面對大數據你有什麼看法

❶ 如何看待我國大數據發展

隨著信息技術和人類生產生活交匯融合，全球數據呈現爆發增長、海量集聚的特點。無論是國家、企業還是社會公眾，都越來越認識到數據的價值。因此，近年來，各地紛紛成立大數據發展局，企業紛紛推動數據資產治理，大數據輻射的行業也從傳統的電信、金融逐漸擴展到工業、醫療、教育等。一時間，彷彿各行各業都在談大數據，人人都在談大數據。但也有聲音說大數據迎來了「七年之癢」，面對大數據熱潮也需要一些「冷思考」。我國大數據究竟發展得如何？未來我國大數據發展還有哪些機遇和挑戰？

1、大數據產業進展顯著
過去幾年，大數據理念已經深入人心，「用數據說話」已經成為所有人的共識，數據也成了堪比石油、黃金、鑽石的戰略資源。五年來，我國大數據產業政策日漸完善，技術、應用和產業都取得了非常明顯的進展。
在政策方面，我國從中央到地方的大數據政策體系已經基本完善，目前已經進入落地實施階段。自從2014年「大數據」這個詞寫入政府工作報告以來，我國大數據發展的政策環境掀開了全新的篇章。在頂層設計上，國務院《促進大數據發展行動綱要》對政務數據共享開放、產業發展和安全三方面做了總體部署。《政務信息資源共享管理暫行辦法》《大數據產業發展規劃（2016-2020）》等文件也都已經出台。十九大報告中提出「推動大數據與實體經濟深度融合」，「十三五」規劃中提出「實施國家大數據戰略」。衛健、農業、環保、檢察、稅務等部門還出台了領域大數據發展的具體政策。截至2019年初，所有省級行政區都發布了大數據相關的發展規劃，十幾個省市設立了大數據管理局，8個國家大數據綜合試驗區、11個國家工程實驗室啟動建設。可以說，大數據的政策體系已經基本搭建完成，目前已經紛紛進入落地實施甚至評估檢查階段。
在技術方面，我國大數據技術發展屬於「全球第一梯隊」，但國產核心技術能力嚴重不足。我國獨有的大體量應用場景和多類型實踐模式，促進了大數據領域技術創新速度和能力水平，處於國際領先地位。在技術全面性上，我國平台類、管理類、應用類技術均具有大面積落地案例和研究；在應用規模方面，我國已經完成大數據領域的最大集群公開能力測試，達到了萬台節點；在效率能力方面，我國大數據產品在國際大數據技術能力競爭平台上也取得了前幾名的好成績；在知識產權方面，2018年我國大數據領域專利公開量約佔全球的40%，位居世界第二。但我國大數據技術大部分為基於國外開源產品的二次改造，核心技術能力亟待加強。例如，目前國內主流大數據平台技術中，自研比例不超過10%。
在產業方面，我國大數據產業多年來保持平穩快速增長，但面臨提質增效的關鍵轉型。2018年，我國大數據產業延續多年來的增速，繼續保持相對高速的增長。根據中國信息通信研究院的測算，2018年我國大數據產業整體規模有望達到5400億元，同比增長15%。然而，綜合國內外環境、新興技術發展等多種因素，大數據產業的增速出現了下滑。我國的大數據產業也面臨著從高速發展向高質量發展的關鍵轉型期。
