大数据暗数据

❶ 大数据的优势

毫无疑问，各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上。在这10年中，几乎所有行业都或多或少的受到这 巨变的影响。科技渗透到各个领域，并且已经成为每个处理单元的必要元素。谈到IT行业，具体来说，软件和自动化是较基本的术语，并且用于处理循环的每个阶段。

大数据时代”带来对人们的关键性的考验是如何在爆炸的信息中处理数据，新的数据产生是个很自然的过程，但“处理”是很关键的。目前大数据解决信息量爆炸的情况下很多一是数据量大，二是非结构性比较多，像微博、微信是非结构性的。

相较于稳定性而言，企业更关心的是敏捷性和创新性，通过大数据技术，可以帮助公司及时实现这 愿望。大数据分析不仅使企业能够跟随瞬息万变的潮流而不断更新，而且还具有预测未来发展趋势的能力，使企业占据有竞争力的优势。

大数据席卷了 ，并带来了惊人的利益，这 力量无需多说。大数据使IBM、亚马逊等 公司受益，这些公司通过利用大数据开发 些前沿的技术，为客户提供高端服务。

“采用大数据，云计算和移动战略的企业发展状况超过没有采用这些技术的同行53%。”——《福布斯》

在戴尔开展的 项调查中显示，采用大数据、云计算以及移动战略的企业中，优势更加明显，也就是，这些企业中有53%采用大数据起步较晚或者尚未采用，在这 结果令人惊讶不已。

虽然大数据尚处于初 阶段，但通过在处理过程中，融合这 理念，将为企业赢得50%的利润。显然，在如今的商业中，大数据显现的惊人优势并不亚于石油或煤炭带来的利益。 

掌握数据能力，开采“暗数据”

著名的咨询公司Gartner公司对暗数据的定义是“组织在正常业务活动过程中收集、处理和存储的信息资产，通常不能用于其他目的”。

然而，大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用，并从中提取有意义的信息。过去没有被认可或认为毫无用处的数据突然成为公司的财富，这 点令人惊讶不已。通过大数据分析，这些公司可以加快流程，从而降低运营成本。 

软件正在吞噬整个 数据争夺战正在打响

我们目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下 步行动方案的关键。

客户逐渐成为所有组织的焦点，对于及时满足客户的需求这 任务非常迫切。只有在强大的软件支持下，业务战略才有可能会支撑和加速业务运营。这较终促成了强大的大数据技术的需求，可以以许多方式使组织受益。

决策指导 更智能更快速更精准

在这个激烈的竞争时代，人人都想脱颖而出。但问题是如何实现这 期望 虽然公司与竞争对手持有相同的运营模式，但公司应当如何展现其独 无二 答案在于公司采用的策略。为了表现优于竞争对手，做出良好和智慧决策的能力在每 步中发挥关键作用。这些决定不仅应该是好的决定，而且应该尽可能做出又快又明智的决定，使公司能够在积好的主动出击。

将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据，从而有助于管理者以系统的方式分析其决策，并在需要时采取替代方法。 

以用户为 用户行为数据是营销关键

现在客户有机会随时随地购物，在相关信息帮助下，对于公司需要做出比之前更敏捷的反应这 要求而言具有更大的挑战。但是公司将如何不断地实现这 点呢 答案是借助“大数据”。客户动向是不断变化的，因此营销人员的策略也应该做出相应调整。通过整合过去和实时数据来评估客户的品味和喜好，这样可以使公司采取更快捷的应对措施。

例如，亚马逊通过利用强大的大数据引擎的能力，从 个以产品为基础的公司发展成为囊括1.52亿客户在内的大型市场参与者。亚马逊旨在通过跟踪客户的购买趋势，并为营销人员提供他们即时需要的所有相关信息，从而来为客户服务。此外，亚马逊通过实时监控 15亿种产品，成功满足了客户的需求。

