㈠ 大數據所帶來的四種思維方式的轉變
隨著近年來大數據技術的快速發展，大數據所創造的價值深刻改變了我們的生活、工作和思維方式。大數據研究專家舍恩伯格指出，大數據時代，人們對待數據的思維方式會發生如下三個變化：
事實上，大數據時代帶給人們的思維方式的深刻轉變遠不止上述三個方面。大數據思維最關鍵的轉變在於從自然思維轉向智能思維，使得大數據像具有生命力一樣，獲得類似於「人腦」的智能，甚至智慧。
以下將介紹大數據技術所帶來的四種思維方式的轉變。
社會科學研究社會現象的總體特徵，以往的采樣方法一直是主要數據獲取手段，這是人類在無法獲得總體數據信息條件下的無奈選擇。在大數據時代，人們可以獲得與分析更多的數據，甚至是與之相關的所有數據，而不再依賴於采樣，從而可以帶來更全面的認識，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息。
在大數據時代，隨著數據收集、處理、存儲、分析技術的突破性發展，我們可以更加方便、快捷、動態地獲得研究對象有關的所有數據，而不再因諸多限制不得不採用樣本研究方法，相應地，思維方式也應該從之前的樣本思維轉向總體性思維，從而能夠更加直觀、全面、立體、系統地認識總體狀況。
在大數據時代之前，由於收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來的數據盡量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會「南轅北轍」的現象，導致數據的准確性大大降低，從而造成分析的結論與實際情況背道而馳，因此，就必須十分注重數據樣本的精確思維。
然而，在大數據時代，得益於大數據技術的突破，大量的結構化、非結構化、異構化的數據能夠得到儲存、處理、計算和分析，這一方面提升了我們從海量數據中獲取知識和洞見的能力，另一方面也對傳統的精確思維造成了挑戰。
在大數據時代，思維方式要從精確思維轉向容錯性思維，當擁有海量即時數據時，絕對的精準不再是追求的主要目標，適當忽略微觀層面上的精確度，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的知識和洞察力。
在大數據世界未出現時，人們往往執著於現象背後的因果關系，試圖通過有限樣本數據來剖析其中的內在關聯關系。數據量小的另一個缺陷就是有限的樣本數據無法反映出事物之間的普遍性的關聯關系。而在大數據時代，人們可以通過大數據挖掘技術挖掘與分析出事物之間隱蔽的關聯關系，獲得更多的認知與洞見，運用這些認知與洞見就可以幫助我們捕捉現在和預測未來，而建立在關聯關系分析基礎上的預測分析正是大數據的核心議題之一。通過關注線性的關聯關系及復雜的非線性關聯關系，可以幫助人們看到很多以前不曾注意的數據之間存在的某些聯系，還可以掌握以前無法理解的復雜技術和社會動態，關聯性關系甚至可以超越因果關系，成為我們了解這個世界的更好視角。
在大數據時代，思維方式要從因果思維轉向相關思維，努力顛覆千百年來人類形成的傳統思維模式和固有偏見，才能更好地分享大數據帶來的深刻洞見。
不斷提高機器的自動化、智能化水平始終是人類社會長期不懈努力的方向。計算機的出現極大地推動了自動控制、人工智慧和機器學習等新技術的發展，「智能機器人」技術研發也取得了突飛猛進的成果並開始一定應用。應該說，自進入到信息社會以來，人類社會的自動化、智能化水平已得到明顯提升，但始終面臨瓶頸而無法取得突破性進展，機器的思維方式仍屬於線性、簡單、物理的自然思維，智能化水平仍不盡如人意。但是，大數據時代的到來，可以為提升機器智能帶來契機，通過機器學習可以從數據中獲取有價值的學習數據，大數據將有效的推進機器思維方式由自然思維轉向智能化思維，這才是大數據思維轉變的關鍵所在、核心內容。
眾所周知，人腦之所以具有智能、智慧，就在於它能夠對周遭的數據信息進行全面收集、邏輯判斷和歸納總結，獲得有關事物或現象的認識與見解。同樣，在大數據時代，隨著物聯網、雲計算、社會計算、可視技術等的突破發展，大數據系統也能夠自動地搜索所有相關的數據信息，並進而類似「人腦」一樣主動、立體、邏輯地分析數據、做出判斷、提供洞見，那麼，無疑也就具有了類似人類的智能思維能力和預測未來的能力。「智能、智慧」是大數據時代的顯著特徵，大數據時代的思維方式也要求從自然思維轉向智能思維，不斷提升機器或系統的社會計算能力和智能化水平，從而獲得具有洞察力和新價值的東西，甚至類似於人類的「智慧」。
大數據開啟了一個重大的時代轉型。大數據技術正在改變我們傳統的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。大數據時代將帶來深刻的思維轉變，大數據不僅將改變每個人的日常生活和工作方式，改變商業組織和社會組織的運行方式，而且將從根本上奠定國家和社會治理的基礎數據，徹底改變長期以來國家與社會諸多領域存在的「不可治理」狀況，使得國家和社會治理更加透明、有效和智慧。
㈡ 大數據時代帶來時代大變革
大數據時代帶來時代大變革_數據分析師考試
「貴州貴陽確實非常適合發展大數據，人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地」；
「在大數據時代，每一種數據都是一種財富，如何挖掘視頻數據信息這座富饒的金礦是值得思考的問題」；
「21世紀通過大數據的分析去解決醫學臨床問題已經成為時代潮流和主導」；
……
7月28日，歐美同學會·中國留學人員聯誼會第四屆年會暨海歸創新創業貴陽峰會分論壇之一，貴州大數據產業發展論壇在貴陽國際生態會議中心舉行，國內外專家學者、「千人計劃」專家、海歸博士等創新創業人才匯聚一堂，圍繞「大數據與人工智慧」、「數據安全」、「大數據+農業」等問題分享經驗、交流觀點。
中國電信北京研究院總工程師畢奇：
人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地
「大數據時代的到來，帶來了很多變革。」國家「千人計劃」特聘專家、中國電信北京研究院總工程師、美國貝爾實驗室院士、美國電氣與電子工程師學會院士（IEEE Fellow）畢奇認為，大數據要有開闊觀察數據的思維和完善處理數據的手段，找到經濟價值的應用，得到挖掘數據的價值。
怎樣得到大數據產生的價值呢？畢奇認為，利用大數據的技術從應用中獲取，而服務是獲得經濟收入的最直接的來源。
「現代服務行業呈計算機化，互聯網是現代服務業計算機化的一場革命，而用戶界面是這場革命的制高點。」畢奇說，互聯網商通過控制用戶界面，將大數據服務推向縱深，獲得了更大的經濟價值。
他分析說，信息行業的服務趨勢是從第一代以新浪為代表的門戶網站，首頁有大量信息供用戶自己選擇，第二代是谷歌、網路為代表，大數據在後台，通過關鍵字搜索獲取大量信息，第三代是用智能方法獲取信息服務。
「目前正處在第二代向第三代發展的階段，是投資進入開辟新方向的最好時機，而人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地。」畢奇說，從海量數據中挖掘價值才是大數據應用成功的關鍵，但海量無結構的數據的挖掘對獲取數據的價值造成巨大的壓力，人工智慧便是建立數據結構、發掘數據價值的捷徑之一。
