廣州淘金人大數據是做什麼的

❶ 博時中淘金大數據100a基金是什麼股

時淘金100指數基金復制中證淘金大數據100指數（以下簡稱「淘金100指數」），該版指數由螞蟻金權服、博時基金、恆生聚源、中證指數有限公司四方聯合打造，依託螞蟻金服的大數據平台，基於海量的互聯網電商交易大數據，通過對用戶行為、行業成長、價格變化等因素的分析，來預期一個行業未來盈利狀況，預判一個行業的繁榮程度，並在此基礎上選取100支股票形成投資組合。此外，在編制上，淘金100指數每個月審核一次樣本股，並將樣本股調整周期縮短至一個月，與絕大部分的傳統指數每半年調整一次指數成分股不同。這樣有助於指數及時反映市場動態變化，發揮更快更好跟蹤市場的作用。
博時淘金100指數基金投資與淘金100指數的成份股對應，採用等權重方式，幫助投資者快速把握投資機會。據了解，該基金分為A類份額（代碼：001242）、I類份額（代碼：001243），其中I類份額在陶保旗艦店即可認購。值得一提的是，該基金贖回費率低於其餘兩只輿情大數據指數基金產品，持有產品滿3個月即免贖回費率

❷ 中國有哪些公司在做大數據

大數據近幾年來可謂蓬勃發展，它不僅是企業趨勢,也是一個改變了人類生活的技術創新。大數據對行業用戶的重要性也日益突出。掌握數據資產,進行智能化決策,已成為企業脫穎而出的關鍵。因此,越來越多的企業開始重視大數據戰略布局,並重新定義自己的核心競爭力。本文整理了在中國境內活躍的大數據領域最具影響力的企業，它們有的是計算機或者互聯網領域的巨頭，有的則是剛剛創辦不久的初創企業。但它們有一個共同點，那就是它們都看到了大數據帶來的大機會，並毫不猶豫地挺進了這個領域。

在當前的互聯網領域，大數據的應用已經十分廣泛，尤其以企業為主，企業成為大數據應用的主體。大數據真能改變企業的運作方式嗎？答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業開始利用大數據，我們每天都會看到大數據新的奇妙的應用，幫助人們真正從中獲益。大數據的應用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業。

❸ 大數據分析有哪些基本方向

【導讀】跟著大數據時代的降臨，大數據剖析也應運而生。隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據剖析、數據發掘等等環繞大數據的商業價值的使用逐漸成為職業人士爭相追捧的利潤焦點。那麼，大數據剖析有哪些根本方向呢?

1.可視化剖析

不管是對數據剖析專家仍是普通用戶，數據可視化是數據剖析東西最根本的要求。可視化能夠直觀的展現數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到成果。

2.數據發掘演算法

可視化是給人看的，數據發掘便是給機器看的。集群、切割、孤立點剖析還有其他的演算法讓咱們深入數據內部，發掘價值。這些演算法不只要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3.猜測性剖析才能

數據發掘能夠讓剖析員更好的理解數據，而猜測性剖析能夠讓剖析員根據可視化剖析和數據發掘的成果做出一些猜測性的判別。

4.語義引擎

咱們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據剖析的新的應戰，咱們需求一系列的東西去解析，提取，剖析數據。語義引擎需求被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5.數據質量和數據管理

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。經過標准化的流程和東西對數據進行處理能夠保證一個預先界說好的高質量的剖析成果。

6.數據存儲，數據倉庫

數據倉庫是為了便於多維剖析和多角度展現數據按特定形式進行存儲所建立起來的聯系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的根底，為商業智能系統供給數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和拜訪，為聯機數據剖析和數據發掘供給數據平台。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據分析有哪些基本方向?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

❹ 大數據重要的意義

什麼是大數據，大數據的意義是什麼？
大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
空談數據沒有太大意義，要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說，我們的數據主要做傳播指導；2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據（媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據），通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題，3、我們主要是在大數據的維度上的研究上，我們的維度更多更寬廣，維度的多少決定了效果。
大數據的意義
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。 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。 有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。 大數據的價值體現在以下幾個方面：1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。2）為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。4）根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。6）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
讀讀這本書吧。。

駕馭大數據 駕馭未來

大數據的流行，也引發了圖書業大數據出版題材的升溫。去年出版的《大數據》（塗子沛著）是從數據治國的角度，深入淺出的敘述了美國 *** 的管理之道，細密入微的闡釋了黃仁宇先生」資本主義數目式管理「的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。

