『壹』 关于大数据，证券公司的客户服务可以这样玩
对证券公司来说，开户的股民就是他们的用户，如何利用大数据来提供更好的用户体验，怎么用，恐怕是很多证券公司都考虑的问题。正如周鸿祎在自述中说的，其实很多时候企业并不需要去搞那些惊天地的大创新，贴近用户使用体验、增加用户好感的微创新可能更实用。
我就冒昧的尝试着从一个股民的角度，提提证券公司可以怎么利用大数据。数据的来源可以主要是客户行为数据的分析。
第一，可以从客户交易的数据中挖掘。
1、客户交易过的
2、操作频率高的
3、持有时间长的
4、客户赚到钱的、赔了钱的
5、客户放到自选股里的
对于以上几类情况，最简单的就是将有关证券、行业的最新消息弹给用户，提示阅读。
其次，完全可以借助证券板块的分类，对以上客户交易的股票属于相同、相关的板块的股票，以小窗或通知的形式，在手机、网上交易终端上弹出给用户，并标注说明“与您操作的某某股票同属xx行业且具有较好投资前景的股票，为您精选了N只，请您笑纳！”。 这个层次比较肤浅，稍深入一点，可以建立一个选股模型，在推荐的板块和股票中，进一步从上市公司基本面分析、技术指标分析，精选个股推送给用户。
我们还可以进一步发挥下，对某用户交易的数据再挖几铲子，可以对其历史交易记录再分析一下，结合具体股票的基本面、技术走势和时间等要素，归纳出用户成功率高的操作模式，为用户提供他自己都没有想到的投资策略。你说这够贴心不？（当然，屡战屡败的用户可能就真的无法总结出这百战多胜的依据了，幸亏我还有过胜利记录，虽然不多，嘿嘿）
如果政策允许，完全可以在ta准备交易某证券时，提示：您的选择太英明了，本公司今天已有x位用户与您英雄所见略同，购买了此证券！或者，您真是有独到见解，今日您是对此股票第一位钟情者！让ta可以换个角度考虑一下自己的交易是否合适。
第二、将客户交易情况统计形成数据分析图表，作为增值服务提供给股民。
可以提供多种分析角度，供股民选择。比如：从证券类型，大盘、中小板、创业板、债券、基金、理财产品等分类统计和显示交易额及盈亏比例，让股民明了自己究竟哪类证券做的成功；从时间角度，按月份、加上重要节假日，看看哪个月赚钱多，运气旺；还可以从交易方式，按电脑软件委托、手机下单、电话委托等。
可以分析提供股民的投资爱好，比如：行业上热衷煤炭、高科技、农林牧副渔等，形态上追涨、抄底等，操作上短平快、长期持有等，哪个方面收益大，哪个收益小。
第三、 （参考前一条）将提炼出来的成功率高的股民投资策略，转成一个产品的形式 。
根据其核心要素和特点，起个名字，比如：涨停板敢死队策略、APEC蓝选股策略等等，可以将这些策略产品放在公共平台上供其他人选择使用或购买。当然，如果真的不错，可以考虑收费哦。然后，给这些策略标注上，“已经有xxx位用户选择”的类似内容，让客户找到认同感。
还可以从年龄上区分，划分为“激进青春”、“沉稳岁月”、“从容暮年”等，供我们股民自己对号找适合的位置。
第四、非交易方面的增值服务。
1、交易地点的安全提醒。可以从发送交易的电脑IP地址、手机位置信息，获取到客户所在地理位置，与客户基本信息中的地址（或经常交易的地址）比较，提醒客户不在通常交易地点注意账户安全。（这个是模仿QQ登录提醒的哦。哈哈）
2、顺着第1点，如果客户在外地，可以自动推送当地天气预报、吃住推荐、小吃、旅游景点等信息。哦，当地如果有营业网点，那也可以推给客户，最好能为提供享受到某些待遇就更美啦。
3、好吧，我想了这么多了，剩下的大家自己开动起来拓展思路吧！嘿嘿。
『贰』 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
『叁』 大数据时代是什么
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。 “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关注。
一.产生背景
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据，氏数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。
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。
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。”
二. 特征
1.数据量大（Volume）歼凯首
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）。
2.类型繁多（Variety）
包孙州括网络日志、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。
3.价值密度低（Value）
