『壹』 通過大數據與影視行業案例,可以發現大數據具有哪些特點
你好，在大數據的指導下，影視作品的生產方式是先鎖定觀眾，選擇他們喜歡看的小說做劇本，然後請一些他們喜歡的明星、導演進行拍攝，再到他們社交網站上經常提到的景點取景，用人氣歌手配樂，最後再到觀眾喜歡看的綜藝節目上宣傳。這樣生產出來的產品，在熱點活躍的時候，很吸人眼球。但是，當熱點一消失，就會因藝術性缺乏而不被接受。
大數據是線性存在的，隨著時間軸的發展，隨時隨地都在發生著微妙的變化。因此，作為製作者，在依賴大數據的同時，也需要挖掘用戶的深度需求。當大眾對顏值、流量的追求被海量生產的作品滿足時，就應該轉向顏值、流量的對立面——質量。製作方，可以在精準的定位與藝術性之間找到一個平衡點，讓影視作品不僅僅是一個商品。
『貳』 大數據時代對個人生活的影響
最近幾年，大數據已經成為一個超級熱門的話題，幾乎所有的互聯網公司都投身於大數據的研究。自此，「大數據時代」已經來臨到我們身邊，大數據作為一種新的資源方式，正在快速的影響、改變我們的生活。大數據的本質是，通過對海量的數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，獲取更深刻的洞察力
大數據對個人的影響是全方位的，包括了「衣、食、住、行」，買衣服再也不用跑遍商場，餓了么、美團也重新定義了吃飯。當然，這些可能只是大數據時代最基礎的便利，還有更多大數據的利用方式正在開發當中。
當我們討論一個新興產品時，我們最先說起的是隨之而來的便利，目前幾乎所有關於大數據的報道都是積極的，我們也不得不承認，大數據對生活所帶來的方便實在是太多了。下面是一些大數據時代真實的例子：
1.在醫院，兒科部會記錄早產兒和患病嬰兒的每一次心跳，然後將這些數據與歷史數據相結合來識別模式。基於這些分析，系統可以在嬰兒表現出任何明顯的症狀之前就檢測到感染，這使得醫生可以早期干預和治療；
2.當我們每天在公路上開車時，我們的智能手機會發送我們的位置信息以及速度，然後結合實時交通信息為我們提供最佳路線，從而避免堵車。結合位置應用程序，還可以為你提供附近的餐館、銀行、加油站等信息；
3.最新的apple watch可以達到醫療水平的監測心率，及時提醒一些我們平時注意不到的身體隱患，同時他還可以檢測到意外的摔倒，如果摔倒後因為受傷失去行動能力，手錶會自動撥打求救電話。
除了上述這些已經實現在我們日常生活當中的例子，大數據會進一步的推動移動設備的發展，對人工只能領域的發展起相當大的作業，這些未來的發展也不僅僅局限於硬體端，各種應用軟體也會變得更加智能，提供更多的便利。
剛才我門提到的只是使我們生活質量完全提升的影響，毫無疑問，大家都支持這些由大數據所帶來的便捷，甚至於希望會有更好的新技術。但是大數據所帶來的一些影響，也是不容忽視的。首當其沖的就是安全問題，在手機支付興起之前，太多的人質疑了安全問題，備受關注的安全現在一點問題都沒有，但問題往往出現在不容易被發現的地方。
譬如說，今日頭條這些互聯網公司，本身並不會生產最新的新聞，但是通過整合的方式推送到你的手上，統計你經常點開的新聞類型、關鍵詞，進一步給你推送相關的新聞，久而久之，你看的越多，他就推送的越准確，你就看的更加喜歡，所以就看的越多。突然有一天，發現看新聞花去了這么多的時間，但卻只知道這一小塊部分的新聞，別的卻什麼也不知道。
網上購物的時候，系統會自然而然的給你推薦之前你所瀏覽過的商品，只要你上次購物瀏覽的是衣服，首頁推薦自然全都是衣服，甚至於在在瀏覽其他的網頁時，彈窗廣告也全都是之前的瀏覽記錄。在弄清楚這是大數據作祟之後，往往會讓我們感到頭皮發麻。
