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直觉是大数据

发布时间:2023-01-25 19:35:22

⑴ 直觉型统计者什么意思

您好,因果性直觉,就是经验,你在做某件事情是,下意识认为这件事情应该这样做。感觉两件事情是有前因后果的关系的。而统计性直觉,也是借助大数据的结论得到的认知。直觉型统计者就是倾向于统计性直觉而不是因果性直觉的一类人。

拓展:

直觉是这种类型的优势。与感觉型一样,在不评判的意义上,他被认为是非理性的。但是他与感觉型不同,他的感知是建立在智力的或者精神的观念之上。他不是通过对事实的收集和分类来获得认识,而是通过突然迸发到意识中的自发的洞见。

直觉功能占主导地位的人,冒着被实际的严酷现实所限制的危险。如果在他的极度热情之下,他会忽略物质和身体的局限,他的精神能量进入了太空。他的笃信和远视能让他忽视那些显而易见的东西。伟大的梦想被困在头脑的世界中依旧无法实现。

半神的普罗米修斯把火种带给了人类,它是人类精神和智力发展的源头。但是如果不以一种实践的方式来利用这个火种,它将会没有价值并消失得无影无踪。在这个意义上,对于火类的人来说,重要的是不要单独的停留在精神领域,而是要重视和培养相对的感觉功能和现实主义。

⑵ 大数据观念 决策当摒弃经验与直觉

大数据观念:决策当摒弃经验与直觉

据统计,人类历史上90%的数据,都在过去的两年中产生;今天,数据世界已经增至4.4亿万亿字节,如果将这些庞大的信息量存储在苹果iPad平板电脑中,叠加起来的iPad平板电脑,其厚度相当于地球到月球距离的2/3,这或可意味着人类已进入大数据时代。
蒸汽机的发明,使煤、石油成为推动工业革命的重要原材料;现在,计算机的发明和联网,将使大数据成为推动信息革命的重要原材料。美国作者史蒂夫·洛尔在《大数据主义》一书中,解释了大数据技术将如何引发一场新的革命,并告诉我们:大数据将在哪些领域大放异彩,又在哪些领域需要保持警惕,以及大数据将把我们带向何方?
让大数据大放异彩的领域
大数据应用于很多领域、行业,同时,它还会改变人类的决策方式。大数据主义者认为,所有决策,都应当逐渐摒弃经验与直觉,并且加大对数据分析的倚重。
让我们来看一下美国的药品销售企业麦克森公司的案例:在经营活动中,麦克森公司产生了庞大的数据,IBM公司利用这些数据,为麦克森公司建立了决策模拟模型。借助这个模型,麦克森公司可以完成更精准的预测和更高明的决策。麦克森公司经营的一些药品如抗癌药品和专用抗生素等,价格极高,需求极不稳定,麦克森公司以前的做法是:靠“猜测法”在几个分销中心都储备这类药品,再根据需要调货。通过IBM建立的决策模拟模型得知,尽管空运成本是卡车运送成本的10倍,但如果把这些药品全部储存在孟菲斯郊区的中心仓库,再空运给客户,这些昂贵药品的库存会降低1/2,节省的成本,用于支付高昂的空运费还有结余,并且这些药品的按时送达率,会由以前的80%上升到99%。最终,麦克森公司通过对大数据的应用,将库存成本降低了10亿美元,效率提高了约13%。
大数据在商品零售业也有光明的前景。世界零售业巨头沃尔玛,通过大数据统计与分析,发现男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便买上几瓶啤酒,于是,他们推出将啤酒和尿片捆绑销售的促销活动,非常有效地提高了啤酒销量。另外,沃尔玛在挖掘历史采购数据时发现,在预报有飓风通过的地区,消费者购买草莓果酱馅饼的数量是平时的7倍,而飓风到来之前,最畅销的商品是啤酒。于是,他们在飓风警报到来时,已经储备下足够的草莓果酱馅饼和啤酒,这样既充分满足了顾客需要,又获得了较好的销售业绩。
《大数据主义》一书中诸多案例告诉我们,现在及将来,那些价格越来越低廉的电脑与软件,再加上越来越开放、高效的网络,将意味着更多的企业参与到应用大数据的方法中来,提高效益或制定战略。
大数据的“黑洞”
当然,大数据在带给人们便利的同时,也隐藏着一个巨大的“黑洞”——安全问题。例如,美国最大的数据代理商,是总部位于阿肯色州小石城的安客诚公司,该公司已搜集了数亿名消费者的数据。该公司宣称,他们通过官方档案、购物数据、网上浏览习惯等渠道,归纳了消费者的大量信息,从而得出大多数美国成年人的相关数据,比如人们的年龄、种族、性别、党派、对度假的期望等,其深入细致程度是美国政府和其他互联网企业所无法比拟的。安客诚是向企业提供消费者信息的杰出供应商,也同时成为隐私权倡导者们最讨厌的对象之一。通过技术获取最大利益的同时,如何保护好人们的隐私权?怎样找到合适的平衡点?这是需要人类认真思考的重大问题。
到目前为止,“怎样才能将隐私方面的风险降至最低?”还没有明确的答案,但已形成了两个泾渭分明的阵营。一个自称“开明商业群体”的阵营认为:数据是一种资产,是信息经济的流通货币,因此数据像钱一样,只有自由流通才能创造最大的价值;他们主张,在制定保护隐私的规则时,关注点应该是“数据的使用”,而不是“数据的收集”。但是,“消费者与隐私权倡导者”阵营对仅通过限制数据使用来保护隐私权,表示怀疑和反对。
阿莱克斯·彭特兰,是麻省理工学院媒体实验室的一个团队负责人,目前,他的团队正在开展隐私权项目的研究和实验。他竭力主张“新型数据交易”,其中包含三个基本原则:“你有权拥有你自己的数据,有权管控这些数据的使用,有权选择你认为合适的方式销毁或发布这些数据。”2014年,奥巴马政府的大数据报告也再次呼吁,应当按照彭特兰提议的原则,加强对消费者数据的管控。与此同时,开发应用于数据管理的隐私保护工具,也成为一个重大的商机。
该书作者还从更宏大的视角,来观察大数据。他深刻地指出:如同宇宙大爆炸般飞速扩张的“数据世界”,不仅日益成为外在客观物质的“镜像”,而且正越来越多地包含人类自身行为的追踪和记录,成为人类观察和认识自我的一面“大镜子”。在大数据的帮助下,我们将会越来越清晰地看到这个世界的本来面目,也会越来越清晰地认识人类自身

