可笑的大數據

Ⅰ 生活中有哪些讓人無奈的大數據

關於生活中大數的新聞

1、構成一個人體需要500萬億個細純態胞， 一天有24小時即1440分鍾86400秒，一年有365天有8760小時525600分鍾則褲游31536000 秒，中國的土地面積960萬平方。

2、珠穆朗瑪峰的高度為8848.48米。

3、中國最大的鹹水湖-青海湖 面積為4583平方公里。

4、2014年中國GDP總量:636463億元。

5、2014年中國人均GDP:47902元。

6、一天有24小時即1440分鍾86400秒。

7、中國的土地面積960萬平方公里。

8、世界上國土面積最大的國家是俄羅斯，面積孫銷是17075870平方公里。

Ⅱ 大數據真的這么可怕嗎

大數據的確可怕，所有的互聯網平台都會利用大數據分析精準人群，比如你上一秒還在談論裙子，下一秒你打開淘寶給你推薦的全是裙子。

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。

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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

Ⅲ 大數據是不是本世紀最垃圾的發明

大數據建立不完善，錯漏擺出。許多公司的分析預測報告，大多完全是杜撰，但可以肯定的是部分是參雜了非長多的主觀判斷因素。為什麼所謂的大數據得出的這類分析報告反而更加危險呢？因為很大一部分人，現在對身邊的所謂的專家很不感冒。更多的人寧願相信「數據說話」。哪怕這個數據本身的來源值得思索。大數據的這種類型的分析和報告包括一些應用，往往更加具有傳播性和爆炸性。在互聯網還沒有非常火熱的時期，雖然說靠個人的經驗來判斷往往與此人的誠信度有很大關系，但是，畢竟沒有互聯網作為媒介，使得其個人所產生的意見並非就能影響到許多人。但大數據下的應用和分析報告不同，由於是建立在互聯網的媒介下，某公司生產出來的報告會在極短的時間內爆炸性傳播。其影響力非常驚人。甚至出現以訛傳訛的現象。但由於國家對於之類報告沒有非常高的監管和門檻要求，使得很多公司為了博得市場和人氣，往往添油加醋地進行一些帶有強烈傾向性的立場。這樣的報告和應用，其結果只會誤導更多的人。大數據自提出以來一直在不斷的發展演變，各種應用案例花樣重重，大多都是以失敗收尾。
基於其本質，大數據就是垃圾信息。尤其靜態數據就如一潭死水，豪無價值可言，只有讓各個環節動流起來，進行很嚴的製作生產流程標准，才能有更多的機會讓數據成為真正的數據。

