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大數據的時代價值

發布時間:2024-03-02 12:31:19

A. 大數據的價值是什麼

「大數據」是指以多元形式,自許多來源搜集而來的龐大數據組,往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下,這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄,還有許多其他來源。這些數據,並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。
大數據的應用其實早已滲透到人們生活中的方方面面:亞馬遜運用大數據為客戶推薦商品信息,阿里用大數據成立了小微金融服務集團,而谷歌更是計劃用大數據接管世界??當下,很多行業都開始增加對大數據的需求。大數據時代不僅處理著海量的數據,同時也加工、傳播、分享它們。不知不覺中,數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落,畢竟普通用戶往往更關心結果的展示。伴隨去年底網路地圖採用LBS定位春運的可視化大數據,就引起了學界對新聞創新和大數據可視化的熱議。


一、技術價值

大數據,根本上與數學、統計學、計算機學、數據學等基本理論知識無法分割,技術水平突飛猛進給數字領域帶來最直接的躍進。

App研發應用、資料庫編寫應用等促進人類社會技術進步的價值都來源於大數據的發明和運營。

大數據不僅創造了新的計算方式、技術處理方式,更加為其他技術的研發、應用和落地提供基礎,例如人工智慧等。

大數據中客戶與企業進行交易的數據,是大數據技術價值的核心映射。客戶的交易行為通過企業內部系統留存,基本以「事後」數據為主。

交易數據是推進企業數據驅動業務,與客戶聯系溝通、獲得有效和分析數據的初級門檻,無論大數據獲取能力如何發展,直接的交易信息永遠都是第一有效和值得關注的。

淘寶的交易分析報告中提到,大額買單後的重購次單和同店重購次單比例分別為25.0%和16.8%,要明顯高於普通買單的18.8%和10.7%,則表示在首次買單獲取了對賣家服務和商品質量的信任後,次單完全存在放大金額的可能,並且比普通買單的可能要高得多。

由此引導賣家增進服務、堅守質量,並適時推出捆綁推薦,以求同類商品同店大額下單的幾率。

只有有了大數據的處理技術,交易行為才能夠得到記錄分析,企業的大數據技術研發、應用和落地才能擁有基礎,以開發更新更適合時代的企業產業。

目前有很多傳統企業盲目行走大數據的道路,但其實大數據技術能力並沒有建立起來,真正獲得了有效數據並得以分析利用的就很少,很多該做的「埋點」沒有做,數據的統計也缺乏技術支撐。

這時大數據的技術價值就會顯得尤為重要,且是所有價值的基礎,一梁塌,全屋倒。

無法自主革新的企業會求助一些以提供大數據服務為產品的新型公司,也就催生了各種大數據公司雨後春筍般的出現,至於這些公司如何為傳統轉型服務在後面會提到。

二、商業價值

在實際的升級運行中,習慣於傳統經營的企業也許經常會為這樣幾個基礎的問題感到困惑:如何提升運營現狀?目標客群是誰?有哪些特點?與競品相比競爭優勢在哪?現有經營問題又是什麼?

而這些看似簡單的問題背後卻隱藏著海量數據的分析挖掘:客流數據、經營數據、以往活動相關數據、場內店鋪信息、競品數據,類此種種的深入透析才能幫助企業畫像潛客、分析經營、建立會員體系、策劃活動執行。

單就運營而論,數據作為一種度量方式,能夠真實的反映運營狀況,幫助企業進一步了解產品、了解用戶、了解渠道進而優化運營策略。

B. 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題:數據源活性不夠,數據中介機構還處於起步階段;多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後;缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘,數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘,搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰,對法律的制定及執行提出了很高要求。為此,數據使用必須承擔保護的責任與義務。

C. 大數據的現實意義

問題一:大數據的現實意義 舉個例子 你在某寶買了件內衣 馬雲就能知道你的胸圍 你的嗜好(蕾絲還是)你的住址 電話 姓名等等一系列問題

問題二:大數據有哪些重要的作用 主要由以下三點作用:
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。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

問題三:大數據真的有意義么 研究表明,大數據是繼傳統IT之後下一個提高生產率的技術前沿和信息服務業發展的重要推動力。大數據的使用將成為未來提高競爭力、生產力、創新能力以及創造消費者盈餘的關鍵要素。
大數據應用能夠發揮重要的經濟作用,不但有利於私人商業活動,更有利於國民經濟和公民。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與競爭力,並為消費者創造大量的經濟剩餘。
大數據及其開發利用能夠催生新的產業形態,拓展成為戰略性新興產業的重要組成部分。大數據的生產、整合、開發利用具有廣泛的高附加值,可以形成和應用於各行業的關鍵發現,大數據的有效利用可以創造巨大的潛在價值,許多行業和承擔業務職能的組織可以利用大數據提高人力、物力資源的分配和協調能力,減少浪費,增加透明度,並促進新想法和新見解的產生。
在當下這個信息爆炸的時代,大數據是未來的趨勢。ITjob官網有關於大數據應用實例的文章和介紹,很多論壇和貼吧也有關於大數據的討論,你可以去具體了解下大數據在生活中的應用。以及未來的發展前景,再來思考有沒有意義。

