大數據的影響因素

㈠ 制約大數據發展的三大因素

1. 優質可用數據缺乏

在具體的領域或行業內，我國普遍未形成成型的數據採集、加工、分析和應用鏈條，大量數據源未被激活，大多數數據擁有者沒有數據價值外化的路徑。比如，各醫療健康類應用收集了大量的數據，但沒有像Sermo.com那樣面向醫葯公司售賣數據。與國外相比我國的政府、公共服務、農業應用基本缺位，電信和銀行業更缺少與外部數據的碰撞。

2.技術與業務的鴻溝

大數據行業發展至今，技術與業務之間依然存在巨大著鴻溝。首先，就是數據分析技術本身。數據源企業為實現數據價值變現，嘗試多種方法，甚至自己組建數據分析團隊，可是數據分析是個技術活，1%的誤差都會極大地影響市場份額，術業有專攻，數據變現還是需要專業的數據分析人才來實現。

3.人才難覓

我們國家大數據發展最大的優勢就是市場大，最大的劣勢恰巧就是缺乏相應人才，人才缺乏的程度非常嚴重。首先在國際市場方面，我們要跟國外公司爭人才，然而國外大數據行業同樣十分火熱。而不論在國內還是國外，跟企業競爭人才都是一項艱巨的事業，比如在世界上最好的大學之一的美國普林斯頓大學，想找數學家也是非常困難，人才很容易被大公司挖走，每年都有非常好的數據分析人才被企業挖走。所以人才難覓不只是口頭說說，更是一個亟待解決的問題。

關於制約大數據發展的三大因素，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。

以上是小編為大家分享的關於制約大數據發展的三大因素的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈡ 影響大數據項目成功的因素都有哪些

一般說來，一個大數據項目是否成功，取決於以下幾個因素：

數據的完專整獲取——要做到這一點屬是很難的，尤其是對於大型集團母公司、機關單位主導的項目而言；

項目主體領導層的支持——這里說的支持，一定是徹底的支持，而不是最開始興趣盎然，後期新鮮勁過了就不了了之；

對項目目標的深刻理解——項目做起來是做什麼？數據的價值在哪裡？這些都是要想清楚的，要基於業務來深層次考慮，不能拍腦袋決策；

控製成本——永遠要考慮成本，考慮性價比，這樣項目才能長久；

注重可視化——數據可視化，是項目呈現出來的形，人都是嚮往美好事物的，好的視覺效果，也是保證項目成功的關鍵。

㈢ 什麼是大數據，它對新聞業有什麼影響

什麼是大數據，它對新聞業有什麼影響？

答：（1）大數據及其特點

「大數據」（Big Data，Massive Datasets）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。

大數據具有4V特徵，即海量的數據規模（volume）、快速的數據流轉（velocity）、多樣的數據類型（variety）和價值密度低（value）四大特徵。

在互聯網行業中，大數據是指互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。目前，大數據技術已廣泛應用於電子商務、O2O、物流配送等領域，對新聞生產也產生了一定的影響。

（2）大數據對新聞報道的幫助

①提升新聞報道的質量。由於大數據能夠精準地檢測出確切的數據信息，不僅檢測范圍廣大，而且能夠呈現整體的事實並預測事件的發展趨勢。因此利用大數據技術，可以有效地檢測出媒體的報道方式和報道成果是否有缺陷。另外，新聞工作者可以藉助計算機網路技術，利用新聞媒體以及合作機構資料庫來挖掘大量的數據信息，進行深層次的數據挖掘，有了這樣的技術，媒體的新聞報道水準將得到有效的提升。

②准確預測新聞報道走向。未來新聞業務層面的一個發展方向是趨勢預測性新聞，以往新聞報道的選題更多來源於正在發生或已經發生的事實，如果媒體能夠廣泛藉助大數據技術來進行重大趨勢的預測與分析，那麼，它對 社會 的影響力就能得到提升。

