大数据在线评论

① 口碑营销公司可以操纵用户的搜索结果，大数据时代下的评论还可信吗

我认为可信度不高，之所以这么认为的原因有三个:

1. 评论可以被他人随意操控。有的公司通过互联网增删评论，并且随意操纵评论风向，这会使得这些评论缺乏可信度。
2. 评论的真实性有待考证。水军的存在不仅影响了评论的可靠性和真实性，而且也会进一步掩盖真相。
3. 大多数评论有失偏颇。得到负面评价的公司会聘请互联网公司修改或删除评论，而这会使得我们无法了解更加全面且真实的评论。

我们的确已经进入大数据时代，然而，在享受互联网带给我们便利的同时，由此产生的问题也越来越多。有的公司会利用互联网技术非法谋利，而这会影响社会的发展以及民众的生活。口碑营销公司可以操纵用户的搜索结果，这意味着多数评论将不再可信。

一、互联网公司能够任意操纵评论。

我们的确不能全然相信这些评论，因为某些缺乏公平竞争观念的公司会滥用互联网技术，并且为其他公司以及自身谋取巨额利益。在公司的操纵下，我们只能看到他们想让我们看到的评论，所以这些评论的参考意义和价值不大。

以上就是我的分析。

② 最高罚5000万元，对大数据杀熟就该严格亮剑｜长城评论

长城网特约评论员 熊志

《深圳经济特区数据条例（征求意见稿）》日前公开征求意见。其中，针对网络平台利用大数据“杀熟”问题，意见稿明确提出给予重罚：违法所得不超过1万元的，5万元起罚。情节严重的，可处5000万元以下或者上一年度营业额5%以下罚款。

在数据公平竞争层面，深圳以地方立法的形式，在全国率先明确大数据杀熟的处罚依据，这种先行先试的探路，无疑是很有针对性的，也是为其它地区积攒经验。

一直以来，随着消费者对网络的依赖程度不断加深，一些网络平台也开始依托所收集到的用户数据，在用户画像的基础上，凭借算法优势来对消费者区别对待。比如同样的商品，老用户要比新用户贵，或者会员要比普通用户贵。

对不同消费者进行差别对待，这种有损公平交易的价格歧视行为，利用的正是“熟客”对平台的深度依赖。而且，从媒体报道看，大数据杀熟在电商、网约车、外卖、在线 旅游 等各个领域几乎都有上演，一些头部互联网平台都曾因此而陷入舆论风口。

大数据杀熟现象的层出不穷，是互联网行业野蛮生长的一个缩影。当然，近两年来，随着用户的投诉增多，针对类似侵害消费者公平交易权的行为，治理力度也在不断加强。

比如今年2月，国务院反垄断委员会发布《关于平台经济领域的反垄断指南》，针对“对交易条件相同的交易相对人实施差别待遇”的行为，进行了明确的规范限制，矛头直接指向大数据杀熟。

不过，它毕竟只是部门规章，而目前为止对于大数据杀熟，《反垄断法》等相关法律法规虽然有所涉及，但还缺少相当细化的法律定性和惩罚标准。所以，深圳作为先行示范区，这次通过地方立法剑指大数据杀熟，做了立法示范。

值得一提的是，一些网络平台之所以敢肆无忌惮地进行大数据杀熟，算法优势是一方面，另一方面在于，对那些“熟客”来说，杀熟的行为有相当强的隐蔽性，在日常消费过程中，普通人很难发现。就算粗知带发现，面对庞大的平台，进行维权也弥足困难。

为了缓解数据维权难的现状，该条例（意见稿）提到， 探索 建立数据领域公益诉讼制度，让更加专业的行业组织，也能对平台提起诉讼。这种尝试和 探猛裂索 ，等于是为大数据算法时代处于弱势者地位的用户撑腰，也能够倒逼平台公平竞岩芦争，用服务和口碑取胜，而不是靠杀熟获利。

当然，深圳的意见稿目前还处在公开征集意见阶段，还有待最终落地，而落地之后的具体实践中，是否会产生预期中的威力，现在还有待观察。但不管怎么说，在大数据杀熟肆无忌惮的背景下，要避免用户规模不断膨胀的网络平台，利用算法优势侵害消费者的合法权益，对平台的约束和惩戒力度，应该进一步加强。只有对大数据杀熟的惩戒有据可依，平台才会不敢随意乱来。

