大數據主要素

1. 大數據發展五大關鍵要素

大數據發展五大關鍵要素
目前，大數據正成為推動企業效率提升和管理變革的強大力量，一些企業正利用互聯網與物聯網等帶來的海量數據，通過挖掘、分析與業務應用，贏得優勢。它正成為經濟繁榮的催化劑，在美國，大數據已經被提到了國家戰略的高度。但如何發展大數據呢？從新加坡的經驗來看，政府在其中起到關鍵性的作用。
新加坡政府抓住了大數據發展的五大關鍵要素：基礎設施、產業鏈、人才、技術和立法。它在其中發揮了關鍵角色，尤為值得一提的是，這五個要素是普通企業所做不到的，而新加坡政府正好填補了企業的短板。
大數據基礎設施方面：一個國家在信息和存儲等方面的基礎設施，決定了大數據時代的海量數據能否匯集、傳達，存儲和應用。為了為大數據的發展提供良好的基礎，新加坡在基礎建設投資方面毫不吝嗇。新加坡是世界十大高速網路架構之一，並承載了東南亞地區半數以上的第三方數據中心儲存量。新加坡已確立其作為全球數據管理樞紐的地位，匯集了東南亞超過50%的商業數據託管及中立運營商數據中心。
大數據產業鏈方面：在大數據產業鏈中，橫跨了包括數據提供者、存儲商、分析和挖掘商，以及應用企業等。對於企業，往往只有應用能力，卻缺乏獲得、存儲和分析與挖掘大數據的能力。而在這方面，當然要依靠產業鏈中相應的服務商，但政府在產業鏈建設中發揮了關鍵性的作用。
在數據挖掘方面，鼓勵大學設立數據挖掘和分析平台，2012年，新加坡管理大學（SMU）推出的「Livelabs」創新平台，旨在增強新加坡在消費者和社會行為領域的數據分析能力；鼓勵企業設立數據分析中心，一些企業通過在新加坡設立數據分析中心，洞察亞洲市場需求，已成功地實現了區域市場業務的拓展。2011年，勞斯萊斯（Rolls-Royce）與新加坡科技研究局（A*STAR）下設的高性能計算研究院合作成立了計算工程實驗室，在智能數據分析領域進行合作研究。
新加坡信息通信研究院（I2R）擁有全亞洲最大的數據挖掘團隊之一。
承擔數據提供者角色，主動披露政府掌握的數據，在大數據建設中，這一點至關重要，因為畢竟政府是最大的數據擁有者。但是讓政府能夠主動開放自己的數據，並不是一件容易的事，而新加坡政府卻做到了這一點。新加坡土地管理局（Singapore Land Authority）研發的電子地圖（OneMap），就為基於位置的服務（LBS）的企業提供了開放數據平台。
新加坡陸路交通管理局則通過公共數據開放計劃開放新加坡交通數據，鼓勵企業甚至是個人開發提升公共交通效率的應用軟體。
新加坡環境局（NEA, National Environment Agency）與多家企業合作，研究如何收取降雨量，並通過掌握不同地區環境的數據，來預測哪個地區接下來會爆發熱帶地區可能產生的疾病。
大數據人才方面：目前企業應用大數據過程中往往最缺少數據人才，培養數據人才要充分發揮政府的作用。為了成為全球領先的數據分析中心，新加坡政府在這方面的努力可謂不遺其力。
它與企業以及本地高等院校開展合作，確保畢業生獲得必備的專業知識和技能。目前，新加坡在數據分析領域開設了4個碩士課程以及5個本科課程，提供側重於具體行業應用的多學科研究方法。
在新加坡經濟發展局的協助下，亞洲頂尖學府新加坡國立大學（NUS）和IBM將開展合作，共同成立新加坡國立大學商業分析中心。該中心旨在幫助在校學生以及在職人員提升商業分析領域的最新職業技能，為未來數據分析工作打好基礎。
大數據技術方面：大數據存儲、分析和挖掘技術與產品往往需要巨大投資，但是一般的企業無法承受這樣的投資，此時政府的作用就尤為重要。而新加坡在其中，從來就沒有缺位。
信息通信研究院（I2R）與中國搜索引擎巨頭網路在東盟自然語言技術開發領域進行合作。這一技術如被普遍應用，將為企業進軍新興的東盟市場創造空前機遇。此外，數據分析會被應用在分析社會認知領域。新加坡高性能計算研究所（IHPC）是率先開發此項技術的研究所之一。通過對人們第一印象的建模研究，企業可以更好地了解亞洲消費者。這項技術能夠幫助企業預測消費者對新產品的反饋。
在立法方面：大數據的發展總是伴隨著與個人隱私權的沖突，而能否通過立法明確保護個人隱私權是大數據能否良性發展的關鍵，而新加坡在這方面做得很充分。新加坡於2012年公布了《個人資料保護法》（PDPA）。《個人資料保護法》作為一項較為寬松的立法，旨在防範對國內數據以及源於境外的個人資料的濫用行為。該法案的出台使公民得以進一步了解個人資料的使用途徑；同時，在進行個人信息處理的過程中，也加強了企業與客戶之間的信任程度。
新加坡在收集、存儲大量數據的基礎上，對數據進行有效的分析與應用，從中獲得經濟價值。到2017年底，預計數據行業將為新加坡經濟貢獻十億新元的增值，並培養2,500名跨領域數據分析專業人才。
而所有這一切在於新加坡對於大數據的戰略定位，對於自然資源稀缺的新加坡而言，「利用數據作為資源」是非常好的選擇，新加坡經濟發展局資訊通信與媒體業執行司長吳汭剛認為，「對於新加坡，數據就是未來流通的貨幣，而我們目前所做的就是將新加坡打造成全球數據管理中心，從而有能力與企業合作，將數據的潛在價值轉化為可見的商業利潤。」