在應用方面，大數據的行業應用更加廣泛，正加速滲透到經濟社會的方方面面。隨著大數據工具的門檻降低以及企業數據意識的不斷提升，越來越多的行業開始嘗到大數據帶來的「甜頭」。無論是從新增企業數量、融資規模還是應用熱度來說，與大數據結合緊密的行業正在從傳統的電信業、金融業擴展到政務、健康醫療、工業、交通物流、能源行業、教育文化等，行業應用「脫虛向實」趨勢明顯，與實體經濟的融合更加深入。
2、產業的五大困局
雖然我國大數據總體發展形勢良好，也面臨難得的發展機遇，但仍然存在一些困難和問題。
一是，涉及核心技術的產業發展薄弱，未能有效提升我國核心技術競爭力。核心技術的影響力在大數據產業有著極高的重要性。由於大數據企業在完成產品開發後，可以近乎零成本無限制的復制，因此擁有核心技術的大企業，很容易將技術優勢轉化為市場優勢，即憑借具體的信息產品贏得海量用戶獲得壟斷地位。當前，從大數據技術與產品的供給側看，我國雖然在局部技術實現了單點突破，但大數據領域系統性、平台級核心技術創新仍不多見。大數據處理工具都是「他山之石」，大部分企業用的都是國外的數據採集、數據處理、數據分析、數據可視化技術，自主核心技術突破還有待時日。尤其是開源產品的技術標准方面，我國的影響力尚亟待提升。
二是，數據孤島和壁壘降低了大數據產業資源配置效率。大數據產業發展必須實現數據信息的自由流動和共享，如果數據不開放、不共享，數據整合就不能實現，數據價值也會大大降低。無論是政府數據、互聯網數據還是其他數據，數據擁有者往往不願對其進行開放流通。受制於前期信息基礎設施建設，目前我國政府數據往往還存在著諸多「數據孤島」和「數據煙囪」，數據價值難以發揮。
三是，數據安全管理薄弱增加了大數據產業的發展風險。大數據技術為經濟社會發展帶來創新活力的同時，也使數據安全、個人信息保護乃至大數據平台安全等面臨新威脅與新風險。海量多源數據在大數據平台匯聚，來自多個用戶的數據可能存儲在同一個數據池中，並分別被不同用戶使用，極易引發數據泄露風險。利用大數據技術對海量數據（21.90 -5.19%,診股）進行挖掘分析所得結果可能包含涉及國家經濟社會等各方面的敏感信息，需要對分析結果的共享和披露加強安全管理。
四是，產業壟斷與惡性競爭現象頻發，「劣幣驅逐良幣」現象明顯。由於資源型產業門檻低、利潤高，新興的大數據企業往往首先將目光盯在獲取數據資源上面。大量依託數據資源優勢的企業誕生，為大數據產業帶來了低附加值的壟斷經濟模式，使得依靠技術壁壘打江山的企業不得不面對殘酷的市場競爭，放緩了技術研發的步伐。同時，數據壟斷問題也愈發明顯。少數互聯網巨頭企業擁有巨大數據，不但對產業發展不利，甚至存在巨大的數據聚集隱患。
五是，各地發展同質化嚴重，普遍存在重存儲輕應用的現象。由於缺乏統一的大數據產業分類統計體系和產業運行監測手段，各地大數據產業的定位相似，同質化競爭加劇。而盲目的重復建設，更是可能導致大數據產業過剩。同時，由於部分地區信息化發展程度有限，大數據應用場景不夠豐富，更是以數據中心等大數據存儲設施的建設作為發展大數據產業的關鍵，且規模巨大，目標動輒以百萬台計，後期若無法有效利用，將造成巨大的資源浪費。

