『壹』 大數據1.1時代: 從認知到應用
大數據1.1時代: 從認知到應用
在剛剛過去的十一黃金周里，國內各大景點遊人如織，不少景點甚至出現了因為參觀游覽人數超過其最大承載量而實施限流的現象。相比於國內游，海外游的熱度也毫不示弱，中國遊客「買爆」日本、韓國等國的新聞也比比皆是。在瀏覽黃金周遊客出行相關報道時，我們不難發現，「大數據」的曝光率非常高，藉助大數據分析，我們可以了解黃金周遊客出遊的距離、高峰、人均費用和消費行為等信息，基於大數據分析而進行的黃金周出遊情況分析，已成為人們了解和認知中國黃金周旅遊特徵的重要手段之一。
實際上，大數據的應用遠遠不止於此，各行各業都能見到它的影子。在其起步階段，互聯網和電商等與IT技術關聯度較大的領域最先了解和使用了大數據，隨著大數據逐漸被社會各界認知，越來越多的行業包括大量傳統行業在內，都開始了解和應用大數據。大數據對人們的生活究竟產生了怎樣的影響？為此，《經濟》記者專訪了中國商業聯合會數據分析專業委員會會長鄒東生，與他就大數據的相關問題進行了深入探討。
從1.0向2.0時代過渡
鄒東生認為，當前中國正處於大數據1.1時代，是以認知為特徵的大數據1.0時代向以應用為特徵的大數據2.0時代的過渡階段。「盡管大數據的概念在21世紀初就傳入中國，但是在2010年前後才開始被中國的社會各界廣泛認知。」鄒東生向記者解釋，「過去的四五年是大數據在中國的普及階段，政府、企業，特別是一些原本做數據建設和信息技術的公司，開始主動認為大數據是一個趨勢。國家前後出台了很多大數據領域的相關規劃和推動大數據發展的政策，一些大數據交易平台和交易所陸續成立，越來越多的大數據相關會議也在中國舉辦」。總結和展望大數據概念在我國的普及和發展過程，鄒東生認為主要可以分為3個階段，「第一階段是2010年前後大數據的1.0認知階段，這是社會各界對大數據概念產生初步認知的時期，政府部門和企業界對大數據的理解千差萬別，各不相同；第二階段就是當前，是大數據1.1階段，是認知大數據向應用大數據的過渡時期；第三階段是不遠的將來大數據2.0應用階段，未來幾年，大數據的相關項目將陸續落地，產生實用性價值，大數據將進入應用和產生價值的階段。」
在劃分大數據時代的不同階段和闡釋相應特徵的基礎上，鄒東生向《經濟》記者概括了當前我國大數據發展的主要特徵，他認為主要可以從大數據的認知、應用和人才培養角度出發，分為3個方面。第一，從認知大數據的角度出發，企業開始探索大數據能為自己帶來什麼。「最初，人們對大數據的求知慾僅僅停留在『我希望了解什麼是大數據』，而現在，越來越多的企業希望了解大數據能給自己帶來什麼和大數據項目如何落地。」第二，從應用大數據的角度出發，企業對大數據的關注不僅僅停留在技術層面，更多向分析數據和研究數據發展。「前幾年大數據相關會議和活動的主角是技術公司，只要一說大數據，他們就必提一些技術的新名詞，從而導致很多人誤認為大數據就是一種技術。這其實是大數據1.0時代的一種特殊認知。因為在那一階段，很多企業還沒有構建自己的數據平台，缺乏數據基礎，企業開始接觸和應用大數據分析的第一步就是數據化，離不開對於技術的接觸。但是技術僅僅是大數據的底層，不是大數據的核心。未來，隨著技術的逐漸開源，越來越多先進技術門檻的降低，越來越多的人會明白大數據最具價值的部分不是通過數據搭建的技術平台，不是數據本身的儲存，而是它的分析過程，是通過對數據進行的深層次應用，幫助企業提高決策決心，降低運營風險。」第三，從人才培養的角度，企業越來越重視大數據人才的價值。大數據人才即將迎來井噴階段，「以各企業對數據分析人才的需求為例，前兩年相關的人才需求比較零散，而現在的需求十分旺盛，甚至一天之內就可能出現幾萬個崗位空缺，有些職位也對應著高額的薪水，目前大數據人才仍處於井噴的前期，並未迎來真正的繁榮。未來，越來越多的企業會認識到自己的核心競爭力應該是人才儲備，而不是技術儲備，越來越多的企業會將數據分析人才當成自己的標配人才，因為不論是營銷還是企業管理崗位，都需要數據分析能力。那時才是大數據人才需求和供給的大繁榮階段，大數據人才才能變為最有價值的人才。」