通过数据仓库使数据资产变现

这些公司越来越大，因此不同的流程产生不同的数据。资料仓储中的许多重要信息仍然无法访问。然而，公司已经能够使用大数据分析这 武器来挖掘这座大山，让分析师和工程师深入研究，并提供新颖而又有意义的见解。

经过这番分析，有 件事值得肯定的是，这是 个高度数字化和技术驱动时代的开端，并伴随着强大的实时大数据分析能力。

更多营销方式

❷ 大数据应用的关键

大数据是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据 。1.大数据是企业核心竞争力，也是公司的软实力大数据席卷了全球，并带来了惊人的利益，这一力量无需多说。大数据使IBM、亚马逊等全球顶尖公司受益，这些公司通过利用大数据开发一些前沿的技术，为客户提供高端服务。“采用大数据，云计算和移动战略的企业发展状况超过没有采用这些技术的同行53%。”——《福布斯》在戴尔开展的一项调查中显示，采用大数据、云计算以及移动战略的企业中，优势更加明显，也就是，这些企业中有53%采用大数据起步较晚或者尚未采用，在这一结果令人惊讶不已。虽然大数据尚处于初级阶段，但通过在处理过程中，融合这一理念，将为企业赢得50%的利润。显然，在如今的商业中，大数据显现的惊人优势并不亚于石油或煤炭带来的利益。2.掌握数据能力，开采“暗数据”全球著名的咨询公司Gartner公司对黑暗数据的定义是“组织在正常业务活动过程中收集、处理和存储的信息资产，通常不能用于其他目的”。然而，大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用，并从中提取有意义的信息。过去没有被认可或认为毫无用处的数据突然成为公司的财富，这一点令人惊讶不已。通过大数据分析，这些公司可以加快流程，从而降低运营成本。

❸ 你需要知道的7个大数据定义

你需要知道的7个大数据定义

大数据究竟是什么？很多人可能仍然有些混淆，本文让我们来看看大数据的一些主要的定义。首先要注意的是，行业内的所有人都普遍认同，大数据不只是更多的数据。

(1)最初的大数据

大数据的特征可以用很多词来描述。2001年Doug Laney最先提出“3V”模型， 包括数量 （Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。在那以后，业界很多人把3V扩展到了11V，还包括有效性、真实性、价值和可见性等。

(2)大数据：技术

为什么12年前的老术语突然被放在聚光灯下？这不仅是因为我们现在拥有比十年前更多的数量、速度和种类。而是因为大数据受到新技术的推动，特别是快速发展的开源技术，例如Hadoop和其他存储和处理数据的NoSQL方式。

这些新技术的用户需要一个术语来将它们区别于以前的技术，于是大数据成了他们的最佳选择。如果你去参加大数据会议，你肯定会发现，涉及关系型数据库的会议会很少，无论他们鼓吹多少个V。

(3)大数据与数据的区别

大数据技术的问题是，大数据有些含糊不清，以至于行业中的每个供应商都可以跳进来声称自己的技术是大数据技术。以下是两种很好的方法来帮助企业理解现在的大数据与过去单纯的大数据的区别。

交易、交互和观察：这是由Hortonworks公司负责企业战略的副总裁Shaun Connolly提出的。交易是我们过去收集、存储和分析的主要数据。交互是人们点击网页等操作得到的数据。观察是自动收集的数据。

过程介导数据、人类产生的信息以及机器生成的数据。

(4)大数据：信号

SAP公司的Steve Lucas认为，应该根据意图和时机来划分这个世界，而不是根据数据的类型。“旧世界”主要是关于交易，当这些交易被记录时，我们已经无法对它们采取任何行动：企业都在不断管理“失效的数据”。而在“新世界”，企业可以使用新的“信号”数据来预测将会发生什么，并进行干预来改善情况。

相关的案例有，追踪社交媒体上人们对品牌的态度，以及预测性维护（用复杂的算法帮助你决定何时需要更换零部件）。

(5)大数据：机会

这是来自451 Research的Matt Aslett，他将大数据定位为“之前因为技术限制而被忽略的数据”。（虽然在技术上，Matt使用了“暗数据”，而不是大数据，但已经非常接近）。这是笔者最喜欢的定义，因为它符合大部分文章和讨论中的说法。

