大數據時代我們該做什麼准備

A. 身處大數據時代，我們該如何做

大數據時代復，可以知道世制界上任何一個角落上發生的事。網路方便人們獲取信息的同時，也大大增加了人們信息泄露的可能性。加米穀大數據來分享我們該如何保護自己的個人信息。

如何防範自己的個人信息泄露呢？

1、不要隨便填寫各種各樣的調查問卷。現在在街上、校園、網上都會遇到各種問卷調查，那麼此時一定要注意防範，不要輕易填寫個人信息。

2、不要貪小便宜。對於一些留下聯系方式或者注冊某個APP就能得到一些精美的小禮品的活動，千萬要注意，因為你的個人信息大部分就是這樣泄露的。

3、不要隨便扔快遞單據。快遞單那裡會寫上你的收貨地址、姓名和聯系方式，如果隨便丟棄，就相當於自己主動泄露個人信息。

4、不要隨意丟棄車票和機票。現在的飛機票和火車票都實行了實名制，上面有自己的身份證等信息，隨意丟棄會導致信息泄露。

5、及時刪除在列印店列印的資料。在列印店列印，很多人喜歡將U盤的文件拷到電腦上，列印之後又忘記刪除，特別是一些簡歷等含有個人信息的資料。

6、網路上的個人信息也需要進行保護。

B. 我們應以何種思維方式來適應大數據時代

我們應以何種思維方式來適應大數據時代
目前，在報刊文獻和各種媒體中，大數據這個概念，幾乎是處處可見、不絕於耳；同時，學術界的學術研究，使人們對大數據的理性認識水平不斷提高。有學者認為，2012年世界迎來了大數據元年，而2013年則是中國的大數據元年。正是因為如此，從世界到中國的學術界，特別是科技界，大多數人都比較一致地認為，我們已經進入到大數據時代——一個全新的信息時代。
大數據將為整個社會的全面發展帶來全新的動力。大數據的運行及其作用的發揮，一方面需要相應的社會條件，另一方面它也必然會創造出自己所需要的全新的社會條件。很顯然，要迎接這樣的革命性的新科技時代，需要我們做好各方面的准備，而這其中的一個關鍵，是與社會體制變革相適應的人們的思想變革。質而言之，就是大數據時代要求人們的思維方式進行一次深刻的改造。
大數據時代需要實證思維
這個問題的解決，首先是需要我們對大數據這個概念有一個真正的科學認識。現在的一些權威性研究性機構和文獻，都在試圖對大數據進行學術性的界定，其觀點，大體上比較一致。什麼是大數據呢？美國、英國等國家的有關專門機構和專業刊物上，對大數據概念的內涵都提出了自己的解釋，我國的有關機構，特別是專業學者，也同時提出了自己的一些獨立學術見解。綜合起來看，基本觀點主要是，所謂大數據是指一般傳統工具無法處理的海量的、高增長率、多樣化的信息資源；大數據反映的是網路時代的一種客觀存在，即那些難以用傳統工具認知的有巨大挑戰性質的數據；大數據是指那種無法在一定時間內用常規軟體工具處理的數據集合；如此等等。因為大數據作為一種巨量的數據集，能夠從其中挖掘出各種有價值的信息，所以日益受到重視。
從這些界定中可以看出，大數據是超出了傳統意義上的、極其巨大的、具有特殊價值的數據信息資源。但是，對大數據這樣的界定，仍然是一種實體性質的描述，所以，還不能說是揭示了它的本質。那麼，大數據的本質究竟是什麼呢？在我看來，所謂「大數據」，已經不是一種具體的物理時空概念，而是一種哲學理論層次上的科學概念，也就是說，大數據本身已經具有了高度的理論抽象性質。據此，我們還可以大膽做出這樣的判斷：大數據已經不是一種具體的物質實體，本質上是一種抽象的哲學概念。面對著物質發展的這個嶄新世界——大數據，我們那些常規的認識方式，已經不可能深刻認識它的特殊本質特徵了，這就決定了在大數據時代，我們在認識領域必須來一次思維方式的根本性改造。
大數據作為人類實踐和認識的一種特殊形式、特殊成果，要求我們對長期以來形成的經驗主義主觀演繹思維方式進行認真改造，牢固形成客觀理性的實證思維方式。
作為現代科學認識形式的大數據，標志著自然科學已經走進了理性認識即理論認識的領域，這本身意味著在這個問題上，我們必須克服方法論上的經驗主義，而代之以客觀理性的實證思維方式。對這一點，恩格斯是有先見之明的。他說過：「經驗自然科學積累了如此龐大數量的實證的知識材料，因而在每一個研究領域中系統地和依據其內在聯系來整理這些材料，簡直成了不可推卸的工作。於是，自然科學便走上理論的領域，而在這里經驗的方法不中用了，在這里只有理論思維才管用。」
