A. 大數據顛覆傳統 變革商業模式
大數據顛覆傳統 變革商業模式_數據分析師考試
「大數據」是繼雲計算、物聯網之後IT產業又一次顛覆性的技術變革。對國家治理模式、企業決策和業務流程、個人生活方式都將產生巨大的影響。
大數據時代網民和消費者的界限正在消弭，企業的疆界變得模糊，數據成為核心的資產，並將深刻影響企業的業務模式，甚至重構其文化和組織。
在大數據時代，企業面臨文化、戰略、組織、流程、信息化、公共關系、人才培養方方面面的挑戰，同時也迎來重大的轉型機遇和飛躍契機。如果不能利用大數據更加貼近消費者、深刻理解需求、高效分析信息並作出預判，所有傳統的產品公司都只能淪為新型用戶平台級公司的附庸，其衰落不是管理能扭轉的。
雲計算的核心是業務模式，本質是數據處理技術。數據是資產，雲為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道。如何盤活數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。
企業內部的經營交易信息，物聯網世界中商品、物流信息，互聯網世界中人與人交互信息、位置信息等等是大數據的三個主要來源。其信息量遠遠超越了現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，其實時性要求則大大超越現有的計算能力。如果計劃在大數據時代獲益，必將引發新一輪的信息化投資和建設熱潮。
目前，雲計算在國內方興未艾。在雲計算的三層架構(SaaS，PaaS，laaS)當中，PaaS是技術最復雜、最難實現的一層。企業自己搭建PaaS平台幾乎是不可能完成的任務。
採用PaaS的好處就是，用戶只需要關心應用和數據，其他的事情、組件全部由PaaS和IaaS進行自動化運維管理
全球有超過十億的智能手機用戶，90%用戶全天機不離身，各大企業都競相推出有吸引力的移動應用體驗，挖掘移動設備上的海量數據帶來的商機。
大數據和雲計算的技術幾乎密不可分，無論是雲計算、大數據都是構建在這些基礎平台之上的。對於傳統行業/企業而言，雲計算、大數據的應用剛剛開始，但對互聯網企業而言，雲計算、大數據已經是商業服務有機組成部分，因此，互聯網在雲計算、大數據方面保持領先。
傳統行業/企業缺乏互聯網企業的基因，其很多業務多採用外包方式，軟體開發人員規模有限，更難得心應手地駕馭各種開源技術。此外，傳統行業/企業有很多歷史的包袱，煙筒式的應用系統林立，數據之間缺乏共享，信息應用水平受到很多限制。如何才能夠讓傳統行業/企業像互聯網企業一樣輕松駕馭信息化系統，顯然傳統行業/企業需要一個高度自動化的基礎平台。
目前，中國不僅是一個真正意義上的大數據國家，而且在大數據實踐這個新的歷史關頭，並沒有落後於美國。除了龐大的人口總數之外，中國還擁有很多與眾不同的消費模式，除去傳統的電信金融互聯網之外，沒有哪個國家擁有中國這樣火爆的電商、發達的物流，還有向互聯網時代轉型的製造業、教育、醫療，科研，零售，交通，這些行業中孕育著大數據基礎和今天我們還無法完整預測的發展前景。
在美國，無論企業還是其他機構，對於大數據的認識和應用都比較成熟，也願意嘗試不同的新產品。而在中國內地、中國香港、中國台灣、日本和韓國，李凱翔說，我看到的現象是，要麼(企業)非常保守，只要有資料庫就可以了；要麼就是非常領先，已經在嘗試開始下載諸如開源這樣的軟體嘗試了。
隨著大數據時代的深入發展，大數據帶來的改變是全方面的，尤其是在商業領域，大數據蘊含巨大商業截止，從目前來看，大數據正改變傳統商業模式，在這個過程中，中國的市場潛力是巨大的。
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B. 大數據將改變我們什麼
大數據將改變我們什麼
雖然不能提供一個有形的、單一的產品，但大數據會從各個方面提供「大白式」的幫助，從物質到精神，以聚合的方式、全方位地為我們的生活服務。你想要一個專屬於自己的「大白」嗎?答案是肯定的。能隨時感受你的傷痛，願意做一切對改善你的情緒有幫助的事情，緊急關頭能舍棄自己的生命成全你的使命……這樣的「私人陪伴」誰能拒絕?「大白」離我們有多遠?答案是不確定的。作為集合了三大技術產業——移動醫療、人工智慧和機器人製造——的「科技暖男」，柔軟的外表易得，「暖暖的」內心難求。大數據會讓「大白」加速來到我們身邊。雖然不能提供一個有形的、單一的產品，但大數據會從各個方面提供「大白式」的幫助，從物質到精神，以聚合的方式、全方位地為我們的生活服務。大數據改變了我們的生產生活方式。