Ⅳ 大數據那些神奇或哭笑不得的案例

大數據那些神奇或哭笑不得的案例

互聯網時代每天都有巨量的數據產生，信息技術也隨之飛速發展。大數據已經滲透進我們生活的方方面面，其實我們也時時刻刻在接觸這些大數據帶給我們的服務。接下來我們看看那些大數據挖掘出來的一些神奇或哭笑不得的案例。
1啤酒+尿布（神方案）
全球零售業巨頭沃爾瑪在對消費者購物行為分析時發現，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，於是嘗試推出了將啤酒和尿布擺在一起的促銷手段。沒想到這個舉措居然使尿布和啤酒的銷量都大幅增加了。如今，「啤酒＋尿布」的數據分析成果早已成了大數據技術應用的經典案例，被人津津樂道。
2數據新聞讓英國撤出伊拉克
2010年10月23日《衛報》利用維基解密的數據做了一篇「數據新聞」。將伊拉克戰爭中所有的人員傷亡情況均標注於地圖之上。地圖上一個紅點便代表一次死傷事件，滑鼠點擊紅點後彈出的窗口則有詳細的說明：傷亡人數、時間，造成傷亡的具體原因。密布的紅點多達39萬，顯得格外觸目驚心。一經刊出立即引起朝野震動，推動英國最終做出撤出駐伊拉克軍隊的決定。
3C罩杯都在新疆
淘寶數據平台顯示，購買最多的文胸尺碼為B罩杯。B罩杯佔比達41.45%，其中又以75B的銷量最好。其次是A罩杯，購買佔比達25.26%，C罩杯只有8.96%。在文胸顏色中，黑色最為暢銷。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
4QQ圈把前女友介紹給未婚妻
2012年3月騰訊推出QQ圈子，按共同好友的連鎖反應攤開用戶的人際關系網，把用戶的前女友推薦給未婚妻，把同學同事朋友圈子分門別類，利用大數據處理能力給人帶來「震撼」。
5首款「魔鏡」預知市場走向
在現在，「魔鏡」可以通過數據的整合分析可視化不僅可以得出誰是世界上最美的女人，還能通過價量關系得出市場的走向。在不久前，「魔鏡」幫助中石等企業分析數據，將數據可視化，使企業科學的判斷、決策，節約成本，合理配置資源，提高了收益。
6Google數字模型預測流感
2009年，Google通過分析5000萬條美國人最頻繁檢索的詞彙，將之和美國疾病中心在2003年到2008年間季節性流感傳播時期的數據進行比較，並建立一個特定的數學模型。最終google成功預測了2009冬季流感的傳播甚至可以具體到特定的地區和州。
7數據文檔幫喬布斯延長生命
喬布斯是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。為此，他支付了高達幾十萬美元的費用。他得到的不是樣本，而是包括整個基因的數據文檔。醫生按照所有基因按需下葯，最終這種方式幫助喬布斯延長了好幾年的生命。
8大數據讓奧巴馬連任成功
2012年11月奧巴馬大選連任成功的勝利果實也被歸功於大數據，因為他的競選團隊進行了大規模與深入的數據挖掘。時代雜志更是斷言，依靠直覺與經驗進行決策的優勢急劇下降，在政治領域，大數據的時代已經到來；各色媒體、論壇、專家鋪天蓋地的宣傳讓人們對大數據時代的來臨興奮不已，無數公司和創業者都紛紛跳進了這個狂歡隊伍。
9大數據成功預測21項大獎
2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛?羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。今年羅斯柴爾德再接再厲，成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個，繼續向人們展示現代科技的神奇魔力。
10購物數據預測高中生懷孕
明尼蘇達州一家塔吉特門店被客戶投訴，一位中年男子指控塔吉特將嬰兒產品優惠券寄給他的女兒——一個高中生。但沒多久他卻來電道歉，因為女兒經他逼問後坦承自己真的懷孕了。塔吉特百貨就是靠著分析用戶所有的購物數據，然後通過相關關系分析得出事情的真實狀況。
人類已進入大數據時代，國際數據公司的研究結果表明，近幾年全球產生的數據量高達數個ZB。基於這樣一個大數據的概念，我們會在各行各業，比如醫療行業，將迎來深度的行業變革，甚至顛覆性的變革。

以上是小編為大家分享的關於大數據那些神奇或哭笑不得的案例的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅳ 簡述大數據的局限性 大數據的局限性體現在哪些方面

【導讀】近年來，由於我國一直貫徹落實科教興國戰略，截止目前為止，已經取得了不小的成績，比如人工智慧的普及，大數據的落地應用，不過現在還是觀測階段，大數據技術還沒有具體的成熟，今天我們就來簡述大數據的局限性以及大數據的局限性體現在哪些方面，一起來看看吧!