如果我們認真思考一下就可以明白，對作為現代科技發展高級階段的大數據的研究和運用，仍然靠以經驗主義為基礎的那種演繹思維方式來進行，不走進理性的思辨思維即理論領域中去，顯然是不行了。這就是說，在面對著大數據這個現代高科技形式，思維方式的根本改造，已經是不能迴避的事情了。當然，在這里，我們所面對的大數據，畢竟是處理信息數據這樣的客觀問題，所以，不能搬用純粹的理論思維，而必須運用以理性為基礎的實證思維方式。這里所說的理性實證思維，是指以理論形態的信息數據這樣的客觀根據，來證明結論的真理性。認識論的經驗教訓告訴我們，這樣的思維方式，能夠在更高的理論層次上達到追求真理的目的，從而避免經驗主義思維方式的弊端。
大數據時代塑造開放性思維
大數據這樣特殊的高新科技發展形式，它的正常運行和充分作用發揮，另一個重要條件，是要求我們克服各種各樣實際上的封閉性思維方式，樹立起真實的開放性思維方式。
很顯然，大數據時代思維方式的這種改造，是由大數據本身的本質特徵決定的。我們可以看到，無論是一個地區、一個國家，還是在世界范圍，大數據的形成和運行，是以一種真正的開放形態存在著的。我們甚至可以這樣說，不管是在什麼樣的范圍里，沒有真正開放的社會環境，就不可能有大數據這樣高科技形式的真正存在，這樣的現代高科技也不可能發揮它的特殊作用。
我們這里所說的大數據的開放性，是指它本身的無限發展特點。我們可以想像，就任何一個數據集合本身而言，無論是在時間上還是在空間上，不存在一種量的框框，因為它總是處在一種不斷的生生息息的發展過程中。這就決定了大數據的存在和運行是沒有邊界局限的，也就是說，對大數據來說，不存在地區界限、國家界限；這個事實本身也在告訴我們，任何一種大數據、每一種數據本身是開放性的存在，各種數據之間也必然是互相開放著的，否則，它們就不成其為大數據了。實踐證明，大數據這種徹底的開放性本質，對思維方式的改造是具有革命意義的。
大數據的這種特殊本質，要求我們必須以完全開放的心態對待它的運行和發展，從而形成與大數據本身相一致的廣闊思想視野，這樣才能把大數據真正視為各個地區、各個民族、各個國家的共同財富，互通有無、共有共享。這恰恰是真正的開放性思維方式的本質要求。
大數據時代所要求的開放性思維方式改造，對於我們目前的社會科學研究，特別是馬克思主義研究，是非常重要的，而且也是社會科學深入發展的一個契機。因為，我們在這方面的許多研究工作，實際上還是在封閉的狀態中進行的，特別是在世界范圍內，更是如此。事實證明，這樣的研究方式，無異於把自己禁錮在某種理論框架中走投無路，或者是陷入某種思想深坑不能自拔。出路何在？在廣闊的開放視野中，放眼世界，走人類文明發展的共同道路。
大數據時代呼喚多元性思維
大數據科技形式的正常運行、其作用的充分發揮，還有一個重要條件，這就是要求我們把一元性思維方式改造為充滿活力的多元性思維方式。事實證明，由大數據催生的這種思維方式改造，其意義遠遠超出了大數據的運用范圍，它的深刻影響將在各個方面顯示出來。
大數據為什麼會催生思維方式的這種根本性的改造呢？這里涉及對大數據之「大」的科學理解問題。一般來說，數據之「大」，與數據之「多」是具有相同意思的。當然，這里說的「多」，並不僅僅是個實體量的概念，而是數據——信息之質與量統一的表現形式。這就是說，大數據不僅是一種極為巨大數量的信息群，而且同時也是各種各樣不同性質數據形成的信息集。這樣，就必然形成各種各樣不同性質數據的獨立並存，這就是我們稱之為大數據的多元性存在之本來意義。很顯然，大數據存在和運行多元性的這個客觀事實，要求我們對其所應該形成的正確思想反映，在邏輯上只能是多元性思維方式，而絕不應該是單一性思維方式。
為了適應大數據時代的要求，甚至可以說，為了迎接高新科技時代的到來，我們必須對一元性思維方式進行根本改造，代之以多元性思維方式。從本質上看，所謂「大數據」，是一個實際上的多元世界，豐富多彩的世界，異彩紛呈的世界，個性鮮明的世界，因而是一個充滿了活力的世界。這個科學技術發展的事實，必然要求我們改變陳舊的思維方式，破除一元性思維方式，確立起一種能夠正確反映這個新科技時代的世界本來面目的那種多元性思維方式。
改革開放以來的鮮活經驗告訴我們，面對著充滿活力的現代社會，特別是高新科技帶來的勃勃生機，必須下決心改造各種陳舊的思維方式，更快地確立多元性思維方式。
在現代科技發展中，通過思維方式的改造，特別是確立開放性、多元性思維方式，其意義不僅有益於科技事業發展本身，而且還會推動社會的發展。因為這種開放性、多元性思維方式的形成，意味著整個社會正在朝著自由人的聯合體這一歷史性方向前進。雖然這只是一個起步，但是，卻具有極為深遠的歷史意義。

