⑴ 直覺型統計者什麼意思
您好，因果性直覺，就是經驗，你在做某件事情是，下意識認為這件事情應該這樣做。感覺兩件事情是有前因後果的關系的。而統計性直覺，也是藉助大數據的結論得到的認知。直覺型統計者就是傾向於統計性直覺而不是因果性直覺的一類人。
拓展：
直覺是這種類型的優勢。與感覺型一樣，在不評判的意義上，他被認為是非理性的。但是他與感覺型不同，他的感知是建立在智力的或者精神的觀念之上。他不是通過對事實的收集和分類來獲得認識，而是通過突然迸發到意識中的自發的洞見。
直覺功能佔主導地位的人，冒著被實際的嚴酷現實所限制的危險。如果在他的極度熱情之下，他會忽略物質和身體的局限，他的精神能量進入了太空。他的篤信和遠視能讓他忽視那些顯而易見的東西。偉大的夢想被困在頭腦的世界中依舊無法實現。
半神的普羅米修斯把火種帶給了人類，它是人類精神和智力發展的源頭。但是如果不以一種實踐的方式來利用這個火種，它將會沒有價值並消失得無影無蹤。在這個意義上，對於火類的人來說，重要的是不要單獨的停留在精神領域，而是要重視和培養相對的感覺功能和現實主義。
⑵ 大數據觀念 決策當摒棄經驗與直覺
大數據觀念：決策當摒棄經驗與直覺
據統計，人類歷史上90%的數據，都在過去的兩年中產生；今天，數據世界已經增至4.4億萬億位元組，如果將這些龐大的信息量存儲在蘋果iPad平板電腦中，疊加起來的iPad平板電腦，其厚度相當於地球到月球距離的2/3，這或可意味著人類已進入大數據時代。
蒸汽機的發明，使煤、石油成為推動工業革命的重要原材料；現在，計算機的發明和聯網，將使大數據成為推動信息革命的重要原材料。美國作者史蒂夫·洛爾在《大數據主義》一書中，解釋了大數據技術將如何引發一場新的革命，並告訴我們：大數據將在哪些領域大放異彩，又在哪些領域需要保持警惕，以及大數據將把我們帶向何方？
讓大數據大放異彩的領域
大數據應用於很多領域、行業，同時，它還會改變人類的決策方式。大數據主義者認為，所有決策，都應當逐漸摒棄經驗與直覺，並且加大對數據分析的倚重。
讓我們來看一下美國的葯品銷售企業麥克森公司的案例：在經營活動中，麥克森公司產生了龐大的數據，IBM公司利用這些數據，為麥克森公司建立了決策模擬模型。藉助這個模型，麥克森公司可以完成更精準的預測和更高明的決策。麥克森公司經營的一些葯品如抗癌葯品和專用抗生素等，價格極高，需求極不穩定，麥克森公司以前的做法是：靠「猜測法」在幾個分銷中心都儲備這類葯品，再根據需要調貨。通過IBM建立的決策模擬模型得知，盡管空運成本是卡車運送成本的10倍，但如果把這些葯品全部儲存在孟菲斯郊區的中心倉庫，再空運給客戶，這些昂貴葯品的庫存會降低1/2，節省的成本，用於支付高昂的空運費還有結余，並且這些葯品的按時送達率，會由以前的80%上升到99%。最終，麥克森公司通過對大數據的應用，將庫存成本降低了10億美元，效率提高了約13%。
大數據在商品零售業也有光明的前景。世界零售業巨頭沃爾瑪，通過大數據統計與分析，發現男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便買上幾瓶啤酒，於是，他們推出將啤酒和尿片捆綁銷售的促銷活動，非常有效地提高了啤酒銷量。另外，沃爾瑪在挖掘歷史采購數據時發現，在預報有颶風通過的地區，消費者購買草莓果醬餡餅的數量是平時的7倍，而颶風到來之前，最暢銷的商品是啤酒。於是，他們在颶風警報到來時，已經儲備下足夠的草莓果醬餡餅和啤酒，這樣既充分滿足了顧客需要，又獲得了較好的銷售業績。
《大數據主義》一書中諸多案例告訴我們，現在及將來，那些價格越來越低廉的電腦與軟體，再加上越來越開放、高效的網路，將意味著更多的企業參與到應用大數據的方法中來，提高效益或制定戰略。
大數據的「黑洞」
當然，大數據在帶給人們便利的同時，也隱藏著一個巨大的「黑洞」——安全問題。例如，美國最大的數據代理商，是總部位於阿肯色州小石城的安客誠公司，該公司已搜集了數億名消費者的數據。該公司宣稱，他們通過官方檔案、購物數據、網上瀏覽習慣等渠道，歸納了消費者的大量信息，從而得出大多數美國成年人的相關數據，比如人們的年齡、種族、性別、黨派、對度假的期望等，其深入細致程度是美國政府和其他互聯網企業所無法比擬的。安客誠是向企業提供消費者信息的傑出供應商，也同時成為隱私權倡導者們最討厭的對象之一。通過技術獲取最大利益的同時，如何保護好人們的隱私權？怎樣找到合適的平衡點？這是需要人類認真思考的重大問題。
