大數據震撼

⑴ 31省份老年人口大數據，11省超千萬，你如何看待這些數據

從這個數據可以看出來，每一個省份的人口老齡化都非常的嚴重，每一個省份的財政任務都非常的重，人口老齡化已經影響到了國家。

⑵ 量化派大數據「識人」有絕招

量化派大數據「識人」有絕招
沒有信用卡、沒有貸款記錄、沒有央行個人徵信系統里的任何相關信息，只要把自己的網上消費記錄、話費詳單等信息上傳到一款手機APP上，你就有可能在10分鍾之內獲得幾萬元的貸款。看似天方夜譚的生活場景，金融大數據就能幫你實現。
網購記錄助「草根」貸款「對不起，您的情況，沒有辦法辦理貸款。」想要貸款2萬元做點小生意時，「85後」男孩崔浩遭到了銀行的拒絕。
崔浩每月都有四五千元的固定收入。可他卻沒有信用卡、沒有工資卡，在工地上打零工的他，所有工資都是以現金形式拿到手。
除了平日里吃飯、交房租，他所有的開銷幾乎都在網購中完成。惟一能夠證明他手中有穩定現金流動的痕跡，就是一份穩定的網購消費記錄。但這樣的記錄，銀行現在還沒法承認。
近日，通過一個名叫「信用錢包」的APP，崔浩卻成功地從一家網貸平台拿到了貸款。
「人們的信用可以通過很多方式評估，我們的作用就是通過大數據分析和機器學習等技術，幫用戶把這些零碎的信息數據收集和分析，讓過去沒法『量化』的信用受到重視，為用戶增信。」「信用錢包」研發企業、量化派創始人周灝說。
在「信用錢包」注冊登錄進入主頁後，用戶可以把淘寶消費賬號、話費詳單查詢賬號、教育信息查詢賬號等信息輸入，並隨即進入貸款申請頁面。填入申請貸款額度、用途、時間等需求信息，系統就會在幾分鍾內自動生成一份用戶風險分析報告。
是否為黑白名單用戶、是否屬於高風險人群……根據報告提供的這些信息，原本在銀行、網貸平台、融資租賃公司眼中「信用不足」的人，也有可能獲得貸款。
2012年,在美國留學並工作6年的周灝回國發展，當時沒有戶口、沒有本地社保、沒有身份證，即便他收入狀況不錯，擁有多張國外信用卡並且記錄良好，但想要得到一張國內銀行的信用卡卻十分困難。
「評價『信用』的標准其實可以很豐富，除了車房抵押、銀行流水，消費記錄、手機號碼使用記錄都應該成為一個人是否應該獲得貸款的評價因素。」周灝說。
今年1月上線以來，量化派已經幫用戶累計成功申請數千萬元貸款，注冊用戶超過十萬人。
10萬個角度繪出「信用畫像」
銀行專業人員無法判別的信息，一家大數據企業憑什麼就能從中看出風險高低？
在量化派位於中關村互聯網金融中心11層的辦公室里，周灝向記者解釋了數據「識人」背後的秘密。
首先，數據分析人員需要用計算機建立一個數據模型。為了便於理解，人們可以把這個數據模型當作一個「黑盒子」。「黑盒子」會通過一項名叫「機器學習」的技術進行自我完善和調整。
舉例來說，當既有數據顯示，1萬個信用良好的人全部都有兩年穩定淘寶購物記錄的話，「黑盒子」會「學」到一個小知識——有兩年穩定淘寶購物記錄的人信用風險可能比較小。
什麼樣的細節，「黑盒子」會判斷它為「高風險」呢？「假設申請人填寫的工作地、常住地為北京，他的手機通訊數據卻顯示他常年在邊遠地區活躍，那麼有很大的可能是他說謊了。」周灝說。
通過與銀行、徵信機構合作，周灝的公司拿到了不少可供「黑盒子」自我學習的基礎數據。當模型積累了成千上萬個小知識，這個「黑盒子」逐漸成熟，便可以用來檢驗、篩選貸款人了。
當一名貸款申請人把自己的信息查詢渠道授權給「信用錢包」，所有與他相關的信息會迅速進入這個「黑盒子」，接受檢驗。除了用戶主動提交的信息，「信用錢包」還與徵信機構等第三方機構合作共享信息。
「分析一名用戶的信用情況，我們最多已經有十萬個特徵信息可供參考了。」周灝說。也就是說，為一位貸款人繪制一幅信用畫像前，「黑盒子」最多已經有了十萬個觀察角度。
大數據下埋「金礦」
在國外從事信用模型分析工作時，一些有趣的現象讓周灝被大數據的「聰明才智」所震撼。
根據數據分析結果，一天只刷一次牙和不刷牙的人，比每天刷兩次牙的借款人，貸款風險較大。在美國的加油站，一天刷三次以上信用卡的人，貸款風險較大。工作人員探究後發現，一天刷兩次牙的人，比較注意保護自己的健康，而他們通常也更加註意保護自己的信用健康，不會輕易借錢不還、損傷自己的名譽和信用。而一天內多次在加油站刷卡的人，可能存在刷卡套現的不良行為。
火眼金睛般捕捉人們不經意間留下的「痕跡」，大數據真能「識人」。
其實，除了幫助金融機構識別貸款人的信用度，大數據在本市的電商、文化創意、城市管理等領域都已經開始挖掘「金礦」。
在商業中，大數據被京東用來預測用戶購買行為——注重生活質量的年輕女性在購買加濕器時，往往會順便購買花生豆等零食，因此加濕器和花生豆擺放在相鄰的貨架能夠提高物流效率；在文化創意領域，大數據被新影數訊公司用來預測票房——演員、題材內容、檔期、首映口碑，都會成為影響一部電影賣座率的因素；在城市管理領域，大數據被用來提供決策參考——整個城市的地鐵閘機刷卡數據被收集、分析後，能夠直觀地看出人流流向和擁堵情況。

⑶ 數據之巔讀後感

細細品味一本名著後，大家心中一定是萌生了不少心得，此時需要認真思考讀後感如何寫了哦。你想好怎麼寫讀後感了嗎？以下是我幫大家整理的數據之巔讀後感範文，僅供參考，大家一起來看看吧。

