① 大數據發展的三個必要條件
大數據發展的三個必要條件_數據分析師考試
近年來，關於大數據的討論在技術、應用和模式等多個層面展開，已被認為代表著產業發展的方向。但與互聯網公司的諸多實踐相比，被認為具有數據資源先天優勢的電信運營商卻走在了後面，即便放眼全球，電信運營商的大數據應用案例也是屈指可數。移動寬頻和固網寬頻快速發展、OTT的強勢崛起決定了電信運營商必須充分利用自身掌握的數據資源，另闢蹊徑，從而實現網路價值的最大化。因此，電信運營商應用大數據是必然的，而且市場前景十分廣闊。
為了加快大數據的「落地」步伐，幫助業界各方特別是電信運營企業更好地了解大數據，認清大數據戰略發展的重要性，分析發展道路上面臨的難題和障礙，促進大數據產業鏈的成熟，推動大數據的應用推廣。從今天開始，《人民郵電》報特邀來自中興通訊、電信研究院以及三大運營商等單位的專家，推出「掘金大數據」系列報道，以饗讀者。
大數據概念的橫空出世，有賴於短短幾年出現的海量數據。據統計，互聯網上的數據每兩年翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。當然，海量數據僅僅是「大數據」概念的一部分，只有具備4個「V」的特徵，也就是Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值），大數據的定義才算完整，而最後一個Value（價值），恰恰是決定大數據未來走向的關鍵。
大數據發展的三個必要條件
大數據的發展需要三方面的必要條件：數據源、數據交易、數據產生價值的過程。近年來，社交網路的興起、物聯網的發展和移動互聯網的普及，微信、微博、智能手機、電商大行其道，誕生了大量有價值的數據源，比如位置、生活信息等數據，數據源的出現奠定了大數據發展的基礎。大數據時代到來的重要標志，則是大批專業級「數據買賣商」的出現，以及圍繞數據交易形成的貫穿於收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。大數據發展的核心，則是使用戶從海量的非結構化數據和半結構化數據中獲得新的價值，數據價值是帶動數據交易的原動力。
IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，在這些互聯網巨頭的帶動下，數據分析技術日漸成熟。2013年6月，愛德華·斯諾登將「棱鏡」計劃公之於眾，「棱鏡門」事件一方面說明大數據技術已經成熟，另一方面也佐證了現在阻礙大數據發展的不是技術，而是數據交易和數據價值。
大數據技術的發展促進了雲計算的落地，雲計算的部署完成又反過來加大了市場對數據創造價值的期待。大數據概念提出之後，市場終於看到了雲計算的獲利方向，雲計算市場彷彿在一夜之間爆發，在過去一兩年間幾乎已經被國內大方案商、大集成商瓜分殆盡——各地的一級系統集成商與當地政府合作，建雲數據中心，建智慧城市；各大行業的巨頭們在搭建各自行業的混合雲標准，搭建行業雲平台；公有雲也來了，各大IT巨頭想盡辦法申請中國的公有雲牌照。雲計算從概念到落地用了5年時間，最終促成這一切的就是大數據，或者說是市場對數據價值的期待。藉助於國內智慧城市概念的大規模普及，雲計算基礎設施已基本准備就緒，一方面具備了大數據應用的硬體基礎，另一方面迫於回收雲計算投資的壓力，市場急需應用部署，大數據恰如雪中送炭，被市場寄予厚望。
現在，一切的矛頭都指向了「數據如何創造價值？」
56數據創造價值的基石6是數據整合和開放
大數據服務創業公司Connotate對800多名商業和IT主管進行了調查。結果顯示，60%受調查者稱「目前就說這些大數據投資項目肯定能夠帶來良好回報尚為時過早」。之所以如此，是由於當前大數據缺乏必需的開放性：數據掌握在不同的部門和企業手中，而這些部門和企業並不願意分享數據。大數據通過研究數據的相關性來發現客觀規律，這依賴於數據的真實性和廣泛性，數據如何做到共享和開放，這是當前大數據發展的軟肋和需要解決的大問題。