到目前為止，「怎樣才能將隱私方面的風險降至最低？」還沒有明確的答案，但已形成了兩個涇渭分明的陣營。一個自稱「開明商業群體」的陣營認為：數據是一種資產，是信息經濟的流通貨幣，因此數據像錢一樣，只有自由流通才能創造最大的價值；他們主張，在制定保護隱私的規則時，關注點應該是「數據的使用」，而不是「數據的收集」。但是，「消費者與隱私權倡導者」陣營對僅通過限制數據使用來保護隱私權，表示懷疑和反對。
阿萊克斯·彭特蘭，是麻省理工學院媒體實驗室的一個團隊負責人，目前，他的團隊正在開展隱私權項目的研究和實驗。他竭力主張「新型數據交易」，其中包含三個基本原則：「你有權擁有你自己的數據，有權管控這些數據的使用，有權選擇你認為合適的方式銷毀或發布這些數據。」2014年，奧巴馬政府的大數據報告也再次呼籲，應當按照彭特蘭提議的原則，加強對消費者數據的管控。與此同時，開發應用於數據管理的隱私保護工具，也成為一個重大的商機。
該書作者還從更宏大的視角，來觀察大數據。他深刻地指出：如同宇宙大爆炸般飛速擴張的「數據世界」，不僅日益成為外在客觀物質的「鏡像」，而且正越來越多地包含人類自身行為的追蹤和記錄，成為人類觀察和認識自我的一面「大鏡子」。在大數據的幫助下，我們將會越來越清晰地看到這個世界的本來面目，也會越來越清晰地認識人類自身
⑶ 什麼是大數據時代
大數據時代
（巨量資料（IT行業術語））
編輯
最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
中文名
大數據時代
外文名
Big data
提出者
麥肯錫
類 屬
科技名詞
目錄
1 產生背景
2 影響
▪ 大數據
▪ 大數據的精髓
▪ 數據價值
▪ 可視化
3 特徵
4 案例分析
5 產業崛起
6 提供依據
7 應對措施
產生背景
編輯
進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數
大數據時代來臨
據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。[1]
數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。
正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」[2]
影響
編輯
大數據
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。[3]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。[2]
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。[4]
「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……[1]
截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。[5] 每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。
這樣的趨勢會持續下去。我們現在還處於所謂「物聯網」的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的「可穿戴」科技將能互相連接與溝通。科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。[5]
大數據的精髓
大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。[6]
A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣(隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制);
B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;
C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。
數據價值
大數據時代，什麼最貴?
