⑴ 大數據和物聯網是什麼聽院士給你講課
大數據和物聯網是什麼?聽院士給你講課
大數據、物聯網這些熱詞到底怎麼理解？這些技術如何應用到實踐？7月23日至28日，由人社部主辦、江蘇省人社廳承辦、江蘇省工程師學會協辦的「2018年物聯網和大數據技術在農業、環保及工業領域的應用」國家級高級研修班在南京舉行。尹浩和徐宗本兩大中科院院士現場講課，為大家答疑解惑。
「什麼是大數據？大家看這樣一張圖。」講課現場，徐宗本讓大家看了一幅圖，畫面中一開始是很多復雜混亂的碎片，當經過成倍數據的疊加，最後形成一張大象的圖像。「當數據達到量變和質變的臨界點時，大家可以解讀數據背後的故事，這就是大數據。」徐宗本表示，現在大數據已經不僅僅局限於一個定義，有人講大數據時代，有人說大數據技術，還有人談大數據文化。「這都體現了大數據擁有大價值。」
徐宗本舉例，大數據提供了社會科學的方法論。「比如，通過獲取分析數據，可以對社會政策進行進行分析，對社會走向進行預測，這就給文科、管科提供了公共的方法論。」更別說，大數據形成了高新科技的新領域，成為社會進步的新引擎。徐宗本表示，這都是大數據數據積累、關聯聚合、數據分析出來的價值。
嗅到大數據的商機，目前全國各地也都在建立數據中心。對此，徐宗本表示，數據中心雖然多了，但是產業鏈條並不完整。「很多中心只是收集和存儲信息，但是缺乏分析、挖掘和應用能力。」他打了一個形象的比喻，這就好比「只買米不做飯」。「大數據的分析和應用才能變現和創作價值，這是我們下一步需要好好利用的。」
如果說大數據是數據收集和分析，物聯網則是將物品和互聯網連接起來，進行信息交換和通信。簡單說，就是人、機、物的聯接。尹浩院士表示，「十三五」時期是我國物聯網加速進入「跨界融合、集成創新和規模化發展」的新階段。「萬物控制」是業界面臨的下一個挑戰。
目前物聯網已經與交通、節能環保、農業、智慧健康醫護、家居、工業等各個領域進行了嫁接。「比如說，智慧交通。物聯網可以通過各種基礎感測設施，進行出行、消費、人口分布、交際等情況分析，然後基於公共交通網路的城市車載感知網路系統，進行智能化交通管制。設定管理路段、自動調整交通信號燈、車輛誘導通行等。」
不過，尹浩表示，物聯網發展面臨的瓶頸和深層次問題也很多。物聯網安全管控、國際競爭壓力、應用需求本地化都是下一步要迎接的挑戰。
⑵ 大數據:大變革、大機遇|戰略性
大數據:大變革、大機遇|戰略性
從來沒有哪一次技術變革能像大數據革命一樣，在短短的數年之內，從少數科學家的主張，轉變為全球領軍公司的戰略實踐，繼而上升為大國的競爭戰略，形成一股無法忽視、無法迴避的歷史潮流。互聯網、物聯網、雲計算、智慧城市、智慧地球正在使數據沿著「摩爾定律」飛速增長，一個與物理空間平行的數字空間正在形成。在新的數字世界當中，數據成為最寶貴的生產要素，順應趨勢、積極謀變的國家和企業將乘勢崛起，成為新的領軍者；無動於衷、墨守成規的組織將逐漸被邊緣化，失去競爭的活力和動力。毫無疑問，大數據正在開啟一個嶄新時代。
大數據時代有什麼本質特徵？大數據的來源是什麼？大數據又將流向哪裡？大數據在提升政府治理、改善經濟治理、再造公共服務模式、激發商業創新方面有哪些卓越案例？中國需要怎麼樣的戰略反應才能抓住大數據帶來的寶貴機遇？一系列問題亟待研究者給出深入解析。
「數據驅動發展」成為時代主題