大數據讓企業擁有了增值的潛力與爆發力：通過對銷售大數據的分析應用，企業可以對消費者的需求有更精準的把握，從而進行更對路的生產;通過對用戶評價大數據的分析挖掘，企業能夠更有針對性地改善用戶體驗，從而促進產品營銷。而憑借大數據的支撐，我們的居家生活、旅遊出行、投資理財更為便捷、多樣化：動動手指，宅在家也可以享受高品質的生活，吃的喝的穿的用的，電商為你解決;點點屏幕，機票酒店美食一條龍，為你提供最優選擇;查查收益，對比一下年化收益率，把閑錢交給你最信賴的「寶寶」……大數據改變了我們的思維方式。這種改變是雙向度的：被動改變與主動改變相互交織，外在對手與內在對手共存共生。某種程度上，大數據促進了商業生態系統的重構，從產品供應、營銷模式到競爭策略，誰掌握了大數據，誰就掌握了用戶。比如，打車軟體、專車服務等對計程車市場的沖擊與顛覆;比如，如果是阿里或小米推出的微信，騰訊會怎樣?正如專家所言：在互聯網時代，缺少數據資源，無以談產業;缺少數據思維，無以言未來。如果我們在企業發展乃至國家發展戰略方面，不能主動適應大數據時代的機遇與挑戰，就將在大浪淘沙中被沖刷出局。大數據將改變我們的管理模式。理念創新必然帶來技術創新，技術創新必然呼喚機制創新，管理模式的及時跟進將決定大數據價值的充分發揮。大數據的意義不在於數據本身，而在於對數據的分析與應用，從而釋放出數據所蘊含的巨大價值。管理模式的改進主要涉及兩個方面：一是企業要主動樹立大數據思維，在組織架構、決策管理等層面進行相應的改革與創新，讓大數據成為企業的關鍵競爭力;一是國家法規政策層面的管理跟進，要警惕大數據時代的「卡拉漢」，從信息安全、個人隱私保護等方面給大數據穿上「防護衣」。有人說，大數據是新時代的黃金和石油。掌握了它，就掌握了新的經濟命脈;用好了它，就擁有了新型戰略資源。目前，已經有不少國家和企業開始在這一新領域謀篇布局。作為擁有龐大人群和應用市場的中國，也力爭在這次科技變革中實現創新與引領，目前已經取得了大數據的三大理論創新成果——《DT時代——大數據如何改變世界》、《塊數據——大數據時代真正到來的標志》、《創新驅動力》。
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C. 大數據 一個徹底改變人們生活的時代
大數據：一個徹底改變人們生活的時代
有學者認為，我們目前正處在一個大數據時代。隨著社交網路的逐漸成熟，移動帶寬的迅速提升，雲計算、物聯網的應用多樣，大數據的運用和創新給公民、政府、社會帶來了種種的挑戰和變革。
根據中國電信成都分公司總經理喻雲華介紹，在未來的10年，網上各種各樣的大數據總量將可能達到40Z，相比現在將會增加近50倍。數據將會到了用「泛濫」來形容的地步。
有數據甚至顯示，在不遠的將來，人們在3分鍾內上傳到網路上的視頻，如果1個人不眠不休的花時間把它看完的話，將耗去34年的時間，
那麼，大數據時代會給我們帶來哪些影響？我們又可以利用大數據做些什麼呢？
根據大數據分析的結果，沃爾瑪超市認為「尿不濕」和啤酒放在一起最好賣，年輕的爸爸到超市給嬰兒買「尿不濕」，順便犒勞自己買啤酒，所以把這兩個東西放在一起會銷量大增。
華爾街資本市場通過分析全世界的微博賬戶的留言來判斷民眾情緒。民眾高興時買股票，焦慮時會拋股票，根據這個看全世界是高興的人多，還是焦慮的人多。
還有，平安集團利用大數據分析消費者的行為。招商銀行通過數據分析區分出信用卡經常出現的場所。中信銀行通過資料庫解決營銷問題。興業銀行利用數據開發客戶。
又一年十一長假來臨了，就在你買票被「秒殺」，飽受「擁堵」煩惱的時候，你可曾想到，大數據可能會是你的福音。有了大數據分析，就能夠根據手機在某個路口走了多長時間，知道這個地方堵不堵；提前半個月就能知道今年放假哪個旅遊點會堵，哪裡車會堵……
大數據時代已經到來，很多人已經身處其中，最典型的感覺是數據增加速度之快。數據產生方式現在已經被極大地改變，因為以前數據的生產都是由專業團體、專業人士，或者是專業公司完成，而現在數據產生更多是個體行為、是個人，每個人都可以使用自己所採集的終端來產生大量的數據。
數據傳統途徑也發生了很大的變革，以前獲取信息的來源基本上是報紙等平面媒體，或者電視、廣播等傳播媒體；現在很多信息來源通過互聯網。互聯網已經變成了媒體傳播的主要途徑，這個改變對整個社會也產生了非常大的改變。
社交環境網路化變革，以前交朋友更多是生活的圈子，比如說同學、鄰居、親戚，現在更多的通過是互聯網這種虛擬的環境。
數據存儲習慣發生變化，以前都是把照片和文件備份到自己的電腦或者軟盤上。現在這種觀念已經改變，除非做保密工作，或者是年紀大一點的另當別論，大多數人就把它放到網上，在雲中進行存儲。