③減輕新聞報道工作人員的工作量。大數據技術的靈活運用，催生了數據新聞和機器人寫作。數據新聞是將數據轉化為信息的一種新聞生產形式，表現形式以數據和圖表為主，這不僅大大增強了新聞報道的真實性、准確性和可說服性，還緩解了新聞報道人員的工作壓力。機器人寫作則是通過計算機對數據進行分析，按照新聞結構來對數據進行整理和自動撰寫，平均每分鍾就能夠生產出兩條新聞報道，這也為新聞報道撰稿人員分擔了不少的工作量。

④使新聞報道更能滿足受眾需求。一方面，新聞生產者和發布者通過對受眾的新聞閱讀行為進行大數據分析，可以找出影響受眾的各方面因素，使新聞報道的受眾定位更加准確；另一方面，大數據技術不僅對受眾的行為進行普遍化分析，而且還強調受眾的個性化特徵，從而促使媒體機構為受眾提供更加個性化的新聞報道和服務。

㈣ 影響大數據發展的因素有哪些

1.中小企業如何在大數據和演算法決策時代開展競爭

沒有互聯網巨頭或全球快速消費品公司的海量數據集的中小公司如何能夠在大數據和演算法決策時代開展競爭。大公司利用網路服務的網路效應鞏固其地位，這對於良性創新圈是一個風險，或許人們已經看到了這種風險。

2.開放數據需要像開源軟體一樣認真對待

眾所周知，開源軟體背後是大數據和機器學習產品和服務的興起。開放源碼的商業和技術案例的重要性多年前就得到了證實。然而，人們對開放數據對創新的重要性的關注卻少之又少。

3.捕獲和管理實時數據的重要性

雖然人工智慧和機器學習項目並不總是需要實時或接近實時的數據，但構建能夠處理數據的系統的能力可能是一種具有價值的競爭優勢形式。隨著數據驅動的決策越來越多地嵌入到組織中，競爭優勢有時會轉移到那些能夠對事件作出更快響應的組織中。

㈤ 制約大數據發展的三個因素

制約大數據發展的三個因素
通過對大數據產業鏈的分析，我們可以看到，在大數據產業鏈的各個生產環節中，各大公司都已開佔位，隨著高性能計算機、海量數據的存儲和管理的流程的不斷優化，技術能夠解決的問題終將不會成為問題。我們認為，真正會制約或者成為大數據發展和應用瓶頸的有三個環節：
第一、數據收集和提取的合法性，數據隱私的保護和數據隱私應用之間的權衡。
任何企業或機構從人群中提取私人數據，用戶都有知情權，將用戶的隱私數據用於商業行為時，都需要得到用戶的認可。然而，目前，中國乃至全世界對於用戶隱私應當如何保護、商業規則應當如何制定、觸犯用戶的隱私權應當如何懲治、法律規范應當如何制定等等一系列管理問題都大大滯後於大數據的發展速度。
德勤認為，未來很多大數據業務在最初發展階段將會遊走在灰色地帶，當商業運作初具規模並開始對大批消費者和公司都產生影響之後，相關的法律法規以及市場規范才會被迫加速制定出來。可以預計的是，盡管大數據技術層面的應用可以無限廣闊，但是由於受到數據採集的限制，能夠用於商業應用、服務於人們的數據要遠遠小於理論上大數據能夠採集和處理的數據。數據源頭的採集受限將大大限制大數據的商業應用。
第二、大數據發揮協同效應需要產業鏈各個環節的企業達成競爭與合作的平衡。
大數據對基於其生態圈中的企業提出了更多的合作要求。如果沒有對整體產業鏈的宏觀把握，單個企業僅僅基於自己掌握的獨立數據，無法了解產業鏈各個環節數據之間的關系，對消費者做出的判斷和影響也十分有限。
在一些信息不對稱比較明顯的行業，例如銀行業以及保險業，企業之間數據共享的需求更為迫切。例如，銀行業和保險業通常都需要建立一個行業共享的資料庫，讓其成員能夠了解到單個用戶的信用記錄，消除擔保方和消費者之間的信息不對稱，讓交易進行的更為順利。然而，在很多情況下，這些需要共享信息的企業之間競爭和合作的關系同時存在，企業在共享數據之前，需要權衡利弊、避免在共享數據的同時喪失了其競爭優勢。此外，當很多商家合作起來，很容易形成賣家同盟而導致消費者利益受到損失，影響到競爭的公平性。
大數據最具有想像力的發展方向是將不同的行業的數據整合起來，提供全方位立體的數據繪圖，力圖從系統的角度了解並重塑用戶需求。然而，交叉行業數據共享需要平衡太多企業的利益關系，如果沒有中立的第三方機構出面，協調所有參與企業之間的關系、制定數據共性及應用的規則，將大大限制大數據的用武之地。權威第三方中立機構的缺乏將制約大數據發揮出其最大的潛力。
第三、大數據結論的解讀和應用。大數據可以從數據分析的層面上揭示各個變數之間可能的關聯，但是數據層面上的關聯如何具象到行業實踐中？如何制定可執行方案應用大數據的結論？這些問題要求執行者不但能夠解讀大數據，同時還需深諳行業發展各個要素之間的關聯。這一環節基於大數據技術的發展但又涉及到管理和執行等各方面因素。
在這一環節中，人的因素成為制勝關鍵。從技術角度，執行人需要理解大數據技術，能夠解讀大數據分析的結論；從行業角度，執行人要非常了解行業各個生產環節的流程的關系、各要素之間的可能關聯，並且將大數據得到的結論和行業的具體執行環節一一對應起來；從管理的角度，執行人需要制定出可執行的解決問題的方案，並且確保這一方案和管理流程沒有沖突，在解決問題的同時，沒有製造出新的問題。這些需求，不但要求執行人深諳技術，同時應當是一個卓越的管理者，有系統論的思維，能夠從復雜系統的角度關聯地看待大數據與行業的關系。此類人才的稀缺性將制約大數據的發展。