至此，我們發現大數據所帶來的影響不全都是積極的，它同樣會帶來很多讓人始料不及的負面影響，時刻被抓取的數據一方提高了生活的質量，但是卻也像是一雙死死盯住你的眼睛，讓你失去了真正意義上的隱私。作為生活在社會群體中的個人，我們沒有能力去阻止大數據時代的到來，抵制大數據也是不理智的，正確的做法應該是辨證的去看待這個問題。
首先我們理應享受大數據帶來的便捷，不僅僅因為我們消費了，更因為我們就是大數據的提供者。吃穿，住行所帶來的問題，會因為這項新技術的出現大大減少，我們不用再多花時間在這些問題的思考上，所以更多的時間被節省了出來。更多的問題是關於被節省出的這段時間怎麼處理，可能只是想娛樂的玩會智能手機，看某音五分鍾，等自己意識到的時候，其實已經過去了一個小時。這也是由大數據這個新技術所帶來的問題，和某頭條一樣，會推送最符合你胃口的產品給你，所以得到的快感過大，根本意識不到時間的流逝。在知道了出現這這樣問題的起因之後，如何處理就不用多說了。
接著，安全問題確實需要被解決，因為我們普通人的生活越來越透明化了，一個個都變成了「透明人」，每一個行為都可能產生數據，並且被記錄下來。比如，每一次心臟跳動、生活中的每一筆花銷、每一次外出旅行等等，遍布城市各個角落的大小攝像頭也是收集個人數據的重要渠道。這所帶來的問題就像科幻電影中的一樣，只要通過一個演算法和一台計算機，輸入有關你個人身份的幾個簡單關鍵詞，所有信息都被暴露給別人。那麼，對我們個人的要求就是，在可能會產生數據的時候，保證提交信息的平台，方式都是官方認可的，這樣就是我們保護自己最簡單的方式。
『叄』 大數據都體現在哪些方面
第一：大數據技術不斷提升數據自身的價值。大數據技術的核心訴求之一就是數據的價值化，大數據產業鏈幾乎都是圍繞數據價值化來打造的，隨著大數據技術的不斷發展，數據的價值必然會越來越大。
第二：人工智慧離不開數據。數據作為人工智慧發展的三個重要基礎，在未來的智能化時代也將扮演著重要的角色，所以數據的價值也必然會隨著人工智慧技術的發展而得到提升。在工業互聯網時代，人工智慧技術是一個重要的發展趨勢，藉助於人工智慧技術，工業互聯網能夠發揮出更大的作用，從而能夠為廣大的行業企業賦能。
第三：數據是互聯網的價值載體。互聯網發展到現在，急需一個體現互聯網價值的載體，而數據就是這個天然的載體，相信隨著互聯網的不斷發展，互聯網整合社會資源的能力會越來越強，數據的價值也會不斷得到攀升。由於互聯網無處不在，所以通過數據來承載互聯網價值也比較方便，未來通過互聯網來實現「價值交換」也是一個比較明顯的發展趨勢。
『肆』 大數據應用價值發現的三大方法
1. 數據服務
數據服務針對用戶非常明確的數據查詢和處理任務，以高性能和高吞吐量的方式實現大眾化的服務，是數據價值最重要也是最直接的發現方式。由於要處理大眾化的服務請求，每個服務任務必須能夠被快速地處理掉，因此，數據服務的單個任務負載不能過於復雜，單任務直接處理的數據不能太大，任務對應的用戶需求和採用的數據處理方法必須是明確的。一些典型的數據服務包括事務處理、數據查詢、信息檢索、數據預測。
2. 數據分析
數據分析是指用適當的統計分析方法對大量數據進行分析或建模，提取有用信息並形成結論，進而輔助人們決策的過程。在這個過程中，用戶會有一個明確的目標，通過“數據清理、轉換、建模、統計”等一系列復雜的操作，獲得對數據的洞察，從而協助用戶進行決策。常見的數據分析任務又可以被進一步劃分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析、策略型分析。
