大數據特質

Ⅰ 貴陽在發展大數據，那到底什麼是大數據呢

互聯網的時代，大數據變得越發火熱，人人都談大數據，但大數據究竟是什麼呢？

引用IBM公司的大數據5V理論，來對大數據進行詳細梳理：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣性）、Value(價值)以及Veracity（真實性）。

5、Veracity（真實性）

真實性就是我們常說的數據質量。譬如我們在分析天貓電商數據時，可以看出有些數據其實是刷單的數據，並不能反映真實的用戶需求，所以這些數據必須被舍棄。想想一下，如果大數據都是這樣的數據的話，還有什麼價值可言呢。因此，我認為真實性才是大數據最應該具備的特質。

Ⅱ 大數據應用與非傳統安全威脅治理

大數據應用與非傳統安全威脅治理
大數據是一種海量的數據狀態和儲存技術，能夠有效集成眾多領域的信息資源，通過對其分析處理和應用，可以產生價值巨大的產品和服務。事實上，大數據分析應用於防範非傳統安全威脅在歐美國家早有例證。比如，美國國家海洋和大氣管理局利用大數據方法協助進行氣候、生態系統、天氣的研究；「谷歌流感趨勢」工具使用經過匯總的谷歌搜索數據來估測流感疫情，有效實施對疾病爆發的跟蹤和處理。
之所以說大數據助力於非傳統安全威脅治理，主要原因有如下幾方面：第一，大數據呈現事物之間的相互關聯性，即顯示研究對象與他事物之間的相互關系，而這一特點恰與協同應對非傳統安全威脅的理念和聯動治理的實踐契合。第二，大數據使獲取足夠大的樣本數據乃至全體數據成為可能，這為決策者掌握更全面的信息或更有力的證據、增強應對非傳統安全威脅的決策科學性提供了充分條件。第三，大數據具有顯著的預測功能，可根據現有數據信息預測未來可能發生的事件，並提前做好預案。第四，大數據卓越的數據獲取能力及網路化獲取方法，能實現跨區域、跨平台的海量數據鏈接，並能採用可視化形式呈現數據，極大地便利了一些動態的復雜問題處理。以上分析可見，大數據的特質，內在地契合人類治理非傳統安全威脅的邏輯需要。因此，有理由認為，大數據應用對於治理紛繁復雜的非傳統安全威脅大有可為。鑒於大數據已經成為信息社會日益重要的資源，建設和應用大數據、提高政府應對非傳統安全威脅的能力，已成為當務之急。
認知大數據的內在特性及現實應用困境，把握大數據服務非傳統安全威脅治理規律
盡管大數據被稱作「滲透到當今每一個行業和業務職能領域的重要生產因素」，或者說是「推動政府決策科學化、民主化及增強政府治理能力的重要手段與途徑」，但是，如若不深度認知大數據的內在特性、現實應用困境並採取相應對策，也很難做到充分應用大數據優勢服務於應對非傳統安全威脅的治理。
大數據的內在特性主要表現在以下幾個方面：一是大數據的有效性依賴於數據的真實性。大數據處理，首要的是獲取和記錄數據，如果獲取和記錄的數據不真實或有缺陷，則大數據就不足為「據」。二是大數據多以非結構化呈現，混雜性突出，若不進行技術操作和處理則不能使用。三是大數據被認為「長於分析相關關系而非因果關系」。如同所言，大數據尋找事物之間的相關性，不能准確告訴人們某件事情為何發生，而是提醒人們什麼事情正在發生。但基於這一點，我們不可以斷定大數據是對因果關系理論意義的否定。對大數據內在特性的認知，其意義在於深刻把握大數據規律，以便更好地應用大數據服務於現實生活。
此外，利用大數據應對非傳統安全威脅的治理，還需關切大數據的現實應用困境。一是大數據應用存在數據開放性、共享性與安全性的矛盾。目前許多領域都迫切需要實現國家間數據信息開放、共享，但如何在開放、共享中確保數據安全，這是大數據使用中較難平衡的現實困境。數據主權原則與全球互聯互通建設存在一定的沖突。二是大數據存儲孤島林立、閑置現象突出，數據應用水平低。當下雖然企業和政府手中都有大量的基礎數據存儲，但彼此數據不互通共享，也不重視數據分析和應用，特別是目前國內政府部門「數據孤島」普遍存在，造成數據閉鎖、閑置，處理粗放，可使用性差。三是大數據分析薄弱，復合型人才缺乏。當下我國大數據應用尚處於探索階段，能夠直接從事大數據分析和應用的創新人才嚴重不足，這很大程度上成為制約大數據應用於政府治理事務的瓶頸。
應用大數據提升政府治理非傳統安全威脅的能力
大數據時代已經到來，應用大數據提升政府治理非傳統安全威脅的能力，勢在必行。
第一，建設統一的、共享的數據信息平台，刻不容緩。這不僅因為數據本身的價值在於被使用，開放和共享是大數據「質」的要求，而且建設統一、開放數據信息平台，也是打破「數據孤島」和「信息封鎖」困境、推進國際合作以及動員民眾參與防範非傳統安全威脅治理的必要途徑。建立統一、共享的數據信息平台，加快推進公共數據資源向社會開放，也是政府提供面向社會的公共服務的需要。
第二，樹立大數據思維，積極探索應用大數據服務於治理非傳統安全威脅的新途徑、新方式。近年來，歐美國家在應用大數據治理非傳統安全威脅，比如交通堵塞、流行病防治、環境污染等方面已有成功的經驗可以借鑒；我國在社會輿情風險評估、空氣質量檢測等方面也有不少探索和嘗試，但在應用大數據治理非傳統安全威脅的手段和方式上仍有廣闊的空間，有待挖掘和開發。比如，如何引入更多的大數據風控管理工具，保證消費金融業務成為穩健的長期信貸市場；如何利用生物感測器、生態遙感、大數據、雲計算等技術，提高土地規劃質量，以避免土地浪費與流失等。目前非傳統安全威脅加重，並且與傳統安全威脅相互交織，決策者必須藉助大數據分析和應用，增強應對各種安全威脅的治理能力，換言之，大數據優勢對於防範各種安全威脅能夠有所作為。為此，探索應用大數據服務於應對非傳統安全威脅的新途徑、新方式，對防範金融風險、維持能源安全、糧食安全、信息安全等方面創新能力的提升，具有重要價值。此外，樹立大數據思維，推進大數據應用，還需要強化數據源頭管理，並且必須高度重視大數據技術分析及其專業技術人力資源的開發。
第三，著力推進數據開放與共享，並利用制度明示信息安全邊界。伴隨互聯網技術的快速發展，利用信息網路的安全漏洞或後門竊取、倒賣涉密信息的事件頻發，實施病毒感染、網路攻擊以及惡意公開個人隱私、商業秘密的行為不止，這恰恰證明信息安全本身就是非傳統安全威脅問題之一，因此，對於數據信息安全問題，迫切需要通過制度安排，明確數據安全的邊界，制定國家層面的政府信息共享條例、實施細則及其數據保護法等，明確規定數據信息開放、共享的尺度。