❷ 對大數據的理解與思考

對大數據的理解與思考
首先，大數據的到來，對人們的觀念將帶來深遠的影響。
我們以前習慣認為：找到現象背後的原因，比清楚現象是什麼更重要。通過「塔吉特懷孕預測」的例子可以看到，通過關聯分析、聚類分析等數據挖掘方法，大家很容易找到事物之間的關系。但是，這些大數據分析結果，並不會直接告訴我們，事物之間為什麼存在這些關系。在不清楚為什麼存在這些關系之前，又的確看到了這些關系帶來了價值；所以，在大數據應用領域就需要改變以前的思考方。即：先找到「是什麼」再去找「為什麼」；清楚是什麼，與搞清楚為什麼同等重要。
手工統計時代，出於收集全部數據非常困難或代價巨大的原因，很多數據分析都是採用抽樣數據；但是，現在不同了，隨著信息技術的發展，現在很多領域都能夠方便的收集到全量數據。諸如無紙化辦公的興起、信息系統的使用、電子商務的發展等等，都為收集全量數據提供了便捷的條件。那麼，這時候數據的「樣本」=「全體數據」。這相對以前來說，也是革命性的影響。
在抽樣分析時代，個別樣本的質量甚至決定結果的質量。在大數據時代，這也變了，可以允許個別數據的不精確，甚至錯誤。舉個簡單例子來說明這個道理，比如在溫室大棚里放一隻溫度計，當這只溫度計有問題時，整個溫度都是不準確的。若在大棚里均勻分布十幾只溫度計，其中一隻有問題，對溫室大棚溫度的統計結果無礙大事，基本可以忽略其影響。
其次，大數據應用，影響商業變革和社會進步。
大數據應用正改變著企業的業務發展方式。比如：京東、天貓通過對交易數據的「二次利用」，尋找目標客戶、定向推薦商品。也正是這些數據的二次利用給他們提供了大量價值，促進了這些企業的發展，推動著他們在營銷、供應鏈與客戶服務等領域的管理變革。同時，交易數據並不因為二次利用，而降低其價值；這也是，大數據應用與傳統資源使用不同的地方。
數據的「混搭」分析，推動著商業發展和社會的進步。比如歷史天氣信息與航班誤點信息，這兩個不同領域的信息一塊兒分析，便可以推算未來幾天航班的誤點率。再比如，通過神經中樞腫瘤患病率和手機使用時間長短之間的大數據關聯分析，來研究神經中樞腫瘤患病率是否與手機使用時間長短有關系等等。
大數據的應用，也促生了很多商業機會。隨著大數據時代的到來，形成了很多大數據擁有公司，以及大數據技術公司；數據與技術的結合變促生了很多大數據應用，因此帶來了很多商業機會。例如，現在很多商業銀行對自己大量客戶的交易信息分析，規劃新的理財產品，與其他商家合作，聯合搞定向促銷等等。
再次，大數據時代不再有個人隱私，將形成新的信息安全機制。
現在還經常聽到諸如某某窺探我的隱私之類的話語，但是，在大數據時代幾乎沒有個人隱私，這不是駭人聽聞。因為，現在微博、搜索引擎、社交網路、電商購物，已經成了我們生活中必不可少的一部分。根據每個人在互聯網上留下的痕跡，通過大數據分析，很容易分析出一個人的愛好、習慣、性格、癖好等等。所以，大家都被「第三隻眼」實時監控著，在大數據時代，幾乎沒有個人隱私！
沒有個人隱私，是否就代表每個人可以隨便傳播別人隱私了呢？答案當然是否定的。因為傳播別人隱私是不道德的，甚至是違法的。所以，現在新的信息安全規則正在重新定位，其中一個基調是：讓數據使用者承擔責任，不能濫用別人的隱私；我個人感覺這也比較合理。
總結
大數據只是「新概念」，並不是「新事物」。過去數據就存在，只是我們沒有收集這些數據。但是，現在收集了這些數據，這個世界變得不一樣了；它更新了人們過去對數據應用的認識，加快了商業和社會發展的新陳代謝，從中也讓大家也看到了很多機會。大數據時代，已經到來。極目遠眺，也看不到盡頭。

❸ 如何看待大數據時代

一、大數據對思維的變革
二、大數據對商業的變革
在數據時代，量化-切是數據化的核心，意味著任何東西都可以轉化成數據為人所用。比如:文
字、方位、溝通。這個時代為我們提供了一個從未有過的審視現實的視角, 它是一種可以滲透到所有生活領域的世界觀。現在這個時代就是數據競爭的時代，各家公司都在競爭數據。

❹ 如何應對大數據的挑戰

合理獲取數據，存儲應需而變，篩選和分析大數據，理性面對大數據的誘惑，雲計算和大數據相輔相成，處理好非結構化數據，與硬體保持距離，提高大數據的可視化，安全防範必不可少。

