① 有誰知道大數據指的是什麼
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通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。(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）這樣的捷徑，而採用所有數據的方法[2]）大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
說起大數據，就要說到商業智能：
商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。
商業智能作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。
商務智能的產生發展
商業智能的概念經由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫（或數據集市）、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。
商務智能是20世紀90年代末首先在國外企業界出現的一個術語，其代表為提高企業運營性能而採用的一系列方法、技術和軟體。它把先進的信息技術應用到整個企業，不僅為企業提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發，將其轉變為企業的競爭優勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。因此，越來越多的企業提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業達到經營目標的一種有效手段。
目前，商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據，以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的，也可以是管理層和策略層的決策。
為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。
把商業智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
企業導入BI的優點
1.隨機查詢動態報表
2.掌握指標管理
3.隨時線上分析處理
4.視覺化之企業儀表版
5.協助預測規劃
導入BI的目的
1.促進企業決策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。
2.降低整體營運成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企業的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser製作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日後的維護成本大幅降低。
3.協同組織目標與行動(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加強企業的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，並可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協力。
商業智能領域的技術應用
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。
數據倉庫是商業智能的基礎,許多基本報表可以由此生成,但它更大的用處是作為進一步分析的數據源。所謂數據倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據集合，用以支持經營管理中的決策制定過程。多維分析和數據挖掘是最常聽到的例子,數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。
在線分析處理（OLAP）技術則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來、能夠真正為用戶所理解的、並真實反映數據維特性的信息，進行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數據的更深入了解的一類軟體技術。
