大數據與深度挖掘

A. 大數據和數據挖掘什麼區別

傳統來的數據挖掘就是在數據中尋自找有價值的規律，這和現在熱炒的大數據在方向上是一致的。
只不過大數據具有「高維、海量、實時」的特點，就是說數據量大，數據源和數據的維度高，並且更新迅速的特點，傳統的數據挖掘技術可能很難解決，需要從演算法的改進（提升演算法對大數據的處理能力）和方案的框架（分解任務，把大數據分析拆解成若干小單元加以解決，或者通過規律的提取，把重復出現的數據加以整合等等）等多方面去提升處理能力。
所以，可以理解成大數據是場景是問題，而數據挖掘是手段。

B. 大數據分析和數據挖掘也算是吃青春飯嗎

你好，這是一種誤解。大數據分析並不是一蹴而就的事情，而是需要內你日積月累的數容據處理經驗，以及與所在的行業深度融合挖掘出有價值的數據的項目操作有關。大數據分析師是一個新興的職業，新興的領域，不會過時，也不會是青春飯

C. 大數據和「數據挖掘」是何關系

數據挖掘是一個動作，是研究數據內在的規律，並且通過各種機器學習專、統計學習、模屬型演算法進行研究。
大數據其實是一種數據的狀態，數據多而大，大到超出了人類的數據處理軟體的極限。因此，他倆的關系就容易看出來了。
有了大數據，數據挖掘就有了原材料，也就是有米下鍋。有了數據挖掘的應用，數據就有了用武之地，有了生命力，有了生產力，而不是流散在世界各地的硬碟中。

D. 基因大數據深度挖掘面臨挑戰

基因大數據深度挖掘面臨挑戰
作為一種新型基因檢測技術，基因測序能從血液或唾液中分析測定基因全序列，預測罹患多種疾病的可能性、個體的行為特徵及行為合理性。基因測序技術能鎖定個人病變基因，予以提前預防和治療。正因如此，今年華大基因的上市，就引發了資本市場的熱烈追捧。
在日前於北京召開的第四屆全國功能基因組學高峰論壇上，眾多與會專家就基因技術發展方向及面臨的機遇與挑戰進行了深入交流。
基因測序用途廣泛
當前，基因測序相關產品和技術已由實驗室研究演變到臨床應用。有學者甚至認為，基因測序技術可能是下一個改變世界的技術，因為在自然界乃至人類世界，基因測序都有著無可替代的作用。
今年5月，由中科院昆明植物所牽頭的聯合科研團隊通過基因組建庫與測序等一系列關鍵技術，攻克了茶樹基因組測序難題，在國際上率先獲得高質量茶樹基因組序列。
中科院昆明植物所研究員高立志坦言，這對揭示決定茶葉適制性、風味和品質以及茶樹全球生態適應性的遺傳基礎，都有重要促進作用。
再比如，華中農業大學張獻龍團隊對棉花栽培品種和野生品種進行了全基因組重測序，發現棉花在人工選擇過程中存在明顯的亞基因組不對稱選擇過程。「10多年的功能基因組研究發現20多個與重要性狀形成有關的基因，這將在棉花分子設計育種中發揮重要作用。」張獻龍團隊成員王茂軍告訴《中國科學報》記者。
基因測序對人類醫學發展也有重要作用。中科院生物物理所研究員、中科院院士陳潤生介紹，基於組學大數據的精準醫療作為劃時代的產業，已被各國列入戰略規劃。它有著直接解決當前醫療行業面臨的諸多困難的潛力，在接下來的幾年將會爆發式增長，預計到2018年全球市場規模將達2238億美元。
基因大數據時代開啟
華大基因科技服務原負責人、北京百邁客生物科技有限公司董事長鄭洪坤指出，隨著基因測序技術的不斷發展和成本的大幅下降，以及國家在基因研究領域的大力支持和投入，如今，科學家在基因領域的研究越來越深入，基因大數據的積累越來越多，「全世界累計花費數百億，已經產出了近20Pb的海量基因數據」。
「測序技術的發展讓基因數據以遠超摩爾定律的速度在積累，海量數據對科研工作者提出了新的要求。」中科院北京基因組所研究員章張表示。
章張介紹，據不完全統計，我國生命組學數據產量約佔全球的40%，但這些寶貴的數據資源卻交給了他人管理，主要原因在於，我國長期缺乏涵蓋多組學數據資源的生物大數據中心。為此，中科院北京基因組所生命與健康大數據中心圍繞國家精準醫學和重要戰略生物資源的組學數據，建立海量生命組學大數據儲存、整合與挖掘分析研究體系，並已初步建成生命與健康多組學數據匯交與共享平台。
亟待深度挖掘與科學解讀
與國外相比，目前國內的基因組學、基因測序的推進速度並不慢。從學術角度看，中科院北京基因組所、農科院基因組所等機構實力雄厚，華大基因、百邁客等一批從事基因測序的相關企業也在逐漸成長。但在專家們看來，基因組學面臨的挑戰依然不小，因為隨著信息、儀器等各個領域的快速發展，數據總量越來越多，加上各種新指標、參數的加入，數據也變得越來越復雜。
「在海量測序結果面前，數據深度挖掘和解讀方面存在的嚴峻挑戰日益明顯。如何在基因大數據時代利用好這些數據資源，已經成為生物科研新時代的重要課題。」鄭洪坤表示。
陳潤生也指出，當前，快速積累的數據並未得到高效解讀；高度異質化數據之間的整合尚處於起步階段。樣品端的挑戰直接威脅到數據質量。但他同時表示，「這些挑戰往往意味著機遇，大量未解讀的數據同時也帶來了無限創新的可能。」

