大數據價值潛力指數

㈠ 大數據的大價值預測

大數據的大價值預測
數據本身是不會說話的，但是數據總結出的歷史、數據反映出來的現狀、數據呈現出的趨勢能夠說話。基於指標體系的預測分析平台建設的價值在於：平台展現出的任何一條曲線的變化都對應著某一個現狀或問題，以及相關聯的一系列指標，都意味著需要採取相應的改良措施。同時，由於行業數據的特殊性，結合專家的經驗，可獲取到管理上的缺陷，制定出相應的預防措施，反饋到企業的指標體系中，通過調整來進一步加強數據質量的管理，進而為有效提高續保率提供科學的數據依據。
2013年伊始，大數據開始充斥媒體，各行各業都相繼進行數據分析、數據挖掘、領導決策等，那些佔有「大數據」資源先天優勢的群體，能否有效利用好數據，打破現有的傳統格局，將決定其未來發展的命運。
大數據時代面臨的挑戰與機遇
大數據時代下的三百六十行，最不缺乏的就是數據，包括歷史數據、行業最新數據等，但是卻受阻於過量的冗餘數據和數據不一致，而且它們變得越來越難於訪問、管理和用於決策支持。目前的行業數據大多還停留在「集中化使用」階段，傳統的數據倉庫方式，數據有進無出，僅解決了數據存儲的問題，如何綜合有效地使用這些數據，成為一大難題。而隨著數據量成倍的增長，如何把這些大量的數據轉換成可靠的信息以便於決策支持，是各行業面臨的挑戰。
大數據的本質是解決問題，大數據的核心價值就在於預測，而企業經營的核心也是基於預測所做出的正確判斷。所以，我們應當充分地認識到：大數據時代對於各個業來講，既存在挑戰，也是一個巨大的機遇。
首先，面對海量數據，依靠在各行各業豐富的數據治理方法論，實現源頭數據的質量保障，確保基於這些真實數據的分析與決策能夠行之有效。
如何保障數據質量？
通過頂層設計的理念，確立企業的核心目標，圍繞這個核心目標進行逐級分解，形成細顆粒度的詳細指標體系，而基於指標體系的數據採集及處理平台，則以指標體系為依據，來到各個業務系統里去採集數據，或根據需要使用數據採集平台由人工進行填報，基於涉及各個指標的全樣數據的完整採集，通過數據質量清洗工具與相應的檢查規則，發現問題可及時對其進行修改，來對源頭的數據從技術上進行嚴格把關。
其次，各行業的應用系統可謂紛繁復雜，由於這些系統的建設都是相對獨立的，傳統的數據處理方式只能針對各個業務系統去形成相應的分析數據，本質上未將數據進行整合與統一規劃，因此形成了數據孤島的現象。同方運用頂層設計理念下的指標體系梳理方法，以及業務元數據的技術手段，對各個業務系統的數據最終形成資源，進行統一化、標准化、集中化管理，實現數據的全局共享。用於綜合應用、預測分析、領導決策等。
最後，通過基於指標體系的預測分析平台，能夠為決策管理者提供科學的數據依據，同時也為涉及企業的客戶管理、銷售管理、市場管理、運維管理等各方面提供調整依據。

㈡ 大數據未來的發展前景怎麼樣

大數據分析專職崗位有：大數據分析師，大數據分析員，大數據分析主管等，為內企業決策層提容供詳細和准確的數據依據。
首先來說人才缺口，未來3至5年，中國需要200萬+大數據人才，目前大數據從業人數不足50萬，市場需求遠遠得不到滿足。總結來說就是，未來大數據人才缺口會越來越大，缺的人多了，自然好就業。
然後來看職位薪資，普通大數據開發工程師的基本崗位薪資起步即1萬+，一般入職薪資13000元左右，3年以上工作大數據開發工程師薪資高達30000元/月。
接著來看行業前景，2017年中國大數據產業總體規模為4700億元人民幣，預計2018年將突破5700億元，未來大數據與雲計算、AI相結合，將締造數百個就業新崗位。說白了就是行業前景可觀，未來可期。
最後看看最實際的問題，企業需求，BAT、滴滴、今日頭條重金招賢納士，急尋大數據人才，校招年薪水平均再30萬以上，80%中小型企業大數據建設已經起步，需求量大增。有大企業需求，未來的就業前景自然不言而喻。
大數據發展前景是非常不錯的

