大數據三大維度

Ⅰ 大數據時代下，得數據者是如何得天下的

現在很多企業都漸漸意識到數據的開發和利用在企業發展過程中的重要性。而實現數據資產變現，是需要企業自身進行合理有效的數據資源規劃，梳理清楚企業自身的「數據家底「，從而掌握企業當前數據資源的詳實狀況，明確企業的數據種類、未來可能獲取的數據種類，以及這些數據的數據量、數據質量、數據用途等等。
數據資源梳理：即企業需要梳理清楚：數據來自誰，用在何處，如何存儲？一般而言，業內會從三個維度，來對數據資源進行分類管理，數據產生主體、數據來源、存儲形式等。
數據資源規劃實施：企業在數據資源規劃與獲取的過程中，除了需要企業內部提供有效的組織保障，包括數據管理人員、數據分析人員和業務使用人員之間的緊密協作，而且還需要全面的對整個企業或政府部門組織需求分析調研，這樣才可有效幫助企業理清數據資源家底，明確數據資源獲取與使用的方式方法。
數據資源可視化：在數據中台理念下，我們所指的數據資源規劃和獲取一定是企業全局性的考量和行為。「牽一發而動全身」這必然會牽扯到各部門和各層級組織架構的利益。
如果能將現有數據資源梳理結果進行可視化呈現，讓各子公司、各部門、各業務需求方都可以清晰了解自身數據資源現狀，以及要滿足自身數據應用需求，還需要獲取哪些數據資源，還需要增加多少量的數據存儲空間，還需要補充哪些外部數據，現有數據質量又如何,則可以大規模提高企業數據資源利用的效率。
數據資源分析報告：企業以前對自身數據資源的認識是模糊的，企業需要一份完整詳備的數據資源分析報告，指導後續數據治理和數據資產管理平台的建設，最終服務於企業數據應用場景。為了滿足客戶的這一需求痛點，袋鼠雲便將數據資源分析報告作為「數據資源規劃與獲取服務」的交付產出物之一。

Ⅱ 大數據開發有哪些維度

數量：數據量

數量也許是與大數據最相關的特徵，指企業為了改進企業中的決策而試圖利用的大量數據。數據量持續以前所未有的速度增加。然而，真正造成數據量“巨大”的原因在不同和行業和地區各有不同，而且沒有達到通常引用的PB級(petabyte)和ZB級(zetabyte)。超過一半的受訪者認為數據量達到Terabyte和Petabyte之間才稱為大數據，而30%的受訪者不知道“大”對於其組織應該有多大。所有受訪者都同意，當前被認為“巨大的數量”在將來甚至會更大。

多樣性：不同類型的數據和數據源

多樣性是指管理多種數據類型的復雜性，包括結構化、半結構化和非結構化數據。企業需要整合並分析來自復雜的傳統和非傳統信息源的數據，包括企業內部和外部的數據。隨著感測器、智能設備和社會協同技術的爆炸性增長，數據的類型無以計數，包括：文本、微博、感測器數據、音頻、視頻、點擊流、日誌文件等。

速度：數據在運動中

數據創建、處理和分析的速度持續在加快。加速的原因是數據創建的實時性天性，以及需要將流數據結合到業務流程和決策過程中的要求。速度影響數據時延 – 從數據創建或獲取到數據可以訪問的時間差。目前，數據以傳統系統不可能達到的速度在產生、獲取、存儲和分析。對於對時間敏感的流程，例如實時欺詐監測或多渠道“即時”營銷，某些類型的數據必須實時地分析，以對業務產生價值。

精確性：數據不確定性

精確性指與某些數據類型相關的可靠性。追求高數據質量是一項重要的大數據挑戰，但是，即使最優秀的數據清理方法也無法消除某些數據固有的不可預測性，例如天氣、經濟或者客戶最終的購買決定。不確定性的確認和規劃的需求是大數據的一個維度，這是隨著高管需要更好地了解圍繞他們身邊的不確定性而引入的維度。