如今，大數據已經被賦予多重戰略含義。從資源的角度，數據被視為「未來的石油」，作為戰略性資產進行管理；從國家治理角度，大數據被用來提升治理效率、重構治理模式、破解治理難題，它將掀起一場國家治理革命；從經濟增長角度，大數據是全球經濟低迷環境下的產業亮點，是戰略新興產業的最活躍部分；從國家安全形度，全球數據空間沒有國界邊疆，大數據能力成為大國之間博弈和較量的利器。總之，國家競爭焦點將從資本、土地、人口、資源轉向數據空間，全球競爭版圖將分成新的兩大陣營：數據強國與數據弱國。
宏觀上看，由於大數據革命的系統性影響和深遠意義，主要大國快速做出戰略響應，將大數據置於非常核心的位置，推出國家級創新戰略計劃。美國2012年發布《大數據研究和發展計劃》，並成立「大數據高級指導小組」，2013年又推出「數據—知識—行動」計劃，2014年進一步發布《大數據：把握機遇，維護價值》政策報告，啟動「公開數據行動」，陸續公開50個門類的政府數據，鼓勵商業部門進行開發和創新。歐盟正在力推《數據價值鏈戰略計劃》，英國發布《英國數據能力發展戰略規劃》，日本發布《創建最尖端IT國家宣言》，韓國提出「大數據中心戰略」。中國多個省市發布了大數據發展戰略，國家層面的《關於促進大數據發展的行動綱要》也於2015年8月19日正式通過。
微觀上看，大數據重塑了企業的發展戰略和轉型方向。美國的企業以GE提出的「工業互聯網」為代表，提出智能機器、智能生產系統、智能決策系統，將逐漸取代原有的生產體系，構成一個「以數據為核心」智能化產業生態系統。德國企業以「工業4.0」為代表，要通過信息物理系統（CPS——cyber physical system），把一切機器、物品、人、服務、建築統統連接起來，形成一個高度整合的生產系統。中國的企業以阿里巴巴董事局主席馬雲提出的「DT時代」（data technology）為代表，認為未來驅動發展的不再是石油、鋼鐵，而是數據。這三種新的發展理念可謂異曲同工、如出一轍，共同宣告了「數據驅動發展」成為時代主題。
與此同時，大數據也是促進國家治理變革的基礎性力量。正如《大數據時代》作者舍恩伯格在定義中所強調的，「大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的」。在國家治理領域，陽光政府、責任政府、智慧政府建設，大數據為解決以往的「頑疾」和「痛點」提供了強大支撐；精準醫療、個性化教育、社會監管、輿情監測預警，大數據使以往無法實現的環節變得簡單、可操作；大數據也使一些新的主題成為國家治理的重點，比如維護數據主權、開放數據資產、保持在數字空間的國家競爭力等。
從哲學意義上來看，大數據不僅僅是一場技術革命，也不僅僅是一場管理革命或者治理革命，它給人類的認知能力帶來深刻變化，可謂是認識論的一次升華。具體而言，大數據可以為決策者解決「四個問題」，提升「兩種能力」。一是解決「坐井觀天」的問題，以往人們決策只能基於視野之內極為有限的局部信息，和井底之蛙無異，大數據則可以實現整個蒼穹盡收眼底；二是解決「一葉障目」的問題，以往不具備全樣本數據分析能力，只能用小樣本分析近似推理，猶如從「泰山」中取來「一葉」，而真理可能存在於全樣本的海量數據之中，藉助大數據則可完全克服；三是解決「瞎子摸象」的問題，七個瞎子根本無法根據各自的認識加總出完整的大象，因為他們的信息是相互離散的，無法有效關聯起來，而大數據的基本優點是在深入關聯中還原事物的原貌；四是解決「城門失火，殃及池魚」的問題，人們習慣於因果分析，遇到這種「稀奇古怪」的因果鏈則很難前瞻和推理，但大數據注重相關關系，可以准確地發掘出規律。提升兩種能力，一個是「一葉知秋」的能力，體現大數據敏銳的洞察能力，另一個是「運籌帷幄，決勝千里」的能力；體現大數據對時空約束的突破。這些足以說明，大數據是人類認識世界和改造世界能力的一次升華。