㈢ 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。

㈣ 大數據在哪些領域有應用前景

1、電商行業
電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業，它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理，這樣有利於美好社會的精細化生產。隨著電子商務的越來越集中，大數據在行業中的數據量變得越大，並且種類非常多。在未來的發展中，大數據在電子商務中有大多的想像，其中主要包括預測趨勢，消費趨勢，區域消費特徵，顧客消費習慣，消費者行為，消費熱點和影響消費的重要因素。
2、金融行業
大數據在金融行業的使用是非常廣泛的，主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞，並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。
3、生物技術
基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用，這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程，並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。技術不僅可以改良作物，還可以利用遺傳技術培育人體器官，消滅細菌等。

㈤ 驚人大數據創造效率和價值

驚人大數據創造效率和價值
數據成為流入全球經濟每一個領域的洪流1.企業產生了數量迅速增加的交易數據，獲取著有關客戶、供應商和業務運營的數以Tb的信息。實體世界中，數以百萬計的聯網感測器被嵌入到各種設備中，例如手機、「智能」能量計、汽車，以及在物聯網時代能感知、創造和傳達數據的工業機械2.的確，隨著企業和組織開展經營以及與個人互動，他們產生著數量巨大的數字化「排出數據」,也就是作為其他活動的副產品而創造出的數據。社交媒體網站、智能電話以及其他消費電子設備（包括PC機和筆記本）使得全球數十億人為可獲得的大數據添磚加瓦。不斷增多的多媒體內容對於「大數據」數量的指數增長起了重要作用。例如，每一秒的高清視頻產生的比特量是存儲一頁文本所需的2,000多倍。在數字化世界中，消費者每天的生活--通訊、上網瀏覽、購物、分享、搜索--產生著數量龐大的數據。

