Ⅰ 大數據時代下，經濟預測與決策的方法可能發生哪些變化
大數據情況下，經濟預測和決策會變得更加的精準。
除此以外，我們要充分利用高科技和大數據的作用。
Ⅱ 大數據時代來襲企業宜加緊布局
大數據時代來襲企業宜加緊布局
「大數據」，這一新興概念，正在被賦予極其豐富的內涵，並被寄予特別巨大的希望……大數據時代，我們該如何尋找對策，迎接挑戰？得大數據者得天下，是一些推崇大數據時代的變革者堅信不疑的判斷。很多專家認為，在大數據時代，誰能有效地壟斷數據，誰就有可能成為世界霸主。
大數據及其分析，將會在未來10年改變幾乎每一個行業的業務功能。根據麥肯錫預測，如果具備相關的IT設施、資料庫投資和分析能力等條件，大數據將在未來10年，使美國醫療市場獲得每年3000億美元的新價值。
人類正在邁入大數據時代
關於「大數據（BigD ata）」，麥肯錫全球研究所在報告《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿》中定義：大數據，是指大小超出了傳統資料庫軟體工具的抓取、存儲、管理和分析能力的數據群。也有專家認為，大數據的「大」是指大型數據集，即數據量一般在10T B規模左右；多個用戶把多個數據集放在一起，形成PB級的數據量；同時，這些數據又來自多種數據源，並以實時、迭代的方式來實現，即「大數據=海量數據+復雜類型的數據」。
我們正處在一個數據爆發增長的時代。移動互聯網、移動終端和數據感應器的出現，使數據以超出人們想像的速度在快速增長。據國際數據資訊公司（G lobalPulse）估測，數據數量一直在快速增加，每年增長50%，這個速度不僅是指數據流的增長，而且還包括全新的數據種類的增多。
有研究統計，從人類文明開始到2003年，人類共創造了5T B（兆億位元組）的信息。而現在，這樣的數據量卻僅需兩天就能夠被創造出來，且速度仍在加快。由此可見，我們的確已經邁入了大數據時代。
世界各國加緊大數據布局
世界上許多國家都已經認識到了大數據所蘊含的重要戰略意義，紛紛開始在國家層面進行戰略部署，以迎接大數據技術革命，正在帶來的新機遇和新挑戰。
「大數據資源」成為重要戰略資源
互聯網時代，「資源」的含義正在發生極大的變化，它已不再僅僅只是指煤、石油、礦產等一些看得見、摸得著的實體「大數據」，也正在演變成不可或缺的戰略資源。互聯網、物聯網每天都在產生大量的數據，這些龐大的數據資源，為人們依據數據了解世界、了解市場、了解人們的生活提供了可能。大數據已經被視為一種資產、一種財富、一種可以被衡量和計算的價值。得大數據者得天下，是一些推崇大數據時代的變革者所堅信不疑的判斷。
「大數據安全」上升為國家安全
傳統意義上的國家安全，是指軍隊對國家領土安全的保護，是國家之間軍事實力的較量。但在互聯網高度發達的大數據時代，網路變成了幾乎是透明的虛擬世界，也因此使國家安全的環境和內涵發生了極大的變化，對大數據的安全保存、防丟失和防破壞等問題，成為我們必須要面對的安全難題。大數據安全，已經上升成為國家安全的重要組成部分。
在大數據時代，數據安全的威脅隨時都有可能發生。各種國家信息基礎設施和重要機構所承載著的龐大數據信息，如由信息網路系統所控制的石油和天然氣管道、水、電力、交通、銀行、金融、商業和軍事等，都有可能成為被攻擊的目標。
此外，大數據也為網路恐怖分子提供了新的資源支持，有可能使恐怖分子通過網路侵入到人們工作生活的方方面面，並通過威脅、攻擊、破壞，癱瘓民用或軍事基礎設施等手段，達到其製造心理恐慌和財產損失，威脅國家安全和社會安全的目的。
「大數據決策」成為一種新決策方式
依據大數據進行決策，從數據中獲取價值，讓數據主導決策，是一種前所未有的決策方式，並正在推動著人類信息管理准則的重新定位。隨著大數據分析和預測性分析對管理決策影響力的逐漸加大，依靠直覺做決定的狀況將會被徹底改變。
2009年爆發的甲型H 1N 1流感病毒，谷歌公司就是通過觀察人們在網上搜索的大量記錄，在流感爆發的幾周前，就判斷出流感是從哪裡傳播出來的，從而使公共衛生機構的官員獲得了極有價值的數據信息，並做出有針對性的行動決策，而這比疾控中心的判斷，提前了一兩周。美國的Farecast系統，它的一個功能就是飛機票價預測，它通過從旅遊網站獲得的大量數據，分析41天之內的12000個價格樣本，分析所有特定航線機票的銷售價格，並預測出當前機票價格在未來一段時間內的漲降走勢，從而幫助虛擬乘客選擇最佳的購票時機，並降低可觀的購票成本。