(6)大数据：隐喻

Rick Smolan在其书中写道，大数据是“帮助这个星球生成神经系统的过程，其中我们人类只是另一种类型的传感器”。很深奥吧？

(7)大数据：新瓶装旧酒

很多项目基本上是使用以前的技术，这些过去被称为BI或者分析的技术突然跳入大数据的行列中。

底线：尽管大家对大数据的定义有很多争议，但所有人都同意这个事实：大数据是一个大事件，在未来几年将带来巨大的机遇。

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❹ 如何找出企业内部的"暗数据

在自然界中有一种物质叫做“暗物质”，从物理学家的解释来看，“暗物质”是自然界当中最充满能量的部分，如何发挥“暗物质”的作用是当代自然科学研究的话题。而在数据科学领域，人们都在讨论如何发掘隐藏在企业内部和整个互联网上巨量的“暗数据”，怎样发挥“暗数据”的价值。
有一种说法，人类只要利用大脑的 10%，就可以实现长生不老。即便在无数神经学家将其斥为胡编乱造的无稽之谈，多年以后，我们还是不会放弃这种念头，因为我们知道自身还有很多潜力没有发挥，只是有待发掘。同样，许多企业也仅利用了数据的一小部分，而把经过巨大的开销存储着的关于流程、员工、客户和产品的宝贵数据放在数据孤岛中，无法有效利用。我们对数据的挖掘还处在一个非常初级的阶段，可将其称之为“黎明前的黑暗”阶段。
定义“暗数据”
“暗数据”是指企业已付费购买、收集以及存储在各种系统和数据存储中，但实际上目前并未使用、分析甚至访问的所有数据。我们可以将“暗数据”视为大数据的子集，它可以包括存储在 CRM 数据仓库的结构化数据、日志文件甚至来自于社交媒体的非结构化数据等所有数据。
当然，有些企业已经实施数据仓库或者大数据平台，清楚数据的存在，并正在发掘数据的价值，但他们依然存在暗数据的问题。因为实施数据仓库常常是站在IT的角度，对于IT来讲或许已经是可以利用的明数据，对于其它部门，尤其是业务部门如果没有充分有效的利用手段和方式，仍然是“暗数据”。如果您实际上无法利用付费购买的数据，那么最终您就无法对企业的整体行为形成一致观点。这意味着您将无法分析流程、合理配置资源，也无法在系统中找到代表您的专有优势的数据。
“暗数据”产生
显而易见， 没有任何组织主动采取低效、 昂贵和不明智的措施。但一系列新应用程序和大量新数据已使很多公司忽视了他们已经拥有和付费购买的数据。为何会有这么多“暗数据”存在?我们从以下四点来解释：
1、企业甚至没有意识到数据的存在
企业不止有IT部门，还有更多的业务人员、管理决策人员，当他们尝试解答疑难问题或改进工作方式时，会回避寻找并分析自己不熟悉的数据集的挑战，这种情况十分常见。不幸的是，往往由于缺乏技能、时间或能力，他们很难将正确的数据公诸于世，这在日常的工作当中是非常典型的一种场景。举例说明，有些企业表示不清楚到底有多少客户，这是真的吗?回答是否定的，因为现在的企业IT已非常完善，每一笔客户的交易信息都会存在系统当中，或许有些数据质量不是很好，但它们都是存在的，只是企业自己没有意识到。如果这些数据以整个组织都能访问的方式存储，就能为更多业务部门、项目团队提供支持，进而制定更明智的决策，并对更多假设进行测试。
2、企业意识到数据的存在，但不知道具体位置，利用的手段和方法也不足
企业已经建设了很多数据管理系统，知道数据是存在的，但如果组织的数据体系结构或复杂的数据流程起到阻碍作用，那就很难访问数据。如果各个部门都在数据孤岛中工作，并且数据保存在遗留数据存储中，那么即使是求知欲最强的团队也会徒然碰壁。如果没有制定关于存储和管理所有这些数据的整个企业范围的战略，那么组织的决策质量仍将受制于内部组织架构和过时的技术。