我們說的「大數據」是什麼意思？
大數據是指其規模超出通常的資料庫軟體工具的獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。這一定義有意採用主觀方式，包含了關於一個數據集有多大才可被視為大數據的動態定義--也就是說，我們並不從大於一定數量的Tb（1Tb等於1,024Gb）這一角度來定義大數據。我們假定，隨著技術不斷進步，可稱為大數據的數據集的規模也將提高。另外，請注意，該定義可因經濟部門而異，這取決於某一特定行業中通常可獲得的軟體有哪些，以及常見的數據集規模多大。有了以上說明，目前許多部門中的大數據范圍為數十Tb到數Pb（1Pb等於1,024Tb）不等。
數量驚人的數據本身是一個全球性現象，但是，這意味著什麼呢？全球許多公民對這一信息的集合抱以深深的懷疑，認為數據洪流不過是對其隱私的侵犯。但是，存在有力的證據表明，大數據可以發揮重要的經濟作用，不但有利於私人商業活動，還有利於國民經濟和公民。我們的研究發現，數據可以為世界經濟創造重要價值，提高企業和公共部門的生產率和競爭力，並為消費者創造大量的經濟剩餘。
例如，如果美國醫療衛生部門能夠富有創造性而有效地利用大數據來提高效率和質量，我們估計，該部門每年通過數據獲得的潛在價值可超過3000億美元，其中2/3將以全國醫療衛生支出降低大於8%的形式表現出來。例如，在私營部門，我們估計充分利用大數據的零售商有可能將其經營利潤提高60%以上。在歐洲發達經濟體中，我們估計，僅通過利用大數據實現的運作效率提高，政府行政管理方面可以節省1000億歐元（1400億美元）以上的開支。這一估計尚未包括可以用來減少欺詐、錯誤以及稅差（潛在稅收與實際稅收收入之差）的大數據影響作用。
數字化數據現在無所不在--每個部門中，每個經濟體中，每個組織以及數字技術用戶中。這一話題以前只有少數數據怪傑感興趣，而現在大數據對各個部門的領導都具有重要意義，各種產品和服務的消費者必將通過大數據的應用而受益。隨著計算領域中的摩爾定律、數字存儲中的類似的定律以及雲計算等趨勢繼續降低成本以及減少其他技術壁壘，人們存儲、匯聚和組合數據然後利用其結果來進行深入分析的能力超過以往任何時候。花不到600美元，就可以買到容量足以存儲世界上所有音樂的硬碟.[page]
隨著運用越來越尖端的技術的軟體與不斷提高的計算能力相結合，從數據中提取洞見的能力也在顯著提高。此外，由於越來越多的人、設備和感測器通過數字網路連接起來，產生、傳送、分享和訪問數據的能力也得到徹底變革。2010年，超過40億人（世界人口的60%）在使用手機，其中大約12%擁有智能電話--其滲透率以每年20%以上的速度增長。如今，3000多萬聯網感測器節點分布在交通、汽車、工業、公用事業和零售部門，其數量正以每年30%以上的速度增長。
可以通過許多方式來利用大數據在全球經濟的各個部門中創造價值。的確，我們的研究表明，整個世界正處在一波巨大的創新、效率和增長之中，正處在競爭和價值獲取的新模式的變革時代--所有這些都被大數據所推動，消費者、企業和經濟部門無一不在挖掘利用大數據的潛力。但是，這一現象為何現在才發生呢？數據不是一直都是信息和通信技術的沖擊中的一部分嗎？是的，但是，我們的研究表明，大數據將會帶來的變化的規模以及范圍處在一個轉折點上，隨著一系列技術趨勢開始加速並匯聚，必將大大擴展大數據的影響。我們已經看到這種匯聚在經濟格局中帶來的變化。
許多領先的企業已經在使用大數據創造價值，其他企業如果要與之競爭，需要探索如何做到這一點。政府在公共資金受到約束的時期，也面臨著提高效率和為公民提供的資金帶來的價值的機遇。鑒於全球許多國家人口老齡化這一現實，這一點可能非常重要。我們的研究表明，公共部門可以通過有效地使用大數據來顯著提高效率。
然而，企業和其他組織以及政策制定者如果要充分發揮大數據的潛力，就需要應對很多挑戰。能夠掌握這些技術以獲得最大價值的分析和管理人才不足，這是一個重大而緊迫的挑戰，企業和政策制定者可以近期內著手解決。僅美國就短缺140,000 到 190,000具備深厚分析技能的人員，以及150萬分析大數據並在其發現的基礎上做出決策的管理人員和分析師。人才短缺僅僅是第一個挑戰。其他挑戰包括需要確保適當的基礎設施落實到位，並且激勵措施和競爭能夠鼓勵繼續創新。此外，必須正確理解對於用戶、組織和經濟體帶來的經濟收益，而且必須實施安全措施，以便消除公眾對大數據的擔憂。
我們如何衡量大數據的價值？
當我們著手確定大數據創造價值的潛力多大時，我們只考慮了那些本質上依賴於大數據的使用的行為--也就是說，那些大數據的使用對於實施某一特定手段來說是必要（但往往未必足夠）的行為。我們並未包括那些只包括自動化而並未涉及大數據的手段（例如，通過以ATM代替銀行出納而實現的生產率提高）的價值。另請注意，我們包括了需要使用大數據的手段的總價值。我們並未試圖估計大數據對於某一特定手段創造的價值的相對貢獻，而只是估計所創造的總價值。
我們完全可以預料，隨著運用大數據的技術和技巧不斷發展以及經濟收益的增長（同時伴隨著相關挑戰和風險），有關大數據的故事將繼續演變。

㈥ 大數據未來的發展前景怎麼樣

數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會重視的重要戰略資源，並已成為我們爭相搶奪的新焦點。因此，企業必需要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓寬的根底設備，是產生大數據的渠道之一。自2013年開端，大數據技能已開端和雲計算技能緊密結合，估計未來兩者聯系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革新，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
科學理論的打破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技能革新。隨之興起的數據發掘、機器學習和人工智慧等相關技能，可能會改變數據世界裡的許多演算法和根底理論，實現科學技能上的打破。
數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個根底渠道，也將建立起跨領域的數據同享渠道，之後，數據同享將擴展到企業層面，而且成為未來產業的中心一環。
數據走漏泛濫
未來幾年數據走漏事件的增長率或許會到達100%，除非數據在其源頭就可以得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據進犯，不管他們是否現已做好安全防範。而一切企業，不管規劃大小，都需要從頭審視今日的安全界說。

㈦ 大數據指數目前有哪些典型應用

博時基金指慧家就是一個典型的大數據指數應用產品，綜合大數據因子、財務價值版因子、市場驅動因權子，精選出最具投資價值的個股組合編製成指數。

「指慧家」的大數據指數覆蓋面非常廣，覆蓋衣、食、住、行、娛、醫等全市場行業，涵蓋互聯網電商、線下消費、社交金融、房地產交易等領域。博時基金優選合作夥伴，螞蟻金服、銀聯、雪球、搜房網等都是各自領域中的龍頭企業，擁有具有行業代表性的大數據。