E. 為何有人說數據將成為無價之寶

首先要知道數據從何而來，才能知道數據如何產生價值。現在的數據是指所能收集到的所有信息統稱為數據，數據的生成包含方方面面，比如人類活動可以產生數據，大自然春夏秋冬變化也能產生數據，甚至一顆樹木的生長過程也能產生數據。數據本身如果不能應用，就沒有價值，如果吧數據應用起來，就能產生無限的價值。同類數據量越大，通過數據分析也就能產生更大的價值。這些價值也可以應用於各種領域，涵蓋我們的衣食住行。數據能創造無限可能那就是當之無愧的無價之寶。

大家好，我是 科技 1加1！感覺這個問題很有意思！是啊，當前什麼最值錢，要我說就是數據！

這個問題分兩方面來回答

1.什麼是數據


定義:

數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。

它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2...`」、「陰、雨、下降、氣溫」「學生的檔案記錄、貨物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。

在計算機科學中，數據是指所有能輸入到計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。現在計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。

信息

信息與數據既有聯系，又有區別。數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。而信息是數據的內涵，信息是載入於數據之上，對數據作具有含義的解釋。數據和信息是不可分離的，信息依賴數據來表達，數據則生動具體表達出信息。數據是符號，是物理性的，信息是對數據進行加工處理之後所得到的並對決策產生影響的數據，是邏輯性和觀念性的；數據是信息的表現形式，信息是數據有意義的表示。數據是信息的表達、載體，信息是數據的內涵，是形與質的關系。數據本身沒有意義，數據只有對實體行為產生影響時才成為信息。

數據的語義

數據的表現形式還不能完全表達其內容，需要經過解釋，數據和關於數據的解釋是不可分的。例如，93是一個數據，可以是一個同學某門課的成績，也可以使某個人的體重，還可以是計算機系2013級的學生人數。數據的解釋是指對數據含義的說明，數據的含義稱為數據的語義，數據與其語義是不可分的。