數據之巔讀後感1

大數據，一個近年來的流行詞彙，隨著互聯網信息技術的普及開始深入人心，又隨著互聯網對各類行業各種關系的顛覆和變革開始廣泛普及。當越來越多的人開始對大數據無比推崇的時候，其實只是跟著趨勢而已。這時候，如果能跳出來，看看這種趨勢的源頭和足跡，或許更容易找出一些能夠指導未來的價值。在如今這個數據浪潮之中，《數據之巔》就提供了這么一個別樣的視角。

要了解大數據，先得認清數據；要認清數據，先得看清數據的作用和價值。這方面，建國不過二百餘年但已然是超級大國的美國無疑是最好的標本。都說美國的文明是建立在印刷術的基礎上，這其實就是數據文化的基礎——信息可以通過便捷的紙張與文字組合，實現一種虛擬化和抽象化，而這種抽象化很快就得到了廣泛的信任。這是最早為數據創造價值准備的基礎。在此之上，美國建國的先賢們考慮到了權力的分配、社會的發展等各項因素，建立了民主、共和相互制約的執政體系。事實上，所有的美好都是限制之後的產物，自由、民主和平等這人類的三大追求之間就是相互制約的關系。那麼，該怎麼進行有效的制約？如何讓大家都能接納？這時候，最能代表客觀現實的數據就出現了。

《數據之巔》的第一部分就是這樣展開的，從各種歷史事件中數據的作用以及人們對數據的態度、反應、應用方式，勾勒出了數據文化的成長和成熟。解決權力分配的問題、決定改變歷史的戰爭、制定從戰略到戰術的安排、考慮政治的計算以及商業層面上的利用；從搜集、統計、篩選、量化、抽樣的方式方法演變到了解、安排、預測、准備、發掘、規范的效果體現，經歷的歷史似乎並不長，但造就的變革尤其精彩。數據其實一直都在，只在於人們是否需要它、重視它、願意聆聽它的意見……而人們往往也都在遇到了問題難以決斷的時候才會想到數據這個夥伴，這也是為什麼在第一部分的結尾中日本崛起的思考——二戰後空前繁榮的美國工業因為遇上了供不應求的狀態，自然走上了粗放型路徑，冷落了相應的數據應用，而戰敗的日本正因為深陷困境，在快速汲取先進知識的同時也迅速接納了數據文化，通過數據抽樣的方式快速提升了質量……日本的崛起可以看作窮則思變的例子，但變革中數據的作用尤其明顯。數據的優化作用由此可見一斑，書中更有很多案例，但要參透這一點，先得認識到數據的重要性才行，這可以算作是數據文化的入門吧！

可以說現實中的一切都是越用越少的，但看似虛擬的數據卻越用越多。所謂大數據時代，背景正是高度發展科技能讓更多的數據得以留存，這種留存和挖掘完全由機器實施，由此得到的結果也是嘆為觀止的。如果說科技的發展趨勢已經越來越超乎我們的想像，那總有一些規律或者原則可以抓住——比如數據。書中第二部分的大數據崛起便將重點放到了當下，由此展望未來的可能性。誠然，大數據是被技術發展所推動的，但更是被重視數據的人們所推動的。

技術降低了數據獲取、積累的成本，增加了計算的可能和利用的空間，但這只是一個表象。深層次需要在意的則是數據的開放，只有數據開放才有多元的整合，這需要由人來推動，而推動者必須有多元認知的思維方式、開放的心態——這是數據文化中尤為重要的一部分。如果之前我們認為智慧是屬於人的，那麼未來這個詞將更多的形容一些別的體系，比如「智慧城市」。其實人的'智慧依靠的是學習、理解和經驗，那麼機器的學習靠的就是數據，還有那些我們為其規劃的應用方式和我們的需要。如何確定我們的規劃和需求？靠數據，更得靠能夠深入人心的數據文化！

正如作者提到中國社會要將「大數據」這個科技符號轉變為文化符號，因為只有文化才能真正驅動人們的成長和發展，科技只是手段而已。只有建立了數據文化，願意尊重數據、善於整合數據、敢於發掘數據中的異動……才能正真利用好大數據。數據文化是尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的文化，這種文化將是發展最重要的動力，更是最好的參考。從《數據之巔》中，隱約可以看到一條隱約的軌跡，通向未知的遠方卻一直步步為營，這便是數據，來自於人而勝於人。

數據之巔讀後感2

歌德把歷史稱為「上帝的神秘作坊」。在徐子沛先生新作《數據之巔》的精彩演繹下，關於數據文化如何形成、數據治國理念如何深入人心的歷史畫卷徐徐展開，令我們再次飽覽古今中外因數據成就的神奇瞬間，領略統計文史的山風水韻和數據文化的悠遠迴音。康德說，數字是重要的透視方式。此言不虛。

子沛先生一如既往把中國作為本書的重心和出發點。從中國歷史上的吉光片羽到第一次現代意義上的人口普查，從中國數據可視化先驅人物陳正祥的執著努力到民族復興能否量化的中國話題，這些元素無疑令中國讀者感到親切和溫暖。遺憾的是，在悠久的中華文明史上，這樣的「統計事件」不僅鳳毛麟角，亦未能帶動整個民族和社會形成用數據說話、以數據治事的風尚。即使今天，我們依然面對這樣一個不容迴避的事實：統計數據雖然證明了中國已經成為世界第二大經濟體，在數據使用上，特別是大數據的收集、分析、應用的手段、意識、水平和能力方面，我們與美國、歐洲，甚至同處亞洲的日本，仍有不小差距。作為統計人，在享受本書呈現的統計和數據文化盛宴時，無疑更平添了一份獨有的清醒與憂思。

中國需要進一步營造數據文化氛圍。美國的歷史，就是一部「善用數據」的歷史。說數據成就了共和政治、數據終結了南方的奴隸制度，尚屬見仁見智。「布蘭代斯訴訟方法」及後來的漢德公式，公共預算制度的普及，統計學理論方法用於公共政策的制定，以及成本效益分析方法在美國政府的推行等，實實在在證明了數據在保障公平正義、促進進步發展、增進自由和理性方面的決定性支撐作用，體現了數據治國的基本理念。黨的十八大把實現國家治理體系和治理能力的現代化作為新的奮斗目標，更加迫切需要大力弘揚建立在數據基礎上的科學與理性，需要建樹「尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的數據文化」，需要進一步營造善用數據的社會氛圍，使注重數據、使用數據真正成為一種習慣和風尚。