Ⅲ 大數據的下一步棋 把握大數據的前景

大數據的下一步棋 把握大數據的前景

由於物聯網和移動設備的快速發展，人類社會在過去兩年裡生成了全世界90%的數據。數據收集、存儲和分析的成本驟降。

如今，各個行業都在藉助由數據驅動的行業洞察，獲得競爭優勢。

大數據的未來前景更加宏大：為體量最大的行業拓寬視野，解決世界上一些最復雜的難題。

創業者和投資人應該從何種宏觀角度來把握大數據的前景？

文內數據為全球及美國市場情況，但相信對於中國市場有同樣的借鑒意義。本文PPT來自矽谷銀行分析團隊（SVB Analytics）最新的分析報告《大數據的下一步棋：把握大數據的前景》，由浦發矽谷銀行提供。文字部分由網易創業Club解說。

第一部分：數據激增

由於處理成本、存儲成本的大幅下降，網路傳輸能力的大幅增強，數據的產生、處理和收集數量都在呈現指數級的增長趨勢。

數據人才需求四年翻三番。說明有更多的商業場景需要進行數據的收集、分析。這和始於2010年左右的移動端全球性普及趨勢基本重合。考慮到企業級服務的興起，未來的數據人才需求會更加旺盛。

第二部分：大數據業務成為美國VC的關注重點

針對大數據公司的風險投資從2010年的10億美元增長到了2014年的50億美元，年內交易數量從150增長到了500起。

盡管現在大家都開始說B2B的風口來了，事實上我們從數據可以看到，美國風險投資界在過去5年裡對大數據分析公司的投資額度增長了大約17倍而對B2B服務型公司的投資額度僅僅增長了3倍。

當然，由於美國B2B服務的風險投資體量本身就很大，所以這並不是特別直接的對比方式。

不過，這也能夠從一個側面體現出大數據業務的發展勢頭。

在不同的融資規模所代表的不同融資階段里，大數據公司的估值水平都明顯高於科技類公司的平均估值。

這說明投資人非常看好大數據領域從而可以容忍較高的進入價格。

需要提醒注意的是，所有各個融資階段的大數據公司估值都高於科技公司平均估值水平。

第三部分：大數據2.0，一個更大的漏斗模型

圖中給出的是一個漏斗模型，相信搞產品、搞運營、搞銷售、搞戰略的同學們對此並不陌生。

由於IoT（物聯網）的逐步成為現實，漏洞入口的數據來源正在以及將要呈現爆發性的增長。

物理硬體性能以及計算能力的高速發展讓數據的收集、存儲和處理成本大幅下降，數據處理方式和速度大幅提升，這讓可以被處理的數據數目和類型發生不可想像的增長和變異。

由於上述一系列的能力提升背景，「傳統」行業的數據分析范圍和應用場景更加多樣化，分析價值也越來越大。

大數據應用行業舉例：零售、網路安全、廣告、金融服務、農業、旅遊與住宿、醫療健康、能源、金融服務。

可見，大數據可以應用的行業覆蓋了2B、2C的多個甚至是所有的重要領域。

使用場景舉例，矽谷銀行在這里舉了廣告精準投放、網路欺詐安全、感測器–運營優化三個例子。我們已經可以在國內看到在幾方面做的比較突出的大數據及SaaS服務創業公司了。