2012年美國大選奧巴馬因數據整合而受益。在奧巴馬的競選團隊中有一個神秘的數據挖掘團隊，他們通過對海量數據進行挖掘幫助奧巴馬籌集到10億美元資金；他們通過數據挖掘使競選廣告投放效率提升了14%；他們通過製作搖擺州選民的詳細模型，每晚實施6.6萬次模擬選舉，推算奧巴馬在搖擺州的勝率，並以此來指導資源分配。這個數據挖掘團隊，對奧巴馬成功連任功不可沒。奧巴馬競選團隊相比羅姆尼競選團隊最有優勢的地方就是對大數據的整合。奧巴馬的數據挖掘團隊也意識到這個全世界共同的問題：數據分散在過多的資料庫中。因此，在前18個月，奧巴馬競選團隊就創建了一個單一的龐大數據系統，可以將來自民意調查者、捐資者、現場工作人員、消費者資料庫、社交媒體，以及「搖擺州」主要的民主黨投票人的信息整合在一起。這個整合後的巨大資料庫不僅能告訴競選團隊如何發現選民並獲得他們的注意，還幫助數據處理團隊預測哪些類型的人有可能被某種特定的事情所說服。正如競選總指揮吉姆·梅西納所說，在整個競選活中，沒有數據做支撐的假設很少存在。
2012年3月，美國奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動「大數據研究和發展計劃」，將大數據研究上升為國家意志，對大數據的整合帶來深遠影響。一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分。國內智慧城市的建設目標之一就是實現數據的集中共享。
數據創造價值需要合作共贏的商業模式
隨著雲計算、大數據技術和相關商業環境的不斷成熟，越來越多的「軟體開發者」正在利用跨行業的大數據平台，打造創新價值的大數據應用，而且這一門檻正在不斷降低。因為首先，數據擁有者樂於做這樣的事情，他們能夠以微乎其微的成本獲取額外的收入，提高利潤水平；其次，大數據設備廠商樂於做這樣的事情，因為廠商需要應用來吸引消費者購買設備，發展合作共贏的夥伴關系勢必比單純銷售設備要有利可圖，一些具有遠見的廠商已經開始通過提供資金、技術支持、入股等方式來扶持這些「軟體開發者」；第三，行業細分市場的數據分析應用需求在不斷加大，對於整個大數據產業鏈來說，創新型的行業數據應用開發者必將是未來整個大數據產業鏈中最為活躍的部分。
在必然到來的大數據時代，有三種企業將在「大數據產業鏈」中處於重要地位：掌握海量有效數據的企業，有著強大數據分析能力的企業，以及創新的「軟體開發者」。社交網路、移動互聯網、信息化企業、電信運營商都是海量數據的製造者，Facebook公司手中掌握著8.5億用戶，淘寶注冊用戶超過3.7億，騰訊的微信用戶突破3億，這些龐大用戶群所提供的數據，正在等待時機釋放出巨大的商業能量。可以預測，在不久的將來，Facebook、騰訊、電信運營商等海量數據持有者要麼自我發展成為數據分析提供商，要麼與IBM、ZTE等企業密切對接成為上下游合作企業，大數據產業鏈將在某個爆發點到來之際，以令人驚訝的速度成長壯大。
警惕大數據的危害
大數據時代，傳統的隨機抽樣被「所有數據的匯攏」所取代，人們的思維決斷模式，已可直接根據「是什麼」來下結論，由於這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此將更精確、更有預見性。不過，由於大數據過於依靠數據的匯集，一旦數據本身有問題，就很可能出現「災難性大數據」，即因為數據本身的問題，而導致錯誤的預測和決策。
大數據的理論是「在稻草堆里找一根針」，而如果「所有稻草看上去都挺像那根針」呢？過多但無法辨析真偽和價值的信息和過少的信息一樣，對於需要作出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能造成嚴重後果的情況而言，同樣是一種危害。大數據理論是建立在「海量數據都是事實」的基礎上，而如果數據提供者造假呢？這在大數據時代變得更有害，因為，人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見與過濾。擁有最完善資料庫、最先接受「大數據」理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了「大數據」的局限性。
不僅如此，大數據時代造就了一個資料庫無所不在的世界，數據監管部門面臨前所未有的壓力和責任：如何避免數據泄露對國家利益、公眾利益、個人隱私造成傷害？如何避免信息不對等，對弱勢群體的利益構成傷害？在有效控制風險之前，也許還是讓大數據繼續待在「籠子」里更好一些。
大數據的經濟價值已經被人們所認可，大數據的技術也已經逐漸成熟，一旦完成數據的整合和監管，大數據爆發的時代即將到來。我們現在要做的，就是選好自己的方向，為迎接大數據的到來，提前做好准備。
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② 大數據是如何融入並改變我們的生活