③ 大数据时代 大数据应用随处可见可感可知

大数据时代：大数据应用随处可见可感可知

大数据时代：大数据应用随处可见可感可知 ,大数据是一场人人都想抓住的变革机遇。不管是IT巨头还是创业小团队，都想在这个极具变化的变革初期占领一席之地，立名、掘金、抢占话语权。
正如知名IT评论人谢文所说：“大数据之所以可能成为一个时代，在很多程度上是因为这是一个可以由社会各界广泛参与，八面出击，处处结果的社会运动，而不仅仅是少数专家学者的研究对象”。数据产生于各行各业，这场变革也必将影响到各行各业，因此，机遇也蕴含于各行各业。致力于IT创业的人们紧紧盯着这个市场，洞察着每一个机遇。
如果说云计算主要提供了强大的后台运算能力，对大众来说，看不见摸不着；那么大数据却是和人们的生活紧密相关的。大数据应用随处可见可感可知。
大数据与公共安全
未来，大数据将成为社会基础设施的一部分，跟公路、自来水、电一样，成为人们生活不可或缺的一部分。但大数据的作用并不仅仅局限于为普通消费者提供生活必须服务，更可以有效协助公安部门提供公共安全服务。而数据的有效利用并服务于社会则需要数据的公开和共享。
4月15日发生的波士顿马拉松爆炸案造成3人死亡，多人受伤。FBI在波士顿马拉松爆炸事件后在案发现场附近采集了10TB左右的数据。虽然通过大数据“已经锁定并逮捕嫌疑犯”的报道已被FBI和波士顿警察局声明谴责，但未来大数据分析技术炉火纯青以后，社交媒体规范和信息分享机制健全，数据来源和质量可靠，那利用大数据锁定嫌疑犯将变得简单而高效。
利用大数据还可以预防和打击犯罪。密歇根大学曾在网上发布报告指出，研究人员正在用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法，利用大量数据创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。在研究某一片区的犯罪率时，他们还将相邻片区的各种因素列为他们考虑的对象。随着将越来越多的数据加入到研究中来，研究者们认为他们能在额外变量是如何影响犯罪率这一问题上得到更准确的结论，并且为警察更具针对性的锁定犯罪易发点、抓获逃犯提供支持。
大数据开发和应用还有助于完善救灾系统。7·21北京暴雨发生时，由于求救人数众多，救援电话被打爆，被困人员无法从官方获得帮助，从而转向微博平台。一条包含人物、时间和地点三要素的微博可迅速了解救援所需，打开微博附加坐标数据即可实现地图定位，为及时救灾提供方便。雅安地震中，除了微博再次凸显新媒体传播优势外，微信群及各大互联网公司推出的寻人平台也为救灾提供了多渠道支持。但各大网站数据并不互通，而且数据的低精确度和低效成为最大弊端。若要发挥数据的最大价值，数据必须是在线、公开、共享、互联、相关的。由此看出，数据的公开和共享是一件有必要且有待解决的事情。
实践代表：各国政府
大数据与医疗健康
“个性化医疗”和“量化自我”是近期比较火的两个词。在大数据时代，人们会长期监测自身健康数据，“预防”比“治疗”变得更重要，而且医生会通过分析病人的历史数据给出个性化治疗方案。
利用大数据的分析方法可以分析人类基因序列，得出基金突变的概率，提前避免疾病的发生。根据美国《人物》杂志的报道，奥斯卡最佳女主角于安吉丽娜·朱莉基因突变，患上乳腺癌的几率高达87%，患上卵巢癌的几率高达50%。5月中旬，朱莉已接受双乳乳腺切除手术，近期，还要切除卵巢，以降低致癌风险。
在个性化医疗领域，康诺云今年即将推出的可佩戴设备可收集和监测佩戴者的血压、心率等，并将这些数据上传至云后台，通过分析佩戴者的数据，预测其健康状况和未来某种疾病的发病概率。若这些数据出现异常，则会收到手机提醒，甚至会给出对应的解决方案。
另外，GE和Intel正联合开发一个大数据“魔毯”项目，其原型使用家中地毯内装的传感器感应缺乏人照料的老人下床和行走的速度和压力，一旦这些数据发生异常则对老人的亲人发送一个警报。
此外，利用大数据技术还可以制定量身打造的健身计划。咕咚手环是首款基于网络云开发的便携式可穿戴设备，主打“运动状况提醒”、“睡眠监测”、“智能无声唤醒”三大功能。知名运动品牌耐克还推出了"Nike+"跑鞋，通过无线Nike+iPod运动组件与iPod实现信息互通，将Nike+运动鞋与iPod连接后，iPod就可以存储并显示运动日期，时间、距离、热量消耗值和总运动次数，运动时间，总距离和总卡路里等数据。
目前大数据在医疗领域的应用可谓是风生水起，百家争鸣，大家都看到了这一领域的机遇，并想分一杯羹，只是由于基础设施、用户习惯、法律法规等等方面的限制，目前并未出现非常成功的案例。
实践代表：康诺云、咕咚手环、Jawbone up
大数据与娱乐
大数据时代，只要你上网，使用社交产品，那么就没有谁会比商家更了解你。你可能还没考虑过自己最喜欢哪个电影明星，最喜欢哪种类型的影片，是喜欢在家看电影还是喜欢影院看，但拥有数据的商家已经对你了如指掌了。未来，不管你的品味多么与众不同，多么挑剔，你肯定能找到符合自己的娱乐项目。因为你的历史数据会告诉商家有诸如你这样一类人群的存在。有利可图的事情，都会有人去做；任何一个市场空白，只要被人发现了都会被填补。
《纸牌屋》的成功在一定程度上得益于大数据，其出品方Netflix称挖掘其用户行为的“大数据”已经很长时间，《纸牌屋》是其数据分析结果的第一次战略运用。通过数据分析，Netflix甚至比观众还要清楚他们的观影喜好。据悉，该网站基于3000万北美用户观看视频时留下的行为数据，推测出一部剧的关键要素可以是凯文·史派西、大卫·芬奇和BBC出品三者的交集，可以获得成功，于是打造了《纸牌屋》。
一支叫熊战士（Bear Warrior）的朋克乐队设计了一台名为“POGO温度计”的设备，可以通过安装在音乐厅地毯中的一系列感应器检测出听众舞步的强度，然后将信号发送到一台中央计算机，最后让中央计算机对信号进行分析研究，帮助乐队改进他们的演绎方式。乐队主唱表示：“这些数据可以帮助我们了解到我们还可以如何去改善我们的演绎方式，让听众对我们的音乐作品作出我们希望看到的回应。”
此外，微软研究院计算机专家David Rothschild通过数据分析预测奥斯卡金像奖得主，他表示：“我预测奥斯卡金像奖得主的方法与预测其它事情的方法完全相同，其中包括政治。首先关注最有效的数据，然后创建不受任何特别年份结果干扰的统计模型，所有模型都根据历史数据进行测试、校正，我们在建模时很有耐心，确保模型能够正确预测外样本结果，而不仅仅是过去发生的结果。我们创建的模型是用来预测未来的，而不是预测过去的。”
5月29日，林俊杰《因你而在》微电影完整版通过QQ音乐独家首发，这种通过系列微电影推广专辑的线上营销方式算是唱片领域的新尝试。我相信，用户是否打开连接、是否全部看完、详细观看哪个片段、在什么地方快进或暂停等等这样数据最终都会被华纳唱片公司收集和掌握，从而分析用户喜好，为下一张专辑的制作提供科学依据。
实践代表：Netflix、乐视TV
大数据与农业
市场经济的弊端之一即具有滞后性，这对三大产业影响最大的就是农业。由于在市场经济条件下，农业生产很难在全国范围内形成统一规划，致使农业生产受市场波动影响颇大，而且农业生产很多方面依靠的是感觉和经验，并没有量化的数据支撑。大数据时代，不仅可以通过建立统一的数据平台，调控农业生产；还可以记录分析农产品种植过程中的数据，通过分析数据，决定浇水、施肥、光照、温度等条件，从而提高产量。
连锁型的社区生鲜超市M6于8年前就开始了数据化管理，物品一经收银员扫描，总部的服务器马上就能知道哪个门店，哪些消费者买了什么。M6免费为顾客办理实名制会员卡，用户持卡结账可以享受优惠，但M6不找零，这样一来，既可以提高收银效率，又为数据分析提供基础。在一些细节上，M6的收银模块甚至比一些大商超更细致，比如，信息被扫描进系统后，顾客突然要求退掉其中一件或几件，或者整单退掉，为什么要退掉，这些信息全都被写入了后台数据库。2012年，M6的服务器开始从互联网上采集天气数据，然后，从中国农历正月初一开始推算，分析不同节气和温度下，顾客的生鲜购买习惯会发生哪些变化。
日本宫崎县西南部的“都城”市已经开始利用云和大数据进行农业生产。通过传感器、摄像头等各种终端和应用收集和采集农产品的各项指标，并将数据汇聚到云端进行实时监测、分析和管理。富士通和新福青果合作进行卷心菜的生产改革。两家公司在农田里安装了内置摄像头的传感器。把每天的气温、湿度、雨量、农田的图像储存到云端。还向农民发放了智能手机和平板电脑，让大家随时记录工作成果和现场注意到的问题，也都保存到云端。卷心菜增产3成，光合作用也实现IT管理
实践代表：M6、富士通、新福青果
其实，大数据与交通、金融、制造、教育、商业等领域均有密切关系。《大数据中国》第二期将集中探讨大数据的跨界旋风，盘点、分析、评论大数据在医疗、金融、商业、教育、制造、农业、交通、天气、娱乐、电商物流等十个领域的应用发展和实践情况.