該書的整體思路，簡單來說，就是敘述了一個」數據收集-知識形成-智慧行動「的過程，不僅回答了」what「，也指明了」how「，提供了具體的技術、流程、方法，甚至團隊建設，文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起，介紹了大數據的概念、內容，價值，並分析了大數據的來源，也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景；在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法，第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架，包括了如何進行優質分析，如何成為優秀的分析師，如何打造高績效團隊，最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓，結構上百川歸海，一氣呵成，總的來說，體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強，非常值得推薦，是不可多得的好書！

大數據重要以及不重要的一面

與大多數人的想當然的看法不同，作者認為「大數據」中的」大」和「數據」都不重要，重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據，甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同，「大數據可能是凌亂而醜陋的」並且大數據也會帶來「被大數據壓得不看重負，從而停止不前」和大數據處理「成本增長速度會讓企業措手不及」的風險，所以，作者才認為駕馭大數據，做到游刃有餘、從容自若、實現「被管理的創新」最為重要。在處理數據時，作者指出「很多大數據其實並不重要」，企業要做好大數據工作，關鍵是能做到如何沙裡淘金，並與各種數據進行結合或混搭，進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的「新數據每一次都會勝過新的工具和方法」的原因所在。

網路數據與電子商務

對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念，然而作者認為從更深層次的角度看，下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦，即「關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼」。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘，作者不是泛泛而談，而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為，《駕馭大數據》的作者提出的網路數據作為大數據的「原始數據」其實也蘊含著另外一重意蘊，即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動，也才具有了收集這些數據的條件，從這點看，直接面向終端的企業如果不電子商務化，談論大數據不是一件很可笑的事？當然這種用戶購買路徑的行為分析，也不是新鮮的事，在昂德希爾《顧客為什麼購買：新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問，暗中尾隨顧客，用攝影機或充滿密語的卡片，完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作，並進行深入的總結和分析，進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等，都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙，當然電子商務時代，數據分析的成本更加低廉，也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據（如信用記錄）。

一些有價值的應用場景

大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現，電子商務是一個案例，同時，作者也提到了車載信息「最初作為一種工具出現的，它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險」，然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息，對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手......
大數據的到來對我國經濟發展有什麼意義
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。

有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;

2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
互聯網大數據有哪些好處多
大數據是什麼？為什麼要使用大數據？大數據有哪些流行的工具？本文將為您解答。

現在，大數據是一個被濫用的流行詞，但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。

通過整合不同來源的數據，比如：網站分析、社交數據、用戶、本地數據，大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易，成本越來越低，而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。

大數據通常與企業商業智能（BI）和數據倉庫有共同的特點：高成本、高難度、高風險。

以前的商業智能和數據倉庫的舉措是失敗的，因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實並非如此，實際上你可以在當天就獲得真實的意圖，至少是在數周內。

為什麼使用大數據？

數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自於我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時，谷歌分析的數據開始進行抽樣，這會使得數據的真正價值被隱藏。

現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據，因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑（或者訪問流）中的每一個點擊行為。另外，如果你加入一些其他的數據源，他就真正的變成了大數據。

更完整的解析

大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景，來完成一個更加完整的報告。舉個例子，如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中，你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。

現在你已經被這些知識武裝起來了，那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。

類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具（比如：大數據分析）。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案，每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數分鍾內分析你的數據，並且可以滿足任何的預算要求。

大數據是什麼？

由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據，因此大數據變得難以關聯、處理和管理，特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候，高德納公司（Gartner Group，成立於1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司）的分析師把它分成個3個V加以區分：

量級（Volume）：大量的數據

速率（Velocity）：高速的數據產出

多樣性（Variety）：多種類型和來源的數據。

正如我們所說，大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型，他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式：

網站分析

移動分析

設備/感測器數據

用戶數據（CRM）

統一的企業數據（ERP）

社交數據

會計系統

銷售點系統

銷售體系

消費者數據（例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據）

公司內部電子表格

公司內部資料庫

位置數據（空間位置、GPS定位的位置）

天氣數據

但是針對無限的數據來源，不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上，並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議，比如網站數據、消費者數據和CRM，這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後，你可以開始添加數據源來促進你的分析，並且公布更多的分析結果。

想要獲得更多關於大數據細節的知識，可以去查閱 *** 的大數據詞條。

大數據的好處

大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想，那麼大數據可以提供如......
什麼是「大數據」的真正含義
大講台大數據 在線培訓為你解答：大數據（bigdata），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，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的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。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、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。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大數據給人們帶來的好處
對一般用戶來說意義不大，對於葯店、葯廠有必要了解用戶的需求，但是如果真的利用起來能給用戶帶來選葯的便利還是很有用的。比如當你生病不知道選哪種葯好的時候，根據循證醫學原理能幫你找到合適的葯這樣也算是帶來了好處。
工業大數據對中國有什麼意義
工業大數據可以推動大數據在工業研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產品全生命周期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠，推動製造模式變革和工業轉型升級。