分類

按性質分為

①定位的，如各種坐標數據；

②定性的，如表示事物屬性的數據（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量；

④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。

按表現形式分為

①數字數據，如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值[3] ；

②模擬數據，由連續函數組成，是指在某個區間連續變化的物理量，又可以分為圖形數據（如點、線、面）、符號數據、文字數據和圖像數據等，如聲音的大小和溫度的變化等。

2.數據的重要性

如今，大數據早已經不是一個陌生的名詞，很多的行業在使用大數據之後都得到了非常好的效果，大數據與互聯網相輔相承，互聯依賴，並且不斷的在快速發展。

互聯網上的數據每年增長40%，每兩年便將翻一番左右，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。據IDC預測，到明年全球將總共擁有35ZB的數據量，互聯網是大數據發展的前哨陣地，隨著互聯網時代的發展，人們似乎都習慣了將自己的生活通過網路進行數據化，方便分享以及記錄並回憶。

大數據圍繞在我們生活的很多方面

大數據圍繞在我們生活的方方面面，最直觀的反映在我們每天都會使用的社交工具上面。例如騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據，這些數據能夠分析人們的生活和行為，從裡面挖掘出政治、 社會 、文化、商業、 健康 等領域的信息，甚至預測未來。說簡單一點，就是我們每天都在通過自己的QQ、微信、微博更新自己的動態、朋友圈等，這些都將構成一種數據，大數據就是可以通過你更新的這些大量的信息，推測出你的愛好，你的工作，你的住址，你的收入情況等等這些信息。

互聯網時代大數據有多厲害

互聯網時代大數據到底有多厲害？大數據就像蘊藏能量的煤礦，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，和這個相像，大數據並不在於「大」，而在於「有用」，價值含量、挖掘成本比數量更為重要。大數據應用工程師專業主要學習WEB技術、java、JSP、大型資料庫Oracle、LINUX集群、非關系資料庫NoSql、Hadoop等技術，通過這些課程的學習，讓學生具有JAVAEE開發能力的同時能夠進行大數據的分析和挖掘能，學生在就業的過程中即可以進入傳統的軟體公司，進行OA和ERP等傳統軟體項目開發，同時也能進行大數據的分析和大數據深度挖掘以及對伺服器集群的組建等。

大數據時代，我們要合理利用大數據，才可以創造更高的工作效率，才可以創造更多的財富。

所以說數據就是金錢！掌握了大數據就是掌握了財富！

感謝大家的閱讀！

數據自身是沒有價值或者說微乎其微的，價值是被賦予的，就像黃金一樣，黃金的價值是他的應用前景或場景。

數據的價值就是數據能力體現出的收益，或者說投資回報率。

今天我們就來聊聊數據能力和價值。 說到大數據就不得不提數據倉庫，企業數據倉庫演化至最終階段或許會變為大腦中樞神經，如果要支撐起整個復雜的大腦和神經系統，需要一系列的復雜機制配合。

一、抽象的數據能力架構

我把數據能力抽象概括為四個方向：傳輸能力、計算能力、演算法能力和數據資產量級，後面會講述在這四個能力之上泛化出的數據應用和價值。

1. 數據傳輸能力

數據大部分的使用場景必然會涉及到數據傳輸，數據傳輸性能決定了部分應用場景的實現，數據實時的調用、加工、演算法推薦和預測等；而傳輸抽象出來的支撐體系是底層的數據存儲架構（當然非同機房的傳輸還要考慮到網路環境等。單純的小數據量調用等一般不會涉及到這些，但數據量級大、高並發且對SLA要求非常嚴格的時候，就是對數據傳輸能力的考驗）。

從產品的角度我把數據傳輸能力分解為： 底層數據傳輸效率 和 應用層數據傳輸效率 。

底層的數據傳輸效率是指數據源進入後的預處理階段的傳輸效率，即加工為產品所需的數據交付物之前階段。

Ps:數據在可為產品所用之前需要很長的一段加工過程，應用層數據產品基本不涵蓋底層數據加工環節，而數據產品會用到規定好的數據交付物（即已約定好的結構化或標准化的數據），而利用此數據交付物再經過產品對實際應用場景的匹配和加工來提供數據服務。即使涉及底層數據管理的相關產品也是對Meta元數據、使用日誌或寫好的shell等的調用。

底層數據加工計算所涉及到的傳輸效率，直接決定了支撐數據產品高性能、高可靠的自身需求；而應用層的傳輸影響了用戶體驗和場景實現。傳輸機制和體系就像毛細血管一樣遍布全身錯綜復雜，但是流通速率直接決定了大腦供氧是否充足。
2. 數據計算能力