大數據是如何融入並改變我們的生活
隨著互聯網以及各種智能設備的發展，人們的行為、位置、生理特徵等等，無時無刻不在生成數據被這些設備所採集，然後通過網路源源不斷的傳輸，在計算機上將有型的數據轉化為無形的財富，融入人們的生活每個角落。
曾經有這樣一個事情，美國明尼蘇達地區有一男子向一家零售商店的店長投訴，稱該公司最近給他十幾歲的女兒郵寄嬰兒服裝和孕婦服裝的優惠券。店長大方的向他道了歉。後來這個女孩的確懷孕了。可見大數據的無所不在，這家商店通過分析女兒購買無味濕紙巾和補鎂葯品的記錄就猜到了。
有人把大數據形容為未來世界的石油，有人宣稱掌握大數據的人可以像上帝一樣俯瞰整個世界，美國政府甚至已經把對大數據的研究上升為國家戰略。衣、食、住、行，大數據都能派上用場。大數據海量、多變、多樣，與傳統數據不可同日而語。
百貨行業精準的廣告投放
對零售業來說，大數據來自於消費者在數字世界的痕跡——網購記錄、社交網路的行蹤的集合，它們為理解消費者的行為提供了依據。比如，在網上買了一些衣服，在之後的一段時間，網頁兩側的廣告欄里不斷出現與購買的衣服類似的服裝的廣告。
美國的百貨店Kohl』s，曾貼出告示，讓消費者進入商店後用手機搜索Kohl』s的折扣信息。當我溜達到某個櫃台時，一張剛才搜索過但沒買的商品的折扣券就會發到我的手機上。這當然會讓商店賣出商品的幾率增加，因為消費者在消費現場更容易被促銷廣告打動；據統計，70%的人會更樂於在這時收到折價券。這樣既不會對消費者造成困擾，又可以使銷售量上升。
食品行業個性化的定製
大數據在食品行業的應用悄然興起。於是Co.Design版塊的可視化數據設計師格斯·文茨瑞克（Gus Wezerek）和作家馬克·威爾遜（Mark Wilson）與一家食品業資訊公司Food Genius一起合作，研究了8萬8千份菜單和5千9百萬個菜品製作出了這份美國各州最有特色的食品圖表。
圖表顯示出每個州最有特色、獨一無二的菜品。圖表中還體現出了各地區5大類特別的飲食愛好。Food Genius還可以告訴餐館什麼樣的描述最吸引客人，可以提升價格。什麼樣的配料組合可以最大化利潤
大數據尋找人們最愛的房屋
谷歌住房搜索查詢量變化可對住房市場發展趨勢進行預測，得益於大數據分析的成功運用。前些年，有機構根據搜索量，對於不同地區的美國人喜歡的房屋進行了統計，調查中也出現了一些讓人意想不到的結果。
比如康涅狄格州滑雪度假屋的搜索超過了科羅拉多等州，佛羅里達「頂層公寓」的搜索量也高於紐約。這些數據可以幫助房屋中介和地產商們知道人們更願意住什麼樣的房屋，便可以投其所好的推薦和建造。
大數據帶來出行新體驗
對於汽車巨頭福特公司，大數據則是在圖紙設計出來之前就發揮了作用。新產品開發團隊想知道新款休旅車的後門應該做成手動打開還是還是腳踏電動後門。用傳統方式調查，結果不明朗。於是福特團隊從社交網路上搜集大量信息後發現，人們都喜歡電動後門，這就成了福特的決策依據。
說到出行一定離不開地圖，位於紐約的Citimap開發的社交地圖為該領域帶來新的活力，它展示的是一個基於社會關系的地圖，用戶可以在Citimap APP上創造自己的地圖並與朋友分享，情侶可以創造他們的幽會地點，買手們可以創建購物地圖，美食愛好者可以創造美食地圖等等。與O2O相比，這樣的地圖數據更鮮活，更有針對性。
可以說我們正在經歷著大數據的時代，是一次重大的時代轉型，其信息風暴正在變革著人們的生活、工作和思維。在這場革新中我們會遇到困難，比如數據安全，隱私問題。但隨著各項制度的明確，政府的推動和企業的自律，相信在我們未來的生活中，感受到更多的是大數據為我們生活帶來的便捷和舒適。
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③ 怎麼用大數據看智慧城市發展情況
市民打開電腦或手機就可以知道哪裡的停車場有空位，附近哪個洗手間最干凈，甚至可以查詢到各個景區及游樂場即時遊客人數以決定自己的出行計劃 ...這樣的智能生活，可能不久就可以實現在您所處的 智慧城市 。
IBM 早在2009 年就提出智慧地球(Smarter Planet) 概念，其特徵有四個方面：
信息無所不在。基於雲計算、物聯網、移動互聯網、大數據等基礎信息架構，不間斷地通過信息終端和信息服務，信息需求者可按需隨時獲取，從而增強環境的友好性，提高城市管理的效率和科學性。
融合。智慧城市的本質是融合，以信息融合為基礎的城市運行系統之間的交融協作，從而達成有效的服務和管理。