3. 數據探索
數據探索是指針對目標可變、持續、多角度的搜索或分析任務，其搜索過程是有選擇、有策略和反復進行的。它將以找到信息為目的的傳統信息檢索模式變為以發現、學習和決策為目的的信息搜尋模式。這樣的搜索模式結合了大量的數據分析與人機交互過程，適合於人們從數據中發現和學習更多的內容和價值。
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『伍』 大數據應用價值發現的三大方法
大數據應用價值發現的三大方法
關於大數據的討論，一方面人們需要釐清大數據的概念，開發適用的大數據系統和工具，探索大數據的應用模式等，另一方面人們更關心如何將大數據的價值變現。這對於一個企業來說尤其重要，否則，收集和存儲了大量的數據，消耗了大量的錢財，如果大數據不能被很好地利用，從經濟上講就是不合算的，這樣的事情也不會長遠。
大數據價值的發現與其所處的應用場景密切相關。概括起來，大數據價值發現可以劃分為三大類：數據服務、數據分析和數據探索。數據服務是面向大規模用戶，提供高性能的數據查詢、檢索、預測等服務，通過直接滿足用戶需求而將數據價值變現的形式;數據分析是分析人員利用經驗，通過對大規模數據使用特定的計算模型進行較為復雜的運算，從而發現易於人們理解的數據模式或規律所進行的數據價值變現的一種運算形式;數據探索是一種利用數據分析和人機交互的結合，通過不斷揭示數據的規律和數據間的關聯，引導分析人員發現並認識其所未知的數據模式或規律，其價值更多地體現在對未知途徑的數據模式和規律的探索。
1. 數據服務
數據服務針對用戶非常明確的數據查詢和處理任務，以高性能和高吞吐量的方式實現大眾化的服務，是數據價值最重要也是最直接的發現方式。由於要處理大眾化的服務請求，每個服務任務必須能夠被快速地處理掉，因此，數據服務的單個任務負載不能過於復雜，單任務直接處理的數據不能太大，任務對應的用戶需求和採用的數據處理方法必須是明確的。一些典型的數據服務包括事務處理、數據查詢、信息檢索、數據預測。
事務處理是傳統資料庫范疇的價值發現形式，它針對的主要是任務關鍵型的數據服務，如銀行記賬、商業交易等; 數據查詢主要是面向快速查找或修改數據的服務需求，它比事務處理更簡單，對數據一致性要求沒那麼強，但對服務的吞吐量要求非常高;信息檢索是指從大規模的數據集中快速查找滿足用戶需求的資料或數據片段的過程;數據預測和數據分類被很多人認為是一種數據分析任務，其實，很多針對個體的數據預測和分類任務實際上是一種數據服務，它使用數據分析得來的預測模型，對個體數據實例進行預測，從而能夠高並發地為大規模用戶提供分類和預測服務，進而更好地體現出數據的價值。
2. 數據分析
數據分析是指用適當的統計分析方法對大量數據進行分析或建模，提取有用信息並形成結論，進而輔助人們決策的過程。在這個過程中，用戶會有一個明確的目標，通過「數據清理、轉換、建模、統計」等一系列復雜的操作，獲得對數據的洞察，從而協助用戶進行決策。常見的數據分析任務又可以被進一步劃分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析、策略型分析。
描述型分析的主要特點是對數據代表的含義進行描述性的揭示，通過數據統計分析揭示數據隱含的現象，從而幫助人們更好地進行決策。