⑶ 什么是大数据时代

大数据时代

(巨量资料(IT行业术语))
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最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
中文名
大数据时代
外文名
Big data
提出者
麦肯锡
类 属
科技名词
目录
1 产生背景
2 影响
▪ 大数据
▪ 大数据的精髓
▪ 数据价值
▪ 可视化
3 特征
4 案例分析
5 产业崛起
6 提供依据
7 应对措施

产生背景
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进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
大数据时代来临
据,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]
数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”[2]

影响
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大数据
现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。[3]
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[2]
在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、O2O、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。[4]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……[1]
截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明,2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。[5] 每一天,全世界会上传超过5亿张图片,每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而,即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信,以及上传的全部图片、视频与音乐,其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。
这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段,而随着技术成熟,我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一,而从2005年起,用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%,达到了4000亿美元。[5]

大数据的精髓
大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:是全部数据,而不是随机采样;是大体方向,而不是精确制导;是相关关系,而不是因果关系。[6]
A.不是随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前我们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让我们意识到,这其实是一种人为限制);
B.不是精确性,而是混杂性:研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;
C.不是因果关系,而是相关关系:我们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生。

数据价值
大数据时代,什么最贵?
十年前,葛大爷曾说过,“21世纪什么最贵?”——“人才”,深以为然。只是,十年后的今天,大数据时代也带来了身价不断翻番的各种数据。由于急速拓展的网络带宽以及各种穿戴设备所带来的大量数据,数据的增长从未停歇,甚至呈井喷式增长。[7]
一分钟内,微博推特上新发的数据量超过10万;社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……
这些庞大数字,意味着什么?
它意味着,一种全新的致富手段也许就摆在面前,它的价值堪比石油和黄金。
事实上,当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时,华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”,先人一步用其预判市场走势,而且取得了不俗的收益。
让我们一起来看看——他们是怎么做的。
这些数据都能干啥。具体有六大价值:
●1、华尔街根据民众情绪抛售股票;
●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;
●3、银行根据求职网站的岗位数量,推断就业率;
●4、投资机构搜集并分析上市企业声明,从中寻找破产的蛛丝马迹;
●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索,分析全球范围内流感等病疫的传播状况;
●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博,实时分析选民对总统竞选人的喜好。[1]