C. 中國大數據要發展必備三個條件

中國大數據要發展必備三個條件

大數據的經濟價值已經被人們認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。大數據概念的橫空出世，有賴於短短幾年出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是「大數據」概念的一部分，只有具備4個「V」的特徵，大數據的定義才算完整，而價值恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。

大數據的發展需要三個必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網路的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，誕生了大量有價值的數據源，奠定了大數據發展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業級「數據買賣商」的出現，以及圍繞數據交易形成的，貫穿於收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。大數據發展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得了新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。

IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將「棱鏡計劃」公之於眾，「棱鏡門」事件一方面說明大數據技術已經成熟；另一方面也佐證了現在阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。

大數據技術的發展促進了雲計算的落地，雲計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創造價值的期待。大數據概念提出之後，市場終於看到了雲計算的獲利方向：各地的一級系統集成商與當地政府合作，建雲數據中心；各大行業巨頭在搭建各自行業的雲平台；IT巨頭想盡辦法申請中國的公有雲牌照。大數據促成了雲計算從概念到落地。藉助於智慧城市概念的普及，雲計算基礎設施已基本准備就緒，一方面完成了大數據應用的硬體基礎；另一方面迫於回收雲計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。

現在，問題的核心指向了「數據如何創造價值？」

大數據服務創業公司Connotate對800多名商業和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱：「目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早。」之所以如此，是由於當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業並不願意分享數據。大數據是通過研究數據的相關性來發現客觀規律，這依賴於數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發展的軟肋和需要解決的大問題。

2012年美國大選，奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金；他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%;他們通過製作「搖擺州」選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在「搖擺州」的勝率，並以此來指導資源分配。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優勢的地方：對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的資料庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創建了一個單一的龐大數據系統，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者資料庫、社交媒體，以及「搖擺州」主要的民主黨投票人的信息整合在一起，不僅能告訴競選團隊如何發現選民並獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。

2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，將「大數據研究」上升為國家意志。一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市建設目標之一就是實現數據的集中共享。

隨著雲計算、大數據技術和相關商業環境的不斷成熟，越來越多的「軟體開發者」正在利用跨行業的大數據平台，打造創新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平；其次，大數據設備廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展合作共贏的夥伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些「軟體開發者」；第三，行業細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對於整個大數據產業鏈來說，創新型的行業數據應用開發者必將是未來整個大數據產業鏈中最為活躍的部分。