中國統計人要做大數據的先行者和引領者。在統計的「純真年代」，政府統計是權威一般的存在，是統計生產的當然主導者。大數據時代，海量的網路化電子化信息使每一個人、每一個單位都可能成為信息的生產發布主體，政府統計包打天下的格局正在被打破。我們當然可以通過法律手段來「宣示主權」，但我相信大多數統計人憑著專業精神、職業尊嚴，將不屑於採取這么「簡單而直率」的方法，而更願意像一名「騎士」一樣為榮譽而戰。作為統計數據的生產者、發布者和使用者，沒有人比我們更了解大數據的意義、價值和力量。「用大數據打造統計基礎數據『第二軌』」，深刻闡明了國家統計局應用大數據的戰略思想和戰略思維。目前，國家統計局已經與17家企業簽訂利用大數據戰略合作框架協議，在貿易統計、價格統計、交通運輸統計、農業統計等多個領域取得重要進展。我們不僅要直接應用大數據，還要在推動數據開放和共享、建立和統一相關應用標准，實施國家大數據創新驅動戰略等方面，發揮應有作用。

中國統計人還要成為數據文化的倡導者和傳播者。在宣傳統計工作、弘揚數據文化方面，統計人有著天然的優勢和便利。家喻戶曉的GDP、CPI、PPI、PMI等統計拳頭產品，大型的經濟普查、人口普查、一套表聯網直報等重要統計事件，為宣傳統計、傳播數據文化發揮了重要而積極的作用。我們還可以做得更好，也有理由做得更好。中國統計也要創建類似美國普查局的LEHD—工作單位和家庭住址的縱向動態系統，當超級颶風「桑迪」來襲，該系統大顯神通，成功幫助紐約市政府組織救災，並迅速對災害影響作出准確評估。這樣的統計「明星」產品，能夠使人們更加信賴數據、依靠數據，推動數據融入政府管理、商業運營和社會治理以及人們的日常生活。

近年來，國家統計局在統計文化宣傳方面做了大量工作，精心打造了統計網站、中國統計開放日、統計微訊微信等一系列新的統計宣傳平台，政府統計的形象和公信力不斷提升。今後更要以啟沃公眾數據意識為己任，以記錄中華民族復興的偉大進程為使命，從更大的視野，以更宏大的敘事，講述中國的統計故事，書寫中國的統計歷史，把數據文化理念播撒得更廣、更深、更遠。

尼採在《查拉圖斯特拉如是說》中有這樣一句話：在有力量的地方，數字這位女主人就會生成，她更有力量。數據不僅代表「真正的事實」，還蘊藏著事物的發展規律。隨著大數據時代的到來，數據資源及其開發利用正逐漸成為決定和影響各國核心競爭力的關鍵因素。中國不僅要做數據大國，更要成為數據強國。

我們這代統計人註定無法甘於淡泊和平凡，唯有順應時代要求，以更先進的理念、更開放的姿態、更高超的技術積極擁抱大數據，廣泛應用大數據，生產出更多更具競爭力的統計產品，才能在智能時代、智慧城市建設以及實現國家治理現代化的進程中，續寫政府統計新的輝煌。

數據之巔讀後感3

最近我讀了塗子沛先生的《數據之巔》這本書，我深深的被作者的思考的深度和數據的力量所震撼。全書從數據角度出發，以美國政府歷史以來「依數治國」的成功經驗來闡釋數據帶給社會帶來的挑戰與變革。

進入21世紀第二個十年以來，隨著互聯網信息技術的普及與廣泛應用，大數據時代正式到來。時代的變革意味著新的發展機遇與挑戰，要想在數據浪潮當中立於不敗之地，這就需要我們在精確的掌握數據之後，通過數據的創新來創造未來。

精確的掌握數據，需要從認識數據開始。簡而言之，數據就是體現客觀事實的表象，是客觀性與抽象性有機結合的產物，容不得半點虛假。我們不能否認的是，所有的美好都是在限制之後的，而能夠有效地進行限制，且又能夠得到大家的一致認可客觀現實，唯有那一張便捷的紙片上數據與文字的組合體，其實這就是數據文化的基礎。數據創造價值准備的基礎從側面印證了中國的四大發明印刷術是西方國家文明的基礎。

所謂的大數據時代就是在當下高度發展科技能讓更多的數據得以保存。保存下來的數據是一種依據，更是一種工具。世間萬物的發展都呈現各種各樣的規律性，數量龐大且規律復雜，很難讓我們掌握，但是一旦轉換成數據保存之後，從數據的角度去分析規律變化的軌跡，能夠很容易掌握並加以運用。而我作為基層執法工作者，運用數據進行執法，以控制數據達到預期管理預期，是這本書給予我最大的啟發。

古代中國傳統的執法者，是通過簡單甚至帶有粗暴的手段對執法對象進行強制管理，執法效果雖然容易操作，且直觀，但是這是一種凌駕於規律之上，片面的追求短期效果的低級執法模式。進入新中國以來，尤其是改革開放以來，我國堅持依法治國，黨的十八屆四中全會更提出了全面推進依法治國的新常態，這是數據文化的有力體現，是我黨在大數據時代下，一項重大舉措。

我認為，大數據時代下運用數據進行執法，是執法能力現代化的利器。我從事交通執法這個職業已經數載，經歷過從無到有，又逐漸的從有變成無。這個前後並不矛盾，從前的「無」是法律不健全，無章可循，有章難循狀態。只能夠自身黨性約束和對事物客觀理解進行執法，甚至有的時候片面的依靠上級，人類對事物的理解具有局限性，這難免會造成決策錯誤。

從無到有，是法律慢慢健全，法律的約束更加全面，但有的時候簡單的照本宣科，眉毛鬍子一把抓，也就成了教條主義。而從有到無，是一種利用客觀的數據，以法律為准則，通過科學執法，將數據調整趨於合理。類似國家利用經濟規律宏觀調控國民經濟，用一隻看不見的「大手」將全國的經濟發展形勢引導至合理增長的區間。數據合理了，管理預期也就達到了。相對於我們有肉眼去觀察，顯得更為精確，且具很高的可信度。這樣一來，對我們基層執法工作者帶來的巨大的福利，我們從此以後再也不用擔心對工作進展情況不了解而心急火燎了。

在大數據時代變革的今天，客觀、精確、理性和邏輯的「數據文化」理念是推進國家治理體系和治理能力的現代化利器。大數據時代下的執法行為更是離不開數據，只有充分的利用數據化管理、數據化創新，才能在當前數據浪潮當中主動適應新常態，科學地實現新突破和新作為。

