根源大數據

Ⅰ 大數據是什麼_大數據是什麼概念

大數據，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海量、高增長率和多樣化的信息資產。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

（2）做小而美模式的中小微企業可以利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要與時俱進充分利用大數據的價值。

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。

在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生：

（1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年模孫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，躲避擁堵。

（3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

（4）根據客戶的購買習慣，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）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。

實際應用

Google流感趨勢利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。旦培鏈

統計學家內特·西爾弗（NateSilver）利用大數據預測2012美國選舉結果。

麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很中岩多醫療機構有資金來做大數據分析。

Ⅱ 「大數據殺手」事件登上熱搜，各大平台被質疑，事件背後的根源問題是什麼

實則而外電商購物，點外賣、訂酒家、訂機票，買假票都可能產生殺熟。而上述旁及的這些，差一點美團都有關系，大數目殺熟的引發莫過於太大，於是美團不久前兩天淪落大數目殺熟質詢的贅。

中原裁判文書網頒布一份判詞出示，京師某網路公司負責人朱某找到金立分公司致璞科技，由朱某開銷木馬病毒，金立肩負在部手機出廠前植入到手機中。植入病毒之後，無繩機就成為了方可被黑客遠距離操控的肉雞。用戶心有餘而力不足想像，部分非法定廠商，曾經把在部手機出廠前植入病毒奉為一種好端端操作。一邊是無良廠商採集甚或並未下線的竊取用戶數據，單向是一部分人還在用綜采來的額數開展演算法支配。這鬼祟是境內隱衷數據保護的短斤缺兩，索要無微不至。

Ⅲ 大數據發展的根基是什麼

大數據發展的根基是什麼

大數據活在「雲端」！唯有雲計算能讓大數據找到自己的軌跡和存在的真正價值；但大數據不是無根的浮雲，它有自己的根，源源不斷輸送數據的根。

那麼，大數據的「根」在哪裡？日前國務院出台的《促進大數據發展行動綱要》(以下簡稱《行動綱要》)或許可以讓我們找到答案。

《行動綱要》明確提出了促進大數據發展的三大重點任務和十項工程。三大重點任務之首即加快政府數據開放共享，推動資源整合；十項工程前四大工程涉及政府信息，即：政府數據資源共享開放工程、國家大數據資源統籌發展工程、政府治理大數據工程、公共服務大數據工程。不難發現，三大重點任務、十項工程的關鍵詞就是共享，而政府數據的開放共享是核心。

共享是大數據的「根」

大數據與雲計算，或許就像一枚神奇的金幣之正反面，讓許多人感覺「雲里霧里」、亦真亦幻，卻又能真切地感受到金幣的光芒。

什麼是大數據？按照維基網路的定義，大數據是指無法在可承受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。大數據的基本特點可以概括為「4V」：大量化(Volume)多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價值化(Value)，即海量的數據規模、快速的數據流動和動態的數據體系、多樣的數據類型、巨大的數據價值。

而《大數據時代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格給出的解釋或許更易於理解，他認為，「大數據」並不是很大或者很多數據，並不是一部分數據樣本，而是關於某個現象的所有數據。比如說關於一家企業的數據信息，除了企業名稱、法定代表人、注冊資本、經營范圍等基本信息外，還包括財務信息、經營信息、外部關聯關系、誠信狀況等信息。大量、多維、立體、交織信息的匯集，就可以為不同主體、基於不同需求分析企業提供數據基礎。

如果將單個或局部領域的數據及其挖掘處理視為小數據，那麼關於某一主體的大數據就是由成千上萬、相互關聯、相互交織的小數據匯聚而成的。小數據的充分融合，就是大數據形成的根基。譬如一滴水，唯有與別的水滴融合在一起，才能形成水流，才能匯成江河、海洋，才能發揮水的價值。這種融合就是共享。沒有小數據的共享，就沒有大數據生長的「根」。