④ 微博全网用户评论属于大数据吗

属于。由大数据分类信息可知微博全网用户评论属于大数据。微博（Weibo）是一种基于用户关系信息分享、传播以及获取的通过关注机制分享简短实时信息的广播式的社交网络平台。

⑤ 大数据是什么意思

问题一：大数据是什么意思 大数据是指整个分析运营的各个方面的数据整合。特别是指互联网带来的整个方方面的物流 信息流 资金流都在数据分析下整合
希望你能接受这个答案。

问题二：大数据是什么意思？ 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 *** 。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。大数据技术的战略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。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。

问题三：现在说的大数据是什么意思 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。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
中文名：大数据时代
外文名：Big data

问题四：什么是大数据，大数据的意义是什么？ 大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据，电影里好多这种素材，比如人脸的搜索，人员的定位，人流的分析，运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多，只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。

问题五：移动大数据是什么意思 从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后，获得你需要的资讯

电影《纸牌屋》的成功就是其中一个例子，Netflix（引进纸牌屋的公司）作为世界上最大的在线影片租恁服务商，从其网站点击率、下载量、搜索请求和评论等众多海量数据中进行分析与预测后，认为纸牌屋能火，因此选择引进《纸牌屋》

问题六：什么是大数据 大数据是什么意思 “大数据”不是“数据分析”的另一种说法！大数据具有规模性、高速性、多样性、而且无处不在等全新特点，具体地说，是指需要通过快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量、多样化的交易数据、交互数据为基础，针对企业的运作模式提出有针对性的方案。由于物联网和智能可穿戴的普及带来的，生产线上普通的蓝领员工，前台电话员，等企业内的低阶员工也成为产生大数据的数据内容的一部分，数据的产生除了来自社交网络，网站，电子商务网站，邮箱外，智能手机，各种传感器，和物联网，智能可穿戴设备。
大数据营销与传统营销最显著的区别是大数据可以深入到营销的各个环节，使营销无处不在。如用户的偏好？上网的时间段？上网主要浏览页？对页面和产品的点击次数？网站上的用户评价对他的影响？他会在哪些地方分享对产品和购物过程的体验？这些都是对用户网上消费和品牌关注度的深入分析，可以直接影响用户消费的倾向等商业效果。
大数据彻底改变企业内部运作模式，以往的管理是“领导怎么说？”现在变成“大数据的分析结果”，这是对传统领导力的挑战，也推动企业管理岗位人才的定义。不仅懂企业的业务流程，还要成为数据专家，跨专业的要求改变过去领导力主要体现在经验和过往业绩上，如今熟练掌握大数据分析工具，善于运用大数据分析结果结合企业的销售和运营管理实践是新的要求。
当然大数据对企业的作用一个不可回避的关键因素是数据的质量，有句话叫“垃圾进，垃圾出”指的是如果采集的是大量垃圾数据会导致出来的分析结果也是毫无意义的垃圾。此外，企业内部是否会形成一个个孤立的数据孤岛，数据是否会成就企业内某些人或团队新的权力，导致数据不能得到实时有效地分享，这些都会是阻碍大数据在企业中有效应用的因素。
而随着大数据时代的到来，对大数据商业价值的挖掘和利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。业内人士称，电商企业通过大数据应用，可以探索个人化、个性 化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务，创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更 多更好地增加用户粘性，开发新产品和新服务，降低运营成本的方法和途径。

问题七：什么是大数据时代 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 *** 到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?