數據之巔讀後感4

《數據之巔》讀後感這是塗子沛先生關於大數據的第二本書，讀了以後可以說是振聾發聵，醍醐灌頂。

第一本書本身就寫得很棒了，其主要是從美國現代社會應用大數據成功解決的許多問題入手，說出了大數據的實際用處。而這本書抽絲剝繭從歷史上美國對於數據的發展帶給我們啟迪。

1、數據分權

何為民主，何為共和，如何防範多數人的暴政？基於這個問題美國給出了參議院代表的共和與眾議院代表的民主，權利與義務統一，即投票與納稅都按所代表的的人口來。

這里就誕生了對精確人口掌控的需求。基於這一點，逐漸養成了按數據說話的傳統。並逐漸將單一的人口數量統計擴展到宗教，種族，性別，年齡。

2、數據引領改革

之前是北美大陸種植煙草亟需黑奴，美國解放後煙草行業敗落。後來棉花興起，死灰復燃。北方工業化也需要勞動力。黑人自由就發瘋的言論源於統計上的失誤，錯誤稀釋原因因基數不同。一項戰役向大海進軍完全依靠准確數據搶掠補給。謝爾曼格蘭特。背後的原因：維護美國的統一，（解放黑奴後其的生計太難），動員黑奴使其轉敗為勝。

3、數據推動技術

用數據研究社會，普通人的歷史。統計學將研究粒度縮小到一個個人。加菲爾德將普查上升到了專業部門。迅速上升的統計內容，不斷增加的人口給數據處理提出了挑戰。於是技術創新製表機誕生了（數據處理），依靠這個IBM發展壯大，商業模式：只租不賣設備及服務。

4、數據爭取權益

量化提高質量。經濟發展帶來勞資沖突，政治，道德失范。這時候為了改善工人生活又依靠數據興起了數據分析法，成本收益分析法又在美國水利方面大顯身手，繼而福特車的風波也加速了成本收益分析法傳播同時依靠數據公開使得企業不斷提升產品質量，並將人的價值考慮進來。

5、抽樣

運用抽樣的方法降低數據處理的工作量，省時省力。蓋洛普引領的總統預測，亂世佳人的精準預測，准確定位。把數據引入電影工業。質量管理大師戴明將統計方法引入質量管理領域，成就日本經濟奇跡。

⑷ 企業大數據 一座值得開墾的金礦

企業大數據：一座值得開墾的金礦
雖然尚處起步階段，但是大數據已經成為多個行業的關注熱點之一。如何更好地利用大數據推動自身業務的運營發展，這是眾多企業不斷探索的問題，而運營商也無法忽視這個未來的大金礦。
一、現階段大數據業務市場狀況
從全球情況來看，2015年全球大數據市場規模達到421億美元，同比增長了47.7%。以此增速進行推算，到2020年全球大數據市場規模可突破3000億美元。

今年年初，中國信息通信研究院日前發布的《中國大數據發展調查報告（2017）》稱，2016年中國大數據市場規模達168億元，預計2017年~2020年仍將保持30%以上的增長。調查顯示，目前近六成企業已成立數據分析相關部門，超過1/3的企業已經應用大數據。

對比起全球情況，中國大數據產業市場規模增長還有很大空間。
二、運營商進入大數據行業思路
運營商先天優勢在於掌控大量數據中心資源，這是大數據業務硬體基礎。更為重要的是運營商本身擁有大量存量客戶資源和客戶數據，這也是對運營商進入大數據領域一個有力支撐。
運營商大數據業務運營SWOT分析：

三、運營商大數據業務發展對比
聯通
今年9月，中國聯通集團正式宣布，旗下的聯通大數據有限公司正式揭牌成立。中國聯通大數據公司定位於中國聯通大數據對外集中運營主體和大數據產業拓展的合資合作平台，全面對接國家和聯通集團戰略，建立專業化子公司開展市場化運營、建設全產業鏈大數據生態體系。此外，聯通還與中國銀聯簽署了戰略合作協議，雙方決定建立長期穩定的合作夥伴關系，在數據資源、技術能力、產品研發等方面開展全方位合作。
電信
早在2015年末，中國電信正式發布「天翼大數據」品牌，並推出精準營銷、風險防控、區域洞察、咨詢報告四類數據型產品和大數據雲平台型產品，重點服務於旅遊、金融、廣告、政府、交通等行業。這是中國電信運營商第一個大數據業務品牌。
電信所有的大數據都是在雲平台和雲設施之上搭建的，2016年下半年其大數據平台建設從原來的5個省份現在擴展到31個省份，數據種類從開始的幾類主要數據擴展到十幾類，實效性從原來以「周」為單位到現在以「小時」為單位的延時。
移動
在今年「世界電信和信息化社會日大會」上，中國移動通信集團公司副總經理李正茂表示：「發展大數據不是簡單的建設IDC，根本目的還是為了應用。大數據正在從炒作的高峰期間，向產業落地期間發展。」
中國移動在六個方面積極推動大數據加速行業轉型升級：
第一，社會管理方面，大數據能夠分析用戶的消費、行為、位置等特徵，為政府的社會治理提供保障。
第二，信息傳播，大數據成為公眾獲取信息的新渠道。移動藉助位置漫遊等信息向公眾發布輿情熱點的分析。
第三，醫療健康領域，中國移動構建健康雲平台在貴州省取得成效，一方面幫助貴州衛集委收集信息，同時為政府醫療機構提供智能審核，疾病救助，疾病預防等多方面的投入，由此為當地醫療支出節省了上千萬。
第四，行業創新能力提升，大數據為傳統行業打造新的能力。中國移動的大數據提供人流預警，公交道路等服務，為公交管理，遊客出行提供參考。
第五，社會熱點問題處理支撐，中國移動基於大數據構建了反電信網路，欺詐防範技術體系，在2-10分鍾可以識別市場號碼源，來源區域，受害人集中地等等，同時實現最高風險等級，影響最大的境外異常號碼源時時阻斷。
第六，商業模式創新，2016年，中國移動和招商局集團共同投資設立試金石信用服務有限公司。
雖然三大運營商大數據布局在實際操作上不同，但是都明確把大數據從布局轉移到實行階段，軟硬體資源日益充實，並且已經打造出不少成功案例。
四、布局大數據市場
1、攻堅熱點領域
智慧城市
早在2014年，國家發改委會同中央網信辦等25部委組成部際協調工作組，啟動新型智慧城市試點建設。2016年又明確提出了到2018年要分級分類建設100個新型示範性智慧城市。
智慧城市建設帶來的商機是巨大的，而大數據恰好在智慧城市建設中扮演重要角色。可以通過方方面面滲入，如城市交通、環境監測、治安管理、衛生管理等城市生活每個細節。
當然，運營商也已經對此領域有所行動。比如聯通大數據公司就有「智慧足跡」這一項業務，提供「以人為本」的群體位置數據應用，為政府和企業提供包括人流量、人流密度、職住空間分布、人口時空分布在內的位置大數據解決方案。
政務
通過IDC、ICT基礎通信業務為政府部門提供服務，並且為其構建大數據管理分析平台。政府運作效率和質量提升已經不僅僅拘泥於辦理業務、處理業務時間上的減少，還要做到未雨綢繆，及時發現潛在民生問題，做好預防工作：比如通過婚姻注冊數據挖掘離婚率提升因素，從而地提出針對性措施；又比如通過分析注冊中小企業稅務數據，了解稅收政策對中小企業是否存在推進作用，有消極作用的加以改善。
醫療健康
根據前瞻產業研究院發布的《2017-2022年全球健康醫療大數據行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，2010年我國健康醫療大數據行業市場規模約為171億元，到2015年快速增長到466億元，年均復合增長率超過20%。

