⑴ 大数据分析 应用的九大领域
大数据分析 应用的九大领域
随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢？下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域：
1.理解客户、满足客户服务需求
大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。比如美国的着名零售商Target就是通过大数据的分析，得到有价值的信息，精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外，通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。
2.业务流程优化
大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。
3.大数据正在改善我们的生活
大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。
4.提高医疗和研发
大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA.并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像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。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。
5.提高体育成绩
现在很多运动员在训练的时候应用大数据分析技术了。比如例如用于网球鼻塞的IBMSlamTracker工具，我们使用视频分析来追踪足球或棒球比赛中每个球员的表现，而运动器材中的传感器技术(例如篮球或高尔夫俱乐部)让我们可以获得对比赛的数据以及如何改进。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。
6.优化机器和设备性能
大数据分析还可以让积极和设备在应用上更加智能化和自主化。例如，大数据工具曾经就被谷歌公司利用研发谷歌自驾汽车。丰田的普瑞就配有相机、GPS以及传感器，在交通上能够安全的驾驶，不需要人类的敢于。大数据工具还可以应用优化智能电话。
7.改善安全和执法
大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。
8.改善我们的城市
大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。
9.金融交易
大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。
以上九个是大数据应用最多的九个领域，当然随着大数据的应用越来越普及，还有很多新的大数据的应用领域，以及新的大数据应用。
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⑵ 大数据对现代传媒的作用有哪些 很多人都不清楚
1、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。移动互联网来、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。这些与现代传媒息息相关，会进一步推动现代传媒的发展。
2、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”。将会改变现代传媒的发展，是非常巨大的变化。
⑶ 大数据时代下的社交网络
大数据时代下的社交网络
互联网的发展为社交网络的发展奠定了基础，社交网络的发展同时也为让互联网的关系网越来越复杂，在这个需求背景下，就提出了一个社交图谱的概念，也就是网络社交上表示人与人之间关系的网络图谱,但是我们有没有想到，其实社交图谱也是大数据时代的一个产物。
FB的创始人扎克伯格就是提出了社交图谱的概念，也让他的网站获得了成就，在大数据时代下的社交网络在对于用户分类、用户行为以及人际关系上有更加明显的表现力，通过这些用户行为分析，可以时时刻刻与用户之间进行互动看，也可以为用户提供很多需要的信息和观点。
最近很多社交网站也开始使用大数据了，进行网络的分析，从一些简单的人际关系的分析，到与他们相关行为的数据分析，不管是对人还是对时间，可能彼此之间都有一些内在的联系，因为社交网络时时都有动态在更新，根据这些信息来预测用户接下来可能产生的行为，这个是社交图谱也是大数据分析的目的之一，但是真的可以这么快就实现吗?还是说只是天方夜谭，当然现阶段的社交大数据还是处于探索阶段，更好的潜能还在等待着被激发。
同时大数据技术的应用也使得社交网络的图形分析有了更进一步的发展，伴随着需求的不断发展，数据的产生以及数据收集的难度越来越大，大数据分析工作也在不断的增长，这也促进了大数据的分析实时性以及需求性都达到了一个新的高度，当然我们也不会满足现阶段的大数据规模，通过不断的推动社交网络图形化，大数据的复杂程度也会提升到下一个高度。
如果你对大数据有兴趣，同时你对社交网络也有兴趣，随着大数据技术的不断发展，在未来的很长一段时间里，将会有更多的组织从事这方面的研究和发展，社交网络图形化的处理技术也会不断发展。
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⑷ 大数据在未来将进一步体现价值
大数据在未来将进一步体现价值
日常生活中，能够制造出数据的领域遍布各个行业，商务贸易、在线视频图像资料、社交网络媒体信息、企业信息管理以及电子政务等等，都会涉及到大数据。
而在过去的三年里，所产生的数据量比以往四万年的数据量还要多，大数据时代的来临已经毋庸置疑。这一变化所带来的挑战是成功的企业在未来发展过程中必须要面对的。只有那些能够运用这些新数据型态的企业，方能打造可持续的重要竞争优势。
数据要灵活、数据要迅速