問題四:什麼是大數據,大數據為什麼重要,如何應用大數據 空談數據沒有太大意義,要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說,我們的數據主要做傳播指導;2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據(媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據),通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題,3、我們主要是在大數據的維度上的研究上,我們的維度更多更寬廣,維度的多少決定了效果。

問題五:何謂大數據?大數據的特點,意義和缺陷. 大數據技術(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通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。
特點:
1.數據量大;
2.數據類型多;
3.數據處理實時性強;
4.數據真實性。
意義:大數據的意義在於通過對大量數據進行分析從而對核心價值進行預測。
缺陷:對處理能力要求高,存在隱私安全問題。

問題六:什麼是大數據,大數據為什麼重要,如何應用大數據 讀讀這本書吧。。
駕馭大數據 駕馭未來
文/林海龍 虎嗅網友
大數據的流行,也引發了圖書業大數據出版題材的升溫。去年出版的《大數據》(塗子沛著)是從數據治國的角度,深入淺出的敘述了美國 *** 的管理之道,細密入微的闡釋了黃仁宇先生」資本主義數目式管理「的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。
該書的整體思路,簡單來說,就是敘述了一個」數據收集-知識形成-智慧行動「的過程,不僅回答了」what「,也指明了」how「,提供了具體的技術、流程、方法,甚至團隊建設,文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起,介紹了大數據的概念、內容,價值,並分析了大數據的來源,也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景;在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法,第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架,包括了如何進行優質分析,如何成為優秀的分析師,如何打造高績效團隊,最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓,結構上百川歸海,一氣呵成,總的來說,體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強,非常值得推薦,是不可多得的好書!
大數據重要以及不重要的一面
與大多數人的想當然的看法不同,作者認為「大數據」中的」大」和「數據」都不重要,重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據,甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同,「大數據可能是凌亂而醜陋的」並且大數據也會帶來「被大數據壓得不看重負,從而停止不前」和大數據處理「成本增長速度會讓企業措手不及」的風險,所以,作者才認為駕馭大數據,做到游刃有餘、從容自若、實現「被管理的創新」最為重要。在處理數據時,作者指出「很多大數據其實並不重要」,企業要做好大數據工作,關鍵是能做到如何沙裡淘金,並與各種數據進行結合或混搭,進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的「新數據每一次都會勝過新的工具和方法」的原因所在。
網路數據與電子商務
對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念,然而作者認為從更深層次的角度看,下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦,即「關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼」。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘,作者不是泛泛而談,而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為,《駕馭大數據》的作者提出的網路數據作為大數據的「原始數據」其實也蘊含著另外一重意蘊,即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動,也才具有了收集這些數據的條件,從這點看,直接面向終端的企業如果不電子商務化,談論大數據不是一件很可笑的事?當然這種用戶購買路徑的行為分析,也不是新鮮的事,在昂德希爾《顧客為什麼購買:新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問,暗中尾隨顧客,用攝影機或充滿密語的卡片,完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作,並進行深入的總結和分析,進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等,都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙,當然電子商務時代,數據分析的成本更加低廉,也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據(如信用記錄)。
一些有價值的應用場景
大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現,電子商務是一個案例,同時,作者也提到了車載信息「最初作為一種工具出現的,它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險」,然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息,對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手......>>