「大數據應用」促進信息技術與各行業深度融合
有專家指出，大數據及其分析，將會在未來10年改變幾乎每一個行業的業務功能。從科學研究到醫療保險，從銀行業到互聯網，各個不同的領域都在遭遇爆發式增長的數據量。在美國的17個行業中，已經有15個行業大公司擁有大量的數據，其平均擁有的數據量已經遠遠超過了美國國會圖書館所擁有的數據量。
在醫療與健康行業，根據麥肯錫預測，如果具備相關的IT設施、資料庫投資和分析能力等條件，大數據將在未來10年，使美國醫療市場獲得每年3000億美元的新價值，並削減2/3的全國醫療開支。
在製造業領域，製造企業為管理產品生命周期將採用IT系統，包括電腦輔助設計、工程、製造、產品開發管理工具和數字製造，製造商可以建立一個產品生命周期管理平台PLM （Proct Lifecycle M an-agem ent），從而將多種系統的數據集整合在一起，共同創造出新的產品。
此外，在交通、能源、材料、商業和服務等行業領域，甚至在新聞傳媒領域，也都在以大數據為發展契機，加速這些行業與信息技術的深度融合。
「大數據開發」推動新技術和新應用不斷涌現
大數據的應用需求，是大數據新技術開發的源泉。在不久的將來，也許很多原來單純依靠人類自身判斷力的領域應用，最終都將被計算機系統的數據分析和數據挖掘功能，所普遍改變甚至取代。一小片合適的信息，也許會促使創新邁進一大步；一組數據，也可能會得到數據收集人難以想像的應用，甚至可能在另一個看起來毫不相關的領域得到應用。藉助這些創新型的大數據應用，數據的能量將會層層被放大。
Ⅲ 如何應對大數據時代的變革機遇挑戰
大數據搭著信息時代的快車來到了我們的面前，數據的價值逐漸為人們所重視，同時也讓數據分析師的身價倍增。而隨著大數據分析工具等大數據應用技術的出現，未來的數據分析師又將遇到怎樣的挑戰和機遇呢?
工具搶了人的飯碗?
很多大數據分析工具的設計起點非常高，定位了數據分析過程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵蓋了從數據前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的數據可視化的整個數據分析過程，功能不可謂不強大。
但如果僅憑這些就認定大數據分析工具能取代數據分析師，未免有些杞人憂天了。恰恰相反，大數據分析工具不是數據分析師的競爭者，而是協助者。工具本來就是為人服務的，數據分析師的專業素養讓其能很好的發揮大數據分析工具的性能，二者相輔相成，是友非敵。
企業的支持
雖然大數據的概念已經普及，但是很多企業還是留存有一些傳統的觀念。很多企業雖然重金聘用了數據分析師甚至是組建了數據分析師團隊，但是卻並沒有建立完善的數據價值體系。對數據分析工作缺乏理解與支持。
相對於數據管理，數據分析工的工作重心還應該放在「挖掘數據價值」上。企業與數據分析師直接缺少職能的溝通，將直接影響企業對數據分析師工作性質的定位;同時，企業應該建立資料庫並部署大數據分析工具，為了能更好地對接用戶，也為企業和數據分析師留有足夠的空間。
從幕後到台前的轉變
以往的業務人員經常要磨破嘴皮才能得到別人的認同，而現在許多企業正在考慮讓數據分析師帶著數據分析結果去談業務。打算以「讓數據說話，以數據服人」去贏得客戶的信任。而主要的實施過程，是靠數據可視化技術來實現的。
數據可視化技術讓數據能以圖表和視頻的方式直觀地展示在人們面前，而數據分析師作為數據的管理者和挖掘者，是最適合不過的講解人了。這樣就要求數據分析師不僅要有扎實的數據分析能力，還要能提取數據精髓，並將之演講出來以獲得他人的認同。從幕後轉到台前，這裡面會需要許多技能，數據分析師的工作性質也將發生改變。
在大數據時代，數據分析師所扮演的角色不可能是一成不變的。而只有順應時代的潮流，響應時代的需要，數據分析師這個行業才能繼續生存並發展。其實，大數據分析工具，數據可視化這些技術的出現固然使行業受到了影響與挑戰，但對於數據分析師來說，未嘗不是一次擺脫傳統束縛的機遇!