Ⅲ 大數據是什麼鬼，有用嗎

存在即是合理。
大數據是高新科技產物，它與物聯網，5G，人工智慧並稱為當版今和未來人類發展的四權大基本購成。數據就是信息，大數據是物質世界所有物質的存在，發展，內因，外因，變化規律，特質性能，主要構成，等一切，趨向，程度，狀態的總合。大數據就是物質本身攜帶，發生，積累的一切信息。通過加工，整理，篩選，匹配，優化生成就的數據包，以供所有需求，滿足對相關認知，調研，重視成鮮活的視角，從中發現新氣象的智慧，評估，佐證，前瞻，解析。大數據在各行各業生活，生產，科研，經濟，教學，中得到廣泛應用。大數據是信息語言工具，是支撐物聯網的生存的糧食，是5G的血液，是人工智慧的神經，沒有大數據的參與未來高科技發展如同人失去空氣。

Ⅳ 貴陽在發展大數據，那到底什麼是大數據呢

大數據，很容易讓人從字面意思上誤解成一群龐大的數據集合，雖然這是它蘊含的其中一個方面，但是真正正確的定義是，用常規的方式無法處理的龐大數據，需要使用新的技術手段，才能進行處理，從而獲得更具有代表性的關鍵信息，更具有指導決策的能力。

簡單的說就是，只能用新技術處理的，能用於提供很多關鍵性信息的龐大數據。

這一點是根據互聯網時代發展而逐漸的興起的。

因為互聯網的存在，信息的收集，處理，儲存越來越方便和快捷，以前人工用紙筆處理的數據量及其有限，而且存放和保存都很困難，這就導致了很多數據都不能保存下來。所以以前的數據都具有時間限制。

