大數據對決策者的意義

❶ 大數據的意義有哪些

大數據有哪些重要的作用
主要由以下三點作用：

第一，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。

第二，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。

第三，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」。

大數據的含義包括什麼哪幾個方面?
大數據（big data），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 *** ，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，大數據的意義是什麼？
大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。
什麼是大數據？有什麼意義？
大數據就是大量的數據，通過分析找出他們的規律
大數據是什麼含義?
大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。
大數據的含義包括哪些
大數據（英語：Big data[1][2]或Megadata），或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的信息。

在總數據量相同的情況下，與個別分析獨立的小型數據集（data

set）相比，將各個小型數據 *** 並後進行分析可得出許多額外的信息和數據關系性，可用來察覺商業趨勢、判定研究質量、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定實時交通路況等；這樣的用途正是大型數據集盛行的原因。

大數據的應用示例包括大科學、RFID、感測設備網路、天文學、大氣學、基因組學、生物學、大社會數據分析、互聯網文件處理、製作互聯網搜索引擎索引、通信記錄明細、軍事偵查、社交網路、通勤時間預測、醫療記錄、照片圖像和視頻封存、大規模的電子商務等。
互聯網大數據有哪些好處多
大數據是什麼？為什麼要使用大數據？大數據有哪些流行的工具？本文將為您解答。

現在，大數據是一個被濫用的流行詞，但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。

通過整合不同來源的數據，比如：網站分析、社交數據、用戶、本地數據，大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易，成本越來越低，而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。

大數據通常與企業商業智能（BI）和數據倉庫有共同的特點：高成本、高難度、高風險。

以前的商業智能和數據倉庫的舉措是失敗的，因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實並非如此，實際上你可以在當天就獲得真實的意圖，至少是在數周內。

為什麼使用大數據？

數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自於我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時，谷歌分析的數據開始進行抽樣，這會使得數據的真正價值被隱藏。

現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據，因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑（或者訪問流）中的每一個點擊行為。另外，如果你加入一些其他的數據源，他就真正的變成了大數據。

更完整的解析

大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景，來完成一個更加完整的報告。舉個例子，如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中，你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。

現在你已經被這些知識武裝起來了，那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。

類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具（比如：大數據分析）。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案，每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數分鍾內分析你的數據，並且可以滿足任何的預算要求。

大數據是什麼？

由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據，因此大數據變得難以關聯、處理和管理，特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候，高德納公司（Gartner Group，成立於1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司）的分析師把它分成個3個V加以區分：

量級（Volume）：大量的數據

速率（Velocity）：高速的數據產出

多樣性（Variety）：多種類型和來源的數據。

正如我們所說，大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型，他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式：

網站分析

移動分析

設備/感測器數據

用戶數據（CRM）

統一的企業數據（ERP）

社交數據

會計系統

銷售點系統

銷售體系

消費者數據（例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據）

公司內部電子表格

公司內部資料庫

位置數據（空間位置、GPS定位的位置）

天氣數據

但是針對無限的數據來源，不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上，並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議，比如網站數據、消費者數據和CRM，這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後，你可以開始添加數據源來促進你的分析，並且公布更多的分析結果。

想要獲得更多關於大數據細節的知識，可以去查閱 *** 的大數據詞條。

大數據的好處

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，那麼大數據可以提供如......
什麼是大數據？大數據是什麼意思？
「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，如2014年的兩會，我們聽得最多的也是大數據分析，那麼，什麼是大數據呢，大數據時代怎麼理解呢，一起來看看吧。

大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，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雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。

大 數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、 GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到 其內在規律。

大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構，依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到雲技術。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

大 數據的應用。大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關 的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對， 挖掘主效基因。例子還有很多。

大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，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我么面前。

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 *** ，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......
何謂大數據?大數據的特點,意義和缺陷.
大數據技術(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。

特點：

1.數據量大；

2.數據類型多；

3.數據處理實時性強；

4.數據真實性。

意義：大數據的意義在於通過對大量數據進行分析從而對核心價值進行預測。

缺陷：對處理能力要求高，存在隱私安全問題。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
空談數據沒有太大意義，要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說，我們的數據主要做傳播指導；2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據（媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據），通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題，3、我們主要是在大數據的維度上的研究上，我們的維度更多更寬廣，維度的多少決定了效果。