十年前，葛大爺曾說過，「21世紀什麼最貴?」——「人才」，深以為然。只是，十年後的今天，大數據時代也帶來了身價不斷翻番的各種數據。由於急速拓展的網路帶寬以及各種穿戴設備所帶來的大量數據，數據的增長從未停歇，甚至呈井噴式增長。[7]
一分鍾內，微博推特上新發的數據量超過10萬；社交網路「臉譜」的瀏覽量超過600萬……
這些龐大數字，意味著什麼？
它意味著，一種全新的致富手段也許就擺在面前，它的價值堪比石油和黃金。
事實上，當你仍然在把微博等社交平台當作抒情或者發議論的工具時，華爾街的斂財高手們卻正在挖掘這些互聯網的「數據財富」，先人一步用其預判市場走勢，而且取得了不俗的收益。
讓我們一起來看看——他們是怎麼做的。
這些數據都能幹啥。具體有六大價值：
●1、華爾街根據民眾情緒拋售股票；
●2、對沖基金依據購物網站的顧客評論，分析企業產品銷售狀況；
●3、銀行根據求職網站的崗位數量，推斷就業率；
●4、投資機構搜集並分析上市企業聲明，從中尋找破產的蛛絲馬跡；
●5、美國疾病控制和預防中心依據網民搜索，分析全球范圍內流感等病疫的傳播狀況；
●6、美國總統奧巴馬的競選團隊依據選民的微博，實時分析選民對總統競選人的喜好。[1]
可視化
「數據是新的石油。」亞馬遜前任首席科學家Andreas Weigend說。Instagram以10億美元出售之時，成立於1881年的世界最大影像產品及服務商柯達正申請破產。
大數據是如此重要，以至於其獲取、儲存、搜索、共享、分析，乃至可視化地呈現，都成為了當前重要的研究課題[1] 。
「當時時變幻的、海量的數據出現在眼前，是怎樣一幅壯觀的景象？在後台注視著這一切，會不會有接近上帝俯視人間星火的感覺？」
這個問題我曾請教過劉建國，中國著名的搜索引擎專家。劉曾主持開發過國內第一個大規模中英文搜索引擎系統「天網」。
要知道，劉建國曾任至網路的首席技術官，在這樣一家每天需應對網民各種搜索請求1.7億次（2013年約為8.77億次）的網站中，如果只是在後台靜靜端坐，可能片刻都不能安心吧。網路果然在提供搜索服務之外，逐漸增添了網路指數，後又建立了基於網民搜索數據的重要產品「貼吧」及網路統計產品等。
劉建國沒有直接回答這個問題，他想了很久，似乎陷入了回憶，嘴角的笑容含著詭秘。
倒是有公司已經在大數據中有接近上帝俯視的感覺，美國洛杉磯就有企業宣稱，他們將全球夜景的歷史數據建立模型，在過濾掉波動之後，做出了投資房地產和消費的研究報告。
在數據可視化呈現方面，我最新接收到的故事是，一位在美國思科物流部門工作的朋友，很聰明的印度裔小夥子，被Facebook高價挖角，進入其數據研究小組。他後來驚訝地發現，裡面全是來自物流企業、供應鏈方面的技術人員和專家，「Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用戶的路徑和行為。」
特徵
編輯
數據量大（Volume）
第一個特徵是數據量大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。
類型繁多（Variety）
第二個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
價值密度低（Value）
第三個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。
速度快、時效高（Velocity）
第四個特徵是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。
既有的技術架構和路線，已經無法高效處理如此海量的數據，而對於相關組織來說，如果投入巨大採集的信息無法通過及時處理反饋有效信息，那將是得不償失的。可以說，大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。[2]
案例分析
編輯
個案一
你開心他就買你焦慮他就拋[2]
華爾街「德溫特資本市場」公司首席執行官保羅·霍廷每天的工作之一，就是利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言，進而判斷民眾情緒，再以「1」到「50」進行打分。根據打分結果，霍廷再決定如何處理手中數以百萬美元計的股票。
霍廷的判斷原則很簡單：如果所有人似乎都高興，那就買入；如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。
這一招收效顯著——當年第一季度，霍廷的公司獲得了7%的收益率。
個案二
國際商用機器公司（IBM）估測，這些「數據」值錢的地方主要在於時效。對於片刻便能定輸贏的華爾街，這一時效至關重要。曾經，華爾街2%的企業搜集微博等平台的「非正式」數據；如今，接近半數企業採用了這種手段。