診斷型分析主要用來揭示一些現象背後的成因，因此，它比描述型分析更深入。很多數據挖掘方法與診斷型分析密切相關。比如相關性分析和因果關系的分析等，都是想通過對數據的深度分析揭示描述型分析所發現的某些現象背後的成因。
預測型分析主要是使用機器學習技術，對現有的大數據進行深度分析，構建數據預測和分類的模型，從而更好地支持數據預測和分類服務。
策略型分析也稱指導型分析，是在分析過程中減少甚至排除人的參與，在給定目標的驅動下，直接幫助人們找到好的策略，作用於大數據應用，使得未來數據指標能夠按照設想的某些趨勢發展。它是數據分析的高級階段，更能發揮出大數據的價值。
總之，數據分析一般基於大量數據和較為復雜的運算模型，其結果信息量通常很大，適用於宏觀決策。而對於細節層面信息的獲取，數據分析缺乏如索引和訪問控制等方面的技術支持。如何在一個平台上，既支持宏觀的分析，也支持細節的分析，是當今一個挑戰的技術難題。
3. 數據探索
數據探索是指針對目標可變、持續、多角度的搜索或分析任務，其搜索過程是有選擇、有策略和反復進行的。它將以找到信息為目的的傳統信息檢索模式變為以發現、學習和決策為目的的信息搜尋模式。這樣的搜索模式結合了大量的數據分析與人機交互過程，適合於人們從數據中發現和學習更多的內容和價值。
對於數據探索，用戶可以在微觀層面(數據搜索)和宏觀層面(數據分析)之間進行自由切換，用互動式的方式探索並發現數據的價值。
目前，隨著大數據研究的興起，探索式搜索這種互動式分析和探索數據價值的方式，逐漸引起人們的重視，還有很多問題等待研究者們進行深入的研究。
數據服務強調從微觀層面獲取滿足用戶需求的精準信息，數據分析強調從宏觀層面為用戶提供數據洞察，進而提供決策支持，而數據探索則需要在宏觀和微觀兩個層面進行自由切換。大數據蘊含大價值，數據服務、數據分析和數據探索是3個層次的數據價值發現方法。在很多應用下，這3類方法需要混合使用，才能更好地發現大數據的價值。
『陸』 閑話國內大數據發展簡史&產業化落地
文·blogchong
之所以想要說一說這個話題，是因為下午在技術群中不經意間，就類似話題進行了比較劇烈的腦暴討論。
討論范圍包括了互聯網公開數據的挖掘、價值變現、數據獲取的合法性以及數據產業落地等相關方向。
當時就一直在思考這個問題，後續完了自己又想了幾遍，發現確實有所得，也挺多東西想表達一下的。
大數據是在2009年開始相對比較正式引入國內的，基本上與Hadoop的「入侵」國內同步。
但在那時其實並沒有實際落地的東西，除了一些大公司在試探性使用，直到2012-2013年，國外已經完成一輪「探險」，國內才陸續開始思考大數據如何落地的事了。
確實是這樣的，國內在新技術領域上，一向落後於國外半拍，而我也恰恰也是在那個時候「入坑」的。
那個時候其實很多公司企業(除了當時BAT內部使用的案例)，也是在嘗試性的涉足大數據領域，一邊追逐技術的完善，一邊在探索大數據與實際業務的結合點。
直到2014年，算是大數據在國內的一個爆發點，正式的轉折點。
首先，以Hadoop為代表的生態趨於成熟，甚至結合內存處理領域、數據實時處理領域，已經形成了一套完整的大數據平台技術解決方案。
其次，已經越來越公司結束了探索性實驗，用實際的成果嘗到了大數據這種處理模式的好處，已經形成了越來越多的實際可參考的良性案例。
當然，最重要的是確實存在實際的規模數據處理的需求。其實這個需求一直存在，只是很多時候沒有找到合適的契機爆發出來。
也就是從2014開始，大數據的人才市場需求在急劇擴增，很多其他IT領域開發人員紛紛轉型到數據行業，其中以逐漸沒落的傳統IT行業為代表。