㈥ 談談大數據帶來的影響有哪些

大數據的應用很廣泛，每行每業幾乎都會涉及到大數據技術來分析數據回。大數據分析答數據可以更加精準的描繪目標用戶畫像，更加清晰的了解到目標用戶的行為習慣，幫助企業等制定高效的營銷策略，這樣更加便利了企業對自身和產品的優化。

㈦ 大數據分析的作用和影響

1、大數據分析對互聯網的作用。
隨著移動互聯網技術的發展,利用手機終端接收新聞、聽音樂、看電視是眾多消費者的第一選擇.營銷者想要在激烈的市場競爭中占據一席之地,就需要對海量用戶數據進行挖掘分析,發現用戶的個性喜好,從而對用戶的消費行為進行准確把握。
2、大數據分析對電商的作用。
對於電子商務行業來說，數據分析職位在企業內部是非常重要，營銷管理、客戶管理等環節都需要應用到數據分析的結果，利用數據分來來發現企業內部的不足，營銷手段的不足、客戶體驗的不足等等，利用數據挖掘來了解客戶的內在需求。
3、大數據分析對金融的作用。
數據技術對金融行業的影響巨大，金融業對信息系統的實際應用前景還是非常大的，金融業對信息系統的實用性要求很高，且積累了大量的客戶交易數據。目前金融業主要信息需求是客戶行為分析、防堵詐騙、金融分析等。
4、大數據分析對其他行業的作用。
大數據分析可以進行人流、車流量等統計，使旅遊行業得企業公司可以更好地了解用戶的的想法和需求;數據分析可以幫助電信行業進行增值業務推薦和新套餐科學定價分析;數據分析可以幫助房地產行業做出投資決策建議等等。