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。
4.速度快、时效高（Velocity）
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。
『肆』 在哪购买国金百度大数据基金购买
网络与国金证券联合宣布，共同推出大数据量化基金——“国金网络大数据基金”。
国金网络大数据基金”是面向二级市场的具投资潜力的基金产品，首期募资规模为5亿元。与传统量化投资相比，其最大的特色是在投资模型中纳入“人”的因素。
网络从互联网大数据中提取与“人”密切关联的数据，经过大数据挖掘和智能化处理，实现描摹用户画像、精准识别网民金融意图、洞察股民情绪、预测行业市场走向。
具体从双方的分工来看，网络为证券机构在择时和选股等决策提供考量因子；国金证券则通过精准选股、动态捕捉套利机会、及时优化量化模型，实现提升投资收益，降低投资风险。
这是继与中信银行、安联保险先后合作成立百信银行、百安保险之后，网络在证券领域再次联手传统金融机构，利用大数据技术掘金二级市场。至此，网络已基本完善了其在金融三大版块的布局。
『伍』 当传统金融模式遇到了大数据后会有哪些转变
大数据对金融最重要的影响，在于其能使一部分长尾需求得到满足。
金融行业是很有专互联网机会的行业，属更是很有大数据潜力的行业。
大数据时代，互联网创新、平等、普惠的精神，将慢慢融入金融。这种二八定律会慢慢改变。
二八定律：在当前利率非完全市场化与小微企业抵押担保品欠缺的情况下，采用传统信贷技术从事小微金融，需付出的边际成本与服务大企业相差不大，在信贷供给资源仍显稀缺的情形之下，银行具有提高授信门槛以迫使高风险客户退出信贷市场的动机，银行服务 80% 低端客户所带来的利润微乎其微，还不如将这部分客户赶出市场，全力支持 20% 的高端客户。
大数据（big data），是指无法在可承受的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。
『陆』 机器人概念股有哪些股票
机器人概念股龙头个股有：宝德股份、赛为智能、智云股份等。
“西安宝德自动化股份有限公司”创立于2001年4月，是国家级高新技术企业。于2009年10月，作为中国创业板首批上市公司在深交所成功上市，股票代码：300023宝德股份。
赛为智能（SHENZHENSUNWININTELLIGENTCO.,LTD.）是颤春胡中国最专业的智能化系统解决方案提供商之一，创建于1997年2月，位于中国深圳。该公司主要从事轨道智能化、建筑智能化和节能系统工程的规划设计、安装施工以及相关产品的研发和生产。
智云公司是国内领先的成套自动化装备方案解决商，为客户提供自动化制造工艺系统研发及系统集成服务，现技术和产品覆盖国内95%以上的发动机厂商。过硬的质量和优质的服务使智云得到了客户的青睐和认可，主导产品自动检测气密侧茄拦漏森扮设备、自动装配设备、清洗设备。
『柒』 云计算第三次浪潮洪波涌起
找报告，就上发现报告！云计算的发展正在经历第三次浪潮：第一次浪潮是IaaS，用户是专业IT人员；第二次浪潮是SaaS，用户是销售、财务、HR等专业人员；第三次浪潮是PaaS，用户是IT开发人员，但低代码让人人都能编程，低代码和PaaS结合，让PaaS为每个人赋能，正在引发云计算第三次浪潮。云计算的第三次浪潮市场更广阔，对我们带来的变革更深刻更持久。
“云”——这一虚无缥缈的词让很多人都是丈二和尚摸不着头脑，究竟什么是云计算？它到底有什么用？相比传统计算，它有什么特别之处？...报告酱整理了相关报告，梳理出云计算行业的全部面貌，希望为你呈现一个云计算行业全景图，并清晰了解行业的上下游产业链，以及一二级市场的投资机会。
云计算（Cloud Computing）是一种通过网络统一组织和灵活调用各种ICT（Information and Communications Technology）信息资源，实现大规模计算的信息处理方式。说白了，就是一种新型的计算资源获取方式。相比传统计算，云计算的资源获取方式从“买”变成了“租”。
专业解释是：云计算利用分布式计算和虚拟资源管理等技术，通过网络将分散的ICT资源（包括计算与存储、应用运行平台、软件等）集中起来形成共享的资源池，并以动态按需和可度量的方式向用户提供服务。用户可以使用各种形式的终端（如PC、平板电脑、智能手机甚至智能电视等）通过网络获取ICT资源服务。云计算产业由云计算服务业、云计算制造业、基础设施服务业以及支持产业等组成。
①云计算 按服务类型可以分为三类
1）基础设施即服务IaaS(Infrastructure as a service)
2）平台即服务PaaS(platform as a service)
3）软件即服务SaaS(software as a service)
我们可以用自己建房子自己住来类比云计算的三种服务类型。
