⑴ 大數據分析 應用的九大領域
大數據分析 應用的九大領域
隨著大數據的應用越來越廣泛，應用的行業也越來越低，我們每天都可以看到大數據的一些新奇的應用，從而幫助人們從中獲取到真正有用的價值。很多組織或者個人都會受到大數據的分析影響，但是大數據是如何幫助人們挖掘出有價值的信息呢？下面就讓我們一起來看看九個價值非常高的大數據的應用，這些都是大數據在分析應用上的關鍵領域：
1.理解客戶、滿足客戶服務需求
大數據的應用目前在這領域是最廣為人知的。重點是如何應用大數據更好的了解客戶以及他們的愛好和行為。企業非常喜歡搜集社交方面的數據、瀏覽器的日誌、分析出文本和感測器的數據，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數據模型進行預測。比如美國的著名零售商Target就是通過大數據的分析，得到有價值的信息，精準得預測到客戶在什麼時候想要小孩。另外，通過大數據的應用，電信公司可以更好預測出流失的客戶，沃爾瑪則更加精準的預測哪個產品會大賣，汽車保險行業會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。
2.業務流程優化
大數據也更多的幫助業務流程的優化。可以通過利用社交媒體數據、網路搜索以及天氣預報挖掘出有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。在這2個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數據制定更加優化的路線。人力資源業務也通過大數據的分析來進行改進，這其中就包括了人才招聘的優化。
3.大數據正在改善我們的生活
大數據不單單只是應用於企業和政府，同樣也適用我們生活當中的每個人。我們可以利用穿戴的裝備(如智能手錶或者智能手環)生成最新的數據，這讓我們可以根據我們熱量的消耗以及睡眠模式來進行追蹤。而且還利用利用大數據分析來尋找屬於我們的愛情，大多數時候交友網站就是大數據應用工具來幫助需要的人匹配合適的對象。
4.提高醫療和研發
大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鍾內就可以解碼整個DNA.並且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。
5.提高體育成績
現在很多運動員在訓練的時候應用大數據分析技術了。比如例如用於網球鼻塞的IBMSlamTracker工具，我們使用視頻分析來追蹤足球或棒球比賽中每個球員的表現，而運動器材中的感測器技術(例如籃球或高爾夫俱樂部)讓我們可以獲得對比賽的數據以及如何改進。很多精英運動隊還追蹤比賽環境外運動員的活動-通過使用智能技術來追蹤其營養狀況以及睡眠，以及社交對話來監控其情感狀況。
6.優化機器和設備性能
大數據分析還可以讓積極和設備在應用上更加智能化和自主化。例如，大數據工具曾經就被谷歌公司利用研發谷歌自駕汽車。豐田的普瑞就配有相機、GPS以及感測器，在交通上能夠安全的駕駛，不需要人類的敢於。大數據工具還可以應用優化智能電話。
7.改善安全和執法
大數據現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數據進行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。而企業則應用大數據技術進行防禦網路攻擊。警察應用大數據工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大數據工具來檻車欺詐性交易。
8.改善我們的城市
大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。
9.金融交易
大數據在金融行業主要是應用金融交易。高頻交易(HFT)是大數據應用比較多的領域。其中大數據演算法應用於交易決定。現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。
以上九個是大數據應用最多的九個領域，當然隨著大數據的應用越來越普及，還有很多新的大數據的應用領域，以及新的大數據應用。
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⑵ 大數據對現代傳媒的作用有哪些 很多人都不清楚
1、大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網來、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。這些與現代傳媒息息相關，會進一步推動現代傳媒的發展。
2、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。將會改變現代傳媒的發展，是非常巨大的變化。
⑶ 大數據時代下的社交網路
大數據時代下的社交網路
互聯網的發展為社交網路的發展奠定了基礎，社交網路的發展同時也為讓互聯網的關系網越來越復雜，在這個需求背景下，就提出了一個社交圖譜的概念，也就是網路社交上表示人與人之間關系的網路圖譜,但是我們有沒有想到，其實社交圖譜也是大數據時代的一個產物。
