大数据效益分析

㈠ 大数据带来了哪些效益

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。
2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。
3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

㈡ 如何正确认识大数据的价值和效益

大数据是指“无法用现有的软件工具提娶存储、搜索、共享、分析和处理的版海量的、复杂的权数据集合。”业界通常用 Volume、Variety、Value、Velocity来概括其特征。 大数据的价值可以概括为“资源优化配置”。

㈢ 自由数据告诉你，大数据分析哪个领域运用最多

大数据有很多奇妙得运用，帮助人们真正从中获益。社会中的大多数企业基本会受到大数据分析的影响，但大数据是是如何增加企业及其产品价值的呢？

下面让我们来看看9个大数据高效益运用的关键领域：

1.拓展客户，分析客户需求，提供客户需要的服务

这是大数据应用最普遍，也最广为人知的一个领域，其主要方向是企业通过大数据分析更好地了解自己客户的行为和喜好。为了更全面的获得这些信息，企业都热衷于手机社交媒体、浏览器日志、文本分析和传感器的相关数据。一切工作的总目标是创建预测模型，比如美国零售商Target通过大数据分析可以准确地预测客户什么时候想要小孩，沃尔玛可以更好地预测哪些产品将会热卖，而政府能更好的掌握政务与群众生活的相关性。

2.企业对内优化业务流程，提升工作效率

在很多领域中，大数据越来越多地用于业务流程的优化，主要手段是收集社交媒体数据、网络搜索趋势及天气预报等方面大数据信息，进行大数据分析，从中挖掘出有针对性的预测信息，使得包括零售商在内的大多企业可以准确精细的分析出自身业务流程的优势和不足，并根据大数据分析得出的结论找到合适的调整方式与业务模式。比如人力资源业务流程也能够通过使用大数据分析来改进，优化人才招聘，衡量企业文化和运功参与度等之类的问题。

3.机器和设备的性能优化

在大数据时代，机器和设备的发展趋势必然是更加智能和自主化，像被大数据工具运行的谷歌自驾车、GPS及强大的计算机和传感器，在未来的道路上，不再需要人工的干预。

4.国家提高安全和执法

信用卡安全、网络安全、犯罪活动等都是治安执法的不变的主题，警察可以使用大数据工具来捉住最烦，预测犯罪活动，而信用卡公司可以利用大数据工具来检测欺诈性交易。大数据被广泛运用于治安执法的过程中，提高了执法的灵敏性，增加了对犯罪和恐怖主义活动的可控、可预测性。

5.智慧城市建设和智能化转型

大数据在国家安全和执法中的运用，改善了安全和执法，同时也是城市与国家转型的必要工具。很多城市都在试点运用大数据分析技术，将交通和公共设施纳入智能化的范围，试图转变为智能城市。大数据分析技术基于城市的实时交通信息、社交媒体和天气数据，适时优化交通情况，汇总成实时交通讯息。除此之外，在城市和国家转向智能化的过程中，大数据工具和技术能提供的是一个不可或缺的平台和道路。

6.个人生活中息息相关的大数据

适用于政府和企业的大数据，其实也适用于个人的生活。当人工智能产品进入日常的生活（如智能手表），我们就可从穿戴设备的应用中生成数据，追踪个人的热量消耗、睡眠模式等。甚至大数据也能成为寻找爱情的好帮手，众多社交平台和网站都运用大数据工具和算法分析用户的属性等其他信息，帮助自己的用户寻找到最合适的对象。

7.大数据使医疗技术应用和研发更快捷、高效

如每个人能受益于智能产品一样，在医疗卫生领域，大数据也能帮助医生更好的研究、诊断和治疗疾病。目前，大数据技术已被用来监视早产婴儿以及患病婴儿，记录每次心跳，分析呼吸模式，医生能在任何不适症状出现之前预测24小时内的病情，使得患病婴儿得到更早的救助。未来的临床实验不仅局限于小样本，更会服务于每个人，并且使医护人员与研究人员能更好地理解和预测疾病模式，运用大数据分析的计算能力能在几分钟内解码整个DNA，缩短找到新治疗方法的周期。

8.全方位追踪运动员以获得更优的改进

在运动领域运用大数据分析技术已不占少数，这样的监测几乎渗透进了运动员生活的方方面面。比如网球鼻塞的TBM Slam Tracker工具，它使用视频分析追踪足球或棒球比赛中每个球员的表现。而若在运动器材中使用传感器技术，（如篮球或高尔夫俱乐部）则是通过获得鼻塞的数据，以分析结果为依据进行改进。除此之外，不少的精英运动队还利用智能技术追踪赛外运动员的活动，获得其营养状况及睡眠，甚至是社交对话等更日常、细节的信息监控其情感状况。

9.金融交易中使用，精准卖出和买入

金融行业应用大数据主要是在金融交易一块，尤其是高频交易（HFT）领域。大多数股权交易都是通过大数据算法进行的，这些算法越来越多地开始考虑社交媒体和新闻网站的影响因素，以此在几秒内作出买入和卖出的决定。

