Ⅰ 身處大數據時代，我們該如何做
大數據時代復，可以知道世制界上任何一個角落上發生的事。網路方便人們獲取信息的同時，也大大增加了人們信息泄露的可能性。加米穀大數據來分享我們該如何保護自己的個人信息。
如何防範自己的個人信息泄露呢？
1、不要隨便填寫各種各樣的調查問卷。現在在街上、校園、網上都會遇到各種問卷調查，那麼此時一定要注意防範，不要輕易填寫個人信息。
2、不要貪小便宜。對於一些留下聯系方式或者注冊某個APP就能得到一些精美的小禮品的活動，千萬要注意，因為你的個人信息大部分就是這樣泄露的。
3、不要隨便扔快遞單據。快遞單那裡會寫上你的收貨地址、姓名和聯系方式，如果隨便丟棄，就相當於自己主動泄露個人信息。
4、不要隨意丟棄車票和機票。現在的飛機票和火車票都實行了實名制，上面有自己的身份證等信息，隨意丟棄會導致信息泄露。
5、及時刪除在列印店列印的資料。在列印店列印，很多人喜歡將U盤的文件拷到電腦上，列印之後又忘記刪除，特別是一些簡歷等含有個人信息的資料。
6、網路上的個人信息也需要進行保護。
Ⅱ 零售企業如何面對「大數據時代」
零售企業如何面對「大數據時代」
當「物聯網」、「雲計算」我們都還沒有理解清晰時，又出來了一個新名詞——「大數據」，這些IT名詞僅僅是概念，還是與我們所處的商業環境有直接關系？筆者認為，大多數的零售從業者都不能清晰地回應。
首先我們需要明白，商業行為的本質是什麼？就是企業發現和挖掘客戶需求，並提供有價值的服務以滿足客戶需求。最佳的商業行為就是企業通過提供不同形式的服務超越客戶的需求，讓客戶的物超所值的感覺持續下去；這樣的商業行為將能夠獲得更高且持續的利潤。
「物聯網」、「雲計算」或「大數據」都是幫助我們發現和挖掘客戶需求，提供快速和准確的市場數據以便客戶及時決策的工具。相對傳統的工具，它們更高效率、更低成本、更准確。筆者認為作為商業信息領域的從業人員，可以不需要過多地了解其內在核心技術及方式，但它們能夠給零售用戶和行業帶來哪些變革或趨勢是我們不能忽視的。
2008年馬雲成功地預測了經濟危機，並幫助成千上萬的小製造商准備了過冬的糧食。此舉讓馬雲在業內贏得崇高榮譽的同時，更為阿里巴巴帶來持續的客戶。馬雲如何做到這些事情的呢？是「大數據」給了他啟示。馬雲對未來的預測是建立在對用戶行為分析的基礎上。一般而言，買家在采購商品前，會比較多家供應商的商品。此舉反應到阿里巴巴的統計數據中，就是查詢點擊的數量和購買點擊的數量相對會保持一個數值，綜合各個緯度的數據能夠建立用戶的行為模型。因為淘寶網用戶樣本量巨大，從而保證了用戶行為模型的准確性。「大數據」為阿里巴巴清晰地預測了用戶需求和市場變化。
什麼是大數據
相信馬雲的案例已經給我們一些啟示了。
那麼什麼是「大數據」呢？談到大數據，離不開物聯網和雲計算的關系。物聯網、雲計算和大數據實際上是不可分割的三大技術，不可孤立而言；物聯網的快速發展為大數據提供了廣泛的數據來源，雲計算為大數據的誕生創造了基礎環境，脫離物聯網和雲計算的層面，就沒有大數據存在的巨大價值。
從數據的角度來看，物聯網僅僅是數據的來源或者承載的方式，我們可以簡單地認為是收集信息和數據的一種更加簡單和有效的終端方式。
雲計算是一種新的IT業務模式，這種模式的特點在於提供極低的成本、極快速的交付手段、極簡單的使用方式，並且讓各個關聯的系統協同變得異常簡單和輕松。雲計算的蓬勃發展，客觀上開啟了大數據時代的大門，如果用高速公路來形容比喻雲計算，那麼大數據就是所有汽車中的貨物。雲計算為大數據提供了存儲空間、訪問渠道及運算能力。大數據是雲計算的靈魂。
大數據技術簡單來講就是從各種類型的數據中，快速獲取有價值信息的能力；在互聯網時代，我們的數據已經不單單是傳統的結構化數據了，非結構化數據、半結構化數據開始占據了我們數據的大部分內容，我們從中找到有價值的信息，已經變得不是那麼容易。大數據技術的發展開始讓這些問題的解決變得簡單。
大家可以清晰看出，我們提及的智慧商業脫離了大數據是不可能實現的，大家熟悉的商業智能離開了大數據就是一個忽悠人概念了。
大數據具備四大特徵：第一，數據量巨大，從TB躍升到PB級別；第二，數據類型豐富，包含日誌、視頻、音頻、圖片、地理信息、文檔等等；第三，數據價值密度低，以視頻數據為例，一個超過一小時的視頻，可能有價值的信息不到三秒；第四，數據處理速度快，要達到秒極，需要能夠實時獲取有價值的數據。
這些還都是大數據的概念和特徵，回歸到我們實際的商業行為中，大數據能夠為我們帶來什麼益處？
