⑴ 大数据和物联网是什么听院士给你讲课
大数据和物联网是什么?听院士给你讲课
大数据、物联网这些热词到底怎么理解？这些技术如何应用到实践？7月23日至28日，由人社部主办、江苏省人社厅承办、江苏省工程师学会协办的“2018年物联网和大数据技术在农业、环保及工业领域的应用”国家级高级研修班在南京举行。尹浩和徐宗本两大中科院院士现场讲课，为大家答疑解惑。
“什么是大数据？大家看这样一张图。”讲课现场，徐宗本让大家看了一幅图，画面中一开始是很多复杂混乱的碎片，当经过成倍数据的叠加，最后形成一张大象的图像。“当数据达到量变和质变的临界点时，大家可以解读数据背后的故事，这就是大数据。”徐宗本表示，现在大数据已经不仅仅局限于一个定义，有人讲大数据时代，有人说大数据技术，还有人谈大数据文化。“这都体现了大数据拥有大价值。”
徐宗本举例，大数据提供了社会科学的方法论。“比如，通过获取分析数据，可以对社会政策进行进行分析，对社会走向进行预测，这就给文科、管科提供了公共的方法论。”更别说，大数据形成了高新科技的新领域，成为社会进步的新引擎。徐宗本表示，这都是大数据数据积累、关联聚合、数据分析出来的价值。
嗅到大数据的商机，目前全国各地也都在建立数据中心。对此，徐宗本表示，数据中心虽然多了，但是产业链条并不完整。“很多中心只是收集和存储信息，但是缺乏分析、挖掘和应用能力。”他打了一个形象的比喻，这就好比“只买米不做饭”。“大数据的分析和应用才能变现和创作价值，这是我们下一步需要好好利用的。”
如果说大数据是数据收集和分析，物联网则是将物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信。简单说，就是人、机、物的联接。尹浩院士表示，“十三五”时期是我国物联网加速进入“跨界融合、集成创新和规模化发展”的新阶段。“万物控制”是业界面临的下一个挑战。
目前物联网已经与交通、节能环保、农业、智慧健康医护、家居、工业等各个领域进行了嫁接。“比如说，智慧交通。物联网可以通过各种基础传感设施，进行出行、消费、人口分布、交际等情况分析，然后基于公共交通网络的城市车载感知网络系统，进行智能化交通管制。设定管理路段、自动调整交通信号灯、车辆诱导通行等。”
不过，尹浩表示，物联网发展面临的瓶颈和深层次问题也很多。物联网安全管控、国际竞争压力、应用需求本地化都是下一步要迎接的挑战。
⑵ 大数据:大变革、大机遇|战略性
大数据:大变革、大机遇|战略性
从来没有哪一次技术变革能像大数据革命一样，在短短的数年之内，从少数科学家的主张，转变为全球领军公司的战略实践，继而上升为大国的竞争战略，形成一股无法忽视、无法回避的历史潮流。互联网、物联网、云计算、智慧城市、智慧地球正在使数据沿着“摩尔定律”飞速增长，一个与物理空间平行的数字空间正在形成。在新的数字世界当中，数据成为最宝贵的生产要素，顺应趋势、积极谋变的国家和企业将乘势崛起，成为新的领军者；无动于衷、墨守成规的组织将逐渐被边缘化，失去竞争的活力和动力。毫无疑问，大数据正在开启一个崭新时代。
大数据时代有什么本质特征？大数据的来源是什么？大数据又将流向哪里？大数据在提升政府治理、改善经济治理、再造公共服务模式、激发商业创新方面有哪些卓越案例？中国需要怎么样的战略反应才能抓住大数据带来的宝贵机遇？一系列问题亟待研究者给出深入解析。
“数据驱动发展”成为时代主题
如今，大数据已经被赋予多重战略含义。从资源的角度，数据被视为“未来的石油”，作为战略性资产进行管理；从国家治理角度，大数据被用来提升治理效率、重构治理模式、破解治理难题，它将掀起一场国家治理革命；从经济增长角度，大数据是全球经济低迷环境下的产业亮点，是战略新兴产业的最活跃部分；从国家安全角度，全球数据空间没有国界边疆，大数据能力成为大国之间博弈和较量的利器。总之，国家竞争焦点将从资本、土地、人口、资源转向数据空间，全球竞争版图将分成新的两大阵营：数据强国与数据弱国。
