❶ 大數據創新有什麼趨勢
混合數據雲
混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。
移動性推動大數據投資
移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。
大數據可以圍繞和增強現有的應用程序
StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。
物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西
美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。
❷ 深度分析大數據的八大趨勢與創新
深度分析大數據的八大趨勢與創新
伴隨著大數據技術與數據分析的發展趨勢，擁有豐富數據的分析驅動型企業應運而生。下面我們來具體看下大數據技術與數據分析有哪些趨勢和創新。文中，也用了一些IBM在幫助客戶找到創新型大數據解決方案的應用案例。
1. 數據驅動創新
如今，數據已成為企業競爭優勢的基石。利用數據和復雜數據分析的企業將目光投向了「創新」，從而打造出高效的業務流程，助力自身戰略決策，並在多個前沿領域超越其競爭對手。
2. 富媒體數據分析呼喚先進技術
如果沒有合理分析，大部分數據毫無用處。而大數據和數據分析又會帶來哪些機遇呢？國際數據公司（IDC）預測，2015年，富媒體（視頻、音頻和圖像）分析將至少擴大兩倍，並成為大數據以及分析技術投資的關鍵驅動力。富媒體數據分析需要先進的分析工具，這為企業提供了重大的市場機遇。以針對電商數據進行圖像搜索為例。對圖像搜索結果的分析要准確，且無需人工介入，這就需要強大的智能分析。未來，隨著智能分析水平的不斷提升，企業將獲得更多機遇。
3. 預測分析必不可少
當前，具有預測功能的應用程序發展迅速。預測分析通過提高效率、評測應用程序本身、放大數據科學家的價值以及維持動態適應性基礎架構來提升整體價值。因此，預測分析功能正在成為分析工具的必要組成部分。
4. 混合部署是未來趨勢
IDC預測，未來5年，在基於雲的大數據解決方案上的花費將是本地部署解決方案費用的4倍之多，混合部署將必不可少。IDC還表示，企業級元數據存儲庫將被用來關聯雲內數據和雲外數據。企業應評估公共雲服務商提供的產品，這有助於其克服大數據管理方面的困難：
安全和隱私政策及法規影響部署選擇；
數據傳輸與整合要求混合雲環境；
為避免出現難以應付的數據量，需構建業務術語表並管理映射數據；
構建雲端元數據存儲庫（包含業務術語、IT資產、數據定義和邏輯數據模型）。
5. 認知計算打開新世界
認知計算是一種改變游戲規則的技術，利用自然語言處理和機器學習幫助實現自然人機交互，從而擴展人類知識。未來，採用認知計算技術的個性化應用可幫助消費者購買衣服，挑選酒，甚至創建新菜譜。IBM最新的電腦系統Watson率先利用了認知計算。
6. 大數據創造更多利潤與價值
越來越多的企業通過直接銷售其數據或提供增值內容來獲利。IDC調查表明，目前70%的大公司已開始購買外部數據。到2019年，這一數字將達到100%。因此，企業必須了解其潛在客戶重視的內容，必須精通包裝數據和增值內容產品，並嘗試開發「恰當」的數據組合，將內容分析與結構化數據結合起來，幫助需要數據分析服務的客戶創造價值。
7. 物聯網推動實時分析發展
預計物聯網未來5年的復合增長率將達30%。它將以商業驅動者的角色引領企業邁出使用流分析的第一步。物聯網引發的數據大爆炸將促進實時分析和流分析的發展，要求數據科學家和主題專家篩選數據，尋找可開發成事件處理模型的可重復性模式。然後，事件處理模型可處理傳入事件，將其與相關模型關聯，並監測需要響應的實時情況。此外，事件處理不間斷，所以要求響應時間盡可能接近於實際時間。事件處理因此成為大數據系統和應用程序中不可或缺的模塊。
8. 復合型數據分析人才之爭
很多企業都希望將業務知識與業務分析結合起來，但很難找到復合型數據分析人才。特別是大企業對此感觸頗深。隨著企業不斷在內部加強技術的使用，對復合技能的需求變得越來越明顯。業務知識和分析技能的結合對速度驅動型企業非常重要，這有助於企業深入理解業務驅動力以及相關數據，從而更快地將商業洞見轉化為行動。
❸ 大數據時代: 大數據時代的商業創新
大數據時代: 大數據時代的商業創新
大數據不是一個新的現象，或者是數據根本就不是一個新的現象。上世紀1920年代，在美國出現了所謂的直銷業，大量的百貨公司開始進行所謂的直銷，給每家每戶送目錄，這就是開始採集用戶的數據來進行個性化的營銷。到1982年，美國的一些航空公司出現了客戶忠誠項目，航空公司開始有大量的客戶交易行為數據。
商業創新涉及產品整個價值鏈
從商業創新的角度來看，更多的是圍繞著管理現有和潛在顧客的全生命周期，在你購買之前、購買之後，全媒體、全渠道。無論是pc、手機，還是線下o2o，所有跟這個企業的社會互動，把這些數據收集起來，就能做出一個很好的預測。而且傳統的數據營銷，產品投放市場以後，只是單純地做營銷。現在，商業的創新是更多延伸到產品整個價值鏈的上下游商業的創新。
大數據時代，商業創新的市場趨勢和一些商業創新出現新的範式。
我們現在處於一個社會化互聯網時代，早就過了門戶時代。現在的互聯網是一個社會化的互聯網，其內容主要是用戶提供的，用戶的內容都可以自己生成，而不是由企業生成的。
互聯網時代，最主要是兩種形式：一種叫口碑，就是「言」；另外一種是觀察模仿，或者叫觀察學習，就是「行」。
大數據時代的商業創新，既然是圍繞著社會互動展開的，就有一個很重要的特點：社會化互聯網使社會互動成為企業的一個重要的戰略變數，無論是口碑還是觀察模仿，在傳統的線下，企業沒有辦法直接操控。中國有一句諺語：酒香不怕巷子深，但現在不一樣，現在很重要的一個特點是，商業創新要看各種各樣的新的商業模式，很多完全是圍繞這個展開的。
口碑：
新的營銷決策變數
從過去這些年的研究中，可以發現的一些有關口碑的例子。比如亞馬遜1995年最早推出消費者的口碑，第一次把消費者的口碑當做企業操控的變數，它可以決定提供還是不提供。這里，我們要思考口碑給企業帶來了什麼樣的影響，功能是什麼。