過了一定的時間就要進行處理，丟掉看似沒用的數據，騰出空間去保存有用的近期數據，這樣方式下，數據的量一直維持在一個可控的范圍。

但是伴隨著互聯網的產生和發展，數據的種類越來越多，個人所記錄的信息也呈幾何倍數的增長，很多不知名的暫時看起來沒有用的數據，在未來都有可能成為新行業產生的關鍵。

而更加方便的傳播方式和儲存方式，讓數據的處理手段和積累的量不斷增加。

這就是大數據產生的關鍵，因為舊的技術並不能完全處理這些積累的數據，所以急需新的技術去分析，處理這些龐大的數據集群。

所以大數據便應運而生。

而如今的大數據，雖然已經小有成就，但是追根究底也只是剛剛起步，很多事情和技術還沒有發育成熟，需要我們更加努力的去克服。

Ⅳ 從事大數據行業需具備哪些特質

1. 數學能力較強的人
實際上在大數據領域，不管是什麼方向，涉及比較多的學科知識大概就是數學，數學厲害的神童們，做軟體開發也如魚得水。
2.喜歡專研的人
為什麼說從事大數據行業的人很多人都是喜歡專研的呢?因為不管是學習大數據還是從事大數據這個行業，都是需要會刻苦專研的，裡面會涉及到很多重點難點，如果你自身帶有刻苦鑽研的特質，你會發現對於攻克難題你更能得心應手。所以其實，愛專研是大數據行業。
3.玩競技游戲厲害的
程序員中其實有很多都是競技游戲高手，或者曾經是。這說明，玩競技游戲厲害的人確實適合大數據的，而且容易成為高手。或許這和其追求競技的精神和思維的敏捷有關。當然還和愛動手有關。不過當然大部分的游戲迷卻不是程序員，很多人都是把它當成一種業余愛好來進行。
 

Ⅵ 大數據技術在垂直旅遊搜索中的應用

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料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、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。由此可知：大數據就是指非結構化的數據，包括圖片、視頻、音頻以及設備數據。大數據本身是一個現象而不是一種技術，伴隨著大數據的採集、傳輸、處理和應用的相關技術就是大數據處理技術，是系列使用非傳統的工具來對大量的結構化、半結構化和非結構化數據進行處理，從而獲得分析和預測結果的一系列數據處理技術。大數據的核心是預測結果。智慧旅遊是指以雲計算、物聯網、互聯網、下一代通信網路、高性能信息處理、智能數據挖掘等技術廣泛的運用於旅遊中，達到旅遊信息基礎架構與高
度整合的旅遊基礎設施的完美融合使得政府旅遊管理部門、相關旅遊企業和旅遊者等可以做出更明智決策的旅遊方式。
二．智慧旅遊數據具備大數據的典型特質
（一）大數據的四個特質
大數據具備「4V」的特質，即：大數據的4個「V」，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB（萬億位元組，TB是Terabyte 的縮寫，n.萬億位元組）級別，躍升到PB（PB是Petabyte 的縮寫,Petabyte是一種資訊計量單位，現今通常在標示網路硬碟總容量，或具有大容量的儲存媒介之儲存容量時使用。）級別；第二，數據類型繁多。包括網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。因此，「大量化(Volume)、多樣化(Variety)、快速化(Velocity)、價值密度低（Value）」就是「大數據」的顯著特徵，或者說，只有具備這些特點的數據，才是大數據。
（二）智慧旅遊數據分析
目前，旅遊微博、微信、視頻網站、社交網站等都產生以億計的數據。這其中既包括在線旅遊預訂網站中用戶的預訂頻率、價位，也包括旅遊攻略網站中用戶對酒店床墊軟硬的評價、對旅遊景點公共服務設施是否齊全的描述，這些信息可能是文字，也可能是圖片或視頻音頻。還有景區、酒店自己內部管理所有的信息系統、視頻監控系統、感知系統等所有智慧旅遊系統所產生的大量數字、文字、視頻數據。根據這些數據來源主要分為外部數據和內部數據，如下圖：

智慧旅遊大數據來源—外部數據

智慧旅遊大數據來源—內部數據
綜合以上可知：智慧旅遊數據具備典型的大數據特質。旅遊業經過多年的信息化戰略發展，產生了體量巨大的結構化和非結構化的數據，這些數據類型繁多，價值密度低。
三．大數據技術在智慧旅遊中的應用
相對於傳統的資料庫應用，大數據分析具有數據量大、類型多、價值密度低、處理速度快等特點。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。如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現贏利的關鍵，在於提高對數據的加工能力，通過「加工」實現數據的「增值」。智慧旅遊的發展離不開大數據，依靠大數據提供足夠有利的資源，智慧旅遊才能得以「智慧」發展。由於智慧旅遊的「智慧」體現在「旅遊服務的智慧」、「旅遊管理的智慧」和「旅遊營銷的智慧」。所以大數據技術在智慧旅遊中的應用主要也在這三個方面。

Ⅶ 大數據把握變遷可以預測未來

大數據把握變遷可以預測未來

大數據是什麼，有什麼特點。我們看到大數據有四個特徵：容量大、增長速度快、類別多、價值密度低。

具體來講，互聯網每天產生大量的互聯網行為數據，這些大量的數據，從類別上看有結構性數據，非結構性數據。然後我們在談大數據的時候很少注意到價值密度低。大數據不是萬能的，怎樣提煉，提煉純度有多高，是50%，還是70%、或者是99%，這些因素都很重要。所以大數據只是原材料，這是對大數據基本的定義。