❷ 大數據時代 讓決策者更聰明

大數據時代：讓決策者更聰明
「大數據」作為時下最火熱的IT行業詞彙，隨之數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數量的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。
擁有哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教經歷的維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為「大數據商業應用第一人」，維克托最具洞見之處在於，他明確指出大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道「是什麼」，而不需要知道「為什麼」。
海量數據中的商業機遇
「可能感興趣的人」「猜你喜歡」「購買此商品的人還購買了……」在你刷微博、網上購物時，經常會在相應的位置上見到如上提示。這些看似簡單的用戶體驗背後，其實正孕育著被譽為「新油田」的大數據產業。
美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便可以翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。這些數據又並非單純指人們在互聯網上發布的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼感測器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
雖然大數據目前在國內還處於初級階段，但是商業價值已經顯現出來。首先，手中握有數據的公司站在金礦上，基於數據交易即可產生很好的效益；其次，基於數據挖掘會有很多商業模式誕生，定位角度不同，或側重數據分析。比如幫企業做內部數據挖掘，或側重優化，幫企業更精準找到用戶，降低營銷成本，提高企業銷售率，增加利潤。據統計，目前大數據所形成的市場規模在51億美元左右，而到2017年，此數據預計會上漲到530億美元。
新創公司進入數據服務領域存在三大挑戰：一是有無全面開發技術的能力及實力；二是有無足夠多的錢，做數據服務需要很多基礎設施、海量數據的存儲、計算等，這些都需要有硬體投入；三是要跑得比大公司快。
「大數據的前景大方向是符合趨勢的，但具體產品和數據處理能力，可能是最終成敗的因素。如何獲得大量數據，數據的質量、相關性以及是否有好的處理能力和技術，最終應用的方向是商業化的關鍵。」一位分析人士如此表示。

❸ 大數據時代帶來更理性、更可靠的決策

大數據時代帶來更理性、更可靠的決策_數據分析師考試

究竟是什麼魔力，讓「大數據」這一概念得到全球各國的普遍關注？到底什麼是「大數據」？它能夠在多大程度上改變我們的生活？在我們尋求對這些重要問題的解答時，牛津大學網路學院互聯網研究所教授維克托·邁爾-舍恩伯格出現在我們的視野中；希望我們對他的采訪，可以幫助讀者們找到這些疑問的答案。

最近一段時間，「大數據」的熱潮席捲全球，正如美國《福布斯》雜志所說的那樣，如今，在瀏覽新聞網站或者參加行業會議時，想看不見或聽不到「大數據」這個詞幾乎不可能。去年，美國6個聯邦政府部門宣布將啟動「大數據研發計劃」，投資超過2億美元以改進從海量和復雜的數據中獲取知識的能力。同時，我國科技部發布的「『十二五』國家科技計劃信息技術領域2013年度備選項目徵集指南」也把大數據研究列在首位。眼下召開的全國「兩會」上，有全國人大代表提出要把發展「大數據」上升為國家戰略。

究竟是什麼魔力，讓「大數據」這一概念得到全球各國的普遍關注？到底什麼是「大數據」？它能夠在多大程度上改變我們的生活？眼前對「大數據」的關注度是否已經過高了呢？在我們尋求對這些重要問題的解答時，英國牛津大學網路學院互連網研究所教授維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger）出現在我們的視野中，討論「大數據」，他如果不是最合適的人選，也起碼是合適人選之一。

20多年來，維克托一直致力於網路經濟、信息與創新、信息監管、網路規范與戰略管理的研究。還在「大數據」這一概念眾說紛紜時，維克托就已進行了系統深入的研究，2010年，他在英國《經濟學人》雜志上和數據編輯肯尼思·庫克耶一起，發表了長達14頁的大數據專題文章。稱他為最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一，並不為過。