以往我們進行商業判斷時，大多靠我們的經驗和直覺，所以會出現不是很確定的判斷或者走一步看一步的探路式情況發生。大數據時代很多企業的正確決策是依靠數據分析得出，從而為企業帶來巨大的運營效益。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。在零售業中，數據分析的技術與手段更是得到廣泛的應用，傳統企業如沃爾瑪通過數據挖掘重塑並優化供應鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數據的掌握和分析，為用戶提供更加專業化和個性化的服務。
各類企業如何應對大數據時代發展
我們怎樣來面對大數據時代？筆者認為可以分為幾步來考慮。
首先企業的領導者要重視大數據的發展、重視企業的數據中心，把收集客戶數據做為企業運行第一目標；第二，對企業內部人員進行培訓及建立收集數據的機制；第三，以業務需求為准則，確定哪些數據是需要收集；第四，確認在企業已有的數據基礎上或者未來方向前提下，如何達成前三項目標的基礎建設方案。
看完這些，很多人會認為，這些IT基礎工作需要巨大的投入和龐大的信息化團隊，做為中國商業最大的一份子——中小微型零售企業不可能或沒有足夠的能力來面對這樣一場變化。
大中型企業因為本身業務及利潤的積淀，已經能夠承擔這樣一場需求趨勢的需要成本。中小微型企業還處於快速發展過程中，如果也如同大中型企業進行全方面投入，將很快會被新型的IT工具拖垮或者遭受重創。幸運的是IT的發展為所有的企業都提供了平等的選擇，雲計算的廣泛應用即是對這樣一場變革帶來的臨時禮物。做為中小微型零售企業，完全不必考慮自己建設一套IT系統，他們從精力、成本、能力上來說都不適合，因此此類企業可以將企業的IT建設外包給適合的服務商，企業本身的所有精力投入到客戶的開發上。
亞馬遜在全球率先推出了雲服務的基礎平台，為中小微型商業企業提供了大型企業和超大型企業同樣的基礎環境及系統架構，小企業只需清晰規劃自己的目標和適合的步驟後，使用雲平台按需付費即可，大可不必進行巨大的初始投入及不可預測的運行成本。目前國內已經出現一批在為國內中小微型零售企業提供類似服務的信息服務商，比如基於客戶關系管理的「XTOOLS」，基於客戶服務的「迅鳥」雲呼叫平台，基於連鎖店面管理的「甩手掌櫃」等等。至於各中小微型企業怎麼選擇適合自己的發展平台，則需要依靠該企業領導者本人的智慧。
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Ⅲ 大數據時代須警惕假數據
大數據時代須警惕假數據
當下，各行各業都在大力尋求挖掘、利用大數據之道，科研領域亦不例外。然而，但凡撰寫過學位論文者，都會有這樣的經歷：圍繞某個主題查找了大量的國內外相關研究資料，但在認真研讀後發現，這些資料中真正可用、可信的東西甚少，倒是大量充斥廢話、不著邊際的話和似是而非的數字。這不能不提醒我們，要警惕大數據現象背後的假數據。那麼，大科學時代的假數據來自何處?
一是來自主觀故意。今年3月底，英國大型學術醫療科學文獻出版商——現代生物出版公司宣布，撤銷存在同行評議造假的43篇論文。此非個例。2012年，生物科技公司安進發現，在關於癌症研究的53項重大成果中，只有6項可被復制。本世紀最初10年，應用於臨床的研究專利大約有8萬份被撤銷，因為它們都是錯誤的。
二是來自文本不全或方法不當。過去十幾年間，大陸學人在論證富國與強軍的關系時，幾乎千遍一律地引用一個神話。它來自英國已故經濟學家麥迪森於2001年出版的《世界經濟千年史》一書：「中國清代gdp(國內生產總值)曾長期占據世界第一寶座，1820年時佔全球總量的33%(英國為5.2%)，直到1900年仍高達11%。」這個神話出現在大量的學術論文、學術著作、教材和講台上，卻偏偏無人在這個稍加思考就會發現破綻的通用注腳上畫出過問號。直到2013年11月，幾位記者通過追溯神話的出處以及該神話製造的過程和在國外得到的評價，向我們傳遞了這樣一個信息：原來被我們奉若圭臬的麥迪森的gdp數據對比，竟然是「猜測性的」。
三是來自學術淺薄。美國科學計量學家普賴斯曾在上世紀50年代得出科學知識呈指數增長的結論，其依據是各國期刊文獻的數量增長。此後，有關知識爆炸的說法甚囂塵上。現在看，普賴斯的判斷未免草率，因為期刊文獻數量與人類知識量顯然是不能畫等號的，否則就會得出我們撤銷某些期刊就是限制知識增長的荒唐結論。當下，期刊市場早已良莠不齊，魚龍混雜，更不用說那些明碼標價的收費期刊了。
總之，當泥沙俱下且呈雪崩式的大數據襲來時，我們更應保持清醒的頭腦，用中國的古訓來說，就是要防止以目廢心。