一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。
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。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据 *** ，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 *** 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。

二：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 CRM systems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(CallDetail Records)，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。

三：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......>>

问题八：大数据，是指什么?_?怎么解释 大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

问题九：征信大数据是什么意思？ 大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为服务于 经营决策的资讯。大数据征信是指什么呢？简单的说，例如电商行业京东做出判断的消费数据信息就是大数据征信。大数据征 信是伴随互联网金融发展起来的。目前征信机构有很多，不乏后起之秀如立木征信，使用互联网技术抓取或接口合作获取征信 数据，并且可以接入央行征信。随着互联网金融的发展，大数据征信与央行征信会不断融合直至融为一体，真正的满足数据的 完整性，可以更加全面地评估信用，为企业或个人提供决策分析、风险评估以及生活场景的应用。

⑥ 大数据攻略案例分析及结论

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

｛研究结论｝

■大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。

■对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。

■虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。

■对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和

后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量辩笑亏数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息携神推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属升猛性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。

但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据：

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如网络、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、网络、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

二、大数据直接作为产品

对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

而网络已建成了包括网络指数、司南、风云榜、数据研究中心和网络统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据？

互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：

a和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2如何避免大数据应用时的部门分割？

对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3如何让业务人员重视大数据的应用？

解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”

4为何大数据工作与运营需求脱节？

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？

有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”

⑦ 《大数据时代》读后感

《大数据时代》读后感范文1

读完这本书并不是一气呵成的，第一次读到大约五分之一的时候就放下了，第二次重新开始读，读到三分之二的时候又想放弃，可是想了想，还是坚持了下来，不为别的，看到三分之二的时候基本明白了书中要讲的主要内容，而这内容并不是我想从书中获知的，或者说，书中内容与我期待相去甚远。而之所以能硬着头皮读完，完全是出于想着事后跟朋友评论这本书的时候更有资格而已，毕竟，没有看完一本书而去评论它总是有失公正的。

大数据时代这本书按我自己的理解主要讲了四个方面的内容，一是讲什么是大数据，举了很多例子说明我们已经进入大数据时代了。二是讲大数据的意义，文中大量举例，论证大数据对人类发展的积极意义。三是讲大数据若是用得不当所产生的消极影响。四是提醒我们如何避免大数据的消极作用，发挥它的优势造福人类。记得高中学政治的时候，有一条回答问题的黄金法则，当要解决一个问题的时候得从三方面回答，那就是：是什么，为什么，怎么样；也就是先解释事务的定义，再说解决问题方法，最后阐明这个事务的积极作用和消极作用。而大数据时代只说明了两个问题，那就是，"是什么”，以及“为什么”。也许这本身就不是一本工具书。大数据时代，这个名字取的是够大气，内容却不敢恭维。这本书在网上炒的也很火，受很多人追捧，不知道看完之后是不是跟我一样，感觉看与不看似乎影响不大。

跟老公谈论过这本书，刚开始我在京东上买它的时候很激动得对老公说，看完这本书我会更了解现在互联网思维，对工作有帮助，而等我读完，一点这样的感觉都没有了。老公也很形象描述了这本书，它就像美食节目《舌尖上的中国》一样，告诉你哪里有好吃的，但是不告诉你怎么做。我觉得这个比喻很形象，真是要人命了，看着一道道美食而不得，只能拿起身边的薯条可乐解解馋的痛苦就是如此。

《大数据时代》读后感范文2

“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。

美国是《大数据》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，Web3·0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。

透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前——美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。

读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。

作为信息技术教师，是有必要阅读此书的！有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。

每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据》就这样在坚持中溶入我的思想……

《大数据时代》读后感范文3

对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的；话题，钟情于务虚的观点；新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。

首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。

作者认为大数据时代具有三个显著特点。一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据；二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。

作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司(阿里巴巴、淘宝网)。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。

面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。

《大数据时代》读后感范文4

近两周用业余时间读了《大数据时代》这本书，是听培训时杜威老师推荐的，我快速阅读了一遍，觉得受到了一些启发，发现了一些原来没有想到看到的事情。

首先是大数据代表着数据的样本＝全体，这是一个与传统统计学的显著区别。大数据有能力获得全体数据并对其进行分析。

第二就是相关性与因果性同样重要。相关性说明了什么事情与什么什么事情有关系，如商场周围车流量的增多与商场销售额的相关性，因果性说明什么是什么的原因，如睡10个小时是有精神的原因。在大数据中，相关性要比因果性容易获得，而且相关性已经能为客户带来较大的收益。

第三就是大数据允许存在不精确性、混杂性，由于数据量巨大，存在少量的异变不会对结果产生任何影响，如收益是1个亿与1亿零1元的差别可能决策者不关心。

第四是大数据中的三个主要因素，思维、数据、技术，思维觉得你在哪些地方使用大数据。在这三个因素之中，会产生数据中间商，来处理加工数据并出售。

《大数据时代》读后感范文5

读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。

这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。

其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。

大家应该都知道20xx年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！

在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。

在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！

大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。

大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。

大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！

《大数据时代》读后感范文6

3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流《大数据》读后感。

老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。

张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。

董译雯老师说：在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！

张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据》这本书。在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。让我们的教育教学工作少一些随意和盲目，多一份严谨与科学。