宏观上看，由于大数据革命的系统性影响和深远意义，主要大国快速做出战略响应，将大数据置于非常核心的位置，推出国家级创新战略计划。美国2012年发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”，2013年又推出“数据—知识—行动”计划，2014年进一步发布《大数据：把握机遇，维护价值》政策报告，启动“公开数据行动”，陆续公开50个门类的政府数据，鼓励商业部门进行开发和创新。欧盟正在力推《数据价值链战略计划》，英国发布《英国数据能力发展战略规划》，日本发布《创建最尖端IT国家宣言》，韩国提出“大数据中心战略”。中国多个省市发布了大数据发展战略，国家层面的《关于促进大数据发展的行动纲要》也于2015年8月19日正式通过。
微观上看，大数据重塑了企业的发展战略和转型方向。美国的企业以GE提出的“工业互联网”为代表，提出智能机器、智能生产系统、智能决策系统，将逐渐取代原有的生产体系，构成一个“以数据为核心”智能化产业生态系统。德国企业以“工业4.0”为代表，要通过信息物理系统（CPS——cyber physical system），把一切机器、物品、人、服务、建筑统统连接起来，形成一个高度整合的生产系统。中国的企业以阿里巴巴董事局主席马云提出的“DT时代”（data technology）为代表，认为未来驱动发展的不再是石油、钢铁，而是数据。这三种新的发展理念可谓异曲同工、如出一辙，共同宣告了“数据驱动发展”成为时代主题。
与此同时，大数据也是促进国家治理变革的基础性力量。正如《大数据时代》作者舍恩伯格在定义中所强调的，“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的”。在国家治理领域，阳光政府、责任政府、智慧政府建设，大数据为解决以往的“顽疾”和“痛点”提供了强大支撑；精准医疗、个性化教育、社会监管、舆情监测预警，大数据使以往无法实现的环节变得简单、可操作；大数据也使一些新的主题成为国家治理的重点，比如维护数据主权、开放数据资产、保持在数字空间的国家竞争力等。
从哲学意义上来看，大数据不仅仅是一场技术革命，也不仅仅是一场管理革命或者治理革命，它给人类的认知能力带来深刻变化，可谓是认识论的一次升华。具体而言，大数据可以为决策者解决“四个问题”，提升“两种能力”。一是解决“坐井观天”的问题，以往人们决策只能基于视野之内极为有限的局部信息，和井底之蛙无异，大数据则可以实现整个苍穹尽收眼底；二是解决“一叶障目”的问题，以往不具备全样本数据分析能力，只能用小样本分析近似推理，犹如从“泰山”中取来“一叶”，而真理可能存在于全样本的海量数据之中，借助大数据则可完全克服；三是解决“瞎子摸象”的问题，七个瞎子根本无法根据各自的认识加总出完整的大象，因为他们的信息是相互离散的，无法有效关联起来，而大数据的基本优点是在深入关联中还原事物的原貌；四是解决“城门失火，殃及池鱼”的问题，人们习惯于因果分析，遇到这种“稀奇古怪”的因果链则很难前瞻和推理，但大数据注重相关关系，可以准确地发掘出规律。提升两种能力，一个是“一叶知秋”的能力，体现大数据敏锐的洞察能力，另一个是“运筹帷幄，决胜千里”的能力；体现大数据对时空约束的突破。这些足以说明，大数据是人类认识世界和改造世界能力的一次升华。
中国成为数据强国的优势、挑战与路径
值得振奋的是，中国具备成为数据强国的优势条件。从2013年至2020年，全球数据规模将增长十倍，每年产生的数据量由当前的4.4万亿GB，增长至44万亿GB，每两年翻一番。从全球占比来看，中国成为数据强国的潜力极为突出，2010年中国数据占全球比例为10%，2013年占比为13%，2020年占比将达到18%，届时，中国的数据规模将超过美国的数据规模，位居世界第一。中国成为数据大国并不奇怪，因为我们是人口大国、制造业大国、互联网大国、物联网大国，这都是最活跃的数据生产主体，未来几年成为数据大国也是逻辑上必然的结果。