人工智慧需要龐大的資料庫來訓練數據模型，隱藏的數據結構可以由人工智慧來尋找和建立，人工智慧與人才是大數據成功的關鍵因素，他還舉了「智慧教育」和「機器人服務」兩個大數據與人工智慧的應用案例。
「目前的人工智慧技術不僅能理解語義，根據上下文理解多義單詞和多句，實時產生答案，有邏輯推理功能，還有機器自我學習功能，能學習和發現數據的內在結構。」他認為，大數據應用是未來服務的關鍵技術，人工智慧系統是大數據應用的人機界面，能有效地推動大數據的發展，大數據與人工智慧的結合可以在很多領域有著較好的商業前景。
第一次來貴州貴陽的畢奇，山清水秀給他留下深刻印象。「這里確實非常適合發展大數據，貴州、貴陽政府抓住發展大數據的時代機遇，為時代的變革邁出了穩健的步伐。」畢奇說，大數據有著廣闊的領域，在各行各業都有著發展空間，「大數據有著大價值，能提供大機遇，可能導致大變革，有潛力帶來大效益。」
上海弘視智能有限公司創始人、董事長潘今一：
挖掘大數據時代下的視頻數據「金礦」
「目前，全球共有數十億個監控攝像機，記錄著城市的第一次心跳和呼吸，這些海量的視頻數據中蘊含著大量的政治、商業和生活信息，如何在大數時代的背景下，挖掘視頻數據信息這座富饒的金礦是值得思考的問題。」上海弘視智能有限公司創始人、董事長，中組部「千人計劃」國家特聘專家潘今一博士提出了自己的想法。
潘今一介紹，大數據視頻監控天網不僅具有高清視頻監控系統的完整功能，包括高清監控、大屏顯示、錄像回放和查詢等，還包括圖像識別和抓拍功能，即對經過的目標自動識別、抓拍（人、車、特徵），識別後統一集中到公安內部的雲計算中心。
基於大數據視頻監控天網，潘今一創辦的弘視智能有限公司開發的「基於相似度干預迭代視頻數據搜索」系統（RIIS）更加強調對人、車、物體特徵的對比，從而找到身份信息，以及通過關聯搜索，對同一目標的行動軌跡、出現概率、團伙關聯、團伙延伸等進行分析，從而實現對重點人群的報警聯動。
目前，該系統已經在遵義、畢節和都勻獲得良好的實際效果，針對目前貴陽市如火如荼開展的「兩嚴一降」、禁毒人民戰爭和大數據產業，潘今一希望在這里也找到合作的空間。
值得期待的是，今天五月份，公司已經與貴大合作，著力打造大數據視頻監控天網「樣板」，除了原系統中的所有功能，還將實現視頻識別精準性的「升級」，進而提高系統的應用價值，希望有機會可以為貴陽打造「平安城市」貢獻力量。
「但是，大數據天網監控可不只是有維穩和治安等政治功能，其商業價值才是以後重要的發展方向。」潘今一強調說，在保護市民個人隱私的前提下，視頻數據中所傳遞的商業信息極富商業價值。
他舉例說，視頻信息中收集到的服裝款式、色彩，以及顧客光顧商店的類別、消費習慣、活動軌跡等都是商家需要的重要信息，這對於制定合理的市場營銷策略至關重要。
潘今一表示，在大數據時代，每一種數據都是一種財富。而視頻數據這座「金礦」的富饒程度也遠超公眾的想像，他非常期待看到這座「金礦」能夠給產業發展帶來的源源動力。
韓國釜山大學超級計算機中心主任金哲民：
通過大數據解決醫學臨床問題成為時代潮流和主導
「在韓國保健福祉部看來，韓國現在最大的焦點問題就是人口老齡化，韓國從2000進入老齡化社會，2018年進入高齡社會，預計2026年進入超高齡社會，韓國高齡化速度在全球是最快的。」韓國釜山大學超級計算機中心主任、韓國抗衰老事業團團長、釜山大學醫科大學研究院副院長金哲民說，面對老齡化的問題，醫療保健系統也必須與時俱進、有所變化。
金哲民認為，現在醫療中心的保健醫療是以治療、預防和老人病的管理以及康復為主體來設置，為了更精度的醫療管理，現有的醫療形態就需要重新樹立，因此用國民健康信息大數據分析技術來進行精度分析便成為重要課題。
最近，金哲民的團隊開發了保健醫療大數據開放系統，開放了健康保險審查評價院從2009年到2013年所持有的公共數據、內存數據、公開的API等所有公共數據，能在國民和保健醫療產業部門和醫療研究機構等用互聯網進行疾病、葯品等醫療大數據分析。
「還有一個國民健康保險團體公團，從2014年開始分析提供保健醫療大數據。」金哲民說，保健醫療大數據的精髓是基因組信息和臨床信息鏈接配對醫療，目前正在做以未來配對醫學遺存體的信息為基礎的大數據分析的基礎設施建設。
10年前韓國保健福祉部就開始對基因組進行研究，研究數據已從2014年5月開始對全世界的相關研究者進行公開使用。國立保健研究院在2014年3月設立了國立醫科學知識中心集中管理和運營所有的知識信息，主要把臨床研究信息和遺傳體的臨床研究信息收集、加工變成有意義的醫學信息進行臨床使用。
「韓國人口問題已成為事關國家存亡的重要問題，醫學模式已漸漸向治療預防轉變，因此大數據的管理和使用越來越重要。」金哲民說，21世紀疾病治療要秉持「以預防為主」的主導思想，通過大數據的分析去解決醫學臨床問題已經成為時代潮流和主導。
貴州大學博士李暉：
FAST大數據服務 讓「高大上」科學「接足地氣」
「前不久，被譽為地球『大表哥』的開普勒－452b行星被天文學家通過開普勒太空望遠鏡發現，這使得一直顯得有些冷門的天文學再次走進大眾視野。」貴州大學博士李暉的這番話引起觀眾的注意。
李暉介紹，其實天文學並不冷門，它不僅跟我們的日常生活密切相關，而且和貴陽現在大力發展的大數據產業也有著千絲萬縷的聯系。
目前，貴州省大數據產業發展應用研究院、貴州省先進計算與醫療信息服務工程實驗室和貴州大學計算機科學與技術學院正在合作研究FAST大數據服務項目，是天文學應用於大數據的示範。
李暉介紹，FAST大數據服務的意義在於海量天文數據整合分析、天體分析和挖掘以及天方大數據的可視化，即提供數據的多維可視化分析，把海量天文數據轉化為形象可視的易懂演示圖像資料，讓公眾也能直接享受深奧科學的結果。
銀河系中存在10億個類地球行星，宇宙中類地球行星的數量是地球上沙子數量的100倍，而開普勒望遠鏡觀測到的數據中，僅計算出約15000顆行星，初步鑒別4000餘顆，相比於浩瀚宇宙，目前人類的技術能力還屬有限。此時，FAST天文大數據服務則應運而生，推動天文科學研究和探索由假設驅動向數據驅動轉變。科學研究由過去的「應該設計什麼樣的實驗來驗證這個假設？」轉變為現在的「從這些數據中能分析出來什麼？如果把其他數據融合，能夠發現什麼？」數據密集型科學研究對數據管理與分析技術提出了巨大的挑戰。
眼下，李暉團隊已經初步建立雲計算基礎平台、數據服務平台，未來第三方應用服務、可視化分析服務、數據分析雲服務和科普應用服務等將成為研究的主攻方向。
屆時，利用FAST大數據服務，繁雜的數據將會變成一項項可視圖像，甚至可以交互查看細節、自動化天體識別並勾勒天體輪廓，「高大上」的科學將走下高台「接足地氣」。
江蘇加德綠色能源有限公司總經理周楚新：
讓農民得到「大數據深度學習」的紅利
「如果整個農業不聯網的話，物聯網就是一句空話，而如果物聯網不成的話，互聯網就是一句空話。」江蘇加德綠色能源有限公司總經理、南京綠色科技研究院院長、加德綠色能源研發有限公司總裁、國家「千人計劃」特聘專家周楚新說。
他認為，作為人類賴以生存的根本，農業發展離不開信息化，大數據技術從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，為現代農業信息化建設提供了強勁的動力。