首先是基础设施即服务IaaS，之前公司要建信息系统，基础设施从哪里来呢？需要自己建机房、服务器、网络以及配套设施。就好比你自己建房子，需要自己买土地，买材料，设计房子结构，建房子。那现在基础设施即服务告诉你，你不用自己 建房子 了，我这有现成的，你直接租就好了。
其次是平台即服务PaaS，之前公司在自己建好信息系统之后纯首兆，还要自己搭建操作系统、配置环境。就好比你盖好房子之后还要你自己装修房子，那现在平台即服务告诉你，你不用自己 装修 房子了，我这能提供装修服务，你直接买就好做租了。
最后是软件即服务SaaS，之前公司在把操作系统、环境配置好之后还要自己开发各种应用软件。就好比你房子硬装完成后还要进行 软装 ，配备休闲 娱乐 设施、运动健身设施等等，那现在软件即服务告诉你这些应用设施我这都有现成的，你也可以直接租用的。
分别是公有云、混合云、私有云。
这张图就很好地帮我们解释了云的概念， 公有云强调弹性和共享 ，小到1核1G的单一云主机，大到数十万核的计算集群，都可以 按需调配 。
私有云属于安全的专用基础设施，更适合有一定规模而且 对安全性要求较高 的企业与传统的On-Premise（本地部署）模式不同， 私有云强调“云化” ，基于一系列的虚拟化和自动化技术，私有云可以提供类似公有云的“弹性”和“敏捷”体验，同时又能提供更灵活的功能和更可控的安全。对使用者来讲， 起步门槛低，灵活可调整，适用于从无到有、快速成长型的企业或者创新业务 。
公有云和私有云组合起来，一部分业务使用公有云，一部分业务使用私有云，这就是混合云。严格来讲， 混合云不是一种云的形态，而是一种部署模式 ，但企业需要一些技术来实现两朵云的统一管理、监控、调度、数据同步等等。与只使用一种形态的云相比，混合云部署更复杂。
按照产业结构来看，云计算产业链的上游供应商为芹中第三方IDC企业，以及包括服务器厂商、网络运营商和网络设备厂商在内的基础设备提供商，同时，IDC厂商也需要向基础设备提供商采购。产业链下游为云生态，包括基础平台和云原生应用等，云计算厂商负责提供IaaS、PaaS和SaaS等服务。
按 服务的类型划分 ，IaaS厂商可以分为服务器供应商、IaaS厂商和专业云计算服务提供商。其中，IaaS厂商又包括了大型IaaS厂商、主流IaaS厂商和运营商。而 专业型云计算服务 提供商细分种类较多，包括了云安全厂商、分发CDN厂商、Docker厂商、云存储厂商、视频云服务厂商以及性能APM厂商。各大IaaS厂商竞争力差距的主要来源于云计算基础服务的创新性、行业解决方案的成熟度以及服务实施效果，因此， 建立整体云生态，聚合产业链上下游合作伙伴，是提高IaaS厂商的市场竞争力的重要途径 。
全球及中国云市场整体呈高速增长；2017年美国占全球59.54%的市场份额，其次是欧洲占21.50%，亚洲仅占12.04%；全球云计算市场SaaS占比约2/3，PaaS市场规模最小；中国云计算市场IaaS占比最大，其次是SaaS，最小是SaaS。
国际云计算发展相对成熟， 公有云是市场的主要构成 。经历了多年的发展之后，行业市场规模依然保持平稳较快增长。Gartner报告显示，2019年公有云市场规模为1883亿美元，同比增长21%；2020-2023年平均增速预计为17.6%。
国际市场上，SaaS服务所占份额最大。国际云服务市场中，IaaS建设已经增长较为缓慢，SaaS层是市场的主导。其中，SaaS层中，ERP、CRM、办公套件、内容服务和通信协作等应用市场占比排位靠前。
IaaS行业具有超强的“马太效应”，资本壁垒和规模经济（服务器利用率提升以及资源的耦合配置）是最主要的影响因素。2016年中国公有云IaaS市场总容量为100亿元，阿里云一家独大，2017年，排名前五的厂商分别是阿里云、腾讯云、 金山云、中国电信和Ucloud， 合计份额高达68%。
在云计算的渗透过程中，客户首先聚集到了 IaaS 和 SaaS 上，IaaS和SaaS的龙头厂商具备先发优势，所以Salesforce和AWS的市占率在公有云PaaS中是前二。
2017年上半年数据显示，中国PaaS竞争格局， 阿里云以 27%的份额保持压倒性领先 ，Oracle占比 9.7%，AWS占比 9.7%，Microsoft占比 6.8%，IBM占比4.6%。
PaaS市场TOP5中除阿里云外均为国外厂商，亚马逊、Oracle、IBM等国际巨头纷纷通过中国国内企业合作的方式抢夺中国市场。例如， IBM同世纪互联合作将Bluemix PaaS平台落地中国；Oracle与腾讯云战略合作，将企业级云服务解决方案引入中国，全面覆盖SaaS、PaaS和IaaS三层云服务。
从产商销售比来看，全球SaaS市场，2015年，Salesforce占11%销售比，Microsoft尾随其后，占8%，排第三的为Adobe，占6%；中国SaaS市场，2017年上半年，金蝶占7%，Oracle和微软紧随其后，均为5%。