尽管存在成为数据强国的潜力，但在目前的政策环境之下，我国推进大数据战略仍存在以下几个清晰的挑战。第一，顶层设计方面，全球大国之间围绕大数据的竞争颇为激烈，中国作为一个后发国家，想要实现弯道超车，后来居上并非易事。如何能够紧扣创新前沿，把准未来趋势，超前战略部署，对政策设计来说是一个非常现实的挑战。第二，数据开放方面，“数据孤岛”广泛存在，虽然政府掌握着80%的数据，但现实中却相互割裂，自成体系，“部门墙”“行业墙”“地区墙”阻碍了数据的流动共享，数据被视为部门的利益和隐私，这与大数据时代的基本理念准则相悖。第三，大数据相关的法律、法规、标准缺位，导致能够开放的数据不开放，需要保护的隐私不保护，企业由于标准模糊而无法大胆创新。第四，“数据主权”容易受到侵蚀，由于数据空间是国家新的战略维度，尚没有完备的安全保障体系，再加上电脑、手机、芯片、服务器、搜索引擎、操作系统、软件等核心的数据“基础设施”大量依赖进口，数据资产极易流失，数据主权极易受到侵蚀。
把握优势，克服挑战，抓住大数据革命带来的“机会窗口”，建设数据强国，是实现中华民族伟大复兴的一个有力支撑。然而，我们需要怎样做才能更好地拥抱大数据时代，确保在数字化趋势中立于不败之地呢？首先，需要在国家顶层设计上有一个清晰的行动框架，包括由什么部门主导、哪些部门参与、什么样的协作机制、沿着什么优先次序、克服哪些既有的障碍、达到什么战略目标，只有这样，各部门、各地区、企业界、学术界才能形成合力，在一个共同的路线图上协作推进。其次，盘活数据资产，在数据开放上取得实质性突破。一些基本的建议包括：加快G2G（政府与政府之间）、G2B（政府与企业之间）、G2C（政府与公民之间）大数据开放与共享；推动基础性、战略性大数据资源库整合；加强大数据基础设施建设，编制国家大数据档案。最后，把强大的“国家企业”和活跃的“万众创新”结合起来。一方面，要培育可以和国际“八大金刚”并驾齐驱的巨型企业作为大数据环境中竞争的中坚力量，同时，鼓励和引导大众创业、万众创新成为数据生态系统中的活跃力量。
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⑶ hadoop为什么用大象代表
个人理解，大数据云计算就是庞然大物比如大象，但是分布式系统可以一定程度上解决这个问题，谁说大象不能跳舞？
⑷ 大数据技术的理解误区有哪些
1、大数据≠具有数据
许多人觉得具有数据，特别是具有许多的数据，这就是大数据了，这个是必定不对的，数据量大不是大数据，比方气象数据很大，如果仅仅用于气象预测，只需核算才能跟上就行，还远远没有发挥它的价值。可是保险公司根据气象大数据，来预测自然灾害以及调整与自然灾害相关的保险费率，它就演化出其它的商业价值，构成了大数据的商业环境。所以，大数据要运用，甚至相关，交换才能产生真实价值，构成DT时代特有的大数据商业。
2、大数据≠报表渠道
有许多企业，建立了自己业务的报表中心，或者是大屏展示中心，就马上宣告他们已经完成了大数据，这是远远不够的。报表尽管也是大数据的一种体现，可是真实的大数据业务，不是生成报表靠人来指挥，那是披着大数据外表的报表体系罢了。在大数据闭环体系中，万物都是数据产生者，也是数据运用者，他们经过自动化，智能化的闭环体系，自动学习，智能调整，从而提升全体的出产功率。
3、大数据≠核算渠道
之前看过一个报道，说某某金融机构建立了自己的大数据体系，后来细心一看，就是搭建了一个几百台机器的Hadoop集群罢了。大数据核算渠道，是大数据应用的技能基础，是大数据闭环中非常重要的一环，也是不可缺少的一环，可是，不能说有了核算渠道就有了大数据。比方我买了锅，不能说我已经有了菜，从锅到菜还缺原料(数据)，刀具(加工工具)，厨师(数据加工)才能终做出菜来。
4、大数据≠精准营销
见过许多创业公司在做大数据创业，细心一看，人家做的是根据大数据的推荐引擎、广告定投等等。这是大数据吗?他们做的是大数据的一种应用，可以说已经是大数据的一种了。只是大数据整个生态，不能经过这一种就来表达罢了。正如大象的耳朵是大象的一部分，可是，它不能代表大象。
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⑸ 传统文化之“大数据”生态圈（一）
象数