❺ 人工智能+大数据是未来的方向吗

随着互联网技术的不断发展，人工智能、大数据等新一代信息技术不断颠覆社会的生产和生活方式，并以前所未有的速度驱动着时代变革，在新技术不断刷新人们认知的同时，一系列关于AI技术的应用问题也随之而来。
更多关注零售
在近期的大数据和人工智能的应用热潮中，几乎没有哪个领域像人工智能这样可以让企业受益。无论是沃尔玛还是当地的母婴店，各地的企业似乎都在利用这些技术来降低管理费用，同时扩大业务范围。例如，客服人员可能会被人工智能助理彻底取代，但更重要的是，零售商可以通过人工智能跟踪他们的库存，而消费者的兴趣很快就会发生革命性的变化。
随着越来越多的零售商将大数据和人工智能应用到他们的商业模式中，预计这个行业现在可以利用人力和机器的力量来获得更多的利润。此外，由于更多的企业加入并将其应用于自己的业务中，人工智能可能会继续得到更多的投资。

暗数据的新纪元

随着大数据的增长，利用暗数据获得商业成功的机会也将随之增加。所谓的暗数据就是企业正常商业活动期间搜集，处理，存储的数据。但这些数据通常无法用于诸如分析，商业关系或者是直接变现获利等目的。对于并不熟悉人工智能和数据管理领域的许多人来说，这种数据不断被证明是有用的。
暗数据可能难以让人理解，但随着越来越多的企业投资人工智能，这些迷惑可能就会消散，并导致人们对正在进行的数据革命的热情更高。
人工智能和云计算的结合
随着越来越多的企业采用人工智能解决方案以应对其业务困境，其中许多公司将寻求加强其IT基础设施，并将业务转向云端。随着大数据应用者的规模越来越大，人工智能越来越成为一种主流，随之而来的数据需求将给企业的本地服务器带来更大的负担，这意味着他们需要在别处满足他们的数据需求。
云计算非常适合帮助满足和管理这些不断增长的需求，因为内部部署的服务器和数据管理对于企业来说变得过于混乱并且成本高昂。

更加智能的市场营销
市场营销是利用大数据的力量革命化的关键领域之一，通过梳理大量的数据，企业能够比以往任何时候都更准确地针对特定的消费者，将广告和交易直接发送到潜在消费者的邮箱或家门口。

❻ 大数据未来的发展前景怎么样

随着科技的发展，人类社会拥有数据规模增长很快，每时每刻、从天到地都有大量数据被产生和存储下来。数据科学则通过对数据进行分析，帮助决策。
最近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及大数据，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。

大数据就业前景怎么样呢？

一、大数据就业前景

近年来，数据规模呈几何级数高速成长。据国际信息技术咨询企业国际数据公司(IDC)的报告，2020年全球数据存储量将达到44ZB(1021)，到2030年将达到2500ZB。当前，需要处理的数据量已经大大超过处理能力的上限，从而导致大量数据因无法或来不及处理，而处于未被利用、价值不明的状态，这些数据被称为“暗数据”。据国际商业机器公司(IBM)的研究报告估计，大多数企业仅对其所有数据的1%进行了分析应用。

《大数据人才报告》指出，目前全国大数据人才仅46万，未来3-5年将会达到150万的大数据人才缺口。

二、职业发展主要分为3个方向

1、大数据开发方向，所涉及到的职业岗位有：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据开发工程师、大数据架构师等；

2、数据挖掘、数据分析方向，所涉及的职业岗位有：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法工程师等；

3、大数据运维方向，所涉及的职业岗位有：大数据运维工程师等。

三个方向种，大数据开发是基础，以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了8K以上，工作1年月薪可达到1.2w以上，具有2-3年工作经验的Hadoop人才年薪可达到30-50w，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司。