未來，有三種企業將在」大數據產業鏈「中處於重要地位：掌握海量有效數據的企業，有著強大數據分析能力的企業，以及創新的「軟體開發者」。社交網路、移動互聯網、信息化企業、電信運營商都是海量數據的製造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大商業能量。可以預測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者或者自我延伸成為數據分析提供商，或者與IBM、ZTE等企業密切對接成為上下游合作企業，大數據產業鏈將在某個爆發時點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。

大數據時代，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由於大數據過於依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。

大數據的理論是「在稻草堆里找一根針」，而如果「所有稻草看上去都挺像那根針」呢？過多但無法辨析真偽和價值的信息和過少的信息一樣，對於需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重後果的情況而言，同樣是一種危害。「大數據」理論是建立在「海量數據都是事實」的基礎上，而如果數據提供者造假呢？這在大數據時代變得更有害，因為人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見。擁有最完善資料庫、最先接受「大數據」理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了「大數據」的局限性。

不僅如此，大數據時代造就了一個資料庫無所不在的世界，數據監管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害？如何避免信息不對等，對困難群體的利益構成傷害？在有效控制風險之前，也許還是讓「大數據」繼續待在籠子里更好一些。

大數據的經濟價值已經被人們認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。

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D. 大數據時代我們准備什麼

通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來新的發現，大數據時代正在向我們走來。「誰擁有了大數據，誰就佔有了制高點。就政府而言，大數據必將成為宏觀調控、國家治理、社會管理的信息基礎」。
一如往常，11月宏觀經濟數據一出來，即引來各方專家解讀。略有不同的是，來自統計業內的動向顯示，包括CPI在內的統計數據正面臨一場變革。這場變革是大數據時代的一種必然。
國家統計局剛剛與11家涉足大數據的領軍企業簽署關於大數據的戰略合作協議，共同探討如何在政府統計上應用大數據。
什麼是大數據？大數據在哪兒？有什麼用？怎麼用？與政府部門有什麼關系？現在提大數據是不是有些嘩眾取寵、「危言聳聽」？
舉兩個例子。在甲型H1N1流感爆發前幾周，谷歌公司通過觀察5000萬條美國人最頻繁檢索的詞條數據，發現「哪些是治療咳嗽和發熱的葯物」這一主題的檢索頻率大增，進而准確預測了流感的發生及傳播范圍。美國地鐵警察跟蹤地鐵搶劫案發生的時間和地點，分析原因和規律，製作出預測圖表，使地鐵搶劫案大為下降。除了商界的成功案例，大數據在政府管理上的非凡「身手」正在顯現。
通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來新的發現，大數據時代正在向我們走來。
與不少發達國家已把大數據的開發應用提高到國家戰略高度相比，我國的大數據管理還處萌芽狀態。重定性、輕定量，重觀點、輕數據的思維慣性，使得我們在數據收集、使用和管理上不太靈敏。比如，霧霾污染物的比例各是多少？城市機動車飽和量是多少？缺乏精確數據都讓相關決策難以精準發力。
大數據不是「唬人」的標簽，沒必要對其誇大其詞，也不能充耳不聞、敬而遠之。
今年全國兩會就有人大代表提出，可以通過分析春節期間移動用戶漫遊情況，掌握人口的流動規模與遷徙規律，為交通管理、鐵路運輸、公共安全管理等提供決策參考。這是挖掘大數據價值的現實建議。
大數據的能量往往超出我們的想像。在房地產價格統計上，銀行的貸款信息及住建部門的網簽數據能讓房價數據更真實可靠；在就業領域，搜索引擎大數據可以幫助監測預警失業率和勞動力市場供求狀況；道路上拍攝的交通影像數據可以幫助推算公路運輸的貨運量，等等。這些不是異想天開，它們一旦落地，將大大提高政府管理的精細化，提高決策的科學性。在醫療健康、食品衛生、地質災害、社會輿情、信息安全、國土安全等領域，大數據的分析研究可以有效實現對於重大安全、危機、風險的防範和預警，大大提升國家治理水平。
「誰擁有了大數據，誰就佔有了制高點。就政府而言，大數據必將成為宏觀調控、國家治理、社會管理的信息基礎」——國家統計局局長馬建堂的話可謂高屋建瓴。
跟上新技術發展的腳步，從國家層面通盤考慮我國大數據發展的戰略，在立法層面規范用戶隱私保護、政府信息收集及發布、公共數據的開放等——我們做好准備了嗎？
千萬不可低估互聯網等新技術的能量。運用這些技術，國家治理的能力與效率將大為提高。正可謂「用智慧的分析洞察，構建智慧的地球」。