數據挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基於AI、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
商業智能的應用范圍
1.采購管理
2.財務管理
3.人力資源管理
4.客戶服務
5.配銷管理
6.生產管理
7.銷售管理
8.行銷管理
商業智能實施步驟
商業智能系統處理流程[1]
商業智能（BI）作為一個概念，描述與業務緊密結合，並且根據需要進行相關特性展示和數據處理的過程。
為了讓數據「活」起來，往往需要利用數據倉庫、數據挖掘、報表設計與展示、聯機在線分析（OLAP）等技術。數據或者數據源包含的種類繁多，例如存儲在關系型資料庫中的，在外圍數據文件中的，在業務流中實時產生存儲在內存中的等等。而商業智能最終能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。
這些分析有財務管理、點擊流分析（Clickstream）、供應鏈管理、關鍵績效指標（Key Performance Indicators, KPI）、客戶分析等。商業智能關注的是，從各種渠道（軟體，系統，人，等等）發掘可執行的戰略信息。商業智能用的工具有抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和載入（Load）軟體（搜集數據，建立標準的數據結構，然後把這些數據存在另外的資料庫中）、數據挖掘和在線分析（Online Analytical Processing，允許用戶容易地從多個角度選取和察看數據）等 。
商業智能系統的功能
商業智能系統應具有的主要功能：
數據倉庫：高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲，容量大，運行穩定，維護成本低，支持元數據管理，支持多種結構，例如中心式數據倉庫，分布式數據倉庫等。存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器。能夠很好的支持現階段容災和備份方案。
數據ETL：數據ETL支持多平台、多數據存儲格式（多數據源，多格式數據文件，多維資料庫等）的數據組織，要求能自動化根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。幫助形成支撐決策要求的參考內容。
數據統計輸出（報表）：報表能快速的完成數據統計的設計和展示，其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示，可以很好的輸出給其他應用程序或者Html形式表現和保存。對於自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案，支持靈活的數據填報和針對非技術人員設計的解決方案。能自動化完成輸出內容的發布。
分析功能：可以通過業務規則形成分析內容，並且展示樣式豐富，具有一定的交互要求，例如預警或者趨勢分析等。要支持多維度的聯機在線分析（OLAP分析），實現維度變化、旋轉、數據切片和數據鑽取等。幫助決策做出正確的判斷。
典型的商業智能系統
典型的商業智能系統有：
客戶分析系統、菜籃分析系統、反洗錢系統、反詐騙系統、客戶聯絡分析系統、市場細分系統、信用計分系統、產品收益系統、庫存運作系統以及與商業風險相關的應用系統等。
[編輯]商業智能解決方案廠商
提供商業智能解決方案的著名IT廠商包括微軟、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等
最後，希望你關注一下FineBI，帆軟軟體的大數據解決方案，我看了，還是很不錯的
② 什麼是大數據，大數據時代怎麼理解
大數據的定義
大數據（Bigdata）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。
大數據的特點
數據量大、數據種類多、要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復陪答雜的，需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
大數據時代的影響
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。如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。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。
大數據的意義和前景