「如何讓農民得到『大數據深度學習』的紅利是我們需要重點研究的問題。」周楚新說，「大數據深度學習」意味著更快速地從數據中獲得更多、也更精準的信息，但農民不喜歡空洞的概念，如何用最簡單最直接的信息，讓教育水平偏低的農民也能明白是我們最重要的課題。
過去，傳統的農業生產中的許多決策往往是靠農民自身的經驗，有的甚至是憑感覺，而用農業大數據來指導，將為農業的生產發展和政府決策提供科學、准確的依據。全國每一位農民都可以提供來自第一線的信息，同時信息的共享，使得農民在田間地頭就能夠獲知到各種農業動態信息，並通過農業大數據平台得到精確的生產指導。
周楚新表示，農業現代化是實現我國四化同步發展的重要組成部分，互聯網+農業、大數據+農業是一個萬億級大市場。包括聯想、阿里等國內互聯網及電子商務巨頭已經紛紛開始搶占市場，同時傳統農業生產資料企業也在抓緊布局農業農村信息化市場及農業農村電子商務市場。
周楚新認為，農業信息化是一種新型生產力，是我們發展的必然選擇、核心要素和制高點，支撐和引領農業現代化發展、轉型和升級的方向。以農業信息化促進乃至帶動農業現代化，對促進國民經濟和社會持續協調發展具有重要意義。
中國智慧城市發展研究中心副秘書長唐斯斯：
信息化為後發地區提供「彎道超車」的可能
「現在我國百分之百的省級城市，百分之九十的地級城市，超過百分之六十以上的縣級城市都提出要建設或者正要建設智慧城市，可以看出，智慧城市已經成為我國城市發展的主流。」中國智慧城市發展研究中心副秘書長唐斯斯說。
「建設智慧城市離不開我們正面臨的城鎮化進程的背景，大量的勞動力從農村向城市轉移，各個城市都面臨著大量的問題，公共服務跟不上、社會治理難及產業轉型難等。」唐斯斯認為，這些都倒逼我們進行體制改革和創新，而信息化則有著巨大的潛力並發揮了關鍵的作用。從信息化的發展趨勢來看，新一代的信息技術已經跟我們的經濟社會深度融合，融合才能創新，原有傳統發展模式的顛覆也為很多後發的地區提供了一個「彎道超車」的可能。
唐斯斯表示，目前我們正面臨著經濟新常態的局面，經濟發展由原來的高速發展轉為中高速發展，經濟結構發生質的變化，經濟增長動力從原來的要素驅動、投資驅動向創新驅動轉變。在這個過程中間，國家非常重視信息化的手段，希望在經濟新常態下用這樣一個新的方式來解決傳統方式難以解決的問題。
唐斯斯認為，網路安全是我們在建設智慧城市過程中不得不面對的問題，信息安全已經納入到我們國家安全的層面，然而原有的信息保障已不足以應對我們所面臨的問題。所有的雲計算是集約化的建設，如果一旦信息安全保障沒有到位，意味著我們將面臨更大的風險，這是我們需要特別注意的。
「移動互聯網已經進入了一個全面爆發的時代，民眾需求的變化，對政府提出了更高的要求，對我們原有的服務模式也提出了更高的要求。」唐斯斯說，為此，國家在信息化的戰略方面密集地頒布了一系列的政策，希望信息化成為促進我國經濟社會發展的強大動力和支撐。同時，信息惠民政策的密集出台，意味著信息化從為政府服務，向更多的為民眾服務轉變。
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㈢ 信息時代:靠大數據運用和保護知識產權
這是一個信息時代，一個因信息互聯而變得「無國界」的時代。在這樣的時代，數字內容的生產方式被改變。在9月10日下午舉行的一場分論壇上，與會嘉賓和台下觀眾共同探討了「信息時代的知識產權」這一新議題。
「知識產權是一種靈活的工具，使用技術的人越多，其市場越大。各國大都有自己的知識產權保護體系，但在信息化和數字化時代，知識產權是國際化的，存在於全球價值鏈中。這並不是件壞事，因為各國可以更方便地攜手解決一些難題，使價值鏈中的各個環節發揮更大效用。」世界知識產權組織總幹事、全球議程理事會創意經濟議題組專家高銳表示。
在中國國家知識產權局局長申長雨看來，信息時代既給知識產權帶來了挑戰，也注入了活力。「電子商務發展促成交易井噴後，帶來了更多的侵權問題，知識產權越來越呈現出線上線下結合的特點，這是新的挑戰。但是，中國信息領域的專利申請量連續多年排名靠前，為知識產權業務的開展提供了新平台，縮短了審批時間，這又是活力來源。」
「在信息時代，很多商業模式是由第三方平台建立的，在這種情況下，很難界定IP的價值是屬於創辦人還是第三方。比如，在社交媒體上發布的原創照片，每一次轉發的過程都涉及知識產權保護，這是個很復雜的問題，對每個人來說都是挑戰。」東軟集團股份有限公司董事長兼首席執行官劉積仁持有這樣的觀點。
對中小企業而言，信息時代知識產權的保護是否更具挑戰？
岡薩雷斯·拉雅是國際貿易中心的執行主任，她認為全世界正處於持續創新當中，這是一個沒有終點的過程。「在全球企業總數中，中小企業佔到了70%至80%，這些企業也要通過基於互聯網創新獲得更多資金和更好的市場。所以，相關部門就要幫助其降低知識產權保護成本，簡化申請流程，尤其是在跨境電子商務的模式中。」
有觀眾在現場提到微信平台可以追蹤原創作品使用情況的案例。申長雨表示，這是一種符合信息時代特徵的知識產權保護手段。「互聯網上侵權事件的特點是發生得快、消失得快、擴張得快，誰是侵權人難以界定。這也就要求我們必須研究互聯網環境下保護的利益平衡，必須加強國際合作、研究新技術。同時，在加強司法保護之外，還要重視行政保護，發揮其便捷高效且成本低的優勢。」
當然，這是一個信息的時代，更是一個大數據的時代。在回答《經濟日報》記者關於大數據如何助力知識產權保護的問題時，申長雨說，2014年國家知識產權局共受理發明專利申請92.8萬件，涉及的數據浩如煙海，要想從中找到有用的信息和潛在的發展點，必須運用大數據來挖掘、處理、整合。同樣，政府可以藉由大數據決策重大科技經濟活動，企業可以藉由大數據布局市場、指導產品研發，高校可以藉由大數據確定科研方向、提高科研效率。「保護和運用是知識產權發展這輛汽車的『驅動輪』，大數據也可以讓這輛車跑得更快。
㈣ 數字經濟時代 安全科技如何為經濟「保駕護航」四位專家這樣說
當今時代，大數據、AI演算法等方便了我們的生活，提高了生產效率，數據已經成為了數字時代的「石油」。但大數據的存在也意味著海量的用戶信息被用來發掘產生價值，信息泄露、黑灰產攻擊等問題層出不窮，安全似乎已經成為了數字經濟發展木巧孫此桶上的那一塊「短板」。
企業技術發展和用戶信息保護的平衡上，存在哪些難點？在不斷發展的 科技 、復雜多變的國際形勢和人民新的生活方式面前，現有法律框架面臨著什麼樣的挑戰？如何讓安全為數字化發展「保駕護航」？
8月6日，2021新京報貝殼 財經 夏季峰會——數字經濟時代的風險防控線上論壇舉行，中國政法大學傳播法研究中心副主任朱巍、北京師范大學網路法治國際中心執行主任吳沈括、中國信通院雲計算與大數據研究所副所長魏凱、螞蟻集團安全事業群總裁趙聞飆就上述問題闡述了自己的觀點。
當人變成「電池人」 保護信息安全難在哪兒？
AI時代，不少APP都需要收集足夠多的用戶數據，才能支持其運營。如短視頻平台的視頻推送，電商平台的商品推薦等都需要收集用戶數據後才能讓演算法正常運轉，在此過程中，用戶也往往面臨著暴露隱私的潛在風險。