❼ 为什么大数据时代，需要那么多数据干嘛

1. 大数据是企业核心竞争力，也是公司的软实力

大数据席卷了全球，并带来了惊人的利益，这一力量无需多说。大数据使IBM、亚马逊等全球顶尖公司受益，这些公司通过利用大数据开发一些前沿的技术，为客户提供高端服务。

在如今的商业中，大数据显现的惊人优势并不亚于石油或煤炭带来的利益。

2. 掌握数据能力，开采“暗数据”

大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用，并从中提取有意义的信息。过去没有被认可或认为毫无用处的数据突然成为公司的财富，这一点令人惊讶不已。通过大数据分析，这些公司可以加快流程，从而降低运营成本。

3. 软件正在吞噬整个世界 数据争夺战正在打响

我们目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动。

4. 决策指导 更智能更快速更精准

在这个激烈的竞争时代，人人都想脱颖而出。但问题是如何实现这一期望 虽然公司与竞争对手持有相同的运营模式，但公司应当如何展现其独一无二 答案在于公司采用的策略。为了表现优于竞争对手，做出良好和智慧决策的能力在每一步中发挥关键作用。这些决定不仅应该是好的决定，而且应该尽可能做出又快又明智的决定，使公司能够在积极的主动出击。

5. 以用户为中心 用户行为数据是营销关键

现在客户有机会随时随地购物，在相关信息帮助下，对于公司需要做出比之前更敏捷的反应这一要求而言具有更大的挑战。但是公司将如何不断地实现这一点呢 答案是借助“大数据”。客户动向是不断变化的，因此营销人员的策略也应该做出相应调整。通过整合过去和实时数据来评估客户的品味和喜好，这样可以使公司采取更快捷的应对措施。

6. 通过数据仓库使数据资产变现

这些公司越来越大，因此不同的流程产生不同的数据。资料仓储中的许多重要信息仍然无法访问。然而，公司已经能够使用大数据分析这一武器来挖掘这座大山，让分析师和工程师深入研究，并提供新颖而又有意义的见解。

❽ 金融服务领域的大数据：即时分析

近年来，“大数据”这个术语似乎比其他IT术语都更加流行。这不仅是术语的传播，而且还有广泛的应用，并且很多公司似乎都想赶上创新的列车。无论人们称之为“大数据”、“数据科学”、“工业4.0”或任何其他诱人的术语，人们谈论的都是一样的事物：数据。

目前，还没有对大数据的具体定义，但是企业可以根据5个V来测试数据，如果他们拥有所有数据，那么他们其实采用的就是大数据。

这5个V是：数量、速度、种类、准确性、价值。然而，一些企业只停留在原有的3 个V：数量、速度、种类。遗憾的是，这些测试被认为无利可图，因为企业可能会在详细的分析上投入大量投资，但获得的价值很少，因此，启动它毫无意义。

大数据并不是每个商业等式的答案。但是，并非所有类型的数据都可以存储或用作大数据，例如：金融服务提供商每天存储客户银行转账等内容。这些数据不能称为大数据，它是任何一方无法共享或分析的个人数据。金融服务提供商在用户注册时存储用户的ID，这两者都不能称为大数据。这是企业内部数据，应存储在专用的数据仓库服务器中。另一方面，支出交易无疑可以被视为消费者行为，而这是大数据。一旦分析了这些数据，金融公司就可以为用户提供更加个性化的服务，从而优化定价策略，提高客户保留率，获得竞争优势等。

金融服务公司必须实现完全数字化，才能从大数据中获得宝贵的见解。但是，国际金融服务商摩根士丹利公司的研究报告显示，金融服务业的数字化指数并不高。事实上，由于IT遗留系统和过时的业务流程，只有35%的金融服务公司实现了数字化。