●「社會流動」創業公司在「大數據」行業生機勃勃，和微博推特是合作夥伴。它分析數據，告訴廣告商什麼是正確的時間，誰是正確的用戶，什麼是應該發表的正確內容，備受廣告商熱愛。
●通過喬希·詹姆斯的Omniture（著名的網頁流量分析工具）公司，你可以知道有多少人訪問你的網站，以及他們呆了多長時間——這些數據對於任何企業來說都至關重要。詹姆斯把公司賣掉，進賬18億美元。
●微軟專家吉拉德喜歡把這些「大數據」結果可視化：他把客戶請到辦公室，將包含這些公司的數據圖譜展現出來——有些是普通的時間軸，有些像蒲公英，有些則是鋪滿整個畫面的泡泡，泡泡中顯示這些客戶的粉絲正在談論什麼話題。
●「臉譜」數據分析師傑弗遜的工作就是搭建數據分析模型，弄清楚用戶點擊廣告的動機和方式。
處理和分析工具
用於分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。
開源大數據生態圈：
1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。
2、. Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。
3、NoSQL，membase、MongoDb
商用大數據生態圈：
1、一體機資料庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、數據集市：QlikView、 Tableau 、 以及國內的Yonghong Data Mart 。
產業崛起
編輯
越來越多的政府、企業等機構開始意識到數據正在成為組織最重要的資產，數據分析能力正在成為組織的核心競爭力。具體有以下三大案例：
1、2012年3月22日，奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動大數據相關產業發展，將「大數據戰略」上升為國家意志。奧巴馬政府將數據定義為「未來的新石油」，並表示一個國家擁有數據的規模、活性及解釋運用的能力將成為綜合國力的重要組成部分，未來，對數據的佔有和控制甚至將成為陸權、海權、空權之外的另一種國家核心資產。
2、聯合國也在2012年發布了大數據政務白皮書，指出大數據對於聯合國和各國政府來說是一個歷史性的機遇，人們如今可以使用極為豐富的數據資源，來對社會經濟進行前所未有的實時分析，幫助政府更好地響應社會和經濟運行。
3、而最為積極的還是眾多的IT企業。麥肯錫在一份名為《大數據，是下一輪創新、競爭和生產力的前沿》的專題研究報告中提出，「對於企業來說，海量數據的運用將成為未來競爭和增長的基礎」，該報告在業界引起廣泛反響。
IBM則提出，上一個十年，他們拋棄了PC，成功轉向了軟體和服務，而這次將遠離服務與咨詢，更多地專注於因大數據分析軟體而帶來的全新業務增長點。IBM執行總裁羅睿蘭認為，「數據將成為一切行業當中決定勝負的根本因素，最終數據將成為人類至關重要的自然資源。」
在國內，網路已經致力於開發自己的大數據處理和存儲系統；騰訊也提出2013年已經到了數據化運營的黃金時期，如何整合這些數據成為未來的關鍵任務。
事實上，自2009年以來，有關「大數據」 主題的並購案層出不窮，且並購數量和規模呈逐步上升的態勢。其中，Oracle對Sun、惠普對Autonomy兩大並購案總金額高達176億美元，大數據的產業價值由此可見一斑。[1-2]
提供依據
編輯
大數據是信息通信技術發展積累至今，按照自身技術發展邏輯，從提高生產效率向更高級智能階段的自然生長。無處不在的信息感知和採集終端為我們採集了海量的數據，而以雲計算為代表的計算技術的不斷進步，為我們提供了強大的計算能力，這就圍繞個人以及組織的行為構建起了一個與物質世界相平行的數字世界[1-2] 。
大數據雖然孕育於信息通信技術的日漸普遍和成熟，但它對社會經濟生活產生的影響絕不限於技術層面，更本質上，它是為我們看待世界提供了一種全新的方法，即決策行為將日益基於數據分析做出，而不是像過去更多憑借經驗和直覺做出。
事實上，大數據的影響並不僅僅限於信息通信產業，而是正在「吞噬」和重構很多傳統行業，廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。而在零售業中，數據分析的技術與手段更是得到廣泛的應用，傳統企業如沃爾瑪通過數據挖掘重塑並優化供應鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數據的掌握和分析，為用戶提供更加專業化和個性化的服務。