第四部分 大數據的跨行業應用，創業投資機遇在哪裡？

矽谷銀行將大數據的針對不同行業以三個維度做了成熟指數測算。

三個維度分別是：對數據的監管程度；數據捕獲的難易度；技術整合的程度。

前面兩個維度反映了數據來源的豐富及深入度，如果太難的話，在應用方面會受到限制。

對於體量龐大的行業而言，目前的大數據應用成熟度越低，未來的發展空間越大。

相對成熟的市場：

相比較而言，網路安全、廣告、旅遊住宿行業是「較小」的市場（2000-3000億美元），它們的大數據滲透率比較高。

零售業由於線上零售發展多年，因此是一個有復雜大數據分析積淀的巨型市場（9000億美元）。

更有潛力的市場：

農業雖然是個「小市場」但受制於數據收集的難度、分析技術的限制，目前還處於比較初期的階段。

金融服務、醫療保健這樣的大市場顯然是所有人都會關注的大數據應用市場。但由於對數據的監管力度大、數據的獲取難度高，所以仍然是一個發展遠不完善的大數據市場。

這里，較為成熟的廣告行業大數據早期公司獲得風投的青睞越來越少了，而醫療健康類的早期大數據公司則開始獲得更多風投的青睞。

這個趨勢和各個行業大數據應用的成熟度密切相關。

風投在考慮趨勢的時候會密切關注潛在發展空間是否足夠大和限制因素是否可以被解決。

第五部分：總結，雲和機器學習是大數據的未來

所謂「雲」，要看大數據公司的雲是否能夠把目標客戶放在公有雲上的數據聯動起來形成一個生態系統。

所謂「機器學習」，要看大數據公司的機器分析能力是否會隨著數據數量和類型的增加、硬體性能的提升而更具洞察力。

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Ⅳ 大數據思維的三個維度分別是什麼

第一、描述思維

也就是要將一些的結構化的數據或者非結構化的數據都變為客觀的標准，在大數據思維的過程中，涉及了很多人為的因素，這些也是可以進行數據分析的，舉一個例子就是消費者行為的研究，消費者行為可以是定量的，也可以是不定量的，描述思維就要包含消費者行為的各個方面。這里舉一個例子就是商場會對連入區域網的客戶繼續進行數據的採集，了解客戶的消費情況以及分布的情況，消費者可以實現購物、用餐、休閑、娛樂一條龍的服務，並且也可以在很大的程度上提升用戶的體驗度。在一些大型的景區或者游樂場，大數據可以幫助景區進行更好的遊客管理。

第二、相關性思維

就是對於數據之間相關性的研究，對於消費者行為或者用戶行為的研究方面，這些行為在一定程度上，大大小小和其他不同的數據都是有內在的聯系的，大數據分析的結果就可以更好的建立起數據預測的模型，可以用來預測消費者的偏好和行為，相關性的研究和紛紛也可以更好的支持預測思維。

第三、攻略思維

在大數據繼續預測以及分析之後，企業可以根據大數據分析的結果進行營銷策略的調整，這才是大數據營銷的主要目的，從描述到預測，最後到攻略，這也是大數據思維的一個完整的過程。

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Ⅳ 什麼是大數據

• 01

  大數據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。

  什麼是大數據

  大數據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。

  大數據歷史和當前考慮因素

  雖然術語“大數據”相對較新，但收集和存儲大量信息以進行最終分析的行為已經很久了。這個概念在 21 世紀初獲得了動力，當時行業分析師 Doug Laney 將現在主流的大數據定義表達為三個 V：

  1.卷，組織從各種來源收集數據，包括業務交易，社交媒體和來自感測器或機器到機器數據的信息。在過去，存儲它將是一個問題 – 但新技術（如 Hadoop）減輕了負擔。

  2.速度，數據以前所未有的速度流入，必須及時處理。RFID 標簽，感測器和智能電表正在推動近乎實時處理數據的需求。

  3.品種，數據有各種格式 – 從傳統資料庫中的結構化數字數據到非結構化文本文檔，電子郵件，視頻，音頻，股票報價數據和金融交易。

  在 SAS，我們在大數據方面考慮兩個額外的維度：

  1.變化性，除了速度和數據種類的增加之外，數據流還可能與周期性峰值高度不一致。社交媒體中有什麼趨勢嗎？每日，季節性和事件觸發的峰值數據負載可能難以管理。非結構化數據更是如此。

  2.復雜，今天的數據來自多個來源，這使得難以跨系統鏈接，匹配，清理和轉換數據。但是，有必要連接和關聯關系，層次結構和多個數據鏈接，否則您的數據可能會迅速失控。

  為什麼大數據很重要？

  大數據的重要性不在於您擁有多少數據，而在於您使用它做了多少。您可以從任何來源獲取數據並進行分析，以找到能夠降低成本，減少時間，新產品開發和優化產品，以及智能決策的答案。將大數據與高性能分析結合使用時，您可以完成與業務相關的任務，例如：

  1.近乎實時地確定故障，問題和缺陷的根本原因；

  2.根據客戶的購買習慣在銷售點生成優惠券；

  3.在幾分鍾內重新計算整個風險組合；

  4.在欺詐行為影響您的組織之前檢測它。

Ⅵ 大數據的特點分別是

大數據有以下三個特點：多源的、客觀的及動態的。
大數據的本質是最自然狀態的那個真實的個人、法人和社會體。任何一個人或者一個企業都是由多種數據源構成的，因此想要真正的了升銀解消費者或者企業，需要通過多源的數據整合，多維度進行分析。
大數據是不同來源的數據的整合，我們每個人每分鍾都在變化，企業也是如此，無數個或企業構成的資料庫時時刻刻都吵模宴在變化著，因此真正的大數據是個動態資料庫。所以碼笑將來市場監管總局也應該有一種能夠實時反映出當下情形的指數。