數據計算能力就像造血系統一樣，根據多種來源的養分原料進行生產加工最終產出血液。而源數據通過高性能的底層多存儲的分布式技術架構進行ETL(抽取、轉換、裝載)清洗後產出的是數據中間層通用化的結構化數據交付物。計算速度就像造血速度一樣，決定了供應量。而計算速度直接決定了數據應用的時效性和應用場景。

目前最多最普遍的就是離線數倉，離線數倉大部分擔任著事後諸葛亮的角色，即沒辦法保證數據的及時性而延後了數據分析及應用的產出，導致更多的是沉澱經驗而難以做到實時決策。而實時數倉，甚至說對Data Lake（數據湖）的實時處理已經逐步開放應用多種場景。我們先不考慮越來越強烈的實時性要求帶來的巨大成本是否真的可以創造等值的收益。

強實時可以更接近一個「未來」的狀態，即此時此刻。這遠比演算法對未來的預測更有價值，因為把握眼前比構造多變的未來對一個企業更有價值。甚至說當數據過程快過神經元的傳遞，那麼從獲取到你腦電波的那一刻起，數據處理的驅動結果遠比神經元傳遞至驅動四肢要快。

是不是與兵馬未動，糧草先行的場景相似？當然這是以數據計算能力的角度來看待這個問題。跳出來以我個人的觀點來說，整體數據能力強大到一定階段後，會從主觀改變個人的意願，即通過引導你的大腦從而來控制或決定個人行為且不會讓你感知，所以可以理解為從主觀改變個人意願。從人的角度來說，你並不知道或者直觀意願去憑空決定下一步要做什麼，因為大腦是邏輯處理器，當然這又涉及到心理學，這些觀點就不在此贅述了，等往後另起一個篇幅來說數據應用未來前景和假想。

3. 數據資產能力

都在說「大」數據，那麼數據量級越大越好嗎？並不是，從某種角度來說大量無價值或者未 探索 出價值的數據是個負擔，巨大的資源損耗還不敢輕易抹滅。

隨著數據量級的急劇放大，帶來的是數據孤島：數據的不可知、不可聯、不可控、不可取；那麼散亂的數據只有轉換成資產才可以更好的發揮價值。

什麼是數據資產，我覺得可以廣泛的定義為可直接使用的交付數據即可劃為資產，當然可直接使用的數據有很多種形式，比如meta元數據、特徵、指標、標簽和ETL的結構化或非結構化數據等。

目前也在拓展Data Lake的使用場景，直接實時的使用和處理Data Lake數據的趨勢是一種擴大企業自身數據資產范圍和資產使用率的方式。這有利於突破數倉模型對數據的框架限定，改變數據使用方式會有更大的想像空間。

數據資產的價值可以分兩部分來考慮：一部分是數據資產直接變現的價值；另一部分是通過數據資產作為資源加工後提供數據服務的業務價值。

第一部分比較好理解，就是數據集的輸出變現值，如標簽、樣本和訓練集等的直接輸出按數據量來評估價值；第二部分價值比如通過自身數據訓練優化後的演算法應用而提升業務收益的價值或依於數據的廣告投放的營銷變現等，甚至說沉澱出的數據資產管理能力作為知識的無形資產對外服務的價值。這些間接的數據應用和服務的變現方式也是數據資產價值的體現並可以精細的量化。

4. 數據演算法能力

其實無論是傳輸能力還是計算能力，都是相對偏數據底層的實現，而離業務場景最近的就是演算法能力所提供的演算法服務，這是最直接應用於業務場景且更容易被用戶感知的數據能力，因為對於傳輸和計算來說用戶感知的是速度快慢，從用戶視角快是應該的，因此用戶並不知道何時何地計算或傳輸。

