社交大数据微趣

⑴ 通过各类大数据分析网站，对主流的国外社交媒体软件进行分析

大数据行业因为数据量巨大的特点，传统的工具已经难以应付，因此就需要我们使用更为先进的现代化工具，以下是几款常用软件：

1、思迈特软件Smartbi大数据分析平台：定位为一站式满足所有用户全面需求场景的大数据分析平台。它融合了BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、企业报表平台、应用分享等等。

2、HPCC，（高性能计算与通信）的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。

2、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。

数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求

⑵ 生活中的大数据有哪些例子

一、在金融行业的应用

金融行业应该是运用大数据技术最频繁的一个行业，证券和银行经常会运用大数据技术进行数据分析，通过对数据的监控和分析，有效规避风险。

金融行业面临的行业挑战有很多，证券欺诈预警，超高金融分析，信用卡欺诈和企业信用风险等一系列数据数据风险挑战，行业内面临的种种问题，都需要大数据发挥其预测的核心功能，有效规避风险。

二、在娱乐媒体的运用

大数据行业在各个行业都有涉足，举一个简单的例子，通过社交媒体明星粉丝数量分析和行业内新闻动态，可以预测影视视频的播放量和受喜爱程度;通过智能产品的点击数量和浏览量，可以推测用户的个性偏好，并且推荐其喜爱的产品。

前段时间大火的美剧《纸牌屋》，通过大数据分析，选取适合网友的视频偏好和明星选择，造成轰动的播放量。大数据在社交媒体和娱乐行业的大数据分析，一部分也在引导观众和粉丝，让其为娱乐产业消费。

三、在医疗行业的运用

iPhone用户手机上都有这个功能，通过健康APP里的健康步数统计和锻炼情况，为你记录你的健康状况，并且预测可能发生的疾病，这就是在运用大数据技术，通过一系列的记录分析，预测可能要发生的事情并且及时解决。

医疗行业可以通过用户的身体情况和大量病例数据，分析提高医疗行业的监控力度，并且进行有效检测，降低用户的患病率。

四、提高体育成绩

现在很多运动员在训练的时候应用大数据技术来分析。很多精英运动队还追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠，以及社交对话来监控其情感状况。

五、医疗保健

大数据可以更好的去理解和预测疾病。人们戴上智能手表等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。

⑶ 大数据的经济价值体现在哪些方面

数据基础系统工程和应用系统工程。

发展大数据的关键，是要有获得数据的能力和方法，专获得的数据不仅属要及时、完整、准确地存储下来，而且要及时、完整、准确地传输到数据需求者。有了数据，还必须有足够的计算能力。

因此基础系统工程包括了数据采集、汇聚、传输、存储、计算资源、大数据应用平台、云计算平台、数据资源池、数据分析挖掘工具软件、数据产权管理、数据标准体系、数据安全体系等。

(3)社交大数据微趣扩展阅读：

注意事项：

1、对企业现有数据情况深入摸底，确定客户相关数据在各业务系统中的情况（分布/数据属性/关联性/数据质量等）

2、通过在各业务部门调研和访谈方式，以及用户研究的发展趋势，确定企业各部门未来的应用总体需求目标，并抽象为相关对客户属性/标签的需求。

3、在前两步工作的基础上，通过用户研究人员与大数据架构/分析人员的合作，完成相关的总体设计。

4、数据涉及的内部业务系统众多，而且开发商往往不同，加上各系统通常又被不同业务部门管理。 因此，从各部门各业务系统整合数据，要牵扯多方(管理方、开发方)的部门权限、利益和精力。相关的协调/推进通常比较低效。

⑷ 互联网＋到大数据＋旅游业能在社交网络突围

互联网＋到大数据＋旅游业能在社交网络突围

今年流行“互联网＋”概念，其实我认为“大数据＋”才是我们需要重视的思维，无论是企业还是消费者。大数据与广告结合，产生更加精准的程序化广告；与商超结合，带来消费效率的提升和更多的利润；与电影结合，能够拍出更好更叫座的片子。而当大数据遇见旅游，不仅能够让人们更好进行出行决策，还能促进旅游目的地或企业进行更好的营销决策。