中國成為數據強國的優勢、挑戰與路徑
值得振奮的是，中國具備成為數據強國的優勢條件。從2013年至2020年，全球數據規模將增長十倍，每年產生的數據量由當前的4.4萬億GB，增長至44萬億GB，每兩年翻一番。從全球佔比來看，中國成為數據強國的潛力極為突出，2010年中國數據佔全球比例為10%，2013年佔比為13%，2020年佔比將達到18%，屆時，中國的數據規模將超過美國的數據規模，位居世界第一。中國成為數據大國並不奇怪，因為我們是人口大國、製造業大國、互聯網大國、物聯網大國，這都是最活躍的數據生產主體，未來幾年成為數據大國也是邏輯上必然的結果。
盡管存在成為數據強國的潛力，但在目前的政策環境之下，我國推進大數據戰略仍存在以下幾個清晰的挑戰。第一，頂層設計方面，全球大國之間圍繞大數據的競爭頗為激烈，中國作為一個後發國家，想要實現彎道超車，後來居上並非易事。如何能夠緊扣創新前沿，把准未來趨勢，超前戰略部署，對政策設計來說是一個非常現實的挑戰。第二，數據開放方面，「數據孤島」廣泛存在，雖然政府掌握著80%的數據，但現實中卻相互割裂，自成體系，「部門牆」「行業牆」「地區牆」阻礙了數據的流動共享，數據被視為部門的利益和隱私，這與大數據時代的基本理念准則相悖。第三，大數據相關的法律、法規、標准缺位，導致能夠開放的數據不開放，需要保護的隱私不保護，企業由於標准模糊而無法大膽創新。第四，「數據主權」容易受到侵蝕，由於數據空間是國家新的戰略維度，尚沒有完備的安全保障體系，再加上電腦、手機、晶元、伺服器、搜索引擎、操作系統、軟體等核心的數據「基礎設施」大量依賴進口，數據資產極易流失，數據主權極易受到侵蝕。
把握優勢，克服挑戰，抓住大數據革命帶來的「機會窗口」，建設數據強國，是實現中華民族偉大復興的一個有力支撐。然而，我們需要怎樣做才能更好地擁抱大數據時代，確保在數字化趨勢中立於不敗之地呢？首先，需要在國家頂層設計上有一個清晰的行動框架，包括由什麼部門主導、哪些部門參與、什麼樣的協作機制、沿著什麼優先次序、克服哪些既有的障礙、達到什麼戰略目標，只有這樣，各部門、各地區、企業界、學術界才能形成合力，在一個共同的路線圖上協作推進。其次，盤活數據資產，在數據開放上取得實質性突破。一些基本的建議包括：加快G2G（政府與政府之間）、G2B（政府與企業之間）、G2C（政府與公民之間）大數據開放與共享；推動基礎性、戰略性大數據資源庫整合；加強大數據基礎設施建設，編制國家大數據檔案。最後，把強大的「國家企業」和活躍的「萬眾創新」結合起來。一方面，要培育可以和國際「八大金剛」並駕齊驅的巨型企業作為大數據環境中競爭的中堅力量，同時，鼓勵和引導大眾創業、萬眾創新成為數據生態系統中的活躍力量。
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⑶ hadoop為什麼用大象代表
個人理解，大數據雲計算就是龐然大物比如大象，但是分布式系統可以一定程度上解決這個問題，誰說大象不能跳舞？
⑷ 大數據技術的理解誤區有哪些
1、大數據≠具有數據
許多人覺得具有數據，特別是具有許多的數據，這就是大數據了，這個是必定不對的，數據量大不是大數據，比方氣象數據很大，如果僅僅用於氣象預測，只需核算才能跟上就行，還遠遠沒有發揮它的價值。可是保險公司根據氣象大數據，來預測自然災害以及調整與自然災害相關的保險費率，它就演化出其它的商業價值，構成了大數據的商業環境。所以，大數據要運用，甚至相關，交換才能產生真實價值，構成DT時代特有的大數據商業。
2、大數據≠報表渠道