㈧ 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。

㈨ 大數據的大未來及價值所在

大數據的大未來及價值所在
大數據作為一個尚未完全普及的概念，其實已經貫穿在每個人日常生活的方方面面。而隨著科技的進步，大數據也在逐漸從數據本身向著數據之間所蘊含的更豐富的前景發展。

全球大數據現狀
大數據（big data），或稱海量數據，是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，其所涉及的數據量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理的目的。大數據是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。
大數據並非一個新出現的概念。1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。不過，大約從2009年開始，「大數據」才成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。同時，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼感測器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。IDC2012年發布的數字宇宙研究報告（Digital Universe）顯示，接下來的8年中，我們所產生的數據量將超過40 ZB（Zettabyte，即十萬億億位元組，1ZB=230TB），相當於地球上每個人產生5200GB的數據。
我們正處於一個數據爆炸式增長的時代
大數據本身只是復雜而幾乎無序的數據，而其背後的關聯性，才是大數據巨大的價值所在。目前眾多大數據研究的重中之重，就是從海量的數據中提取相關內容，形成有意義、有價值的訊息。這個過程基本可以分為三個階段。
數據即信息階段。在這個階段中，數據本身就是信息的所在。比如網路用戶的身份信息、天氣信息等。這些信息本身具有價值，在特定領域中能夠直接應用，因此在大數據尚未崛起時就已經受到很多關注。然而隨著當前來自不同渠道的大量數據表面相關性的降低，數據本身所提供的價值越來越具有局限性。因此這一階段已經逐漸穩定在一些特定行業中。
數據蘊含信息階段。在發現數據信息本身的局限性後，人們開始越來越多地研究數據內部的相關性，亦即數據間所蘊含的信息。隨著移動互聯網和社交媒體的普及，數據相關性正在逐漸取代因果關系，成為連接互聯網數據的最重要因素。新聞聚合服務Techmeme的編輯發表文章稱，網路已經進入了「相關性時代」。例如，電商可以通過用戶的網頁瀏覽記錄、所在區域和性別年齡等相關信息，推測出用戶的購物喜好，從而進行針對性的精準廣告投放等。
孤立數據之間的相關性才是大數據的價值所在
紐約時報博客作者和統計學家Nate Silver憑借自己建立的數學模型，通過對大量數據的分析和統計，在2008年美國大選中曾准確預測了49個州的選舉結果，而2012年的美國大選則准確預測了全部50個州的選舉結果，在美國乃至全世界激起了對大數據及其相關性統計的追捧。目前大數據應用很多就處於這個階段，如facebook和谷歌同樣基於數據相關性分析推出的「社交圖譜」和「知識圖譜」，並將其應用於自身的產品中。
數據預測信息階段。隨著技術發展和大數據分析的不斷深入，會有越來越多的數據進入龐大的資料庫中，供系統進行更加精確分析和決策。比如，可穿戴設備提供了更多用戶的身體狀態數據，車聯網、物聯網不斷記錄著用戶的行為傾向性數據，龐大的社交信息承載著新聞發展的趨勢……而這些信息無一不是大數據的組成部分。
而隨著計算能力的增強，一旦多種大數據之間記錄、讀取和分析的隔閡被打通，可供計算和決策的數據量就會顯著增加，由此而來的更加智能化的網路將具有更加針對性的服務，甚至能夠預測用戶的行為並提前作出響應。未來用戶也許會擁有隨著情緒變化色彩的服裝、根據愛好自動切換的電視節目、走到旁邊自動開鎖的汽車，以及更多無法想像的智能化應用，實現智能家居、智能城市。而這一切，都得益於不斷增長、成熟的大數據分析處理。事實上，在這種情況下，每個用戶就成為了數據本身。
這三個階段，並沒有明確的界限和區別，而是一個不斷演進的過程。大數據隨著人的發展而不斷積累，也隨著科技的發展不斷被更有效地利用，成為這個時代最具價值的一筆財富。當然，當前的科技還遠遠沒有達到實現第三階段的水平：數據的存儲、計算能力，網路的吞吐量，各個數據源之間的互聯互通等等都是亟待解決的問題，而大數據所帶來的產業結構調整、用戶隱私問題甚至人們生活方式的變化，也都需要更多時間去研究和摸索。不過這些並不能掩蓋大數據蘊含的巨大潛力，相信隨著時間發展，大數據業務能夠帶來更多令人驚喜的創新和改變。