从服务细分领域市场份额来看，全球SaaS里CRM份额最大，占39%，其次是ERP和网络会议/社交软件，占16%和10%。
随着未来IaaS市场规模的进一步扩大，相关产业生态将广泛受益，推荐从 IDC、服务器、交换机以及光模块 等产业挖掘投资机会。
（1）在IDC领域，云计算需求回暖叠加5G商用将带动流量爆发，第三方IDC服务商成长性确定。在未来IDC超大型化和边缘化进程中，掌握一线城市核心IDC资源、同时拥有较强的扩张能力以及产业议价能力的IDC服务商更能持久稳定发展。
（2）在IT基础设备领域，流量增长带动数据计算、存储、传输、安全等需求快速提升，直接驱动云厂商Capex投入增加，IT基础设施和网络设备作为IaaS的基础与核心，全面开启拐点向上趋势。
相关受益标的包括：通信设备龙头中兴通讯；数据中心交换机及企业级路由器市占率领先的紫光股份；数通及无线业务稳健增长的星网锐捷；中国第一服务器品牌浪潮信息。
（3）在光通信领域，云计算市场与电信市场共振，日益增长的需求持续推动速率的提升，光通信领域400G时代正在开启，产业链即将迎来升级及增量机遇。
光环新网二十年耕耘与发展，积累了丰富的行业经验和数据中心资源，公司在一线城市区域提供安全、高效、便捷、可信赖的企业级IDC和云服务。公司未来将加快IDC产业升级，大力发展云计算业务，不断提升研发、技术、服务水平，以专业性的产品和服务为用户提供互联网一站式综合解决方案。我们认为公司目前不断拓展北京、上海及周边IDC 项目，投产后将会对公司股价产生较大有利影响，同时疫情期间，短期需求增加，公司机柜上架率提升，利好公司。
浪潮信息长期专注于国内服务器市场，2019年市场份额已达到全球第三、中国第一。公司的云计算客户占比高，有望受益于设备国产化率的提升和云资本开支的回升，实现超越行业平均的成长。
浪潮在云计算客户资源、战略定位及生产成本等方面具备竞争优势。1）客户资源优渥：浪潮2011年便明确了云计算战略，在云计算领域具备一定的先发优势，携手头部云厂商积极推动开放计算基础架构，更深度绑定BAT等头部客户。这种对行业的判断领先市场，经过接近10年成长，我们估计公司当前在国内云计算市场份额占比约为50%，云计算客户占公司的收入比例也在60%。2）战略定位灵活：业务集中于服务器市场的浪潮，在低成本和差异化的两极战略象限中，倾向于采取更中位的战略去积极获取市场份额，灵活应对来自品牌厂商和白牌厂商的竞争；3）成本控制有力：浪潮产品ASP约为6000美元，低于其他头部品牌厂商，公司与Intel之间按照战略协议价格采购CPU，以及公司的信息化管理等为公司带来了低价保障。
中科曙光是中国领先的高端服务器生产商，具备全国产化产业链布局及国家研发经费支持，我们认为公司有望受益于服务器需求提升和产业链国产化趋势，实现超越行业的成长。理由如下：服务器市场有望在云资本开支回暖及技术更新迭代的双重驱动下实现快速成长。随着国内疫情有效控制，服务器作为百行百业的数字经济底座将迎来需求全面回暖。服务器上游核心供应商正在推动CPU从14nm向10nm升级，创造下游产品迭代需求。中科曙光在服务器全产业链布局完整，受益于国产化调整及国家对信创产业链的支持。
新华三作为公司核心资产，传统企业网路由器交换机全球领先，同时拓展服务器、存储业务补齐IT全产业链。借势5G网络IT化转型切入运营商数通及新网络（SDN/NFV）市场，业务、技术全面对标思科、华为，空间广阔竞争力突出份额有望再提升。凭借独特优势，布局私有云边缘云、小基站、安防等多个千亿赛道，业务边界扩张：利用超融合技术优势剑指私有云边缘云，与Intel合作布局5G小基站，借力人工智能、云计算、大数据、大安全等网络后端技术积累引领安防智能化。
科创板上市，主要产品包括公有云、私有云、混合云、数据可信流通平台安全屋。中移动是它第四大股东，也是重要的合作伙伴。2019年有15亿的营收，其中约12亿是公有云收入，是比较纯正的云计算服务商。优刻得创始团队对行业风口有较好的把握能力，在细分领域能够形成自己的特色优势，同时公司采取与大型公有云厂商差异化的策略，通过“铁三角”团队实现客户粘性与价值。
主营业务包括信息安全以及云计算。云计算主要向企业级用户提供云终端、桌面云一体机、超融合一体机、软件定义存储、云计算平台、私有云、专属云、混合云等多款产品、服务和解决方案。2019年云计算营收12亿，占比26%。2020年以来，公司发布了5款爆款新品，分别为信息安全领域的访问控制系统aTrust、SangforAccess；云计算领域的ARM超融合；IT基础架构领域的大数据智能平台aBDI、数据库运维平台DMP。
【国金证券】从“3A”发展看中国云计算产业竞争格局变化
【阿里】云计算的 社会 经济价值和区域发展评估
【IBM】云计算行业智慧架构的速度：混合云创造数字业务价值，降低执行风险
【并购优塾】金山云VS优刻得VS阿里云VS腾讯云：公有云产业链深度梳理