2. 淺析零售業大數據構成要素

淺析零售業大數據構成要素

馬雲說人類社會已經從IT（信息技術）時代進入DT（數據技術）時代，《大數據時代》一書的大賣也昭示了大數據的重要性。各個行業都在研究大數據對自己行業的變革，作為精益零售研究工作者，我也來淺析一下零售業的大數據構成要素。

一、大數據的對象包括企業內部信息與外部信息

外部信息主要指的是市場信息、流行趨勢、廠商信息、消費結構的變化、政策與制度改變、新商品新技術的革新等；

內部信息主要指的是POS信息、商品銷售動向、顧客信息、競爭對手信息、公司的方針與指示、門店所在樓盤相關信息、銷售額與利潤的分析、門店周邊商圈分析等。

二、大數據使用者應該普及到所有基層員工

大數據不只是給企業高層經營分析用的，而是要普及到公司所有一線員工，包括訂貨、配貨、采購、物流、人事、財務等所有的基層員工，他們在做業務決策時如何通過大數據提高預測的准確性。

三、大數據應該是業務過程分析而不是財務結果分析

企業目前使用的BI系統大多是面向財務結果的分析系統，主要是企業高層分析財務指標用的，而大數據應該是面向業務過程分析，即貫穿於企業各職能部門的業務主線，在日常工作中就要活用大數據，如商品部與營運部每天都要分析商品構成評價、商品動向分析、ABC分析、趨勢分析、矩陣分析、商品動向的地區間對比分析、滯銷商品分析、新品與重點商品的銷售分析等等。通過每日分析就能及時發現問題所在，迅速調整經營決策。

四、大數據更強調的是業務模型而非技術本身

目前國內BI(一般稱為商業智能)系統應用好的企業遠低於ERP的應用，原因並非BI技術架構的問題，而是業務模型不知道如何建立，業務部門也很難說清楚他們要什麼樣的報表才是業務最優的報表，而IT技術構建者是很難理解業務模型的。對比日本與中國BI分析系統的特點，中國企業的領導者喜歡看類似於儀表盤、駕駛艙的很炫的界面，最好還要有智能報警器，而日本企業只看二維的數據表格，數據很枯燥，但卻很實用。