可穿戴設備的出現使到個人身體健康實時監測得到硬體上的支持，而把這個契機轉化為商機就需要完善的大數據平台作為支撐。

而通信運營商涉足該領域也有很合適的切入口，比如利用存量家庭業務客戶進行拓展，享受低資費優惠。
2、提升自身運營
運營商本身擁有著龐大數據資源，也應該很好地利用這些資源為自身運營提供動力。
一方面通過用戶資料庫做好用戶維系和質量提升，對高危潛在離網用戶及早挽留，而對潛在需求用戶可以推廣增值業務提升客戶價值。
另一方面，涉及到數據交互（即通過與其他行業合作，雙方數據通過融合整理）發掘出的更多有價值結論，能支撐雙方運營，互惠互利。
五、大數據業務營銷
通過IDC建設、產品建設打好基礎，進行業務營銷就是下一步關鍵所在。進行大數據業務營銷通過標桿打造+體驗營銷是較好選擇。
由於業務屬於起步階段，要吸引到市場目光和認同，必須樹立業務標桿。在硬體和軟體有實力的前提下，運營商要打造專業化團隊，樹立行業頂尖形象，以優質案例打動潛在客戶。
營銷人員在向潛在客戶推銷產品時，需要結合案例詳解、實體考察、攜帶型設備體驗進行銷售活動，以具體化、專業化的方式打動客戶。
需要明確的是，大數據硬體軟體方面做好後，剩下最關鍵一環就是在營銷上打動客戶。
如何打動客戶？用事實說話
例如2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛?羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。2014年羅斯柴爾德再次成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個。在這種震撼的事實面前，展現大數據的實用性和威力。
六、展望
由於各行各業各領域都能夠有機會用到大數據分析為管理運營作支撐，所以大數據業務發展潛力毋容置疑。現在對運營商而言，做好硬體軟體基礎的同時，更要深挖市場需求，打造營收模式標桿，以點帶面地實現業務快速增長。

⑸ 大數據與會計在疫情期間最震撼的中國力量是什麼

連續50天堅守在抗擊疫情第一線。抗擊新冠疫情期間，大數據與會計連續50天堅守在抗擊疫情第一線，傳播健康、可持續的大數據發展環境，為人民生命安全與健康奉獻了力量。

⑹ 宇宙的「大」人類無法想像，大數據給出怎樣的答案

眾所周知，自從人類擺脫了普通動物的思維後，便走上了一條思考的文明道路。而當人類文明發展到一定階段後，人類開始不滿足於在地球上發展。於是，人類開始向地球之外的地方進行探索，即宇宙。古時候，人們認為地球外住著的都是神仙，比方說西方認為上帝住在天上，而東方則認為玉帝神仙居住在上。

在銀河系外，還有著更大的超星系團，且這些超星系團一般都有著10萬個以上的銀河系。另外，人類可觀測到的超星系團有幾十個以上。然而，最重要的是，目前人類觀測到的宇宙還不是宇宙的最大范圍，至於宇宙到底有多大，或許只有在未來才有答案。

⑺ 《大數據時代》的讀後感

認真品味一部名著後，你有什麼領悟呢？現在就讓我們寫一篇走心的讀後感吧。那麼如何寫讀後感才能更有感染力呢？以下是我幫大家整理的《大數據時代》優秀讀後感範文，希望能夠幫助到大家。

《大數據時代》優秀讀後感範文1

這書讀起來不費勁，沒有太多晦澀的理論，所以也比較快速的用了幾天的中午休息時間讀完了。

網上到處都是推薦此書的文章，贊為大數據的經典之作。可是，我讀了一遍下來，卻沒有這種經典之感，只是必須嘆服作者思維嚴密、涉獵廣泛，書中有關大數據的例子真是不少，會給我們的閱讀帶來一定的舒適感和現實感。

已經看過太多網上的關於大數據的文章、案例分析，但是我認為大數據僅僅是一種手段，是我們分析認識世界的諸多手段中的一種。我們既不要拒絕排斥大數據的應用，但也沒必要神話大數據。

在讀此書過程中，稍帶也看了幾部關乎大數據分析的影片，有本書中提到的《少數派報告》，還有《永無止境》、《源代碼》。少數派報告中，人類藉助先知的超能力獲取對犯罪的預測和提前打擊，但是書中和影片中都提到的有一個悖論的問題：如果你預測某犯罪要發生，所以去提前抓捕，阻止了案件的發生，但案件沒有發生，又以什麼為依據來抓捕嫌疑人呢？！所以，我認為大數據的應用在預測方面的作用，不應該涉及任何行政司法等嚴肅方向。因為，人是善變的，也許在預測之後的時間里，由於其它因素影響，t她的決定就突然改變，預測就徹底無效了。大數據，更應該在提供思路、途徑方向，在我們還沒有發現其原理之前，先依照大數據的分析去做些突破常規、有創造性的事情。