白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。

交流活动尾声，身为阅读《大数据》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的'命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！

此次活动从寒假期间倡导读《大数据》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶！

《大数据时代》读后感范文7

去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。看完此书，我心中的一些问题：

1.什么是大数据？

查了查网络，是这样定义的：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。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity--这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2.大数据适合什么样的企业？

诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？

3.大数据带来的影响

当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？

1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。

2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司。

3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。

《大数据时代》读后感范文8

在看《大数据》之前，我只知道社会越来越数字化了，看完之后，才觉悟到：人类将迎来一个新的时代。

数字化已经把我们带入一个信息时代，大数据却把我们卷进了一场科技风暴之中，这本书中，作者为我们开启了一个更包容更广阔的新时代，大数据把社会的方方面面融合在了一起，曾经看似因果联系紧密的事物，可能变得不再那么重要；毫无关联的事物，可能隐藏着重要的信息，从科技、商业，到医疗、政治、教育、文化，大数据一概席卷囊括，它改变着我们的传统思维，为这个时代注入了新鲜的血液，就像作者书中所说：“这项技术终将改变我们所居住的星球上的许多东西。”

大数据最显著的影响是对于电子商务，通过大数据，最先洞察出潜在市场的，也必然最先占领市场。而电子商务对实业的冲击又是势不可挡，可见，掌握了大数据就主导了市场，拥有了先进的科技才能拥有坚实的竞争力。在医疗方面，曾经的非典时期，就是一个很好的例证，正是有大数据的预测功能，才使疫情得到了控制。在更小的方面，他也同样改变着我们的生活，书中提到美国著名计算机专家奥伦·埃齐奥尼发明了飞机机票价格预测软件，就是利用大数据造福我们生活的很好例子。

大数据不仅节省了时间，提高了效率，更将人类带入一个新的文明阶段。从分析因果总结经验，转变为搜集数据预测未来；由原来的滞后性变为现在的预见性——大大提高了人类认识世界、改造世界的能力，变被动为主动。大数据为我们掀开了历史新纪元，不敢想象它将会为我们带来什么，或许会出现新奇的生活方式，从未有过的职业，闻所未闻的商业模式，百家争鸣的文化高峰；也或许会解开更多未解之谜，探索到宇宙之外的秘密。总之，毫无疑问的是，大数据为我们带来的未来是超乎想象的。

这本书中作者提到最多的是：改变我们的传统思维，摒弃精确性转向宏观。从总结因果转向预测。这个世界正以惊人的速度向前发展，数据大爆炸的波及范围远超乎我们的想象，单纯靠人类的主观判断力是多么的有限，大数据早晚会取而代之这一现象，这必将影响我们的生活和工作，我们也只有认清这种趋势，改变思维，调整步伐，紧跟时代才行。即使不能与时代同步，也尽量做到避免固步自封，认识大数据、利用大数据趋利避害，为我们的生活造福！

《大数据时代》读后感范文9

知道＂是什么＂就够了，没必要知道＂为什么＂。在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是让数据自己＂发声＂。这个命题是我读这本书最大的感触。

对于大多数人来说，这的确是一场思维变革。对于理科学生来说，会认为这是一个错误的观点，因为这无异于否定了他们对世界客观物理化学规律探索的重要性；对于一名工科学生，其实这并不是一个多么新颖的观点，因为工科是讲求时用性的，如何能更好地利用基本自然科学规律创造社会财富比探索自然科学知识显得更重要。

这些天来，在读大数据这本书的同时，也稍微重温了一下自动控制原理，认识到控制系统中存在明显的大数据时代思维方式，借读书交流会之际，与大家分享。

对系统的有效控制需要对系统理解与建模。以一个日常生活中的例子说明。开车的时候一脚油门下去车就飞出去了，但并不知道这一脚油门下去能给多大车速，这就需要驾驶人员的熟练的驾驶技能了，不然超速被开罚单是很正常的。那么，问题就来了：如何能实现速度的自动控制而不用驾驶人员踩油门？这就是控制系统最关键的环节——建立系统数学模型。大白话就是知道车速与燃油量的数学关系式。若是以探索为什么的思维模式，不可避免的要列一大堆能量方程、动量方程等物理化学式子，经过繁杂的计算，还是能得到车速和燃油量的数学关系式的。很明显这是一个繁琐的过程，因为得知道现象背后的原因。这仅是对于这种简单的系统，若是对于航空发动机这种复杂的系统，结构工艺过于复杂，分析各部分的物理化学过程是十分困难的，这时候可以通过实验法得到数学模型。

实验法主要有时域测定法、频域测定法和统计相关法。与大数据时代思维最接近的是统计相关法，主要过程是对被研究对象施加某种随机信号，根据被测对象各参数的变化，采用统计相关法确定被测系统或对象的动态特性。这种方法可以在被测系统或生产过程正常运行状态下进行在线辨识，测试结果精度较高，但要求采集大量测试数据，并需要相关仪和计算机进行数据计算和处理。

若用开车实例来解释，此时的系统为汽车动力系统，施加的随机信号为燃油量，被测对象指车转速，得到的动态特性就是指车速与燃油量函数关系式，从而不用探求背后的物理化学规律就得到了数学模型。

在沈阳黎明航空公司实习时去过试车间，除了发动机点火后震撼的场景动人心魄，控制室屏幕上海量的数据也同样引人注目，我想这么多数据无非就是验证数学模型或直接实验法得到数学模型，结合航空发动机这种复杂的系统，对于搞控制的人来说，得到数学模型就够了，现象背后的原因交给研发的人来探索更好。