1、大數據的局限性——大數據不理解背景

人類的決策不是離散的事件，而是根植於時間序列和環境中。經過數百萬年的進化，人類的大腦已經適應了這個現實。人們擅長講故事，有很多原因，也有很多場景。數據分析不知道如何講故事，也不知道思維是如何浮現的。即使在一本普通的小說中，這種想法也無法用數據分析來解釋。

2、大數據的局限性——大數據將創造更大的乾草垛

這個想法是由著名商業思想家Nassim
Taleb提出的，他是《黑天鵝:如何應對不可知的未來》一書的作者。我們擁有的數據越多，我們就能發現更顯著的統計相關性。很多這樣的關系都是毫無意義的，在解決問題時還會讓人誤入歧途。隨著越來越多的數據可用，作弊行為呈指數級增長。在大海撈針的過程中，我們要找的針埋得越來越深。大數據時代的一個特徵是，「重大」發現的數量被數據擴張的噪音淹沒了。

3、大數據的局限性——大數據不能解決大問題

如果你只是想分析哪些郵件產生了最多的競選捐款，你可以做一個隨機對照試驗。但如果目標是在衰退期間刺激經濟，你不會找到一個平行世界社會作為對照組。最好的刺激方案是什麼?關於這個問題有很多爭論，盡管數據泛濫，但據我所知，這場辯論中沒有一個主要的辯手根據統計分析改變了立場。

4、大數據的局限性——大數據往往是一種趨勢，而不是傑作

當大量的個人迅速對一種文化產品產生興趣時，數據分析可以對這種趨勢敏感。但是一些重要的(有利可圖的)產品一開始就從數據中被丟棄了，僅僅是因為它們的怪癖不為人所知。

5、大數據的局限性——大數據掩蓋了價值

「原始數據」的意義在於，它永遠不可能是「原始的」;它總是根據一個人的傾向和價值觀來構建的。數據分析的結果看似客觀公正，但實際上，價值選擇貫穿於從構建到解讀的全過程。

這篇文章並不是要批評大數據不是一個偉大的工具。但是，像任何工具一樣，大數據也有它的長處和弱點。正如耶魯大學(Yale
University)的愛德華•塔夫特(Edward Tufte)所說:「世界比任何其他學科都更有趣。」

以上就是小編今天給大家整理的關於「簡述大數據的局限性
大數據的局限性體現在哪些方面」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

Ⅵ 什麼是大數據殺熟你遇到過哪些大數據殺熟的事情

大數據這個詞語是計算機行業當中的一個術語。而隨著互聯網技術的發展。大數據也被越來越多的行業所運用，其中有一個被稱為大數據殺熟的現象引起了很多消費者的關注。不少網友表示，在生活中頻頻遭遇大數據殺熟的現象。

要想知道我們是否遭遇過大數據殺熟的現象，首先我們就要知道究竟什麼現象才是大數據殺熟。所謂的大數據殺熟就是說當我們在進行網上購物時，如果我們在同一家店鋪進行經常性的購買，也就是回頭客，那麼我們所看到的這家店的商品的價格會比第一次購買此店鋪商品的用戶更高。

其實大數據殺熟的例子很頻繁的出現在我們的生活中。比如蘋果手機上的各種軟體內裝備或者會員的購買充值價格設置會比安卓手機上的要高，一些我們經常進行購買的網上店鋪的商品價格會比第一次在這家店鋪進行購買的用戶價格高，等等。如果不刻意的去比對，是很難發現的，但是相信隨著相關規定的完善，這種現象一定會逐漸的減少。