觀察學習也是這樣，也是亞馬遜最早開始做的。我們在線下排隊的時候，亞馬遜很輕易地放到網站上，後台可以統計出看過某款產品的客戶，最終有多少人購買這款產品。
我們看到100個顧客從餐館門前走過，最終有多少人進了這個餐館，多少人進了對面的餐館，這就是在現實生活中大家去吃飯時關心的數據。企業仍然能夠把它當做直接操控的戰略變數，這就改變了很多商業的游戲規則。
另外，社會互動的類型成為企業直接管理的變數。其實，另外一種社會互動的異質性本身或者同質性本身，也成為企業管理戰略的變數，這是我們要在另外一篇文章裡面討論的問題。
商業創新：
立足社會互動的戰略管理
商業創新是圍繞著利用社會互動來影響產品投放市場以後的戰略嗎？其實遠遠不止，社會互動還可以影響到整個價值鏈的上下游。企業用消費者社會的互動來做新產品的測試，更重要的是新產品測試的時候就在做營銷了。
身處大數據時代，商業創新一個很重要的立足點就是怎麼來進行社會互動的戰略管理。社會互動的異質性取決於社會網路關系，社會互動不同的類型不僅可以影響企業做決策，還受現在移動互聯網o2o的影響，它也是一個戰略變數。
其實在大數據時代，你仍然可以做社會互動。美國芝加哥的一家公司是賣t恤衫的，任何一個人都可以把自己設計的t恤衫上傳到這個網站，得票高的由這個網站生產。這樣來做新產品開發，同時也是在做新產品的測試，也是在做新產品的營銷。什麼意思呢？在大數據時代，如果你要基於社會互動戰略管理的時候，我們過去商業上決策的流程是一種串列。現在是一個並行，我在做營銷的時候，我就應該在做研發，我在做研發的時候，我應該就在做營銷，不應該把它割裂開來。
社會互動：
企業可操控的戰略變數
傳統的市場主體企業創造價值，顧客消費價值。是誰創造價值，誰消費價值呢？實際上是消費者在創造價值，企業在消費價值。而傳統市場的功能是在做價值的交換和資源的配置，但是價值的交換前提是：誰是價值的創造者，誰是價值的消費者非常清晰，而現在並不清晰，現在市場最主要的功能更多的是在做一種資源的整合和價值的共創。市場的主要調節機制不僅是供求價格，更多是社會互動。
人類社會一直有社會互動，社會互動現在成為市場調節的主要機制？一個很重要的條件是，價格之所以成為調解價值，第一是價格可觀測、可度量，第二是價格可調控。
由於互聯網、大數據技術，社會互動成為企業可以操控的戰略變數。大數據技術可以把用戶在微博、微信上互動的內容分析提取出來，知道什麼價值有用，什麼價值沒用，這就是大數據時代對商業創新的影響。
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❹ 大型企業大數據創新的五大重要趨勢
大型企業大數據創新的五大重要趨勢_數據分析師考試
「大數據」已經不僅僅是一個時髦用語，利用大數據分析正在成為越來越現實的問題，甚至IBM都已經宣布投入10億美金發展PowerLinux系統以支持其大數據戰略。
從企業規模來看，利用大數據更有優勢的是大型企業。根據研究機構Forrester Research對大量大型企業的調查數據顯示，平均每家企業產生的數據總量約為非結構化數據50TB、半結構化數據2TB、結構化數據12TB。
但Forrester Research首席分析師Bryan Wang同時指出，大型企業大數據綜合利用率僅為12%左右，「企業花了大量的金錢在存儲上」——而不是分析。
目前使用大數據技術的企業佔比約為20%，另有37%企業正在籌劃大數據項目，希望通過大數據分析的威力獲得更高的企業洞察。那麼，大數據在大型企業重要項目應當如何應用呢？這里是大型企業大數據創新的五大方向。
1 ) 混合數據雲。混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。
然而，傳統的廠商要做到這一點可能不太容易。雖然現有的系統將保持，但那些傳統廠商的技術可能局限在現有的項目，而企業新的投資更可能流向新的供應商和新的平台。
StubHub公司有25種結構化和非結構化數據源的數據網路。StubHub首席數據架構師Sastry Malladi表示，使用開源產品對於避免專有架構的鎖定非常重要。「眼下最重要的創新，是如何創建一個混合的數據系統，」Malladi說。
2 ) 移動性推動大數據投資。移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。
MapMy Fitness副總裁Matt McLure已經看到公司增長到19萬用戶，並開發出一種混合私有雲和公共雲的基礎設施，以支持用戶的行為，如新增的夏季騎自行車的人和健身愛好者。「我們是在健康和關連健身生態系統的中心。」McLure說。額外的健康和健身監控相關的擴展要求，驅動該公司使用像 Facebook和谷歌等開發的數據技術。
3 ) 大數據可以圍繞和增強現有的應用程序。StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。
4 ) 物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西(small stuff)。美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。
Bachteal以鐵路機車為例，表示一旦配備感測器並連接到一個數據分析系統，客戶將能夠更准確地預測部件的磨損，從而可以防止設備故障。
5 ) 大創新來到數據頻譜的前端。沃爾瑪正在考慮使用crowd sourcing(眾包)來設置產品價格和選擇產品說明配圖。沃爾瑪實驗室高級工程總監Digvijay Lamba表示，在決策過程的前端使用技術如crowd sourcing，完成大數據的頻譜。
現有的大數據系統擅長於分析巨大的數據池，但只有在數據進入該系統的時候。crowd sourcing代表了一種方式，把額外的數據添加到大數據流程的前端，利於提高分析結果。Lamba說：「我們需要擴展系統的前端。」
大數據已經不僅僅是一個流行的詞彙，但創建大數據系統需要思考決策系統的新途徑，這現在剛剛進入市場。