要從海量的數據中快速地分析、挖掘出有用的信息，單台計算機已難以勝任，必須採用分布式架構，依託雲計算的分布式處理、分布式數據和雲存儲、虛擬化技術，即透過網路將龐大的計算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序，再交由多部伺服器所組成的龐大系統經搜尋、計算、分析之後將處理結果回傳給用戶。這就是與大數據相依相存的雲計算。顯然，如果沒有數據的共享，雲計算也是「無米之炊」。

當然，數據能否共享，涉及到數據的開放性、法律邊界、數據價值實現等問題，還面臨諸多現實障礙。

誰阻礙了數據共享？

當我們沉醉於大數據的奇妙與魔法無邊的時候，現實世界卻給了我們一記響亮的耳光！我們會沮喪地發現，許多政府公共信息仍處於零散、分割、封閉狀態！

各級政府部門在履職過程中掌握了大量的數據信息，其中涉及企業(個人)的數據最為豐富。目前普遍認為比較有用的企業信息大致包括四個方面。

一是反映企業基本情況的信息。包括：工商部門提供的企業注冊登記信息，注冊資本、股東及高管變更情況等；環保部門提供的企業環境違法處罰信息、環評審批、排污許可證和排污權抵押登記情況等；質監、安監、食品葯監、衛生等部門提供的各項資質信息。

二是反映企業真實經營狀況的信息。包括：稅務部門提供的企業應稅銷售額，納稅、退稅情況等；人力社保部門提供的企業社保繳納、勞動爭議情況、勞動保障書面審查信息等；海關部門提供的進出口信息、企業報關情況等；水、電、氣部門提供的繳費及欠費情況等。

三是反映企業及企業主資信狀況及守法情況的信息。包括：公安、法院等部門提供的企業或企業主的司法訴訟、執行、查封信息等；工商、環保、人社、稅務、質監、安監、食品葯監、衛生、海關等部門提供的處罰信息。

四是反映企業融資、財產抵質押、對外擔保等情況的信息。包括：人民銀行[微博]徵信系統提供的貸款、質押信息，工商部門提供的股權轉讓、抵押、查封信息等；房產部門提供的房地產權屬、抵押、查封、租賃信息等。

這些涉及企業的各種信息資源散落在不同的政府管理部門，總體處於彼此分割、孤立、封閉狀態，沒有實現數據之間的共享、連接和融合，更談不上大數據價值的體現。

盡管近年來，各級政府都在積極搭建公共信用信息平台，推動社會徵信體系建設，特別是《國務院關於印發社會信用體系建設規劃綱要(2014—2020年)的通知》出台後，步伐進一步加快，各部門也大多建立了自身的信息管理系統，但部門之間信息不共享或共享不充分仍是常態。即使有一些全國性、地區性的統一信息平台，如「全國企業信用信息公示系統」「信用浙江」等，所含企業信息也非常有限，且不完整、不及時。

這種信息割裂的狀態，不僅不利於大數據的發展，從眼前看，則對具體運用大數據的相關主體的發展形成阻礙。比如，銀行業在服務實體經濟特別是小微企業過程中，面臨的突出瓶頸之一，就是信息瓶頸。銀行業開展小微企業信貸業務面臨的最大困惑是信息不對稱。信息的不對稱使銀行在發放小微企業貸款時難免「如履薄冰」，顧忌甚多。因此，能否切實掌握和了解反映企業真實經營狀況、企業及企業主資信狀況等相關信息，在很大程度上決定了銀行對小微企業放貸的意願以及介入小微企業信貸領域的深度。

目前客觀存在的企業信息難共享之格局，根源在於部門利益。相關政府部門在參與公共信用信息平台建設時，出於種種原因，往往叫得響、做得少。一些部門出於自身商業利益，將自身所擁有的大量公共信息視為「私有財產」，以有償作為提供信息的條件；或以維護商業秘密、涉及部門機密為由，不願將擁有的、本屬於公共資源的企業信息與其他部門共享，或者象徵性地扔幾根「骨頭」，人為造成了企業信息的分割、殘缺，也造就了許多「僵屍」信息平台；有些信息的共享按說不應存在障礙，只因為一些數據擁有的部門感覺「吃力不討好」，缺乏主動提供數據的動力。