核心價值
進入21世紀以來，互聯網對人們的生產生活產生了巨大影響，在極大程度上推動了各行各業的創新和進步，互聯網自身也在不斷的發展中改變和獲得突破。時至今日，傳統互聯網技術在融合了雲計算和雲存儲等新概念的基礎上，已進入了大數據時代。對於傳統互聯網和大數據間的差異，鄒東生認為：「傳統的互聯網是一種服務於各行各業的工具，致力於為人們帶來直接的便捷，企業在前期需要進行充分的互聯網相關技術搭建，但這一過程並不一定能帶來快速和直接的盈利。所以對於互聯網企業而言，『走得早，不一定走得好』。而大數據則不同，在大數據領域，越早使用大數據和相關技術、理念分析處理問題，就能越早獲益。」
為什麼大數據企業「走得早」，就能「走得好」？鄒東生告訴記者，這是由大數據的核心價值決定的。「大數據能夠幫助企業進行精準分析，從而提高企業的決策效率，幫助企業獲取更多的收益，降低成本。換言之，大數據能夠給企業帶來看得見、摸得著的收益。」除了幫助企業精準決策，在解決「數據孤島」問題上，大數據也將發揮巨大作用。他認為大數據的出現是解決「數據破碎化問題」的鑰匙，「大數據能夠通過構建數據溝通平台將『數據孤島』打通，最大程度地使得原本不關聯的東西相互關聯」。鄒東生同時強調如果使用不當，大數據技術非但不能解決，甚至可能加劇數據的破碎化，他說：「如果缺乏對大數據分析過程的深度理解和正確認知，搭建平台前沒有充分的研究，大數據的使用將無法打通數據間的『孤島』，甚至可能會產生越來越多的數據碎片和信息流失」。
那麼，如何挖掘大數據的核心價值？鄒東生為有意向應用大數據的企業提出了「三步走」的建議。第一步，從企業自身角度出發，「企業越早信息化，未來數據分析的『彈葯』就越充足。企業首先需要將自己的數據保存起來，在此基礎上，有目的、有計劃地收集外部數據，通過外部數據和內部數據的整合，形成足夠大的數據體量」。第二步，從企業和大數據平台間的合作角度出發，「利用數據平台幫忙整合數據」。第三步，從對大數據分析的角度出發，「在結合行業和數據特徵的基礎上，設計演算法，提供科學的量化、引導和分析，使大數據成為幫助企業更好提高決策效率和降低風險的分析工具」。
在大數據概念如火如荼的背景下，應用大數據開展精準決策的例子不斷涌現。電商可以藉助大數據向潛在客戶進行產品推薦，醫院可以藉助大數據分析患者治療情況以提升自身的運維效率，傳統百貨商場和超市可以藉助大數據進行動態定價等。從淺層次的數據收集和匯總，到深層次的分析和研究，對於大數據的應用遍布了各行各業。鄒東生向《經濟》記者舉例：「假設某家企業目前記錄到了大量的消費者數據，就可以研究其目標人群的特徵，與資料庫中的數據進行對比。如果能准確地『畫出』該企業的客戶『畫像』，即找到精準的客戶人群，那麼就可以不花費分文廣告費進行精準營銷。」
從電商到醫療行業，從美國矽谷到中國上海，大數據正在逐步改變著各行各業，在世界上越來越多的角落產生影響。我們身處的這個時代，正在被冠以「大數據」的名稱，未來，隨著數據化的深入發展，越來越多的領域將藉助數據進行記錄和表徵。
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『貳』 大數據三分鍾演講稿範文
大數據三分鍾演講稿範文(一)
大數據，或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
Facebook
中國的大數據
大數據的特點：
具體來說，大灶野數據具有4個基本特徵：
一是數據體量巨大。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。
演繹歷史僅需133天
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，
更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。
數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
有用數據僅為3600分之一面臨大數據時代的到來，你准備好了嗎?