FB的創始人扎克伯格就是提出了社交圖譜的概念，也讓他的網站獲得了成就，在大數據時代下的社交網路在對於用戶分類、用戶行為以及人際關繫上有更加明顯的表現力，通過這些用戶行為分析，可以時時刻刻與用戶之間進行互動看，也可以為用戶提供很多需要的信息和觀點。
最近很多社交網站也開始使用大數據了，進行網路的分析，從一些簡單的人際關系的分析，到與他們相關行為的數據分析，不管是對人還是對時間，可能彼此之間都有一些內在的聯系，因為社交網路時時都有動態在更新，根據這些信息來預測用戶接下來可能產生的行為，這個是社交圖譜也是大數據分析的目的之一，但是真的可以這么快就實現嗎?還是說只是天方夜譚，當然現階段的社交大數據還是處於探索階段，更好的潛能還在等待著被激發。
同時大數據技術的應用也使得社交網路的圖形分析有了更進一步的發展，伴隨著需求的不斷發展，數據的產生以及數據收集的難度越來越大，大數據分析工作也在不斷的增長，這也促進了大數據的分析實時性以及需求性都達到了一個新的高度，當然我們也不會滿足現階段的大數據規模，通過不斷的推動社交網路圖形化，大數據的復雜程度也會提升到下一個高度。
如果你對大數據有興趣，同時你對社交網路也有興趣，隨著大數據技術的不斷發展，在未來的很長一段時間里，將會有更多的組織從事這方面的研究和發展，社交網路圖形化的處理技術也會不斷發展。
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⑷ 大數據在未來將進一步體現價值
大數據在未來將進一步體現價值
日常生活中，能夠製造出數據的領域遍布各個行業，商務貿易、在線視頻圖像資料、社交網路媒體信息、企業信息管理以及電子政務等等，都會涉及到大數據。
而在過去的三年裡，所產生的數據量比以往四萬年的數據量還要多，大數據時代的來臨已經毋庸置疑。這一變化所帶來的挑戰是成功的企業在未來發展過程中必須要面對的。只有那些能夠運用這些新數據型態的企業，方能打造可持續的重要競爭優勢。
數據要靈活、數據要迅速
Guess擁有多條產品線，但如何在眾多服裝產品之中選定主推款式或者配件風格卻是左右銷售走勢的關鍵性因素。為了做出正確的決策，數據分析機制需要對電子表格中的所有數據進行查詢。整個過程花費了數百小時，公司高級副總裁兼CIOMichaelRelich也由於大量查詢失敗而不得不面對著響個沒完的電話。在了解到Guess如何處理主數據之後，Relich與他的技術團隊開發出一套二維碼方案，顧客可以利用iPad對其掃描並在屏幕中查看關於對應服裝的詳細信息。
這個項目並非什麼策略規劃或者長期移動措施的一部分。恰恰相反，它完全源自顧客們的實際需求。事實上目前大多數大數據分析項目都直接受到客戶的推動。在半導體晶元製造商博通公司高級副總裁兼CIOWilliamMillerJr.看來，這意味著技術人員應該將眼光放在需求之前而不能僅僅一路追趕需求的腳步。
公司的工程師們還組建了私有雲環境，這保證工作人員能夠在一天的任何時段(包括夜晚)靈活開展工作。博通公司日前剛剛收購了一家新公司，外來員工們在周一上班時赫然發現自己熟悉的方案與工具僅僅用了一個周末就完全整合入博通的工作環境當中——這正是靈活性的突出體現。
數據可視化滿足切實需求
要想讓大數據方面的投資收到成效，我們必須保證由分析工具生成的信息以可視化形式呈現在工作人員面前。過去，利寶互助國際保險集團每個季度會收到一份長達80頁的運營報告，高管團隊則需要花費數小時時間來閱讀並了解其中的內容。
將這份長篇大論轉化為一張包含關鍵性績效指標的列表需要分步進行，Lefebvre解釋稱。首先，決定需要為哪些關鍵性問題找出答案。然後，創建一系列分組報告。最後，進行數據可視化處理。整個過程意在「通過整理讓數據滿足切實需求。」Lefebvre還補充稱，為了讓報告真正能夠指導工作、轉化過程往往要花一個季度以上的時間。
讓人們使用數據倉庫是個巨大的難題，尤其是在零售行業這一問題就顯得尤為突出，因為買家往往擁有非常強烈的直覺判斷。Guess公司的解決方案會首先將有價值數據經過格式轉換後交付給黑莓平台，接著由以Flash支持的信息面板對其進行可視化處理，最終再將結果傳遞至iPad應用程序。將每家零售店的銷售數據匯總起來能效提高決策制定的速度、同時減少規劃會議的次數。
實時數據可視化則並不局限於數字本身。利寶保險公司的現場風險工程師們能夠將實際情況拍成照片並上傳至資料庫端。在這里，圖片會再次接受保險費率工程師的檢查。根據Lefebvre的說法，這種機制能讓保費賠付工作的審核周期由過去的幾天縮短為現在的幾小時。
有人預測，在未來五年裡，大數據將逐漸成為越來越多CIO工作中的一部分。僅對原有價值鏈各個環節的數據進行分析，已經不能滿足需求，他們需要藉助大數據戰略打破數據邊界，了解更為全面的運營及運營環境的全景圖。
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⑸ 大數據正在潛移默化的十三個行業
1、電視媒體
大數據應用案例之電視媒體——對於體育愛好者，追蹤電視播放的最新運動賽事幾乎是一件不可能的事情，因為有超過上百個賽事在 8000 多個電視頻道播出。而現在市面上有開發者開發了一個可追蹤所有運動賽事的應用程序—— RUWT，它已經可以在 iOS 和 Android 設備，以及在 Web 瀏覽器上使用，它不斷地分析運動數據流來讓球迷知道他們應該轉換成哪個台看到想看的節目，在電視的哪個頻道上找到，並讓他們在比賽中進行投票。