《經濟學人》說，在大數據領域，維克托是最受人尊敬的全方位發言人之一；美國《科學》雜志說，若要發起一場關於這個問題的深入討論，沒有比他更好的發起者了。

除了理論研究以外，維克托還非常接近實戰世界，早在上大學期間，他就先後成立了兩家數據安全和製作反病毒軟體的公司，而在他寫就的《大數據時代》一書中，那些最前沿、最嶄新的大數據應用案例，都得益於他多年來緊跟企業與商業應用的步伐。他的咨詢客戶中，不乏微軟、惠普、IBM、亞馬遜、臉書、推特、VISA等大數據先鋒們。

目前，維克托還是歐盟互聯網官方政策背後的重要制定者與參與者，尤為重要的是，他還任職過新加坡商務部、汶萊國防部、科威特商務部等部門，特別熟悉亞洲信息產業的發展與戰略布局。

希望我們通過電子郵件對維克托的采訪，可以幫助讀者們找到這些疑問的答案。

失去微觀層面上的精確度，為的是獲取宏觀層面上的洞察力

文匯報：今天，「大數據」已經成為全球炙手可熱的詞彙，您是從何時開始關注它的？

邁爾-舍恩伯格：多年來，我一直致力於研究數據在信息經濟的發展中所扮演的重要角色，我與肯尼思·庫克耶（Kenneth Cukier，我的合著者）一起發布了一系列相關研究報告。大約三年前，在我自己組織的一次會議上，我倆都意識到「大數據」的存在已經不僅僅是一種炒作或者什麼宏大的宣言了，而將實實在在地改變我們的工作、生活以及整個社會，於是，我們決定就此專題寫一本書。

文匯報：那麼在您看來，究竟什麼是大數據時代？它和傳統數據時代到底有什麼差別？我們知道，像沃爾瑪這樣的公司早在多年前，就已經將大數據運用到了商業實踐中。

邁爾-舍恩伯格：事實上，過去幾個世紀以來，數據已經在科學家們制定決策的過程中扮演了一定的角色，而過去幾十年間，這一做法又延伸到了一些公司的決策制定過程。但在大數據時代之前，數據是非常匱乏的，我們擁有的數據非常少。因此，我們的決策、我們構建的制度都是建立在這樣一種數據匱乏的基礎上。今天，一切變得非常不同，它體現在三個不同的方面，我們稱之為「更多」、「更亂」和「相關性」。

文匯報：這三個特徵也是您在《大數據時代》一書中非常強調的，它們甚至會顛覆我們過去的整個思維方式。您能否具體描述一下這到底是怎樣的過程？

邁爾-舍恩伯格：好的。我所說的「更多」，是指圍繞任何一個我們想要調查的特定問題，或者是需要我們回答的疑問，我們都可以比過去任何時候獲取更多的數據。在大數據時代，我們可以利用海量的數據得到非常詳盡的見解，這是傳統方法所不能做到的。

可以這么說，大數據時代和傳統數據時代的區別，就像解析度在200萬像素的舊數碼照片，一下子提高到2400萬像素那樣。後者是一個非常非常大的文件，它可以提供更多細節。它可以讓我們不斷放大，看清楚小到顆粒狀的細部，而具有較低解析度的圖像在這些細節方面就會非常模糊。

基因信息就是一個很好的例子。美國有一家叫23andMe的新公司提供個人的DNA測試分析，以發現一些疾病徵兆。它的成本只有兩三百美元，並提醒客戶關注會發展成嚴重疾病的個人癖好。但是公司並不對每個客戶的全基因組進行測序，而是針對已知特徵的位點（經研究得知因某種疾病存在，而可能會出問題的DNA片段）進行比對。這意味著，當一個新的特徵被研究發現時，23andMe公司就不得不再次對客戶的DNA進行測序並建立更完整的檔案。

蘋果公司的史蒂夫·喬布斯嘗試了非常不同的方法。他得了癌症後，就有了自己全部的基因密碼，數十億的鹼基對測序。這花費了他超過10萬美元的成本，但這可以讓醫生完整地洞察他的基因密碼。每當葯物由於喬布斯的癌症病變而失去有效性，他們就可以根據喬布斯特定的基因信息，尋找到有效的替代葯物。遺憾的是，這也沒有保住喬布斯的命，但是在這一過程中獲得的數據，已經延長了他的生命。

