同時,格局也醞釀著新變化。面對歷史的又一次機遇,我們將扮演何種角色、如何應對,這是值得我們每一位認真思考和探究的問題。
本書從社會、經濟、商業和技術等多角度展現了大數據將帶來的改變和促進,同時對其發展趨勢、實施中的問題和風險也做了思考。
行勝於言,我們用最短的時間完成此書的編撰就是希望每位閱讀此書的讀者都能從中得以觸動和借鑒,從而關注大數據及大數據下的發展。
李志剛

❽ 如何在大數據時代尋找下一個大機遇pdf

大數據(big data),是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類,而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似,大數據並不在「大」,而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言,如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面:
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

❾ 誰有《大數據時代:生活,工作與思維的大變革》全本電子書下載百度網盤資源

大數據時代:生活,工作與思維的大變革-Mayer-Schonberger,維克托·邁爾·舍恩伯格(Viktor-.mobi

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