實際上早在多年以前，大數據問題已經倍受業界關注，像中國移動、中國電信這樣的巨頭早就在積極建設數據中心，引進各種先進的數據處理技術，電信甚至專門建立了一個西部信息中心，電信IDC機房也已經不僅僅是在提供伺服器託管之類的基礎業務了，數據中心同大數據的結合也日益緊密。
其實在普通人不知不覺當中，時代早已經發生了巨大的變革。
很多公司原來都不做手機的，現在紛紛進軍手機市場，他們靠賣手機賺錢嗎？不是，他們是想通過客戶端來捆綁用戶。
過去IBM硬體收入佔到整個收入的60%~70%，現在服務收入已佔到50%~60%。惠普錯過了轉型，近兩年用數百億美元收購移動互聯網和軟體企業，要進行大數據開發。在大數據時代，整個產業鏈的價值鏈向服務去傾斜。
搞物聯網的希望做移動，搞移動的希望做物聯網，搞電信的希望做廣播，搞廣播的希望做電信，賣手機的希望搞運營，做運營的希望賣手機。大數據是新一代信息技術的集中反映，是一個應用驅動性很強的服務領域，是具有無窮潛力的新興產業領域。
大數據時代機遇與挑戰並存，其將成為一個徹底改變人們生活的時代。
D. 大數據時代，給我們帶來了哪些改變
大數據這個詞語的概念已經有好幾年的時間，人們會經常的提起。但是只有很少的一部分人能理解了它的概念。雖然大多數人不知道大數據是什麼。但是，也多多少少能聽人們說起，大數據時代的到來，帶給了人們很多的變化。畢竟，人都是向前看的，都想趕上一股嶄新的浪潮，使自己與這個時代與時俱進，不斷的提升自己的綜合能力，拋棄封建傳統的思想，接受大數據時代帶來的新的機遇和挑戰。
一、思維方式改變:
所謂思維方式，是一種習慣性的思考問題和處理問題的模式，並由此對我們的行為方式產生直接的影響。然而，如今大數據正影響著我們的思維方式。隨著網路、騰訊、淘寶等網路公司的迅速崛起以及他們的迅速致富，數據致富成了新的致富神話。先前那些房地產、電器大亨費了九牛二虎之力才取得的億萬財富，而這些網路數據商則在短短的幾年時間就迅速超越了這些實體公司的財富，並且所費人力、物力和財力甚少。這些致富的神話使人們意識到了數據在我們這個時代成了最重要的資源之一，改變了我們傳統的認知觀念與往常的思維方式。
二、教育的改變：
傳統的學校教育模式映射了工業化集中物流批量生產的模式：鈴聲、標准化的課堂、統一的教材、統一的服裝等。雖然這種教育也培養出了很多人才，然而大數據教育將呈現另外的特徵，例如彈性學習、個性化輔導等。學習分析是近年來大數據在教育領域較為典型的應用，利用鬆散耦合的數據收集工具和分析技術，研究並分析學生學習參與、學習表現和學習過程的相關數據，進而對課程、教學進行實時修正並預測學習者未來的學習趨勢。因此，大數據教育將更好的詮釋「因材施教」這一詞語，實現個性化學習與教學，培養出更多傑出的、優秀的人才。
三、經濟的改變：雖然我們在政治課上學到的是，生產決定消費，消費對生產有重要的反作用力。然而我認為，在如今這個極為宣揚個性與創造力的社會中，消費很大程度地決定著生產。消費者不認同的，就賣不出去，只有消費者認同的，才賣得出去。然而，大數據可以在較短的時間內，通過對數據的全面感知、篩選、收集、分析、共享等為生產者提供可靠的、及時的信息，讓生產者生產出更為暢銷、更具個性化的物品。
其實，大數據時代，大數據改變我們的還有很多很多，如：醫療、交通等等方面，大數據時代來臨，我們應該跟緊時代的改變，順應時代的發展，在改變找准自己的定位，不斷提高自己！
E. 大數據是如何正在改變整個商業屬性的
大數據是如何正在改變整個商業屬性的
專家們稱這個狀況為大數據。它的定義並不明朗，但它通常可以歸結為：公司會得比過去得到更多機會和途徑去獲得更多的信息數據，它的信息源要比以前更多，而且他們幾乎可以迅速得到它只要產生數據。
大數據經常能得到已經在處理信息的公司的鏈接，如谷歌， Facebook的和亞馬遜。但企業在很多行業中都非常看重大數據並且當成信息和操作中心。他們收集了大量的信息，通常會與傳統手段相適應，比如銷售的東西，如社會媒體網站和移動設備位置信息的評論。他們研究找出如何提高自己的產品，降低成本，吸引客戶。
托運人在卡車上使用的感測器要想方設法加快交貨。製造商，可以搜羅通過成千上萬的論壇帖子，從而調查出客戶是否會喜歡自己產品的一個新功能。招聘經理研究候選人如何回答問題，從而確定他們是否會能夠合作。
很多的障礙依然存在。有些是技術性的，但是商業決策通常也會產生障礙。在大多數公司里，決策仍然是基於HIPPO————收入最高的人的意見，同時，說服一個擅長數據勝過直覺的經理人去實施和執行，很難。
以下幾種方法，公司正在利用數據的力量來改變他們的業務。
人力資源