最讓人吃驚的例子是，社交媒體監測平台DataSift監測了Facebook（臉譜） IPO當天Twitter上的情感傾向與Facebook股價波動的關聯。在Facebook開盤前Twitter上的情感逐漸轉向負面，25分鍾之後Facebook的股價便開始下跌。而當Twitter上的情感轉向正面時，Facebook股價在8分鍾之後也開始了回彈。最終當股市接近收盤、Twitter上的情感轉向負面時，10分鍾後Facebook的股價又開始下跌。最終的結論是：Twitter上每一次情感傾向的轉向都會影響Facebook股價的波動。
這僅僅只是基於社交網路產生的大數據「預見未來」的眾多案例之一，此外還有谷歌通過網民搜索行為預測流感爆發等例子。不僅在商業方面，大數據在社會建設方面的作為同樣令人驚嘆，智能電網、智慧交通、智慧醫療、智慧環保、智慧城市等的蓬勃興起，都與大數據技術與應用的發展息息相關。
「大數據」可能帶來的巨大價值正漸漸被人們認可，它通過技術的創新與發展，以及數據的全面感知、收集、分析、共享，為人們提供了一種全新的看待世界的方法。更多地基於事實與數據做出決策，這樣的思維方式，可以預見，將推動一些習慣於靠「差不多」運行的社會發生巨大變革。
應對措施
編輯
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。
望採納，謝謝
⑷ 直覺就是人腦大數據分析的結果嗎
直覺有感覺積累的成分，也有經驗沉澱的成分，而形成的一種潛意識。
直覺不是大腦對大數據進行理性分析而產生，它有時候就是瞬間反應，來不及進行理性分析，顯為本能的反應。所以，我認為直覺是感覺的積累是經驗的沉澱形成的潛意識。
直覺是大腦大數據綜合的結果而不是分析的結果，直覺是一種反應，是一種大腦思維過程後的一些結論的瞬間反應，大腦對某個問題的分析反應是要通過經驗，條識，體驗後的結果，不可以把兩種情況混為一談。
有些特別聰明的，思維能力特強強的人可以把上述兩種情況的差異很快解決，這樣的人是不會很多的。
沒錯。
但又是錯的，挺玄乎。
說他正確：
大腦是個奇葩的計算機，它也許不夠准確，但足夠強大。
當人腦被某個事物反復刺激之後，就會形成某種直覺，這是腦袋在主導。
當積累倒一定程度，就不需要腦袋來。直接眼或者其他某一器官或肌肉了。也就是不靠腦袋了，被甩鍋了。
因此也許有一個猜想：人體可能時一個並行計算機，有許多CPU,只是大多數沒有開機，或者海沒有灌入程序。
周百通的左右互搏，可能就是開發得比較完整的了。
直覺就是一種意識習慣性的感觀，當某夭某刻做事發現異常時，直覺就會警告你，有事情要發生，這是一種人體意識自然現象，有點神秘又神奇，有時候它會提前預知要有事情發生，目前用科學有點不好解釋。
這是個人觀點。
⑸ 什麼叫大數據
大數據概述
專業解釋：大數據英文名叫big data，是一種IT行業術語，是指無法在一定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，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
通俗解釋：大數據通俗的解釋就是海量的數據，顧名思義，大就是多、廣的意思，而數據就是信息、技術以及數據資料，合起來就是多而廣的信息、技術、以及數據資料。
大數據提出時間
「大數據」這個詞是由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶於2008年8月中旬共同提出。
大數據的特點
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）-由IBM提出。
大數據存在的意義和用途是什麼？
看似大數據是一個很高大上的感覺，和我們普通人的生活相差甚遠，但是其實不然！大數據目前已經存在我們生活中的各種角落裡了，舉個例子，我們現在目前最關心的疫情情況數據，用的就是大數據的技術，可以實時查看確診人數以及各種疫情數據。
大數據存在的意義是什麼？
從剛才的舉例中我們基本可以了解，大數據是很重要的，其存在的意義簡單來說也是為了幫助人們更直觀更方便的去了解數據。而通過了解這些數據後又可以更深一步的去挖掘其他有價值的數據，例如今日頭條/抖音等產品，通過對用戶進行整理和分析，然後根據用戶的各種數據來判斷用戶的喜愛，進而推薦用戶喜歡看的東西，這樣做不僅提升了自身產品的體驗度，也為用戶提供了他們需要的內容。
大數據的用途有哪些？
要說大數據的用途，那可就相當廣泛了，基本各行各業都可以運用到大數據的知識。如果簡單理解的話，可分為以下四類：
用途一：業務流程優化