以人為本。以人為本是智慧城市建設的精髓，智慧城市核心是構築面向市民的泛在的、機會均等的城市服務。
優化資源配置。通過信息技術與其它資源要素優化配置並共同發生作用，從而減少城市的資源消耗和浪費。
目前全球約有1000 多個城市正在推動 智慧城市 建設，其中亞太地區約佔51%，以中國為首。從2013年初拉開序幕以來， 智慧城市 的發展勢頭現在已如火如荼。2013年國家試點總數達193個，工信部公布試點名單也多達140多個，目前太原、廣州、徐州、臨沂、鄭州等已初步完成設計，中國 智慧城市 建設已由概念轉為具體落實，將開始進入高速發展期，且將在2015 年全面完成數字城市框架設計，一個城市建設需要80-100 億元，預期2015 年將年更將推動 600-800 智慧城市 建設，計劃投入超過1 兆元人民幣。以建設項目來看，大數據戰略研究領域包括城建、環境、教育、醫療等。
智慧醫療
智慧醫療是通過打造健康檔案區域醫療資訊平台，利用最先進的物聯網技術，實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動，逐步達到資訊化。目前中國智慧醫療市場正朝向移動化發展，一個中等規模城市50 年累積的資料量就達10PB(Petabyte，約1024TB)，且數據信息以各種資料型態(如圖片、文字、視頻、音頻等)分散在不同的資料庫，這類非結構或半結構化數據無法用傳統的資料庫方式擷取分析，Hadoop 等Open Flow等巨量處理架構技術也逐漸受到企業重視，此外透過雲端的數據量日趨龐大，加上智慧城市資料擷取大多透過手機、平板等移動通訊接收傳遞， 4G 以上的傳輸技術成為基本架構需求，也因此中國在實現智慧城市的前提下，完善其城市網路基礎建設成為首要課題。
智慧醫療目前以美國及日本最為先進，主要分為三種方式，分別為遠程醫療、疾病管理、葯物管理。市調機構預期2015 年將有超過50%的手機用戶使用移動醫療應用，如智慧膠囊、智慧護腕、智慧健康檢測產品將會廣泛應用，藉助智慧手持終端和感測器，有效地測量和傳輸健康資料。
智慧交通
預計未來5 年內，中國將在200 個以上大中型城市建立城市交通指揮中心。智慧交通系統行業報告中提到從市場容量和未來發展看，智慧交通系統行業重點發展領域為城市和高速公路智慧交通。目前在中國從事智慧交通工程咨詢和設計的有西門子，阿特金斯、柏誠、奧雅納等，國際性的中國企業卻並不多。在單項產品提供方面，除停車設施等生產製造略顯復雜的工藝產品，其他精密性的智慧交通設備如攝像機、超聲波檢測器、交通信號機等走出國門的實力還有待加強。而在施工與系統集成方面，國內還多數依賴於援建工程。
數據是智慧城市重要資產
智能城市的推進戰略應該是以實用性為目標，運用大數據分析技術推進高水平決策和高水平應用。城市大數據的建設需要政、企、民三者合作，政府在數據管理和開放中起主導作用，促進企業發展，確保信息安全，更好地為市民提供服務。 然而，一個不容忽視的現象是，目前許多城市數據相對孤立，不向外界開放。致使這些數據未能得到充分的利用，其實用價值由此大打折扣。目前數據不開放的原因，一方面是信息安全問題，擔心數據泄密;另一方面是管理問題，需要打破政府行政管理的條塊分割。只要這兩方面能夠得到有效解決，開放數據就不是問題。 目前在大數據開放方面，美國已制定完整的數據開放計劃，歐盟、澳大利亞、新加坡等國家也都制定了相應的開放計劃。而我們國家進度比較緩慢，也相對比較落後。
「信息孤島」現象正成為制約當前國內智慧城市發展的一大瓶頸。 開放數據是數據挖掘的重要來源，只有開放數據，才能使智慧城市的數據收集更全面，才能讓數據更好地服務於智慧城市建設。 沒有大數據，智慧城市就是一個空架子。
④ 大數據背景下的公共性價值建構如何完成
大數據背景下的公共性價值建構如何完成
在信息無所不在的大數據時代，我們每一個人都是公共領域和媒介空間中的一員，唯有做到共建共享，協商合作，互利互助，才能在「善治」和堅守中維系好我們共有的公共家園。
美國學者阿爾文托夫勒很早就在《再造新文明》一書中預言：世界正迎來第三次浪潮的沖擊。今天，隨著移動通訊技術、物聯網、雲計算、智能搜索引擎等技術的融合與創新，我們正迎來一個信息消費的大數據時代。