員工福利——特別是員工福利保健，可以是昂貴的。一些公司正在使用大數據以獲得更好的決策去處理。
凱撒娛樂公司，對其員工的醫療保險數據進行分析，發現數據能夠覆蓋到其65000名員工每個人和他們各自的家庭成員的醫療保險。管理人員可以追蹤成千上萬的員工如何使用醫療服務，如急診室參觀的人數，以及他們是否選擇了一個通用的品牌葯的變數。
「這個是一個關於非常不透明的和可以接受的商業經營成本，通常人事經理不會想到他們能夠控制，」Emily Gaines，凱撒娛樂的CEO說，凱撒的高級副總裁的補償，福利和人力資源的有效性。
例如，在2010年的數據表明，在公司財產，哈拉斯在費城，只有僅僅11%緊急措施被視為較便宜的緊急醫療設施，這一比例為在凱撒佔了34%。Harrah的團隊發起了一場斗爭，以呼籲員工的成本高因為ER訪問，並提供了一系列備選的其他設施。兩年後，17%的緊急設施處理突發事件，緊急護理，個人的ER訪問的百分比從40%下降到30%。
總體來看，由於凱撒在2009年開始跟蹤ER訪問，10,000緊急情況全公司已被轉移到較便宜的替代品，共節省450萬美元。
大的數據也在改變著招聘。比如說，Catalyst公司的IT服務，這是一家基於巴爾的摩技術的技術外包公司，主要是負責組裝隊的編程工作。今年，該公司將篩選超過10,000候選人。不僅是傳統的招聘過於緩慢和繁瑣的，該公司稱，同時一個招聘經理做出的主觀選擇也常常導致新來員工不符合標准。
「你需要能夠建立模型，可以幫助您採取這種主觀的看法」，邁克爾·羅森鮑姆說，Catalyst的創始人兼首席執行官。
因此，催化劑要求候選人填寫在線評估，許多公司都在這些日子裡，最有名的是谷歌。Catalyst公司用它來收集成千上萬位申請人的信息，事實上，從他們如何回答問題上，能比他們的答案獲得更多的數據。
例如，評估可能會給一個申請人關於微積分的問題，而申請人完全出乎意料。申請人回答問題的反應——很吃力的回答一道題，快速的回答一道題然後很快又返回，或者完全跳過它，這些都位人們如何處理挑戰提供了很多數據。
有些需要消耗體力解決問題的人，可能適合那種要求用有條理有技巧的方法去解決難題的任務，而在另一個狀況下表現比較強勢積極的申請人采可能會適合另外一種狀況。
這種方法的優勢在於它承認人具備各種不同的技能，並沒有什麼工作是能夠適合所有人的。根據大量數據研究表明，有特定性格特質的候選人必須是在特定的情況下才會合適，有時候一些人的偏見，不能做什麼。
對於一個行之有效的措施，Catalyst的員工流失率平均每年約15%的速度增長，與其在美國的競爭對手相比，超過30，與其在海外的同類競爭公司相比，超過20%。
產品開發
大的數據可以幫助捕獲顧客的喜好，並把這些信息應用在新產品設計上。在這方面，網路公司正在處於領先地位。
Zynga公司，僅次於舊金山游戲FarmVille的Zynga的公司， 每天從它的游戲，足夠的SNARE蛋白25兆兆位元組，以填補1000 Blu-ray光碟。使用這些數據為客戶服務，質量保證，並設定一些特點和功能應用在更新的游戲里。
例如，在原始版本的FarmVille的，動物更多是被設計成裝飾。但Zynga的游戲分析師發現，隊員們與動物的互動遠遠超過了設計者的預期，於是把動物移動到農場的周圍然後使用游戲中的貨幣去進行購買。
因此，在FarmVille 2，動物被給予更多關注和焦點。例如，如果你想製作和銷售一塊蛋糕，您可能需要一頭母牛的牛奶和雞的雞蛋。
甚至當Zynga的藝術家設計新功能時，其實也在使用數據。在傳統的市場測試中，游戲設計師可能測試不同版本，也就是說，一個圓點奶牛的焦點小組測試不同版本。Zynga的藝術家可以得出兩個不同的版本，並把兩種都放在游戲中，看看哪一種更受人歡迎。
當然，現實世界的製造商也使用大的數據，以了解顧客的興趣。
作為福特汽車公司，在設計第一台微型模型其新的全球平台——一個福特汽車和周圍卡車共同的一套組件設備，它決定一個地區的共同特點使適用於所有地區。
其中它考慮的一個功能，是一個「三眨眼」轉向指示燈，多年一直在其在歐洲的汽車。不同於其在美國的車輛上的信號，該指示燈閃爍三次，在驅動器的觸摸，然後關閉。
一個完整規模的市場研究試驗被視為過於昂貴和費時的。因此，福特汽車發燒友搜尋網站和業主論壇，看看有什麼司機說關於轉向燈的。研究人員使用的文本挖掘演算法，撲殺超過1萬提到，總結了最相關的評論。
三一眨不眨指標在2010年推出的新嘉年華和現在上最福特的產品。雖然一些網上評論者抱怨說，他們很難去適應新功能，但是它也有很多的捍衛者。
「起初，它花了一些時間來適應。現在我將不會有任何其他的方式!!」 寫了一個。