做大数据是有门槛的，从数据的生产、存储、挖掘到价值利用都有不同产业各方的参与。大数据，首先数据要足够大才行，然后才是将原始数据进行加工、存储、挖掘进而产生价值。许多公司想把整个链条打通，真正做到的却极少。最近社科院发布了微博旅游白皮书，其中有三个关于大数据的重要结论，对旅游行业可能有重要的参考价值。作为大数据金矿的社交网络，能帮助旅游行业在“互联网+”时代突围？

结论一：旅游行业已经进入大数据时代

传统旅行社的弊端在于无法对旅游人群有精准的画像，一锤子买卖较多。在线旅游网站则积累了用户大量旅游交易数据和浏览数据，但对于背后的心里动机及社会学分析却是欠缺的。在社交时代，微博凭借海量的用户生产内容，形成大数据，将旅游行为进行前置，并对整个旅游行业产生深远影响。在自由行用户成为主流的今天，用户旅游行为与本人身份属性关联更直接，旅游相关行为在微博上的呈现更多、更实时，产生的数据更丰富、更真实。

白皮书指出，在线旅游和旅游O2O的发展，推动中国旅游业进入“旅游大数据”时代。大数据不但可以应用于旅游消费者和市场研究，同时也是旅游业开展精准营销传播的重要基础和手段。作为国内最大的旅游内容聚合和分享平台，微博成为旅游大数据来源的“金矿”。数据显示，微博上24%的用户喜欢在微博上分享旅游内容，28%的用户会在微博上搜索旅游目的地信息，81%的旅游者会在出游前查找攻略并受口碑影响。

微博也通过鼓励旅游达人在微博分享优质内容，以生产出更多优质的旅游线上数字内容。今年6月微博与阿里旅行联合举办#你不知道的旅行#活动，获得超过2万人次高质量长微博生产者参加，阅读量超过12.67亿。2015年“带着微博去旅行”上线仅两个月，旅游达人发布旅行攻略就达到9000多篇，其中阅读量超过10万以上的就有158篇。而连续多年举办的#带着微博去旅行#，活动举办第一年就吸引了7000万人次参与，2014年参与人次接近1亿。今年活动开展以来，用户发布的旅行照片、旅行视频、旅行攻略是去年同期的近3倍。微博庞大的旅游数据为整个旅游行业发展及旅游决策依据奠定坚实的基础。

结论二：微博大数据已经贯穿旅游产业链

微博上旅游用户的规模庞大，这是微博大数据能够连接旅游产业链的前提。白皮书显示，监测期内提及旅游相关话题的微博用户达到7708万人，占同期微博活跃用户的43.8%。用户在微博提及旅游话题的总次数为9.77亿次，搜索次数为9928.3万次，提及旅游并签到的总次数为1695.5万次。年轻用户是微博旅游用户的主流，82.7%的旅游用户年龄在15岁至30岁之间。此外，通过对微博用户旅游搜索的关键词分析，可以挖掘出用户关注度最高的景点。

大数据只有流转起来才有价值。在旅游兴趣用户规模庞大的基础上，微博通过引导PGC用户提供攻略和游记，以及旅游目的地和相关企业开展微博营销，正是在推动数据的流转。各大旅游目的地也开始充分意识到微博营销重要性，纷纷开始建立和运营官方微博账号阵地。截止今年7月，微博上旅游行业账号达到58888个，同比增长24.3%。主要旅游目的地官方微博1689个，其中包括58个省级旅游局官方账号、820个市县旅游局官方账号，国内184个5A景区和521个普通景区拥有官方账号，全球共200个国家、地区旅游局及景区景点开通了微博。白皮书还公布了国内各地区和海外旅游社交资产排名。

用户行为数据及旅游目的地、旅游机构社交数据就像一张旅游全景图，让产业链各方信息对称，看到自身的需求与供给的匹配，更加高效作出决策。微博触发的这种“连接”使大数据的应用更便捷、效果更直接。微博已融入旅游产业中的各个环节，成为唯一一个连接旅游爱好者、旅游达人、旅游目的地、旅游产业链的平台。