由於技術創新，現在收集大量信息的成本變得越來越低。數年前，史蒂夫·喬布斯花費了六位數的金額才做到的事情，今天，不到1000美元就可以獲得同樣的服務了。

而「更亂」指的是，在小數據時代，因為數據是如此稀少，我們可以確保自己收集的每一個數據點都是非常准確的。相比較而言，大數據往往是凌亂和質量參差不齊的。但是，相比以高額代價來保證測量和收集少量數據的精確性，在大數據時代，我們將接受這種雜亂，因為我們通常需要的只是一個大方向，而不是努力了解一種現象的細枝末節。我們並不是要完全放棄精確性，我們只是放棄對精確性的熱衷。我們失去微觀層面上的精確度，為的是獲取在宏觀層面上的洞察力。

電腦翻譯就是其中一個例子。1990年代，IBM的研究人員使用了一套非常精確的文件（加拿大議會記錄的法語和英語版）來訓練計算機。盡管計算機完全按照規則行事，但基於此的翻譯質量卻非常低。然後，谷歌在2006年開始介入這一領域，他們沒有使用來自加拿大政府的幾百萬句標准翻譯，而是使用隨手可得的任何語言。他們在整個互聯網上，利用數十億頁質量參差不齊的翻譯，這些翻譯不怎麼標准——但是，這是一個小的權衡——他們能夠使用的數據大大增加了，結果翻譯質量反而提高了。與更少、更標準的數據相比，更多凌亂的資料完勝了。

「更多」和「更亂」組合到一起，產生了第三個特點，「相關性」，這也是大數據帶給我們的最根本性的轉變。我們的思維將從因果關系轉向相關關系。至今為止的整個人類歷史里，全世界的人們都在尋找事件發生的原因，探尋「為什麼」。但我們對原因的執著探索往往帶領我們走向錯誤的方向。所以，我們建議，在大數據時代，在許多情況下，我們可以僅僅尋找「是什麼」，而不必完全理解「為什麼」。例如，對於大數據的分析中，我們可以發現機器震動中一些非常微小的變化，這些變化表明機器將很快損壞。這使我們能夠在部分機器零件報廢前更換它們，這被稱為「預測性維護」，它可以節省不少錢。但除了提高消費效率，「相關性」還可以做更多的事情。

比如對早產兒而言，即使他們長大成人，這些小寶寶仍舊是非常脆弱的，哪怕是遇上很小的感染。醫生卡羅琳·麥格雷戈研究如何給這些嬰兒最好的生存機會。使用大數據分析，每分鍾可以搜集這些嬰兒超過一千個數據點，麥格雷戈發現一個令人震驚的事實：每當這些早產兒出現非常穩定的標志時，他們的身體其實並不穩定，正在准備發病。有了這方面的知識，她就能在一個非常早期的階段，確定嬰兒是否需要葯物治療，從而挽救更多孩子的生命。

這是典型的大數據應用：醫生麥格雷戈通過更全面的感測器，可以比以往搜集到更多的數據。她也接受，在這種情況下，並不是所有的數據都是准確的，從而也會導致她分析中存在不精確的可能。她把「為什麼」這個問題放在一邊，而用一種更務實的方式來提供幫助，她尋找「是什麼」，這才是一個更好的預見感染的辦法。

我們應該記住：大數據也可以挽救生命。

正確使用大數據，可以改善醫療、教育水平，促進人類發展

文匯報：大數據時代的到來，是否將會引領新一輪的產業革命？我們應該怎樣客觀地看待它的價值？

邁爾-舍恩伯格：大數據將會極大地改變社會生活的方方面面，但是它的價值能否等同於工業革命，這個問題目前還不好說。我個人猜想可能不能，原因是在19世紀初工業革命剛剛開始的時候，經濟發展還處於非常低的水平上，所以相對來說，當時的人們從工業化過程中所能獲得的生活水平的提升是非常巨大的，今天則非常不一樣了。