「的文本挖掘演算法使用的是在這一努力中的關鍵，並幫助確保一個完整的畫面，就不會使用傳統的市場研究，說：」Michael,Cavaretta，福特公司的研究數據預測和處理的科技領導人。
經營
多年來，公司一直在使用數字技術，使他們的業務更有效的。隨著大數據的興起，當數據產生時，公司可以根據一種新的信息源捕獲更多的信息。
美國聯合包裹運送服務公司長期依賴於數據以提高其業務。在2009年，它開始在其送貨車輛，除其他事項外，可以捕捉卡車的速度和位置，它被放置在反向倍的數量和駕駛員的安全帶是否扣安裝感測器。的許多信息被上載結束時的天至UPS數據中心，並分析過夜。
通過結合GPS信息和安裝在超過46,000輛車上的數據感測器，UPS在2011年減少了燃料消耗8400000加侖削減85萬英里外的路線。
市場營銷
市場營銷人員已長期使用的數據，以了解他們的客戶，並針對他們的球場。現在，過多的數據意味著市場營銷的目標可以更加個性化的信息。
像許多酒店經營者，總部設在英國的洲際酒店集團，多年收集的71萬會員的優悅會獎勵計劃，如收入水平的詳細信息，以及他們是否喜歡風格的家庭或商務旅客住宿。
幾年前，該公司合並到一個數據倉庫，它可以拉從社會媒體網站和處理查詢的信息比以往任何時候都更快的所有客戶營銷信息。
使用該系統，推出新的營銷活動在1月。在以前的活動可能有平均7至15定製營銷信息，新的廣告系列有1552，根據Atique，洲際酒店集團的全球客戶活動營銷的副總裁。
消息鋪開階段的最初的芯12的顧客群體，其中每一個被定義由4,000的屬性。其中一組，例如，往往停留在周末，積分兌換的禮品卡和注冊通過洲際酒店集團營銷合作夥伴，根據Shah先生。因此，這些客戶的營銷信息，讓他們了解當地在上周末的事件。
洲際酒店集團的高級副總裁史蒂夫·Sickel，分布和關系營銷活動產生率較高，35%的顧客轉換，或承兌，比類似的運動在去年夏天，他說。
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F. 大數據正在如何改變資料庫格局
大數據正在如何改變資料庫格局
提及「資料庫」，大多數人會想到擁有30多年風光歷史的RDBMS。然而，這可能很快就會發生改變。
一大批新的競爭者都在爭奪這一塊重要市場，他們的方法是多種多樣的，卻都有一個共同點：極其專注於大數據。推動新的數據迭代衍生品大部分都是基於底層大數據的3V特徵：數量，速度和種類。本質上來講，今天的數據比以往任何時候都要傳輸更快，體積更大，同時更加多樣化。這是一個新的數據世界，換言之，傳統的關系資料庫管理系統並沒有真正為此而設計。「基本上，他們不能擴展到大量，或快速，或不同種類的數據。」一位數據分析、數據科學咨詢機構的總裁格雷戈里認為。這就是哈特漢克斯最近發現。截至到2013年左右，營銷服務機構使用不同的資料庫，包括MicrosoftSQLServer和Oracle真正應用集群（RAC）的組合。「我們注意到，數據隨著時間的增長，我們的系統不能足夠快速的處理信息」一位科技發展公司的負責人肖恩說到。「如果你不斷地購買伺服器，你只能繼續走到這幺遠，我們希望確保自己有向外擴展的平台。」最小化中斷是一個重要的目標，Iannuzzi說到，因逗首此「我們不能只是切換到Hadoop。」相反，卻選擇了拼接機器，基本上把完整的SQL資料庫放到目前流行的Hadoop大數據平台之上，並允許現有的應用程序能夠與它連接，他認為。哈特漢克斯現在是在執行的初期階段，但它已經看到了好處，Iannuzzi說，包括提高容錯性，高可用性，冗餘性，穩定性和「性能全面提升」。一種完美風暴推動了新的資料庫技術的出現，IDC公司研究副總裁CarlOlofson說到。首先，「我們正在使用的設備與過去對比，處理大數據集更加快速，靈活性更強」Olofson說。在過去，這樣的集合「幾乎必須放在旋轉磁碟上」，而且數據必須以特定的方式來結構化，他解釋說。現在有64位定址，使得能夠設置更大的存儲空間以及更快的網路，並能夠串聯多台計算器充當單個大型資料庫。「這些東西在不可用之前開辟了可能性」Olofson說。與此同時，工作負載也發生了變化。10年前的網站主要是靜態的，例如，今天我們享受到的網路服務環境和互動式購物體驗。反過來，需要新的可擴展性，他說。公司正在利用新的方式來使用數據。雖然傳統上我們大部分的精力都放在了對事務處理_銷售總額的記錄，比如，數據存儲在可以用來分析的地方_現在我們做的更多。應用狀態管理就是一個例子假設你正在玩一個網路游戲。該技術會記錄你與系統的每個會話並連接在一起，以呈現出連續的體驗，即使你切換設備或各種移動，不同的伺服器都會進行處理，Olofson解釋說。