大數據時代到來
最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」
進入20XX年，大數據(bigdata)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。
2、數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。正如《紐約時報》20XX年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」
大數據應用案例：
1、醫療行業
在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
2、能源行業智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭困敗安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這汪辯顫個預測後，可以降低采購成本。
3、通信行業
電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情，結合自己的經歷，移動推出夜間流量包。
4、零售業
零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。
大數據三分鍾演講稿範文(二)
既然說到大數據，就得先了解大數據地定義。什麼是大數據。試想如果未來我們一個人擁有的電腦設備超過現在全球現在計算能力的總和，一個人產生的數據量超過現在全球數據量的總和，甚至你的寵物小狗產生的信息量都超過現在全球數據量的總和，世界會發生什麼呢?那麼就先來看一些官方網站給出的大數據的定義。
為導出對事業起作用的數據。對於大數據商務有目的性的定義：「利用大數據解決經濟和社會的問題。提高業務附加的價值。或者是支援事業」大數據不只指它的規模是多少，還有這些數據是由那些數據構成的，還有可以怎樣利用大數據。由此是與到現在的系統是不同的。 用被賣出的數據基礎管理工具或者是到現在為止處理數據的應用程序，來處理巨大困難的復雜數據集合，這樣的詞語。
再來看兩個中文的。
那麼大數據到底是啥。其實就是很多數據。它是把很多信息用數據的方式儲存起來，然後不斷累積，一直到這些數據大的沒辦法用簡單進行利用。大數據並不是很神奇的事情。就如同電影《永無止境》提出的問題：人類通常只使用了20%的大腦，如果剩餘80%大腦潛能被激發出來，世界會變得怎樣?在企業、行業和國家的管理中，通常只有效使用了不到20%的數據(甚至更少)，如果剩餘80%數據的價值激發起來，世界會變得怎麼樣呢?特別是隨著海量數據的新摩爾定律，數據爆發式增長，然後數據又得到更有效應用，世界會怎麼樣呢?發揮想像去思考一下。
那麼大數據是怎麼形成的呢?
以前我們關注的都是交易系統和業務系統產生的數據，通過數據倉庫去分析展現，其實終端，尤其是個人各種流水操作，例如購買物品清單，上網瀏覽歷史，照片，微博等也有，但是不關注，而大數據時代，更多的是關注這些大量的數據，期望分析這些數據來發現價值，因此大數據其實以前在系統，終端，個人等等都在產生，只是沒有加以利用而已，現在要分析這些數據從中發現價值。這才是大數據形成的原因和意義。數據再多，但如果被屏蔽或者沒有被使用，也是沒有價值的。中國的航班晚點非常多，相比之下美國航班准點情況好很多。這其中，美國航空管制機構一個的好做法發揮了積極的作用，說起來也非常簡單，就是美國會公布每個航空公司、每一班航空過去一年的晚點率和平均晚點時間，這樣客戶在購買機票的時候就很自然會選擇准點率高的航班，從而通過市場手段牽引各航空公司努力提升准點率。這個簡單的方法比任何管理手段(如中國政府的宏觀調控手段)都直接和有效。
先說一下這個列印的課本，它裡面舉了兩個例子。對於福島核電站的事，以及對於便利店的優勢，都是利用了大數據。比如說超市，要進好多貨，然後有的買的人少可能就堆積，即使減價處理也不一定能賣得掉，從而造成虧損。那麼便利店，就會根據平時周圍生活的人們來選擇性的進貨。在上班族公寓附近就多進快餐，在老年人或者中年人多一點的地方，就進一些生活用品。對於福島核電站，如果將監測核電站的信息及時收集，並且分析就可能發現它有問題，可能會泄露，進而去解決問題避免損失。這就是預測未來可能發生的事故，這樣的話可以有效的避免。再比如說，天文學家們研究天體的運動軌跡，發現更多的行星。將這些數據收集在一起就是大數據，對這些數據分析整理，就有可能計算出，未來某個行星可能會撞上地球。然後採取一些必要的措施，來將這種毀滅性的打擊消除。如何認清現在呢?比如說在醫學上，通過醫療設備對細胞進行觀察，並根據其他測試進而推測出該細胞是不是癌細胞。如果把判斷的依據變成數據化，輸入到電腦中，並且再賦予她一定的學習能力，比如給他一個癌細胞，他會記住這些細胞的特徵，久而久之，他的准確度會越來越高。在醫學上的作用也會越快越明顯。這就是對他的應用進行簡單的了解。之後趙飛會更深入更仔細的講一下這方面的內容。
那麼，大數據對我們帶來的都是好的么。不是的。就比如剛剛那個醫學的例子。研究出的機器會讓診斷癌細胞的工作人員逝去工作。就像是80年代工廠逐漸自動化一樣，工人失業會
很嚴重。如果你是一匹馬，那麼你肯定不喜歡工業革命。
接下來說一下大數據現在面臨的難題，就是如何利用好這些大數據，進而為人們服務，造福我們。就個例子就拿LSST來說。他是一個廣域的天文望遠鏡，是由多個國家參與研發，現在在智利的一個山上，20XX年開始動工，並在20XX年啟用查爾斯·西蒙尼和比爾·蓋茲分別捐贈20XX萬美金和1000萬美金給LSST計劃。LSST計劃至今仍尋求美國國家科學基金會能撥發將近4億美金的贊助費。。它每三天可以拍攝整個天一次。到20XX年，它會搭載一個超級數碼相機，拍攝出的照片達到32億像素。這樣的照片需要1500塊高清電視屏才能展示出來。LSST的照相機每年要拍攝超過人員所能分析的超過20萬張影像。如果利用好了這些數據會是很大的一筆財富，但是目前還沒有一個很有效的解決方法。沒有那麼多人力能去分析它，也沒有那樣的設備直接分析。所以這堆數據就是沒用的數據，沒有價值的。所以大數據是很有潛力的一門科學。接下來跟大家一起看一段TED的演講視頻。
演講人是肯尼斯-庫克耶《經濟學人》數據我，曾任職於《華爾街日報》(亞洲版)和《國際先驅論壇報》。他是美國外交關系協會成員，CNN、BBC和NPR的定期商業和技術評論員之一。對大數據有很深的研究，聽一下他是如何評價大數據的。看完這個演講之後，在有請趙飛帶來對大數據更深入的認識。
『叄』 大數據時代是什麼
問題一：什麼是大數據時代 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友巧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的崛起答空，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好舉鍵資的回報率。
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......>>