我們真正想強調的是，大數據時代將推動我們從根本上改變企業的運作方式，以及我們在社會中的生活方式。大數據可以提高人類制定決策的能力，這種提高將是大幅度的。有了大數據，我們不是簡單地提高經濟效率，而是將挽救人類生命，延長我們自己的壽命。我們還將改善教育，促進發展。同樣的道理，我們必須要小心。大數據同樣也有「陰暗面」，正如我們在書中討論的那樣。如果應用錯誤，大數據也可能會化為一個強有力的武器。因此，我們必須確保正確使用大數據。

文匯報：您提到了大數據時代的「陰暗面」，它的到來會加深數字化鴻溝嗎？

邁爾-舍恩伯格：大數據是一個強大的工具。因此，如果我們使用了錯誤的方式，它就可能會加深數字鴻溝。但是，如果我們用得好，相信大數據就可能會改善我們的生活，尤其是對那些不那麼幸運的人而言。在這一點上，你可以把它想像成火、電或是抗生素等等。

文匯報：也就是說，您對大數據的價值認知，是基於一個更長時段的歷史發展。

邁爾-舍恩伯格：如果以非常廣闊的視角來看人類歷史，我認為，人類一直想要理解世界。起初，許多人的「知識」是基於迷信和預感。知識的發展非常慢，人們需要非常深層次的思考，再通過實踐進行檢驗，以確保知識是可用的。

但即使如此，我們的知識仍舊不是百分之百可靠的。例如，19世紀，路易·巴斯德一直在研究狂犬病疫苗，當時有一個被狗嚴重咬傷而染上狂犬病的小孩，父母擔心孩子會死去，懇求巴斯德試試他的試驗性疫苗。巴斯德照做了，孩子活了下來。隨後的慶祝活動上，巴斯德以一個英雄的身份出現，他挽救了年輕孩子的性命。但是事實的確如此嗎？今天，通過更深入的研究，我們知道，在被類似病狗咬到的兒童中，只有25%會感染狂犬病。所以75%的兒童哪怕使用了無效的疫苗，仍舊可以存活下來。這個故事告訴我們，我們以為自己生活在非常科學的世界中，但其實，我們擁有的數據非常少。一種新的治療方法在被證明安全之前，需要做幾十個甚至幾百個醫學實驗來進行測試。但這仍舊太少，人們還是會受到傷害，因為我們依靠的數據太少。在大數據時代，我們可以告別數據匱乏，做出的決策將更理性，更基於事實，當然也更可靠。這是大數據時代帶給我們的希望——更好的決策將會代替我們過往那些可疑的迷信和不可靠的人類預感。

文匯報：我們看到，麥肯錫公司2011年就發布報告推測，如果把大數據用於美國的醫療保健，一年可產生潛在價值3000億美元，用於歐洲的公共管理可獲得年度潛在價值2500億歐元；服務提供商利用個人位置數據可獲得潛在的消費者年度盈餘6000億美元；利用大數據分析，零售商可增加運營利潤60%，製造業設備裝配成本會減少50%。「數據創造價值」的預測已經非常振奮人心。在您看來，大數據是否只是一門價值不菲的生意？

邁爾-舍恩伯格：不，大數據可以做更多。醫療方面，我們前面已經提過，只是分析一些重要的徵兆，早產嬰兒的感染出現明顯症狀的數小時前，醫生就可以預見其生病。

同樣，通過大數據分析，我們也可以找出學校教科書中的哪一部分對學生而言效果最好，也可以找出效果不好的部分。到現在為止，我們只能按照人類的預感，即教師自己判斷學生在理解特定課程時是否會有疑問；但在大數據時代，我們有實際的數據可以參考，例如數據顯示，電子書籍的某些頁面被看過許多遍，因為它讓學生感覺費解，據此可以調整我們的教材。這將從根本上改變教育。