作者丨极炁
在远古时代，古人的劳动生产力低下，农事耕作及劳役之类都需要借助一种经过驯化的动物——大象。大象成为了古人生活的一部分，并逐渐延伸到作为符号或图腾被古人用于观象、制器、祭祀与崇拜。随着生态环境的变异，大象逐渐减少，但古人只要看到大象的残骸都不由自主地“想”起大“象”的“形”。
至此，传统文化之“象”思维应时而生。
古人的劳动生产离不开仰观天象、俯察地理。为了记录“日出而作，日入而息”的一昼一夜，古人通过数自己双手的10个手指，再临摹某些动植物、自然现象或生产工具的“形”，创造出十个象形符号：甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸，称为十天干；为了记录每次月相的圆缺晦明变化周期对地面物候产生的影响，又创造出另外十二个象形符号：子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥，称为十二地支。由于记录“日”数的十天干与记录“月”序的十二地支经常出现混用，古人遂将标记数列的“天干”与标记数序的“地支”依次两两搭配，循环反复，组成了“六十甲子”数集。
至此，传统文化之“数”思维应时而生。
转自公众号·极炁生态圈
⑹ 大数据误区有哪些
1、大数据误区——大数据≠拥有数据
很多人认为拥有数据，尤其是拥有大量数据，就是大数据。这绝对不是真的。大量的数据并不是大数据。但是，保险公司可以利用气象大数据预测自然灾害，调整自然灾害相关的保险费率，从而发展其他商业价值，形成大数据的商业环境。因此，利用大数据，甚至关联、交流，都能产生真正的价值，形成DT时代独特的大数据业务。
2、大数据误区——大数据≠报告平台
有很多公司建立了自己的报告中心，或者大屏幕演示中心，然后马上宣布他们已经实现了大数据，但这还不够。虽然报告也是大数据的一种形式，但真正的大数据业务并不是生成报告供人们指导，而是隐藏在大数据表象下的一套报告系统。在大数据的闭环系统中，一切都是数据的生产者和用户。通过自动智能闭环系统、自动学习和智能调节，提高了整体生产效率。
3、大数据误区——大数据≠计算平台
我看过一篇报道，是关于一家金融机构建立了自己的大数据系统。稍后进一步观察会发现，它已经设置了一个拥有数百台机器的Hadoop集群。大数据计算平台作为大数据应用的技术基础，是大数据闭环中非常重要和不可缺少的一部分。但是，不能说有了计算平台就有了大数据。例如，如果我买了一个锅，我不能说我有一个盘子。从锅到菜，我还需要原材料(数据)，工具(加工工具)和厨师(数据处理)来完成最后的制作。
4、大数据误区——大数据≠精准营销
我见过很多创业公司在做大数据。如果你仔细观察，你会发现他们所做的是一个基于大数据、广告投资等的推荐引擎。这是大数据吗?他们所做的就是大数据的应用，可以说是大数据的一种。只是大数据的整个生态系统不能这样表达。就像大象的耳朵是大象的一部分一样，它们并不代表大象。
有哪些大数据误区?想做好大数据工程师就要注意这些，当一个新的数据洞察或者大数据应用出现的时候，很多人认为拥有数据，尤其是拥有大量数据，就是大数据。这绝对不是真的，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站其他文章进行学习。
⑺ 理论无用论
有时候，我们之所以认为理论无用，是因为我们不知道该如何学习理论。所以要单点训练各种理论，用理论的知识点去做事去模拟设想，而不是单凭经验。
一个人是否知识渊博，并不取决于他看了什么书，而是如何学习书中的知识。这也是为什么看同样的教材，做同样的习题，有些人高考能考650，而有些人只有400。
有时候，即使你的知识水平已经超过了大部分人，还是会遇到“摸不着头脑”的情况。
比如上文提到的，假如你是一个餐饮品牌，想打造自身的特点，但究竟是以服务为特点，还是口味？还是环境？还是健康？
即使你明白：要针对关键竞争对手，实施扬长避短的策略。
不过，关键竞争对手是谁？它的长处是什么？它长处中固有的短处是什么？你的长处是什么？你的短处是什么？
你可能也不清楚...