當前，網路化生活催生的信息消費習慣，正將個體的私域與公域無縫鏈接。從時政資訊到娛樂科技，從商業消費到政治參與，我們正按照自己的信息消費習慣、內容偏好和行動邏輯，在定製和消費大量文字、圖片、視頻、多媒體等信息數據的同時，正不斷製造和推衍出一個個「數據王國」。實踐表明，越是當我們頻繁藉助手機移動終端、社會化軟體抑或是自媒體通訊工具，進行信息的瀏覽獲取、信息的交互共享以及電子商務平台的資源整合應用等，我們越是在無形之中共同編繪起一張張「信息圖譜」和「數據網路」。正因如此，大數據時代的預言家維克托邁爾-舍恩伯格在《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》一書中指出：「大數據開啟了一次重大的時代轉型。就像望遠鏡讓我們能夠感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測微生物一樣，大數據正在改變我們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。」
面對「萬物皆聯網、無處不計算」的大數據時代，我們似乎正從被動式的web2.0的「推時代」快速過渡到主動而為的web3.0的「拉時代」。我們知道，傳統意義上的「推時代」，注重的是個體藉助某個媒介訊息平台，以附屬的參與性角色推動著信息的交互共享和頻繁更迭。相反，進入「拉時代」的最顯著特徵在於，每個人都是信息的生產與再生產的關鍵中心，個體已從附屬的參與性角色轉化為主動而為的信息生產性角色。
隨著個體信息中心的生成，每個人都可以藉助手中的自媒體平台和社會化軟體，自由開啟手中信息的「核按鈕」，成為信息的策源地和信息發射終端。於是，大數據時代我們總會看到這樣的情形發生：一方面是大數據時代開啟的自助式信息服務平台，快捷、海量、多樣性、前沿性的信息資料滲透到我們生活的方方面面，為我們的知識獲取、資源整合、現實轉化與應用等帶來極大的便利和效益；另一方面是面對碎片化、歧義化、復雜化、多元化的信息資料和數據流，各式各樣的信息終端和發聲管道，讓我們很難辨識信息的真偽和虛實，各種謠言和人為故意扭曲的「小道消息」，充斥著虛擬公共領域和媒介網路，這些多點面、多中心、多渠道的不同信息「版本」和信息源，極有可能在瞬間顛覆公共秩序、挑戰社會的倫理底線，進而引發連鎖反應的公共危機。
以最近牽動著全球億萬顆心的馬航MH370航班搜救事件為例，人們在為飛機上來自13個國家的239人的生命安全祈福接力的同時，也以善意的持續關注，搖身一變成為「福爾摩斯」，爭先恐後地傳遞和報道著失聯飛機的最新進展。有人說飛機已經安全著陸，也有人說飛機不幸墜海失事，還有的說飛機遭到「自殺式」恐怖襲擊，各種渠道的流言和「小道消息」滿天飛。面對即時的信息播報和數據傳遞，各種花樣翻新的傳聞和謠言一次次挑戰人們的敏感神經和承受能力。有人慨嘆，在科技和資訊如此發達的時代，縱使全球多個國家以史無前例的規模和力度參與到搜救行列中來，卻依舊難以確定飛機的最終下落。
然而，當我們在為生命的脆弱感慨和焦慮的同時，似乎更應該理性地停下來思考：在這個高科技催生的四通八達的大數據時代，我們在享受快捷便利的信息和數據之餘，是否更應該為在無意之中成為謠言的「二傳手」而心生自責，抑或是「個體自發式」生成的隨意數據表達和信息傳遞，是否也在無形之中給人類自身帶來無盡的麻煩和災難。很顯然，馬航搜救事件中信息混亂和謠言滿天飛的局面，在給失聯飛機上的乘客家屬帶來心靈傷害的同時，也給搜救行動帶來了無形的麻煩和困擾。
「破窗效應」理論早就告訴我們：如果一棟建築物上的一扇窗戶的玻璃被人打碎了，但又沒有及時得到修復，於是那些看到「破窗」的人們便可能在無形之中受到心理暗示和縱容，去繼續打碎更多的窗戶玻璃。長此以往，「破窗」的誘導性或暗示性影響，會給人們造成一種雜亂無章、無規則底線的心理錯覺，從而誘發各種非理性的群體極端化行為，使社會秩序和倫理底線遭到徹底的破壞和挑戰。同樣的道理，大數據時代，個體自發式的、隨意性的、非理性的媒介訊息傳播行為習慣，如果得不到及時的規避和管控，那麼，人們自娛自樂式的謠言編造、情緒宣洩、數據歪曲傳遞等，只會日益加劇虛擬公共領域的信任裂痕，那些突破常規和道義底線的恣意傳播行為，只會更加加劇公共空間的戾氣和不安，並最終導致「破窗效應」的連鎖反應，從而危害到我們每個人的切身利益。