「互聯網時代，人慢慢變成了『電池人』。」朱巍表示，「每個人在互聯網時代中通過演算法、人工智慧、數據採集後都變成了手段，而不是目的。消費者和用戶在很多平台中，通過自己的數據為這些平台『蓄能』，這種生態到底可不可取，利弊關繫到底在什麼地方，我覺得需要予以好好解決。」
在朱巍看來，要解決技術發展與用戶信息保護平衡點的問題，需要明晰大數據產權問題，「目前，從中國的法律體系來看，《民法典》、《個人信息保護法》二審稿等相關法律里對個人信息的概念已經做了非常詳細的描述，但並沒有對大數據的性質做出具體的規定。《民法典》最後一審稿出來之後，曾經把數據信息納入到《民法典》中的知識產權的課題裡面，對此我們曾提出反對，因為數據信息里既包括大數據，也包括個人信息，個人信息是隱私權，不能轉化成大數據，至少一定程度上是不可以的，因為有巨大的爭議，《民法典》後來把這條刪掉了。」
「所以我們能發現，個人信息和大數據有千絲萬縷凱純的關系，在行業適用領域中，大數據的產權問題還沒有明晰。現在，國家正在出台關於數字經濟孝迅的指導意見，有一些還沒有向 社會 公布，公布的時候我相信數據信息的概念至少在產權領域會變明晰。」朱巍稱。
此外，朱巍認為，當個人信息與其他法律交織在一起，讓問題變得更加復雜。「目前，《刑法》、《個人信息保護法》等都有對敏感信息范圍的相關規定，且內涵和外延完全不一樣，這就出現了一個非常有意思的問題：當我們研究的時候提到敏感信息，我們要先問一下是那部法律中的。所以是不是應該有一個統領，至少在概念上能夠說清楚，但是目前為止看好像還沒有。現在當我們研究一些法律問題，不單純是個人信息保護問題，而是個人信息保護和其他法律關系相互交叉的問題，這就讓問題本身變得復雜了。比如說我們天天講的金融廣告，你的行為產生了數據採納之後給你推金融廣告，表面看是廣告法的相關內容，但實際上是完完全全的基礎大數據和個人信息產生的法律關系。」
從企業到國際 社會 數字化轉型風險幾何？
事實上，每個用戶貢獻的數據最終都將匯成一道數據洪流，個人、產業、國家、國際 社會 由此交織在一起。除了用戶外，企業在數字化轉型的過程中面對著什麼樣的風險？
「什麼是『數字化』背後的風險？它指的是——數字經濟生活中，用戶在享受數字化帶來的便捷與普惠同時，所面臨的、伴隨而來的風險。例如，對於行業商戶來說，羊毛黨造成的『營銷資金風險』，足以讓商戶精心打造的營銷活動毀於一旦。對於個人用戶而言，網路欺詐、賬戶盜用等問題，更是成為了數字經濟中高發的、危害性極大的安全問題。如今的黑產作案越來越趨於多平台、多鏈路、團隊化和智能化。這使得對抗黑產、防範智能化風險，已經轉化為了一個全新的命題。」趙聞飆表示。
趙聞飆透露，早在六七年前，螞蟻團隊就已經在平常應對黑產攻擊中，發現了AI的痕跡。「不可忽略的是，伴隨著人工智慧技術的高速發展和加持，這一風險仍將持續加劇，並且演變為『智能化』背後的風險。」
那麼，當我們把視野從個人用戶、企業再擴展到國際 社會 ，數字化的風險又有何變化呢？
在吳沈括看來，隨著數字化轉型的加速，經濟構成、民眾生活方式、 社會 治理甚至是國家層面和全球治理層面都已經產生了非常大的變化。
吳沈括認為，在這個變化的過程中，需要注意到三個復雜性，「第一個是參與數據活動當中主體的復雜性，從用戶個人到產業、國家甚至國際 社會 ，在這個過程中，主體結構的復雜性是跨部門、跨行業、跨國的存在，而這使得數據處理和數據活動過程中面對的場景更為復雜，而且在快速的迭代更新中，這就是第二個場景的復雜性。因此，我們在一些傳統的場景中歸納總結出來規則，面對新場景的時候，或許面對著非常大的適用的困難。於是，在這樣的背景下形成了第三個復雜性，就是訴求的復雜性。」
如何保護數字經濟發展？用AI對抗AI
針對如此之多的復雜問題，我們應該怎麼做？專家們給出了不同的建議。
首先，是充分的激勵機制。
在吳沈括看來，數據業務和數據流轉利用過程中，知識、能力的不對稱導致很多情況下透明度不足，進而導致了信任度不足，「國內國際跨部門跨行業的主體之間形成有效的信任度，是我們對數字化生活給予有效的信賴的基礎。在有了充分的信用度之後，我們需要一個必要的激勵度，目前來看，以數據驅動的各類創新在不斷推動（經濟的發展），在這個過程中，如何確保，以及如何最大限度的激勵在數據流轉利用等各類數據活動中做出了貢獻的主體的價值，給它必要的推動，是我們需要特別重視的點。」
「我們欣喜地看到《數據安全法》以及未來要出台的《個人信息保護法》正在給數字經濟的發展制定一些規則，這是市場急需的，但不是事無巨細的，可能只能做到原則性的。至於如何落實，可能需要細則，需要透明度，需要讓企業實際有動力落實這個機制，例如對其聲譽有顯性化激勵，這就需要配套的措施，而不只是懲罰。」 魏凱表示。
此外，通過技術來幫助解決安全問題也是專家們共同的觀點。
在魏凱看來，前幾年，大數據的應用側重於做報表，做大屏幕，給決策者直觀的相關數據。但是現在大數據的技術的應用往往不是這樣，而是已經深入到決策閉環里去了。「以前的報表，看了以後採取決策仍然要靠人拍板，而現在很多大數據的風控，大數據的精準廣告，其實人都不在閉環裡面，人只要把規則定好，數據驅動就可以閉環自動執行。」
「現在，一種新的模式正在崛起，如區塊鏈的技術允許我們不再把數據集中起來也能夠享受數據融合的紅利，當前這類技術正在快速的升溫，這就有可能創造一種新的大數據的應用模式。」魏凱表示。
趙聞飆表示，傳統風控受制於技術成本、數據規模和演算法效能，許多場景還是專家經驗驅動，而不是數據智能驅動。「支付寶每天有數億筆交易，面對如此龐大的計算量，一旦決策產生延遲，就給了黑產可乘之機。因此，發展面向可信人工智慧技術的下一代風控技術體系成為了我們的必由之路。」
他舉例稱，通過人工智慧與金融風控的深度融合，支付寶的AI大腦AlphaRisk能夠在零人工干預的全自動模式下，對風險進行毫秒級的響應。例如，在網路欺詐風險識別場景下，當系統識別到用戶遇到詐騙風險時，AI機器人會以小於0.1秒的速度向用戶呼出「叫醒電話」。此外，在快速響應當下風險的同時，AlphaRisk還具備自學習、自適應的能力，從而將安全從靜態的被動防守，轉變為動態的主動對抗。
「以前我們發展任何產業的時候都是包容審慎，而現在更多的是審慎包容。以前是效率優先，安全其次，先發展起來再說。現在看來，安全可能就是木桶上的短板，我國互聯網產業、規模、技術發展已經很大很快了，如果追求安全問題，一定會犧牲市場，一定會犧牲效率，但從長遠的角度看，我認為這種做法是沒有問題的。」朱巍表示。
㈤ 請問大數據在未來會有怎樣的趨勢
大數抄據肯定是未來的趨勢襲，復雜的分析也是根據業務的發展越來越重要，越來越多。hadoop作為開源的大數據分析工具會有很多的應用。
大數據的實時性會變得越來越重要，實時性的大數據分析工具也會起來，storm，spark等，一些國內的廠商GBase，Yonghong Z-Data Mart等都是值得期待的。
㈥ 什麼和大數據隨之在整個供應鏈中被廣泛應用
什麼和大數據隨之在整個供應鏈中被廣泛應用
什麼和大數據隨之在整個供應鏈中被廣泛應用，在數字化時代，數據分析逐步成為從業人員的必備技能之一。所以我們應該注重做好數據分析。那麼什麼和大數據隨之在整個供應鏈中被廣泛應用？
大數據時代對采購和供應鏈帶來的挑戰和機遇
1、大數據時代及其特徵