有人才市場需求，進一步促進了大數據培訓市場的發展，各種大數據培訓機構如雨後春筍般的出現。
其實這也是沒辦法的事，因為當時還沒有哪個高校開設有大數據相關的課程呢。
當然，這波浪潮同樣卷到了學術界，部分高校也意識到了這個技術大勢，陸續有不少高校開始開設大數據相關的專業課程。
2015年，隨著互聯網的發展，市場各種互聯網應用需求的飽和，導致了流量紅利的消失，讓很多企業公司不得不考慮通過數據來提升效率以及推進用戶體驗，例如推薦系統、個性化服務等。
資本市場從2014-2015年逐漸介入，進一步促進各大互聯網企業公司向數據化轉型，使得大數據這個領域進一步達到高潮。
我們知道，資本市場算是迎來半個寒冬，流量紅利的消失，o2o在15年底都死的差不多了，16年讓資本市場變得更謹慎。
但是，就算是這樣，國內很多以大數據為技術驅動的公司依然拿了不少融資，包括神策、諸葛IO、GrowingIO等第三方數據分析公司，明略數據等這種針對於服務偏傳統行業的數據公司，甚至如DataEye類似垂直領域的數據分析公司都活的好好的。
同時，在國家政策方面，2016年可謂是大數據的國家政策元年，各種國家政策開始偏向大數據。
這意味著，大數據已經從半個風口的狀態，過渡到理性、穩健的狀態，這是一個良性的狀態。
正如上面所說，目前大數據已經逐漸從「潮流」這種略帶風險性的標志狀態，過渡到穩健、良性發展的狀態。
提前「入坑」的童鞋，相信已經享受到「潮流」帶來的部分福利，包括比其他普通IT同行們略高的薪酬待遇，以及更多、更自由的選擇性等。
好吧，其中也包括我了~~ 哈哈
那麼，後續會是一種什麼樣的情況呢？
首先，數據化依然會是一個不可逆的趨勢，在資本以及政策的驅動下，更多的公司會逐漸的進行數據化，甚至包括很多傳統IT產業，一樣擋不住這個大勢。
那麼在人才市場需求上的情況呢？個人感覺需求還是在的，因為市場遠沒有達到飽和，但是福利待遇會有所下降。
這是為什麼呢？
2016-2017年，各大高校逐漸會開始投放專業的「正規軍」，是的，那些大數據專業的學生們將被正式投放到市場中了。
此外，從2014年到2016年，大數據的培訓市場一直在增加的，不管是線上的還是線下的。
這意味著，每年，哦不，應該是每幾個月都會有大量的大數據速成工投放到人才需求市場中。
最重要的一點，經過四五年的大浪淘沙，市場已經有一大批「自學成才」的「老司機」可以撐起場面了。
在人才需求以及人才的待遇上，而不是一才難求的現象了，也會逐漸的趨於良性，趨於理性(之前寫過一篇大數據招聘亂象的文章，喜歡可以看看 《你們是不是真的很缺大數據工程師？》 )。
所以，如果你從大學剛畢業出來，發現大數據沒有傳說中那麼「香饃饃」，也不要奇怪；而從大數據培訓流水線上下來的童鞋們，也需要做好准備，薪水可能無法跟你想像中那樣了，翻個幾倍之類的。
不過「老司機們」到不用太過於擔心，雖然大數據的人才市場趨於日漸飽和，但是「駕齡」足夠，「車」開的足夠溜的，依然只有那麼一小戳人。
你依然是稀缺資源，所以不要怕怕。
你看我就不怕怕，哈哈~~
雖然，這一切看似良好，但是有些東西依然值得我們更進一步的深思。
正如之前在技術群中進行腦暴討論的那樣，這幾年大數據雖然市場需求不少，但是依然難以達到產業化的狀態。
這里貼一個產業化的概念：產業化是指某種產業在市場經濟條件下，以行業需求為導向，以實現效益為目標，依靠專業服務和質量管理，形成的系列化和品牌化的經營方式和組織形式。
目前大數據的實際落地形式大部分都以輔助、加速其他業務為主，起一個催化劑，提升效率，加快速度的作用，鮮有看到以大數據作為獨立產業而存在的。