由此可見，大數據時代，確立共有的公共規則和行為底線，倡導理性化輿論公共空間和虛擬公共新秩序成為現實邏輯使然。正如維克托邁爾-舍恩伯格給予我們的忠告：「盡管大數據的力量是那麼耀眼，但我們必須避免被它的光芒誘惑，並善於發現它固有的瑕疵。」今天，面對來勢洶洶的大數據時代，為了每一個社會共同體成員能夠共同享有大數據帶給我們的快捷與便利、知識與財富，我們就必須大力倡導公共性價值建構，以促進公共領域的善為責任擔當，以維系公共媒介空間的公共秩序為己任，以期在公共現實生活實踐中養成公共理性的行為習慣。一方面，要強化公共精神的培育和形塑，通過知識教育和心智模式重構，以引導人們超越狹隘的個體私域和自我利益，通過規則意識、底線意識、獨立人格意識和公德意識的培育和熏陶，從而提高人們利他的思想境界和公民素養。另一方面，要建立和完善理性成熟的溝通對話和協商機制，通過打造反應靈敏、快捷高效、價值中立的多中心公共治理協商機構，以便第一時間對不合理的行為現象予以糾偏，以最大化地整合和凝聚社會共識。此外，還要強化「在場意識」，無論是個體、媒介運營商抑或是公共信息媒介平台，都要強化公共責任意識，以在場的行為意識和專業、敬業的精神強化信息的整合與分析，在最大化考量信息用戶最直接利益關聯的情形下，強化信息和數據的權威發布。
⑤ 掌握大數據時代信息安全主動權
掌握大數據時代信息安全主動權_數據分析師考試
截止2014年7月，世界上存儲的數據如果印製成書，可覆蓋美國58次，刻錄成光碟可從地球延伸到月球6個來回，數據爆炸已經從文字概念變為一種社會現象。佔有大數據資源並具備相應解釋運用能力，已成為當前世界各國新一輪科技競爭和綜合國力較量的重點。然而不正當開發利用數據資源，蓄意進行數據攻擊破壞，以及大數據無所不在的「眼睛」和「於無聲處聽驚雷」的預測能力，正在形成一把無形利刃，對國家和軍隊信息安全提出嚴峻挑戰。
傳統網路安全防護模型及措施失效。傳統網路安全防禦體系以數據存儲處理節點為中心，從網路邊界開始由外向內實施檢測、預警、保護和恢復等措施相結合的縱深防禦。但在大數據背景下，網路結構發生邊界模糊、中心離散、分層減少等重大變化，導致原本奏效的安全防護理念，出現了設備位置不確定、檢測目標不明確、防護重點不突出、阻斷策略不匹配等問題，防護效能嚴重降低。
情報竊取和網路攻擊行為藏匿其中。由於大數據具有體量龐大和價值密度低等特點，使得在大數據中尋找蛛絲馬跡更加困難。一旦他國利用大數據作為掩體，開展情報竊取和網路攻擊活動，特別是經過精心預謀和周密組織，對特定對象實施長周期、低強度的連續緩慢攻擊竊密行為，更難定位發現。
潛意識滲透策反活動更加隱蔽無形。當前，我國智能終端市場被蘋果、三星等國外公司壟斷，民用導航設備幾乎全部採用美國GPS定位系統。這種狀況易使他國採取隱蔽措施，讓搜索引擎得出趨向性結論，使導航路線刻意經過某一地點，逐步進行心理暗示、推銷政治意圖。只要這個過程足夠隱蔽緩慢，就不易被察覺，長期實施必將導致人的價值觀變形、達到潛意識滲透的目的。網路空間與現實社會已經完全融合，整日泡在論壇里、醉心於博客的人，不知不覺便會將很多個人信息上傳到網上，導致個人數據主動泄漏，這些數據的潛在價值不斷刺激服務提供商收集、使用的慾望，嚴重威脅個人隱私安全。
大數據時代，我國擁有占絕對優勢的原始數據資源，在較多領域存在領先機會，必須採取果斷措施，大力推進數據開放共享和技術改革創新，掌握大數據時代信息安全主動權。
進行大數據立法並制定行業標准。信息安全問題的解決不僅有賴於技術領域的創新發展，技術規范的法律化也有重要現實意義。我國尚無雲計算和大數據相關的法規和行業標准，亟須通過立法，對數據的使用目的、使用范圍和使用期限等進行界定和責任劃分，對數據採集權、使用權、所有權、收益權，以及個人隱私權等進行保護，開創數據合法有序利用的良好局面，規范信息資源市場秩序。
改革現行信息安全監督管理機制。我國多個信息安全監督和通信主管部門並存，數據資源的管理、開發和利用被分割成各自獨立的領域，政策之間存在一定沖突和矛盾，不利於整體規劃和協調推進大數據安全戰略。應盡快建立統一領導、分工負責的監管機制，突破當前機構職能交叉重疊和執行依據互不統一的問題，不斷強化和充實監管能力，依法行政、有效監督大數據的開發利用。
構建端到端網路安全防護新模型。大數據時代網路攻擊的種類更多、渠道更廣、隱蔽性更強，基於傳統網路安全防護模型的各種策略和技術設備大大失效。必須緊扣大數據時代網路和技術新特點，構建端到端模型：強化接入認證管理，利用密碼保護克制數據污染，採取雲威脅分析精確定位攻擊竊密行為，主動感知、主動檢測、主動防禦，有效克服傳統安全模型缺陷。
堅決推進關鍵軟硬體技術自主可控。目前，我國已在自主CPU處理器和操作系統等方面取得重要突破，初步形成替代國外產品能力，應盡快著手進行試點應用，逐步實現整體替換。同時加大人才和資金投入，掌握大數據採集挖掘和分析處理核心技術，奪取新一輪科技競爭制高點。