問題二：大數據時代：大數據是什麼？ 大數據是什麼？是一種運營模式，是一種能力，還是一種技術，或是一種數據 *** 的統稱？今天我們所說的「大數據」和過去傳統意義上的「數據」的區別又在哪裡？大數據的來源又有哪些？等等。當然，我不是專家學者，我無法給出一個權威的，讓所有人信服的定義，以下所談只是我根據自己的理解進行小結歸納，只求表達出我個人的理解，並不求全面權威。先從「大數據」與「數據」的區別說起吧，過去我們說的「數據」很大程度上是指「數字」，如我們所說的客戶量，業務量，營業收入額，利潤額等等，都是一個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本，這些數據分析起來相對簡單，過去傳統的數據解決方案（如資料庫或商業智能技術）就能輕松應對；而今天我們所說的「大數據」則不單純指「數字」，可能還包括「文本，圖片，音頻，視頻……」等多種格式，其涵括的內容十分豐富，如我們的博客，微博，輕博客，我們的音頻視頻分享，我們的通話錄音，我們位置信息，我們的點評信息，我們的交易信息，互動信息等等，包羅萬象。用正規的語句來概括就是，「數據」是結構化的，而「大數據」則包括了「結構化數據」「半結構化數據」和「非結構化數據」。關於「結構化」「半結構化」「非結構化」可能從字面上比較難理解，在此我試著用我的語言看能否形象點地表達出來：由於數據是結構化的，數據分析可以遵循一定現有規律的，如通過簡單的線性相關，數據分析可以大致預測下個月的營業收入額；而大數據是半結構化和非結構化的，其在分析過程中遵循的規律則是未知的，它通過綜合方方面面的信息進行模擬，它以分析形式評估證據，假設應答結果，並計算每種可能性的可信度，通過大數據分析我們可以准確找到下一個市場熱點。 基於此，或許我們可以給「大數據」這樣一個定義，「大數據」指的是收集和分析大量信息的能力，而這些信息涉及到人類生活的方方面面，目的在於從復雜的數據里找到過去不容易昭示的規律。相比「數據」，「大數據」有兩個明顯的特徵：第一，上文已經提到，數據的屬性是包括結構化、非結構化和半結構化數據；第二，數據之間頻繁產生交互，大規模進行數據分析，並實時與業務結合進行數據挖掘。解決了大數據是什麼，接下來還有一個問題，大數據的來源有哪些？或者這個問題這樣來表達會更清晰「大數據的數據來源有哪些？」對於企業而言，大數據的數據來源主要有兩部分，一部分來自於企業內部自身的信息系統中產生的運營數據，這些數據大多是標准化、結構化的。（若繼續細化，企業內部信息系統又可分兩類，一類是「基幹類系統」，用來提高人事、財會處理、接發訂單等日常業務的效率；另一類是「信息類系統」，用於支持經營戰略、開展市場分析、開拓客戶等。）傳統的商業智能系統中所用到的數據基本上數據該部分。而另外一部分則來自於外部，包括廣泛存在於社交網路、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成，其產生往往伴隨著社交網路、移動計算和感測器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。具體包括了：如，呼叫詳細記錄、設備和感測器信息、GPS 和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。由於來源不同，類型不同的數據透視的是同一個事物的不同的方面，以消費客戶為例，消費記錄信息能透視客戶的消費能力，消費頻率，消費興趣點等，渠道信息能透視客戶的渠道偏好，消費支付信息能透視客戶的支付渠道情況，還有很多，如，客戶會否在社交網站上分享消費情況，消費前後有否在搜索引擎上搜索過相關的關鍵詞等等，這些信息（或說數據）......>>
問題三：大數據時代是什麼意思？詳解 最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。大數據作為雲計算、物聯網之後IT行業又一大顛覆性的技術革命。雲計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營交易信息、互聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤活這些數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。
問題四：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......>>
問題五：什麼是大數據，大數據時代怎麼理解 大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
問題六：什麼是大數據時代 大數據時代
（巨量資料（IT行業術語））
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最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
產生背景
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進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數
大數據時代來臨
據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。[1]
數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加里・金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。」[2]
影響
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大數據
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。[3]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，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。[2]
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。[4]
「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……[1]
截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所......>>
問題七：什麼是大數據時代 大數據時代
（巨量資料（IT行業術語））
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最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
中文名
大數據時代
外文名
Big data
提出者
麥肯錫
類 屬
科技名詞
目錄
1 產生背景
2 影響
? 大數據
? 大數據的精髓
? 數據價值
? 可視化
3 特徵
4 案例分析
5 產業崛起
6 提供依據
7 應對措施
產生背景
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進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數
大數據時代來臨