大數據是對大量、動態、能持蘆游慧續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可磨配能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在大家面前。
大數據分析的目的
大數據分析的核心目的就是預測，在海量數據的基礎上，通過機器學習相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性並採取相應措施。預測股價、預測機票價格、預測流感等等。
預測事情發生的可能性繼續往下延伸，就可以通過適當的干預，來引導事情向著期望的方向發展。比如亞馬遜和所有的電商一樣，都會基於對用戶的喜好及消費能力分析來推薦商品，引導用戶提高消費金額;Google等互聯網巨頭也會通過各種技術手段來試圖向不同的用戶展現不同的廣告，並稱之為精準營銷，由此來提高點擊率(公司收入);網游公司也會在運營工程中通過玩家行為數據的分析來及時調整游戲關卡及計費點等設計。
③ 互聯網大數據具體指的是什麼
各種信息
④ 大數據將怎樣改變互聯網
大數據將怎樣改變互聯網
隨著大數據產業蓬勃發展，大數據技術及應用逐漸滲透、融入社會各個領域，並且推動互聯網等產業加快轉型升級。如何充分釋放和利用大數據蘊含的巨大價值，無疑成為當下的熱門議題。
傳統行業「掘金」大數據
怎樣給大數據下定義？「通俗地說，大數據就是量很大的數據，大到單個計算機無法處理。」工業和信息化部軟體司司長陳偉此前在接受采訪時介紹，目前，全球數據量每18個月就會翻倍，而由於產業鏈涉及數據採集、存儲、分析、挖掘以及流通服務，大數據不僅改變著互聯網的商業模式，而且還將重構互聯網產業格局，並將人類帶入互聯網的全新時代。
經過多年積累，現在不少保險公司已佔有大量線下數據，並圈定大批低賠付人群樣本。作為互聯網企業代表的網路，正與保險公司發展「深交」，通過對保險公司數據科學建模，利用人工智慧演算法海量計算，將這批具備相同特徵的群體挖掘出來，尋找低賠付人群的准確性已超過了85%。
隨著「雙11」電商節臨近，快遞業緊鑼密鼓地開始准備「迎戰」。與保險行業類似，物流行業也在積極擁抱大數據。阿里巴巴利用菜鳥物流雷達預警，去年「雙11」貨品預測率達到90%，「雙11」期間2.78億訂單僅用10天時間便已發送到位。
「因物流與商家供需信息不匹配，前年或者更早時貨物送達時間甚至超過1個月，有人『雙12』還沒收到『雙11』的貨品……」阿里數據經濟研究中心秘書長潘永花進一步介紹，結合商家銷售數據和物流公司快遞數據綜合分析，可為物流公司提供智能物流解決方案。
伴隨人們大步邁進互聯網時代，各傳統行業不斷爭相擁抱「大數據+」，雲、網、端逐漸成為各行業重要基礎設施體系。潘永花認為，從「端」的角度來看，除智能終端外，還有越來越多的App；從「網」角度來說，互聯網、物聯網、雲和大數據都將是核心資源，而正是基於雲、網、端的基礎，才有了「互聯網+」各種行業的化學反應。
巧用數據資源釋放大能量
有人說，「IT」代表著過去，「DT」才代表著未來。這里所說的「DT」正是指的數據技術。也就是說，當下大數據核心技術成了諸多產業的發展驅動力。「人們逐漸意識到，數據是推動產業發展的動力，也將為今後各行業提供全新服務。它不再僅是業務的附屬品！」Teradata天睿公司大中華區副總裁姜欣表示。
根據大數據產業發展需求，不少互聯網企業不僅巧用大數據助力自身發展，而且也嘗試逐漸向外界開放數據資源，推動傳統企業在「互聯網+」的大潮下轉型升級。
「大數據與行業數據融合，可以產生『核聚變』，迸發出新能量。」網路公司高級副總裁王勁告訴記者，網路正通過大數據技術識別各類目標客群，進行多維度分析客群搜索趨勢、搜索行為、興趣偏好，助力企業了解行業趨勢、加強用戶洞察、提升營銷效果；此外，系列數據資源還能為網上輿情提供實時監控分析。
王勁介紹：「隨著互聯網用戶趨於交互方式尋找服務需求，網路大數據預測未來5年使用語音、圖像來表達需求的比例將超過50%。網路在語音識別、圖像識別、自然語言處理等前沿技術領域，正在有針對性地進行重點突破。」
從政府角度看，如果能盤活政府機構大量數據資源，將更有利於融合並利用外部智慧，提升政府公共服務創新能力，提升社會運行效率。「政務大數據可讓公眾、企業深入參與政府治理，使政府與公眾充分互動，實現政府對公眾服務的精準化、個性化，使政府從單純的管理角色向多元共治方向變革。」潘永花說。
大數據瓶頸消除在望
「目前，大數據產業發展主要遇到的障礙是數據的共享與互通，以及如何保障數據安全。」網路有關負責人表示。
潘永花坦言，目前我國大數據人才缺口大，相關的創新創業人才有待培養，而且我國也缺乏像發達國家一樣的「大數據國家戰略」以及「開放政府政策」，在標准、規范方面還存有各自為政的尷尬。