【华辰资本】云计算研究报告
*【中信证券】计算机行业云计算专题研究：化繁为简，把握核心云
*【中信证券】全球SaaS云计算产业系列报告：国内软件SaaS产业若干关键问题的回答
光环新网-【新时代证券】首次覆盖报告：新基建浪潮，加速公司IDC业务扩张
紫光股份-【华西证券】IT产业核心资产，多千亿赛道创新布局
深信服-【华西证券】细说深信服爆款新品如何炼成
*优刻得-【中金】“优”质赛道兼“刻”苦，光明未来亦可“得”
*浪潮信息-【中金】疫情环境下凸显高确定性，国产品牌服务器龙头向好发展
*中科曙光-【中金】计算产业链和国产化主要受益者
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『捌』 国金证券融资融券完整的交易流程是怎么样的
国金证券流程说明：1、投资者申请：投资者应到所在国金证券营业部申请开通融资融券交易，并提交相关身份证明材料和征信材料（可咨询所在营业部）；2、资质审核、征信：国金证券对投资者的开户资格进行审核，对符合条件的投资者按规定进行征信调查，并对客户信用状况进行评估；3、签署合同和风险揭示书：对余裤通过征信的投资者，在国金证券营业部签署《融资融券合同》和《融资融券交易风险揭示书》；合同对投资者、证券公司的权利义务关系作出详细而明确的规定。4、开户：经本国金证券审核后，国金证券营业部为投资者办理信用账户开户业务，同时投资者到商业银宴毁棚行办理第三方存管签约；5、转入担保物：投资者可在营业部柜台或其他交易通道向信用账户转入担保物，即投资者通过银行将担保资金划入信用资金账户，将可充抵保证金证券从普通证券账户划转至信用证券账户；6、授信：国金证券根据投资者信用账户整体担保资产，评估确定可提供给投资者的融资额度及融券额度；7、融资融券交易：转入担保物后，投资者可进行融资或融券交易，包括进行融资买入、融券卖出；8、偿还资金和证券：在融资交易中，投资者进行卖出交易时，所得资金首先归还投资者欠证券公司款项，余额留存在投资者信用账户中；在融券交易中，投资者买入证券返还给证券公司并支付融券费用。此外，投资者还可以按照合同约定直接用现有资金、证券偿还对证券公司的融资融券债务。9、结束融资融券交易：当投资者全部偿还证券公司的融资融券债务后，投资者可将其信用账户中的剩余资产转入其普通账户。
讲到融资融券，估计许多人要么不是很明白，要么就是不搞。今天这篇文章，包括了我多年炒股的经验，千万别错过第二点！
开始讲解前，我把一个超好用的炒股神器合集分享给大家，快点击链接获取吧：炒股的九大神器，老股民都在用！
一、融资融券是怎么回事？
讲到融资融券，起初我们要晓得杠杆。举个例子，你本身有10块钱，想买的东西价值20块钱，借来的这一部分钱就是杠杆，这样我们就很容易明白融资融券就是加杠杆的一种办方式。融资就是证券公司借钱给股民买股票，到期将本金和利息一同还了就行，融券，换句话说就是股民把股票借来卖，到期限之后返还股票，并支付这段时间的利息。
融资融券具有放大事物这一特性，盈利了能将利润放大几倍，亏了也能使亏损一下子放大。可见融资融券的风险真的很高，假若操作不当很大概率会产生很大的亏损，对投资者的投资水平会要求比较高，可以牢牢把握住合适的买卖机会，普通人和这种水平相比真的差了好大一截，那这个神器可以帮到你，通过大数据技术分析来判断什么时候买卖合适，快点击链接获取吧：AI智能识别买卖机会，一分钟上手！
二、融资融券有什么技巧？
1. 利用融资效应可扩大收益。
就比如说你拥有100万元的资金，你觉得XX股票有前途，接下来就是入股，用你手里的资金买入股票，然后就可以把手里的股票抵押给那些券商了，再次融资买入该股，一旦股价上升，就能享有额外部分的收益了。
简单来讲，假设XX股票高涨5%，原先在收益上只有5万元，但如果是通过融资融券操作，你将赚到的就不止是这些，可是世事难料，如果判断错误，亏损也就会变得更多。
2. 如果你比较保守，想选择稳健价值型投资，感觉中长期后市表现喜人，并且向券商进行融入资金。
融入资金就是将你做价值投资长线持有的股票做抵押，不需再追加资金进场，获利后也不能忘了券商，要将部分利息支付给他们，就能做到增添战果。
3. 用融券功能，下跌也有办法盈利。
简单来讲，比方某股现价是处在20元。通过具体研究，有极大的可能性，这只股在未来一段时间内下跌到十元附近。然后你就能向证券公司融券，同时你向券商借1千股这个股，晌则接着用20元的价格在市场上去出售，拿到手2万元资金，在股价下跌到10左右的情况下，你将可以以每股10元的价格，再次对该股进行买入，买入1千股返回给证券公司，花费费用1万元。
这中间的前后操作，价格差就是所谓的盈利部分了。肯定还要付出部分融券费用。这种操作如果未来股价没有下跌，而是上涨了，就需要在合约到期后，用更多的钱买回证券，还给证券公司，因此会出现亏损的局面。
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『玖』 大数据时代的产生背景