數據必須保持連續性，這樣企業才可以分析問題，例如「為什麼從來沒有人穿過水晶廳」。在網路購物方面，為什麼對方點擊配坦選擇顏色後大多數人不會購買某個特殊品牌的鞋子。「以前，我們並沒試圖解決這些問題，或者我們試圖扔進盒子也不太合適」Olofson說。Hadoop是當今新的競爭者中一個重量級的產品。雖然他本身不是一個資料庫，它的成長為企業解決大數據扮演關鍵角色。從本質上講，Hadoop是一個運行高度並行應用程序的數據中心平台，它有很強的可擴展性。通過允許企業擴展「走出去」的分布方式，而不是通過額外昂貴的伺服器「向上」擴展，「它使得我們可以低成本地把一個大的數據集匯總，然後進行分析研究成果」Olofson說。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族產品，其中包括MongoDB-目前第四大流行資料庫管理系統，比照DB引擎山賣數和MarkLogic非結構化數據存儲服務。「關系型資料庫一直是一項偉大的技術持續了30年，但它是建立在不同的時代有不同的技術限制和不同的市場需求，」MarkLogic的執行副總裁喬·產品帕卡說。大數據是不均勻的，他說。許多傳統的技術，這仍然是一個基本要求。「想像一下，你的筆記本電腦上唯一的程序是Excel」帕卡說。「設想一下，你要和你的朋友利用網路保持聯系_或者你正在寫一個合約卻不適合放進行和列中。」拼接數據集是特別棘手的「關系型，你把所有這些數據集中在一起前，必須先決定如何去組織所有的列，」他補充說。「我們可以採取任何形式或結構，並立即開始使用它。」NoSQL資料庫沒有使用關系數據模型，並且它們通常不具有SQL介面。盡管許多的NoSQL存儲折中支持速度等其他因素，MarkLogic為企業定身量做，提供更為周全的選擇。NoSQL儲存市場有相當大的增長，據市場研究媒體，不是每個人都認為這是正確的做法-至少，不是在所有情況下。NoSQL系統「解決了許多問題，他們橫向擴展架構，但他們卻拋出了SQL，」一位CEO-MonteZweben說。這反過來，又為現有的代碼構成問題。SpliceMachine是一家基於Hadoop的實時大數據技術公司，支持SQL事務處理，並針對OLAP和OLAP應用進行實時優化處理。它被稱為替代NewSQL的一個例子，另一類預期會在未來幾年強勁增長。「我們的理念是保持SQL，但橫向擴展架構」Zweben說。「這是新事物，但我們正在努力試圖使它讓人們不必重寫自己的東西。」深度信息科學選擇並堅持使用SQL，但需要另一種方法。公司的DeepSQL資料庫使用相同的應用程序編程介面（API）和關系模型如MySQL，意味著沒有應用變化的需求而使用它。但它以不同的方式處理數據，使用機器學習。DeepSQL可以自動適應使用任何工作負載組合的物理，虛擬或雲主機，該公司表示，從而省去了手動優化資料庫的需要。該公司的首席戰略官ChadJones表示，在業績大幅增加的同時，也有能力將「規模化」為上千億的行。一種來自Algebraix數據完全不同的方式，表示已經開發了數據的第一個真正的數學化基礎。而計算器硬體需在數學建模前建成，這不是在軟體的情況下，Algebraix首席執行官查爾斯銀說。「軟體，尤其是數據，從未建立在數學的基礎上」他說，「軟體在很大程度上是語言學的問題。」經過五年的研發，Algebraix創造了所謂的「數據的代數」集合論，「數據的通用語言」Silver說。「大數據骯臟的小秘密是數據仍然放在不與其他數據小倉融合的地方」Silver解釋說。「我們已經證明，它都可以用數學方法來表示所有的集成。」配備一個基礎的平台，Algebraix現在為企業提供業務分析作為一種服務。改進的性能，容量和速度都符合預期的承諾。時間會告訴我們哪些新的競爭者取得成功，哪些沒有，但在此期間，長期的領導者如Oracle不會完全停滯不前。「軟體是一個非常時尚行業」安德魯·門德爾松，甲骨文執行副總裁資料庫伺服器技術說。「事情經常去從流行到不受歡迎，回再次到流行。」今天的許多創業公司「帶回炒冷飯少許拋光或旋轉就可以了」他說。「這是一個新一代孩子走出學校和重塑的東西。」SQL是「唯一的語言，可以讓業務分析師提出問題並得到答案，他們沒有程序員，」門德爾松說。「大市場將始終是關系型。」至於新的數據類型，關系型資料庫產品早在上世紀90年代發展為支持非結構化數據，他說。在2013年，甲骨文的同名資料庫版本12C增加了支持JSON（JavaScript對象符號）。與其說需要一個不同類型的資料庫，它更是一種商業模式的轉變，門德爾松說。「雲，若是每個人都去，這將破壞這些小傢伙」他說。