當然也有，比如上面提到的第三方數據分析商、垂直領域的DataEye，以及為企業提供大數據解決方案的明略數據等，也算是以大數據為根深立命而存在的。
但是總體來說，真的不多，而且絕大部分都是以2B的形式存在。我們知道，從格局上來看，2B的產品永遠是難以做到2C產品那種真正宏偉規模，改變產業格局的。
所以，從這點來說，雖然你市場需求放在這里，但想真正以大數據為切入點、為立足的根本做點事，其實也沒有想像中那麼容易。
糾結~~
不過作為大數據領域的半個「老司機」，依然是希望大數據這個技術領域、這個行業，有一天能夠形成獨立的、推動人類進程的一些東西。
亦如互聯網、亦如社交網路、亦如電子商務、亦如移動互聯網等！
最近一直有很多新手同行們向我請教大數據方向上的一些事，自己也一直在思考互聯網開放數據落地變現、以及大數據產業格局相關的問題。
所以，想的多了，對一些東西還是有一些看法的，藏在心中不吐不快。
也希望，上面閑話里的一些東西能夠引起你的一些共鳴，當然反駁也歡迎，歡迎一切與人格無關，與技術有關、與業態有關的探討。
下次希望有時間，能和大家一起探討一些關於互聯網開放數據落地變現相關的話題，這也是我目前一直想探索的東西，下次如果有所收獲再寫點 東西吧。
(正文完)
『柒』 大數據應用現狀 從發現價值到創造價值
大數據應用現狀：從發現價值到創造價值
從發現價值到創造價值， 大數據將成為「互聯網+」 產業升級的驅動力。 過去，數據的價值主要應用在決策領域，典型應用是商業智能(BI, Business Intelligence)在企業經營管理層面的應用， 即通過數據收集、管理和分析等方法，將數據轉化為知識， 發現數據的價值，進而提供決策支持。隨著數據體量的不斷增加和處理數據能力的提升， 大數據已經成為一類新的資產， 其應用場景正在不斷擴寬，除了決策支持、 提高效率等發現價值功能之外，大數據還能創造價值的功能： 一方面，大數據可以幫助提供傳統模式下所無法提供的產品， 滿足用戶需求， 例如大數據完善個人徵信體系，幫助金融機構提供消費金融產品；又如千方旗下的掌城科技通過浮動車模型提供實時交通信息服務；另一方面，大數據還可以創造需求， 例如，大數據可以助力實現人工智慧， 這是新技術創造的新需求。
大數據延伸 BI 內涵， 提高企業效率
大數據分析結果為企業經營決策提供支持，幫助企業提高效率，這實際上是傳統 BI 范疇的延伸。 在人口紅利逐漸消失的背景下， 我國企業傳統的粗放型模式受到了 越來越大的挑戰， 互聯網與產業結合背景下的大數據應用將有助於提升企業經營管理效率，助力企業經營從粗放型向集約型轉型， 實現產業升級。
大數據促進商業智能的加速發展，這是因為：第一，大數據的分析過程和結果更具有靈活性、可靠性和價值性；第二，大數據的存在提高了企業的商業智能意識， 引導企業主動尋求商業智能的幫助。一些大型企業往往擁有幾十個甚至數百個信息系統，其所包含的大量數據反映了企業的日常經營情況，若能加以分析和利用，將為企業創造巨大的價值。
目前，大數據應用可以幫助企業實現戶關系管理、盈利能力分析、控製成本、衡量績效等功能：
客戶關系管理（CRM）：通過客戶信息統計，使企業有針對性的根據客戶需求來定製產品和服務，提高客戶忠誠度，還可以通過分析偏好挖掘潛在客戶；
贏利能力分析：幫助企業分析利潤來源、各類產品贏利能力、費用支出是否與銷售成正比等；
控製成本：根據統計信息優化流程，如降低庫存、減少損耗等，助於企業控製成本；
績效管理：利於商業智能確立對員工的期望，幫助他們跟蹤並管理其績效。