問題七:互聯網大數據有哪些好處多 大數據是什麼?為什麼要使用大數據?大數據有哪些流行的工具?本文將為您解答。
現在,大數據是一個被濫用的流行詞,但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。
通過整合不同來源的數據,比如:網站分析、社交數據、用戶、本地數據,大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易,成本越來越低,而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。
大數據通常與企業商業智能(BI)和數據倉庫有共同的特點:高成本、高難度、高風險。
以前的商業智能和數據倉庫的舉措是失敗的,因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實並非如此,實際上你可以在當天就獲得真實的意圖,至少是在數周內。
為什麼使用大數據?
數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自於我們的客戶,他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時,谷歌分析的數據開始進行抽樣,這會使得數據的真正價值被隱藏。
現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據,因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑(或者訪問流)中的每一個點擊行為。另外,如果你加入一些其他的數據源,他就真正的變成了大數據。
更完整的解析
大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景,來完成一個更加完整的報告。舉個例子,如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中,你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性,住在西海岸,年齡30至45,花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。
現在你已經被這些知識武裝起來了,那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。
類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具(比如:大數據分析)。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案,每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具,他可以允許你在數分鍾內分析你的數據,並且可以滿足任何的預算要求。
大數據是什麼?
由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據,因此大數據變得難以關聯、處理和管理,特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候,高德納公司(Gartner Group,成立於1979年,它是第一家信息技術研究和分析的公司)的分析師把它分成個3個V加以區分:
量級(Volume):大量的數據
速率(Velocity):高速的數據產出
多樣性(Variety):多種類型和來源的數據。
正如我們所說,大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型,他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式:
網站分析
移動分析
設備/感測器數據
用戶數據(CRM)
統一的企業數據(ERP)
社交數據
會計系統
銷售點系統
銷售體系
消費者數據(例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據)
公司內部電子表格
公司內部資料庫
位置數據(空間位置、GPS定位的位置)
天氣數據
但是針對無限的數據來源,不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上,並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議,比如網站數據、消費者數據和CRM,這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後,你可以開始添加數據源來促進你的分析,並且公布更多的分析結果。
想要獲得更多關於大數據細節的知識,可以去查閱 *** 的大數據詞條。
大數據的好處
大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想,那麼大數據可以提供如......>>

問題八:大數據時代,大數據概念,大數據分析是什麼意思? 世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學,從 *** 到藝術,這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞:「大數據」。大數據時代什麼意思?大數據概念什麼意思?大數據分析什麼意思?所謂大數據,那到底什麼是大數據,他的來源在哪裡,定義究竟是什麼呢?
一:大數據的定義。
1、大數據,又稱巨量資料,指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具,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。 2、大數據技術,是指從各種各樣類型的大數據中,快速獲得有價值信息的技術的能力,包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫,數據挖掘電網,分布式文件系統,分布式資料庫,雲計算平台,互聯網,和可擴展的存儲系統。
互聯網是個神奇的大網,大數據開發也是一種模式,你如果真想了解大數據,可以來這里,這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零,按照順序組合起來就可以找到,我想說的是,除非你想做或者了解這方面的內容,如果只是湊熱鬧的話,就不要來了。
3、大數據應用,是 指對特定的大數據 *** ,集成應用大數據技術,獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務,甚至同一領域不同企業的相同業務來說,由於其業務需求、數據 *** 和分析挖掘目標存在差異,所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展,才 能充分實現大數據的價值。 當你的技術達到極限時,也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義,最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比,開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起,這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
二:大數據的類型和價值挖掘方法1、大數據的類型大致可分為三類:1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata):包括 CRM systems的消費者數據,傳統的ERP數據,庫存數據以及賬目數據等。2)機器和感測器數據(Machine-generated/sensor data):包括呼叫記錄(CallDetail Records),智能儀表,工業設備感測器,設備日誌(通常是Digital exhaust),交易數據等。3)社交數據(Socialdata):包括用戶行為記錄,反饋數據等。如Twitter,Facebook這樣的社交媒體平台。2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種:1)客戶群體細分,然後為每個群體量定製特別的服務。2)模擬現實環境,發掘新的需求同時提高投資的回報率。3)加強部門聯系,提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。4)降低服務成本,發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
三:大數據的特點業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說,大數據具有4個基本特徵:1、是數據體量巨大數據體量(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;網路資料表明,其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB(1PB=1024TB),這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實,到目前為止,人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。2、是數據類別大和類......>>

問題九:舉例說明大數據在哪些方面發揮著重要作用 大數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域,有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇,需要不斷跟蹤研究大數據,不斷提升對大數據的認知和理解,堅持技術創新與應用創新的協同共進,加快經濟社會各領域的大數據開發與利用,推動國家、行業、企業對於數據的應用需求和應用水平進入新的階段。

問題十:為什麼大數據如此重要 大數據(big data),是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
在維克托・邁爾-舍恩伯格及肯尼斯・庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。
對於「大數據」(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」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。
根據 *** 的定義,大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
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。換言之,如果把大數據比作一種產業,那麼這種產業實現盈利的關鍵,在於提高對數據的「加工能力」,通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看,大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理,必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘,但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。[1]
隨著雲時代的來臨,大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為,大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據,這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起,因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術,以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit,按順序給出所有單位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
意義:
有人把數據比喻為蘊[4] 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類,而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似,大數據並不在「大」,而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言,如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面:
1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾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。

D. 大數據究竟能給我們帶來什麼

1,大數據改變了生產生活方式。

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。

2,大數據改變了思維方式。

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。

3,大數據將改變了管理模式。

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。

(4)大數據的時代價值擴展閱讀:

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,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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