陳偉指出，國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》提出要「加快政府數據開放共享，推動資源整合，提升治理能力」，此舉不僅開啟了數據共享的大門，而且也對各行業、各企業間進行數據互通起到引導示範作用，將有利於打破數據共享互通中的發展障礙。
同時，數據安全、數據共享等話題同樣備受關注。「這是一場『革命』，將對各行各業帶來深刻影響，甚至改變我們的思維方式，但同時它也引發『數據暴政』的擔憂……」牛津大學教授維克多·梅耶－舍恩伯格在《大數據》中的這句經典話語，曾被業界津津樂道。
為保證數據安全，技術層面不容忽視。「從大數據存儲、應用、管理以及隱私保護等方面應層層把關，有針對性地應對安全威脅。」王勁告訴記者，目前，網路綜合採用隨機干擾、散列、K-匿名、泛化等多種隱私保護手段，對用戶數據實現了完全的數據脫敏處理，再供應業務方和合作夥伴進行使用，防止用戶隱私泄露。
有人時常提及，「數據安全三分靠技術，七分靠管理」。潘永花對此也深表認同：「從運營管理層面上說，互聯網企業須對數據安全有嚴格規范標准，建立數據安全保障策略以及各項應急機制。」
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⑤ 互聯網時代，都說大數據，那什麼是大數據
大數據(big data,mega
data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優專化能力的海量、高屬增長率和多樣化的信息資產。
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)這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity(真實性)。
⑥ 大數據時代預言家:互聯網將把人類帶向何處
大數據時代預言家:互聯網將把人類帶向何處
21年過去，中國互聯網的發展超乎了當年所有人的想像。在信息和數據引領的互聯網時代，無論在中國還是世界其他地方，我們歷經數載，真的已然掌握了互聯網精髓？人類將如何繼續發展互聯網，還是說，互聯網將把人類帶向何處？
第二屆世界互聯網大會昨天在烏鎮揭幕，本報獨家專訪了《大數據時代》的聯合作者之一、被譽為「大數據時代預言家」的英國牛津大學網路學院互聯網研究所教授維克托·邁爾-舍恩伯格。在長期研究互聯網治理與監管的他眼中，網路時代相比人類漫長的歷史只是滄海一粟。對於互聯網將如何深刻變革人類的經濟與社會，我們依舊知之甚少。
沒有任何一種科技會綁架我們
「互聯網通過給計算機添加通信功能而改變了世界，但多年過去，很多人仍以為互聯網只是讓溝通變快了些。」邁爾-舍恩伯格說，在研究中他經常發現，在各個行業里，都存在仍舊只把互聯網當做與客戶快速交流工具的人，並且這樣想的人迄今仍不在少數。
但是，這些人無疑是錯了。「如果繼續這樣認為，那麼不出幾年，這些人就會被市場淘汰。」邁爾-舍恩伯格給出的原因很簡單：今天，互聯網影響力已經徹底覆蓋我們的生活。
既然能耐已經強大到可以無處不在，那麼問題就來了——互聯網是否已經徹底綁架了我們的生活？隨處可見的「低頭族」似乎就是最好例證。
不過，邁爾-舍恩伯格表示，這又是人們對互聯網的誤解，他並不認為人類會對互聯網存在過度的依賴。
「沒有任何一種科技會綁架我們，只要我們願意，我們永遠是未來的掌控者。」鑒於此，邁爾-舍恩伯格希望人類未來能更加關注事實和數據，用此二者來為經濟社會發展做出更好的決策。
事實上，邁爾-舍恩伯格也認同，互聯網橫空出世後很長一段時間里，都只是一項嶄新的技術，並沒有「靈魂」，也沒有所謂的「互聯網精神」。但當「智能」、「數據」等概念逐漸脫穎而出時，互聯網的運用也脫離了單純的技術意義，上升到了新的境界。
大數據究竟是什麼
談到「大數據」，對於這個經常與「互聯網」一起打包出現的名詞，邁爾-舍恩伯格開門見山地表示，人們對大數據也存在不少誤解，最大誤解就是「大數據只是一項新技術」。如果用傳統的觀念去理解大數據，我們不僅會錯失大數據自身具備的深刻洞見和巨大優勢，甚至會對大數據的分析結果產生錯誤的理解。
那麼大數據究竟是什麼？
在邁爾-舍恩伯格與肯尼思·庫克耶（《經濟學人》數據編輯）共同撰寫的《大數據時代》中，他們二人指出，大數據並非某一個確切的概念。最初，大數據的出現是由於某些需要處理的信息量過大，超越了一般計算機在處理數據時能夠使用的內存量，因而工程師們必須改進數據處理工具，新處理技術也就孕育而生。
由於互聯網公司有能力搜集大量有價值的數據，且背後有強大的利益驅動，所以互聯網公司順理成章地最先成為了最新數據處理技術的使用者。正因如此，很多人擔心，掌握了大量數據的互聯網公司是否會用現有數據解析其他個人信息，達成某些我們想像不到的商業目的。