Ⅶ 如何緩解大數據帶來的尷尬

如何緩解大數據帶來的尷尬
關於大數據，最近爆出的一個笑話：在電影業一次內部行業會議上，一位巨無霸級別的電影業發言人說：通過數據挖掘，我們發現不同觀眾的相關賣品偏好。比如《芳華》的觀眾比《戰狼》觀眾消費了更多的熱飲。這些都是之前我們不知道的，也是無法預測的。
上面這樣一個基於兩部影片的觀影數據分析得出來的結論，看似客觀正確，實則因為模型不完善(缺少觀影季節的考量)等原因，而鬧出笑話。
在近期，我們在給金融科技做盤點的時候，就發現大數據自身就是一個「尷尬」。我們找遍新聞，也沒有發現這個詞有什麼特別值得說道的地方。只能靠著一點時政資料湊齊了這個關鍵詞的盤點。
2017年，大數據如此重要，卻又如此沒有料。
大數據模型不完善，是因為根基不牢大數據一直不溫不火，和他的發展缺陷有很大的關系。雖然大家極力看好它，但未能迎來行業的爆發。
和一些做大數據的朋友聊天，他們甚至會很直白地吐槽自己家的數據模型。
「那些所謂的數據模型之類的鬼東西，你只需瞄上一眼，就能頭疼一整天。模型里的數據巨大無比，線索邏輯紛繁復雜。很多數據看似很重要卻極其無聊，對結果判斷毫無意義，食之無味棄之可惜，雞肋一般的存在。」
「說實在的，根本原因不在於技術的落後，而是整個行業的發展根基太淺，無法對數據的有效性進行勘誤、歸納和合理解釋。」
「粗略地說，合理的大數據架構是，數據模型完善，能根據特定領域做出全面合理的數據精簡，去掉無關數據和干擾數據，梳理出一條合理的客觀建議，並根據數據分析師的主觀判斷和勘誤，再總結出合理的結論，對相關行業做出准確的預判。」
「現在呢?本來數據模型都存在這樣和那樣的漏洞，卻還想著數據處理的完全自動化。」
「而完全依靠客觀數據，完成所謂的人工智慧演算，那都是扯淡的事兒。」
「剛才說的那個《芳華》和《戰狼》的笑話其實就是一個看似客觀，實則可笑的分析結論。」
「這是因為，大家一說到大數據，就太拿數據想當然了。如果只靠著這點意識去做消費金融領域的數據分析，肯定有很多投資人被坑得底兒朝天!」
「所以現在掙錢的還是那些靠著倒買倒賣用戶資料的數據公司，一個數據包，加點水分，到處賣，收益無限。」
「不過，最近似乎也沒那麼容易整了，因為官方越查越嚴，有些所謂的大數據公司搞不動了，怕是要涼了。」
物聯網或許是大數據公司的真正機會「除了行業經驗的累積，還需要更多數據做線上支撐。」
「當然，並不是說數據越多越好，而是說，線上的數據越豐富，越有利於我們組織有效數據。」
「核心問題就在於，如何產生大量的有效數據。」
「有效數據，簡單了說，就某個領域，比如，消費金融領域的某一個小細分的消費品的相關數據，在合理組合和解構之後，對行業發展做出合理預判，對投資人預期負責的數據。否則，數據越大，負擔越重，越成不了事兒。」
積累經驗到什麼時候才算是個頭呢?
「或許要等到物聯網時代的真正到來。」
為什麼?
「物聯網可以讓更多的消費金融數據和物流數據線上化，個人消費信用信息也將進一步線上化，數據的歸集和處理將更加高效和全面。」
「不過，隨著移動支付的快速發展，更多人的金融消費能力在線上就基本被呈現了出來，包括個人的消費習慣和個人徵信信息都被線上化，而由此產生的物流信息、住房、貸款信息等都在逐步完成終極線上化，這些對大數據來說，都是極好的機會。」
「大數據行業機會很大，但大數據是一個不穩定的行業，因為一切的數據都歸結到機器里，而機器由人來掌控，相關的操作風險完全看自己的風險意識和人品。行業隨時爆發大規模風險，運氣好隻影響數據安全，運氣不好，很企業和個人的信用會破產。這會給行業，甚至整個社會帶來巨大的災難。」
「因此，從業企業的相關准則需要進一步細化和規范，對人也需要有個職業操守方面的管制。」
什麼樣的人怎麼用數據，其目的和效果都是不一樣的。
這又和一個大數據相關的段子有點關系，正好段子開頭，笑話結尾，也還算圓滿。

Ⅷ 「大數據」時代到來了么

「大數據」時代到來了么

潮流是一股可笑又可敬的力量：今天，如果打開任何媒體，要是不提「大數據」，恐怕都不好意思出版。 這股潮流，鋪天蓋地，連國家領導人都不例外。 問題在於：為什麼人人言必稱大數據?