對於谷歌電視和 TiVo 用戶來說，實際上 RUWT 就是讓他們改變頻道調到一個比賽中。該程序能基於賽事的緊張激烈程度對比賽進行評分排名，用戶可通過該應用程序找到值得收看的頻道和賽事。
2、社交網路
大數據應用案例之社交網路——數據基礎設施工程部高級主管 Ghosh 描繪的 LinkedIn 數據構建圖，其中就包括 Hadoop 戰略部署。
幾年前，LinkedIn只是一家普通的科技公司。而現在，其儼然成為一個工程強國。LinkedIn 建成的一個最重要的資料庫是 Espresso。不像 Voldemort，這是繼亞馬遜 Dynamo 資料庫之後的一個最終一致性關鍵值存儲，用於高速存儲某些確定數據，Espresso作為一個事務一致性文件存儲，通過對整個公司的網路操作將取代遺留的 Oracle 資料庫。
它最初的設計就是為了提供 LinkedIn InMail 消息服務的可用性，該公司計劃今年晚些時候將推出開源
3、醫療行業
大數據應用案例之醫療行業—— Seton Healthcare 是採用 IBM 最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過 3000 次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類 App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
Express Scripts 就是這么一家處方葯管理服務公司，目前它正在通過一些復雜模型來檢測虛假葯品，這些模型還能及時提醒人們何時應該停止用葯。Express Scripts 能夠解決該問題的原因在於所有有關數據。因為它每年管理著 1.4 億處方，覆蓋了一億美國人和 65,000 家葯店，雖然該公司是能夠識別潛在問題的信號模式，但它也使用數據來嘗試解決某些情況下之前曾經發現的問題。
他們還著眼於一些事情，如所開處方的葯物種類，甚至有人在網上談論醫生。如果一個醫生的行為被標記為紅色的旗幟，那麼他在網路上是個好人的形象，更是你所需要的醫生。
4、保險行業
大數據應用案例之保險行業——保險行業並非技術創新的指示燈，然而 MetLife 保險公司已經投資 3 億美金建立一個新式系統，其中的第一款產品是一個基於 MongoDB 的應用程序，它將所有客戶信息放在同一個地方。
MongoDB 匯聚了來自 70 多個遺留系統的數據，並將它合並成一個單一的記錄。它運行在兩個數據中心的 6 個伺服器上，目前存儲了 24TB 的數據。這包括 MetLife 的全部美國客戶，盡管它的目標是擴大它的國際客戶和多種語言，同時也可能創建一個面向客戶的版本。它的更新幾乎是實時的，當新客戶的數據輸入時，就好像 Facebook 牆一樣。
大多數疾病可以通過葯物來達到治療效果，但如何讓醫生和病人能夠專注參加一兩個可以真正改善病人健康狀況的干預項目卻極具挑戰。安泰保險目前正嘗試通過大數據達到此目的。安泰保險為了幫助改善代謝綜合症患者的預測，從千名患者中選擇 102 個完成實驗。在一個獨立的實驗室工作內，通過患者的一系列代謝綜合症的檢測試驗結果，在連續三年內，掃描 600,000 個化驗結果和 18 萬索賠事件。將最後的結果組成一個高度個性化的治療方案，以評估患者的危險因素和重點治療方案。這樣，醫生可以通過食用他汀類葯物及減重5磅等建議而減少未來 10 年內 50% 的發病率。或者通過你目前體內高於 20% 的含糖量，而建議你降低體內甘油三酯總量。
5、職業籃球賽
大數據應用案例之職業籃球賽——專業籃球隊會通過搜集大量數據來分析賽事情況，然而他們還在為這些數據的整理和實際意義而發愁。通過分析這些數據，可否找到兩三個制勝法寶，或者至少能保證球隊獲得高分， Krossover 公司正致力於此。
在每場比賽過後，教練只需要上傳比賽視頻。接下來，來自 Krossover 團隊的大學生將會對其分解。等到第二天教練再看昨晚的比賽時，他只需檢查任何他想要的——數據統計、比賽中的個人表現、比賽反應等等。通過分析比賽視頻，毫不誇張地分析所有的可量化的數據。
6、能源行業
大數據應用案例之能源行業——智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來 2 ~ 3 個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。
維斯塔斯風力系統，依靠的是 BigInsights 軟體和 IBM 超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足 1 小時便可完成。
7、社會生活
大數據應用案例之社會生活——印度有一檔非常受歡迎的電視節目 Satyamev jayate，該節目整理並分析社會民眾關於爭議話題的各種意見，包括女性墮胎、種姓歧視和虐待兒童等社會熱點問題，並使用這些數據來推進政治改革。