五、日本廣泛在用的零售業大數據分析系統

日本零售業到底在用什麼樣的大數據分析系統？最核心的有三點：1、一定要有銷售計劃或預算系統：通過預算的銷售額、毛利、折扣率、來客數與實際結果的對比，找出差異並分析原因，從而修正下一次計劃，日益精進，最終目的是提高計劃的精確性，從而在商品開發、生產、物流配送時就能精確地分配資源，不浪費，這也是精益零售的核心；2、一定是定型分析而非自由分析：中國的BI系統強調工具的靈活性與強大，可以讓企業自由拖拽，其結果分導致各業務部門拉出來的數據差異較大，無法形成統一的數據語言，而日本BI系統強調的是定型分析，將各業務部門要分析的報表固定成統一的報表格式，這樣每周開經營分析會議時各業務部門的數據就完全統一了；3、非結構化數據比結構化數據重要：結構化數據指的是ERP系統中能看到的信息，而非結構化數據來自於員工每一次假設-驗證後形成的經驗信息，相當於是員工經常試錯後的日誌記錄，這樣的日誌一定要記入系統，等來年同比時作為重要的參考信息，舉例來說，在做周同比分析時，某門店附近學校運動會去年與今年的春季運動會並不在同一周舉行，則同比分析時就要找出舉辦運動會的不同周數去對比。這個現象也能解釋一個問題：為什麼一家優秀的門店店長去了別的門店當店長後，業績不升反降，原因是這個優秀的店長不了解新門店的過去的試錯經驗，也就是說門店的知識沉澱工作不充分，知識都被原來的店長記在大腦里帶走了，沒有沉澱到IT系統中去。而市面上常見的KM知識管理系統流於形式變成OA辦公系統了，最好的做法是把日誌信息記錄到POS系統裡面，作為門店的知識管理系統。

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3. 教育大數據的三大要素

在線決策、學習伍辯分析和數據挖掘。教育大數據的定義中有提到，教育大數據需要有三個因素起支撐作用分別是：在線決策、學習分析和數據挖掘，所以教育大數扮纖據的三腔缺缺大要素是在線決策、學習分析和數據挖掘。大數據，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，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。

4. 大數據究竟是什麼大數據有哪些技術呢

近幾年，大數據的概念逐漸深入人心，大數據的趨勢越來越火爆。但是，大數據到底是個啥？怎麼樣才能玩好大數據呢？

大數據的基本含義就是海量數據，麥肯錫全球豎搏研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

數字經濟的要素之一就是大數據資源，現在大家聊得最多的大數據是基於已經存在的大數據的應用開發。

如今，大數據技術已手擾應用在各行各業。小麥舉個例子，講述一下最貼近我們生活的民生服務是如何運用大數據。

最近電視新聞提及到的「一網統管」精準救余薯祥助場景，傳統的救助方式往往通過困難家庭申請、審核、審批等多項程序，遇到需要跨部門、跨層級、跨街區協調解決的個案，還需要召開各級協調會的形式協商解決。

現在通過「精準救助」的方式，民政部門在平時的摸排中了解情況，將相關信息錄入到「一網統管」數據中心，再根據數據模型識別出需要協助的家庭，隨後形成走訪工單派發給社工對其進行幫扶，從而提升救助的效率，做到雪中送炭。

在數字化政府改造之前，每個部門只掌握各自分管的數據，形成「信息孤島」；有了大數據分析平台後，所有的數據信息，便打通了「任督二脈」。

政府可以充分利用大數據技術打造「一網統管」精準救助場景，極大提升了社會救助的科學性和精準性，讓城市變得更加溫暖。

5. 大數據的價值主要體現在哪些方面

數據要素的鮮明特點包括可共享可復制，無限增長。數據資源具有可復制、可共享、無限增長和和供給的秉性，打破了自然資源有限供給對增長的制約。

數據要素是推動經濟增長的新引擎：數據要素作為數字經濟最核心的資源，具有可共享、可復制、可無限供給等特點，這些特點打破土地、資本等傳統生產要素有限供給對經濟增長推動作用嘩弊的制約。與土地、資本等傳統生產要素相比，數據要素對推動經濟增長具有倍增效應