當然，也不排除個別地方政府從局部利益出發，對可能影響當地企業發展的行政處罰類負面、失信信息的公開加以阻擾，影響信息數據的共享。深層的原因，則是社會信用體系建設法制化步伐緩慢，公共信息徵集機制不健全，對相關部門提供、公開相關政務信息缺乏有效的約束，以及信用信息使用在公開與保密之間的法律邊界不清晰。

怎樣走向數據共享？

《行動綱要》把加快政府數據開放共享、推動資源整合列為首要任務，把推動政府數據資源共享開放工程、國家大數據資源統籌發展工程、政府治理大數據工程、公共服務大數據工程等工程建設作為促進大數據發展的基礎設施工程。說明政府高層對信息共享問題的高度關注。

顯然，推動數據共享的起點是政府部門間的信息共享，而這恰恰是難點所在。這是一個系統性艱巨工程，也是一個漸進的過程，既需要加快社會徵信體系的法制化進程，更需要政府及相關部門創新思維。

搭建統一、公開、透明的社會信用信息共享平台，有效整合政府各部門信息。對於擁有各種管理資源的政府而言，搭建一個比較完備的信息平台框架似乎並不難，難就難在能否實現信息的充分共享。如何讓信息平台所涉及的政府部門主動、及時、充分地將自身所擁有、可公開的數據信息共享到統一的信息平台，關鍵是要強化信息徵集的行政約束力，建立公共信息共享平台的保障機制。

在現行體制下，筆者以為政績考核「指揮棒」或是推動信息共享之「神器」。應以推動《社會信用體系建設規劃綱要(2014—2020年)》實施、落實政務公開制度為抓手，將公共信用信息共享系統數據信息的報送納入政府對相關部門的考核，前提是要充分研究和界定各類信息公開的法律邊界，特別是在對各類違法違規信息、不誠信行為信息的公開方面，應明確可以採取的共享方式和程度，以打消信息發布各方的顧慮。在此基礎上，制定清晰的公共信息共享清單，明確相應的責任與義務。

小數據不能共享，大數據必是空談。所以，看大勢、顧大局、破本位，推進小數據共享，是政府部門在大數據時代應有的思維。

以上是小編為大家分享的關於大數據發展的根基是什麼的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅳ 什麼是大數據有什麼特徵與性質

大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。大數據也是具備有一定的特徵與性質的。以下是由我整理的大數據的內容，希望大家喜歡!

大數據的主要介紹
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來適應海量、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《大數據時代》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)、Value(價值)、Veracity(真實性)。
大數據的特徵
容量(Volume)：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息;

種類(Variety)：數據類型的多樣性;

速度(Velocity)：指獲得數據的速度;

可變性(Variability)：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

真實性(Veracity)：數據的質量

復雜性(Complexity)：數據量巨大，來源多 渠道

價值(value)：合理運用大數據，以低成本創造高價值
大數據的意義
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。[7] 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在“大”，而在於“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2) 做小而美模式的中小微企業可以利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要與時俱進充分利用大數據的價值

不過，“大數據”在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：“就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。”這確實是需要警惕的。

在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:

1)及時解析故障、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，躲避擁堵。

3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

4)根據客戶的購買習慣，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)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
大數據的結構
大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性;從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在;洞悉大數據的發展趨勢;從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
大數據的應用
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。
大數據的主要特點
第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。

第二，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。

第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。

第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。

Ⅳ 大數據是什麼有什麼價值作用

「大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。

大數據的應用其實早已滲透到人們生活中的並段廳方方面面：亞馬遜運用大數據為客戶推薦商品信息，阿里用大數據成立了小微金融服務集團，而谷歌更是計劃用大數據接管世界??當下，很多行業都開始增加對大數據的需求。大數據時代不僅處理著海量的數據，同時也加工、傳播、分享它們。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟普通用戶往往更關心結果的展示。伴隨去年底網路地圖採用LBS定位春運的可視化大數據，就引起了學界對新聞創新和大數據可視化的熱議。