「大家都在雲上了，所以在這里有沒有地方來放這些小傢伙？「他們會去亞馬遜的雲與亞馬遜競爭？」他補充說。「這將是困難的。」甲骨文有「最廣泛的雲服務」門德爾松說。「在現在的位置，我們感覺良好。」Gartner公司的研究主任里克·格林沃爾德，傾向於採取了類似的觀點。「對比傳統強大的RDBMS，新的替代品並非功能齊全」格林沃爾德說。「一些使用案例可以與新的競爭者來解決，但不是全部，並非一種技術」。展望未來，格林沃爾德預計，傳統的RDBMS供貨商感到價格壓力越來越大，並為他們的產品增加新的功能。「有些人會自由地帶來新的競爭者進入管理自己的整個數據生態系統」他說。至於新的產品，有幾個會生存下來，他預測「許多人將被收購或資金耗盡」。今天的新技術並不代表傳統的RDBMS的結束，「正在迅速發展自己」IDC的Olofson。贊成這種說法，「RDBMS是需要明確定義的數據_總是會有這樣一個角色。」但也會有一些新的競爭者的角色，他說，特別是物聯網技術和新興技術如非易失性內存晶元模塊（NVDIMM）占據上風。G. 「大數據」怎樣改變生活
「大數據」怎樣改變生活
大數據，現在越來越成為了一個很時髦的詞彙。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。日前，由中國科協舉辦的「科學家與媒體面對面——大數據離我們生活有多遠」活動中，有關專家為我們介紹了大數據對未來生活的影響。
我們生活在一個充滿「數據」的時代，這里的「數據」，並不僅僅指數字，理論上講，一切可以以文件形式儲存於計算機硬碟的東西，包括數字、文字、圖像、聲音、視頻等，均可稱為「數據」。我們打電話，使用微博、QQ、博客等社交工具，都是在不斷增加著社會總體數據量。
據權威預測，未來每隔18個月，整個世界的數據總量就會翻倍。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。
數據，除了它第一次被使用時提供的價值以外，那些積累下來的數據海洋並不是無用的廢物，它還有著無窮無盡的「剩餘價值」，關於這一點，人們已經有了越來越多的認識。事實上，大數據已經開始並將繼續影響我們的生活，下面我們不妨試舉幾例。
精準廣告投放已很普遍
很多女性可能有這樣的經歷，使用某瀏覽器在淘寶、京東等購物網站上購買過一本關於懷孕的書籍後，在之後十個月左右的時間里，你的瀏覽器兩側的廣告欄里不斷出現懷孕所需要的東西，如營養食品、對胎兒無影響的孕婦用葯、胎心監測儀、體溫計、血壓計等產品廣告，登錄原來的購物網站，也會在首頁向你推薦這類產品。而且，在十個月之後，你會發現，以上這些廣告開始變成嬰兒用品了。
你以前可能對瀏覽器廣告非常討厭，但對這類廣告，你卻欣然接受，因為它推薦的產品正是你所需要的。這實際上就是大數據應用的一個簡單案例。你的瀏覽經歷已經被瀏覽器和電商所記錄，通過對用戶瀏覽記錄進行大數據分析，就可以推測出你目前是一種什麼狀態，今後又將經歷哪些狀態，於是，專為你定製的廣告就在你需要的時候出現在你的眼前。
大數據最本質的應用就在於預測，即從海量數據中分析出一定的特徵，進而預測未來可能會發生什麼。實際上，上述例子僅僅是大數據應用的最初級階段。因為它所涉及的數據的范圍並不廣泛，其分析原理也非常簡單。而如前言所述，大數據有數據量大、數據多樣性等特徵,實際是將各個維度的數據進行綜合分析進而進行一定的預測。當不同的數據流被整合到大型資料庫中後，預測的廣度和精度都會大規模的提高。例如，當一個資料庫從不同的數據來源獲得了你使用手機的時間和地點、信用卡購物、銀行卡電子收費系統、使用QQ等聊天工具的對象、你的QQ好友關系圖、你在新浪微博、騰訊微博的收聽及被收聽關系圖譜、你交納的水、電、燃氣費等各方面的數據，數據分析師就能通過匹配獲得你生活的不同側面。通過大數據，數據分析可以發現各種各樣的關聯。通過分析，可以發現你多方面的需求，並不僅僅是諸如懷孕書籍和尿不濕之間的簡單關聯了。在數據足夠「大」的情況下，你生活中幾乎所有的需求都可能會被預測出來。例如，從數據分析出你可能會約會，於是會向你推薦衣服；從數據推測出你會出去旅遊，於是向你推薦相關裝備及旅行方式等。
醫療衛生體系會更加精密
通過分析大量用戶的搜索記錄，比如「咳嗽」、「發燒」等特定詞條，谷歌公司能准確預測美國冬季流感傳播趨勢。和官方機構相比，谷歌能提前一兩周預測流感爆發，預測結果與官方數據的相關性高達97%。2009年，在甲型H1N1流感爆發的幾周前，谷歌的工程師們公開發表了一篇論文，不僅預測流感即將爆發，並且其預測還精確到美國特定的地區和州。這讓人們感到十分震驚。准確預測流感疫情，說起來並不復雜，谷歌一直致力於對用戶檢索數據的分析。用戶求醫問葯等搜索數據可謂海量，把這些數據再拿來與美國疾控中心往年記錄的實際流感病例信息相比對，就幫助谷歌作出了准確預測。
