大數據對人的價值體現在

『壹』 大數據的價值體現有哪些

第一、幫助企業尋找更多的市場機會

基於用戶分析的基礎上，企業可以獲得更好的產品和營銷的創意和概念，怎麼去搜集到更多的用戶信息，挖掘可能有的市場機會，這是大數據幫助企業實現的最好方法。

第二、幫助企業提高決策的科學合理性

從大數據誕生的時候來講，它都是站在企業的決策角度出發，從數據的數量到數據的本質，數據越多，管理者進行決策的時候所依據的信息完整性就會越高。

第三、幫助企業找到人員管理新模式

企業的員工是無條件的服從上級的管理，還是內部一盤散沙，企業的管理效率高不高，在競爭環境日益激烈的今天，對於企業來說，管理高不高效直接關繫到企業的經營效益高不高效，大數據與企業的核心管理因素相結合，成為企業的資產之一，大數據的成果可以進行企業內部共享，對於企業來說，這是一個變革的機會。

第四、幫助企業提供更加個性化的服務

彈性管理，個性化領導，每一個員工都可以得到更加個性化的培訓，每一個用戶都可以得到更加個性化的服務，對於企業來說這種個性化的創新無疑要依靠大數據技術的支持和發展。

第五、幫助企業進行商業模式的改革

新型的商業模式不斷的出現，對於新的市場機會的出現，大數據可以幫助企業獲得更好的產品，新的業務模式也需要企業的商業模式進行支持，抓住機會，企業就可以進行更多的產品和服務的創新。

『貳』 大數據的價值可以體現在哪些方面

在實際的升級運行中，習慣於傳統經營的企業也許經常會為這樣幾個基礎的問題感到困惑：如何提升運營現狀？目標客群是誰？有哪些特點？與競品相比競爭優勢在哪？現有經營問題又是什麼？而這些看似簡單的問題背後卻隱藏著海量數據的分析挖掘：客流數據、經營數據、以往活動相關數據、場內店鋪信息、競品數據，類此種種的深入透析才能幫助企業畫像潛客、分析經營、建立會員體系、策劃活動執行。無法自主革新的企業會求助一些以提供大數據服務為產品的新型公司，也就催生了這種演算法公司雨後春筍般的出現，例如北京春雨、數據堂、TalkingData、中科曙光等。至於這些公司如何為傳統轉型服務在後面會提到。

『叄』 大數據的價值體現是什麼

現如今大數據的研究拿早技術被很多人運用，說明大數據其自身價值十分高。將大數據進行合理分析後可得到的信息，運用價值很高。大數據的價值主要體現在技術價值、商業價值、社會價值和行業價值。飢雹大數據的處理技術，交易行為被進行記錄，可以更好分析信息，這樣企業的大數據技術研發、應用才有落腳點，才能用來開發消肢雀更新更適合時代的企業產業。

『肆』 大數據時代，對於我們普通人來說，有什麼好處

就業機會變多，眼界可以更開闊。大數據時代，需要的人才越來越多，對年輕人而言就業變得容易了。大數據時代也可以讓人的眼界更開闊，畢竟網路上什麼都查得到。

『伍』 大數據給我們帶來哪些好處

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對許多顧客供給產品或服務的企業可以運用大數據進行精準營銷
2) 做小而美形式的中小微企業可以運用大數據做服務轉型
3) 面對互聯網壓力之下有必要轉型的傳統企業需求與時俱進充沛運用大數據的價值
大數據給我們帶來哪些好處？
1、大數據便利我們的生活
2、大數據便利我們看病
3、大數據便利我們的出行
4、大數據帶來好處的同時，也有很多不好的地方，我們不能忽視的