國家下一步將利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。在應用項目試點過程中，需要開展應用示範安全可靠性方面的測評，利用大數據測試技術、工業電子系統測試技術和工業雲測試技術，保障工業企業大數據應用項目試點的穩步推進，中國軟體評測中心在相關方面有較深厚的技術積累和案例積累，可以為我國工業大數據發展保駕護航。
大數據的特點主要有什麼？
大數據（big data），是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。

大數據的特點：

1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；

2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；

3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；

4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5、真實性（Veracity）：數據的質量

6、復雜性（plexity）：數據量巨大，來源多渠道

大數據的意義：

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。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的缺陷：

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。

❺ 大數據將打開一扇怎樣的門

大數據將打開一扇怎樣的門
作為人類生活的重要基礎，大數據打開了一扇新的大門。而更重要的在於，通過大數據打開的那扇門，人們看到的不只是數據本身，而是在大數據基礎上出現的一種新的人類文明。
近20年來，大數據浪潮已經向我們撲面而來。有人形容，大數據就像一片無邊無際的大海，海面一浪高過一浪，而浪潮之下深不見底。與此同時，從國際零售巨頭沃爾瑪「啤酒和尿布」的經典案例到精準醫療等，大數據在人們生活和工作中的重要性越來越得以凸顯。面對大數據打開的一扇新的大門，我們不能不深入思考：這將是怎樣的一扇大門？又會將我們帶進一個怎樣的世界？
大數據正在把世界變成數據？
從通常的定義看，大數據被認為是不能用傳統資料庫軟體工具獲取、貯存、管理和分析的數據集合。這是大數據的技術定義，但顯然，並沒有涉及大數據浪潮深處最重要的內容。
大數據技術定義最主要的一個著眼點，就是規模大。但是，大數據的關鍵性質不主要是規模大，而是完全不同於作為樣本數據的小數據。通常，樣本數據的獲取總是在先設定明確甚至單一目的的。這種具有在先設定的取樣，一方面可以更好地實現采樣前預設的目標；另一方面就像亞里士多德所說，在選擇了某種可能性的同時，也抹去了無數其他可能性的蓓蕾。
大數據的另一個更重要性質是維度全。通常，我們拍照會選取一個角度，角度一取，數據就固定了。面對一張拍好的平面照片，再要換個角度去觀察已不可能。而大數據則幾乎保留了全緯度。面對大數據，我們可以從不同的角度進行考察。當然，事實上沒有任何大數據是真正「全」的，就像世界上沒有任何事物是十全十美的，但是，就人類的使用需要來說，其維度則可以看作是「全」的。作為樣本數據，小數據是「殘缺」的。就像尼采說抽象的概念是「乾枯的標本」，樣本數據和抽象概念的共同特點都是已經「失活」了。而大數據意味著活數據（動態數據）、全數據。因此，「全數據」是理解大數據的一個富有哲學意蘊的角度。從這個角度，我們可以看到更豐富的內容：大數據是不僅在規模上大，而且在維度上全到就人類使用需要而言的全數據。
大數據特別是其全數據的性質意味著什麼呢？
在大數據的基礎上，物數據化和數據物化構成循環。大數據的核心口號是量化世界。而量化世界為創構世界奠定了基礎。這是因為，物數據化事實上就是物信息化，而物信息化是一個含義更為廣泛的概念，它與小數據基礎上也能出現的物數據化完全不同。同樣，數據物化實質上就是信息物化。信息物化和物信息化兩個方面所構成的循環，使人類進入一個創構的時代。大數據基礎上的創構與築路修橋等工程不一樣。隨著數字技術的發展，創構活動及其產物與人的存在方式越來越密切地聯系在一起。