可视化
“数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说。Instagram以10亿美元出售之时,成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。
大数据是如此重要,以至于其获取、储存、搜索、共享、分析,乃至可视化地呈现,都成为了当前重要的研究课题[1] 。
“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前,是怎样一幅壮观的景象?在后台注视着这一切,会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉?”
这个问题我曾请教过刘建国,中国著名的搜索引擎专家。刘曾主持开发过国内第一个大规模中英文搜索引擎系统“天网”。
要知道,刘建国曾任至网络的首席技术官,在这样一家每天需应对网民各种搜索请求1.7亿次(2013年约为8.77亿次)的网站中,如果只是在后台静静端坐,可能片刻都不能安心吧。网络果然在提供搜索服务之外,逐渐增添了网络指数,后又建立了基于网民搜索数据的重要产品“贴吧”及网络统计产品等。
刘建国没有直接回答这个问题,他想了很久,似乎陷入了回忆,嘴角的笑容含着诡秘。
倒是有公司已经在大数据中有接近上帝俯视的感觉,美国洛杉矶就有企业宣称,他们将全球夜景的历史数据建立模型,在过滤掉波动之后,做出了投资房地产和消费的研究报告。
在数据可视化呈现方面,我最新接收到的故事是,一位在美国思科物流部门工作的朋友,很聪明的印度裔小伙子,被Facebook高价挖角,进入其数据研究小组。他后来惊讶地发现,里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家,“Facebook想知道,能不能用物流的角度和流程的方式,分析用户的路径和行为。”

特征
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数据量大(Volume)
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
类型繁多(Variety)
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低(Value)
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。
速度快、时效高(Velocity)
第四个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线,已经无法高效处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。可以说,大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。[2]

案例分析
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个案一
你开心他就买你焦虑他就抛[2]
华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一,就是利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言,进而判断民众情绪,再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果,霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。
霍廷的判断原则很简单:如果所有人似乎都高兴,那就买入;如果大家的焦虑情绪上升,那就抛售。
这一招收效显著——当年第一季度,霍廷的公司获得了7%的收益率。
个案二
国际商用机器公司(IBM)估测,这些“数据”值钱的地方主要在于时效。对于片刻便能定输赢的华尔街,这一时效至关重要。曾经,华尔街2%的企业搜集微博等平台的“非正式”数据;如今,接近半数企业采用了这种手段。
●“社会流动”创业公司在“大数据”行业生机勃勃,和微博推特是合作伙伴。它分析数据,告诉广告商什么是正确的时间,谁是正确的用户,什么是应该发表的正确内容,备受广告商热爱。
●通过乔希·詹姆斯的Omniture(著名的网页流量分析工具)公司,你可以知道有多少人访问你的网站,以及他们呆了多长时间——这些数据对于任何企业来说都至关重要。詹姆斯把公司卖掉,进账18亿美元。
●微软专家吉拉德喜欢把这些“大数据”结果可视化:他把客户请到办公室,将包含这些公司的数据图谱展现出来——有些是普通的时间轴,有些像蒲公英,有些则是铺满整个画面的泡泡,泡泡中显示这些客户的粉丝正在谈论什么话题。
●“脸谱”数据分析师杰弗逊的工作就是搭建数据分析模型,弄清楚用户点击广告的动机和方式。
处理和分析工具
用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。
开源大数据生态圈:
1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成。
2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外,但也曾经有一些用户。
3、NoSQL,membase、MongoDb
商用大数据生态圈:
1、一体机数据库/数据仓库:IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、数据仓库:TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、数据集市:QlikView、 Tableau 、 以及国内的Yonghong Data Mart 。