1、根據銷售費習慣以及需求為其推薦更加適合的產品，因此相關服務的企業可以利用大數據進行精準營銷，從而實現雙贏互利的作用；

2、當企業遇到瓶頸或者行業遭遇困境的時候，中小微企業可以利用大數據快速反應做好服務轉型；

3、企業戰略布局以及資源配置的環節，可以通過大數據找到更加貼近事實的一句，同時對於面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業提供與時俱進的契機。

企業組織利用相關數據和分析，可以幫助它們實現降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等目標。下面是一些關於大數據應用目前已經可以解決的問題：

1、及時解析故障、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，躲避擁堵;

3、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存;

4、根據客戶的購買習慣，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、使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。

一、技術價值

大數據，根本上與數學、統計學、計算機學、數據學等基本理論知識無法分割，技術水平突飛猛進給數字領域帶來最直接的躍進。

App研發應用、資料庫編寫應用等促進人類社會技術進步的價值都來源於大數據的發明和運營。

大數據不僅創造了新的計算方式、技術處理方式，更加為其他技術的研發、應用和落地提供基礎，例如人工智慧等。

大數據中客戶與企業進行交易的數據，是大數據技術價值的核心映射。客戶的交易行為通過企業內部系統留存，基本以「事後」數據為主。

交易數據是推進企業數據驅動業務，與客戶聯系溝通、獲得有效和分析數據的初級門檻，無論大數據獲取能力如何發展，直接的交易信息永遠都是第一有效和值得關注的。

淘寶的交易分析報告中提到，大額買單後的重購次單和同店重購次單比例分別為25.0%和16.8%，要明顯高於普通買單的18.8%和10.7%，則表示在首次買單獲取了對賣家服務和商品質量的信任後，次單完全存在放大金額的可能，並且比普通買單的可能要高得多。

由此引導賣家增進服務、堅守質量，並適時推出捆綁推薦，以求同類商品同店大額下單的幾率。

只有有了大數據的處理技術，交易行為才能夠得到記錄分析，企業的大數據技術研發、應用和落地才能擁有基礎，以開發更新更適合時代的企業產業。

目前有很多傳統企業盲目行走大燃嘩數據的道路，但其實大數據技術能力並沒有建立起來，真正獲得了有效數據並得以分析利用的就很少，很多該做的「埋點」沒有做，數據的統計也缺乏技術支撐。

這時大數據的技術價值就會顯得尤為重要，且是所有價值的基礎，一梁塌，全屋倒。

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，也就催生了各種大數據公司雨後春筍般的出現，至於這些公司如何為傳統轉型服務在後面會提到。

二、商業價值

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、場內店鋪絕隱信息、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。

單就運營而論，數據作為一種度量方式，能夠真實的反映運營狀況，幫助企業進一步了解產品、了解用戶、了解渠道進而優化運營策略。

Ⅵ 一文讀懂工業大數據的脈絡

一文讀懂工業大數據的脈絡

工業大數據不同於大數據，具有自己獨特的特徵。本文著重從工業大數據的定義與范疇、來源、特徵、技術及應用領域、面臨的問題等，全面剖析工業大數據的方方面面，讓你一文讀懂工業大數據的脈絡！

工業大數據是指在工業領域中，圍繞典型智能製造模式，從客戶需求到銷售、到訂單、計劃、研發、設計、工藝、製造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售後服務、運維、報廢或回收再製造等整個產品全生命各個環節所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱，其以產品數據為核心，極大延展了傳統工業數據范圍，同時還包括工業大數據相關技術和應用。

——工業大數據來源——

我們所談的工業大數據，不完全等同於企業信息化軟體中流淌的數據，從業界的共識看，主要來源有三類，第一類是企業經營相關的業務數據，這類數據來自企業信息化范疇，包括企業資源計劃（ERP）、產品生命周期管理（PLM）、供應鏈管理（SCM）、客戶關系管理（CRM）和環境管理系統（EMS）等，此類數據是工業企業傳統的數據資產。