雖然目前只播放了 13 集，但是來自各方的反饋數據不容小覷。來自印度電視和世界各地的 YouTube 上的 400 萬觀眾;超過 1.2 億人在其網站、Facebook，Twitter，YouTube 和移動設備上已連接 Satyamev jayate ;超過 800 萬的人通過 Facebook，網路注釋，文本消息及電話熱線等方式發送 14 萬個回應，每周有超過 10 萬個新觀眾進行回應。
8、公路交通
大數據應用案例之公路交通——在洛杉磯開過車的人一定都經歷過那裡噩夢般的交通擁堵情況。目前政府在 I-10 和 I-110 州際公路上建立了一條收費的快速通道。政府可通過大數據引導駕駛人員在該通道上的行駛情況，保證交通暢通。
施樂就是參與此次項目的公司，它的抗擁塞項目，包括用 ExpressLanes 、動態定價，上升的需求等等以維持某種秩序的想法。施樂公司的首席技術執行官表示，如果司機支付給駕駛熱車道(高佔用收費系統)，他必須保證車速每小時 45 英里左右。如果交通開始擁堵，私家汽車的支付價格將上升，以減少他們進入，而將車道用於高佔用率的車輛，例如公共汽車和大巴車。
施樂還有另一個項目在洛杉磯稱為 Express Park，目標是讓人們知道他們何時即將離開房子，在哪能找到停車場和花費金額。不僅要確保定價，同時更要確保數據實時到達用戶手中。例如，應當提前 40 分鍾告知用戶停車位置。
9、汽車製造
大數據應用案例之汽車製造——當問起汽車的製造過程，大多數人腦子里隨即浮現的是各種生產裝配流水線和製造機器。然而在福特，在產品的研發設計階段，大數據就已經對汽車的部件和功能產生了重要影響。
比如，福特產品開發團隊曾經對 SUV 是否應該採取掀背式(即手動打開車後行李箱車門)或電動式進行分析。如果選擇後者，門會自動打開、便捷智能，但這種方式會影響到車門開啟有限的困惱。此前採用定期調查的方式並沒有發現這個問題，但後來根據對社交媒體的關注和分析，發現很多人都在談論這些問題。
10、零售業
大數據應用案例之零售業，某公司是一家領先的專業時裝零售商，通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。
希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數據與交互數據的完美結合，為業務挑戰提供了解決方案。Informatica 的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據，使他的業務服務更具有目標性。
零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17% 的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。
11、總統競選
大數據應用案例之總統競選——許多人通過 Facebook 更新個人狀態、分享圖片以及他們"喜歡"的內容。奧巴馬的總統競選運動也通過使用社交網路的各種數據功能完成了競選，他們不僅通過社交網路尋找支持者，而且還通過社交網路召集了一批志願軍。
早在 2006 年，Facebook 聯合創始人，克里斯·休斯就建議扎克伯格在網站上推出相關服務，幫助總統候選人在 Facebook 上建立個人主頁，以便他們進行形象推廣。2006 年 9 月，Facebook 全面開放，用戶數量爆炸式增長，在年底達到 1200 萬。這一過程恰好有利地推升了奧巴馬的知名度。此後，在克里斯的輔佐下，奧巴馬掀起了一系列的網路活動，在 Facebook、MySpace 等社交網站上發表公開演講、推廣施政理念，贏得大量網民支持，募集到 5 億多美元的競選經費。
最終，"黑人平民"戰勝了實力雄厚的對手，成為美國歷史上第一位黑人總統，之後，在第二次的選舉中更獲得連任。此次選舉被認為是美國民主的巨大進步，而互聯網則提供了前所未有的實施手段，其中尤以 Facebook 代表的社交網站最為突出，以至於有人戲稱之為 " Facebook 之選"。
最近上任的川普...算了不說了...簡直就是一個噴子...
12、電子郵件
大數據應用案例之電子郵件—— MailChimp 的核心業務是提供電子郵件服務，它在一年內為大約 300 萬用戶發送了 350 億封郵件。不過真正能體現 MailChimp 未來價值的則是該公司對這些郵件數據的處理和分析。
MailChimp 的一個重要任務就是搞清楚如何幫助客戶更好地了解他們所發送的信息。考慮到這一點，該公司建立了一個服務叫 Wavelength，向客戶展示了與他們相似的其他訊息。這個系統使得 Wavelength 能夠儲存公司資料庫中每個郵件地址發生的互動。這意味著告訴了你,用戶打開了什麼樣的郵件，何時打開，他們點擊了什麼鏈接，還有訂閱了什麼郵件。MailChimp 也有一個功能叫做 Ecommerce360，能讓客戶通過轉換來跟蹤點擊。
13、音樂
大數據應用案例之音樂—— 十多年前，音樂元數據公司 Gracenote 收到來自蘋果公司的神秘忠告，建議其購買更多的伺服器。Gracenote 照做了，而後蘋果推出 iTunes 和 iPod，Gracenote 從而成為了元數據的帝國。
在車內聽的歌曲很可能反映你的真實喜好， Gracenote 就擁有此種技術。它採用智能手機和平板電腦內置的麥克風識別用戶電視或音響中播放的歌曲，並可檢測掌聲或噓聲等反應，甚至還能檢測用戶是否調高了音量。這樣，Gracenote 可以研究用戶真正喜歡的歌曲，聽歌的時間和地點。