這里涉及一個新的重要概念，信息。對於信息，已有一百多個定義。其中，控制論創始人維納的定義最為耐人尋味。在維納看來，「信息就是信息，既不是物質也不是能量」。這個定義看上去像是同義反復，但卻富有深意。它表明，信息是一種不同於物能，但又具有和物能並列地位的資源。信息不僅既不是物質也不是能量，而且具有一些物能所不具有的重要性質。比如，物能復製成本呈正比增加，而信息復制的邊際成本遞減；物能越分享越少，而信息越共享越多。信息的這些重要性質，在作為樣本數據的小數據時，顯示不出其重要性，而在具有全數據性質的大數據基礎上，則就非同尋常了。在大數據的基礎上，信息不可能不對人類的文明發展產生極為重要的影響。
如今，作為人類生活的重要基礎，大數據打開了一扇新的大門。而更重要的在於，通過大數據打開的那扇門，人們看到的不只是數據本身，而是在大數據基礎上出現的一種新的人類文明。
關於大數據的特徵，最多的提到了「42v」
關於大數據的特徵，最早是用「3v」概括的。幾年前，人們認為「3v」不足以描述大數據的特徵，又提出了「4v」的描述。到現在，關於大數據特徵，最多的提到了「42v」。不過，對於大數據特徵，目前獲得較多共識的是這「4v」，即大量「volume」、多樣「verity」、高速「velocity」和價值「value」。
「volume」一般理解為大量。大數據首先意味著數據量巨大。小數據時代主要由人工創建數據，而大數據時代則是由機器、網路和人類相互作用生成。大量是大數據的基本特徵，但往往被誤以為大數據就是大，事實上，這個特徵所表達的是大數據規模的整全性。正如前面所談到的，大數據的「大」不是純粹的量的概念，這個「大」的關鍵是全。樣本數據也可以規模很大，但不具有大數據的性質。大數據的「大」事實上是一個質的概念。
「verity」一般理解為多樣。這包括大數據來源的多樣性和類型的多樣性，也包括數據結構的多樣性。但是，「verity」不能簡單地理解為數據來源和類型的多樣性，也不能只是進一步涉及數據的結構化、半結構化和非結構化。由於數據結構的多樣性和復雜性，大數據的這一特徵還意味著數據結構的開放性。數據的結構化、半結構化和非結構化所表達的，不僅僅是數據的結構狀態，更意味著開放的大數據結構。比如，大數據與大自然不同。大自然可以滿足我們的生存需要，但我們面對大自然，作為很有限。而大數據不一樣，在以人類需要為出發點的大數據挖掘中，數據結構開放在數據和人類需要及其發展這一無限空間中，人類則正是在這一無限空間進行滿足自己需要的創構。
「velocity」一般理解為高速。它不僅僅是指技術設備的數據處理速度，更重要的，是指決定於數據處理速度的實時數據流。樣本數據在取樣後就是凍結的，而大數據可以實時獲取所需信息。對於大數據來說，信息是活的，是隨著時間而流動的。正因為如此，對於實時數據流來說，速率就特別重要。高速的數據流更能在時間上與現實過程同步，因而跟人類的生存更密切地聯系在一起。不僅如此，只有高速流動的數據，才能為我們提供無限的可能性。以往由於受速率限制，我們所獲得的數據和所要反映的內容往往是脫節的，而數據流的高速率使我們把握對象的手段越來越完善。事實上，大數據的整全性就包括數據流速這個至關重要的維度。
「value」用以描述大數據的價值。這個「v」所涉及的是大數據最重要的特徵。人們普遍認為，大數據的價值密度低，數據挖掘是「沙裡淘金」。其實，大數據價值特徵的重要性不言自明，但大數據也十分復雜。大數據是否有價值的關鍵，在於能否把握數據背後所揭示的相關關系組合與人的需要及其發展的關系。由於與人的需要及其發展相聯系，由於數據結構是開放的，大數據的價值不再只是簡單地反映大數據與人的自在需要的關系，而更與人的理解能力密切相關。對於同一個結構開放的大數據，在有的人看來是一座寶庫，價值連城；而另一些人則可能視其為一堆垃圾，毫無意義。大數據的價值和意義，很大程度上取決於人們關於大數據相關關系和人的需要及其發展之間關聯的理解，取決於人們的眼光，而歸根結底，取決於對人的需要及其發展的理解和把握。而這顯然是個典型的哲學課題。隨著大數據的發展，不僅哲學等各學科將越來越相互融合，而且將迎來哲學與科學、社會和生活一體化發展的時代。