而这就是最大的问题——我们可能连“现状”都没搞清楚。
绝大部分所谓的“干货文章”，里面的例子都是“条件已知的例子”。
比如星巴克，人人都知道它的特点是品牌文化，而它主要竞争对手（KFC和Mc）的相对特点是低价，所以我们很容易分析出为什么星巴克很少打硬广。
再比如小米，人人都知道它的特点是低价高配，所以也很容易分析出为什么它的高端机很难成功，为什么它很少有线下渠道，以及为什么它主要针对一二线城市。
不过，一旦到了我们自己这里，情况就不是那么明朗了，很多都是“未知条件”。
著名战略管理专家理查德·鲁梅尔特曾在他的战略学课堂中讲课，而他的学生（一位管理学院的院长）对他的课堂做出了这样一句评价：
“我觉得，你在每一节课似乎只讲了一个问题，这个问题就是「目前发生了什么」。”
没错，所谓的“制定战略”，并不仅仅是决定要做什么，更重要的是读懂“当前的形势”。（这也是最耗费时间和精力的）
如果连当前的形式都没搞清楚，战略就是空话。
比如以前的恒大冰泉就犯了这样的错误：
为什么看了那么多干货，仍然做不好营销？
它的定位很明确——“不是地表水，而是深层火山矿泉水”（符合定位理论）；为了突出“健康价值”，也利用了人们“错误归因”的思维——长寿村的秘密（符合心理学理论）。
不过，当时的“现状”是什么呢？
恒大并没有搞清楚…
当然，现在我们知道了：当时人们追求的并不是“更健康的水”，因为市场上没人认为自己应该喝“更健康的水”，更别提什么“火山矿泉水”了。
那当时人们追求的是什么呢？没什么追求，大部分人认为只要是矿泉水，就都是一样的。
所以，从今天的角度来看，恒大冰泉应该先唤起人们对“更健康矿泉水”的缺乏感，而不是一上来直接给出目标物。（要先挖坑，再填坑）
就像当年的脑白金，也是先通过软文塑造缺乏感（人人都想买，但就是买不到），然后才给出目标物——到处打广告，到处铺货。
为什么看了那么多干货，仍然做不好营销？
是的，道理看上去很简单，但如果现在我问一句：“目前矿泉水市场的现状是什么？”我想没人能给出准确客观的答案，因为大部分人都没时间和精力去做深入的调研。（当然，随便侃上几句，或者从某个特定角度去分析还是可以的）
话说回来，我们之所以认为理论无用，并不是因为它本身没有用，而是我们经常不知道“当前情况该使用何种理论”。
毕竟，一切理论能成立，都有一个相对严格的前提条件，而如果我们都没弄懂当前属于什么条件，又怎么可能用好理论？
就好像你学会了一些武术招式，但如果连对手都看不到，招式又有什么意义呢？
所以，只有搞清楚现状，才能将“当前的形势”与“干货中的理论和案例”衔接起来——套用合适的理论，或者借鉴案例中采用的方案。
04.如何搞清现状
既然“现状”如此重要，那如何才能客观了解“现状”呢？
答案是：做不到。
没人能做到绝对的客观，因为每个人（不管他多牛逼）都处于一定程度“盲人摸象”的状态——同样是一头大象，有个人摸到耳朵了，他就认为大象是片状的；有个人摸到鼻子了，他就认为大象是条状的；有个人摸到腿了，他就认为大象是柱状的...
即使是看似全面的波特五力模型，也仅仅是从“竞争格局”的角度去切入现状，并不代表全面的现状。（比如它无法体现“消费者现场故事”）
为什么看了那么多干货，仍然做不好营销？
再比如现在流行的“大数据”，虽然从理论上来说，足够多维的数据可以把一头大象摸得纤毫毕现，但实际上每个用户的行为数据都是分离的：分离在不同的平台，而不同平台的用户又不是同一群人，永远也得不到完整的数据。
所以，我们只能从网络指数上看到人们在「搜寻信息时」的部分特征；
为什么看了那么多干货，仍然做不好营销？
网络指数↑
只能从阿里指数上看到人们在「网上购物时」的部分特征；
为什么看了那么多干货，仍然做不好营销？
阿里指数↑
只能从FooAds上看到人们在「线上社交时」的部分特征…
为什么看了那么多干货，仍然做不好营销？
FooAds↑
它们都是分离的数据，都做不到“全面”...
不过，也用不着沮丧。
盲人摸象并不可怕，谁都无法保证自己不会摸到大象的屁股，但只要还有机会及时调整方向，就不算失败。（事实上，不管你从哪个角度切入现状，你总会有所发现，即使它不全面，但这仍然是价值和成果——至少能改善整体的某一环节）
而真正可怕的是不知道自己在盲人摸象。
很多人经常是“情况不明决心大，胸中无数办法多”——以为自己掌握了一切，然后一股脑往前冲，还整天嚷嚷着要打倒谁或者超过谁。（比如上文提到的恒大冰泉和想做手机的格力，当然也包括我们自己）
决心不等于策略，冲锋不代表胜利...
而要想了解现状，也没有其他捷径。唯一的办法只能是给自己留有余地的不断摸索和实践，并时刻保持敬畏的心态——知道自己还有不知道的，多一份谨慎，少一份错漏。
至于理论和案例，它们只能帮助你思考，永远不能直接告诉你答案。（包括所谓的“现状分析”和调研方法以及本文）
所以，请坚持走下去，去探索没人能告诉你的未知。
最后，跟大家分享一句话：最重要的事，往往是你不知道的事。
⑻ 七年级大数据卷子的听力在哪里听
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