『陸』 大數據最核心的價值具體有哪些體現

了解用戶的行為習慣和愛好，這就是大數據的核心價值，通過這些數據，其實我們自己本身已經在慢慢被量化的信息給描述出來了，看到那些數字（一年花了多少錢，花在哪），程序已經對這個人可以有相當粗糙的認識了，你喜歡黑色的衣服，你喜歡胸大的妹子，你比較文藝，你有高度近視，這樣的未來有利也有弊，利是我們無處不在的享受大數據帶來的便利，你的身體情況，你的家居，你看到的每一條推薦都是你喜歡的，你查看附近的人，系統甚至可以說你們是否合得來，弊在於我們的隱私暴露無遺。國內已經很多公司這方面技術比較成熟了，颸拓啊，泰迪智慧等。

『柒』 大數據有哪些意義

大數據的價值體現在以下幾個方面：

(1)對大量顧客提供產品或服務的企業能夠使用大數據進行精準營銷;

(2)做小而美形式的中小微企業能夠使用大數據做服務轉型;

(3)面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需求與時俱進充分使用大數據的價值。

在這個快速開展的智能硬體時代，困擾使用開發者的一個重要問題便是如安在功率、掩蓋規模、傳輸速率和成本之間找到那個奇妙的平衡點。企業安排使用相關數據和剖析能夠協助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更正確的事務決策等等。例如，經過結合大數據和高性能的剖析，下面這些對企業有利的狀況都可能會發生：