Ⅶ 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL數據內庫、容數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

Ⅷ 什麼是大數據思維，數據思維劃分哪幾個維度

在中國「互聯網時代」這個詞彙似乎顯得那麼火熱，但在美國還未聽說過。這是因為互聯網思維更契合傳統東方思維方式。東方文化強調智慧，而西方更強調知識，智慧來源於經驗，而知識來源於數據。如何來證明這個論點?那麼，我們來看一下諸葛亮和司馬懿，他們兩個人可以說是一組典型的智慧PK知識的代表。司馬懿是諸葛亮的最大對手，他可能是早期的大數據最佳應用者。

從諸葛亮幾點睡覺，吃幾碗飯，他就能判斷諸葛亮活不長了;而諸葛亮則憑借智慧猜出司馬義膽子小，不敢進入空城。中國人崇尚智慧，可能更注重互聯網思維，但光有互聯網思維還不夠，還要對數據有更深的認識和更好的運用，才能實現最佳效果。 已經為大家精心准備了大數據的系統學習資料，從Linux-Hadoop-spark-......，需要的小夥伴可以點擊進入

其實，大數據思維不像互聯網思維那樣令人熱血沸騰。從最近一項研究來看，採用大數據的公司比不採用大數據的公司利潤平均高6個百分點。6個百分點，也許不那麼起眼，但「積少成多、聚沙成塔」，在激烈的競爭環境中，則是讓企業生存下來、脫穎而出的最大資本。比如說在美國排名前十的電商網站中，8家是傳統零售商，只有2家是純電商。傳統零售商擁有大量數據的沃爾瑪，一天的數據量達到PB級，這個數據資源可以轉化為企業贏得比賽的有效耐力。

那麼對於大數據思維，其實是有三個緯度的，包含定量思維、相關思維、實驗思維。第一，定量思維，即提供更多描述性的信息，其原則是一切皆可測。不僅銷售數據、價格這些客觀標准可以形成大數據，甚至連顧客情緒(如對色彩、空間的感知等)都可以測得，大數據包含了與消費行為有關的方方面面;第二，相關思維，一切皆可連，消費者行為的不同數據都有內在聯系。這可以用來預測消費者的行為偏好;第三，實驗思維，一切皆可試，大數據所帶來的信息可以幫助制定營銷策略。這就是三個大數據運用遞進的層次：首先是描述，然後是預測，最後產生攻略。而也正是大數據的這些有效耐力，讓企業贏了更多的市場。 已經為大家精心准備了大數據的系統學習資料，從Linux-Hadoop-spark-......，需要的小夥伴可以點擊進入

Ⅸ 大數據拓展思想范圍有哪些

在無法確定因果關系時，數據為我們提供了解決問題的新方法，數據中所包含的信息可以幫助我們消除不確定性，而數據之間的相關性在某種程度上可以取代原來的因果關系，幫助我們得到我們想知道的答案，這便是大數據思維的核心。在過去被認為非常難以解決的問題，會因為大數據和機器智能的使用而迎刃而解。

同時，大數據和機器智能還會徹底改變未來時代的商業模式，很多傳統的行業都將採用智能技術實現升級換代，同時改變原有的商業模式。

另一方面，智能化也會對整個社會帶來巨大的沖擊，尤其是在智能革命的初期。有了資訊理論這樣一個工具和方法論，我們便很容易認清大數據的本質了。

首先我們必須承認世界的不確定性，這樣我們就不會採用確定性的思維方式去面對一個不確定性的世界。當我們了解到信息或者說數據能夠消除不確定性之後，便能理解為什麼大數據的出現能夠解決那些智能的問題，因為很多智能問題從根本上來講無非是消除不確定性的問題。