大數據(Big Data)是指所涉及的規模巨大的數據。隨著時代的不斷進步以及科技的飛速發展，互聯網、物聯網、移動通訊、管理信息化、電子商務等技術不斷相互滲透，並作用到國家、企業和民生的方方面面，今天，人們用大數據來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，以及在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助人們處理事務和決策等更積極目的的資訊與知識。
美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。從這些數據每天增加的數量來看，世界目前已進入大數據時代。
大數據時代凸顯了數據資源的重要意義。2012年奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動大數據相關產業的發展，將「大數據戰略」上升為國家戰略，將大數據定義為「未來的新石油」，把對數據的佔有和控制視為陸權、海權、空權之外的另一種國家核心資產。2013年，法國政府發布了其《數字化路線圖》，列出了將會大力支持的5項戰略性高新技術，「大數據」就是其中一項。
2012年，日本總務省發布2013年行動計劃，明確提出「通過大數據和開放數據開創新市場」。聯合國在2012年發布的大數據政務白皮書中指出，大數據對於聯合國和各國政府來說是一個歷史性的機遇。我國也將大數據產業看作為戰略性產業，成立了「大數據專家委員會」。
在「大數據」2014年十大趨勢預測中，包括了數據商品化與數據共享聯盟化，大數據生態環境逐步發展等內容。同時，大數據專家委員會預測，2014年大數據在互聯網和電子商務、金融(股市預測、金融分析)、健康醫療(流行病監控和預測等)、生物信息、制葯等方面將會有令人矚目的應用。
大數據時代是大數據價值充分發揮的時代。據賽門鐵克公司的調研報告，全球企業的信息存儲總量已達2.2ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB），年增67％。世界上每分鍾產生1700TB 的數據，但是吸引我們的不僅僅是這個龐大的數字本身，而是我們如何利用這些數據做些什麼。
大數據可以運用到各行各業，在宏觀經濟方面，IBM日本公司建立經濟指標預測系統，從互聯網新聞中搜索影響製造業的480項經濟數據，計算采購經理人指數的預測值；印第安納大學利用谷歌公司提供的心情分析工具，從近千萬條網民留言中歸納出六種心情，進而對道瓊斯工業指數的變化進行預測，准確率達到87%；
在製造業方面，華爾街對沖基金依據購物網站的顧客評論，分析企業產品銷售狀況；一些企業利用大數據分析實現對采購和合理庫存量的管理，通過分析網上數據了解客戶需求、掌握市場動向，等等。
據麥肯錫公司測算：大數據將給美國醫療服務業帶來3000億美元的價值，使美國零售業凈利潤增長達到60%，使製造業產品開發、組裝成本下降50%，而大數據所帶來的新需求，將推動整個信息產業的創新發展；根據經濟與商業研究中心的最新研究，大數據將為英國經濟增加2160億英鎊（約合3467億美元）以上的潛在收益。
2、大數據時代對采購和供應鏈帶來的挑戰和機遇
首先，商務環境和商務模式變得越來越復雜，且更加動盪、多樣和個性化。其二，電子商務業務模式的飛速發展打破了國家疆界，使得跨境業務速增、商業活動頻繁，同時伴隨著數據量的劇增。。其三，大數據應用處理成為企業和社會競爭發展的重要焦點。其四，有效挖掘大數據成為時代面臨的重要課題。最後，許多企業對大數據的重要性認識不足，沒有充分了解其價值。
供應鏈管理中，及時和准確的數據，為什麼如此重要？
1 、供應鏈中數據的類型
數據有許多類型，其中有一種分類方法是把它分為靜態和動態數據，前者包括了公司基本信息、產品型號、采購價格、BOM等等相對固定的信息。
後者主要是一些交易性的信息，比如生產線每日的產量、客戶訂單數量、倉庫實際收貨數量、運輸所在位置等等變動的信息。
靜態數據做到准確即可，沒有實時性的要求，比如公司的名稱一般不會發生變動，只需要確保公司地址、法人和開戶銀行等信息是正確的。
動態數據的要求就很高了，不僅要准確，還要能反映出每時每刻的實際情況。
大家都有網購的經驗，在商品出庫以後，快遞公司會每隔一段時間刷新包裹所在位置，這是通過車載GPS定位實現的，然後根據卡車配送計劃，大致上能給出派送的時間。通過一台卡車上的GPS，可以跟蹤整車的貨物，這是1對N的關系，因此實現動態數據的成本並不高。
離散型製造業的情況就復雜多了，一件商品需要從原材料供應商開始追溯，進入工廠以後，需要經過若干個不同生產加工中心，然後完成組裝、檢驗，最終才能入庫，配送給下游的經銷商或零售商。
我們很少會在原材料上放置追蹤】定位裝置，除非這批貨物價值很高，或是有這方面的強制監管要求，比如葯品。
如果想要跟蹤生產進度，就需要使用工業4、0的技術，在每台設備上裝感測器，完成加工後，系統自動上傳數據。如果要在每台生產和內部搬運設備上都安裝感測器，對於一家工廠來說負擔太大，性價比不高，除了少數的行業標桿企業以外，對於大多數工廠來說，想要做實時數據的想法並不強烈。
2、 為什麼供應鏈需要及時和准確的數據？
話雖如此，供應鏈對於數據及時和准確性是有很強的需求的，因為我們要在所有的生產、分銷、采購和售後服務之間建立數據的無縫鏈接。除此之外，還有兩個關鍵因素使得我們必須獲得及時和准確性。
2、1增強供應鏈可視性
對於供應鏈上的玩家來說，關鍵的可視性問題包括了貨物的預計生產出貨時間，比如供應商承諾了30天交貨，但是實際上他需要45天，因為一些原材料漲價了，供應商需要更多的時間在市場上找到貨源，他不願意買更貴的原料，因為這會增加成本，除非客戶願意接受供應商的調價請求。
原料和零部件庫存的所處位置也屬於可視性，客戶需要根據這些信息，來安排後續的生產和銷售計劃，並且非常依賴於信息的准確性。當供應商承諾貨物將會在某日送到客戶工廠後，供應鏈就把這個信息輸入系統，並以此為依據來制定生產計劃，銷售根據生產完成日期來通知客戶，環環相扣。
一旦供應商的信息有誤，貨物晚於承諾時間到達，就會影響到供應鏈下游的安排，所謂的「計劃趕不上變化」就發生了。
追蹤交貨期和庫存位置僅是可視性的初階水平，更深層次的要求是可以預警供應鏈中斷風險。根據現有的信息，我們需要判斷何時何地會出現缺貨，以及對生產和銷售的影響是什麼。
比如，生產線缺少某種零部件，所以會停線4個小時。如果每小時產量是100套產品，每套售價是200元，那麼造成的損失就等於4*100*200=80000元。
當然在現實世界中計算的方式更加復雜，某種原料的短缺會牽涉到N多產品和N多客戶。如果我們能增強可視性，就能夠預見到未來的潛在供應短缺，並能夠在第一時間里作出反應。
要實現這點，就必須讓數據及時和准確地在供應鏈上下游之間自動傳輸，盡量減少人為的干預的環節。
2、2提高計劃的'有效性
預測計劃的重要輸入是歷史銷售記錄，以數據為基礎，結合預測模型，制定出中長期的預測。
對於製造企業來說，財務需要供應鏈提供的輸入，來制定未來的商業計劃和各類預算，比如庫存、采購金額、運費等等。
底層數據的准確性非常重要，所有的計劃都是在這些數據的基礎上，配以數據模型，然後「加工」出來的。供應鏈會花費一定的時間在數據維護上，就是要確保基礎數據的准確性。