一、大数据时代城市管理的机遇：
首先,有利于数字化城市建设。城市化过程中出现的管理问题，传统的城市管理方式早已对我国出现的城市问题束手无策,在大数据时代到来的背景下,数字化城市建设就呼之欲出。
其次,有利于电子政务建设。长期以来,我国政府在处理公共事务时都基本采用了传统的处理方式,纸质化的模式占据了主要地位。随着信息技术的不断更新以及大数据时代的到来,电子政务也随之应运而生。由于大数据时代的特点以及不断更新发展,电子政务的形式也不断得到更新。
最后,有利于智慧城市建设。智慧城市建设则是在大数据技术上产生的城市建设和管理方案。可见,大数据时代的到来更加有利于我国的智慧城市建设,为智慧城市的最终建成提供真实可靠的信息基础。会在一定程度上难以实现真正共享。另外,因为信息化很不平衡,各地各部门使用的信息技术标准很难统一,最后导致数据孤岛的现象也并非个例。
二、大数据时代城市管理的挑战 ：
大数据时代,机遇存在的同时也不可避免会遇到许多挑战,数据开放不足、数据共享不足、数据质量不优等等都面临着严峻的挑战。
首先，数据开放不足。数据是信息的重要载体,信息的公开在一定意义上就是数据的公开。在所有的数据公开中,政府相关数据公开尤为引人瞩目。国外早就对数据公开确立了“公开为原则,不公开为例外”的原则,我国也有类似规定,但是真实执行情况令人堪忧。
其次，数据共享不足。就目前来看,谁掌握了大量真实可靠的信息,谁就掌握了主动权,信息在一定程度上就是权威的象征,权力和利益的象征。再者,政府各部门大部分存在利己倾向, 信息就会在一定程度上难以实现真正共享。另外,因为信息化很不平衡,各地各部门使用的信息技术标准很难统一,最后导致数据孤岛的现象也并非个例。
然后，数据质量不优。数据质量问题直接影响依靠数据获得的信息的真实有效性,最终影响整体决策的有效性。数据质量主要包括数据的真实性、完整性和有效性。数据在收集、整合、存储和使用四个阶段当中,每个阶段都极有可能出现数据质量问题。在我国城市管理中,各级各部门每天都会面对大量繁琐的数据,数据收集渠道主要有下级单位上报数据、调查统计、普查等等,每一个渠道也同样会有很多因素影响数据质量。
『拾』 大数据的历史
李娜再度夺得大满贯，超越了张德培的华人大满贯纪录，非举国体制下的奇迹造就了举国的愉悦。
在总结李娜成功因素的时候，也再次看到了这样的言论：是大数据起到了重要的作用。但这次李娜夺冠，最靠谱的解释就是李娜在卡洛斯的帮助下大大提升了心理层面的战斗力。
在技术层面领先的前提下，李娜在整场比赛中克服了节奏问题，她具备了一颗冠军的心脏。2012年9月6日，代表亚洲网球至高水平的中国选手李娜在美国迎战名将小威廉姆斯。
当时，IBM公司在综合了美网过去8年的全部比赛数据之后，为参赛球员制定了“Keys to the march”的比赛制胜策略。李娜一方获得赢球的关键包括3个指标：1.一发得分率超过69%;2.4-9拍相持中得分利率要超过48%:3.发球局30-30或40-40时得分率要超过67%。
比赛结果是，李娜溃败。比赛结束后，IBM高调地宣布李娜仅仅完成了三项制胜策略中的项，而小威廉姆斯则完成了自己三项制胜策略中的两项。
于是，很多人就顺着IBM的思路问，李娜为什么不照着BM的策略去打球？其实，当当事人的主观愿望不积极的时候，大数据对他们来说不过是噪音而已。同样，数据也会因为主观意愿具有欺骗性。
我们很多时候都会被误导，认为大数据的作用是让历史提示未来。其实不然。
在网球这样的领域里，历史数据甚至常常会成为陷阱。有意思的是，在另一场女子网球比赛中，一位球员做到了IBM为其制定的三项指标中的两个，她却失败了。
而胜利的一方，只完成了一个指标。
可按照时间点划分大数据的发展历程。
大数据时代发展的具体历程如下：2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。
Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapRece技术的高性能并行数据处理服务。
这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。2008年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟 （puting munity Consortium），发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。
它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器，并提出：大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。