邁爾-舍恩伯格表示，據他了解，的確有公司存在濫用數據分析的現象。這也是為何他非常強調通過立法來監管個人信息的使用尤為重要。他表示，一些數據只有在監管嚴格的情況下才能夠被允許使用，而通過法律途徑監管數據，遠比直接限制或叫停數據流要好得多。
「試想一下，如果能通過分析我的健康數據，為我生病的孩子找到致病成因和治療方法，這或許是所有人都喜聞樂見的。然而，如果是利用我的健康數據來蓄意提高我的醫療保險成本，這是我要拒絕的。」
他認為，大數據本身並沒有錯，錯誤的是使用方法。當互聯網的能量愈發強大，我們也就必須更加努力地去避免被誘惑，更敏銳地發現它的美中不足。
人類對於互聯網的誤讀，也部分源自對人類自身的不了解。
任何壟斷永遠都只是暫時的
雖然邁爾-舍恩伯格認為互聯網不會綁架人們的生活，但是互聯網「殺掉」了人們更多的時間卻是事實。有調查數據顯示，BAT（網路、阿里巴巴、騰訊）在中國整個網民的覆蓋率裡面佔到了90%以上，這三家所有APP的時長，加起來佔到整個網民消耗時長的50%。
對此，邁爾-舍恩伯格表示：「這種情況在哪兒都一樣。」在美國，人們一樣每天會有無數時間花在臉書和谷歌上，包括在Youtube（2006年被谷歌收購）長時間觀看視頻。
「我們唯一需要關心的應該是，會否有下一個網路、阿里巴巴、騰訊誕生。」在任何由創新驅動的行業里，都會出現壟斷。但正是因為創新層出不窮，任何壟斷永遠都只是暫時的。
在美國，許多著名的互聯網公司都曾被認為是壟斷，但如今他們中的許多影響力都不復以往。
以谷歌街景服務為例，谷歌的圖像採集車在許多國家採集了道路和房屋的影像，以及很多備受爭議的數據。在一些國家，業主們不希望自家房屋或是花園出現在谷歌街景的影像中，於是谷歌迫不得已，頂著巨大壓力，將這些業主的房屋或是花園做了影像模糊處理。但問題是，對於意圖犯罪的盜賊來說，這樣的馬賽克，無異於此地無銀三百兩。
但是，如果其他公司有一項技術，能同時具備街景的實用，並符合所有人的安全考量，那麼谷歌的地位就勢必受到挑戰——只是，暫時大家還不知曉是否有這樣的技術存在。壟斷與創新的關系，就是後者對前者的制約。
「只要壟斷是暫時的，且創新機遇一直存在，人們就無需擔心互聯網會發生壟斷。」
互聯網創業「進場費」遠低於以往
2012年撰寫《大數據時代》時，邁爾-舍恩伯格和庫克耶就提出，如今信息技術變革的重點應該在於信息本身，而不能像過去那樣只關注技術。雖然大部分技術專家都認同數據的發展與計算機科技的變革是步調一致的，但今天，好的內容傳遞已經成為變革真正的推動力。
邁爾-舍恩伯格表示，現在是互聯網創業、數據創業的好時代，尤其是在中國。他認為，在BAT三足鼎立的中國互聯網格局中，年輕的互聯網創業者最需要的就是堅持創新力，有自己的好點子。
事實上，一百年前人們若想創業，需要募集很久的資金才能建造一座工廠。甚至就在十年前，互聯網創業者仍需融資多時才能建立一座伺服器農場。「然而，今天在大數據時代，創業者需要具備的可能僅僅只是『一個棒主意』。」邁爾-舍恩伯格說，剩下的創業需求都能以商品價格獲得，比如雲計算服務。
「也就是說，互聯網創業的『進場費』，在資本層面遠低於以往，但對創業內容——『金點子』的質量要求卻不斷提高。」邁爾-舍恩伯格表示，這樣的現象「簡直太好了」。
對於中國目前最炙手可熱的「互聯網+」，邁爾-舍恩伯格認為這是讓數據大顯身手的絕佳策略。
他認為，『互聯網+』的思維將任何想得到的事物都嘗試與互聯網發生聯系，這不僅讓數據有機會在更廣闊的空間發揮作用，對數據搜集來說，也能接觸更為多樣、廣泛的數據源。他說，自己並不認為中國的互聯網產業發展過快，更不覺得中國的互聯網發展不穩定。「如果真的有什麼需要注意，那就是繼續保有創新力。」
中國舉辦世界互聯網大會今年已至第二屆。邁爾-舍恩伯格說，舉辦互聯網大會是中國向世界各國展示互聯網和數字技術發展成就的絕佳機會。他期待大會能更多地關注中國互聯網企業家們這些年來的成就，也希望通過這次大會，能幫助中國本土的互聯網企業繼續保持創新的力量。
互聯網世界不存在絕對的安全
談到互聯網風險，無論是2012年著書時，還是現在，邁爾-舍恩伯格說安全問題一直是首要考慮的對象。
谷歌、亞馬遜，以及阿里巴巴、華為等，都相繼推出了雲服務，但龐大的數據存儲於這些大公司雲端，是否意味著更高的安全性？
「如果有一家公司說自己的雲服務絕對安全，那它簡直是瘋了。」邁爾-舍恩伯格表示，雲安全是一個非常宏大的話題，許多互聯網公司在不遠的將來都必定會投入更多資金和精力在數據安全和服務安全上。因為在互聯網世界中，不可能存在絕對安全；即使縱觀整個人類歷史，也不存在絕對之事，除了每個人都終有一死。
不過，他緊接著指出，大企業的互聯網安全技術已經遠好於大部分小企業，因為黑客們已經瞄準大企業多年，因而多數大企業的安全系統一直在更新換代。「真正需要擔心的是小公司，尤其是一些新近創業的中小企業，他們的網路安全更需要警惕。」