产业崛起
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越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。具体有以下三大案例:
1、2012年3月22日,奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展,将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”,并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分,未来,对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。
2、联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书,指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇,人们如今可以使用极为丰富的数据资源,来对社会经济进行前所未有的实时分析,帮助政府更好地响应社会和经济运行。
3、而最为积极的还是众多的IT企业。麦肯锡在一份名为《大数据,是下一轮创新、竞争和生产力的前沿》的专题研究报告中提出,“对于企业来说,海量数据的运用将成为未来竞争和增长的基础”,该报告在业界引起广泛反响。
IBM则提出,上一个十年,他们抛弃了PC,成功转向了软件和服务,而这次将远离服务与咨询,更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为,“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素,最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”
在国内,网络已经致力于开发自己的大数据处理和存储系统;腾讯也提出2013年已经到了数据化运营的黄金时期,如何整合这些数据成为未来的关键任务。
事实上,自2009年以来,有关“大数据” 主题的并购案层出不穷,且并购数量和规模呈逐步上升的态势。其中,Oracle对Sun、惠普对Autonomy两大并购案总金额高达176亿美元,大数据的产业价值由此可见一斑。[1-2]

提供依据
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大数据是信息通信技术发展积累至今,按照自身技术发展逻辑,从提高生产效率向更高级智能阶段的自然生长。无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据,而以云计算为代表的计算技术的不断进步,为我们提供了强大的计算能力,这就围绕个人以及组织的行为构建起了一个与物质世界相平行的数字世界[1-2] 。
大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟,但它对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面,更本质上,它是为我们看待世界提供了一种全新的方法,即决策行为将日益基于数据分析做出,而不是像过去更多凭借经验和直觉做出。
事实上,大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业,而是正在“吞噬”和重构很多传统行业,广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中,数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用,传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链,新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析,为用户提供更加专业化和个性化的服务。
最让人吃惊的例子是,社交媒体监测平台DataSift监测了Facebook(脸谱) IPO当天Twitter上的情感倾向与Facebook股价波动的关联。在Facebook开盘前Twitter上的情感逐渐转向负面,25分钟之后Facebook的股价便开始下跌。而当Twitter上的情感转向正面时,Facebook股价在8分钟之后也开始了回弹。最终当股市接近收盘、Twitter上的情感转向负面时,10分钟后Facebook的股价又开始下跌。最终的结论是:Twitter上每一次情感倾向的转向都会影响Facebook股价的波动。
这仅仅只是基于社交网络产生的大数据“预见未来”的众多案例之一,此外还有谷歌通过网民搜索行为预测流感爆发等例子。不仅在商业方面,大数据在社会建设方面的作为同样令人惊叹,智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市等的蓬勃兴起,都与大数据技术与应用的发展息息相关。
“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可,它通过技术的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为人们提供了一种全新的看待世界的方法。更多地基于事实与数据做出决策,这样的思维方式,可以预见,将推动一些习惯于靠“差不多”运行的社会发生巨大变革。

应对措施
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一个好的企业应该未雨绸缪,从现在开始就应该着手准备,为企业的后期的数据收集和分析做好准备,企业可以从下面六个方面着手,这样当面临铺天盖地的大数据的时候,以确保企业能够快速发展,具体为下面六点。
目标
几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集,无论是社交网络还是车间传感器设备,而且每个组织都有大量的数据需要处理,IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据,以自己的数据为基准,确定数据的范围。
准则
虽然每个企业都会产生大量数据,而且互不相同、多种多样的,这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的,找到最能反映企业业务情况的数据。
重新评估
大数据需要在服务器和存储设施中进行收集,并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化,IT经理则需要准备扩大他们的系统,以解决数据的不断扩大,IT经理要了解公司现有IT设施的情况,以组建处理大数据的设施为导向,避免一些不必要的设备的购买。
重视大数据技术
大数据是最近几年才兴起的词语,而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解,例如如今的Hadoop,MapRece,NoSQL等技术都是2013年刚兴起的技术,企业IT人员要多关注这方面的技术和工具,以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。
培训企业的员工
大多数企业最缺乏的是人才,而当大数据到临的时候,企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才,对于一些公司,特别是那种人比较少的公司,工作人员面临大数据将是一种挑战,企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训,以确保在大数据到来时,员工也能适应相关的工作。
培养三种能力
Teradata大中华区首席执行官辛儿伦对新浪科技表示,随着大数据时代的到来,企业应该在内部培养三种能力。第一,整合企业数据的能力;第二,探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力;第三,进行精确快速实时行动的能力。
做到上面的几点,当大数据时代来临的时候,面临大量数据将不是束手无策,而是成竹在胸,而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。
望采纳,谢谢