而演算法對業務應用場景是一個從0到1，從無到有的過程。並且演算法是基於數據傳輸、計算和資產能力之上泛化出的應用能力，或者換句話說是三個基礎能力的封裝進化。

而演算法能力是把多元的數據集或者說獲取到盡可能多的數據轉化為一個決策判斷結果來應用於業務場景。演算法能力的強弱反映了三個數據能力是否高效配合，是否存在木桶效應，更甚者木桶也沒有。當然單純的演算法也可以單獨作為無形資產的知識沉澱來提供服務。

對於數據能力架構中的四大能力，傳輸、計算和資產是基礎能力，而演算法是高級的泛化能力。而能力的輸出和應用才能體現數據價值，數據能力的最大化輸出考驗著整個數據產品架構體系的通用性和靈活性。因為需要面對的是各種業務演化出的多種多樣場景，對數據能力的需求參差不齊：可能是片面化的，也可能是多種能力匹配協調的。這對產品的通用性就是一個巨大的挑戰，想更好的應對這個問題，可能就需要整個數據平台的產品矩陣來支撐和賦能。

二、數據能力對應數據價值的呈現

從數據應用的角度，每個能力都可以獨立開放也可以組合疊加。如果把能力具象出來就會衍生到產品形態的問題，產品形態是對能力適配後發揮作用的交付物。說到產品形態我們可以想像一下應用場景。

首先最基礎的應用場景就是數據直接調用，數據資產的使用基本會基於特徵、指標、標簽或者知識等交付形態。而對於使用方來說這些數據會作為半成品原料或依據來進行二次加工應用於業務場景中，如數據分析、數據挖掘、演算法的訓練與驗證、知識圖譜、個性推薦、精準投放（觸達）和風控等。數據資產可以統歸為在數據市場中通過構建的一些OpenAPI進行賦能。

而對於一個工廠來說，僅僅進行原材料的加工（ETL）輸出即除了自身原材料（數據資產）的壁壘外核心競爭力很小，需要包裝一些上層的基礎服務來提升競爭力，那麼數據計算的能力融合進來對原材料進行二次加工（聚合統計）。

計算的聚合統計能力加入進來後可以滿足大部分的數據分析場景的支持，就不單單是原材料毫無技術含量的輸出，並可以以半成品的形態規避數據敏感。因為對於統計值來說，這是一個分析結果或結論，並不會涉及到自身敏感數據的輸出，因此你的核心資產不會泄露，而輸出的僅僅是資產的附加值。換句話說知識產權專利依然在你手中，通過控制專利泛化出的能力進行投資回報。

融入計算能力後的一些分析場景如：人群的畫像分析、多維度的交叉分析、業務的策略分析和監控分析等多種場景。

隨著時代的發展和業務場景的增多，這時工廠繼續需要產業變革，要深耕服務業逐步拋棄製造業形態，全面提升更高級的數據服務。這時演算法能力的加入來更好的完善服務矩陣。

演算法通過封裝了傳輸、計算和資產能力而進行統一的更好理解的業務場景目標預測和識別等。這樣對於企業來說可以更容易接受和低成本使用數據服務而不需要再涉及到數據加工鏈路中，而僅僅需要一個目標結果，通過演算法的決策作為參考來指導業務方向。像演算法對一些業務場景的預測分析，甚至說一些人工智慧場景的識別或學習思考，都可以通過演算法賦能來實現。對於企業來說就是從無到有的突破，企業發展進程甚至可能提升好幾年。

而貫穿以上能力應用場景都是對數據傳輸能力的考驗。

「數據」的重要性可以有以下幾點。

1、數據能夠為企業高層提供決策支持。將企業海量數據進行統計分析挖掘後，能夠讓高層制定合理的措施。

2、數據能整合企業龐雜業務。每個企事業都有很復雜的業務系統，藉助數據及對應平台可以將其龐雜的業務進行整合。

3、數據能反應事件本質與趨勢。真實數據能夠更好地去了解事件的本質問題，預判事態發展。

4、數據能夠讓人們更加了解自己。未來你可能真的不是最了解你自己的人？但是可以使用個人的數據進行畫像，充分了解個人。

5、數據能反應 歷史 ，展望未來。通過 歷史 數據查詢過往，也能夠使用以往的數據進行感知未來。

總之，在大數據和5G技術逐漸成為趨勢的時代背景下，「 數據 」是越來越常見，如社交網路、消費信息、 旅遊 記錄……企業層面的銷售數據、運營數據、產品數據、活動數據……