數據的價值，隨著數據量的幾何級數增長，已經不再能夠通過傳統的圖表得以顯現，這正是為什麼商業智能還沒來得及流行，便已被「數據分析」擠下舞台。因為，價值隱藏在數據中，需要數據分析方可釋放這些價值。數據分析能力的高低，決定了價值發現過程的好壞與成敗。可以說，沒有數據分析，「大數據」只是一堆IT庫存，成本高而收益為零。但是國內熱潮的「大數據」概念，目前仍然停留在數據收集、整理、存儲和簡單報表等幾個初級階段。能夠對大數據進行基本分析和運用的，只有少數幾個行業的少數企業。關於這一點，我們可以通過谷歌搜索結果來簡單揭示這一現狀的:

挑選四個關鍵詞，並且分別搜索，並且對搜索結果計數用JMP數據分析軟體進行制圖：

很明顯，英文世界裡，「big data」的搜索結果計數比中文世界裡的「大數據」搜索結果計數要多了不少; 而「analytics」(分析)的搜索量不僅僅高於「big data」，更是遠遠高於「分析」在中文世界裡的搜索結果，大概是169倍!

這個結果，盡管不能100%還原中國業界對「大數據「和」分析「的重視程度，但仍然可以揭示一個起碼的事實：作為大數據概念源頭的西方國家尤其是美國業界對於」分析」的重視，遠甚於中國業界對分析的關注。

這個來自谷歌搜索的簡單分析結果，和我們對於中國企業大數據實施現狀的理解不謀而合。

中國式大數據與分析的現狀

所謂」大數據分析「，其和」小數據分析「的唯一差別在於數據量以及數據量帶來的對於數據存儲、查詢及分析吞吐量的要求。本質上，」大數據分析「仍然需要通過數據分析來發現現狀，找到導致現狀的根源要素，並且通過模型與預測分析技術來對改善進行預測與優化，並且實現企業運營各個領域的持續改善與創新。要談」大數據分析」的中國現狀，首先必須深入了解」數據分析「在國內的應用情況。

國內企業，不論是國企還是民企，真正在業務決策中以數據分析結果為依據的，主要集中在銀行，保險，電信和電商等幾個行業。以IT預算最充沛，人員能力最強的銀行為例，目前主要是大型銀行在導入數據分析。中小銀行尚在觀望與學習階段，人員與能力建設正在起步階段。數據分析的應用范圍主要集中在信用風險、流程優化、市場營銷、成本與預算等幾個方面，深度尚可，但廣度一般，尚未擴充到運營管理的所有領域。

而談到「大數據」或者數據倉庫，上述行業中的絕大多數企業早已實施了各種數據倉庫，以管理數據。這種買葯再看病的模式，完全本末倒置。數據倉庫與資料庫不一樣，其使命就是為了分析而存在的。沒有分析，倉庫何用之有? 四大行之一的某大型國有銀行，90年代末期就開始花費好幾億元IT預算，建設「數據大集中」項目，受該行影響，其他國內銀行掀起了一股數據集中的熱潮。而當時連商業智能還是個尚未傳入中國IT概念，更遑論數據分析了。15年過去了，這些被集中的數據，還在么?

至於支撐起我國龐大GDP的製造業、建築業和貿易業，在運用數據分析進行業務決策方面，則尚未見規模。其IT開支仍然主要集中在基礎架構與流程化的軟體套件領域(如ERP，CRM，HRM, SCM等)，部分企業開始導入商業智能(報表、制圖、管理駕駛艙)，而數據分析應用遠遠沒有進入規模發展階段。以我國製造業企業為例，從五、六年前開始熱炒「六西格瑪」、」全面質量管理「，」精益生產「，盡管這些舉措對中國製造、中國創造等帶來本質變化尚需時日，但是就提升企業決策能力和管理水平而言，這些舉措的的確起到了一定的作用，對於中國企業從拍腦袋到用數據決策這一本質轉變打下了一個基礎。