企业需要通过利用大数据并将其集成到日常运营中来释放更多的机会，例如：

业务运营与战略 在普华永道公司于2018年发布的一份报告中，美国只有38%的消费者表示他们与之互动的员工了解他们的需求; 美国以外的46%消费者也这么认为。为了解决这一业务问题，基于分析的大数据技术可以促进以客户为中心的文化，从而增强客户体验，并提高运营效率。通过利用大数据，企业还可以建立自助服务平台，以吸引更多的财富管理投资者，使他们与需求保持一致，并将费用降至最低。将部门收集到的旧数据连接起来，并将其与新收集的数据集成，以获得最大的数据完整性，这将是一个很好的实践。

风险管理 信用评分平台是一项重要的服务，可以为全球数亿名客户提供服务。但现在必须将其提升到第二等级，以便对客户的财务状况提供全方位的视角。通过引入非传统指标，客户可以更公平地访问金融产品。此外，大数据产生的结果可用于建立数据模型，以识别捕捉股市欺诈者的模式，并提醒金融风险机构调查这些案例。积极主动的首席风险官将定期使用大数据，以确保企业符合他们严格的标准。

信息技术 近年来，由于大量的网络犯罪，在金融服务的IT系统中使用大数据已成为当务之急。为了发现欺诈并防止其发生，金融企业必须具有更高级的安全级别。构建预测性分析将使IT工作人员能够在网络攻击入侵系统之前进行预测。战略性地采取行动的IT工程师可以支持其他部门，为他们提供大数据即服务，其范围包括：为财务部门自动调节流程、为营销部门提供实时报告以增强其目标营销活动，以及在新服务发布前构建并行大数据模型以对其进行回溯测试。IT工作者是大数据游戏中的快乐参与者，他们有能力不断地支持跨部门的同事将暗数据转化为战略数据。 企业通常从大数据中探索分析其资产负债表。即使是声明健康运营的知名公司也经常分析他们的数据。事实上，这些是获得市场扩张、竞争优势和利润增长的公司。

如果企业能够授权大数据来回答业务问题，那么相同的大数据也可以为他们提供许多无可置疑的答案。事实上，大数据确定的答案的好处不仅仅局限于金融服务公司及其利益相关者，而且还将进一步扩大到其他领域，其中包括：

(1)无可争议的答案：客户细分 分析可以提供基于年龄、收入和人口统计的不同消费者行为的见解。因此，金融服务公司能够使客户产品与他们的定制需求保持一致，从而提高客户保留率。受益人：消费者-金融服务提供商。

(2)无可置疑的答案：定价策略 除了其他好处之外，大规模分析可以为消费者提供更好的价格。例如：消费者可以根据他们审慎模式，在汽车保险政策上获得具有竞争力的价格。金融服务公司能够使用大数据来发现住房的价格过高，并建议客户评估不同的报价，重新引导他们找到一个更合适的贷款人。受益人：消费者-竞争监管机构。

(3)无可争议的答案：金融包容性 正如欧洲银行管理局在2018年发布的调查中所提到的，受访者表示，大数据对更多金融包容性有着积极影响。相当一部分消费者无法获得金融服务，如：信用评分、住房融资等。 但是，通过涉及大数据，这些消费者可以使用可穿戴设备来改善他们的健康状况，因此可以获得更具竞争力和更便宜的保险套餐。拥有第一个金融产品将有助于他们融入金融生态系统。受益人：消费者-金融服务提供商-政府机构。

(4)无可置疑的答案：数据治理 使用金融服务大数据的良好做法将增加消费者对供应商的信任。如果金融服务公司分享他们的大数据技术，并解释他们如何以合乎道德的方式使用数据来改善他们提供的服务，并更好地满足消费者需求，他们将从中受益。随着消费者被个性化产品所吸引，他们会故意分享更多数据以获得更多个性化。受益人：所有上述受益人。