據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。[1]
數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加里・金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。」[2]
影響
編輯
大數據
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。[3]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，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。[2]
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。[4]
「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……[1]
截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表......>>
問題八：簡述什麼是大數據時代 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 *** ，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。
問題九：什麼是大數據時代。什麼又叫做雲商。? 隨著分布式計算技術的成熟，大公司已經有了分析處理大數據的能力。這也讓數據挖掘等數據分析技術逐漸成熟，以往只能採取抽樣數據分析而現在可以分析所有的數據了。分析結果隨著數據量的增加也越來越精確，范圍也越來越廣，而數據也隨之越來越有價值這就造成幾乎所有公司開始拚命搜集各類數據以提高自己的服務。
雲商也叫智慧雲商。信息 + 應用+ 基礎設施無處不在 = 平台應用跨地域、跨終端、跨系統、跨平台。
問題十：馬雲說大數據時代已經開始到來，那麼大數據是指什麼內容呢？想深入學習這方面的知識 您好，看你選擇什麼行業了，我先說說大數據概念包含幾個方面的內涵吧 1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。 2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。 3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。 4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。 很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。 隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。 如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。 隨著互聯網和移動的快速發展，大數據在各個領域不斷增加應用。也越來越面向個人大數據應用。
『肆』 大數據時代是什麼意思大數據是在什麼背景下提出的
大數據時代：
最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
大數據提出的背景：
進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。
它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。
數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。
正如《 *** 》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。」
(4)大數據時代完整版擴展閱讀
大數據影響
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。
大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，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。
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。
有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。
「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。
這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）。
發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……
截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）
EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。
國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。
而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。
IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。
而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。
每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。
然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。
這樣的趨勢會持續下去。
我們現在還處於所謂「物聯網」的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的「可穿戴」科技將能互相連接與溝通。
科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。
大數據的精髓
大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。
A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣(隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制);
B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可。
適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;
C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。