麥肯錫調查顯示， 數據挖掘的商業價值巨大， 大數據在美國醫療行業每年能提高 0.7%的生產力，創造約 3000 億美元的價值；在歐洲公共管理部門 ，每年能提高 0.5%的生產力，創造 2500 億歐元的價值；在美國零售業，每年能提高 0.5%-1.0%的生產力 和 60%的凈利率。
大數據滿足需求， 市場空間巨大
大數據可以幫助提供過去所無法提供的產品， 滿足用戶需求。 這種模式在傳統產業中比較常見， 過去，一些行業的用戶需求雖然存在， 但是由於缺乏有效的技術手段，導致市場參與者無法提供合適的產品迎合市場需求。大數據技術興起後，將帶動一系列創新產品推出市場， 這在各行各業都能找到案例，考慮到傳統產業的廣度，這將是是一個正在挖掘的巨大市場。
以交通領域的實時交通信息服務和車險定價為例，這兩個細分領域的需求本來就存在，但在大數據興起之前，傳統模式無法提供最優的產品，而大數據技術下的產品優化可以更好的滿足需求，提高用戶體驗。
千方科技旗下掌城科技通過大數據技術提供實時交通信息服務。 掌城科技通過向計程車公司和公交車公司購買數據、 向政府部門臵換數據、利用千方自有數據的形式匯集城際交通數據， 基於浮動車的演算法模型，對數據進行二次開發，以建立實時交通信息服務平台。 目前， 掌城科技運營著北京、上海等全國 30 余個大中城市的實時路況信息，准確率極高。 目前，千方已將交通數據收集從城際交通擴大至整個陸路交通和航空等領域，目標通過大數據技術提供更加全面的公眾智慧出行服務。
大數據技術將參與車險定價，使定價更加科學。隨著車聯網的興起，OBD（On-BoardDiagnostic車載診斷系統）等聯網的車載設備，成為車聯網中的智能節點，連接運動中的人、車和道路環境，讀取行車數據，從而分析出車輛能耗、故障等車況信息以及駕駛者的行車習慣：通過G-sensor監測車主的諸如急剎車、急加速和急轉彎等危險行為，通過破解Can-bus協議監測車主的諸如轉彎不打燈、駐車不拉手剎等不良駕駛習慣，通過GPS獲取車輛的位臵信息和里程數據，這些數據將改善車險定價技術與核保政策，提升精準定價能力。
大數據創造需求，拓寬市場邊界
大數據創新產品拓寬市場邊界， 供給創造需求。 大數據創造價值功能， 除了提供產品滿足市場已經存在的需求外， 基於大數據的新產品還將創造新供給，帶動新需求， 打破原有的市場邊界，想像空間巨大：
一方面大數據能夠前所未有的精準洞悉現在，深入挖掘現有商業價值：
例如 Airbnb 擁有海量的獨有數據，包括旅遊地、用戶評論、房源描述、社區信息等， Airbnb還有一支隊伍去各地和當地人交流，搜集所有的相關歷史數據。當用戶在搜尋一個住宿的地方時， Airbnb 利用大數據分析通過 Airbnb 社區告訴未來的客人哪裡是更好的住宿地，甚至能夠幫助用戶更深入地了解某個地點，包括地理信息無法描述的文化或宗教上的區分。 Uber 則是利用地理位臵和其用戶的綜合數據，大大縮短司機開著空車去接下一位乘客的時間和乘客等待的時間。
另一方面大數據能夠空前准確的預測未來，從而能獲得前瞻性的商業價值：
例如社交數據分析公司 Topsy 准確預測了 iPhone 4S 上市後的市場表現，同時還成功預測美國大選結果和奧斯卡頒獎結果。它在商業分析、市場銷售、新聞等領域擁有很高價值，因而蘋果以 2 億多美元的價格收購 Topsy。
大數據產業鏈分析
大數據產業鏈的主要參與方