大数据的指导原则无处不在，但这并不意味着所有数据科学家都会得到相同的输出，因为每家公司都有不同的数据量，这取决于分析的执行深度。并非所有大数据都能提供有价值的成熟见解。因此，行业领导者必须确保投资自己的数据是有利可图的，并与他们的业务能力、人员技能和企业愿景保持一致。

当今的金融服务公司正在寻求通过利用大数据分析来竞争，他们在数据战略方面获胜的结构如下：

•管理：数据迁移、数据选择、数据存储、数据测试

•分析：数据结构、数据分析、机器学习、数据可视化

•成果：成功指标、业务决策、货币化、市场领导力

数据是一种永不贬值的有形资产，使用有价值的见解是一种面向未来的战略。因此，竞争是一个不断变化的目标，企业必须随时进行分析。

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❾ 7 个你不可不知的大数据定义

7 个你不可不知的大数据定义
在大多数人根本不知道大数据(Big Data)到底是什么的时候，不可否认的是，大数据已经在 21 世纪掀起一场惊涛骇浪。根据研究机构 IDC(国际数据资讯公司)的分析，这个世界上的资料正在以每两年就翻倍的惊人速度增加中。了解大数据、如何利用巨量资料，成了人人关心的重点议题。

尽管大数据的定义各家歧异，但基本上，大数据领域里的每个人都同意一点：大数据不仅仅是指更多资料而已。这篇文章整理出 7 个重要的大数据观点，希望大家不只是看着大数据的表皮，而能用不同的角度深入检视大数据。
1) 最基本的大数据定义 The Original Big Data

大数据的 3Vs 定义是目前为止最受推崇且最广为人知的说法。3Vs 由 Gartner 的分析师 Doug Laney 最早在 2001 年时提出，分别代表资料量 Volume、资料传输速度 Velocity、资料类型 Variety。从那之后，便有人在 3Vs 之外陆续提出更多「V」， Veracity、Validity、 Value、Visibility 等，其中又以 Veracity (真实性)最被普遍认同。

3Vs 定义在上一篇文章中有仔细介绍，在这就不详述了，请参考《巨量资料的时代，用「大、快、杂、疑」四字箴言带你认识大数据》。

2) 大数据即科技 Big Data as Technology

大数据并不是什么崭新的概念，好几十年前 CERN 的科学家就在处理每秒上看 PB (Peta Bytes)巨量资料。那为什么一直到近几年「大数据」这颗塬子弹才被投到科技圈，轰得人人叁句不离大数据?

现今要处理的资料量更庞大、资料产生跟处理速度更惊人、资料来源更多样，于是处理、储存大量资料的新技术跟工具快速发展，像是开源软体 Hadoop 跟 NoSQL 资料库。新科技诞生后，开发者跟使用者需要一个专业名词来与之前的科技作出区别，于是「大数据」一词因应而生。

因此大数据不只是指资料，也指这些用来分析、处理巨量资料的新兴科技。

“Big Data is the new tools helping us find relevant data and analyze its implications.”

3) 大数据即不同的资料类型 Big Data as Data Distinctions

现今「大数据」所涉及的资料已经和过去的资料已经不同了。根据 Hortonworks 公司战略副总裁 Shaun Connolly 的说法1，过去的资料大部分是人工手记下来的交易纪录(Transactions)，现在则是机器替我们记录下来的交易资料;除此之外，还有人们跟事物、企业间的互动资料(Interactions)，例如人们在网路上点击网页跟连结的纪录;最后则是机器自动生成、累积下来的观察资料(Observations)，例如智慧型家居产品记录下来的室温变化等。

因此 Shaun Connolly 定义大数据是由交易、互动、观察资料所组成的资料型态。

"Big Data = Transactions + Interactions + Observations"

4) 大数据即讯号 Big Data as Signals

SAP 公司的高管 Steve Lucas 不以资料型态来看待大数据，而是以目的(intent)跟时机(timing)。在过去，企业收集到的资料只能在事情发生后引以为鉴，但现在企业收集到的是「新讯号」2，可以在事情发生前得到前兆跟提示，进而做出行动来影响事情结果。例如某品牌广告在社群网站上的「赞」数、点阅率如果跌落谷底，公司便可以预期接下来产品销售量一定也会惨不忍睹;同样的情形在过去时，公司所得到的数据就是产品发售后的销售量。

“Big Data is the new signals.”