我們知道預測有一個定律，近期的准確性高於遠期的，就像是預測天氣一樣，天氣預報上關於明天的天氣是最準的，越往後准確性越低。
供應鏈為了增強預測准確性，就需要拿到最新的數據，這樣做出來的計劃准確性就越高。現在的需求波動越來越頻繁，可能一天一個樣，想要做出最准確的判斷，必須用最新的數據。
3、 獲取及時和准確的數據的關鍵事項
考慮到以上的兩點動因，供應鏈一直在努力獲得最及時和准確的數據。這里有幾個需要特別留意的點值得大家關注。
3、1自動化數據採集
如有可能的話，應該盡量在實時情況下收集、傳輸數據。數據存儲在供應鏈內部和外部的各個節點上，為了提升數據可靠性和及時性，最好的辦法就是自動化採集。
在內部實施這點相對容易，只需要投資數字化工具，實施IT項目就可以實現。
在外部夥伴實施起來難度就高了，其中的最大阻力是害怕共享數據後的商業機密泄露。
供應商擔心客戶知道了他的上游供應商的信息，可能會跳過中間商，不讓他繼續賺差價。因此在做系統對接的時候，要確保只分享可以分享的數據，比如包裝規格之類的。
3、2控制對相關數據的訪問
根據使用者在公司中的職能，給予特定的數據訪問許可權，比如采購訂單只能由采購計劃員進行創建和修改，公司里的其他人只有查看的許可權。
對於外部夥伴也是一樣，客戶可以查看供應商的庫存商品數量信息，但他絕對不能訪問商品的成本分析等商業機密。
3、3努力提升、維護數據的准確性
我們需要不斷提升數據的准確性，其中關鍵在於數據採集和輸入。我們要定期維護數據，比如系統中庫存或是倒沖過賬出現了負數，說明某些地方的數據存在問題，流程可能有漏洞，需要我們找到問題點並且盡快處理掉。
數據是供應鏈的根基，為我們制定各類計劃提供了基礎。實現准確和及時的數據雖然有點小貴，但是在供應鏈大中斷時期（the Great Supply Chain Disruption），投資必然能帶來相應的回報。
大數據成為供應鏈利器
在中國供應鏈大數據份額中，零售業、製造業、服務業(非金融)、醫療業佔比最多，約佔83%市場份額，而能源僅佔1%。而據易觀智庫預測，2016年中國供應鏈大數據市場將達到60億左右(不含供應鏈金融部分)。
該報告把供應鏈大數據分為結構數據、非結構數據、感測器數據及新類型數據四種，涵蓋了交易數據、時間段數據、庫存數據、客戶服務數據、位置數據等各個方面。報告顯示，目前，大數據已經被廣泛應用於包括物流、服務和金融等供應鏈環節。
有效推進物流模式變革
在供應鏈中，大數據的作用首先體現在物流中。2014年12月26日，中國物流信息中心公布的數據顯示，1-11月，全國社會物流總額196.9萬億元，按可比價格計算，增長8.3%，較上年同期回落1.3個百分點。而從近五年的情況來看，物流企業資產規模增速逐步放緩，物流企業經營效益偏弱。
在這種情況下，物流企業需要從價值延伸的角度提供超過客戶預期的服務，以高效物流+增值服務的思路發展，而大數據是物流企業提供增值服務的基礎要素。另外，隨著眾多專業化物流模式的興起，降低供應鏈成本的核心將是數據資產的運用，大數據能夠有效地推進高效率的`物流模式變革，是降低物流成本費用的有效手段。
利用大數據，企業可以與中國氣象服務中心合作，收集高速公路信息，提供全國高速公路的天氣預報和道路實況服務，可以優化行車路線，並對車輛和貨物狀態進行實時監控、評估和預警，對產品的運輸進行智能追溯。
企業通過大數據，依據物流的時間、成本、服務、物流數據、客戶需要等決策因素，可以對風險進行有效預測和評估，制定出合理、准確和科學的決策。利用物流數據，企業可以進行詳細的區域和網店預測，幫助電商平台和快遞公司迅速做出決策。
例如，亞馬遜已經申請專利的「預測性物流」就是個利用大數據洞察用戶需求的典範。「預測性物流」會檢測用戶的滑鼠在商品上的停留時間，再綜合考慮用戶的購買歷史、搜索記錄、願望清單等。
從而根據這些海量數據預判用戶的購買行為，提前將這些商品運出倉庫，放到托運中心寄存，等到用戶真的下單了，就可以立即開始運送商品。通過利用大數據，亞馬遜大幅縮減了商品的送貨時間。
構建預測模式提高協同效應
根據大數據的分析，物流企業可以構建預測模式，實現對產品銷量的精準預測，進而實現對未來庫存量的精準計算，使工廠、區域市場、本地市場的庫存配置更加合理，從而提高協同效應。企業可以通過充分掌握供應鏈物流過程中的所有基礎數據，結合企業自身的資源、能力狀況，對整個供應鏈進行必要的控制和監督。
例如，神州租車的車輛租用率曾經在達到一定程度後出現了瓶頸，一部分車輛出現空置狀態。通過使用SAP推出的資料庫平台SAPHana，神州租車優化了流程，將車輛使用率再次提高了15%。
提供精準金融服務
通過大數據技術進行行業分析和價格波動分析，能夠盡早提出預警，規避信貸風險，可以對目標客戶進行資信評估、審批短期小額貸款，以及精準金融和物流服務貸款。
例如，為了實現銀行和中小外貿企業之間的對接、打破信息不對等的狀態，阿里巴巴旗下一達通公司運用自身的系統處理能力，將監管、申請、投放、還款、放貸等相關融資工作納入一個統一的信息化網路處理平台，通過全程掌控交易流程。
獲取交易環節的詳細數據和信息，以第三方服務平台的角色驗證企業貿易真實性，實現各方信息交互、業務協同、交易透明，從而為解決中小企業融資難問題找到可行的方案。
在供應鏈金融中，大數據還可以提供諸多的增值服務。利用大數據，從源頭獲取用戶需求信息，洞察潛在需求，為供應鏈提供信息咨詢;可以對供應鏈金融上下遊客戶進行全方位信用管理，形成互動的監管和控制機制，降低交易成本和風險;對供應鏈績效進行分析與預測，指導供應鏈管理，尤其是供應鏈協同數據的運營。
㈦ 大數據「點將」，這些世界級大咖牛在哪
國際大咖全能王：柯克·伯爾尼(Kirk Borne)25位全球頂尖大數據科學家之一、博思艾倫高級數據科學家、天體物理學家和空間科學家柯克·伯爾尼現擔任博思艾倫（Booz AllenHamwuilton）公司高級數據科學家。被媒體評為25位全球頂尖大數據科學家之一，並在2014年被評為IBM大數據與分析英雄。除了任職於博思艾倫，他還是很多其它公司的顧問委員會成員。他在加州理工學院獲得了天體物理學博士學位，是一名天體物理學家和空間科學家，不愧為一個全能王。塔尖人物：馬克·范·雷蒙南(Mark van Rijmenam)全球十大頂尖大數據影響人物之一、知名大數據網站Datafloq創始人馬克·范·雷蒙南，全球十大頂尖大數據影響人物之一、著名演講家、博士。在大數據、數據區塊鏈、物聯網和顛覆性創新方面有很高的建樹：知名大數據網站Datafloq創始人、數字化領導力實驗室創建合夥人、荷蘭Data Donderdag大數據論壇聯合創始人，著有《Think Bigger: Developing a Successful Big Data Strategy for YourBusiness》。前瞻：傑克·肖(Jack Shaw)美國BBT公司總裁，美國數據區塊鏈委員會高級負責人、全球區塊鏈委員會高級顧問、高級戰略咨詢專家傑克·肖，作為當今世界極具前瞻性的世界著名未來學專家，傑克•肖致力於通過定量、定時、定性和其他科學方法，探討現代工業和科學技術的發展對人類社會的影響，擁有超過30年探索未來社會發展預測的研究經驗，專注領域包括新生技術，如大數據、AI、物聯網、3D列印技術、移動商務、數據分析等等，是世界5大頂尖科技未來學專家之一。