大數據產業鏈可以分為四個部分： 數據採集和整合、數據存儲和運算、數據分析和挖掘、數據應和消費。數據採集和整合是指通過技術手段從互聯網、 移動終端、 物聯網、 應用軟體等採集數據，然後把數據按照一定的規則進行存儲和運算，再按照需求調用數據並進行智能分析和挖掘，將數據轉化成價值信息或者產品，為決策支持、提升效率、 創新產品提供依據。
數據資產開始成為核心資源
擁有數據，大數據時代的王者。在大數據時代， 數據資產已經成為核心資源， 2012 年，奧巴馬政府明確提出 將「大數據戰略」上升為國家意志，並將數據定義為「未來的新石油」， 因此，擁有數據可謂是大數據時代的王者。 擁有數據的機構可以分為三類：
一是既有數據、 又有大數據思維的互聯網公司，如阿里巴巴、騰訊、京東、 Google、 Amazon等，在互聯網端積累了大量的數據資源，而且此類公司 IT 起家， 對大數據有天生敏銳的嗅覺， 大數據技術也相對成熟， 因此，互聯網公司 可謂是最早使用大數據的機構，成為大數據應用的先行者；
二是傳統軟體公司轉型互聯網，通過 SaaS 模式為用戶提供服務， 例如用友軟體推出暢捷通，以雲模式為小微企業提供財務管理應用， 也可以認為是既有數據、 又有大數據思維的模式；
三是擁有數據，缺乏大數據思維的機構，這類機構手裡掌握著大量的數據，但是沒有能力自己有效利用， 例如金融機構、 運營商、政府部門等。
使用數據，數據變現的推動者。對於手裡掌握大量數據，但沒有能力變現的機構而言，需要專業的第三方公司提供大數據服務，主要是各類 IT 咨詢機構和行業應用軟體廠商，尤其是行業應用軟體廠商， 在各自的領域具有天然的卡位優勢： 軟體公司提供了行業應用軟體和相關的運營維護， 行業應用軟體本身就是重要的數據來源，軟體公司 屬於不擁有數據，但可以接觸到數據的機構， 且天然擁有大數據思維和大數據技術，以及良好的行業客戶關系，從信息系統建設延伸到大數據運營順理成章。因此，各個細分行業的應用軟體提供商有望成為傳統擁有數據機構的重要合作夥伴， 助力其探索大數據價值變現。
大數據技術是重要生產力
大數據應用好壞的關鍵除了 數據本身，還在於大數據技術， 大數據技術包括數據採集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現等環節，涉及的技術環節極廣， 隨著數據體量增大和數據復雜性程度提高，大數據技術本身也處於快速迭代的發展過程中。值得一提的是，大數據技術落地的一大重要因素在於如何實現技術與業務的融合， 這背後需要深厚的業務理解， 對於既有數據、 又有大數據思維的互聯網公司 來說，技術和業務本身是相互驅動、共同發展的， 對於擁有數據，缺乏大數據思維的機構而言， 在行業深耕多難的應用軟體提供商則是最好的選擇。
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『捌』 通過大數據和影視行業的案例,可以發現大數據具有哪些特點
大數據主要特徵有大量性、多樣性、高速性、價值性。
價值性是指海量數據中真正有價值的數據佔比非常低，即價值密度低。
大數據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。
數字經濟作為一種新的經濟型態，是以雲計算、大數據、人工智慧、物聯網、區塊鏈、移動互聯網等信息通信技術為載體，基於信息通信技術的創新與融合來驅動社會生產方式的改變和生產效率的提升。
數字化技術就是通過利用電子計算機軟硬體、周邊設備、協議、網路和通信技術，實現信息離散化表述、定量、感知、傳遞、存儲、處理、控制、聯網的集成技術。下表是其具體的應用領域介紹。