上述9个领域是目前应用大数据最多的领域，随着大数据工具越来越普及，还会有更多的其他应用领域，以及更多新的应用。

提供大数据工具和技术的平台也会随之增多，覆盖领域更广更全。作为国内优秀的企业数据定制服务平台之一， 自由数据 致力于为企业和开发者提供优质的数据资源、 API接口 和 数据定制服务 等，重点覆盖企业征信数据、 金融数据 、 社会舆情 、 生活数据 等领域。

㈣ 大数据分析的工作原理及其优势

企业将原始数据转换为更实用的信息，以获得更好的见解，并做出明智的决策，这就是大数据分析发挥的作用。

大数据分析主要是对大量数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。

在人们的工作和生活中，都会产生大量数据。人们每次打开电子邮件、在线联系他人、使用智能手机应用程序、与任何客户支持代表交谈、进行在线购买或联系虚拟助手时，服务提供商和开发商都会收集这些原始数据。这些庞大的、无组织的数据集群被称为大数据。

简单来说，大数据普是海量的数据，这些数据集形式多样，来源也多种多样。数据就是业务组织的骨干，也是不可或缺的部分，就像其他业务应用程序（例如客户分析和财务应用程序等）一样。

企业因此了解数据收集的重要性，他们不断地收集越来越多的原始数据。然而这还不够。企业必须将原始数据转换为更实用的信息，以获得更好的见解，并做出明智的决策。这就是大数据分析发挥重要作用的地方。

什么是大数据分析

大数据分析主要是对大数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。“有用信息”这一术语是指识别不同的模式、链接、客户偏好、市场趋势，以帮助企业做出更好、更明智的决策。

在通常情况下，数据分析帮助企业评估数据集并将其转化为有用的东西。但是，由于更高级的分析，大数据分析是一场更复杂的游戏。大数据分析拥有先进的元素，例如假设分析、统计算法、预测模型等。

自从2000年以来，“大数据”一直是商业领域的流行术语。商业实践随着时间的推移而发展，数据收集一直是任何商业组织的首要目标。大数据分析确保原始数据得到最大程度的利用。但问题是，大数据分析如何工作？

大数据分析如何工作？

大数据分析是指对收集的大量原始数据进行处理、清理和分析，并将其转化为企业的强大资产。这是这个过程的工作原理。

（1）数据收集

不同企业的数据收集过程各不相同。由于技术进步，企业可以从各种来源收集无组织的数据集群，例如POS（销售点）、社交媒体、在线调查、客户购买模式、客户反馈、云计算应用程序、移动应用程序、手机记录、电子邮件、等所有数据首先从任何可能的来源收集到原始数据仓库。

（2）数据处理

在收集和存储数据后，数据专业人员会介入为分析查询进行数据分区和配置。一般来说，有两种处理数据的方式，其中包括：

●批处理随着时间的推移处理大型数据块。当企业在收集和分析数据之间有足够的时间时，批处理是有益的。

●Steam可以处理小批量数据，缩短了收集和分析数据之间的延迟时间。Steam流程与批处理流程相比更复杂、更昂贵，主要用于管理层必须做出快速决策的时候。

（3）数据清洗

无论是大数据加载还是一小批数据，都需要进行清理和过滤以提高数据质量。必须仔细检查、消除或说明任何重复或不相关和格式不正确的数据。为什么？因为脏数据或质量较差的数据可能非常具有误导性，并且会影响洞察的质量。

（4）数据分析

将大数据转换为可用格式肯定需要一些时间。一旦完成，高级分析可以将大数据转化为有价值和实用的见解。以下是一些常见的数据分析技术。

●数据挖掘。它通过识别异常和生成数据集群对大型数据集进行分类以确定模式和链接。

●深度学习。深度学习利用机器学习和人工智能从复杂的数据集群中寻找模式和有用的信息。

●预测分析。该技术使用企业过去的数据来评估模式并预测未来，以最大程度地减少风险和威胁。

大数据分析的好处

更快地检查数据的能力对任何企业都是有益的，因为它可以帮助企业快速回答重要问题。

大数据分析很重要，因为它允许企业使用来自各种来源的大量数据来识别机会和风险，帮助企业快速有效地行动。大数据分析的一些好处包括：

●成本效益。帮助企业确定更好、更有效的开展业务的方式。

●产品开发。更好地了解客户的需求和愿望会导致开发更好的产品。

●市场洞察力。跟踪市场趋势和客户的购买行为。

结语

可以肯定地说，大数据分析现在在商业市场运行，因为信息在数字时代就是力量。大数据分析正在帮助企业发现他们从不同来源收集的海量数据集下的隐藏真相。在没有大数据分析的情况下，在竞争激烈的商业市场中蓬勃发展只能是一个梦想。