Gracenote 擁有數百萬首歌曲的音頻和元數據，因而可以快速識別歌曲信息，並按音樂風格、歌手、地理位置等分類。 作者 佚名 本文轉載至網路，如涉及抄襲請聯系我們
⑹ 詳細解讀你所不了解的「大數據」
詳細解讀你所不了解的「大數據」
進入2012年，大數據(bigdata)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據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《》《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，甚至被嗅覺靈敏的證券公司等寫進了投資推薦報告。
一、大數據出現的背景
進入2012年，大數據(bigdata)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據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《》《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，甚至被嗅覺靈敏的證券公司等寫進了投資推薦報告。
數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然現在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。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。
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。
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)。
二、什麼是大數據？
信息技術領域原先已經有「海量數據」、「大規模數據」等概念，但這些概念只著眼於數據規模本身，未能充分反映數據爆發背景下的數據處理與應用需求，而「大數據」這一新概念不僅指規模龐大的數據對象，也包含對這些數據對象的處理和應用活動，是數據對象、技術與應用三者的統一。
1、大數據(bigdata)，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目前主流軟體工具，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。大數據對象既可能是實際的、有限的數據集合，如某個政府部門或企業掌握的資料庫，也可能是虛擬的、無限的數據集合，如微博、微信、社交網路上的全部信息。
大數據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。從數據的類別上看，「大數據」指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。
亞馬遜網路服務(AWS)、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。研發小組對大數據的定義：「大數據是最大的宣傳技術、是最時髦的技術，當這種現象出現時，定義就變得很混亂。」Kelly說：「大數據是可能不包含所有的信息，但我覺得大部分是正確的。對大數據的一部分認知在於，它是如此之大，分析它需要多個工作負載，這是AWS的定義。
2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
3、大數據應用，是指對特定的大數據集合，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據集合和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展，才能充分實現大數據的價值。
當你的技術達到極限時，也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
三、大數據的類型和價值挖掘方法
1、大數據的類型大致可分為三類：
1)傳統企業數據（Traditionalenterprisedata）：包括 CRMsystems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
2)機器和感測器數據（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫記錄（CallDetailRecords），智能儀表，工業設備感測器，設備日誌（通常是Digital exhaust），交易數據等。
3)社交數據（Socialdata）：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。
2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：
1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。
2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