结论三：微博大数据与旅游市场呈现明显正相关

“大数据的核心就是预测。”维克托？迈尔？舍恩伯格在《大数据时代》中直接了当指出。微博上的大数据并不只是告诉你“现在是什么”，而是通过分析与判断、机器学习能力告诉你“未来有多大几率是什么情况”。而在旅游行业，微博的这种大数据愈加有用。

从白皮书透露出的信息看，微博大数据的实用性已经得到验证。微博上旅游相关内容的热度，与旅游市场的热度呈现明显正相关。以搜索为例，用户在微博搜索旅游相关信息的高峰，基本上与暑期、五一和十一出游高峰重合。在市场层面，北京市旅游发展委员会数据显示，去年冬季为旅游淡季，相应的同期北京旅游微博提及量也随之下降。从今年4月开始每月旅客接待量提升，也伴随着微博提及量的提升。

笔者认为，微博大数据的价值的应用还有很大发展空间。比如，根据网友搜索、目的地讨论等数据，以及从时间纬度上的数据，可以对目的地旅游营销及旅游出行安排产生较为准确的预期。这种前置的预期将对目的地旅游营销资源配比、旅游人群出游计划等产生深刻的影响，并推动旅游市场管理的预见性。比如十一前通过对微博上用户数据的分析，预判热点景区，为游客出行提供参考，景区也有所准备，以防临时爆堵的尴尬局面。

除旅游行业外，微博也在电影、音乐、综艺方面正在尝试“大数据＋”，用户在平台上产生的社交数据为娱乐业提供大量信息决策依据。当社交数据成为产业入口的前置，各行各业的变革即开始到来。在各垂直领域纷纷以“单点突破”为图腾的时候，需要看到的是，大的平台正在以“大数据”为壁垒，以高屋建瓴之势重新配置产业经济。

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⑸ 如何利用好大数据挖掘潜在用户

为什么要用大数据挖掘潜在用户？

随着互联网的发展以及消费市场竞争的加剧：新品牌、新赛道、新渠道、新营销打法层出不穷。在快速演化的市场格局下，如何建立竞争壁垒、持续保持增长，需要重新立足数字化时代新消费崛起的背景，以洞察消费者体验为核心，重塑品牌价值，缜密布局增长策略。

只有全面精细地挖掘消费者的心智变化，如消费者的年龄、性别、消费习惯、生活现状、兴趣点等等信息，才能为接下来的内部创新提供正确的方向。优质的消费体验是提升品牌忠诚度的关键，也是企业维持稳定盈利模式的重要基础。随着互联网的发展以及消费市场竞争的加剧，消费者的每一条社媒发布、每一次社交互动、 每一次线上购买， 都反映了消费习惯、态度和行为。收集、分析这些数据并制定行之有效的消费体验决策是企业的业务刚需，更是撬动增长的差异化打法。

如何确定目标消费人群？

传统市调——耗时、耗人力、成本高、样本数量有限，且存在受访者隐藏真实想法的可能。

社交媒体大数据——符合用户沟通和线上行为习惯，无需人力、数据可自动全天候采集，数据量和分析维度更丰富、更客观、可信度更高 。

传统的用户数据收集有以下挑战：

01 线上、线下顾客体验触点繁多，碎片化的信息分散于企业各部门，无法利用整合数据快速了解消费需求和顾客体验，赋能管理决策。

02 传统调研样本量小，执行周期长，统计结果往往滞后于消费趋势，难以转化为可执行洞察来赋能产品创新和营销增长。

03市场情报数据源单薄，难以应付快速演化的市场竞争格局，缺乏统一的工具进行竞品对标，无法做到知己知彼。

所以，如何全面了解目标人群，标签和分析

基于实时大数据和机器学习算法的消费体验洞察，是真正“以消费者为核心”组织企业资源配 置的有效解决方案。消费体验洞察能够帮助企业快速采集和理解消费者需求、产品口碑、竞品动态、 新品趋势和消费热点，进而驱动营销、研发、顾客体验、零售运营等职能部门的专业人士把握商业机遇，敏捷应对快速变化中的消费市场。