❺ 你怎麼看待大數據時代

其實即可怕，又方便了人們，等一下買什麼東西的時候准備給你推送，都是你內想要東西就很方便，容但是可怕的是你失去的隱私，可能偶爾你說一個什麼無意之中就在某寶或者某一個平台，你就出現的推薦，你是不是感覺到自己被監聽也是挺恐怖的。

❻ 對大數據的認識和看法

原來是利大於弊，現在很難說了

❼ 如何看待大數據時代讓我們變得更透明

大數據時代的浪潮已經覆蓋我們老百姓所能想像到的領域了，大數據給我們帶來了許多便利。雲購物，手機付款，喜好推送都依賴於大數據。但是同時，我們的隱私也在我們不知不覺中泄露，大數據時代讓我們變得更透明了。

結語：

大數據時代確實讓我們變得更加透明，我們甚至不知道我們的隱私什麼時候被泄露出去的。這個問題我們無需太過害怕，但更不能被我們忽視，無論是我們個人還是社會。

❽ 談談對大數據的理解和認識！

隨著大數據的概念提出，越來越多的人，開始關注數據，注重數據帶來的巨大的價值。大家談論的也都是與大數據相關的專業話題了，無論是商業BI，還是阿里雲。都是越來越多的行業內部人員乃至關注大數據的看客的討論熱點了。

大數據的鼻祖又是什麼呢？

大數據現實體現最初是人口普查，最早是在美國，10年為一個周期做一次人口普查工作，第一次，在1880年用了8年做完，到1890年，人口繼續增長，經過科學的預測，如果還是按照老方法去做，需用13年做完，這顯然跟不上時代的要求。所以人們開始從記錄，採集，整理，分析等多個領域尋求加快數據分析的速度，大數據的概念也慢慢被提出。

大數據在我們現在生活有哪些體現？

現如今，大數據體現最多的可能是社交網路之中了比如：facebook，微信等網路社交平台。其中也不乏實際應用的例子。

微信幾乎每個人都有，但微信的朋友圈可以向定向的人群發送指定的廣告，還可以選擇地區，可以選擇性別，年紀分類，教育程度分類，給所有用戶進行初步分類之後，再是根據你朋友圈的發文或者交流信息進行提取分析，進一步給每個客戶貼上獨特的標簽，最後把相關信息給到銷售部門，進行精準營銷。

如今還有絕大多數的公司對於大數據渴望又不知道如何下手，其中大致包括兩個方面。

1、想做數據分析，但是之前沒有相關的數據意識，基礎數據丟失或從未搜集，或者數據孤島嚴重，行業數據相對獨立而難以共享。

2、數據產生的體量大，維度高，提取難度大。例如某個知名商業銀行的信用卡部門，每天收集大量的個人客戶的多維度信息，面對大量信心無法價值化，因為涉及個人隱私和安全，數據不可買賣，又不知道如何內部進行分析促進其他相關業務增長。

此外，在整個企業的運作過程還可以分為交易數據和交互數據。

農夫山泉，幾年前銷量並不如今，當時他們基本上只掌握了大量的交易的數據，通過分析得出，農夫山泉的利潤始終上不來，是因為運輸成本很高，如何降低運輸成本成為問題的關鍵點，交互數據的需求成為至關重要的一環，所以決定，每個採集人員每天到10至20個銷售點，取收集大量的交互數據，其中包括水的位置，排列形狀，天氣，優惠活動，市場反饋等一系列交互數據，一個月一個人收集的信息量大約3個TB，繼而委託sap公司進行分析開發出物流成本控制處理系統，從而進行運輸預測，運輸安排和中轉站的一系列重新部署，最終直接降低運輸成本，提高了運輸效果，終於坐到飲用水市場第一的位置。

通過今天的介紹，希望給大家一些對於大數據的基本認識，也希望大家一同關注大數據發展，共同分享大數據帶來的驚喜。如果您還存在疑惑或是想要了解更多，歡迎關注西線學院。