有許多企業，建立了自己業務的報表中心，或者是大屏展示中心，就馬上宣告他們已經完成了大數據，這是遠遠不夠的。報表盡管也是大數據的一種體現，可是真實的大數據業務，不是生成報表靠人來指揮，那是披著大數據外表的報表體系罷了。在大數據閉環體系中，萬物都是數據產生者，也是數據運用者，他們經過自動化，智能化的閉環體系，自動學習，智能調整，從而提升全體的出產功率。
3、大數據≠核算渠道
之前看過一個報道，說某某金融機構建立了自己的大數據體系，後來細心一看，就是搭建了一個幾百台機器的Hadoop集群罷了。大數據核算渠道，是大數據應用的技能基礎，是大數據閉環中非常重要的一環，也是不可缺少的一環，可是，不能說有了核算渠道就有了大數據。比方我買了鍋，不能說我已經有了菜，從鍋到菜還缺原料(數據)，刀具(加工工具)，廚師(數據加工)才能終做出菜來。
4、大數據≠精準營銷
見過許多創業公司在做大數據創業，細心一看，人家做的是根據大數據的推薦引擎、廣告定投等等。這是大數據嗎?他們做的是大數據的一種應用，可以說已經是大數據的一種了。只是大數據整個生態，不能經過這一種就來表達罷了。正如大象的耳朵是大象的一部分，可是，它不能代表大象。
關於大數據技術的理解誤區有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
⑸ 傳統文化之「大數據」生態圈（一）
象數
作者丨極炁
在遠古時代，古人的勞動生產力低下，農事耕作及勞役之類都需要藉助一種經過馴化的動物——大象。大象成為了古人生活的一部分，並逐漸延伸到作為符號或圖騰被古人用於觀象、制器、祭祀與崇拜。隨著生態環境的變異，大象逐漸減少，但古人只要看到大象的殘骸都不由自主地「想」起大「象」的「形」。
至此，傳統文化之「象」思維應時而生。
古人的勞動生產離不開仰觀天象、俯察地理。為了記錄「日出而作，日入而息」的一晝一夜，古人通過數自己雙手的10個手指，再臨摹某些動植物、自然現象或生產工具的「形」，創造出十個象形符號：甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸，稱為十天干；為了記錄每次月相的圓缺晦明變化周期對地面物候產生的影響，又創造出另外十二個象形符號：子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥，稱為十二地支。由於記錄「日」數的十天干與記錄「月」序的十二地支經常出現混用，古人遂將標記數列的「天干」與標記數序的「地支」依次兩兩搭配，循環反復，組成了「六十甲子」數集。
至此，傳統文化之「數」思維應時而生。
轉自公眾號·極炁生態圈
⑹ 大數據誤區有哪些
1、大數據誤區——大數據≠擁有數據
很多人認為擁有數據，尤其是擁有大量數據，就是大數據。這絕對不是真的。大量的數據並不是大數據。但是，保險公司可以利用氣象大數據預測自然災害，調整自然災害相關的保險費率，從而發展其他商業價值，形成大數據的商業環境。因此，利用大數據，甚至關聯、交流，都能產生真正的價值，形成DT時代獨特的大數據業務。
2、大數據誤區——大數據≠報告平台
有很多公司建立了自己的報告中心，或者大屏幕演示中心，然後馬上宣布他們已經實現了大數據，但這還不夠。雖然報告也是大數據的一種形式，但真正的大數據業務並不是生成報告供人們指導，而是隱藏在大數據表象下的一套報告系統。在大數據的閉環系統中，一切都是數據的生產者和用戶。通過自動智能閉環系統、自動學習和智能調節，提高了整體生產效率。
3、大數據誤區——大數據≠計算平台