F. 北大青鳥java培訓：互聯網時代大數據到底有多牛

大數據早已不再是一個陌生的名詞，越多越多的行業在使用大數據之後達到了事半功倍的效果，大數據和互聯網相輔相承，互聯依賴，不斷發展！互聯網上的數據每年增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。
據IDC預測，到2020年全球將總共擁有35ZB的數據量。
互聯網是大數據發展的前哨陣地，隨著互聯網時代的發展，人們似乎都習慣了將自己的生活通過網路進行數據化，方便分享以及記錄並回憶。
大數據圍繞在我們的生活當中，最直觀的反映在我們每天都會使用的社交工具上面，例如騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據。
這些數據可以分析人們的生活和行為,從裡面挖掘出政治、社會、文化、商業、健康等領域的信息，甚至預測未來！簡單得講，就是我們每天都在通過自己的QQ、微信、微博更新自己的動態、朋友圈等，這些都將構成一種數據，大數據就是可以通過你更新的這些大量的數據，推測出你的愛好，你的工作，你的住址，你的收入情況等等.......互聯網時代大數據有多牛？大數據就像蘊藏能量的煤礦。
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。
主要學習WEB技術、JAVA、JSP、大型資料庫Oracle、LINUX集群、非關系資料庫NoSql、Hadoop等技術，通過這些課程的學習，讓學生具有JAVAEE開發能力的同時能夠進行大數據的分析和挖掘能。
北京北大青鳥http://www.kmbdqn.cn/發現本專業的學生在就業的過程中即可以進入傳統的軟體公司，進行OA和ERP等傳統軟體項目開發，同時也能進行大數據的分析和大數據深度挖掘以及對伺服器集群的組建等。

G. 大數據技術與什麼技術的緊密結合有助於從數據中獲取更准確更深層次的知識挖掘

雲計算。

雲計算和大數據之間就像硬幣的正反面形影不離。從應用角度上講，雲計算給大數據提供信息化的基礎設施，更有效利用資源；從產業發展的角度上講，運用雲平台，每天可以處理大批量的數據，並對這些數據進行科學，快速，智能檢索。未來，雲計算和大數據還會不斷的發展。

大數據與雲計算都是對大量的數據進行處理和計算的技術，都需要使用大量的應用資源。大數據需要從大量數據中發掘出有價值的信息資源，雲計算的特性完美地契合了這種需求，是大數據數據發掘的有力工具。

雲計算為大量數據的處理提供了很好的計算資源平台，是大數據得以進行運算和分析的前提條件，也是技術上目前唯一可行的大數據處理方式，雲計算推動了大數據更好的發展。

(7)大數據與深度挖掘擴展閱讀：

大數據與雲計算發展趨勢：

隨著數據處理技術的迅速發展，大數據與雲計算已經在人們的日常生活中得到了廣泛應用。但隨著應用領域的擴大，一些問題也慢慢顯露出來，比如在高效數據處理技術的開發上仍有很大的提升空間，同時數據安全等問題也都有待解決，大數據與雲計算發展到成熟階段尚有一段距離。

但相信在不久的將來，隨著技術水平的發展，這些問題終將會被解決，兩者的結合也將會更加緊密。大數據與雲計算將進一步改善人們生活，也會為社會發展提供更強勁的動力。

H. 大數據挖掘主要涉及哪些技術

1、數據科學與大數據技術
本科專業，簡稱數據科學或大數據。
2、大數據技術與應用回
高職院校專業。
相關專業名答稱：大數據管理與應用、大數據採集與應用等。
大數據專業強調交叉學科特點，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次應用需求的復合型人才。