⑧ 为什么大数据时代让我们生活变得沉重

在大数据高速发展并不断拓宽应用边界的同时，监管却无法及时跟上，以至于一些缺乏操守和克制的公司，恶意泄露甚至出售用户隐私，对大家的生活造成很大影响。

大数据给我们带来了如此大的便利，可能会导致我们过度依赖它，导致最后我们总是听同一类型的歌，看相似观点的新闻评论，我们最后可能被大数据困在某个小圈子里，无法听见外面不同的声音，从而使我们变得狭隘。所以大数据的使用也是需要慎重的，它只是一个工具，而不要完全被工具左右了。

提出人物

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。

⑨ 大数据时代,人类生活面临颠覆

大数据时代,人类生活面临颠覆

对于IT领域来说，最近有很多非常新的概念，比如云计算、物联网，当大家刚刚对这些概念开始有清晰的认知时，又一个全新概念出现了——大数据。什么是大数据？大数据概念究竟指向何方，大数据背后能怎样改变我们生活？会不会给我们的生活和工作带来困扰？

本报与第一财经头脑风暴节目合作探讨大数据时代下的问题。参与这次讨论的嘉宾有大数据概念的提出者、牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格，微软亚太研发集团、云计算操作系统首席架构师徐明强，上海市信息化专家、专业委员会专家、复旦大学计算机学院院长王晓阳，科尔尼管理咨询全球合伙人孙健，复旦大学现代哲学研究所所长俞吾金，启明创投合伙人童士豪，著名财经评论员石述思。

1 到底什么是大数据？

维克托：我认为它就是新黄金，我觉得是21世纪最主要的资源，这种资源对社会、企业、个人是否能成功，还是会受苦受难有着很重要的作用。解释一下，虽然此前我们都有数据，可把它们整理在一起然后分析是非常昂贵的，因此我们更多的注意力都放在了实体资源上，就是真正的黄金、金块，像劳动力这种资源。但只有最近我们才靠人的知识、创新来创造财富，更靠前一步，我们可以根据数据来进行，因为数据收集以及分析，成本上升的程度都已经改变了，然后我们的数据就可以达到一定规模。最后，大家所寻求的不管你是一个人、一个公司、一个组织，还是这个社会，无外乎就是这种所谓的新黄金。

为什么最近黄金的价值会跌得很厉害？因为老黄金不值钱了，没有新黄金有价值。

童士豪：我的观点有点类似，第一个是云，第二个是关系，第三个是未来。像刚才维克托先生提到的，因为云时代到了，储存的大量数据的成本非常低，所以能让大家去利用大数据做工作分析，最近由于很多事情的关系，有更多的关系被理解，所以能去预测未来状况。用自己的话说，就是在聆听上花很多时间，看了很多朋友，大家寻找工作机会也好或者是认识对工作有帮助的合作伙伴也好，在这么大的信息里，这么多人把他自己的信息放在上面，就是做了一件事，就是分析。如果你40岁想当创意公司的CEO，你现在20岁，未来20年该怎么规划？这就是非常有意思的一件事。

最后可能有不同的可能性，最后会不会给你找到一个最好的方法，那是自己决定的。可能性放在面前，是机会率最高的，怎么选还是个人决定，所以大数据并没有抹杀个人的意识。

石述思：大数据首先改变的是我们看待世界的方法，它会对这个时代的很多的价值观产生剧烈冲击。举例来说，因为过去我们东方人特别喜欢一个词叫因果，我们认为善有善报、恶有恶报，其实根据交管部门调查的数据，在街头遭遇横祸的人其实跟道德无关，秦桧的寿命是岳飞的两倍半，很多贪官在发现之前，那过的确实是令人无限羡慕的生活。因此，通过大数据我们能用一种全新的观念来看待这个世界，这个世界是有关联来建构的一个新型的关系，只有科技发展到一定水平，才能达到这样的高度。

与此同时，在大数据时代，我们该恪守的底线还是要恪守，但它的确在告诉我们真相，因为科学就是在告诉我们真相。我有一个愿望，就是刚才讲的大数据是新的黄金，我希望它更多地用于社会公益事业，比如，去挽救地震局。这样能避免很多人道主义的灾难和财产的损失，结论是我们过去认为上帝是哲学家或者叫哲人，现在发现他老人家是个老顽童。

2 大数据究竟有没有对各领域的工作和生活产生影响？

王晓阳：大数据影响了智慧。怎么理解呢？大数据本身的概念是数据采集和处理，到了一定的程度使我们的社会也好，管理者也好，都能获益——从城市来讲，一个管理者可以聚集这些数据和处理方式，使得我们能用智慧来管理城市，可以从交通管理、公共卫生，还有其他各个方面来管理，这管理是需要数据，数据产生了智慧，然后反过头来能管理我们的模式。

比如，在公共卫生方面，采集数据到了目前为止其实已经进行了好多年，它的数据采集原来并不是为了大数据来做的，其实是为了一个方便——方便大家去看病。而且你的电子病例等，让你看病更人性化，或者对医生来讲能更快、更方便地去熟悉病情，但在这种情况下，这个数据一旦采集起来使得我们对整个城市的健康状况就能进一步了解，所以，刚才讲的看病的数据其实是原本的用意，大数据一来其实我们就能看见原来看不见的问题。比如一些比较大趋势方面的问题，流行病在哪个地方比较多，或者它怎样流传的，等等。这些事情我们原来是看不到的，这种情况就是大数据对我们的帮助。