我看過一篇報道，是關於一家金融機構建立了自己的大數據系統。稍後進一步觀察會發現，它已經設置了一個擁有數百台機器的Hadoop集群。大數據計算平台作為大數據應用的技術基礎，是大數據閉環中非常重要和不可缺少的一部分。但是，不能說有了計算平台就有了大數據。例如，如果我買了一個鍋，我不能說我有一個盤子。從鍋到菜，我還需要原材料(數據)，工具(加工工具)和廚師(數據處理)來完成最後的製作。
4、大數據誤區——大數據≠精準營銷
我見過很多創業公司在做大數據。如果你仔細觀察，你會發現他們所做的是一個基於大數據、廣告投資等的推薦引擎。這是大數據嗎?他們所做的就是大數據的應用，可以說是大數據的一種。只是大數據的整個生態系統不能這樣表達。就像大象的耳朵是大象的一部分一樣，它們並不代表大象。
有哪些大數據誤區?想做好大數據工程師就要注意這些，當一個新的數據洞察或者大數據應用出現的時候，很多人認為擁有數據，尤其是擁有大量數據，就是大數據。這絕對不是真的，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。
⑺ 理論無用論
有時候，我們之所以認為理論無用，是因為我們不知道該如何學習理論。所以要單點訓練各種理論，用理論的知識點去做事去模擬設想，而不是單憑經驗。
一個人是否知識淵博，並不取決於他看了什麼書，而是如何學習書中的知識。這也是為什麼看同樣的教材，做同樣的習題，有些人高考能考650，而有些人只有400。
有時候，即使你的知識水平已經超過了大部分人，還是會遇到「摸不著頭腦」的情況。
比如上文提到的，假如你是一個餐飲品牌，想打造自身的特點，但究竟是以服務為特點，還是口味？還是環境？還是健康？
即使你明白：要針對關鍵競爭對手，實施揚長避短的策略。
不過，關鍵競爭對手是誰？它的長處是什麼？它長處中固有的短處是什麼？你的長處是什麼？你的短處是什麼？
你可能也不清楚...
而這就是最大的問題——我們可能連「現狀」都沒搞清楚。
絕大部分所謂的「干貨文章」，裡面的例子都是「條件已知的例子」。
比如星巴克，人人都知道它的特點是品牌文化，而它主要競爭對手（KFC和Mc）的相對特點是低價，所以我們很容易分析出為什麼星巴克很少打硬廣。
再比如小米，人人都知道它的特點是低價高配，所以也很容易分析出為什麼它的高端機很難成功，為什麼它很少有線下渠道，以及為什麼它主要針對一二線城市。
不過，一旦到了我們自己這里，情況就不是那麼明朗了，很多都是「未知條件」。
著名戰略管理專家理查德·魯梅爾特曾在他的戰略學課堂中講課，而他的學生（一位管理學院的院長）對他的課堂做出了這樣一句評價：
「我覺得，你在每一節課似乎只講了一個問題，這個問題就是「目前發生了什麼」。」
沒錯，所謂的「制定戰略」，並不僅僅是決定要做什麼，更重要的是讀懂「當前的形勢」。（這也是最耗費時間和精力的）
如果連當前的形式都沒搞清楚，戰略就是空話。
比如以前的恆大冰泉就犯了這樣的錯誤：
為什麼看了那麼多干貨，仍然做不好營銷？
它的定位很明確——「不是地表水，而是深層火山礦泉水」（符合定位理論）；為了突出「健康價值」，也利用了人們「錯誤歸因」的思維——長壽村的秘密（符合心理學理論）。
不過，當時的「現狀」是什麼呢？
恆大並沒有搞清楚…
當然，現在我們知道了：當時人們追求的並不是「更健康的水」，因為市場上沒人認為自己應該喝「更健康的水」，更別提什麼「火山礦泉水」了。
那當時人們追求的是什麼呢？沒什麼追求，大部分人認為只要是礦泉水，就都是一樣的。
所以，從今天的角度來看，恆大冰泉應該先喚起人們對「更健康礦泉水」的缺乏感，而不是一上來直接給出目標物。（要先挖坑，再填坑）