第一步，细分人群画像 —— 了解ta们是谁，在哪儿，喜欢什么？

最佳实践案例（食品饮料）

某国际知名连锁餐饮品牌希望深入了希望了解中国咖啡市场的核心消费群体及细分人群画像。 运用机器学习建模后，对该品牌及竞品相关的逾 120万条消费者评论和社媒、电商和短视频讨论展开聚类分析，梳理出四大核心消费人群。

DataTouch®️数据分析平台再结合行业品类分布数据，由分析师进一步深入分析出细分人群的饮用环境、口味、 包装不同痛点诉求，结合品牌优劣势和人群特点给出针对性建议，为品牌未来精准产品定位和沟通策略提供了有力的决策依据 。

第二步，基于细分人群画像，指引产品精准沟通策略，捕获机会细分赛道和差异化产品概念方向定位

在了解市场格局和产品创新方向后，客户希望了解目标趋势品类在核心创新方向的细分受众画像。运用机器学习建模后，对每个创新方向相关的近千万条消费者评论和社媒、电商和短视频讨论展开聚类分析，梳理出4-5个核心消费人群。

DataTouch®️数据分析平台再结合行业品类分布数据，品牌竞争格局和顾客体验满意度，由分析师进一步深入分析出细分人群赛道的生活方式、场景需求，市场份额，机会定位，和在每一个产品属性（功效、使用感受、产品形态、包装等）的NLP深度学习情感分析，提炼未满足的痛点诉求，结合品牌定位优劣势和人群特点给出创新产品的差异化建议，为品牌未来精准产品定位和沟通策略提供了有力的数据洞察驱动的决策依据。

⑹ 详细解读你所不了解的“大数据”

详细解读你所不了解的“大数据”
进入2012年，大数据(bigdata)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据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《》《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，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。
一、大数据出现的背景
进入2012年，大数据(bigdata)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据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《》《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，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在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。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。
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。
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)。

二、什么是大数据？
信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。
1、大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。
大数据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。从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义：“大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。”Kelly说：“大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
3、大数据应用，是指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

三、大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据（Traditionalenterprisedata）：包括 CRMsystems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫记录（CallDetailRecords），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。
3)社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
四、大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
2、是数据类别大和类型多样
数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
3、是处理速度快
在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
4、是价值真实性高和密度低
数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

五、大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(RamayyaKrishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素
各 行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

六、大数据的商业价值
1、对顾客群体细分
“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。
2、模拟实境
运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。
云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。
3、提高投入回报率
提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。
4、数据存储空间出租
企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。
5、管理客户关系
客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。
6、个性化精准推荐
在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。
以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。
7、数据搜索
数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。
运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。

七、大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益
比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。
2、能够推动增强社会管理水平
大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。
3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放
对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。
1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。
2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。
所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。

八、总结
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1)手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3)既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：
1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；
2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

⑺ 社交媒体中大数据的缺点有哪些

社交媒体中大数据的缺点有数据质量不高，保密性不强等缺点。

大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理，大数据归纳有五大特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

定义详解：

大数据（big data）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。

⑻ 如何用数据分析为管理层提供决策依据

用数据分析帮助管理层提供决策主要有以下三种 ：
1、外部数据的依据主要是以了解的行情和竞争对手的情况，让管理层能够更好的把握下一阶段发展计划；
2、内部数据团队业务数据、技术数据、生产统计数据结果可以帮助管理层更好分析出生产和销售报表更加容易打开市场；
3、业务数据可以通过分析看业务情况和市场前景，更好的部署战略，更加进一步运营好！

⑼ 大数据技术的应用

大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。

大数据应用的典型有：电商领悟、传媒领领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。

同时大数据的应用是把双刃剑，一方面可以为我们带来便利，另一方面也会造成个人隐私泄露的问题。