E. 大數據時代的應對措施

一個好的企業應該未雨綢繆，從現在開始就應該著手准備，為企業的後期的數據收集和分析做好准備，企業可以從下面六個方面著手，這樣當面臨鋪天蓋地的大數據的時候，以確保企業能夠快速發展，具體為下面六點。
目標
幾乎每個組織都可能有源源不斷的數據需要收集，無論是社交網路還是車間感測器設備，而且每個組織都有大量的數據需要處理，IT人員需要了解自己企業運營過程中都產生了什麼數據，以自己的數據為基準，確定數據的范圍。
准則
雖然每個企業都會產生大量數據，而且互不相同、多種多樣的，這就需要企業IT人員在現在開始收集確認什麼數據是企業業務需要的，找到最能反映企業業務情況的數據。
重新評估
大數據需要在伺服器和存儲設施中進行收集，並且大多數的企業信息管理體系結構將會發生重要大變化，IT經理則需要准備擴大他們的系統，以解決數據的不斷擴大，IT經理要了解公司現有IT設施的情況，以組建處理大數據的設施為導向，避免一些不必要的設備的購買。
重視大數據技術
大數據是最近幾年才興起的詞語，而並不是所有的IT人員對大數據都非常了解，例如如今的Hadoop，MapRece，NoSQL等技術都是2013年剛興起的技術，企業IT人員要多關注這方面的技術和工具，以確保將來能夠面對大數據的時候做出正確的決定。
培訓企業的員工
大多數企業最缺乏的是人才，而當大數據到臨的時候，企業將會缺少這方面的採集收集分析方面的人才，對於一些公司，特別是那種人比較少的公司，工作人員面臨大數據將是一種挑戰，企業要在平時的時候多對員工進行這方面的培訓，以確保在大數據到來時，員工也能適應相關的工作。
培養三種能力
Teradata大中華區首席執行官辛兒倫對新浪科技表示，隨著大數據時代的到來，企業應該在內部培養三種能力。第一，整合企業數據的能力；第二，探索數據背後價值和制定精確行動綱領的能力；第三，進行精確快速實時行動的能力。
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企業快速發展。

F. 大數據改革時代我們該如何去應對

大數據改革時代我們該如何去應對

對大數據進行進一步深度的分析，並挖掘出對企業發展有利的數據，這是現代企業最常見的行為。而通過對市場的整體分析了解經濟增長的內動力以及結構變化和調整，進一步調整產業，以便更好的發揮企業優勢，贏得市場，成為同行中的佼佼者，這是任何企業都希望看到的。但是，從大數據提出以來，越來越多的企業表示自己似乎看不懂，大數據變化的太快，讓人捉摸不透。而對大數據的改革，我們該如何應對呢？

一、化零為整

數據是零散的，就像一盤散沙，分散在世界各地，企業要想分析市場，就要將這盤散沙捧起來，運用數據分析技術以及特長分析、挖掘埋藏在數據當中的寶貴價值，實現更好的決策，推動企業相關決策的進行。

二、去糟粕，挖精髓

數據泛濫的最直接後果就是數據中有大量無用數據的存在，這些無用的數據會對數據分析技術人員的分析行為造成一定的困擾，對此，技術人員需要對其進行整理、清洗，去掉無用的數據，將有價值的大數據挖掘出來，進行科學管理和分析，嚴格控制數據的質量，做到真正的數出有源、真實可靠。