四、大數據的特點
業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：
1、是數據體量巨大
數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
2、是數據類別大和類型多樣
數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
3、是處理速度快
在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
4、是價值真實性高和密度低
數據真實性(Veracity)高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
五、大數據的作用
1、對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點
移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
大數據具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹的數據治理、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境(RamayyaKrishnan,卡內基·梅隆大學海因茲學院院長)。
2、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎
面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
3、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素
各 行各業的決策正在從「業務驅動」轉變「數據驅動」。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。
4、大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變
例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
六、大數據的商業價值
1、對顧客群體細分
「大數據」可以對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和「大數據」的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。
2、模擬實境
運用「大數據」模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。
雲計算和「大數據」分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以數據化。「大數據」技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。
3、提高投入回報率
提高「大數據」成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。「大數據」能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把」大數據」成果和「大數據」能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用「大數據」創造商業價值。
4、數據存儲空間出租
企業和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數據妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業用戶兩大類。主要是通過易於使用的API，用戶可以方便地將各種數據對象放在雲端，然後再像使用水、電一樣按用量收費。目前已有多個公司推出相應服務，如亞馬遜、網易、諾基亞等。運營商也推出了相應的服務，如中國移動的彩雲業務。
5、管理客戶關系
客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。對中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈裡發布新產品預告、特價銷售通知，完成售前售後服務等。
6、個性化精準推薦
在運營商內部，根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟體推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯演算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析演算法後，可以將之延伸到商用化服務，利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷，今後盈利可以來自於客戶增值部分的分成。