第二類是機器設備互聯數據，主要是指工業生產過程中，裝備、物料及產品加工過程的工況狀態、環境參數等運營情況數據，通過MES系統實時傳遞，目前在智能裝備大量應用的情況下，此類數據量增長最快。

第三類是企業外部數據，這包括了工業企業產品售出之後的使用、運營情況的數據，同時還包括了大量客戶、供應商、互聯網等數據狀態。

——工業大數據特徵——

筆者曾就工業大數據特徵及數據驅動工業價值創造等話題，專門采訪過工業大數據領域知名專家——美國科學基金會（NSF）智能維護系統（IMS）中心主任李傑教授，他表示：工業大數據與互聯網大數據最大的區別在於工業大數據有非常強的目的性，而互聯網大數據更多的是一種關聯的挖掘，是更加發散的一種分析。

除此之外，兩者在數據的特徵和面臨的問題方面也有不同。有別於互聯網大數據，工業大數據的分析技術核心要解決「3B」問題：

1）Below Surface —— 隱匿性，即需要洞悉背後的意義

工業環境中的大數據與互聯網大數據相比，最重要的不同在於對數據特徵的提取上面，工業大數據注重特徵背後的物理意義以及特徵之間關聯性的機理邏輯，而互聯網大數據則傾向於僅僅依賴統計學工具挖掘屬性之間的相關性。

2）Broken —— 碎片化，即需要避免斷續、注重時效性

相對於互聯網大數據的量，工業大數據更注重數據的全，即面向應用要求具有盡可能全面的使用樣本，以覆蓋工業過程中的各類變化條件、保障從數據中能夠提取以反映對象真實狀態的信息全面性。因此，工業大數據一方面需要在後端的分析方法上克服數據碎片化帶來的困難，利用特徵提取等手段將這些數據轉化為有用的信息，另一方面，更是需要從數據獲取的前端設計中以價值需求為導向制定數據標准，進而在數據與信息流通的平台中構建統一的數據環境。

3）Bad Quality —— 低質性，即需要提高數據質量、滿足低容錯性

數據碎片化缺陷來源的另一方面也顯示出對於數據質量的擔憂，即數據的數量並無法保障數據的質量，這就可能導致數據的低可用率，因為低質量的數據可能直接影響到分析過程而導致結果無法利用，但互聯網大數據則不同，其可以只針對數據本身做挖掘、關聯而不考慮數據本身的意義，即挖掘到什麼結果就是什麼結果，最典型的就是經過超市購物習慣的數據挖掘後啤酒貨架就可以擺放在尿不濕貨架的對面，而不用考慮他們之間有什麼機理性的邏輯關系；

換句話說，相比於互聯網大數據通常並不要求有多麼精準的結果推送，工業大數據對預測和分析結果的容錯率遠遠比互聯網大數據低的多。互聯網大數據在進行預測和決策時，僅僅考慮的是兩個屬性之間的關聯是否具有統計顯著性，其中的雜訊和個體之間的差異在樣本量足夠大時都可以被忽略，這樣給出的預測結果的准確性就會大打折扣。比如當我覺得有70％的顯著性應該給某個用戶推薦A類電影，即使用戶並非真正喜歡這類電影也不會造成太嚴重的後果。但是在工業環境中，如果僅僅通過統計的顯著性給出分析結果，哪怕僅僅一次的失誤都可能造成嚴重的後果。

——工業大數據技術：演算法與模型——

有了工業數據的大量積累，但並不等於直接的商業收益，中間隔著一道非常關鍵的通道——工業大數據技術。近幾年，很多大數據專家和行業專家也在爭執：數據量重要還是大數據演算法更重要，雙方各執一詞。比如Googole就認為數據量的多寡至關重要，甚至直言：更多的數據勝過更好的演算法。這種觀點與我們意識認知中的「信息越多，就越靠近真相」類似。