對於前面提到的大數據的三個特徵，即數據量大、多維度和完備性，我們可以從資訊理論出發，對它們的重要性和必要性一一做出解釋。在這個基礎之上，我們就能夠講清楚大數據的本質。數據量的問題在過去，由於數據量不夠，即使使用了數據，依然不足以消除不確定性，因此數據的作用其實很有限，很多人忽視它的重要性是必然的。在那種情況下，哪個領域先積攢下足夠多的數據，它的研究進展就顯得快一些。具體到機器智能方面，語音識別是最早獲得比較多數據的領域，因此數據驅動的方法從這個領域產生也就不足為奇了。大數據多維度的重要性可以從兩個角度來看待它。第一個視角是前面提及的「互信息」，為了獲得相關性通常需要多個維度的信息。比如我們要統計「央行調整利息」和「股市波動」的相關性，只有歷史上央行調整利息一個維度的信息顯然是不夠的，需要上述兩個維度的信息同時出現。第二個視角是所謂的「交叉驗證」，我們不妨看這樣一個例子：夏天的時候，如果我們感覺很悶熱，就知道可能要下雨了。也就是說，「空氣濕度較高」和「24小時內要下雨」之間的互信息較大。但是，這件事並非很確定，因為有些時候濕度大卻沒有下雨。不過，如果結合氣壓信息、雲圖信息等其他維度的信息，也能驗證「24小時內要下雨」這件事，那麼預測的准確性就要大很多。

因此，大數據多維度的重要性，也是有資訊理論做理論基礎的。最後，我們從資訊理論的角度來看看數據完備性的重要性。在說明這件事情之前，我們還需要介紹資訊理論里一個重要的概念――交叉熵，這個概念並非由香農提出的，而是由庫爾貝克等人提出的，因此在英文里更多地被稱為庫爾貝克萊伯勒距離（Kullback-LeiblerDivergence），它可以反映兩個信息源之間的一致性，或者兩種概率模型之間的一致性。當兩個數據源完全一致時，它們的交叉熵等於零，當它們相差很大時，交叉熵也很大。所有採用數據驅動的方法，建立模型所使用的數據和使用模型的數據之間需要有一致性，也就是蓋洛普所講的代表性，否則這種方法就會失效，而交叉熵就是對這種代表性或者一致性的一種精確的量化度量。回過頭來講大數據的完備性。在過去，使用任何基於概率統計的模型都會有很多小概率事件覆蓋不到，這在過去被認為是數據驅動方法的死穴。很多學科把這種現象稱為「黑天鵝效應」。在大數據出來之前，這件事是無法避免的，就連提出數據驅動方法的鼻祖賈里尼克也認為，不論統計數據量多大，都會有漏網的情況。這些漏網的情況反映到交叉熵時，它的值會達到無窮大，也就是說數據驅動方法在這個時候就失效了。

怎樣防止出現漏網？這就要求大數據的完備性了。在大數據時代，在某個領域里獲得數據的完備性還是可能的。比如在過去把全國所有人的面孔收集全是一件不可想像的事情，但是今天這件事情完全能做到。當數據的完備性具備了之後，就相當於訓練模型的數據集合和使用這個模型的測試集合是同一個集合，或者是高度重復的，這樣，它們的交叉熵近乎零。在這種情況下，就不會出現覆蓋不了很多小概率事件的災難。這樣數據驅動才具有普遍性，而不再是時靈時不靈的方法論。由此可見，大數據的科學基礎是資訊理論，它的本質就是利用信息消除不確定性。

雖然人類使用信息由來已久，但是到了大數據時代，量變帶來質變，以至於人們忽然發現，採用資訊理論的思維方式可以讓過去很多難題迎刃而解。

Ⅹ 哪一點不是大數據思維三大維度中的

對於大數據思維，其實是有三個緯度的，包含定量思維、相關思維、實驗思維。
第一，定量思維，即提供更多描述性的信息，其原則是一切皆可測。不僅銷售數據、價格這些客觀標准可以形成大數據，甚至連顧客情緒(如對色彩、空間的感知等)都可以測得，大數據包含了與消費行為有關的方方面面。第二，相關思維，一切皆可連，消費者行為的不同數據都有內在聯系。這可以用來預測消費者的行為偏好。第三，實驗思維，一切皆可試，大數據所帶來的信息可以幫助制定營銷策略。
這就是三個大數據運用遞進的層次，首先是描述，然後是預測，最後產生攻略。而也正是大數據的這些有效耐力，讓企業贏了更多的市場。