I. 大數據的價值在於開放和跨界深度挖掘

大數據的價值在於開放和跨界深度挖掘

在專家們看來，數據的開放和跨界融合，是大數據產業得以發展壯大的關鍵。發展大數據產業，也是推動互聯網＋的必然需求。

大數據並不遙遠

收集美國氣象局、中國氣象局、歐洲天氣預報中心的公開數據，加上對各大河流的地貌數據，東方科技董事長李勝利用自己的獨特演算法，就可以提前預測全球任何一個水電站是否會遭遇大洪水……這就是「東方祥雲」項目的魅力所在，也讓大眾真實感受到大數據的魔力。

在大數據商業模式大賽的決賽中，「東方祥雲」項目最終獲得一等獎，從惠及民生的角度來說，這一獎項實至名歸。

中國是一個水資源匱乏但水害多發的國家，僅2013年全國因洪澇災害死亡的人數就達1148人。2007年7月，貴州平塘發生特大洪水，造成5.7億元直接經濟損失。2012年7月，該縣再次遭遇特大洪水，不但無一人傷亡，直接經濟損失也降到6000萬元。

「原因在於，2010年受災後，平塘縣安裝了我們的山洪災害預警監測平台，得到洪水預報，及時採取措施。」李勝告訴記者，全國約有15萬座水電站、水庫，如果使用東方祥雲的大數據技術進行來水預報服務，並合理調度用水，可為水庫、水電站節省90%的運維成本。

在這次比賽中，這樣的項目並不少見。比如，大賽獲獎項目「蜂能」，通過智能用電終端和強大的數據運算系統，採集設備用電數據，對其分析並進行節電和需求優化管理，可實現節約用電10%~20%。

「在一些具體的產業，大數據已經應用得非常廣。實際上，大數據挖掘是推動互聯網 的有效方式。」清華大學教授韓亦舜對記者表示，本次大賽的眾多獲獎項目，就體現出「大數據時代已經到來」。

開放才有價值

在專家們看來，大數據只有開放才有價值，封閉、不流通的數據無法形成產業。

「如果沒有美國氣象局等機構在網路公開的氣象數據，我們即便有最精確的演算法，也無法做到水庫水位的提前預報。氣象數據和地貌、水文數據的跨界與溝通，才能讓我們的計算更加准確。」李勝坦言。

韓亦舜指出，包含豐富的數據源是大數據產業發展的前提。但是，我國政府、企業和行業信息化系統建設往往缺少統一規劃和科學論證，系統之間缺乏統一的標准，形成了眾多「信息孤島」，而且受行政壟斷和商業利益所限，數據開放程度較低，這給數據利用造成極大障礙，亟須改變。「雲上貴州」提出逐步開放數據，無疑具有重大的意義。

貴州省經濟和信息化委員會主任李保芳也向記者表示，政府數據資源應當在安全前提下逐步有序適當開放。「事實上，政府通過數據開放，改進公眾服務和社會管理，營造創新環境和釋放商業機會，市民、企業和政府都將是開放數據的受益者。」

仍待深度挖掘

貴州省經信委提供的相關報告顯示，2014年貴州大數據信息產業實現規模總量1460億元，電子信息產業單月規模達到130億元。

韓亦舜認為，未來，人類一切生產、生活包括民生、環保、公共安全、城市服務、工商業活動都將囊括在智慧體系的理想服務之下，而智慧的來源便是大數據。

「大數據作為一種資源，其獨特性在於可重復利用，而且可以在不斷的挖掘中繼續產生新的價值。」阿里巴巴集團副總裁、大數據專家塗子沛指出，從目前來看，亟須對數據進行深度挖掘。

「目前，在大數據產業領域，我國與各工業強國基本上處於同一起跑線。只要充分利用大數據產生的力量，未來可以幫助中國產業實現彎道超車。

以上是小編為大家分享的關於大數據的價值在於開放和跨界深度挖掘的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

J. 什麼是大數據

大數據技術具有「5V」特徵：Volume(體量大）、Variety(多樣性）、Velocity(變化快）、Veracity(准確性）、Value(價值大）。在維克托·邁爾－舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。

大數據（big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，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。

實用意義：

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。阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

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贏得競爭的關鍵。

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