或者舉公共政策為例：Inrix是為智能手機提供導航軟體的公司，它還提供實時的交通數據。之所以能做到這一點，是因為每個用戶本身都成為了交通流量狀況的感測器，把位置和速度信息都發回Inrix公司。這樣一來，就可以給行進在交通堵塞路段周圍的客戶提供良好服務。Inrix公司有一大堆人們的活動數據，這還將有助於城市規劃者了解大家的通勤模式，人們從哪裡出發去工作，然後返回，並建設基礎設施，如道路和鐵路。這是最有效的應用。節省錢的同時，也有利於整個社會的管理。

文匯報：大數據對於商業決策、學術研究乃至國家治理的作用是顯而易見的；但是對日常生活中的普通人而言，他們一定會從中受益嗎？為什麼在大數據時代，還是有不少人主張遠離過載的信息和數據、返璞歸真回到傳統的社群生活之中呢？個人生活空間一定得從「簡單平面」轉變到「多維存在」才有意義嗎？

邁爾-舍恩伯格：千百年來，人類已經經歷的世界，都是在少量數據的基礎上產生很多想法的世界。海員們結束長途航行後回來，地圖才會在這一次經驗的基礎上進行重新繪制。這顯然不會很精確。經過試驗和犯錯的周而復始，人類發展得非常緩慢。但是，當我們只有非常少的數據時，這是理所當然的結果。今天，我們有這么多的數據，難怪人類會不堪重負。但是，現在大數據可以提供幫助。如果人類不太善於消化這些過多的信息，大數據分析可以幫助我們將信息進行過濾，並進一步可視化，使我們能夠輕松地加以使用。

人們尚未普遍具備與大數據時代相匹配的思維和技能

文匯報：有專家認為，大數據的未來是數據的APP（加速並行處理）而非基礎構架；也就是說，僅僅有數據平台和基礎構架是無法創造長期價值的。對此您怎麼看？

邁爾-舍恩伯格：我們認為，大數據時代將至少需要和過去時代一樣多的人的獨創性。同時，巨大的資源才是未來時代的金礦，那些擁有這些數據資源的人將獲得的回報是不可想像的。

文匯報：大數據時代，數據都是透明的，我們如何在保護個人隱私、商業機密和國家安全之間取得平衡？您所謂的「互聯網遺忘運動」會是最佳葯方嗎？

邁爾-舍恩伯格：大數據時代所面臨的挑戰是，我們發現了隱藏在數據背後的價值，所以，保留這些數據，然後一遍遍地重復使用數據，往往成為一種明智的選擇。同時，現行的保護個人隱私的法律，特別在西方，針對的是一個傳統數據的世界，而不是一個大數據世界。這就需要我們在保護隱私的規則方面作出調整。我們建議，可以通過調整相關保護規則來實現這一目標，正像你所提到的，我們可以在一定時間以後，選擇遺忘這些數據。

文匯報：大數據時代是一個海量數據有待處理的時代，同時又是一個海量無用信息需要刪除的時代。這是否就是您在《刪除》一書中強調我們要有所取捨的原因所在？

邁爾-舍恩伯格：是。在某種程度上，大數據本身也可以加強隱私的保護。因為如果有一百萬個數據點，一個單獨的數據點就不再那麼重要了，這和傳統數據時代非常不一樣。隨著時間的推移，忘記其中一些數據，並不會破壞整個大數據的運行和使用。

文匯報：大數據現在在全球究竟發展到了什麼階段？處理大數據的技術是否已經在全世界范圍內普及？

邁爾-舍恩伯格：管理和處理大數據的技術都已經存在了，而且並不是非常昂貴。但是，有一樣東西目前仍舊非常缺乏，那就是我們的思維——以理解數據背後所隱藏的巨大價值，以及提取這種價值的專門技能。今天，全球范圍內，人們還沒有普遍具備這種思維和技能，但是我相信，在未來，這種情況會發生改變。我們預計，世界各地的許多大學將提供針對大數據分析的課程，來培訓大數據時代所需要的技能。

文匯報：歷次產業技術革命，中國似乎都是學習者和模仿者；和上幾輪產業技術革命不同的是，大數據時代，中國幾乎和歐美發達國家同時開始技術研發，中國人口又居世界首位，將會成為產生數據量最多的國家。您看好中國在新時代的發展前景嗎？中國在大數據時代是否有創新和領先的可能？