Guess拥有多条产品线，但如何在众多服装产品之中选定主推款式或者配件风格却是左右销售走势的关键性因素。为了做出正确的决策，数据分析机制需要对电子表格中的所有数据进行查询。整个过程花费了数百小时，公司高级副总裁兼CIOMichaelRelich也由于大量查询失败而不得不面对着响个没完的电话。在了解到Guess如何处理主数据之后，Relich与他的技术团队开发出一套二维码方案，顾客可以利用iPad对其扫描并在屏幕中查看关于对应服装的详细信息。
这个项目并非什么策略规划或者长期移动措施的一部分。恰恰相反，它完全源自顾客们的实际需求。事实上目前大多数大数据分析项目都直接受到客户的推动。在半导体芯片制造商博通公司高级副总裁兼CIOWilliamMillerJr.看来，这意味着技术人员应该将眼光放在需求之前而不能仅仅一路追赶需求的脚步。
公司的工程师们还组建了私有云环境，这保证工作人员能够在一天的任何时段(包括夜晚)灵活开展工作。博通公司日前刚刚收购了一家新公司，外来员工们在周一上班时赫然发现自己熟悉的方案与工具仅仅用了一个周末就完全整合入博通的工作环境当中——这正是灵活性的突出体现。
数据可视化满足切实需求
要想让大数据方面的投资收到成效，我们必须保证由分析工具生成的信息以可视化形式呈现在工作人员面前。过去，利宝互助国际保险集团每个季度会收到一份长达80页的运营报告，高管团队则需要花费数小时时间来阅读并了解其中的内容。
将这份长篇大论转化为一张包含关键性绩效指标的列表需要分步进行，Lefebvre解释称。首先，决定需要为哪些关键性问题找出答案。然后，创建一系列分组报告。最后，进行数据可视化处理。整个过程意在“通过整理让数据满足切实需求。”Lefebvre还补充称，为了让报告真正能够指导工作、转化过程往往要花一个季度以上的时间。
让人们使用数据仓库是个巨大的难题，尤其是在零售行业这一问题就显得尤为突出，因为买家往往拥有非常强烈的直觉判断。Guess公司的解决方案会首先将有价值数据经过格式转换后交付给黑莓平台，接着由以Flash支持的信息面板对其进行可视化处理，最终再将结果传递至iPad应用程序。将每家零售店的销售数据汇总起来能效提高决策制定的速度、同时减少规划会议的次数。
实时数据可视化则并不局限于数字本身。利宝保险公司的现场风险工程师们能够将实际情况拍成照片并上传至数据库端。在这里，图片会再次接受保险费率工程师的检查。根据Lefebvre的说法，这种机制能让保费赔付工作的审核周期由过去的几天缩短为现在的几小时。
有人预测，在未来五年里，大数据将逐渐成为越来越多CIO工作中的一部分。仅对原有价值链各个环节的数据进行分析，已经不能满足需求，他们需要借助大数据战略打破数据边界，了解更为全面的运营及运营环境的全景图。
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⑸ 大数据正在潜移默化的十三个行业
1、电视媒体
大数据应用案例之电视媒体——对于体育爱好者，追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情，因为有超过上百个赛事在 8000 多个电视频道播出。而现在市面上有开发者开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序—— RUWT，它已经可以在 iOS 和 Android 设备，以及在 Web 浏览器上使用，它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目，在电视的哪个频道上找到，并让他们在比赛中进行投票。
对于谷歌电视和 TiVo 用户来说，实际上 RUWT 就是让他们改变频道调到一个比赛中。该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名，用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。
2、社交网络
大数据应用案例之社交网络——数据基础设施工程部高级主管 Ghosh 描绘的 LinkedIn 数据构建图，其中就包括 Hadoop 战略部署。
几年前，LinkedIn只是一家普通的科技公司。而现在，其俨然成为一个工程强国。LinkedIn 建成的一个最重要的数据库是 Espresso。不像 Voldemort，这是继亚马逊 Dynamo 数据库之后的一个最终一致性关键值存储，用于高速存储某些确定数据，Espresso作为一个事务一致性文件存储，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的 Oracle 数据库。
它最初的设计就是为了提供 LinkedIn InMail 消息服务的可用性，该公司计划今年晚些时候将推出开源
3、医疗行业
大数据应用案例之医疗行业—— Seton Healthcare 是采用 IBM 最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过 3000 次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类 App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
Express Scripts 就是这么一家处方药管理服务公司，目前它正在通过一些复杂模型来检测虚假药品，这些模型还能及时提醒人们何时应该停止用药。Express Scripts 能够解决该问题的原因在于所有有关数据。因为它每年管理着 1.4 亿处方，覆盖了一亿美国人和 65,000 家药店，虽然该公司是能够识别潜在问题的信号模式，但它也使用数据来尝试解决某些情况下之前曾经发现的问题。
他们还着眼于一些事情，如所开处方的药物种类，甚至有人在网上谈论医生。如果一个医生的行为被标记为红色的旗帜，那么他在网络上是个好人的形象，更是你所需要的医生。
4、保险行业
大数据应用案例之保险行业——保险行业并非技术创新的指示灯，然而 MetLife 保险公司已经投资 3 亿美金建立一个新式系统，其中的第一款产品是一个基于 MongoDB 的应用程序，它将所有客户信息放在同一个地方。
MongoDB 汇聚了来自 70 多个遗留系统的数据，并将它合并成一个单一的记录。它运行在两个数据中心的 6 个服务器上，目前存储了 24TB 的数据。这包括 MetLife 的全部美国客户，尽管它的目标是扩大它的国际客户和多种语言，同时也可能创建一个面向客户的版本。它的更新几乎是实时的，当新客户的数据输入时，就好像 Facebook 墙一样。