在日本也有相似的應用，日本國內有一個網站，你只要打開這個網站用自己的社交網站賬號登錄，就可以在短時間內通過數萬條社交網站記錄找出可能感冒的人，並通過過去的感冒情況和今日的感冒情況進行分析，另外該程序還會結合氣溫和濕度的變化來預測將來感冒的流行情況，並製作一個「易感冒日歷」。目前，此類服務正在日本陸續展開。
對個體而言，大數據可以為個人提供個性化的醫療服務。過去我們去看病，醫生只能對我們的當下身體情況做出判斷，而在大數據的幫助下，將來的診療可以對一個患者的累計歷史數據進行分析，並結合遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊葯物的反應等關系，實現個性化的醫療。還可以在患者發生疾病症狀前，提供早期的檢測和診斷。早期發現和治療可以顯著降低肺癌給衛生系統造成的負擔，因為早期的手術費用是後期治療費用的一半。
個性化教育可能真正實現
在傳統教育模式下，分數就是一切，一個班上幾十個人，使用同樣的教材，同一個老師上課，課後布置同樣的作業。然而，學生是千差萬別的，在這個模式下，不可能真正做到「因材施教」。
舉例來說，一個學生考試得了88分，這個分數僅僅是一個數字，它能代表什麼呢？88分背後是家庭背景、努力程度、學習態度、智力水平等，把它們和88分聯系在一起，這就成了「數據」。大數據因其數據來源的廣度，有能力去關注每一個個體學生的微觀表現——他在什麼時候開始看書，在什麼樣的講課方式下效果最好，在什麼時候學習什麼科目效果最好，在不同類型的題目上停留多久等等。這些數據對其他個體都沒有意義，是高度個性化表現特徵的體現。同時，這些數據的產生完全是過程性的：課堂的過程，作業的過程，師生或同學的互動過程……而最有價值的是，這些數據完全是在學生不自知的情況下被觀察、收集的，只需要一定的觀測技術與設備的輔助，而不影響學生任何的日常學習與生活，因此它的採集也非常的自然、真實。
在大數據的支持下，教育將呈現另外的特徵：彈性學制、個性化輔導、社區和家庭學習、每個人的成功……大數據支撐下的教育，就是要根據每一個人的特點，解放每一個人本來就有的學習能力和天分。
個人隱私保護 一道能邁過的坎
看了前面這些，讀者可能要擔心了，大數據包含有包羅萬象的數據，其中不少數據涉及個人的職位、年齡、身體狀況、消費水平、旅行習慣等隱私，那麼，在大數據時代，個人隱私能夠得到保護嗎？答案是，只要國家相關部門實時推進隱私保護，企業主動落實隱私保護責任，大數據產業在飛速發展的同時並不會對民眾隱私產生威脅。
在大數據產業中，有兩個基本的作法，一是符號化。符號化是指識別用戶的時候，識別的僅僅是一個「符號」，這個符號與真實信息並不相關，系統通過一定的演算法能夠知道多次登錄的是同一個用戶，但並沒有辦法反推出這個人是誰，因此，電話、住址等信息都沒法與本人關聯起來。二是用戶特徵。用戶特徵意味著在大數據時代企業感興趣的往往是這個用戶的特徵，而不是家庭地址、電話號碼等真正敏感的信息。例如，系統需要了解本科以上學歷、月收入10000元以上、已婚等這樣一個群體，只需要找出符合這些特徵的人的特性，並不關心這個人是誰。這樣也不會造成隱私的泄露。
當然，這些原則性問題有賴於政府推動、企業自律。但我們相信，為大數據產業的健康發展，相關部門，相關企業一定會高度重視這一問題。
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H. 以大數據如何改變我們的生活寫1500字論文
"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
當下我國大數據研發建設應在以下四個方面著力
一是建立一套運行機制。大數據建設是一項有序的、動態的、可持續發展的系統工程，必須建立良好的運行機制，以促進建設過程中各個環節的正規有序，實現統合，搞好頂層設計。
二是規范一套建設標准。沒有標准就沒有系統。應建立面向不同主題、覆蓋各個領域、不斷動態更新的大數據建設標准，為實現各級各類信息系統的網路互連、信息互通、資源共享奠定基礎。
三是搭建一個共享平台。數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類指揮信息系統的數據交換和數據共享。
四是培養一支專業隊伍。大數據建設的每個環節都需要依靠專業人員完成，因此，必須培養和造就一支懂指揮、懂技術、懂管理的大數據建設專業隊伍。