2009年印度 *** 建立了用于身份识别管理的生物识别数据库，联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。同年，美国 *** 通过启动://Data.gov网站的方式进一步开放了数据的大门，这个网站向公众提供各种各样的 *** 数据。
该网站的超过4.45万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息，这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的 *** 们相继推出类似举措。2009年，欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。
2010年2月，肯尼斯ž库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据，无所不在的数据》。库克尔在报告中提到：“世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长。
从经济界到科学界，从 *** 部门到艺术领域，很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇：“大数据”。
库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。2011年2月，IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB（约2亿页文字量）的数据量，并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。
后来 *** 认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。” 相继在同年5月，全球知名咨询公司麦肯锡（McKinsey&pany）肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注，这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。
报告指出，大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。
报告还提到，“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2011年12 月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。
2012年1月份，瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》（Big Data, Big Impact） 宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。2012年3月，美国奥巴马 *** 在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。
2012年3月22日，奥巴马 *** 宣布2亿美元投资大数据领域，是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭，在次日的电话会议中， *** 对数据的定义“未来的新石油”，大数据技术领域的竞争，事关国家安全和未来。并表示，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力；国家数字 *** 体现对数据的占有和控制。
数字 *** 将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。2012年4月，美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市，成为第一家上市的大数据处理公司。
鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景，Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻，首日即暴涨了一倍多。Splunk是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商，成立于2003年。
Splunk成功上市促进了资本市场对大数据的关注，同时也促使IT厂商加快大数据布局。2012年7月，联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书，总结了各国 *** 如何利用大数据更好地服务和保护人民。