大多数疾病可以通过药物来达到治疗效果，但如何让医生和病人能够专注参加一两个可以真正改善病人健康状况的干预项目却极具挑战。安泰保险目前正尝试通过大数据达到此目的。安泰保险为了帮助改善代谢综合症患者的预测，从千名患者中选择 102 个完成实验。在一个独立的实验室工作内，通过患者的一系列代谢综合症的检测试验结果，在连续三年内，扫描 600,000 个化验结果和 18 万索赔事件。将最后的结果组成一个高度个性化的治疗方案，以评估患者的危险因素和重点治疗方案。这样，医生可以通过食用他汀类药物及减重5磅等建议而减少未来 10 年内 50% 的发病率。或者通过你目前体内高于 20% 的含糖量，而建议你降低体内甘油三酯总量。
5、职业篮球赛
大数据应用案例之职业篮球赛——专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，可否找到两三个制胜法宝，或者至少能保证球队获得高分， Krossover 公司正致力于此。
在每场比赛过后，教练只需要上传比赛视频。接下来，来自 Krossover 团队的大学生将会对其分解。等到第二天教练再看昨晚的比赛时，他只需检查任何他想要的——数据统计、比赛中的个人表现、比赛反应等等。通过分析比赛视频，毫不夸张地分析所有的可量化的数据。
6、能源行业
大数据应用案例之能源行业——智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来 2 ~ 3 个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。
维斯塔斯风力系统，依靠的是 BigInsights 软件和 IBM 超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足 1 小时便可完成。
7、社会生活
大数据应用案例之社会生活——印度有一档非常受欢迎的电视节目 Satyamev jayate，该节目整理并分析社会民众关于争议话题的各种意见，包括女性堕胎、种姓歧视和虐待儿童等社会热点问题，并使用这些数据来推进政治改革。
虽然目前只播放了 13 集，但是来自各方的反馈数据不容小觑。来自印度电视和世界各地的 YouTube 上的 400 万观众;超过 1.2 亿人在其网站、Facebook，Twitter，YouTube 和移动设备上已连接 Satyamev jayate ;超过 800 万的人通过 Facebook，网络注释，文本消息及电话热线等方式发送 14 万个回应，每周有超过 10 万个新观众进行回应。
8、公路交通
大数据应用案例之公路交通——在洛杉矶开过车的人一定都经历过那里噩梦般的交通拥堵情况。目前政府在 I-10 和 I-110 州际公路上建立了一条收费的快速通道。政府可通过大数据引导驾驶人员在该通道上的行驶情况，保证交通畅通。
施乐就是参与此次项目的公司，它的抗拥塞项目，包括用 ExpressLanes 、动态定价，上升的需求等等以维持某种秩序的想法。施乐公司的首席技术执行官表示，如果司机支付给驾驶热车道(高占用收费系统)，他必须保证车速每小时 45 英里左右。如果交通开始拥堵，私家汽车的支付价格将上升，以减少他们进入，而将车道用于高占用率的车辆，例如公共汽车和大巴车。
施乐还有另一个项目在洛杉矶称为 Express Park，目标是让人们知道他们何时即将离开房子，在哪能找到停车场和花费金额。不仅要确保定价，同时更要确保数据实时到达用户手中。例如，应当提前 40 分钟告知用户停车位置。
9、汽车制造
大数据应用案例之汽车制造——当问起汽车的制造过程，大多数人脑子里随即浮现的是各种生产装配流水线和制造机器。然而在福特，在产品的研发设计阶段，大数据就已经对汽车的部件和功能产生了重要影响。
比如，福特产品开发团队曾经对 SUV 是否应该采取掀背式(即手动打开车后行李箱车门)或电动式进行分析。如果选择后者，门会自动打开、便捷智能，但这种方式会影响到车门开启有限的困恼。此前采用定期调查的方式并没有发现这个问题，但后来根据对社交媒体的关注和分析，发现很多人都在谈论这些问题。
10、零售业
大数据应用案例之零售业，某公司是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。
希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。Informatica 的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。
零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17% 的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。
11、总统竞选
大数据应用案例之总统竞选——许多人通过 Facebook 更新个人状态、分享图片以及他们"喜欢"的内容。奥巴马的总统竞选运动也通过使用社交网络的各种数据功能完成了竞选，他们不仅通过社交网络寻找支持者，而且还通过社交网络召集了一批志愿军。
早在 2006 年，Facebook 联合创始人，克里斯·休斯就建议扎克伯格在网站上推出相关服务，帮助总统候选人在 Facebook 上建立个人主页，以便他们进行形象推广。2006 年 9 月，Facebook 全面开放，用户数量爆炸式增长，在年底达到 1200 万。这一过程恰好有利地推升了奥巴马的知名度。此后，在克里斯的辅佐下，奥巴马掀起了一系列的网络活动，在 Facebook、MySpace 等社交网站上发表公开演讲、推广施政理念，赢得大量网民支持，募集到 5 亿多美元的竞选经费。
最终，"黑人平民"战胜了实力雄厚的对手，成为美国历史上第一位黑人总统，之后，在第二次的选举中更获得连任。此次选举被认为是美国民主的巨大进步，而互联网则提供了前所未有的实施手段，其中尤以 Facebook 代表的社交网站最为突出，以至于有人戏称之为 " Facebook 之选"。
最近上任的川普...算了不说了...简直就是一个喷子...