大數據應用：毫無意義的垃圾，還是價值連城的寶庫？
上述所談到的，大數據究竟是垃圾，還是寶庫，涉及的是大數據的應用。換句話說，既然大家都認為大數據是個好東西，是個有用的東西，那麼，怎麼應用呢？
就目前而言，大數據應用仍然是國際上一個重要而前沿的話題。而大數據中的相關關系和因果關系，是當前大數據應用和分析研究中的重要問題。大數據凸顯了相關關系的巨大魅力，但同時構成了對傳統因果觀念的嚴峻挑戰。
跨國零售企業沃爾瑪「啤酒和尿布」的故事，就是人們津津樂道的大數據應用的一個經典案例。沃爾瑪在大數據基礎上，用「購物籃方法」分析消費者購物行為時發現，一些男性顧客在購買嬰兒尿布時，常常會同時買幾瓶啤酒。原來，美國家庭有了小孩，一般是母親在家照顧孩子，父親外出采購。而為家裡添丁忙碌的年輕父親們在購買尿布時，常常會稍帶給自己買上幾瓶啤酒，既解乏又喜慶。由此，沃爾瑪推出啤酒和尿布擺在一起的促銷方式，吸引了更多有這種需要的顧客到沃爾瑪購物，使尿布和啤酒的銷量都大幅增加。
大數據相關關系在類似行業的成功應用，使人們理所當然地提出還要不要深究因果關系的問題。一些極端的觀點甚至認為：大數據是關於「是什麼」而不是「為什麼」的；大數據會自己說話，因而，只要相關關系，不要因果關系。只要相關關系不要因果關系的觀點，顯然是興奮於大數據相關關系令人驚嘆的實用性。但其實，大數據不僅把握相關關系，而且把握作為其根基的因果關系。
「蛋撻和手電筒」，就是一個典型的例子。與「啤酒和尿布」的案例一樣，沃爾瑪的大數據表明，很多人在買手電筒的同時購買了蛋撻。因而，根據顧客同時購買蛋撻和手電筒的相關性，在貨架上把它們擺放在一起，以提高銷售量。但是，如果知道其背後的因果關系，相關銷售效果顯然會更好。究其原因，有人發現，人們同時購買手電筒和蛋撻的因果關系涉及北美颶風。這是因為，颶風來臨前人們既需要准備手電筒，又需要准備食物。可是，北美颶風是季節性風暴，如果只知道相關關系不知道因果關系，就可能一直把手電筒和蛋撻這兩類不同商品放在同一貨架上。而知道了背後的因果關系，就可以在颶風來臨前把蛋撻和手電筒放在一起，而且還可專設颶風用品位置。
可見，只要相關關系、不要因果關系的觀點，很容易被駁倒。其實，更關鍵的問題，不在於是相關關系還是因果關系更加重要，而在於怎麼理解相關性和因果性之間的關系。
關於這一問題的研究，涉及傳統因果概念的重新刻畫。傳統因果觀只是反映了日常生活和經典物理學中因果關系的表觀現象，「原因的原因的原因……」。一方面，追溯通常會導致最終原因的難題，另一方面，作為原因的現象引起作為結果的現象的簡單模型，具有明顯的內在邏輯矛盾。這樣的因果模型，不僅不能理解大數據的相關關系，更不能建立起大數據相關關系和因果關系的關聯。只有把原因看作是因素相互作用的過程，把結果看作是因素相互作用過程的效應，才能擴展對因果關系的理解，從而適用於大數據相關關系和因果關系問題的認識。由此建立起來的新因果模型具有內容豐富的結構，不僅存在因素相互作用已經完成和因素相互作用進行中的環節，還存在因素尚未進入相互作用的環節。這就呈現出了因果模型的過去時態、進行時態和未來時態。這不僅更有利於人們理解凝固的因果關系，而且在人們面前敞開了創構未來的廣闊空間。
由此，不僅可以看到，相關關系其實有它的因果根據，而且可以對相關關系和因果關系作一個統一的理解。在新的因果模型中，相關關系可以被理解為是因果派生關系，包括因素和結果之間的關系、結果和結果之間的關系以及特別重要的因素和因素之間關系。由於這些因素和結果還包括潛在的，我們還可以看到大數據相關關系的因果根基以及很多耐人尋味的重要內容，包括一些奇特相關關系案例的理解。由於相對於潛在結果，因素關系構成了無限廣闊的可能性空間，由此構成的相關關系內容非常豐富。在潛在因素的無限空間中，根據特定需要，讓特定因素以特定方式進入特定相互作用過程，就能創構出我們所需要的東西。顯然，這種新的因果關系與現實社會更加接近。