三、重視數據源

大數據時代，數據來源不可能僅有一點，尤其是在行業分析當中，不僅要分析自己行業的發展，還要分析競爭對手的數據，更甚者需要分析市場環境的數據。多方面下手才能真正分析出到底是怎麼回事，該如何去應對市場危機。

然而，不少企業用戶在分析數據的時候，不捨得下血本，只是簡單的對自己產品的用戶行為以及各種數據進行分析，並不會投資分析大環境以及競爭對數，這樣可能導致企業在發展過程中，看不清市場環境，無法做出正確的判斷，也就是我們所說的決策失誤。

當然，大數據涉及各行各業，分析大數據，不可能僅看一方面，也不可能毫無預算的去分析所有的數據，這樣會導致很多浪費，也會增加企業的成本支出。作為現代化企業，最好的做法是轉變自己的經營思路，加強各部門之間的溝通協調、保證數據收集的精準，為企業大數據的發展提供更好的環境。

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G. 關於互聯網＋時代，大數據時代，我們能做什麼

1、智能化，隨著軟體硬體的發展，智能化會越來越近（阿法狗打敗李世石）。
2、大數據，大數據分析後的預先判斷，精確推廣。（廣告的精準投放，人們的行為分析）。
3、實時性，隨著寬頻的硬體成本下降與寬頻提供和新設備發明，我們可以實現電影中實時與異地的別人進行實時交流！

H. 中國未來在大數據時代應該怎麼做

大數據是未來引領性的先進技術，它是信息技術領域的制高點。大數據信息的內全面收集、整理、分析和深度容利用將成為未來國家之間的主要競爭方向。

未來中國在大數據時代應主要做好以下3點：

第一、要從數據科學的高度，推進對大數據的研發，掌握關鍵與核心技術。在作為大數據基礎的人工智慧領域，需要有關部門給予高度支持加大創新與研發支持力度。

第二、堅持抓應用促發展。中國的優勢在市場龐大，發展大數據應讓市場應用需求來牽引。目前在智慧城市、智慧產業、物聯網發展中，都有許多與生產生活密切相關的實際需求，在等待大數據幫忙解決。

第三、發展大數據需要進行制度創新。一是建立創新機制；二是需要相反的大眾創新模式；三是對創新本身的再創新，也就是對大眾創新模式的創新。大眾創新是草根不用先轉化為精英再創新，而是分布在一線崗位就可以創新。

I. 數商-大數據時代之必備

隨著技術的不斷進步，大數據在我們的日常工作和生活中早已是無孔不入，只是不容易察覺罷了。昨日有幸聆聽了大數據專家塗子沛老師關於數文明和數商的分享，雖然時間短暫，但受益匪淺，有些點如能加以踐行，必能給自己的人生帶來些許改變。

塗老師從自己的第一份工作也就是在廣東邊防部隊工作時說起，當時他發現粵港海岸線上往香港去的偷渡客非常多，但由於海岸線長達幾千公里，邊防人員也很難掌握哪些地方是偷渡點，直到與香港警方交換信息後發現，通過審訊那些偷渡成功的人是從什麼地方偷渡的，從而掌握了偷渡的據點，並在相應的地點做好防控，隨後開發相應的信息管理系統，這樣一來大大降低了偷渡數量。這是十幾年前的情況，因為信息不發達，所以很多工作比較原始和落後。

塗老師又舉了七八年前轟動一時的悍匪周克華的例子。周克華在南京，長沙作案後，警方調閱了大量的監控視頻數據讓幹警們去分析，因為數據量實在是太大了，而當時硬碟的容量又是有限的，幹警們只能買大量的硬碟將視頻拷進硬碟再去查看，如此竟然導致當地的硬碟和眼葯水脫銷，這種情況在今天幾乎是不可思議的。如今隨著雲計算和大數據以及人工智慧技術的日新月異，這些問題都已經能很完美的解決。幹警只需要一個賬號密碼登錄雲伺服器，就可以調閱海量的視頻數據，再也不用像當年那樣購買硬碟了。再比如天眼系統，人臉識別這些都是基於對個體行動軌跡，消費記錄等大數據的分析，從而能快速定位並判斷出是否為潛在的危險人員。所以張學友的演唱會上抓住了好幾個網上通緝犯，並不是張學友真的有這么厲害，而是他背後的這套系統厲害，他不在張學友演唱會上被抓，也會在其他地方被抓到。