(1)及時解析毛病、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，逃避擁堵。

(3)剖析一切SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

(4)依據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。

(6)使用點擊流剖析和數據發掘來躲避欺詐行為。

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『捌』 大數據知識的價值體現

大數據知識的價值體現
數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」
「大數據產業的生態環境正在加速構成。」同方股份有限公司物聯網應用產業本部副總經理李小華先生在主題為」擁抱大數據共贏新時代」的2013年合作夥伴大會上如是說，並對此做了詳細的分析。
首先看社會環境。信息技術向融合、智慧、綠色的方向發展。大數據伴隨雲計算、移動互聯網領域的發展，產生新的管理模式和商業模式，能夠創造出更大的價值，提升社會的管理水平和效率。縱觀產業經濟發展史，帶來應用的技術一定能夠發展繁榮的產業。
再看政策環境。政府高度重視，發展戰略目標清晰明確。近期發布了一系列促進大數據產業發展的政策。《十二五國家戰略新興產業發展規劃》中指出，加強海量數據處理軟體為代表的技術軟體開發；《物聯網十二五發展產業規劃》中把大數據信息處理等作為4項關鍵技術創新工程；《國家發改委關於加強和完善國家電子政務工程建設管理的意見》強調，政府數據中心的建設注重頂層設計，向跨部門、跨區域的協同互動和資源共享轉變。
市場環境。前景巨大，空間廣闊。結合對中國相關市場的研究，IDC認為中國在大數據領域具有巨大的市場潛力。越來越多的IT供應商將中國作為大數據業務發展的熱點。目前，中國已經是全球最大的PC和智能手機市場，並且中國的互聯網用戶和移動互聯網用戶數量也是全球最多，這些終端設備每時每刻都在互聯網上創造數據。龐大的數據容量不但令眾多國際廠商重視中國市場，也使得中國的大數據應用具備了不同於國外的特點，大數據的機遇就在我們面前。
「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務智能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 麥肯錫稱。
數據挖掘的意義
這是一個關於零售帝國沃爾瑪的故事。
沃爾瑪，全世界最大的零售商，它的人數和美國聯邦政府的雇員等量齊觀，它的收入2010年突破了4000億美元，超過了很多國家的GDP總值。在一次例行的數據分析之後，研究人員突然發現，跟尿布一起搭配購買最多的商品竟然是啤酒！這種關系令人費解，尿布喝啤酒風馬牛不相及，這是一個真正的規律嗎？
經過跟蹤調查，研究人員終於發現事出有因。一些年輕的爸爸經常要到超市去購買嬰兒尿布，有30%-40%的爸爸會順便買點啤酒來犒勞自己，沃爾瑪隨後對啤酒和尿布進行了捆綁銷售，不出意料，銷售量雙雙增加。
這就是對歷史數據進行挖掘的結果，反映的是數據層面的規律。沃爾瑪是世界上最早應用數據挖掘技術的企業之一，也是數據挖掘技術的集大成者。
數據挖掘是指通過特定的計算機演算法對大量的數據進行自動分析，從而揭示數據之間隱藏的關系、模式和趨勢，為決策者提供新的知識。數據挖掘，把數據分析的范圍從「已知」擴大到了「未知」，從「過去」推向了「將來」，它的發展和成熟，最終推動了「大數據」在各行各業的廣泛應用。
正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。隨著信息管理系統的普及，企業的規模越來越龐大，組織越來越復雜，市場更加多變，競爭更加激烈，信息是否及時准確、決策是否正確合理，對組織的興衰存亡影響越來越大，一步走錯可能全盤皆輸。
數據服務於決策
大數據勢不可擋，但踐行不易。怎樣發揮其價值？20世紀全世界最具影響力的科學家赫伯特。西蒙曾預測，在後工業時代，也就是信息時代，人類社會面臨的的中心問題將從如何提高生產率轉變為如何更好的利用信息來輔助決策。
如何將數據、信息轉化為知識，擴大人類的理性，輔助決策？怎樣從各個獨立的信息系統中提取、整合有價值的數據，從而實現從數據到知識、從信息到知識、從知識到利潤的轉化？
面對記者的提問，同方副總裁周俠及物聯網應用產業本部副總經理李小華對同方大數據理念做了深度的解讀。
同方提出的以「數據資源體系」為核心的大數據戰略，彌補了過去在不同行業中對管理和決策支持的空白。針對典型業務需求的六個產品應用平台，是數據從產生到服務全過程的六個最重要的結點，每個平台對一系列的產品。一系列擲地有聲地落地實踐以及「指標體系」、「頂層設計」、「獨立於行業」的先進技術理念足以讓企業、機構在具體業務實施時有「據」可依。
數據資源體系是獨立於行業的，這是同方大數據理念最核心的一點。實現的方式就是構建獨立於行業的通用數據生產流程——在不同的行業中抽取相同的數據資源體系。雖然不同行業的業務不同，所產生的數據及其所支撐的管理形態也千差萬別，但從數據的獲取，數據的整合，數據的加工，數據的綜合應用，數據的服務和推廣，數據處理的生命線流程來分析，所有行業的模式是一致的。如果在不同行業的業務和管理層之間，增加數據資源體系，通過數據資源體系的數據加工，把今天的數據和歷史數據對接，把現在的數據和領導和企業機構關心的指標關聯起來，把面向業務的數據轉換成面向管理的數據，輔助於領導層的決策，真正實現了從數據到知識的轉變，這樣的數據資源體系是非常適合管理和決策使用的。
同方副總裁周俠表示，讓數據產生價值，不是大數據自身能夠解決的。首先要把數據組織成數據資源體系，再對數據進行層次、類別等方面的劃分，同時，要把數據和數據的相關性標注出來，這種相關性是反映客觀現象的核心。在此基礎上，通過分析數據資源和相關部門的業務對接程度，以此發揮數據資源體系在管理、決策、監測及評價等方面的作用，從而產生大數據的大價值，為領導決策提供服務依據。
物聯網應用產業本部副總李小華進一步給記者介紹了同方數據資源體系進行數據處理的流程——同方幫助企業建立數據中心建設的理念，在理念指導下建設配套機制，企業通過這個機制和相關數據進行對接，通過對接在不同的管理層級產生出來的效果設立指標體系，有指標體系以後創建監測評價機制。值得說明的是，指標體系是隨著具體情況不斷變更的，指標體系的變更會引領著後續的業務和數據自動的去適應新的指標體系，這是一個閉環的系統，在閉環系統里，企業可以發現有自身目標以及目標偏差，並可以依據目標偏差進行新的決策，以此減少目標偏差帶來的損失。這樣就形成了一個可循環的生態系統，幫助企業良性健康發展。