這一現狀的原因，我們認為主要提現在如下幾個方面：

1. 企業的權力來源

數據分析才是真正的一把手工程。分析的使命，在於改善決策。決策的第一責任人，也就是企業最高層管理人員。國企，尤其是大型央企，職業經理人體系並不完善，董事長、總經理級別的任命是由組織部門而不是經濟部門來決定的。「講政治」的人事任命體系決定了企業決策的復雜性和特殊性，科學管理方法和決策手段的推廣，完全取決於企業最高領導人本身對於這些手段的認可程度。

另外，數據分析帶來的不僅僅是分析軟體和分析方法論，更需要決策、運營進行相應的改善與調整，我們通常稱之為「變革」。 任何變革都會帶來相匹配的風險與收益。國企的權力架構和民企、外企非常不同，哪怕總經理決定了要變革，還得徵求企業內部各路權力部門的認可與接受，變革的難度導致了我們通常看到和聽到的「轉型極其艱難」，「身為大家長要對幾十萬張嘴負責」等煽情苦情的自我表白。不要說數據分析，就連開除幾個績差員工，一不小心就要得罪人，嚴重了還要危及烏紗帽，改革談何容易。

相比之下民企和外企在這方面的轉變要敏捷、迅速很多。比如蘋果，很多年前就開始全球范圍導入JMP數據分析平台，在我們的跨國團隊的幫助下從搭建數據分析能力、規范數據分析流程、導入高級數據分析方法、直到生產與研發環節的數據分析全球標准化等工作。整個過程長達數年，涉及到龐大的機構、人員、方法、流程的轉變，卻平穩有序。其間還發生了Steve Jobs辭世，新任CEO上台等足以中斷一切的重大企業事件，但導入數據分析能力這一過程絲毫沒有受到任何影響。

2. 企業的運營能力儲備

能力儲備也是個關鍵要素。哪怕管理層決心一致，雄心壯志，重大變革能否落地，還得取決於團隊能否升級與被變化。意志力盡管重要，體能卻是個關鍵。數據分析對於參與者的統計、概率、數學、計算機、業務理解等幾個方面的能力要求甚高。盡管「能力是可以培養的」，但是我們在國內這么多年的眾多數據分析導入項目中，面臨最多的挑戰就是人員培訓和流程變革。

以電信運營業為例，BOSS系統，各種業務系統和數據倉庫搭建了許多年，數據分析對於客戶行為的理解與促銷產品的層出不窮也使得這個行業的數據分析應用遠遠超過絕大多數其他行業。但電信業在大規模導入數據分析方面面臨的首要問題，仍然是專業人才儲備以及與數據分析有關的規章制度、決策流程與文化體系的建立。

我們在市場上看到更多的，是IT部門主導的數據分析項目。項目名稱是數據分析，而內容仔細一了解，往往都是數據倉庫+企業報表。不是傳統財務三表，而是用於展現核心KPI的圖表。對「數據分析」不了解，把報表和制圖當成「分析」，是這一現狀的根源。

3. 市場環節與競爭壓力

不同企業對市場競爭的變化是非常不同而有趣的。比如三桶油，建立競爭力的方法，在於找油田、收購加油站，利用壟斷性政策優勢抬高行業准入門檻。三大電信運營商，若干年前曾經有子公司互相攻擊，甚至發展到人員斗毆，割斷對方光線網路的事件。而華為與中興的競爭，若干年前除了口水仗，還有互相挖對方技術團隊。

政策性壟斷行業，盡管有壓力，但是在提升生產力和生產效率的手段方面，改變緩慢而低效。 高度市場化領域，比如家電，汽車，消費電子，華工、醫葯等領域，對以數據分析為代表的「高級能力」的接受程度則高了不少。