從古至今，對數據的統計應用一直沒有中斷過，我們人類在發揮聰明才智的過程中，創造了文字記錄歷史，通過積累和總結為人類的文明發展做出了極大的貢獻。只不過，現在我們利用計算機系統對日益暴漲的數據信息能夠處理的數據量更大、想法更多了。在這個角度上，大數據其實不過是人類信息化發展歷史中的一個必然過程。

大數據爆發的背景，是計算機普及應用、工作和生活信息化、網路尤其是互聯網的發達等因素，為之提供了能夠使用的超大規模數據化信息。就如計算機與人下棋的程序一樣，掌握了足夠的棋局數據、能夠推算每一步之後的可能，快速的運算能力是實現這些的基礎。

大數據本身是無意識的，或者叫無目的，是因為使用的人的發現或主觀意識，才從中抓取到符合所想或支持所想的一些數據和比例。人才是核心。別以為有個所謂的大數據中心就能夠揮斥方遒、指點江山了。這也是我說要對大數據去神化的一點。書中所舉例子，成功的案例其實都基本是一個打破常規、奇思異想的人或一個具備創新思維的團隊，而這個人或團隊一旦陷入對現有模式的僵化應用或崇拜，失敗的結果也是必然。我想說的是，無論是大數據還是快數據什麼的玩意，都僅僅是我們了解世界了解社會的一個角度一種手段，都始終無法擺脫依賴於人的思考這個根本。別一葉障目不見泰山的意味有了大數據就擁有了整個世界，你的心有多大，舞台才有多大。只有當你的思考抵達，那些個曾經沒有價值的數據垃圾，才會煥發出價值！不要荒廢了你的思考這個核心！

作者說大數據只講結果不講原因。這個狀態我認為僅僅是一個過渡時期的表現，如果要實現對大數據分析應用的更加精準、甚至可以作為某種依據，必然要獲得對大數據分析的果的可靠解釋，也從而能對我們現有的行為、制度等獲得新的認識，來進行可行的改變、升級或者重造，大數據的指導意義才發揮更深。

人們都說，中外著述的差距有時是很大的，中國的作家習慣鋪墊和描繪，將簡單的事情復雜化；國外的就相反，喜歡直搗要害，將復雜的事情抽象簡單化。不知道是不是我不很適應國外這類書籍的緣故，對大數據時代一書，我沒有感受到很多的震撼和腦洞大開感，也許和現在各類大數據的文章太多有關，已經把此書的觀點各自領用發揮了一番，也許是我還沒有領會到精華所在。既然人們都奉為經典，那我想或許我應該隔一段時間、換個姿勢，再重讀此書，看看是不是會有新的感受吧。

《大數據時代》優秀讀後感範文2

對於暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。話題，鍾情於務虛的觀點。新奇的產品於我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由於工作的原因，耳濡目染，「大數據」這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點。

首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對於個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。

作者認為大數據時代具有三個顯著特點。

一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據。

二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。

三、了解數據之間的相關性，勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」重要。

作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相乾的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司（阿里巴巴、淘寶網）。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。

三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。

《大數據時代》優秀讀後感範文3

如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就OUT了。而且人雲亦雲的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球企業，他是歐盟互聯網官方政策背後真正的制定者和參與者，他還先後擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家「的牛津教授真牛！那麼，這位大師說的都是金科玉律嗎？並不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。

舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。在第一部分」大數據時代的思維變革「中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：

一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。

二、更雜：不是精確性，而是混雜性。

三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對於第一個觀點，我不敢苟同。一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎？

我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限於目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。」大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效。「更具有宏觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。」不是因果關系，而是相關關系。「不需要知道」為什麼「，只需要知道」是什麼「。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因後果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。

世間萬物的復雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什麼語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出」不是因果關系，而是相關關系。「這一論斷時，他在書中還說道：」在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足於僅僅知道『是什麼』時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背後的『為什麼』。「[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。

大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可」量化「，大數據的定量分析有力地回答」是什麼「這一問題，但仍然無法完全回答」為什麼「。因此，我認為並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置於數據應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。

在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境？舍恩伯格在最後一節」掌控「中試圖回答，但基本上屬於老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：」大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。「謝謝舍恩伯格！讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標准答案，只是參考的答案。此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什麼叫數據？什麼叫大數據？數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什麼不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。

《大數據時代》優秀讀後感範文4

讀完《大數據時代》這本書後，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之後的又一重大變革。

這本書介紹了大數據時代來臨後，接踵而至的三項變革——商業變革、管理變革和思維變革。

其實，這場變革已經打響。商業領域由於大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為Farecast的公司，讓預訂到更優惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢。現在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。

大家應該都知道2009年出現的H1N1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診，因此也導致了信息的滯後。然而，對於飛速傳播的疾病，Google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發的地點，這便是基於龐大的.數據資源，可見大數據時代對公共衛生也產生了重大的影響！在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。

在美國，每到七、八月份時，正是台風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。於是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源於兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬於世界頭號零售商的大數據頭腦！大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。

大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪裡是自己的家，哪裡是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好准備，迎接新時代的到來！

《大數據時代》優秀讀後感範文5

現在已經進入到了二十一世紀了，當今社會已經擺脫了上個世紀的那種消息滯後的時代了，我們最應該感謝的就是科學的進步為我們帶來了這么多便利。與此同時，科學的進步還為我們帶來了「大數據」這個讓人類減少了很多工作量的東西。

在這個學期的名著導讀課上我們就被要求讀：《大數據時代》這本書。《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為「大數據時代的預言家」，他是一個特別厲害的人，他作為一個教師，他曾經在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多所世界前列名校任教的經歷。他作為一個科學家，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。他是十餘年潛心研究數據科學的技術權威。他是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發言人之一。現任牛津大學網路學院互聯網治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人，哈佛國家電子商務研究中網路監管項目負責人；曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創新策略研究中心主任。並擔任耶魯大學、芝加哥大學、弗吉尼亞大學、聖地亞哥大學、維也納大學的客座教授。

他作為一個研究學者，他的學術成果斐然，有一百多篇論文公開發表在《科學》《自然》等著名學術期刊上，他同時也是哈佛大學出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美國社會學期刊等多家出版機構的特約評論員。他是備受眾多世界知名企業信賴的信息權威與顧問。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業；"大數據"在網路上搜索到的解釋是：稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。特點：數量、速度、品種、真實性。而舍恩伯格認為，大數據並不能定義一個確切的概念。他提到"大數據是人們獲得新的認知，創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府和公民關系的方法。"這是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。