大數據將帶來新的信息文明並影響世界權力重構
如果把以往的文明形態都看作是物能文明的話，那麼，人類社會發展到大數據時代所迎來的，則是一種不同於物能文明的信息文明。信息文明的形成和發展，必須有大數據作為基礎。作為一種與物能文明相平行的文明形態，信息文明是一種基於信息本性的共享文明。只有在大數據的基礎上，信息的共享本性才可能充分展開。而且，信息文明的發展，是一個在大數據基礎上的公共信息對稱化過程。
這就要求，一方面，為推動信息文明的發展，必須在公共領域盡可能消除信息不對稱；另一方面，為保持信息文明發展的動力，必須盡可能保護創新專利，而這也只有基於大數據才有可能。作為一種人類文明，信息文明是一種基於信息機制的役物文明。在信息文明時代，人類越來越通過信息控制物能，使物質通過結構的調整，由一種對人類不那麼有價值的材料變成價值更大的材料，從一種不太能滿足人的需要的形態變成一種更能滿足人的需要的形態，使能量從難以利用的形態變成更容易獲得和利用的形態，從而，人類活動更多地是直接與信息打交道而不是傳統的主要與物能打交道。而這些都必須在大數據基礎上進行。如果沒有大數據，信息即使重要，但也只能居於依附的地位。
作為人類文明發展的更高階段，信息文明還是一種基於信息創構的人性文明。正是大數據，也只有大數據，才能為這種創構的文明提供必不可少的信息空間。某種程度上說，信息創構活動是最符合人性的活動，只有到了以大數據為基礎的信息時代，人類歷史才真正步入人性文明的軌道，不僅對物能的控制達到全社會甚至全人類實現「物為人役」的水平，使人類活動從以描述認識為主進入到以創構認識為主；而且，創構時代所需要的全面解放創造力，也意味著社會發展到了這樣的程度，即人性在社會維度獲得程度越來越高的解放的文明水平。由此可見，信息文明與物能文明的區分，本質上不是一種基於社會生產方式的區分，而是一種基於人的存在狀態的人類文明劃分。這意味著，大數據將越來越成為人類生存的重要基礎，也意味著人將越來越以信息方式存在。
人越來越以信息的方式存在，預示著大數據所打開的信息文明大門，也將釋放出一系列新的重要問題。這些重大的問題，既涉及個人生活，也涉及社會發展。
一是信息生態問題。由於人越來越以信息方式存在，信息生態理所當然成了一個越來越重要的基礎性問題。對於人類來說，自然生態或更根本地說物能生態具有切身性，而信息生態則不僅具有切身性，而且更具「切心性」，信息生態更切近人的心靈。因此，在自然生態的基礎上，信息生態將日益為人們所密切關注，成為信息文明時代關乎人類發展的問題。就像在物能文明時代，自然生態是關乎人類生存的問題一樣。
二是人的存在意義問題。沒有物能就沒有信息的存在，物能存在是基礎。但是，在信息文明時代，如果一個人仍然主要以物能方式存在，仍然以基於物能的感官享受作為生活意義的主要來源，一句話，仍然主要滯留於物能存在方式，那麼，很可能將遲早將進入無意義的人群。在信息文明時代，人類的活動主要是信息活動，只有主要以信息方式存在，並且以創構活動作為自己主要活動方式的人，才能進入意義生產的領域。在這個意義上，信息文明的確意味著這樣一種分化：相對無意義的人群和生產意義的人群。這很可能將是信息文明時代發展的必然趨勢。當然，對此人類社會也應當提前思考，如何避免新的社會不公平的出現。
三是國家的發展問題。從人類社會發展史中可以看到一個重要事實：一個大國的真正崛起，通常必須要引領一種新的文明。信息文明時代的到來，必定伴隨著大國的新的崛起，不管是現實的還是潛在的大國。在21世紀，中國要和平發展、成為世界上的大國，就需要引領信息文明。也許，信息文明不可能再像傳統文明時代的世界那樣，由某個國家引領，但不進入引領信息文明國家的行列，任何國家都不可能真正作為大國崛起。而國家的興衰與個人的生存和發展不僅聯系在一起，而且構成一個相互依存和協同發展的循環。
21世紀的競爭，將是信息的競爭。大數據時代的競爭將是信息文明引領的競爭，這意味著，大數據時代，中國要麼在引領信息文明中作為真正的大國，要麼只是作為大國崛起在物能文明層次。這也是從大數據所打開的信息文明大門，我們能越來越清晰看到的最為關切的一個重要內容。