那普通人如何用好大數據，為自己的人生增值變得更加成功呢，塗老師給了幾個建議。

一是要養成隨時記錄的習慣。人腦已經開發的部分是極其有限的，人每天經歷的人和事非常龐雜，輸入的信息量很大，光靠大腦顯然是沒辦法都記的住，所以要養成隨時記錄或做筆記的習慣。近代名人曾國藩就有這樣的習慣，他數十年如一日的記錄，把每天做了什麼說了什麼話都一一記錄下來，再根據所記錄的內容回憶一天的言行並做反省，日復一日年復一年終成一代名臣。戰神林彪也有類似的習慣，他每到一個地方，都會把當地的風土人情，地理位置等記錄在案，並進行戰略戰術分析，所以他每次打仗都能做出准確的決策，令對手聞風喪膽。所以，分析是依託於數據的，沒有數據談何分析。

二是要做好分類。當數據量積累到一定程度的時候，如果沒有經過處理，這樣的數據其實是很難產生價值的。所以要做好數據分類，看起來一清二楚，才能知道用在什麼地方從而產生價值。塗老師舉了他女兒的例子，女兒在塗老師的建議下開始做筆記，短短半年時間成績竟然從全年級一百多名一躍成為第一名，而她的同桌，因為經常翻閱女兒的筆記，成績也從班級十幾名上升到第三名，真的是很神奇的變化。

有了以上這些基礎，如何在我們的生活中應用數據呢，這就是塗老師提出的數商。我們知道情商，智商，逆商，但數商還是第一次聽說，塗老師是國內第一個提出數商的人。舉個例子，我們去買彩票，娃娃機等都可以用到大數據來做分析提高中獎率。更廣泛的使用還是在精準營銷，今天的人已經沒有隱私，可以說每個人在日常生活中的點滴都可能被自己使用的設備記錄下來並被互聯網共享，這也就是為什麼當你在搜索了某件商品之後你會在其他各種地方都能看到相關商品的推薦。高端的應用就是和人工智慧等技術結合起來做智慧城市，智慧旅遊等，做智慧項目，數據也是基礎。

總之，深處大數據時代，我們要學會記錄數據，分類數據並讓數據為自己的工作生活發揮作用。

J. 數字經濟時代即將到來，我們該做些什麼准備

作為數字經濟時代，那麼企業應該做哪些准備呢？首先第1點就是要把認知升級從原來以賺錢的目的升級為以客戶為中心的穩定，通過數據化的手段去為客戶提供價值，第2點要最好能夠找到一個細分環節或者側重的環節，因為在數字化時代市場變得更加的細致，不像原來以前的粗放式的商業，你要找到一個細分市場才能更有競爭力，第3點也就是數字化的一個土壤。企業內部要有懂業務和懂技術的人，相互配合，相互協作，相互支持和尊重，從而形成一種數字化轉型的土壤。第4點就是企業要實現數字化轉型，必須是整個團隊共識，做到上下一心既要有一把手，工程的帶領，又要有基層員工的全力支持。我們可以想像一下，未來三年，幾乎所有的業務都將與數字化掛鉤，如果你在三年內沒有辦法找到你所從事的行業與數字化的連接，那你在將來就有可能被淘汰。現在企業要做的就是找到自己數字化戰略的道路，如何通過數字化的轉型與未來的商業模式相連接。數字化將在未來把企業的競爭力拉得越開越有數字化的那個企業的競爭力會越強。這是因為數字元素和傳統的經濟要素不一樣，傳統的陰極要素不能服用，我們是去競爭經濟要素，但是數字化經濟的經濟要素是可以服用的，也就是說誰掌握了更多的數字化要素，它在市場中的可復用性就越強，也能更好的帶動大家來協同合作。形成一種生態的數字化商業模式。