邁爾-舍恩伯格：是的，我們對此非常樂觀。中國很可能成為大數據這一領域的先驅。在大數據時代，中國有很多優勢：中國人都受過良好的教育，特別是在數學和統計方面（這是非常重要的）。中國是一個巨大的多元化社會，這會創造大量機會來創造大數據這一資源，並建立大數據應用。同樣的道理，對於大數據的蓬勃發展，我們還需要相匹配的思維方式，有嘗試新事物和持續創新的願望，以實證事實來作為我們決策的依據。因此，和許多其他社會一樣，大數據時代的確也會給中國帶來非常大的變化。

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❹ 大數據時代如何進行企業倫理決策

建設大數據體系

要想利用大數據為企業進行決策，那麼就要搭建一個完整的大數據體系。這個體系包含數據採集、整理、安全、數據分析和數據呈現。

1) 信息採集：一般的公司都已經有自己的系統，對於自己的企業都有了一定數據基礎，對於企業的數據分析是一個基礎。通過對於公司數據的整理採集，進行大數據分析。

2) 整理、安全：是指企業把好的、安全的數據進行整理。想要做好的數據分析，那麼數據的質量是十分必要的。企業的數據分析，一定要有一個好的數據基礎，才能為決策者提供有用的依據。

3) 分析、呈現：有大量的、質量高的數據之後，就是進行數據分析。一個企業有了高質量的數據，但是只是放在那裡是無法體現其價值的，而進行數據分析，就是將數據的價值外顯，通過分析、呈現為企業的決策者提供更好的數據依據，幫助決策者進行決策。

大數據對於企業決策的意義主要體現在以下幾個方面

一是早期預警，二是實時感知，三是效果反饋。早期預警是根據大數據中顯示的情況，根據數據的狀況來幫助決策者進行決策分析。通過數據的分析來進行企業發展方向的決策。在中期可以進行大數據來描繪現實情況，幫助決策者制定計劃。效果反饋是幫助決策者了解自己的決策方向是否正確，了解公司中存在的一定風險，幫助決策者做出提前的預防。

❺ 大數據給企業帶來哪些決策

大數據對企業的作用：

1、實時准確地監控、追蹤競爭對手動態，是企業獲取競爭情報的利器。

2、及時獲取競爭對手的公開信息以便研究同行業的發展與市場需求。

3、為企業決策部門和管理層提供便捷、多途徑的企業戰略決策工具。

4、大幅度地提高企業獲取、利用情報的效率，節省情報信息收集、存儲、挖掘的相關費用，是提高企業核心競爭力的關鍵。

5、提高企業整體分析研究能力、市場快速反應能力，建立起以知識管理為核心的「競爭情報數據倉庫」，提高核心競爭力。大數據對現代企業管理決策的影響有哪些
在目前的企業管理過程中，也逐漸對大數據時代下的企業管理與決策模式引起了足夠
的重視。結合目前的實際情況來看，企業在內外部的管理模式上涉及到的內容不斷增多，
從而呈現出了非常明顯的復雜性，這對於企業決策以及決定性關系的數據分析工作帶來了
一定的影響。文章主要針對大數據對現代企業管理決策產生的影響進行了深入的分析，並
結合實際情況提出了一些有效的應對措施，希望能為相關人員提供合理的參考依據。
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關鍵詞：大數據；現代企業；管理；決策;影響
如今，各國經濟之間實現了有效的結合，這就造成企業在發展過程中所面臨的市場竟
爭壓力不斷的增加，對於相關的企業而言，而競爭不僅體現在了企業之間，同時還體現在
了企業的管理方面。針對這種現象，對於相關的決策人員而言，一定要對目前市場環境進
行全面的了解，從而才能保證最終所做的決策具備一定的合理性。因此，一定要對大數據
的真正含義進行全面的了解，這樣才有助於企業的管理人員做出正確的管理決策，從而促
]進企業可以在未來實現更加穩定的發展。