大數據更多的是協助業務流程效率的提升。能夠根據並運用社交網路數據信息 、網站搜索及其天氣預告找出有使用價值的數據信息，這其中大數據的運用普遍的便是供應鏈管理及其派送線路的提升。在這兩個層面，自然地理精準定位和無線通信頻率的鑒別跟蹤貨物和送大貨車，運用交通實時路況線路數據信息來選擇更好的線路。人力資源管理業務流程也根據大數據的剖析來開展改善，這這其中就包含了職位招聘的調整。
用途二：提高醫療和研發
大型數據分析應用程序的計算能力允許我們在幾分鍾內解碼整個dna。可以創造新的治療方法。它還能更好地掌握和預測疾病。如同大家配戴智能手錶和別的能夠轉化成的數據信息一樣，互聯網大數據還可以協助病人盡快醫治疾患。現在大數據技術已經被用於醫院監測早產兒和生病嬰兒的狀況。通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生預測可能的不適症狀。這有助於醫生更好地幫助寶寶。
用途三：改善我們的城市
大數據也被用於改進我們在城市的生活起居。比如，依據城市的交通實時路況信息，運用社交媒體季節變化數據信息，增加新的交通線路。現階段，很多城市已經開展數據分析和示範點新項目。
用途四：理解客戶、滿足客戶服務需求
互聯網大數據的運用在這個行業早已廣為人知。重點是如何使用大數據來更好地掌握客戶及其興趣和行為。企業非常喜歡收集社交數據、瀏覽器日誌、分析文本和感測器數據，以更全面地掌握客戶。一般來說，建立數據模型是為了預測。
如何利用大數據？
那我們了解了這么多關於大數據的知識，既然大數據這么好，我們怎麼去利用大數據呢？那這個就要說到大數據的工具BI了，BI簡單理解就是用來分析大數據的工具，從數據的採集到數據的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI興起於國外，比較知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而國內比較典型的廠家就是億信華辰了。雖然BI興起於國外，但是這些年隨著國內科技的進步以及不斷的創新，目前國內BI在技術上也不比國外的差，而且因為國內外的差異化，在BI的使用邏輯上，國內BI更符合國內用戶的需求。
希望對您有所幫助！~
⑹ 大數據會給生活帶來各方面的變化
大數據會給生活帶來各方面的變化
「政府的決策要更多基於數據本身，信任數據本身，而不是對數據的直覺。我們不僅要對政府有期望，對自己也要有期望。目前賺錢的地點，賺取利潤的地點發生變化。大數據時代，價值是通過數據流產生的。所有人都在設法建立一個新的平台，通過數據流動賺取價值。」 嚴謹的牛津大學教授維克托說。
數據是枯燥無味的，但是維克托卻盡可能讓數據賦予「人情味」。比如，這位嚴謹的學者在講話中，多次提到「三歲半的兒子」。
他說，「我們使用大數據，但不會濫用大數據，我們應該攜起手來建設安全保障措施，使人們，比如我三歲半的兒子或者其他人享有美好的未來。」
什麼是大數據？它將如何改變我們的生活？在維克托的眼裡，「大數據」似乎無所不能，它不僅能掙錢，還能治病、延長壽命、找尋「真愛」。
大數據的應用，將讓壽命更長
記者：「大數據」時代已經來臨，哪些應用是您在生活當中最常用的？
維克托：我覺得到2020年，大數據時代就會真正來臨。在那個時候，最經常會用到的應用就是個性化生活所需要的，尤其是智能手機的應用。比如，我的身體功能可能會通過手機、移動網路進行監控，一旦有什麼感染，或身體有什麼不適，我都會通過手機得到警示。然後信息會和手機庫進行對接或者咨詢相關專家，從而獲得正確的用葯和其他治療。
隨著我年齡增大，我會很期待生活更長久，通過大數據的應用，會讓我們的壽命更長。
記者：「大數據」時代看上去似乎無所不能，但它能否幫忙找到男（女）朋友嗎？
維克托：這是一個非常有意思的問題，有了「大數據」的幫助，你找女朋友的成功性會高很多。這是很容易理解的。通過網路，你可以提供很多信息，比如「你是誰」，「你想要找什麼樣的男（女）朋友」。在網路上，很多人也是這么做的。通過網路，你就會找到最配的那一個。
在實際生活中，你碰到的只是兩個人或者五個人，然後聊兩句，在網上你可以和五百萬或者一千萬人聊天。這樣找到合適的男（女）朋友的概率大很多。
我有一個哈佛大學的同事，就是通過網路找到伴侶，相愛、結婚、生子。這就表明大數據能夠為我們的愛帶來價值。
記者：對中國的大數據行業有什麼建議？
維克托：在大數據時代下，數據也會成為「基礎設施」，政府要進一步補錄資料庫。舉例說，政府以前提供財政補貼，現在可以提供資料庫，打造創意服務。在美國就有這樣的服務，為企業提供機場、高速公路的數據，提供航班可能發生延誤的概率，這種服務完全基於政府提供的資料庫。這可以幫助個人、消費者更好地預測行程，這種類型的創新，就是來源於公共的大數據。政府可以在這方面多下功夫。