徐明强：先举个例子，有一个球和一只蚂蚁，球跟蚂蚁说，做三维世界的事物太好了，你看这条线上有多少个蚂蚁我一眼就看见了，蚂蚁说我真的不信，我得按照这条线爬，爬到头计数器没有出故障我才知道有多少蚂蚁。这能看到三维和二维差了一维，就差了这么大，所以大数据首先它不是数据大，不是同样的数据多了就变成大数据，而是在原有的二维、原有的数据库基础上，再建立一维，给它一个全新的看点。举例说明，你如果在美国，你是欠了债的，除了债主对你感兴趣，还有人会对你感兴趣——如果你欠了债，突然你可以还债了，那么银行会对你感兴趣。在11年前，美国资本一号就发明了一种大数据的应用，它可以找到哪些人是欠了银行的钱、欠了信用卡的钱，然后它就会观察你的消费数据，当它发现你可以开始还的时候，他立刻把你再买过来，从此以后他就吃上了你的利息。资本一号这个公司在2001年时，每个季度的增长率是20%，就是因为它大数据的程序，它可以高命中率地发现这个，它是从哪里找来的数据呢？从沃尔玛、从各种各样的消费数据中找到的。从这个实例我们可以看出，大数据这个原有的数据分析商务智能上加了一层，商务智能不能告诉我们别人将要并且能做什么。

关于我们公司对奥斯卡颁奖的预测，除了对李安的预测没对，其他都对了。其实，我们的预测是把所有人员都做了一个概率，所以做了19个预测对的，是我们放在第一概率的获奖人，下面还有4个是第二概率，所以李安导演我们放在第二概率，我们把他放在后面。

这个预测跟大数据很有关系，首先做大数据需要有IQ，智商，就是说，这个模型要非常好。我们公司做IQ的人叫加戴维·罗斯查尔德，是我们研究部门的一个人。还有其他人，我要讲讲，他这个人的IQ有什么差别？他这个人的IQ用了一个非常简单聚合的模式，除了IQ还有什么呢？智商以后还要有勤商，勤奋的勤。勤商就是说，他非常勤奋地去找数据，要找多种数据，还要找非常实际的数据，所以他在网上、社交网上都有找。有一些找不到的数据，怎么办？他找人做调查，然后找人来做，所以他又有智商，又有勤商，够不够呢？还不够，五年前这种事情做不到，为什么？五年前他要做这样大量的数据的话，自己作为一个研究生的小预算是做不到的，但云计算的出现，他就可以做到了。可以延伸这些数据，用很多处理器来处理，现在他就是用了云做这样一个计算，最后成功了。

孙健：我写的是机会加危险，就是危机。我同意维克托的结论，说这是一个新的金矿，或者有说法叫新的机会，但不要忘记那同时会带来很多危险。如果我们不能很好地去处理大数据的话，特别是像在我们日常工作中接触到的很多中国企业，它们大多数甚至在最基础的数据分析方面还比较落后，这就意味着，我们该怎样很快地过渡到大数据时代去，去面对大数据挑战，如果准备不好，那我很担心，这会像以往很多新技术来了以后的情况，很容易造成很多企业邯郸学步——连走路都还没学会，就要学跳，一下子迈到大数据时代，企业不知道怎样真正地让大数据发挥作用。

在我们的行业里，因为大数据而做了很多产品创新。谈到大数据时代的破坏型创新，实际上也是谈了同样的问题，因为在创新的同时，事实上要推导、颠覆原来的很多东西，包括我们咨询行业的很多服务和产品都要做更新，也要跟上时代。比如，我们有一家很大的全球性零售企业，它每天要处理海量数据，那么在海量数据之前，虽然有了技术手段，它仍需找到一个很好的切入点，去解决大数据该怎样应用到业务中，改变业务模式，给业务创新带来价值。因为要把这个大数据加以更好地利用，再便宜还是投资，还是要改变，硬件、软件各方面要做配置，甚至对应的组织要做调整，一个企业要做进一步调整才能适应大数据时代的需求，才能让大数据发挥作用。所以我们做的工作就是帮助企业找到它的价值创造，建立业务模式，来证明在这方面做这样的投资，让大数据发挥作用是值得的。

俞吾金：我想提出不同看法，就是因为人类的思维有一个特点，他把觉悟的东西夸大为全球的。比如你看到三只天鹅是白的，但其实有一千只天鹅都是白的，可在澳大利亚发现了一只黑天鹅，就把一切天鹅都是白的这个原理给推翻了，我觉得大数据这个问题是重要的，但如何正确看待它，不能走极端。大数据反映了人们从数量关系去理解生活的一种思维方法，从古代开始就非常重视，当然古代没有使用大数据这个概念。

数字本身对生活的重要性越来越大。从哲学上看，它有实践性，比如数学中的π，圆周率，它等于3.1415926……它就把所有大数据都囊括进去了，更容易理解的是三分之一，三分之一的另一种写法就是0.333333无限被延伸，所以黑客在逻辑学里就强调，这个无限包容在三分之一这个有限中，有限中包含着无限的一个展开，包含所有数据的展开，这就体现了实践精神。从这个实践角度看这个数据，我认为大数据在当代的变动中有重要地位，但看它要有眼光，不要夸大也不要缩小。

3 怎么理解三分之一就把一生所有数据都概括了？

维克托：我不同意俞老师的观点。数字的历史很悠久，但是，以前我们对这些数字的处理方式非常有限，光有技术是不够的，能对数据进行分析，比如像数字，它对你只是一个数字，这个意义不重要，你也可以用一个汉字或一个字母来表示，那从这个角度来看，大数据不过是一个很长很长的数字，你可以用心记住就可以。

但其实，大数据的价值在于，在整个数据的收集过程中，需要运用分析才可以了解。比如，如何进行预防性的维修，如何能够防止爆发等，我们不是把这个数字简单地记下来或背下来，而是要通过分析，通过数据统计的分析，通过把它进行整理了解之后分析，这不是你背下来一个数字就可以了，这是非常大的区别。