㈧ 大數據瘋狂來襲 看電商如何招架
大數據瘋狂來襲 看電商如何招架
大數據時代的到來，不僅給電商帶來機遇也帶來了挑戰。謝俊雋首先表示，大數據最大的價值在於提升電商從業者的存活率。它給電商帶來可喜的成就是，有更多的電商可以存活下來並通過大數據找到盈利點。締元信.網路數據做的本質的工作就是希望讓更多的人通過使用大數據而活下來。利用數據統計，讓數據的可讀、可視、可應用的門檻降到大范疇，提升電商的存活概率，使電商行業走向更好的發展趨勢。
陳濤的觀點是，大數據對中小電商是很好的機會，可以讓小電商跟大品牌去抗衡。其重視用營銷手段提升轉化率，利用大數據做轉型，數據在很多情況下便成為一種資產。
周翔覺得，大數據對電商最大的價值是對供應鏈進行了優化。無論選擇產品，還是物流配送，或是人力資源配置，都依託大數據從前端到終端進行全程優化。
宗瑞興說，大數據才剛剛開始，未來可用的數據更多。利用數據收集、挖掘把數據資產變現。而締元信.網路數據所做的工作，就把不同的平台打通，將數據轉化成價值。大數據不是提高生存率，而是讓能用數據的存活率提升。這既是機會，也是挑戰，中國的EMP(電商管理平台)市場並沒有建立起來，未來有更廣闊的大數據發展空間。
梅濤認為，大數據浪潮到來後，最具顛覆性的是，能不能想到離散的數據之間是否具有關聯關系。以前做精算模型只會針對同一行業進行分析，當物聯網出現以後，增加了很多新的要素。原來割裂的數據或問題被聯系起來分析，完全離散的數據之間也發現很多關聯關系。
電商如何處切入大數據應用
專家們各有見解，各獻干貨。建議如下：
宗瑞興：首先要打通內部，做好自己的數據管理體系，未來才好與外部數據對接。
周翔：分四步曲，首先要有良數據，然後在需要的業務產品中進行中試，再根據中試進行迭代，最後規模化。從良數據到中試就是對數據進行清洗的過程，迭代就是不斷試錯的過程。
陳濤：第一，培養數據的感覺，學習從營銷到數據的關系。第二，請第三方服務商，給出建議性的規劃或設計。數據研究的效果一定是隱性的，是慢慢的過程。可以聽取締元信.網路數據作為數據服務商，提供的專業建議規劃，對整個公司的健康發展很有幫助。第三，在行業內，精心研究產品和服務。大數據是孤獨的，不如營銷圈熱鬧，需要靜下心來研究技術。
謝俊雋：有兩個建議。第一個是知己知彼，先把自己內部的數據做一次梳理。把數據統計和目標進行對接，數據的記錄是符合業務操作的需求和流程，不管是解讀成本，還是對工作的指導，都是從數據中汲取價值。第二個是對使用的數據統計工具進行梳理。
面對大數據浪潮，如何規避陷阱
大數據浪潮接踵而來，帶來機遇的背後也隱藏著未知的陷阱。專家們用曾經歷的陷阱，來警醒我們的下一步。謝俊雋建議道，單從熟悉的領域里解讀出了它的價值，這個價值有可能是片面性的，若從另外一個行業看，便是一個陷阱。
陳濤認為，大數據對創業公司來說是很好的退出機制。在某種程度上，如果沒有大的契機，現在的格局很難有所變化。數據不是副產品，是資產，把資產管理好了，比強勢的累計銷售額來得更加具有長遠性。
周翔表示，從應用數據的角度，如果本身沒有一套方法論，就要找到一個好的第三方服務商。首先可視、可讀、客觀用，三者缺一不可，理性判斷以後，還是需要感性。而好的數據採集方式，加上好的數據整理方式，有一個好的方法論，幫助你做一些業務決策的判斷，就是理性加感性結合在一起。
宗瑞興覺得，拋開大數據，數據中最大問題就是如何解讀它。要麼請專業人員，要麼找締元信.網路數據這樣專業的第三方數據公司。不管是大數據，還是小數據，一定要去深究，不深究永遠發現不了存在的問題。
大數據未來將呈現什麼狀態，是壟斷，還是開放？
當大數據的趨勢越來越深入以後，數據是局部封閉使用價值，還是開放共享，一直是兩難問題？把難題拋給嘉賓們，看他們如何解答？
宗瑞興：有兩個因素，第一，一些的確有壟斷地位，是可以理解。第二，在數據市場形勢下，可供交換的數據平台和數據產品太少。而數據以什麼方式解讀，數據市場、數據產品、數據對接也存在問題。在這個過程中，就需要第三方數據公司為我們提供服務。
周翔：數據產業鏈條的生態還沒有形成，僅停留在營銷層面。數據平台的提供商本身就是虛擬的廠商，是無形的租賃大家的市場，將所有的行為租賃給商戶。當商戶們知道如何更好地運用這些數據去創造價值的時候，整個閉環就形成了。
陳濤：從目前來看，短期內很難開放，即使開放也是局部的，或者是象徵性的開放。企業很難把真實用戶的消費記錄開放出來，數據的交換，從傳統企業、電商到大平台，是需要一個過程的。另一方面法律法規、行業標準的建立與實施也很重要。
謝俊雋：數據的開放心態是建立在他們在自己垂直領域的自信情況下。而締元信.網路數據的數據統計技術在整個行業中是很自信的。
梅濤：做大數據和用大數據完全是兩個概念。做大數據有BAT這樣的巨頭在，基本格局不會有顛覆性的變化。而在大數據基本環境的完善過程中使用大數據的空間是非常大的。面對大數據浪潮，要緊跟趨勢，規避陷阱。
2014年，大數據將會從飄在空中、掛在業內人士口頭的概念變成落地的實踐。當然，不會是全面開花，而是會在部分領域率先突破。就互聯網營銷而言，以網民跨網站訪問和使用軌跡數據為基礎，進行數據挖掘、建立相關模型，並據此進行精準營銷，這方面的應用將真正進入實戰階段。
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㈨ 7 個你不可不知的大數據定義
7 個你不可不知的大數據定義
在大多數人根本不知道大數據(Big Data)到底是什麼的時候，不可否認的是，大數據已經在 21 世紀掀起一場驚濤駭浪。根據研究機構 IDC(國際數據資訊公司)的分析，這個世界上的資料正在以每兩年就翻倍的驚人速度增加中。了解大數據、如何利用巨量資料，成了人人關心的重點議題。
盡管大數據的定義各家歧異，但基本上，大數據領域里的每個人都同意一點：大數據不僅僅是指更多資料而已。這篇文章整理出 7 個重要的大數據觀點，希望大家不只是看著大數據的表皮，而能用不同的角度深入檢視大數據。
1) 最基本的大數據定義 The Original Big Data
大數據的 3Vs 定義是目前為止最受推崇且最廣為人知的說法。3Vs 由 Gartner 的分析師 Doug Laney 最早在 2001 年時提出，分別代表資料量 Volume、資料傳輸速度 Velocity、資料類型 Variety。從那之後，便有人在 3Vs 之外陸續提出更多「V」， Veracity、Validity、 Value、Visibility 等，其中又以 Veracity (真實性)最被普遍認同。
3Vs 定義在上一篇文章中有仔細介紹，在這就不詳述了，請參考《巨量資料的時代，用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認識大數據》。
2) 大數據即科技 Big Data as Technology
大數據並不是什麼嶄新的概念，好幾十年前 CERN 的科學家就在處理每秒上看 PB (Peta Bytes)巨量資料。那為什麼一直到近幾年「大數據」這顆塬子彈才被投到科技圈，轟得人人叄句不離大數據?
