大數據產生的經濟效益

❶ 大數據的經濟價值體現在哪些方面

數據基礎系統工程和應用系統工程。

發展大數據的關鍵，是要有獲得數據的能力和方法，專獲得的數據不僅屬要及時、完整、准確地存儲下來，而且要及時、完整、准確地傳輸到數據需求者。有了數據，還必須有足夠的計算能力。

因此基礎系統工程包括了數據採集、匯聚、傳輸、存儲、計算資源、大數據應用平台、雲計算平台、數據資源池、數據分析挖掘工具軟體、數據產權管理、數據標准體系、數據安全體系等。

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注意事項：

1、對企業現有數據情況深入摸底，確定客戶相關數據在各業務系統中的情況（分布/數據屬性/關聯性/數據質量等）

2、通過在各業務部門調研和訪談方式，以及用戶研究的發展趨勢，確定企業各部門未來的應用總體需求目標，並抽象為相關對客戶屬性/標簽的需求。

3、在前兩步工作的基礎上，通過用戶研究人員與大數據架構/分析人員的合作，完成相關的總體設計。

4、數據涉及的內部業務系統眾多，而且開發商往往不同，加上各系統通常又被不同業務部門管理。 因此，從各部門各業務系統整合數據，要牽扯多方(管理方、開發方)的部門許可權、利益和精力。相關的協調/推進通常比較低效。

❷ 大數據對信息產業、經濟領域的影響

大數據對信息產業、經濟領域的影響
大數據的熱潮興起於新一代信息技術的融合發展，物聯網、移動互聯網、數字家庭、社會化網路等應用使得數據規模快速擴大，對大數據的處理和分析的需求日益旺盛，推動了大數據領域的發展。反過來，大數據的分析、優化結果又反饋到這些應用中，進一步改善其使用體驗，支撐和推動新一代信息技術產業的發展。
同時，大數據將加速信息技術產品的創新融合發展。大數據面臨著有效存儲、實時分析等挑戰，必將對晶元、存儲產業產生重要影響，將推動一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等產品的升級創新。對數據快速處理和分析的需求，將推動商業智能、數據挖掘等軟體在企業級的信息系統中得到融合應用，成為業務創新的重要手段。
大數據對經濟領域的影響
大數據作為一種重要的戰略資產，已經不同程度地滲透到每個行業領域和部門，其深度應用不僅有助於企業經營活動，還有利於推動國民經濟發展。麥肯錫研究表明，在醫療、零售和製造業領域，大數據可以每年提高勞動生產率0.5—1個百分點。
在《軟體與信息服務研究》中指出，在宏觀層面，大數據使經濟決策部門可以更敏銳地把握經濟走向，制定並實施科學的經濟政策。事實表明，電子商務集團阿里巴巴就從其掌握的大量交易數據中更早發現了國際金融危機的到來，而其基於每天實時交易數據提供的數據分析，也為制定並實施經濟政策提供了重要參考。聯合國發起的「全球脈動」（GlobalPulse）項目，使用自然語言解密軟體分析社交網站和文本消息中的信息，從而幫助預測某個地區的失業率、支出削減或是疾病爆發等現象，目標在於利用數字化的早期預警信號來提前指導援助項目，以阻止某個地區重新陷入貧困等困境。
而在微觀方面，大數據可以提高企業經營決策水平和效率，推動創新，給企業、行業領域帶來價值。一是增加收入。零售商可通過對海量數據的實時分析掌握市場動態並迅速做出應對，通過精準營銷增加營業收入；二是提高效率。在製造業，通過整合來自研發、工程和製造部門的數據以便實行並行工程，可以顯著縮短產品上市時間並提高質量；在市場和營銷方面，大數據能夠幫助消費者在更合理的價格範圍內找到更合適的產品來滿足自身的需求，提高附加值。三是推動創新。企業可從產品開發、生產和銷售的歷史大數據中找到創新的源泉，從客戶和消費者的大數據中尋找新的合作夥伴，以及從售後反饋的大數據中發現額外的增值服務，從而改善現有產品和服務，創新業務模式。