㈧ 如何看待大數據在公共危機中的應用取決於哪些影響因素

大數據（BIGDATA）背景下，由於海量數據和信息傳播交互的新模式和新特點給傳統的政府公共危機管理帶來了全新的挑戰，但是同樣也為政府解決公共危機提供了全新的解決手段。大數據所帶來的公共危機挑戰不同於以往的傳統信息媒體時代的挑戰，政府如果足夠重視大數據的巨大影響，利用大數據手段來分析、預測、解決公共危機，與社會民眾做好數據交互，就能以此為契機，將我國的公共危機治理水平提上一個全新的層次。
大數據；公共危機；政府
隨著自媒體的深入發展以及移動智能終端設備的廣泛普及，信息對整個社會的影響逐步提高直到如今達到一種絕對重要的地位。進入21世紀以來，以全體、混雜和相關關系為特點的大數據時代的來臨對政府及官員的公共關系管理帶來前所未有的挑戰。掌握大數據時代公共危機管理的特徵及策略，對於推動建立職能科學的政府，全面推行「四個全面」戰略具有十分重要的意義。
一、基於大數據環境下的政府公共危機管理特徵分析
「大數據」概念最早出現於《大數據時代》，該書由數據科學研究權威人物維克托•邁爾•舍恩伯格和肯尼斯•庫克耶編寫，指不用隨機分析法（抽樣調查）的捷徑，而是採用所有數據進行分析處理。大數據有4V特點，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。當前我國正處於社會轉型期，公共處於多發狀態，大數據背景下公共危機呈現出如下特徵：
1.信息傳遞復雜化趨勢。隨著大數據時代的到來，信息傳播有四個顯著特點，一是多樣化且十分豐富的傳播路徑，二是低廉的傳播成本，三是快速的傳播速度，四是數量大、分散廣的信息傳播主體。因此，當公共危機發生時，相較於傳統媒體，大數據時代下信息在新媒介上的傳播速度十分快，另外移動終端已經廣泛運用到社會群體中，現今社會人人都可通過移動終端快速接受信息和傳播信息，進一步加快了信息的傳播速度。大數據時代給公共危機的控制方面帶來新的挑戰的難題。而在這種情況之下，我國政府由於網路信息假設的滯後和公共危機預案體系的不完備，在公共危機發生時往往後知後覺，容易造成較大的損失。
2.信息多元化傳遞致與政府信息權威性下降並存。在傳統媒介時代，政府掌控著有限的信息傳播渠道，且社會信息交流水平較低，政府因而能夠相對有效控制信息的傳播，但伴隨著移動互聯終端的普及和自媒體趨勢的發展，使得信息傳播呈現多元化。在這種情況下，缺少准確的權威信息的導向，輿論民情呈現出

㈨ 大數據行業的發展受什麼因素影響

數據爆炸式增長，大數據行業市場規模持續擴大

當前網民增長進入了一個相對平穩的階段，互聯網在易轉化人群和發達地區居民中的普及率已經達到較高水平，下一階段中國互聯網的普及將轉向受教育程度較低的人群以及發展相對落後地區的居民。目前，隨著移動互聯網的繁榮發展，移動終端設備價格更低廉、接入互聯網更方便等特性，為部分落後地區和難轉化人群中的互聯網推廣工作提供了契機。

截至2020年6月，我國網民規模達9.4億，較2019年底增長4000萬，互聯網普及率達67.0%，較2019年底提升3.7個百分點。其中手機網民規模達9.32億，網民中使用手機上網的比例為99.2%，較2020年3月基本持平。

2020年上半年，我國互聯網產業展現出巨大的發展活力和韌性，克服了新冠肺炎疫情帶來的沖擊和困難，在數字基建、數字經濟、數字惠民和數字治理等方面取得了顯著進展，成為我國應對新挑戰、建設新經濟的重要力量。

密集出台的大數據政策表明國家大力推動的意願，環保部、國務院辦公廳、國土資源部、國家林業局、煤工委、交通運輸部、農業部的細則側重指引垂直行業的落地。在政策的推動下，大數據加快了向各行業中的普及，並已全面從理論研究邁向實際應用，通過實際的經濟效益實現，帶動更多的行業開啟大數據應用探索。

具體從產業來看，互聯網、金融、通信、安防等產業目前與大數據融合情況較好，交通、能源、工業等也在快速應用大數據。以工業為例，工業大數據產業規模到2019年有600多億，到2020年，復合增長將達到50%以上，研發設計、生產、供應鏈、銷售、運維等領域數據量越來越大。而醫療行業大數據在某些點上用得不錯，但是要真正替代人，路徑還比較長。

——以上數據來源於前瞻產業研究院發布的《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。