就像當年的腦白金，也是先通過軟文塑造缺乏感（人人都想買，但就是買不到），然後才給出目標物——到處打廣告，到處鋪貨。
為什麼看了那麼多干貨，仍然做不好營銷？
是的，道理看上去很簡單，但如果現在我問一句：「目前礦泉水市場的現狀是什麼？」我想沒人能給出准確客觀的答案，因為大部分人都沒時間和精力去做深入的調研。（當然，隨便侃上幾句，或者從某個特定角度去分析還是可以的）
話說回來，我們之所以認為理論無用，並不是因為它本身沒有用，而是我們經常不知道「當前情況該使用何種理論」。
畢竟，一切理論能成立，都有一個相對嚴格的前提條件，而如果我們都沒弄懂當前屬於什麼條件，又怎麼可能用好理論？
就好像你學會了一些武術招式，但如果連對手都看不到，招式又有什麼意義呢？
所以，只有搞清楚現狀，才能將「當前的形勢」與「干貨中的理論和案例」銜接起來——套用合適的理論，或者借鑒案例中採用的方案。
04.如何搞清現狀
既然「現狀」如此重要，那如何才能客觀了解「現狀」呢？
答案是：做不到。
沒人能做到絕對的客觀，因為每個人（不管他多牛逼）都處於一定程度「盲人摸象」的狀態——同樣是一頭大象，有個人摸到耳朵了，他就認為大象是片狀的；有個人摸到鼻子了，他就認為大象是條狀的；有個人摸到腿了，他就認為大象是柱狀的...
即使是看似全面的波特五力模型，也僅僅是從「競爭格局」的角度去切入現狀，並不代表全面的現狀。（比如它無法體現「消費者現場故事」）
為什麼看了那麼多干貨，仍然做不好營銷？
再比如現在流行的「大數據」，雖然從理論上來說，足夠多維的數據可以把一頭大象摸得纖毫畢現，但實際上每個用戶的行為數據都是分離的：分離在不同的平台，而不同平台的用戶又不是同一群人，永遠也得不到完整的數據。
所以，我們只能從網路指數上看到人們在「搜尋信息時」的部分特徵；
為什麼看了那麼多干貨，仍然做不好營銷？
網路指數↑
只能從阿里指數上看到人們在「網上購物時」的部分特徵；
為什麼看了那麼多干貨，仍然做不好營銷？
阿里指數↑
只能從FooAds上看到人們在「線上社交時」的部分特徵…
為什麼看了那麼多干貨，仍然做不好營銷？
FooAds↑
它們都是分離的數據，都做不到「全面」...
不過，也用不著沮喪。
盲人摸象並不可怕，誰都無法保證自己不會摸到大象的屁股，但只要還有機會及時調整方向，就不算失敗。（事實上，不管你從哪個角度切入現狀，你總會有所發現，即使它不全面，但這仍然是價值和成果——至少能改善整體的某一環節）
而真正可怕的是不知道自己在盲人摸象。
很多人經常是「情況不明決心大，胸中無數辦法多」——以為自己掌握了一切，然後一股腦往前沖，還整天嚷嚷著要打倒誰或者超過誰。（比如上文提到的恆大冰泉和想做手機的格力，當然也包括我們自己）
決心不等於策略，沖鋒不代表勝利...
而要想了解現狀，也沒有其他捷徑。唯一的辦法只能是給自己留有餘地的不斷摸索和實踐，並時刻保持敬畏的心態——知道自己還有不知道的，多一份謹慎，少一份錯漏。
至於理論和案例，它們只能幫助你思考，永遠不能直接告訴你答案。（包括所謂的「現狀分析」和調研方法以及本文）
所以，請堅持走下去，去探索沒人能告訴你的未知。
最後，跟大家分享一句話：最重要的事，往往是你不知道的事。
⑻ 七年級大數據卷子的聽力在哪裡聽
七年級大數據卷子的聽力可以在大象e課聽。大象e課考試與評價平台完全按照高考模式開發，實現了紙筆考試的電子化管理，一次性解決所有考試管理事務，極大地方便了教師講評並指導教學。可以在網站上搜索大象e課進入並搜索七年級大數據卷子聽力下載即可。