❻ 大數據是什麼，是怎麼帶動經濟發展的

大數據的概念

概念：難以用常規的資料庫工具獲取、存儲、管理、分析的數據集合。

特徵：

1、數據量大：起始單位是PB級的。

1KB=1024B

1MB=1024KB

1GB=1024MB

1TB=1024GB

1PB=1024TB

1EB=1024PB

1ZB=1024EB

2、類型多：

結構化、板結構化、非結構化：網諾日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置等信息混雜。

3、價值密度低：

獲取數據的價值就像是淘金一般。

4、速度快時效高：

數據呈指數倍增長，時效性要求高，比如搜索引擎要求幾分鍾前的新聞能夠被用戶查詢到，個性化推薦演算法盡可能的完成實時推薦。

5、永遠在線：

大數據時代的數據是永遠在線的，隨時應用計算，這也是區別於傳統的數據的最大特徵。

大數據從哪來

1、搜索引擎服務

網路數據量1000PB，每天響應138個國家數十億次請求，每日新增10TB

2、電子商務

3、社交網路

QQ：8.5億用戶，用4400台伺服器存儲用戶產生的信息，壓縮後的數據100PB，每天新增200~300TB

4、音視頻在線服務

5、個人數據業務

6、地理信息數據

7、傳統企業

8、公共機構

智慧城市：攝像頭拍攝的圖片，1080P高清網路攝像機一月產生1.8TB數據，大點的城市50萬個攝像頭，一個月3PB的數據量。

醫療、中國的氣象系統。

大數據的存儲與計算模式

存儲：

面臨的問題：數據量大、類型復雜（結構化、非結構化、半結構化）

關鍵技術：

1、分布式文件系統（高效元數據管理技術、系統彈性擴展技術、存儲層級內的優化、針對應用和負載的存儲優化技術、針對存儲器件的優化技術）

2、分布式資料庫

事務性資料庫技術：NoSQL：（支持非關系資料庫、具有多個節點分割和復制數據的能力、用最終一致性機制解決並發讀操作與控制問題、充分利用分布式索引及內存提高性能）代表有：BigTable、HBase、MongoDB、Dynamo。

分析型的資料庫技術：Hive 、Impala

3、大數據索引和查詢技術

4、實時流式大數據存儲與處理技術

計算：

面臨的問題：數據結構特徵、並行計算（以分布式文件為基礎的Hadoop以分布式內存緩存為基礎的Spark）、數據獲取（批處理流處理）、數據處理類型（傳統查詢數據挖掘分析計算）、實時響應性能、迭代計算、數據關聯性（先map一下再rece一下）。