5) 大数据即机会 Big Data as Opportunity

根据 451 Research 的数据专家 Matt Aslett，他将大数据定义为「以前因为科技所限而忽略的资料」3，这个说法也受到许多人的赞同，因为多半提起大数据时，都是在讨论这些以前无法分析处理、囊括其中的资料。

"Big Data is data that was previously ignored because of technology limitations."

其实他在文中并不是用 Big Data 一字，而是使用「Dark Data(暗数据)」。事实上许多公司都使用暗数据这个字，因为当资料变「暗」了，便表示一个漏掉的讯息、错失的机会，在企业策略中留下一个盲点4。一直以来，各企业雇用数据专家的目的就是希望能「点亮」这些暗数据(illuminate the Dark Data)，观察到以前不曾注意过的趋势、做出更全面的考量。

也因此，SAP 曾经做过一个调查显示，将近 76% 的企业高管们视大数据为「机会」。个人也满喜欢这个观点，毕竟现在各公司在推动大数据的塬因，就是希望能掌握全面的讯息、把握住这些机会!

"A new survey by SAP suggests that nearly 76 percent of executives see “Big Data” as an opportunity" 5

6) 大数据的哲学定义 Big Data as Metaphor

着名的摄影师和出版人，前《Time(时代)》、《Life(生活)》、《National Geographic(国家地理)》杂志摄影师，负责过有史以来最大摄影项目的 Rick Smolan ，在他的着作《大数据的人性面孔》(The Human Face of Big Data)一书中，则给了大数据一个最完美的哲学定义 ——「大数据是帮助地球建构神经系统的一个过程，在这系统中，我们(人类)不过是其中一种感测器。」6

“Big Data is the process of helping the planet grow a nervous system, one in which we are just another, human, type of sensor.”

深奥吧?如果你读过《大数据的人性面孔》一书，相信你应该会对这个比喻点头如捣蒜。

7) 大数据是旧东西的新噱头 Big Data as New Term for Old Stuff

也有部份人认为，「大数据」一词被严重滥用，大数据只是商业智慧(Business intelligence)或商业分析(Business analytics)演化后的新字7。

❿ 为何大数据在当今世界如此重要

一、大数据是企业核心竞争力，也是公司的软实力。大数据甚至可以为企业赢得50%的利润。
二、掌握数据能力，开采“暗数据”（组织在正常业务活动过程中收集、处理和存储的信息资产），大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用，并从中提取有意义的信息，成为公司的财富。通过大数据分析，公司可以加快流程，从而降低运营成本。
三、软件正在吞噬整个世界 数据争夺战正在打响，抢夺数据已经成为决定下一步行动方案的关键。客户逐渐成为所有组织的焦点，对于及时满足客户的需求这一任务非常迫切。只有在强大的软件支持下，业务战略才有可能会支撑和加速业务运营。这最终促成了强大的大数据技术的需求，可以以许多方式使组织受益。
四、决策指导，更智能更快速更精准。在这个激烈的竞争时代，为了表现优于竞争对手，做出良好和智慧决策的能力在每一步中发挥关键作用。这些决定不仅应该是好的决定，而且应该尽可能做出又快又明智的决定，使公司能够在积极的主动出击。将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据，从而有助于管理者以系统的方式分析其决策，并在需要时采取替代方法。
五、以用户为中心，用户行为数据是营销关键。客户动向是不断变化的，因此营销人员的策略也应该做出相应调整。通过整合过去和实时数据来评估客户的品味和喜好，这样可以使公司采取更快捷的应对措施。
六、通过数据仓库使数据资产变现，很多公司已经能够使用大数据分析这一武器，让分析师和工程师深入研究，并提供新颖而又有意义的见解。