这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中，个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求：例如通过对价格关注和更好服务的渴望，个人提供数据和众包信息，并对隐。
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，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券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《 *** 》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 *** ，所有领域都将开始这种进程。”
。
大数据时代：最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 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。
大数据提出的背景：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，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券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《 *** 》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 *** ，所有领域都将开始这种进程。” (10)国金证券大数据专题扩展阅读 大数据影响 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。
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。 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。“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…… 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。 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。
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。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。
大数据是一种现代云基础架构，它包含了多种与其他人连接和共享信息的方法。它推动了“物联网”的发展，如通过社交网站连接人、通过共享朋友或网络来寻找人们之间互相认识的可能性。大数据的背后运行着人工智能，而它对于大多数人而言是完全透明的，人们不知道背后有这样的技术。大数据位于人们日常使用的智能手机之后，然后人们通过它给移动互联网贡献信息，即使他们并没有意识到这一点。
为什么大数据如此重要？
第一，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。
第二，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。
第三，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”。
总结
在大数据时代到来的时候，要用大数据的思维去发掘大数据的潜在价值。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。从前我们所了解的数据是冷冰冰的、死气沉沉的，被存到冷备份默默地等着人拿出来用，我们对待数据的感觉十分消极，要先想清楚其用处才开始分析应用。现在，数据时代来临了，人们正在试图点燃数据，使其变热，赋予生命。所谓“活数据”，是动态的数据，流通的数据，因互动而产生，因产生而互动，是自然演化的数据，要用大数据的思维去考虑这些数据怎样才能带来效益。未来大数据的发展前景非常好，与大数据相关的职业比如数据挖掘师，数据分析师等必定会有广阔的发展空间。
这个问题是这样的：
首先你要明确你的插入是正常业务需求么？如果是，那么只能接受这样的数据插入量。
其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize
最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。
注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片