關鍵技術：

1、大數據查詢分析計算模式與技術：HBase、Hive、Cassandra、Impala

2、批處理計算：Hadoop MapRece、Spark

3、流式計算：Storm、Spark Steaming

4、圖計算：Giraph、GraphX

5、內存計算：Spark、Hana（SAP公司全內存式分布式資料庫系統）、Dremel

應用領域

1、智慧醫療（臨床數據、公共衛生數據、移動醫療健康數據）（共享疾病案例，基因分類參考）

2、智慧農業（主要指依據商業需求進行農產品生產，降低菜殘傷農概率）

3、金融行業：

精準的營銷：根據可與習慣進行推銷

風險管控：根據用戶的交易流水實施反欺詐

決策支持：抵押貸款這一塊，實施產業信貸的風險控制。

效率提升：加快內部數據處理。

產品設計：根據客戶的投資行為設計滿足客戶需求的金融產品。

4、零售行業（對零售商來說：精準營銷（降低營銷成本，擴大營銷額）；對廠商：降低產品過剩）

5、電子商務行業

6、電子政務

希望對您有所幫助！~

❼ 大數據正在引領一場營銷變革

大數據正在引領一場營銷變革
短短十數年，大數據、物聯網、雲存儲、移動互聯從趨勢成為主流，商業生態早已邁過無數個可能，進入了今天飛速發展的快車道。大數據產業已漸趨成熟，亟待被各行各業所運用。小米數據產品總監劉洋在易觀智庫學術沙龍交流會上表示，隨著大數據概念越來越清晰，運用產品類型的形式在數據當中應用將會越來越多。
大數據規模日趨龐大
所謂的大數據技術，就是從各種類型的數據中，採用新處理模式快速獲得有價值的信息，從而實現深度理解、敏銳發現與精準決策。隨著互聯網+影響力的不斷深入，人們的生產和生活方式發生了極大的改變。新一代信息技術與經濟社會各領域的深度融合，引發了數據量的爆發式增長，使得數據資源成為國家重要的戰略資源和核心創新要素。
據統計，全球所掌握的數據，每18個月就會翻倍。到2020年，全球的數據量將達到40ZB，其中我國所掌握的數據將佔20%。
利用大數據分析，能夠總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，充分釋放和利用海量數據資源中蘊含的巨大價值。大數據沖擊傳統市場，滲入更多的企業成為趨勢。
據了解，2015年全球大數據產業規模達到了1403億美元。預計到2020年，這一數據將達到10270億美元。其中，2020年中國大數據產業規模或達13626億元。
百分點產品市場總監、中關村(000931,股吧)大數據交易產業聯盟副秘書長張涵誠向《中國產經新聞》等媒體表示，從賣產品轉變為賣服務，服從管理轉為創造客戶價值，互聯網核心思維是數據思維，是大數據沖擊傳統市場的三方面表現。
同時，隨著數據資源的開放及使用逐步深入，應用創新成了大數據發展的主要驅動力。目前就傳統的企業而言，已經將數據分析、數據資源作為一種新的業務，且投入程度可能強於傳統的業務。
據相關數據分析顯示，到2020年，中國大數據產業細分市場規模中，應用層規模佔比將達到40%，衍生層規模佔比達18.5%。
另外，按照行業來劃分，未來大數據應用預計將以政府和金融為主，預計2020年政府和金融大數據應用或將佔60%，隨後是工業以及電力應用。
大數據是一種技術，一種思維的創新，也是數據本身價值的發掘。大數據時代，很多企業已經以數據化運營來驅動企業重大戰略決策和業務發展，獲得了卓越的成績，成為行業里數據化運營的領先者。
劉洋在會上解說了數據驅動的兩種模式，即分析決策和應用產品。其中分析決策包括戰略分析、競爭分析以及商業分析。他表示，市面上大部分企業在做商業分析之前往往忽略了先做戰略分析和競爭分析。
而所謂產品應用，劉洋表示，是與產品相關的數據，把這類數據包裝成行業的內容或者是服務，提供給用戶。
不僅如此，利用產品跟用戶建立關系，利用數據發現規律從而驅動產品創新，也是一個非常好大數據的應用。張涵誠認為，這將能夠實時了解用戶需求，並及時對服務做出迎合客戶群的調整，以贏得更大的市場佔比。
電商平台沒有評論，意味著轉化率的降低、客單的下降。個性化的推薦，需要一個推薦引擎了解消費者的偏好、行為習慣，幫助他推薦一款產品。利用大數據可以洞察消費者的建議，對產品的看法，通過迅速做反饋，可以創造更大的營銷。
大數據基因植入傳統企業，還會使一些企業成為平台型的企業。張涵誠表示，有了數據以後，企業可以無限地延伸，采購大量的數據可以跟供應商更多做集成。例如，生產數據服務將會有更多的訂單，銷售渠道數據將同行商品放在平台上賣。
完善大數據體系建設
對製造業企業而言，大數據技術的戰略意義不僅在於掌握龐大的數據信息，更在於對數據的「加工能力」——對大量的數據進行專業化的處理，使之轉化成為對企業有用的信息。
雖然，很多企業已經意識到以數據驅動企業決策的價值，但是在「淘金」大數據過程中，仍然對思維架構、方式方法有些模糊不清。尤其是當企業IT部門面對瞬息萬變的業務要求，面對TB/PB級的海量大數據的實時分析，面對多維度復雜的數據分析時，常常束手無策。
數據處理的成本非常高，業務發展多元化的時候發現經常遇到一個問題就是數據不準。就目前行業發展情況來看，基本上大規模的公司相對多一些，小的開發者可能越來越艱難。在中大型的開發者越來越多的情況下，發現用戶的需求已經脫離了原來老的模式，這就需要把自己的數據拿過來做分析，放到系統裡面與CRM、銷售系統、投放系統、運營系統做打通，做一個全盤分析。
「大數據分析分四個步驟，即數據應用、數據分析、數據存儲和計算以及數據源。其中數據源主要是保證數據不臟。」劉洋說道。
大數據在業務中的分析流程大概分兩種類型。一種是當我們有數據和數據分析系統時的監控，通過業務上線、數據的監控、異常數據的發現、異常狀況處理的策略、業務改進，形成一個閉環模式。另一種是產品要上新的功能，通過業務上線、效果評估、改進策略、業務改進、效果評估來形成閉環模式。
而就大數據團隊架構，分為分散式和中心式。相較於分散式大數據團隊的高成本、靈活、難管理特點，中心式的大數據團隊的特點則是低成本、易管理、低效率。
分散式的大數據團隊，因為每個業務都比較龐大，業務與業務之間的耦合度較低，需要靈活、快速的數據支撐，大型的數據平台無法滿足快速變化的業務要求，於是業務會自建平台和分析人員。
僅中心式的大數據團隊而言，各個業務有一些區分度，但是區別不大，於是公司會採用統一的數據樹立部門，對所有的業務進行數據分析的支撐。
目前，形形色色的大數據已然成為了各領域發展的新寵。伴隨技術的發展，大數據正在引領一場營銷變革。大數據的存在讓營銷者能更好地、更實時地對消費者畫像並實現無限的消費者細分。大數據強大的分析、挖掘、整合能力讓營銷變得簡單起來。