統計顯示，2019年我國數字經濟總體規模達到35萬億元，佔GDP比重超過三分之一。特別是新冠肺炎疫情暴發後，數字平台在降低疫情沖擊方面體現出獨特優勢，在物資流轉、復工復產、穩定就業等方面發揮了重要作用

以在線辦公、醫療、教育、餐飲等為代表的數字經濟增長迅猛。比如，以互聯網醫療為代表的無接觸式醫療呈現爆發式增長，疫情期間京東健康的日均在線問診量達到10萬人次，阿里健康每小時的咨詢量近3000人次。

6. 大數據思維的核心是什麼

一、數據核心原理

現如今，大數據已成為不可或缺的重要資源，因此必須樹立基於數據的思維理念，用數據核心思維方式思考問題和解決問題，讓數據說話，用數據說話。

以數據為核心的理念反映了當下IT產業的變革，數據成為人工智慧的基礎。然而，海量數據既給數據分析帶來了機遇，也帶來了新的挑戰。大數據往往利用眾多技術和方法，綜合了源自各個渠道、不同時間的信息而獲得的。為了應對大數據帶來的挑戰，我們不得不採用新的統計思想和計算方法來處理海量數據。

二、數據價值原理

大數據時代讓數據變得在線，並且從當初的以“功能”為價值轉變為現在的以“數據”為價值。大數據的關鍵並不在於“大”，而在於“有用”，價值含量和挖掘成本比數量更為重要。通過利用有價值的數據能夠讓企業更好地了解客戶需求、消費傾向、喜好等等，並據此提供個性化服務。不管大數據的核心價值是不是通過預測來實現，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

三、全樣本原理

很長一段時間以來，由於記錄、儲存和分析數據的工具有限，准確分析大量數據成為一種挑戰。為了讓數據分析變得簡單，人們把數據量縮減到最少，選擇採用抽樣調查的方法。而在大數據時代，人們已經開始逐漸利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據。全數據樣本調查相比傳統的抽樣調查而言更具真實性和可靠性，足夠多的數據可讓人們透過現象看本質，從而洞察事物的內在規律。所採集的數據量越大，越能更真實地反映事物的真實性。

四、關注效率原理

企業可通過分析大數據來讓決策更為科學，並且還應該由關注精確度轉變為關注效率。大數據之所以能提高生產效率和銷售效率，是因為它能夠讓人們知道市場及消費者的需求。只要大數據分析指出某件事物的可能性，企業便可根據相關結果快速決策、迅速動作、搶佔先機、提高工作效率。競爭是企業的動力，而效率是企業的生命，效率的高低是衡量企來成敗的關鍵。

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7. 大數據安全的三要素是什麼

大數據安全的三要素是安全存儲、傳輸和認證。

大數據安全的三要素包括安全存儲、安全傳輸和安全認證的使用者。只有安全存儲、安全傳輸、以及認證的使用三者有機結合，才能最大程度上保證大數據安全的使用。

簡介：

大數據時代來臨，各行業數據規模呈TB級增長，擁有高價值數據源的企業在大數據產業鏈中佔有至關重要的核心地位。

在實現大數據集中後，如何確保網路數據的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威脅影響，已成為政府機構、事業單位信息化健康發展所要考慮的核心問題。

大數據安全的防護技術有：數據資產梳理（敏感數據、資料庫等進行梳理）、資料庫加密（核心數據存儲加密）、資料庫安全運維（防運維人員惡意和高危操作）、數據脫敏（敏感數據匿名化）、資料庫漏掃（數據安全脆弱性檢測）等。