為何互聯網安全越來越重要？原因很簡單。
邁爾-舍恩伯格表示，當越來越多的交易和人類互動都從線下轉移到線上，並且愈發數字化，那麼針對互聯網世界的犯罪也就隨之水漲船高。在互聯網世界中，能以非法手段獲取的財富遠超線下，因而犯罪手法也就愈發復雜。同時，隨著互聯網技術的復雜和升級，許多小公司（包括國家和地區）的信息安全系統和安全網路已經跟不上當今潮流，不少企業和國家都處於在互聯網世界「半裸奔」的狀態。相比赫赫有名的大企業們，籍籍無名的小企業才更應該擔心正對自己虎視眈眈的互聯網風險。
對互聯網的盲目崇拜也是風險
對於中國的互聯網安全，邁爾-舍恩伯格延續了自己的看法，認為中國只要保持目前對互聯網安全的投入趨勢就好。
「我擔心的反而不是中國這樣的互聯網大國。」他表示，對於那些互聯網產業剛剛興起的國家，安全問題對於他們來說更為重要。在他看來，正是因為互聯網在這些國家還處於剛起步，加之他們對互聯網安全的投入相當有限，所以，這些國家就容易成為互聯網犯罪的首要潛在攻擊對象。
個人信息安全也是互聯網安全中最為脆弱的一環。互聯網掌握人們的數據越多，個人對自身信息的掌控力就越弱，個人數據被竊取、濫用甚至用於犯罪的可能性也相對越大。
對於濫用大數據的現象，邁爾-舍恩伯格表示，如果的確存在通過大數據分析來欺騙消費者和客戶的行為，那麼造成這一現象的最主要原因就是買方和賣方的信息不對稱。
聽起來和線下交易極度相似？但是要注意，互聯網誕生的一大使命就是為解決信息不對稱的。邁爾-舍恩伯格說，相比線下交易，互聯網上的信息不對稱能夠通過數據傳遞迅速解決，這是線下商務無法比擬的。因此，只要數據存在，人們在網上交易時，就能通過數據信息了解自己所承擔價格是否合理、這筆交易究竟「值不值」。
但是，我們也不得不承認，互聯網在為生活提供便利的同時，也讓保護隱私的法律手段失去了掌控。
以個人數據安全為例，在《大數據時代》中曾提到，面對大數據，保護隱私的核心技術不再適用。同時，從大數據本身和大數據分析結果獲益的人，可能會將大數據放到並不適用的領域，還可能過分誇大、人為提升對大數據分析結果的信賴。當然，最壞的結果，就是將大數據用於犯罪。
此外，邁爾-舍恩伯格表示，還有一大風險正在形成，但還來得及避免的，那就是對互聯網的盲目崇拜。因為，互聯網並不是那麼的無所不能。
精確性不再是探索世界的重心
2012年，維克托·邁爾-舍恩伯格和《大數據時代》 的另一位作者肯尼思·庫克耶意識到，世界上最富創新力的企業正越來越重視數據，並且數據已不再是交易的副產品，而是能增加新思維和經濟效益的寶貴資源。所以，兩人決定撰寫一本關於大數據的書。
邁爾-舍恩伯格說，書中並不存在哪一個部分是對中國或是其他任何一個單一國家特別重要的，也不存在哪一個章節比其他更重要。「因為只有當所有概念融合在一起，這本書才有意義。」他說，如果《大數據時代》要再版，原書中沒有內容需要刪去，只是會多增加一些實際案例，可能會增加一章，專門講述大數據在這三年來已經如何影響和改變各個經濟領域。
談到大數據在互聯網中的運用，邁爾-舍恩伯格認為，通過互聯網，大數據對人類最大的影響或許就是改變了人類探索世界的方法，而這一改變的影響力還將持續下去。
比如，人們在臉書上看到有人發了新消息，下面都會有一個「喜歡」按鈕來點贊，同時也能看到有多少人也喜歡這條消息。當數量不多時，會顯示諸如「13」、「109」這樣的精確數字；而當點贊數量龐大時，反而只會顯示一個近似值，如「6000」、「41k（41000，k表示千）」。臉書系統並非不知道確切點贊人數是多少，而是當持有相同觀點的人數變得頗具規模後，具體數字已經不再重要。人們已經得到結論，並能就此趨勢做出相應的判斷。
兩位作者在《大數據時代》中提到，谷歌的翻譯之所以比其他公司的翻譯服務更好，並非谷歌擁有更好的演算法機制，而是增加了各式各樣看似無用，甚至是錯誤的數據。2006年，谷歌發布的上萬億的語料庫，正是來自互聯網的一些「無用」的內容。而谷歌將此作為「訓練集」，使谷歌翻譯服務能夠正確推算出英語詞彙搭配的更多可能性。
可以說，谷歌的這一嘗試與數據、演算法已經沒有特別大關聯。事實上，當年的這一嘗試，恰好體現了如今在中國最常被提起的「互聯網思維」。如同網路新聞可以不斷被更新，甚至修改，互聯網的一大重要特質就是容錯。當精確性不再是我們探索世界的重心，我們就必須學會接受混亂和錯誤的存在。「人們正變得更側重於分析不同事物間的相關性，而不再尋求每個預測背後的原因。」邁爾-舍恩伯格說。
對於中國互聯網，尤其是發展堪比宇宙速度的電商產業，邁爾-舍恩伯格說，這基本在他的預料之中，因為中國廣袤的市場和消費者基數給予了電子商務發展的理想環境。任何一個新點子，或是新產品，都能通過互聯網迅速傳達給十億潛在消費者，而這十億人又說著同一種語言，生活在同一個法律體系中。