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⑥ 工業大數據有哪些應用場景
1.加速產品立異
客戶與工業企業之間的交互和買賣行為將發生大量數據，挖掘和剖析這些客戶動態數據，可以幫助客戶參加到產品的需求剖析和產品設計等立異活動中，為產品立異作出貢獻。
2.產品毛病確診與猜測
這可以被用於產品售後服務與產品改善。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品毛病實時確診變為實際，大數據使用、建模與模擬技術則使得猜測動態性成為可能。
3.生產線的大數據使用
現代化工業製作生產線裝置有數以千計的小型感測器，來勘探溫度、壓力、熱能、振盪和雜訊。由於每隔幾秒就收集一次數據，使用這些數據可以完成許多方式的剖析，包括設備確診、用電量剖析、能耗剖析、質量事故剖析(包括違反生產規則、零部件毛病)等。
4.工業供應鏈剖析和優化
當時，大數據剖析已經是許多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手法。例如，電子商務企業京東商城，經過大數據提早剖析和猜測各地產品需求量，然後提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體會。
5.產品出售猜測與需求管理
經過大數據來剖析當時需求改變和組合方式。大數據是一個很好的出售剖析東西，經過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和改變、產品品類的商場受歡迎程度以及最常見的組合方式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。
6.生產計劃與排程
製作業面臨多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時便利的收集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，關於需求快速呼應的APS來說，是一個巨大的挑戰。
關於工業大數據有哪些應用場景，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
⑦ 工業大數據應用在哪些方面
工業大數據應用在哪些方面？
1.加速產品創新
客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。
2.產品故障診斷與預測
這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。
3.生產線的大數據應用
現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。
4.工業供應鏈分析和優化
當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
5.產品銷售預測與需求管理
通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。
6.生產計劃與排程
製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。
大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。
幫我們規避「畫像」的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體(工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼?而回答是「一匹更快的馬」，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。
7.產品質量管理與分析
傳統的製造業正面臨著大數據的沖擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，晶元在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。
⑧ 大數據 信息化作戰的制勝法寶
大數據：信息化作戰的制勝法寶