而如《The Signal and the Noise》（信號與雜訊，作者NateSilver），這本書裡面的一個觀點是「更多的數據意味著更多的雜訊。信號是真相，雜訊卻使我們離真相越來越遠。」所以，人們需要構建有效的演算法和模型，去識別和認知何為真相。

在這里暫不討論到底是數據量重要還是演算法模型更重要，但針對工業大數據的有效利用，肯定離不開工業大數據的分析技術。

——工業大數據應用領域（場景）——

一、研發設計：主要用於提高研發人員的研發創新能力，研發效率和質量，支持協同設計，具體體現在：（1）、基於模型和模擬的研發設計；（2）、基於產品生命周期的設計；（3）、融合消費者反饋的設計

二、在復雜生產過程優化的應用：（1）、工業物聯網生產線；（2）、生產質量控制；（3）、生產計劃與排程；

三、在產品需求預測中的應用

四、在工業供應鏈優化中的應用

——工業大數據應用發展存在的主要問題——

《工業大數據白皮書2017年版》指出，研究與應用工業大數據，產品大數據是核心，物聯大數據是實現手段，集成貫通是基礎（業務模式、商業和價值驅動、關鍵抽取和應用）。而在實踐過程中，這三個方面都存在不同程度的難點。

《工業大數據白皮書2017年版》封面

1、產品大數據：產品大數據是工業大數據的根源與核心，但工業製造業領域涵蓋十分廣泛，行業種類繁多，產品種類數量龐大且仍在不斷增長，如何規范產品大數據的定義與分類方法，建立規范的、屬性明確的、可查詢可追溯可定位的產品大數據，將是順利應用工業大數據的前提。

2、物聯接入設備：物聯大數據是實現工業大數據暢通流動的必要手段，但在工業實際應用中，工業軟體、高端物聯設備不具備國產自主可控性，物聯接入的高端設備的讀寫不開放，形成設備信息的孤島，數據流通不暢，突破這種束縛是實現工業大數據的關鍵。

3、信息集成貫通：集成貫通的難點在於商業驅動、打通關鍵點和環節，掌控產品源和設備，持續優化。

Ⅶ 大數據重要的意義

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，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。
大數據的意義
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。 有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。 大數據的價值體現在以下幾個方面：1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷2) 做小而美模式的中長尾企業可以利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要與時俱進充分利用大數據的價值不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:1）及時解析故障、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，躲避擁堵。3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。4）根據客戶的購買習慣，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）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
讀讀這本書吧。。

駕馭大數據 駕馭未來

大數據的流行，也引發了圖書業大數據出版題材的升溫。去年出版的《大數據》（塗子沛著）是從數據治國的角度，深入淺出的敘述了美國 *** 的管理之道，細密入微的闡釋了黃仁宇先生」資本主義數目式管理「的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。

該書的整體思路，簡單來說，就是敘述了一個」數據收集-知識形成-智慧行動「的過程，不僅回答了」what「，也指明了」how「，提供了具體的技術、流程、方法，甚至團隊建設，文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起，介紹了大數據的概念、內容，價值，並分析了大數據的來源，也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景；在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法，第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架，包括了如何進行優質分析，如何成為優秀的分析師，如何打造高績效團隊，最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓，結構上百川歸海，一氣呵成，總的來說，體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強，非常值得推薦，是不可多得的好書！

大數據重要以及不重要的一面

與大多數人的想當然的看法不同，作者認為「大數據」中的」大」和「數據」都不重要，重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據，甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同，「大數據可能是凌亂而醜陋的」並且大數據也會帶來「被大數據壓得不看重負，從而停止不前」和大數據處理「成本增長速度會讓企業措手不及」的風險，所以，作者才認為駕馭大數據，做到游刃有餘、從容自若、實現「被管理的創新」最為重要。在處理數據時，作者指出「很多大數據其實並不重要」，企業要做好大數據工作，關鍵是能做到如何沙裡淘金，並與各種數據進行結合或混搭，進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的「新數據每一次都會勝過新的工具和方法」的原因所在。