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❺ 如何用大數據做高效社會創新
隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等it技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在政府治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在政府治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為政府治理提供的創新機遇，切實提高各級政府部門的治理能力。
一、大數據為政府治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升政府治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索政府治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以政府為主體的政府管制理念向以協同共治、公共服務為導向的政府治理理念的轉型。在大數據時代，政府治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的政府決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為政府治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為政府治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數則做據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和平台，通過外包、眾包等靈活的組織方式，可以推動政府治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到政府治理領域，是實現政府治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為政府治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到政府2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為政府決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，政府部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到政府治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經殲茄濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助政府部門進行科學決策。大數據為政府決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，政府決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的政府決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大孫改衡大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為政府服務效能提升帶來新機遇
提升政府服務效能是政府治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型政府建設的關鍵所在，在政府治理的范疇下，提升政府服務效能主要包括政府部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個政府部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的政府行政審批雲平台，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了政府開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。
❻ 思路決定出路,創新引領未來,大數據創新的內容有哪些
大數據創新旁返的內容有這些：
1、基於數據分析的預測分析：使用大數據睜啟擾分析技術來預測未來發展趨勢，做出有效投資決策。
2、人工智慧和機器學習：利用大數據分析、深悉旦度學習技術實現自動化控制，實現自主決策。
❼ 大數據產業集群創新特徵有哪些
大數據產業集群是指以大數據技術和應用為核心，由企業、政府、高校、科研機構等多方組成的區域性、產業化的協同創新體系。其創新特徵主要包括以下幾個方面：
1、多元化的合作夥伴：大數據產業集群通常涵蓋了多碰悉個領域、行業和組織，可以匯聚不同類笑洞乎型的合作夥伴，包括政府部門、高校、科研機構、企業、投資機構等，並通過開放式的合作模式來促進產業協同創新。
2、創新驅動的發展模式：大數據產業集群往往以創新引領為核心，緊密結合產學研一體化，通過技術研發、人才培養、投融資等方面的支持，推動園區內企業和組織的技術創新和實踐探索，從而實現集群內部的技術優勢轉化和商業價值輸出。
3、聚集效應的經濟規模：大數據產業集群具有聚集效應，使得在同一地域內的企業和組織能夠通過資源共享、信息互通、市場協同等產生經濟規模效應，提高集群的整體競爭力。
4、開放式的創新環境：大數據產業集群為企業和組織提供了一個開放的創新環境，鼓勵創新思維和實顫皮踐，促進產業鏈上下游的知識和技術的交流與融合，同時也給創新創業者提供了更便捷的創新平台和資源支持。
5、效率與可持續性：大數據產業集群通過優化產業布局和組織結構，強化供應鏈管理和服務體系建設，提高集群運營效率和服務水平，同時也注重生態環保和可持續發展，保證集群的長期穩健發展。