我們未來的發展可能就是數據時代的到來。大數據的未來，關繫到是下一代互聯網的基本生態，是下一代創新體系，以及下一代製造業的形態、下一代社會治理結構等等方面都跟大數據密切相關。這裡面對於在國家的層面就特別重視，新華社9月5號的時候，報道李克強總理簽批國務院印發了《促進大數據發展的行動綱要》。綱要強調要緊扣全面建成社會目標，科學編制十三五大數據的綱要。

11月17號，中共中央政治局常委、國務院總理李克強，組織召開了十三五的促進大數據發展行動綱要。這一塊裡面就越來越落到實處，大數據行為已經是國家層面的戰略。

具體汽車行業而言，我們可以從宏觀和微觀兩個層面分享下之前騰訊汽車和北京師范大學傳播效果實驗室一起推出的騰訊汽車指數，從2012年到2014年的時候，北京師范大學傳播效果實驗室幫助騰訊汽車做了騰訊汽車指數。 我們用了計劃行為理論模型（TPP），TPP理論模型在管理學裡面是研究互聯網產生行為的預測比較好的理論模型。指數可以在宏觀上預測整個汽車行業的變化，趨勢是怎麼樣的，每個月會提交一份整個大盤的走勢，就像我們上證指數或深指的預測；第二，可以看出細分市場變化，比如小型車、中型車或豪華車每個月的市場變化；第三，指數可以關注國別細分市場，比如德系車、日系車、韓系車、美系車是怎麼遷移的。車主二次購車時怎麼轉移，車主置換的轉移對車企和經銷商是極其重要的領域。比如德系車主有多大比例的人群會保留在德系陣營，還有多少人轉移到自主品牌，還有多少人轉移到日系車等等，我們都做了一系列的分析，這是在宏觀上可以來把握整個汽車行業的變化。

在微觀的層面，大數據能夠幫助我們把握具體汽車企業、車型和車款的市場狀況。具體在宏觀裡面，我們有很多的預測數據，都知道宏觀經濟學是只要有數據，含量不是特別高。宏觀產業的數據，只要是一個人，簡單的百分比和趨勢誰都可以說。宏觀經濟學其實門檻是很低的。我們對於汽車企業宏觀層面的分析也是很容易做的，只要有上牌數量、消費數量就可以預測。

但是關鍵的核心是微觀的，每個月車型、每一個車款的市場競爭是怎麼樣的，有什麼短板，該怎麼去競爭，這一塊是非常具體的，也是考驗我們水平的。細分到區域市場，在不同區域是怎麼樣的也可以來解決。每個省的重點區域是怎麼樣，還有一個是具體的品牌，或者說具體的車款。現在保有車主是市場競爭非常重要的方面，我這個品牌、這個車型現在保有車主會不會流行，有多大的維持率，70%還是60%？我們能夠維持到50%就不錯了。

那麼流到什麼地方去了？比如說A品牌車主流失了17.7%到B品牌的時候，是什麼人流失的。17.7%怎麼追回來，他們接觸的是什麼媒體，他們的評論是什麼樣的，哪些是負面的。他們在評論的時候，哪些是負面的評論，我們怎麼樣去改進，怎麼把改進信息傳遞給他們來改變態度和關緊，這都是很精確化的營銷。

大數據最核心的分析的數據對象本身有市場意義和市場價值。不像樣本數據，樣本數據本身是必須做推動才能產生意義。大數據裡面，本身分析的數據就有市場的價值和市場的意義，所以把這些數據反復分析，也可以深入分析下去，可以照準消費者怎麼樣變遷。

最後談談大數據最大的特點，它是實時動態的資源。什麼叫實時動態？比如說我們產生一個數據報告，要產數據，然後形成報告。但是汽車市場的變化是很快的，不停的有新車在發布，不停地在產生新的變數在沖擊市場。而我們用互聯網大數據的時候，就是源源不斷地在告訴我們新的變數在加入的時候，對於我們會有什麼的沖擊，對於我們會有什麼樣的影響，所以是一種實時動態的資源。這種動態資源是可以隨時把握變遷是怎麼樣的，及時地做出我們的決策，這是我們在市場競爭裡面非常重要的一點。

消費者的行為、態度、認證正在發生變遷，我們該怎麼樣來預測。預測比事後治病更重要，這是大數據裡面相對一般的報告而言非常重要的特質，就是在沒有發作的、正在發作的時候能夠把握病脈。

以上是小編為大家分享的關於大數據把握變遷可以預測未來的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