12、电子邮件
大数据应用案例之电子邮件—— MailChimp 的核心业务是提供电子邮件服务，它在一年内为大约 300 万用户发送了 350 亿封邮件。不过真正能体现 MailChimp 未来价值的则是该公司对这些邮件数据的处理和分析。
MailChimp 的一个重要任务就是搞清楚如何帮助客户更好地了解他们所发送的信息。考虑到这一点，该公司建立了一个服务叫 Wavelength，向客户展示了与他们相似的其他讯息。这个系统使得 Wavelength 能够储存公司数据库中每个邮件地址发生的互动。这意味着告诉了你,用户打开了什么样的邮件，何时打开，他们点击了什么链接，还有订阅了什么邮件。MailChimp 也有一个功能叫做 Ecommerce360，能让客户通过转换来跟踪点击。
13、音乐
大数据应用案例之音乐—— 十多年前，音乐元数据公司 Gracenote 收到来自苹果公司的神秘忠告，建议其购买更多的服务器。Gracenote 照做了，而后苹果推出 iTunes 和 iPod，Gracenote 从而成为了元数据的帝国。
在车内听的歌曲很可能反映你的真实喜好， Gracenote 就拥有此种技术。它采用智能手机和平板电脑内置的麦克风识别用户电视或音响中播放的歌曲，并可检测掌声或嘘声等反应，甚至还能检测用户是否调高了音量。这样，Gracenote 可以研究用户真正喜欢的歌曲，听歌的时间和地点。
Gracenote 拥有数百万首歌曲的音频和元数据，因而可以快速识别歌曲信息，并按音乐风格、歌手、地理位置等分类。 作者 佚名 本文转载至网络，如涉及抄袭请联系我们
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 当代的社交软件对大数据有怎样的运用表现
一、社交网络到社交媒体文化
社交网络根据节点与节点的联络，区别于传统的群体内的沟通交流。根据同样的个人爱好，亲属关系等方法集聚在一起。在互联网技术中，持续进入和撤出一个人群，对同一个人群主要表现出信任感。个体和个体之间的互动交流，内部相对性密切，外界相对性稀少，临时维持的一种相对性平稳的关联。
二、亲子早教合理，优质教育资源
亲子早教并不是填鸭式课堂教学，也不是塑造“天才儿童”，只是根据亲子早教产生恰当的人格特质。根据世界各国文化教育数据分析，给予有效文化教育计划方案，因人施教，寻找归属于自身的起跑点。融合线上教育，推动高品质教学资源的共享和运用。
三、医疗平台融合
根据小区，社区居委会，儿童福利院等组织对本地的老年人，如年纪，居所，身体状况，病症情况等开展登记。老年人可根据手机app，简易实际操作推送寻求帮助信息，获得目的性的救助，附近医院企业开展立即照护、医治，避免出现意外的发生，预防不能错过最好的治疗时间。
四、面部人脸识别
最先根据面部识别技术性开展人脸识别算法、面部识别、性别鉴别、年龄层鉴别等解决搜集观看广告、数字标牌用户的信息。在搜集很多数据信息以后运用数据处理技术指标分析客户对内容的爱好，为不一样性别、年纪、情绪状态的客户给予更为个性化的内容，在不同时间段推广不一样内容做出参照根据，注重人与物之间的联络，对于不一样的人，动态性完成广告宣传等消息推送。