綜上所述，我國企業界對於數據分析的應用仍然停留在個別行業與個別應用的階段。不過，盡管導入數據分析的過程是如此艱難而挫折，我仍然認為，隨著我國各行業市場化進程的推動，隨著互聯網、數據分析技術不斷對傳統產業的顛覆過程，「數據分析」或者「大數據分析」遲早會成為中國企業界突破藩籬的關鍵手段。

數據大不大其實一點也不重要

只要是數據，裡面必然有故事。與其在能力毫不匹配的情況下片面追求大數據，還不如立即行動起來，從手頭、身邊保有的小數據當中提取價值，進而為真正的大數據時代的數字化決策打下基礎。

從微觀角度來看，我們以中國零售及消費品行業為例，看看數據分析在這一領域的應用現狀：

概要

公司對分析法的應用日益增多，但還遠遠不足以捕捉其可能的價值。為了認識到其價值所在，公司應再次將關注重心置於分析法上，構建並應用分析法來確定行動、發掘貨架層面的商機。這樣，分析法才能滿足如今眼光敏銳、關注價值的消費者。

背景

企業內部採用的分析手段是非標准化的，零散的—--例如把圖表當分析;

更多地關注數據獲取和管理，而不是開展面向客戶的預測性建模與數據挖掘。前者是IT工作，後者才是從數據里獲取價值的過程

尚未在公司真正地運行或者構建持續的分析能力、分析流程和與數據分析有關的業務與管理決策機制。

而根據我們為中國企業提供JMP數據分析戰略拓展與項目支持的多年經驗，我們的建議是：

1. 從項目級別的數據分析應用開始，逐漸現成項目組級別的標准化分析流程與業務決策制度。藉助項目拓展出有基本分析與應用能力的團隊;

2. 將項目分析經驗擴展到部門級別，拓展 數據分析—價值獲取—業務決策 這一價值鏈。 根據部門級數據分析應用的需要來開展數據獲取和管理。藉助部門級引用導入拓展出數據分析與業務決策的流程，以及統一、先進的數據分析平台與業務實踐庫

3. 從部門級到企業級應用，縱橫兩個維度都在拓展，需要企業管理層的高度參與與制度支持，推廣基於數據分析為核心的文化與模式轉變，建立支撐這些變化的長遠的數據分析戰略

4. 至於數據是不是夠大，是不是需要「雲計算「，全看業務需要而定!

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Ⅸ 大數據帶來的弊端

1、社會安全問題，

2、個人隱私，

3、對於國民經濟的威脅，

4、國家安全利益，

5、秘密保護。

大數據帶來的弊端

1、社會安全問題

中國網民已經接近6億，每時每刻都產生著大量的數據，也消費著大量的數據，網路的放大效應、傳播的速度和動員的能力越來越大，各種社會的矛盾疊加，致使社會群體性事件頻發。

2、個人隱私

人們可以利用的信息技術工具無處不在，有關個人的各種信息也同樣無處不在。在網路空間里，身份越來越虛擬，隱私也越來越重要。根據哈佛大學近期發布的一項研究報告，只要有一個人的年齡、性別和郵編，就能從公開的數據當中搜索到這個人約87%的個人信息。

3、對於國民經濟的威脅

堪稱智能交通、智慧電網的國民經濟運行和智能社會發展高度依賴信息基礎，這些重要的信息基礎設施、網路化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。

4、國家安全利益

網路空間信息安全、問題嚴重性、迫切性在很大程度上已經遠遠超過其他的傳統安全，當今主權國家所面臨的所有非傳統安全威脅總是面臨著滄海一粟的困境，政府要找的那根針往往沉沒在浩瀚的大海中。

5、秘密保護

美國國家安全局以及網路巨頭的關系正是計算能力和海量數據的結合，因此全球大部分的數據都掌握在他們手中，他們大量的數據在網上是沒有保護的。

上述就是關於大數據所帶來弊端的介紹了，希望能對小夥伴們有所幫助喲。