大數據不僅改變了公共衛生領域，整個商業領域都因為大數據而重新洗牌。購買飛機票就是一個很好的例子。就像書中寫到2003年，奧倫·埃齊奧尼准備乘坐從西雅圖到洛杉磯的飛機去參加弟弟的婚禮。他知道飛機票越早預訂越便宜，於是他在這個大喜日子來臨之前的幾個月，就在網上預訂了一張去洛杉磯的機票。在飛機上，埃齊奧尼好奇地問鄰座的乘客花了多少錢購買機票。當得知雖然那個人的機票比他買得更晚，但是票價卻比他便宜得多時，他感到非常氣憤。於是，他又詢問了另外幾個乘客，結果發現大家買的票居然都比他的便宜。

飛機著陸之後，埃齊奧尼下定決心要幫助人們開發一個系統，用來推測當前網頁上的機票價格是否合理。作為一種商品，同一架飛機上每個座位的價格本來不應該有差別。但實際上，價格卻千差萬別，其中緣由只有航空公司自己清楚。

埃齊奧尼表示，他不需要去解開機票價格差異的奧秘。他要做的僅僅是預測當前的機票價格在未來一段時間內會上漲還是下降。這個想法是可行的，但操作起來並不是那麼簡單。這個系統需要分析所有特定航線機票的銷售價格並確定票價與提前購買天數的關系。

在信息時代，信息安全問題的日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護之間的矛盾更是立於風口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最後章節曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出"大數據並不是一個充斥著演算法的和機器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。"這里表明人在數據時代同樣的重要，數據是為人類服務的，也就該人類驅使下完成相應的目的。在這樣的大環境下，常引起我更多的思考和擔憂。

大數據時代對於我們同是機遇與挑戰，一些國家已開始步入大數據時代的行列，並在各個領域開始研究和使用。而對於我國龐大的人口，以及較大的領土面積，都可以在大數據時代為我們提供數據的保障，而能否面臨挑戰，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術等方面的問題，更應在政策上逐步開放各領域的數據，保證數據來源、許可權等問題得到解決，不斷學習先進的計算機技術，縮小與其他國家的差距。

⑻ 大數據在供應鏈中的應用

大數據在供應鏈中的應用

大數據在供應鏈中的應用，大數據這個詞現在我們經常會聽到，而且我們只知道生活已經離不開大數據，卻不知道它具體在哪些方面發揮著作用，下面看看大數據在供應鏈中的應用。

大數據在供應鏈中的應用1

1、有關大數據

1.1分析大數據

在這個信息公開的社會里，我們每天都可以從外界獲得大量的信息。但是隨之而來的疑問也出現了，在這樣龐大的數據中我們如何知道哪些信息是對我們有利的呢？在大數據時代里，如何快速精確的獲得有用信息成為了我們迫在眉睫的問題。

1.2大數據分析在供應鏈管理中的作用

數據的分類有著很重要的作用，大數據的種類也對他的表現形式有著至關重要的影響，比如說收集這個信息的方式和方法。在如今的公司供應鏈管理中，影響最大的就是EPR數據，它包含了企業在運行過程中的各方面的數據，這也是我們去了解一個企業的重要數據。

還有一些數據是有關社會數據和客戶數據，通過這些數據我們可以了解到一個新的項目所涉及的參與的人數，達到的效果，從而是企業達到更加高效合理的發展。

1.3大數據分析的特色

和傳統數據分析不同的是，大數據分析可以更加具體的去描述。因為時間在流逝而大數據分析記載下來的東西卻不會自動流逝或者更新，所以大數據分析具有流逝性，因為所有的信息都是人們記載得來的，只有人們的參與與分享才能獲得大數據，所以大數據分析和人們不可或分。因為大數據分析具有智慧性，所以它可以通過我們平時的搜索詞或者喜好自動為我們推送我們可能感興趣的資料。

2、大數據分析與供應鏈之間的關系

2.1供應鏈管理的作用

在有大數據分析的前提下，供應鏈才能找到合適的原料供應商。供應鏈就像一條食物鏈，都處在他們各自應該有的分支上。所製造的產物要在合適的渠道下一層層的在相應的分支下傳遞下去。供應鏈管理這個時候起到了作用，它的作用是通過合適的方法讓客戶的花費最小而得到的效益最高，從而實現共贏。

2.2二者的有效應用

供應鏈與大數據分析從頭到尾都有著密不可分的聯系。中國在社會主義市場經濟改革的道路上越走越遠，所以企業供應鏈管理工作也在提高。我們也更加重視企業供應鏈管理方面的有效利用，這就不可避免地與大數據分析聯系起來，大數據分析在企業供應鏈管理的每一步都有著不可缺少的作用。想要好的質量和效率，就一定要重視大數據的分析結果，將它與企業供應鏈管理工作巧妙結合。

大數據分析也可以給我們提供一個廣闊的視野，去觀察各個環節是怎樣利用我們所提取的信息，這樣會更加方便我們了解通過大數據分析所得到的效益。通過大數據分析對企業某項目走勢進行猜測、分析、整理。為了保證利潤的最大化，需要我們對大數據分析的結果進行研究，用最有用的信息來提高工作的效率和質量。

2.3大數據分析與供應鏈的決策關系

大數據分析的應用可以用在已經確定的項目上，分析的結果與決策聯系起來，決策有不足的地方可以通過大數據分析發現，進而彌補不足。供應鏈也具有風險性，所以大數據分析的結果能為供應鏈在目標項目上提供好的營銷決策、利用大數據分析，化無用為有用。大數據分析的好處大家都知道，所以有很多公司利用大數據分析來獲取供應鏈，但是這並不是所有的公司都能駕馭的了的，許多公司還不能滿足其要求。

2.4大數據分析與供應鏈

大數據分析在供應鏈管理中的應用模式。從物料來源來講，供應商進行風險評估，將產品以特色進行區分，物料來源渠道的選擇，供應商達到一體化水準，供應商進行談判。從加工生產來看，首先進行存貨優化，再進行產能維持，接著工廠選址，最後是人力資源。

從物流配送來看的話，則是配送與物流優化，再選擇好的運輸方案，然後例行路線的安排，接著是指定完美的運輸路線，最後配置運輸車輛。從銷售服務來看，首先基於地域的市場開發，其次分析店內的消費行為，接著對客戶群進行精細的劃分，然後進行多渠道的市場開發，最後優化開發方案。這些都是大數據分析在各個領域內的作用，所以我們要好好的利用大數據分析，從而獲得較大的收益。