⑷ 直觉就是人脑大数据分析的结果吗

直觉有感觉积累的成分,也有经验沉淀的成分,而形成的一种潜意识。

直觉不是大脑对大数据进行理性分析而产生,它有时候就是瞬间反应,来不及进行理性分析,显为本能的反应。所以,我认为直觉是感觉的积累是经验的沉淀形成的潜意识。

直觉是大脑大数据综合的结果而不是分析的结果,直觉是一种反应,是一种大脑思维过程后的一些结论的瞬间反应,大脑对某个问题的分析反应是要通过经验,条识,体验后的结果,不可以把两种情况混为一谈。

有些特别聪明的,思维能力特强强的人可以把上述两种情况的差异很快解决,这样的人是不会很多的。

没错。

但又是错的,挺玄乎。

说他正确:

大脑是个奇葩的计算机,它也许不够准确,但足够强大。

当人脑被某个事物反复刺激之后,就会形成某种直觉,这是脑袋在主导。

当积累倒一定程度,就不需要脑袋来。直接眼或者其他某一器官或肌肉了。也就是不靠脑袋了,被甩锅了。

因此也许有一个猜想:人体可能时一个并行计算机,有许多CPU,只是大多数没有开机,或者海没有灌入程序。

周百通的左右互搏,可能就是开发得比较完整的了。

直觉就是一种意识习惯性的感观,当某夭某刻做事发现异常时,直觉就会警告你,有事情要发生,这是一种人体意识自然现象,有点神秘又神奇,有时候它会提前预知要有事情发生,目前用科学有点不好解释。

这是个人观点。

⑸ 什么叫大数据

大数据概述
专业解释:大数据英文名叫big data,是一种IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
通俗解释:大数据通俗的解释就是海量的数据,顾名思义,大就是多、广的意思,而数据就是信息、技术以及数据资料,合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
大数据提出时间
“大数据”这个词是由维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶于2008年8月中旬共同提出。
大数据的特点
Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)-由IBM提出。
大数据存在的意义和用途是什么?
看似大数据是一个很高大上的感觉,和我们普通人的生活相差甚远,但是其实不然!大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了,举个例子,我们现在目前最关心的疫情情况数据,用的就是大数据的技术,可以实时查看确诊人数以及各种疫情数据。
大数据存在的意义是什么?
从刚才的举例中我们基本可以了解,大数据是很重要的,其存在的意义简单来说也是为了帮助人们更直观更方便的去了解数据。而通过了解这些数据后又可以更深一步的去挖掘其他有价值的数据,例如今日头条/抖音等产品,通过对用户进行整理和分析,然后根据用户的各种数据来判断用户的喜爱,进而推荐用户喜欢看的东西,这样做不仅提升了自身产品的体验度,也为用户提供了他们需要的内容。
大数据的用途有哪些?
要说大数据的用途,那可就相当广泛了,基本各行各业都可以运用到大数据的知识。如果简单理解的话,可分为以下四类:
用途一:业务流程优化
大数据更多的是协助业务流程效率的提升。能够根据并运用社交网络数据信息 、网站搜索及其天气预告找出有使用价值的数据信息,这其中大数据的运用普遍的便是供应链管理及其派送线路的提升。在这两个层面,自然地理精准定位和无线通信频率的鉴别跟踪货物和送大货车,运用交通实时路况线路数据信息来选择更好的线路。人力资源管理业务流程也根据大数据的剖析来开展改善,这这其中就包含了职位招聘的调整。
用途二:提高医疗和研发
大型数据分析应用程序的计算能力允许我们在几分钟内解码整个dna。可以创造新的治疗方法。它还能更好地掌握和预测疾病。如同大家配戴智能手表和别的能够转化成的数据信息一样,互联网大数据还可以协助病人尽快医治疾患。现在大数据技术已经被用于医院监测早产儿和生病婴儿的状况。通过记录和分析婴儿的心跳,医生预测可能的不适症状。这有助于医生更好地帮助宝宝。
用途三:改善我们的城市
大数据也被用于改进我们在城市的生活起居。比如,依据城市的交通实时路况信息,运用社交媒体季节变化数据信息,增加新的交通线路。现阶段,很多城市已经开展数据分析和示范点新项目。
用途四:理解客户、满足客户服务需求
互联网大数据的运用在这个行业早已广为人知。重点是如何使用大数据来更好地掌握客户及其兴趣和行为。企业非常喜欢收集社交数据、浏览器日志、分析文本和传感器数据,以更全面地掌握客户。一般来说,建立数据模型是为了预测。
如何利用大数据?
那我们了解了这么多关于大数据的知识,既然大数据这么好,我们怎么去利用大数据呢?那这个就要说到大数据的工具BI了,BI简单理解就是用来分析大数据的工具,从数据的采集到数据的分析以及挖掘等都需要用到BI,BI兴起于国外,比较知名的BI工具有Tableau、Power BI等;而国内比较典型的厂家就是亿信华辰了。虽然BI兴起于国外,但是这些年随着国内科技的进步以及不断的创新,目前国内BI在技术上也不比国外的差,而且因为国内外的差异化,在BI的使用逻辑上,国内BI更符合国内用户的需求。
希望对您有所帮助!~