㈤ 大数据平台的目的和意义，其主要内容和能达到的经济利益和社会效益是什么

大数据抄平台袭：是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。

大数据平台是为了满足企业对于数据的各种要求而产生的。

大数据平台的功能：

1、容纳海量数据

2、速度快

3、兼容传统工具

4、利用Hadoop

5、为数据科学家提供支持

6、提供数据分析功能

㈥ 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据使用必须承担保护的责任与义务

我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。

数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。

㈦ 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据量大是大数据具有价值的前提。

当数据量不够大时，它们只是离散的“碎片”，人们很难读懂其背后的故事。随着数据量不断增加，达到并超过某个临界值后，这些“碎片”就会在整体上呈现出规律性，并在一定程度上反映出数据背后的事物本质。

这表明，数据量大是数据具有价值的前提，大数据具有大价值。大数据的“大”是相对的，与所关注的问题相关。通常来说，分析和解决的问题越宏观，所需要的数据量就越大。

2、数据关联是大数据实现价值的基础。

运用大数据解决的问题通常涉及多部门、多领域、多个体、多视角，单纯的数据量的积累不一定能让人认识事物的全局，只有将不同侧面、不同局部的数据汇聚起来并加以关联，才能产生对事物的整体性和本质性认识。

数据汇聚使数据可能产生价值，数据关联使数据实现价值，因此必须推动数据开放共享。政府、企业是大数据的主要拥有者。要推动大数据转化为发展动能，就要保障数据供给和合理合法开放共享。

3、计算分析使大数据最终产生价值。

大数据通常价值巨大但价值密度低，很难通过直接读取提炼价值。只有通过综合运用数学、统计学、计算机等工具进行大数据分析，才能使大数据产生价值，完成从数据到信息再到知识和决策的转换。

大数据价值链包括数据采集、流通、储存、分析与处理、应用等环节，其中分析与处理是核心。如果只存储不分析，就相当于只买米不做饭，产生不了实际效益。

当前，我国大数据产业在某些环节（如储存）过于集中，有产能过剩之虞，但在分析与处理环节的产能又严重不足，这应引起关注。还要看到，传统用于分析数据的统计学方法和数据挖掘方法对于大数据并不适用，必须重建大数据的统计学基础、计算基础与数据挖掘方法基础。

4、广泛使用使大数据效益倍增。

大数据及其产品具有易复制、成本低、叠加升值、传播升值等特点，能够被广泛、重复、叠加使用，具有较高的边际效用和正外部性。同一组数据不仅可以在合理合法的前提下以较低成本提供给不同使用方，使单一数据服务多个主体。

而且还可以针对不同目的、使用不同方法进行分析，使单一数据产生多样价值。因此，大数据能够一次投入、反复使用，产生倍增效益，有利于提升各行各业应用数据解决困难和问题的能力。

5、大数据是新型生产要素和重要的基础性战略资源，蕴藏着巨大价值，经过深入挖掘并加以应用，能够有力推动经济转型发展，重塑国家竞争优势，提升国家治理现代化水平。

大数据是能够靠制度、积累、科技撬动的，因而可以成为欠发达地区异军突起的发展驱动力。大数据具有通用技术性，可以广泛而深入地应用于企业生产、政府管理和社会治理、民生改善等各个领域。

产生难以估量的价值和效益。各级领导干部、企业家、创业者乃至全民都应形成大数据思维，提高自觉、合法、有效利用大数据的意识，增强利用数据推进各项工作的本领，使大数据在经济社会发展中发挥更大作用。

㈧ 大数据分析有哪些优势

①大数据计算提高数据处理效率，增加人类认知盈余

大数据技术就像其他的技术革命一样，是从效率提升入手。通过大数据计算节省下来的时间，人们可以去消费，娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能，增加人类认知盈余，帮助人类更好地改造世界。

②大数据通过全局的数据让人类了解事物背后的真相

相对于过去的样本代替全体的统计方法，大数据将使用全局的数据，其统计出来的结果更为精确，更接事物真相，帮助科学家了解事物背后的真相。大数据带来的统计结果将纠正过去人们对事物错误的认识，影响过去人类行为、社会行为的结论，带来全新的认知。

③大数据有助于了解事物发展的客观规律，利于科学决策

大数据收集了全局的数据，准确的数据，通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相，通过数据分析出人类社会的发展规律，自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律，通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策。

④大数据提供了同事物的连接，客观了解人类行为

大数据技术连接了人类行为，通过大数据将人类的行为数据收集起来，经过一定的分析后来统计人类行为，帮助我们了解人类的行为。

⑤大数据改变过去的经验思维，帮助人们建立数据思维

出现大数据之后，我们将会面对着海量的数据，多种维度的数据、行为的数据、情绪的数据、实时的数据。通过大数据计算和分析技术，人们将会得到不同的事物真相，不同的事物发展规律。各国政府和企业将借助于大数据来了解民众需求，抛弃过去的经验思维和惯性思维，掌握客观规律，跳出历史预测未来的困境。