3、問題與現狀

3.1大數據分析的現狀

日常生活中我們都會獲得大量的信息，而這些信息如果不加以歸納整理，一定是一堆沒有用的信息，我們不能精確的從裡面提取出來真正需要的東西。企業也是這樣，信息不經過分析，就只是沒用的數據。所以在企業里決策和分析有著至關重要的作用，只要認真發掘我們能從大數據中得到很多有用的消息，從而將商業信息變成商業智能。

3.2大數據分析的問題

從各類新型軟體的興起中我們不難發現，如今的大數據分析的應用的作用並沒有被完全利用，比如抖音的興起，抖音帶給我們許多歡樂，我們也可以從這個軟體上獲得許多消息，但是如果我們認真的想一想，抖音帶給我們的信息是不是太過於碎片化，只通過一個十幾秒的視頻我們不能了解一件事情的真相，而且還有可能被誤導。所以供應鏈管理遇到了這方面的困難，解決大數據分析片面化與碎片化至關重要。

3.3大數據與市場

大數據分析可以看出是以人民大眾作為目標的。在市場中漸漸的將大數據的分析結果作為核心開始轉型，去面對人民群眾的真正需求和解決這些需求。我們也可以利用大數據分析去尋找所需要的人，去分析他們所需要的東西，然後去供給。通過這些潛在的客戶來提升公司的效益。

為公司帶來效益的同時也為他們帶來好處，何樂而不為。大數據分析還能為市場找到某一物品的平均價格，可以按照地區細分，這樣一來，更加方便進行價格調整。

人們經常說，顧客就是上帝，所以滿足顧客的需求非常重要，好的供應鏈管理對流程和運營有著較高的要求，所以這也需要好的大數據分析為我們提供基礎。從大數據分析的預測也可以為企業提供好的基礎。

4、總結

我們生活在大數據年代裡，許多新興產業已經離不開大數據，他們依賴著大數據分析為他們帶來的好處，大數據分析對市場預測的准確度也為企業帶來了便利，幫助公司制定好的計劃企業的管理人員要了解供應鏈與大數據分析之間的關系，不斷改進大數據分析的模式。同時他們也在努力的去了解大數據分析，期待著能從大數據分析中再得到更多的效益。我們的生活也因為大數據分析有了天翻地覆的.改變。

大數據在供應鏈中的應用2

一、大數據的定義

那什麼是大數據呢？麥肯錫將大數據定義為：無法在一定時間內用傳統資料庫軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。顯然麥肯錫將大數據定義的重點放在了「大」上。誠然，人們最初接觸大數據的時候，震撼於大數據爆發性增長所帶來的的巨大體量，最強烈直觀的感受就是「大」。但隨著時間的推移，人們開始分析，挖掘數據，去探索數據背後隱藏的價值，自此數據金礦展露出礦山一角，開始在時代洪流中大放金光，大批淘金者蜂擁而上，更是助推了大數據的蓬勃發展，最終促成了大數據生態系統的形成。

筆者大膽的對時代背景下的「大數據"做出如下定義：以海量數據為基礎，以數據的整理、分析、挖掘為過程，並最終以實現數據價值為結果的一整套理論和實踐就是大數據。

筆者認為大數據的內在生命力是數據的持續性爆發增長，而外在特徵用數據人普遍認同的5V加以描述：

Volume：數據體量巨大。就是大。

Variety：數據類型繁多。繁雜紛復的屬性和行為數據以結構化或者非結構化的形式存儲在形式各異的存儲器上。

Value：價值密度低。數據萬千，可提取的價值往往只佔萬一。更因此，科學的數據挖掘和高精度演算法才顯得如此重要。

Velocity：處理速度塊。數據體量巨大，且增長迅猛，不快實在不行。

Veracity：真實性。真實的數據帶來真實的價值，弄虛作假切不可取。去偽存真也是一種真實，需要每個數據人的努力。

二、大數據的應用

大數據正在滲透到我們生活的方方面面，在生產、經營活動、流通、生物醫學、城市管理、安全防護、金融、營銷等各個領域大放異彩。

1.智能推薦系統作為大數據在互聯網領域的最廣泛普遍的應用，通過分析用戶的歷史行為習慣，來了解用戶的喜好，從而為用戶推薦感興趣的信息，滿足用戶的個性化推薦需求。從各大電商平台，到門戶網站，再到近年大火的短視頻平台，無不能發現它的蹤影，給人們真正帶來了千人千面的個性化優質體驗。

2.大數據在生物醫學領域的應用，通過統計分析大量網民搜索的流行病信息，結合氣溫變化，環境指數，人口流動等因素，創建一個個預測模型，預測未來疾病的活躍指數，提供疫病預防建議，來實現以防代治。

3.大數據在物流領域的應用，利用集成智能化技術，在大量數據訓練下，使得物流系統能模仿人的智能，具有思維、感知、學習、判斷的能力自行解決物流中的某些問題，包括但不限於存貨盤點、揀貨、包裝、單據管理、運輸、物流追蹤、派送時間預測等等問題，強力助力完善物流體系的智能化進程。

再比如利用大數據打造智慧城市，在安防方面，構建7*24小時不間斷的治安監控，在金融領域用於分析市場情緒，評估信貸風險等等。隨著大數據的應用越來越廣泛，我們在日常生活中，會越來越受益大數據帶來的價值。

大數據在供應鏈中的應用3

大數據是什麼意思

大數據是指那些數據量特別大、數據類別特別復雜的數據集，這種數據集不能用傳統的資料庫進行轉存、管理和處理，是需要新處理模式才能具有更強大的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增差率和多樣化的信息資產。

而大數據的主要特點就是數據量大、數據處理速度快、數據真實性高、數據類別復雜等，它們合起來被稱為4V。

大數據也可以應用在警察預測犯罪的發生、預測選舉結果，同時還能通過手機定位數據和交通數據建立城市規劃，現在醫療行業也在做大數據的分析。

現在社會發展速度非常快，科技也很發達，信息的流通和人們之間的交流也非常密切，而大數據就是這個時代高科技的產物。

對於大部分行業而言，怎麼運用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵，但同時，大數據在經濟發展中的意義不能取代一切對於社