大數據時代正向我們走來，大數據的廣泛運用正在深刻影響和改變著人們的生產、生活和思維方式。目前，大數據在軍事領域也得到廣泛運用，各國都在積極推進有關大數據的軍事研究開發項目。那麼，大數據究竟在未來作戰中會發揮什麼作用？有哪些軍事應用前景？將帶來哪些軍事變革？值得我們深入思考和探索。
讓核心目標顯形
美國的網路監控無處不在，只要你通過搜索引擎鍵入敏感詞彙，很快就會被監視和鎖定。有時一些看似並不相關的尋常詞彙，也可能被情報人員盯上。
從看似不相關中找出相關性，這就是大數據的魅力。未來信息化戰爭中，「目標中心戰」將是一種主要戰法，此戰法成功的關鍵又取決於對敵核心「目標」自身的識別、定位與鎖定上，這也是困擾指揮員的難題。運用大數據有可能讓未來戰場更加透明，從而使這個難題迎刃而解。根據大數據的分析原理，每個目標，無論個人還是軍事單位，都是數據的製造者，也都處在數據的包圍之中。一旦成為大數據的鎖定目標，就將「在劫難逃」。即使是深居簡出的本·拉登，自認為與信息社會高度「絕緣」，但因周圍的人不斷產生數據信息，他也只能無所遁形了。
實現戰爭決策最優
在大數據時代，通過對海量數據信息進行分析挖掘，更加智能的計算機系統將可以輔助指揮員作出決策。基於大數據的計算機不僅能提供查詢搜索功能，還將具備一定的「思考」能力，能夠順應形勢變化搜集各種數據，篩選出有價值的信息，給出解決問題的建議。戰時指揮員的工作，將變得越來越高效，只需從「大數據」給出的所有意見建議當中優選出最佳方案即可。
在大數據支持下，一些無人作戰平台，如無人機、無人艦艇、作戰機器人等，也將具有一定的「自我」決策能力。這些作戰平台可以在計算機系統操控下，實現自主攻防。尤其是在與指揮網路失去聯系而無法接收指令時，作戰平台將可依託基於大數據的自身「智能」，迅速啟動應急機制，自動識別判斷目標性質、威脅等級，自主決定進行攻擊或者啟動自我毀滅程序。
私人定製——
使心理戰的利箭更精準
楚漢相爭，楚軍在垓下為漢軍所圍。當夜，四面漢軍皆唱楚歌，楚軍軍心震動，以為漢已盡得楚地、楚人，史稱「四面楚歌」。這是一個典型的心理戰戰例。面對項羽麾下勇猛而著稱的軍隊，漢軍通過用楚地的歌曲喚起楚軍的思鄉之情，使其精神上瀕臨瓦解，無心戀戰。
在大數據環境中，「數據腳印」可以清晰地還原每個人的心聲。人們在信息空間當中的瀏覽、點擊、搜索、購物、下載、上傳、通話、微信、微博……所有的行為都有記錄，最終都將會形成數據。於是你的性格特點、興趣愛好等個性化特徵都將不再是「隱私」。據此，心戰專家就能夠製作出現實版的「楚歌」，可以根據每個官兵個人的喜好和心理特點進行「私人定製」，採取更有針對性的措施，影響干預你的情緒和行為。這一切都可以在私人的網路空間中完成，比廣播、傳單等傳統心戰手段更具隱蔽性和誘惑性。
智能保障「送貨上門」
美國有一家零售商，通過分析所有女性客戶購買記錄，製作了「懷孕預測指數」，並據此准確判斷出哪位客戶是孕婦，哪一天是她的預產期。可以提前將孕婦裝、嬰兒床等商品的優惠券寄給客戶，並根據嬰兒的成長周期定期向客戶推介商品。憑借這項大數據技術，這家零售商開展的「送貨上門」服務深受客戶歡迎，商品銷售額實現了快速增長。
供需矛盾在未來戰場上將更加突出。大數據精準的預見功能使超前保障成為可能，這給戰場保障帶來了新的革命性機會。例如創建基於大數據的保障模式，讓擔負保障任務的部隊，對平時與戰時各個階段、各種情況下的消耗、戰損進行分析挖掘，就能夠准確地預測出部隊需求，合理調配使用各類保障資源，實現近乎智能化的精確保障。
變廢為寶——
打響「數據保衛戰」
「棱鏡門」事件昭示人們，一場以大數據為核心的「超級情報戰」已經打響，信息空間成為戰場，數據成為戰鬥力的來源。以往情報特工、間諜都致力於機密信息的獲取，這種情報戰像寶庫奪寶，關鍵在於破譯密碼，取得寶庫的鑰匙。基於大數據的情報戰則轉向了公共信息，利用大數據強大的分析功能，從看似尋常的數據中找出關系國家、軍隊重大決策的情報，像是垃圾堆里淘寶。因此，數據將越來越成為制勝的關鍵，誰能夠控制和利用更多有價值的數據，誰就能夠掌握作戰的主動權，也就擁有更多更大的勝算。
大數據情報戰無所不在、無孔不入，「數據保衛戰」已經打響。一些現在看似不起眼或無用的數據，隨著數據挖掘技術的創新，將來可能會變得至關重要。未來數據安全，必將上升至國家安全層面加以重視，必須從現在開始構築好數據安全的頂級防護層。
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