這意味著什麼？「意味著只需要一晚，甚至更短時間，好的想法、好的產品，就能讓億萬人知道。」這在其他任何一個國家都無法想像，也是無法達到的規模。
三年前，邁爾-舍恩伯格和庫克耶曾表示，當人類准備開發電子商務、寓生活於互聯網、進入計算機時代或者拿起算盤時，這些行為的產生比背後存在的問題更加重要。
三年過去，互聯網世界的變化速度與日俱增，但萬變之中有一點不曾變過。「通過互聯網，大數據將改變一切，可能超越我們所有人的想像。」
⑦ 互聯網大數據有哪些好處多
大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想版，那麼大數據可權以提供如下好處：
1、根據數據背景獲得更完整的情況
2、利用數據驅動做出更好的商業決策
3、降低商業風險
4、市場上最好的解決方案
5、開發出更好的定製化產品或服務
6、更好的預測客戶的需求和想法
7、迅速適應市場
8、在實時數據的趨勢和預測上更加主動
9、建立精確的生命價值周期(LTV)、地圖和用戶類型
10、閱讀更長和更復雜的屬性窗口(用於網站點擊流數據)
11、對通過細分的更復雜的導航進行可視化，並且改善你的轉化漏斗(用於網站點擊流數據)
但值得注意的是，大數據分析並不適合所有人。如果你沒有安裝並且制定分析中的目標、沒有準備好歸因模型、再營銷和高級細分，那麼你就沒有為大數據做好准備。
⑧ 大數據的應用表現
大數據的應用表現
繼互聯網、物聯網、雲計算之後，大數據（BigData）主題投資近期引起高度關注。
什麼是大數據
隨著計算機的普及和互聯網的應用，近十多年海量的信息和數據不斷產生，美國互聯網數據中心指出互聯網上的數據每年增長50%，而且速度越來越快。目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的，美國人比較簡捷地把海量的信息數據稱為「大數據」。而隨著數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞海量信息數據的商業價值利用，大數據已逐漸成為行業人士爭相追捧的焦點，並從2010年開始成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。
馬雲說，大家還沒搞清PC時代的時候，移動互聯網來了，還沒搞清移動互聯網的時候，大數據時代來了。舍恩伯格的《大數據時代》持續熱銷，美國總統都把大數據作為國家戰略和「未來的石油」，市場對大數據的熱情可謂一浪高過一浪，然而在興奮之餘我們又是否真正了解大數據和其中蘊藏的投資機會呢？
大數據的應用
市場上有一種誤解，把傳統的資料庫等同於大數據，但實際上除了巨大的容量要求外，大數據來源還有很大的廣度。可以表示對之前未被重視和利用的信息進行歸類和分析，如谷歌通過整合對比各種譯文建立起目前最好的自動翻譯機器；還有我們的智能移動終端每天產生大量信息數據等。在理論上大數據還表示一種把全部數據都進行描述和統計的研究方法，特別是像社會科學這些很難用數學工具精確定義的領域，把現象都描述出來會比牽強的理論更有價值。比如常用的商業和醫療病例，如果能夠把所有的情況都描述和存儲起來，是否就可以替代理論了呢？這也是大數據對理論界提出的一種挑戰。
此外，大數據也是個技術范疇，指一整套將資料庫分散存儲、計算和整合的技術，以及為之配套的數據存儲、遠程計算、非結構分析等等的計算機技術。可以說如果沒有當下廉價的數據存儲、空前強大的計算能力和聰明的計算理論，也就沒有大數據生存的土壤。
在金融領域，大數據的價值目前尚未明顯體現。數據挖掘是投資領域近年來重要的技術革新，配合大數據技術，這項創新的分析廣度和速度都會大幅提升。在傳統金融領域，阿里金融已得到了行業的廣泛關注，其低廉的信貸徵信成本對中國現有的金融機構和模式影響甚大。而證券公司建立的客戶關系管理系統，通過客戶交易行為分析挖掘其風險偏好，進而推薦合理的資產配置，目前也處於運用初期，未來會有較為廣闊的發展前景。普通投資者也可以運用歷史股票行情和財務資料庫建立起自己的分析系統，避免在海量信息中「迷航」。
⑨ 互聯網大數據是什麼_互聯網大數據是什麼工作
大數據（bigdata），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仔姿海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的瞎游《大數據時代》[1]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。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、磨戚銷Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。