以日常的「垃圾簡訊」為例，信息並不都是「垃圾」，因為收到的人並不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數據進行分析後，可以給需要的人發送需要的信息，這樣「垃圾簡訊」就成了有價值的信息。在日本的麥當勞，用戶在手機上下載優惠券，再去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優惠支付。運營商和麥當勞搜集相關消費信息，例如經常買什麼漢堡，去哪個店消費，消費頻次多少，然後精準推送優惠券給用戶。
7、數據搜索
數據搜索是一個並不新鮮的應用，隨著「大數據」時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網路、用戶行為等數據。其商業應用價值是將實時的數據處理與分析和廣告聯系起來，即實時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。
運營商掌握的用戶網上行為信息，使得所獲取的數據「具備更全面維度」，更具商業價值。典型應用如中國移動的「盤古搜索」。
七、大數據對經濟社會的重要影響
1、能夠推動實現巨大經濟效益
比如對中國零售業凈利潤增長的貢獻，降低製造業產品開發、組裝成本等。預計2013年全球大數據直接和間接拉動信息技術支出將達1200億美元。
2、能夠推動增強社會管理水平
大數據在公共服務領域的應用，可有效推動相關工作開展，提高相關部門的決策水平、服務效率和社會管理水平，產生巨大社會價值。歐洲多個城市通過分析實時採集的交通流量數據，指導駕車出行者選擇最佳路徑，從而改善城市交通狀況。
3、如果沒有高性能的分析工具，大數據的價值就得不到釋放
對大數據應用必須保持清醒認識，既不能迷信其分析結果，也不能因為其不完全准確而否定其重要作用。
1)由於各種原因，所分析處理的數據對象中不可避免地會包括各種錯誤數據、無用數據，加之作為大數據技術核心的數據分析、人工智慧等技術尚未完全成熟，所以對計算機完成的大數據分析處理的結果，無法要求其完全准確。例如，谷歌通過分析億萬用戶搜索內容能夠比專業機構更快地預測流感暴發，但由於微博上無用信息的干擾，這種預測也曾多次出現不準確的情況。
2)必須清楚定位的是，大數據作用與價值的重點在於能夠引導和啟發大數據應用者的創新思維，輔助決策。簡單而言，若是處理一個問題，通常人能夠想到一種方法，而大數據能夠提供十種參考方法，哪怕其中只有三種可行，也將解決問題的思路拓展了三倍。
所以，客觀認識和發揮大數據的作用，不誇大、不縮小，是准確認知和應用大數據的前提。
八、總結
不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
1、從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：
1)手握大數據，但是沒有利用好；比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。
2)沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它；比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3)既有數據，又有大數據思維；比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：
1)擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益；
2)還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。
大數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於數據的應用需求和應用水平進入新的階段。
⑺ 當代的社交軟體對大數據有怎樣的運用表現
一、社交網路到社交媒體文化
社交網路根據節點與節點的聯絡，區別於傳統的群體內的溝通交流。根據同樣的個人愛好，親屬關系等方法集聚在一起。在互聯網技術中，持續進入和撤出一個人群，對同一個人群主要表現出信任感。個體和個體之間的互動交流，內部相對性密切，外界相對性稀少，臨時維持的一種相對性平穩的關聯。
二、親子早教合理，優質教育資源
親子早教並不是填鴨式課堂教學，也不是塑造「天才兒童」，只是根據親子早教產生恰當的人格特質。根據世界各國文化教育數據分析，給予有效文化教育計劃方案，因人施教，尋找歸屬於自身的起跑點。融合線上教育，推動高品質教學資源的共享和運用。
三、醫療平台融合
根據小區，社區居委會，兒童福利院等組織對本地的老年人，如年紀，居所，身體狀況，病症情況等開展登記。老年人可根據手機app，簡易實際操作推送尋求幫助信息，獲得目的性的救助，附近醫院企業開展立即照護、醫治，避免出現意外的發生，預防不能錯過最好的治療時間。
四、面部人臉識別
最先根據面部識別技術性開展人臉識別演算法、面部識別、性別鑒別、年齡層鑒別等解決搜集觀看廣告、數字標牌用戶的信息。在搜集很多數據信息以後運用數據處理技術指標分析客戶對內容的愛好，為不一樣性別、年紀、情緒狀態的客戶給予更為個性化的內容，在不同時間段推廣不一樣內容做出參照根據，注重人與物之間的聯絡，對於不一樣的人，動態性完成廣告宣傳等消息推送。