現今要處理的資料量更龐大、資料產生跟處理速度更驚人、資料來源更多樣，於是處理、儲存大量資料的新技術跟工具快速發展，像是開源軟體 Hadoop 跟 NoSQL 資料庫。新科技誕生後，開發者跟使用者需要一個專業名詞來與之前的科技作出區別，於是「大數據」一詞因應而生。
因此大數據不只是指資料，也指這些用來分析、處理巨量資料的新興科技。
「Big Data is the new tools helping us find relevant data and analyze its implications.」
3) 大數據即不同的資料類型 Big Data as Data Distinctions
現今「大數據」所涉及的資料已經和過去的資料已經不同了。根據 Hortonworks 公司戰略副總裁 Shaun Connolly 的說法1，過去的資料大部分是人工手記下來的交易紀錄(Transactions)，現在則是機器替我們記錄下來的交易資料;除此之外，還有人們跟事物、企業間的互動資料(Interactions)，例如人們在網路上點擊網頁跟連結的紀錄;最後則是機器自動生成、累積下來的觀察資料(Observations)，例如智慧型家居產品記錄下來的室溫變化等。
因此 Shaun Connolly 定義大數據是由交易、互動、觀察資料所組成的資料型態。
"Big Data = Transactions + Interactions + Observations"
4) 大數據即訊號 Big Data as Signals
SAP 公司的高管 Steve Lucas 不以資料型態來看待大數據，而是以目的(intent)跟時機(timing)。在過去，企業收集到的資料只能在事情發生後引以為鑒，但現在企業收集到的是「新訊號」2，可以在事情發生前得到前兆跟提示，進而做出行動來影響事情結果。例如某品牌廣告在社群網站上的「贊」數、點閱率如果跌落谷底，公司便可以預期接下來產品銷售量一定也會慘不忍睹;同樣的情形在過去時，公司所得到的數據就是產品發售後的銷售量。
「Big Data is the new signals.」
5) 大數據即機會 Big Data as Opportunity
根據 451 Research 的數據專家 Matt Aslett，他將大數據定義為「以前因為科技所限而忽略的資料」3，這個說法也受到許多人的贊同，因為多半提起大數據時，都是在討論這些以前無法分析處理、囊括其中的資料。
"Big Data is data that was previously ignored because of technology limitations."
其實他在文中並不是用 Big Data 一字，而是使用「Dark Data(暗數據)」。事實上許多公司都使用暗數據這個字，因為當資料變「暗」了，便表示一個漏掉的訊息、錯失的機會，在企業策略中留下一個盲點4。一直以來，各企業僱用數據專家的目的就是希望能「點亮」這些暗數據(illuminate the Dark Data)，觀察到以前不曾注意過的趨勢、做出更全面的考量。
也因此，SAP 曾經做過一個調查顯示，將近 76% 的企業高管們視大數據為「機會」。個人也滿喜歡這個觀點，畢竟現在各公司在推動大數據的塬因，就是希望能掌握全面的訊息、把握住這些機會!
"A new survey by SAP suggests that nearly 76 percent of executives see 「Big Data」 as an opportunity" 5
6) 大數據的哲學定義 Big Data as Metaphor
著名的攝影師和出版人，前《Time(時代)》、《Life(生活)》、《National Geographic(國家地理)》雜志攝影師，負責過有史以來最大攝影項目的 Rick Smolan ，在他的著作《大數據的人性面孔》(The Human Face of Big Data)一書中，則給了大數據一個最完美的哲學定義 ——「大數據是幫助地球建構神經系統的一個過程，在這系統中，我們(人類)不過是其中一種感測器。」6
「Big Data is the process of helping the planet grow a nervous system, one in which we are just another, human, type of sensor.」
深奧吧?如果你讀過《大數據的人性面孔》一書，相信你應該會對這個比喻點頭如搗蒜。
7) 大數據是舊東西的新噱頭 Big Data as New Term for Old Stuff
也有部份人認為，「大數據」一詞被嚴重濫用，大數據只是商業智慧(Business intelligence)或商業分析(Business analytics)演化後的新字7。
㈩ 大數據時代 解析大數據真正價值所在
大數據時代：解析大數據真正價值所在
目前大數據人們已經耳熟能詳，如今在利益格局多元化、社會需求多樣化的公共決策與公共服務領域，大數據也能一顯身手。隨著中國進入大數據時代後，與其相關的各種話題就不絕於耳：電影《小時代》說會根據大數據選角和刪減戲份；網路稱靠數據挖掘押中了今年的高考作文題；目前正如火如荼的世界盃中大數據也沒有缺席——德銀甚至藉助大數據計算出了一份奪冠概率表。據外電報道，德銀根據各個球隊的FIFA排名、歷史戰績、球員構成和賭球賠率等因素，建立了量化分析模型，並根據復雜計算得到一份奪冠概率表格。其中巴西名列第一，緊隨其後的是德國、西班牙、法國。然後再根據某些假設，得出最終的冠軍得主。對於看似萬能的大數據，如今在利益格局多元化、社會需求多樣化的公共決策與公共服務領域，是否也能一顯身手呢？大數據為政策制定導航今年年初，備受關注的「單獨兩孩」政策在各地落地後，國家衛生和計劃生育委員會宣傳司司長、新聞發言人毛群安曾透露，為這項政策的出台，相關機構和部門做了將近10年的研究，對人口政策採取什麼樣的調整都進行過數據模擬。大數據同樣可以被用於城市交通規劃。PADIS還曾對某個城市的交通擁堵問題進行過預測分析。與認為應該限制人口和機動車數量，加快發展公共交通的傳統觀點不同，PADIS的預測結果顯示，人口集中居住區域與經濟中心的嚴重偏離才是導致市民出勤需求上升、交通惡化的根本原因，單純增加公共交通設施、控人控車只能揚湯止沸。為此，PADIS開出的「葯方」是改善城市規劃管理，讓城市向多中心方向發展。除了能幫助政府調整計生政策、規劃交通外，這一系統還能憑借其擁有的海量數據和強大的模擬預測能力，對延遲退休、養老金缺口、環境治理、房價上漲等熱點問題提出自己的「真知灼見」，范圍足以涵蓋我們生活的方方面面。大數據只能輔助決策大數據的魅力在於能夠通過對海量數據的分析，以一種前所未有的方式獲得具有巨大價值的產品或深刻的洞見。那麼是不是意味著可以完全相信計算機，讓數據和軟體來幫助我們做決定？答案當然是否定的。PADIS系統項目技術總監、神州數碼信息服務股份有限公司大數據專家史文釗認為，現在沒有也不應該製造出一個自動決策系統。他說，大數據只能輔助決策而不能代替決策。總結這些年的經驗，最好的系統應當是人和計算機的完美結合。大數據應用十分強大而且還會更加強大，它能實現數據挖掘分析、政策模擬、指標預警等多種功能，但它仍然只是一個輔助決策系統。挖掘大數據的富礦「互聯網女皇」瑪麗·艾克在《2014年互聯網趨勢報告》中專門將大數據提了出來，認為在2014年大數據將更加實用，比以往任何時候都更加貼近普通人的生活。從2014年開始一些依靠解讀數據提供解決方案的新型服務開始出現，大數據解決大問題的趨勢也將顯現。同時她還發現在現有的通用數據中有34%的信息具備研究價值，但其中只有7%的數據被做了標記，被分析過的只有1%。數據獲取固然重要，但缺乏分析的數據毫無意義。大數據真正的價值不是海量的數據簡單集合，而是找到這些數據之間的關聯，發現它們背後的規律，為解決實際問題服務。如同礦藏一樣，數據也有貧礦富礦之分。在目前的情況下，尤其是在智慧城市建設中，我們需要注重的應該是如何盤活已有數據存量，用好大數據增量，來提升城市公共服務能力和管理決策水平。
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