⑹ 大数据会给生活带来各方面的变化

大数据会给生活带来各方面的变化
“政府的决策要更多基于数据本身,信任数据本身,而不是对数据的直觉。我们不仅要对政府有期望,对自己也要有期望。目前赚钱的地点,赚取利润的地点发生变化。大数据时代,价值是通过数据流产生的。所有人都在设法建立一个新的平台,通过数据流动赚取价值。” 严谨的牛津大学教授维克托说。
数据是枯燥无味的,但是维克托却尽可能让数据赋予“人情味”。比如,这位严谨的学者在讲话中,多次提到“三岁半的儿子”。
他说,“我们使用大数据,但不会滥用大数据,我们应该携起手来建设安全保障措施,使人们,比如我三岁半的儿子或者其他人享有美好的未来。”
什么是大数据?它将如何改变我们的生活?在维克托的眼里,“大数据”似乎无所不能,它不仅能挣钱,还能治病、延长寿命、找寻“真爱”。
大数据的应用,将让寿命更长
记者:“大数据”时代已经来临,哪些应用是您在生活当中最常用的?
维克托:我觉得到2020年,大数据时代就会真正来临。在那个时候,最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的,尤其是智能手机的应用。比如,我的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控,一旦有什么感染,或身体有什么不适,我都会通过手机得到警示。然后信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家,从而获得正确的用药和其他治疗。
随着我年龄增大,我会很期待生活更长久,通过大数据的应用,会让我们的寿命更长。
记者:“大数据”时代看上去似乎无所不能,但它能否帮忙找到男(女)朋友吗?
维克托:这是一个非常有意思的问题,有了“大数据”的帮助,你找女朋友的成功性会高很多。这是很容易理解的。通过网络,你可以提供很多信息,比如“你是谁”,“你想要找什么样的男(女)朋友”。在网络上,很多人也是这么做的。通过网络,你就会找到最配的那一个。
在实际生活中,你碰到的只是两个人或者五个人,然后聊两句,在网上你可以和五百万或者一千万人聊天。这样找到合适的男(女)朋友的概率大很多。
我有一个哈佛大学的同事,就是通过网络找到伴侣,相爱、结婚、生子。这就表明大数据能够为我们的爱带来价值。
记者:对中国的大数据行业有什么建议?
维克托:在大数据时代下,数据也会成为“基础设施”,政府要进一步补录数据库。举例说,政府以前提供财政补贴,现在可以提供数据库,打造创意服务。在美国就有这样的服务,为企业提供机场、高速公路的数据,提供航班可能发生延误的概率,这种服务完全基于政府提供的数据库。这可以帮助个人、消费者更好地预测行程,这种类型的创新,就是来源于公共的大数据。政府可以在这方面多下功夫。

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