網路數據與電子商務

對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念，然而作者認為從更深層次的角度看，下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦，即「關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼」。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘，作者不是泛泛而談，而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為，《駕馭大數據》的作者提出的網路數據作為大數據的「原始數據」其實也蘊含著另外一重意蘊，即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動，也才具有了收集這些數據的條件，從這點看，直接面向終端的企業如果不電子商務化，談論大數據不是一件很可笑的事？當然這種用戶購買路徑的行為分析，也不是新鮮的事，在昂德希爾《顧客為什麼購買：新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問，暗中尾隨顧客，用攝影機或充滿密語的卡片，完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作，並進行深入的總結和分析，進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等，都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙，當然電子商務時代，數據分析的成本更加低廉，也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據（如信用記錄）。

一些有價值的應用場景

大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現，電子商務是一個案例，同時，作者也提到了車載信息「最初作為一種工具出現的，它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險」，然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息，對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手......
大數據的到來對我國經濟發展有什麼意義
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。

有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;

2) 做小而美模式的中長尾企業可以利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要與時俱進充分利用大數據的價值。
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」的真正含義
大講台大數據 在線培訓為你解答：大數據（bigdata），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。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大數據給人們帶來的好處
對一般用戶來說意義不大，對於葯店、葯廠有必要了解用戶的需求，但是如果真的利用起來能給用戶帶來選葯的便利還是很有用的。比如當你生病不知道選哪種葯好的時候，根據循證醫學原理能幫你找到合適的葯這樣也算是帶來了好處。
工業大數據對中國有什麼意義
工業大數據可以推動大數據在工業研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產品全生命周期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠，推動製造模式變革和工業轉型升級。

國家下一步將利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。在應用項目試點過程中，需要開展應用示範安全可靠性方面的測評，利用大數據測試技術、工業電子系統測試技術和工業雲測試技術，保障工業企業大數據應用項目試點的穩步推進，中國軟體評測中心在相關方面有較深厚的技術積累和案例積累，可以為我國工業大數據發展保駕護航。
大數據的特點主要有什麼？
大數據（big data），是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。

大數據的特點：

1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；

2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；

3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；

4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5、真實性（Veracity）：數據的質量

6、復雜性（plexity）：數據量巨大，來源多渠道

大數據的意義：

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的缺陷：

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。

Ⅷ 大數據是什麼意思

大數據是什麼意思

大數據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海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的意義

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

2) 做小而美模式的中小微企業可以利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要與時俱進充分利用大數據的價值。

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。

在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:

1）及時解析故障、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，躲避擁堵。

3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

4）根據客戶的購買習慣，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）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。

Ⅸ 大數據是什麼意思

一、大數據是什麼意思

大數據(big data),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《大數據時代》 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)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。

二、大數據特徵

容量(Volume):數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息;

種類(Variety):數據類型的多樣性;

速度(Velocity):指獲得數據的速度;

可變性(Variability):妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

真實性(Veracity):數據的質量。

復雜性(Complexity):數據量巨大,來源多渠道。

價值(value):合理運用大數據,以低成本創造高價值。

三、大數據意義

現在的社會是一個高速發展的社會,科技發達,信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到,未來的時代將不是IT時代,而是DT的時代,DT就是Data Technology數據科技,顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類,而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似,大數據並不在「大」,而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言,如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面:

(1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;

(2)做小而美模式的中小微企業可以利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要與時俱進充分利用大數據的價值。

不過,「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考,科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過:「就今日言,有很多人忙碌於資料之無益累積,以致對問題之說明與解決,喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。

在這個快速發展的智能硬體時代,困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如,通過結合大數據和高性能的分析,下面這些對企業有益的情況都可能會發生:

(1)及時解析故障、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,躲避擁堵。

(3)分析所有SKU,以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

(4)根據客戶的購買習慣,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)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。