❸ 大數據能給我們帶來什麼價值呢

大數據的價值體現在以三方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

大數據技術主要包括以下作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。

移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。

面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。

❹ 大數據平台的目的和意義，其主要內容和能達到的經濟利益和社會效益是什麼

大數據抄平台襲：是指以處理海量數據存儲、計算及不間斷流數據實時計算等場景為主的一套基礎設施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。

大數據平台是為了滿足企業對於數據的各種要求而產生的。

大數據平台的功能：

1、容納海量數據

2、速度快

3、兼容傳統工具

4、利用Hadoop

5、為數據科學家提供支持

6、提供數據分析功能

❺ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據量大是大數據具有價值的前提。

當數據量不夠大時，它們只是離散的「碎片」，人們很難讀懂其背後的故事。隨著數據量不斷增加，達到並超過某個臨界值後，這些「碎片」就會在整體上呈現出規律性，並在一定程度上反映出數據背後的事物本質。

這表明，數據量大是數據具有價值的前提，大數據具有大價值。大數據的「大」是相對的，與所關注的問題相關。通常來說，分析和解決的問題越宏觀，所需要的數據量就越大。

2、數據關聯是大數據實現價值的基礎。

運用大數據解決的問題通常涉及多部門、多領域、多個體、多視角，單純的數據量的積累不一定能讓人認識事物的全局，只有將不同側面、不同局部的數據匯聚起來並加以關聯，才能產生對事物的整體性和本質性認識。

數據匯聚使數據可能產生價值，數據關聯使數據實現價值，因此必須推動數據開放共享。政府、企業是大數據的主要擁有者。要推動大數據轉化為發展動能，就要保障數據供給和合理合法開放共享。

3、計算分析使大數據最終產生價值。

大數據通常價值巨大但價值密度低，很難通過直接讀取提煉價值。只有通過綜合運用數學、統計學、計算機等工具進行大數據分析，才能使大數據產生價值，完成從數據到信息再到知識和決策的轉換。

大數據價值鏈包括數據採集、流通、儲存、分析與處理、應用等環節，其中分析與處理是核心。如果只存儲不分析，就相當於只買米不做飯，產生不了實際效益。

當前，我國大數據產業在某些環節（如儲存）過於集中，有產能過剩之虞，但在分析與處理環節的產能又嚴重不足，這應引起關注。還要看到，傳統用於分析數據的統計學方法和數據挖掘方法對於大數據並不適用，必須重建大數據的統計學基礎、計算基礎與數據挖掘方法基礎。

4、廣泛使用使大數據效益倍增。

大數據及其產品具有易復制、成本低、疊加升值、傳播升值等特點，能夠被廣泛、重復、疊加使用，具有較高的邊際效用和正外部性。同一組數據不僅可以在合理合法的前提下以較低成本提供給不同使用方，使單一數據服務多個主體。

而且還可以針對不同目的、使用不同方法進行分析，使單一數據產生多樣價值。因此，大數據能夠一次投入、反復使用，產生倍增效益，有利於提升各行各業應用數據解決困難和問題的能力。

5、大數據是新型生產要素和重要的基礎性戰略資源，蘊藏著巨大價值，經過深入挖掘並加以應用，能夠有力推動經濟轉型發展，重塑國家競爭優勢，提升國家治理現代化水平。

大數據是能夠靠制度、積累、科技撬動的，因而可以成為欠發達地區異軍突起的發展驅動力。大數據具有通用技術性，可以廣泛而深入地應用於企業生產、政府管理和社會治理、民生改善等各個領域。

產生難以估量的價值和效益。各級領導幹部、企業家、創業者乃至全民都應形成大數據思維，提高自覺、合法、有效利用大數據的意識，增強利用數據推進各項工作的本領，使大數據在經濟社會發展中發揮更大作用。

❻ 大數據對經濟社會生活的影響

最明顯的經濟效益是：降低成本、提高收益
通過大數據技術，企業可以更好的了解市場和內發現自身存在的問題容，制定相關的措施去解決這些問題，數據分析可以幫助企業明確業務組成，減去不必要的部分，降低成本、提高收益。
比如，大數據為美國的醫療服務業每年節省3000億美元，為歐洲的公共部門管理每年節省2500億歐元，為全球個人位置數據服務提供商貢獻1000億美元，幫助美國零售業凈利潤增長60％，幫助製造業在產品開發、組裝等環節節省50%的成本。