❻ 大數據分析的好處

大數據分析的好處就是可以在海量的數據信息中分析出一定的規律或者得到一些結論，從而為決策、行動提供數據分析參考依據。

❼ 大數據分析的目的及意義

大數據分析的結果可以給企業帶來決策影響，也同時關繫到企業的利益體現，大數據分析正在為企業帶來了新的變化，主要是幫助企業分析客戶數據，進一步掌握了解客戶數據，以便做出有針對性的決策。那麼，大數據分析的目的及意義有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

❽ 對政府服務和管理而言,大數據的大意義是什麼

1、創新政府大數據管理思維。

第一，利用大數據形成政府管理的大數據思維。政府需要進一步開放數據信息，提升社會公眾對於政府利用大數據技術創新自身管理範式的感知水平。

第二，政府需要強化數據信息整合的力度。政府需要進一步強化對於數據信息的整合與溝通，通過打通不同政府部門之間的「信息孤島」，進而提升政府協同管理水平。

第三，利用大數據提高服務質量。當前我國政府亟需創建創新型與服務型政府，政府在提供公共服務過程中需要藉助大數據相關手段針對社會大眾的需求進行及時收集與回應，以此為基礎來增強社會大眾對於政府服務供給的獲得感。

2、利用大數據手段升級政府管理手段。

第一，利用大數據技術完善政府管理專業的人才儲備。我國政府管理部門應致力於引進大數據專業領域的人才。政府管理部門通過充實大數據人才隊伍，有助於進一步提升政府管理決策的效率，同時鑒於大數據人才的稀缺性，政府不僅需要藉助相關的優惠政策與扶持條件。

吸引大數據領域的高水平人才安家落戶，更需要充分發揮自身的平台優勢，致力於搭建以大數據研究為核心的產學研一體化研究聯盟，通過大數據戰略聯盟的締結，實現大數據管理人才的自給自足。

第二，利用大數據技術更新政府管理技術儲備。

大數據的飛速發展對於網路空間安全提供了較大的挑戰。我國政府需要從頂層設計的戰略視角制定大數據網路安全保障機制，並進一步強化對於網路空間的管理與治理。

3、利用大數據理順政府管理運行體系。

第一，利用大數據手段提升決策科學化水平。大數據技術在政策創新、公共危機治理以及行政監督等領域具有得天獨厚的技術優勢，決策者藉助大數據技術能夠促進對於大數據的深度挖掘和分析，進而對政府的各類管理事項作出科學預測，以提升決策的合理性與科學性。

大數據技術不僅能夠進一步強化政府相關管理決策的指向精準性，同時藉助大數據技術自身所蘊含的先進性與前沿性，能夠為政府管理科學化提供有力支撐。

第二，藉助大數據技術增強政府公共服務產出水平。政府在進行相關公共服務供給過程中，由於不能保障及時有效覆蓋社會大眾的全部需求，在大數據背景下政府應該通過致力於統一公共服務數據的格式與採集標准，持續推進公共服務資源的重新整合、竭力實現公共服務的均等化。

(8)大數據對決策者的意義擴展閱讀

大數據趨勢

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

趨勢五：數據泄露泛濫

未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。

在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。

參考資料來源：人民網-大數據與政府改革創新

❾ 大數據對企業決策的影響

大數據影響了企業主體的轎頃判斷和決策，改變了企業的傳統文化氛圍和基礎立場。

大數據理念的提出，影響了整個人類社會的發展。

對於企業來說，通過大數據分析系統的應用，不僅影響了企業主體的判斷和決策，同時也改變了企業的傳統文化氛圍和基礎立場，使企業在原始積累的程度上不斷創新，催生出全新的發展領域和經營范圍，這對於企業來講無疑是有利的。

但是，如果企業管理者一味依靠大數據閉隱陸分析結果，勢必也會影響自身的判斷，使企業的攜跡發展陷入僵局。

大數據時代的到來，企業的經營主體也應該審時度勢，作出基本的戰略調整規劃。

大數據時代下企業傳統管理模式存在的弊端

1.管理人員對大數據的缺乏正確認知。

2.企業對大數據分析技術的掌握能力較差。

3.專業數據分析人才缺失嚴重。