4 大数据时代究竟会给生活带来什么样的颠覆？

维克托：首先从商业来讲，我觉得有三个元素要记住：一个是在商业世界中决策将发生变化，会越来越清楚地证明，要靠数据说话。

在美国，最大的互联网公司大概是谷歌，每天都有30亿搜索请求。有一天他们屏幕上准备用蓝色，然后他们就选了一个特别的蓝色，但他是要测试41种不同的蓝色，来看到底哪一种最受欢迎。他本来想自己来决定：我是首席设计师啊，我就选了一种蓝色。但他的老板说：不行，我需要实证来告诉我们哪一种蓝色最受欢迎。但这个谷歌的首席设计师就辞职了，他说我是首席设计师啊,我是最清楚的。通过很多测试发现，有一种蓝色的蓝是裸眼看到和设计师选的蓝色不太区别得开，但另一种通过测试所产生的蓝色，更受欢迎，有更多点击量。通过实证做出来的决策更有效。类似例子有很多，都说我做这行已经几十年了，我说的肯定没错。这种传统的社会观念和思维方式会受到挑战，我们的决策必须要靠数据说话，这是第一点。

第二，就是在我们出去说话时，我们要注意不能误读数据，错误的数据是不行的。也就是如果原来的材料不对，原料是垃圾，出来的东西肯定也是垃圾，这个公司出这些数据的话都是比较容易理解的，但可能不是你应该熟悉的数据。

第三个是挑战。就是普通产业，尤其是计算机产业，数据会超越它们，这个可能是有一种挑战式的说法。如果没有足够的数据，你也赶不上一个大量数据的比较平庸的模型，也就是为什么说数据会超越那些产业。比如机器翻译这件事，在六七十年代，IBM花了很多钱想用机器翻译，它要弄一些语言的规则输入到机器中，但效果不太好，它就有了一个新想法，它不是把一种语言的语法规则输入机器，而是把加拿大议会中的英法双语的互译输进去，把成千上万的翻译资料输入进去，它就有了大量的累计组织上的数据库，这个效果就好得多。而谷歌又在这个领域有更多数据，一下子这个翻译就更成熟、效果更好。可以说，是这个数据使它超越了这个软件。因为今天这个大数据的力量，可以很容易地获得想要的资讯，但大概在十年前，需要五十万个服务器，大量的储存以及处理数据的模式，你才能开始一个新业务。今天如果要输入业务，用云计算来测试就可以了。比如有一个叫蒂塞德的公司，它有很多产品及价格，它收购一些数据来预测到底一个产品是上架还是下架，虽然他们拥有大量客户，可这个公司的员工只有13个人，因此它的服务器有很多，他们拥有大量的数据。可见，这个舞台不仅可以让大公司来做，而且创新的小公司也能以平等的地位来竞争。

王晓阳：其实讲到改变了我们整个思维方式，所谓的就是实验这个思维，比理论思维更重要，这一点我不是太懂。其实维克托先生刚才举的例子，是在很多情况下，是我们用数据去验证以前想要能够有的东西，有一些智慧确实是在数字里挖掘出来的，这个可能是一个语言来自不同的地方，怎么讲呢？基于在大数据的情况下，其实有一个所谓的循环概念，等于说你有了智慧以后去验证，验证数据里又产生了各种各样的智慧来做这样的理解，所以从这个角度来讲，我觉得是大数据的情况下面，没有颠覆，而是说一个改进，对我们认知世界的改进。就公共卫生这个话题来说，我们举的最多的一个例子就是在谷歌，有一个所谓的趋势预测，它就是用了网民们搜索的词来预测。

所谓的预测流感，怎么做？很简单，就是它去分析了以往的数据，说在流感发生的地域，地域的那个时间大家是用什么词去搜索，这样就可以做统计。做了统计以后，反过头来用这些搜索词来预测这个流感，这种情况下是什么意思？并不见得是说这种数据或大数据的情况就能使我们对这个流感突然有一个新的认识，其实不然，其实是谷歌的那些工程师们有一个想法，认为我们好像流行流感，这和大家有关，而每个人都会用搜索来获取一些跟流感有关的信息，就有了这样的关联。这个关联怎么去发现？这就要用数据去发现，用所谓的大数据的做法，去实现我们已有的一些概念的东西，把它实现了之后，就能做预测。所以从这样的角度讲，并不见得是有了大数据，我们就可以把所有的智慧都丢掉，我们不用IQ了，只要数据就好了，这肯定是不行的。一定是IQ加上数据，然后能让它有个正反的概念，这是大数据所应该干的事情。

童士豪：我有不同想法，我觉得刚才维克托先生讲的一点很有意思，就是对智慧的要求，大数据时代是不一样的。在大数据时代，对智慧的要求可以低一点，都能产生更好的结果，这是一个有意思的事情。他刚才提了一个例子，之前要做翻译是很难的，你的规则必须特别强、精简、完整，才能有60%、70%的准确率。但在大数据时代，我们不用想那些，不用花智慧讲那么复杂的规则和套路，干脆把几亿个已翻译好的文章交给电脑，用统计学的方式找到哪种情况下，翻译的字的另外一个意思是比较对的。这对于智慧的要求其实是降低了，但效果可能会更好。

孙健：可能我们对智慧的理解有歧义。我觉得维克托先生讲的我理解，因为他有另一本书叫《Delete》，里面专门讲了这个三重智慧，谈了取舍问题。因为随着存储技术、因特网的发展，他讲的更多的是知识，知识的要求可以低，但对智慧，我觉得理解不一样。我理解的智慧是，你判断一个事物的根本的、真正的洞察能力。就是，你对一个事物的洞察能力还是需要有，不会因为大数据的存在而削弱或不需要了，而恰恰因为大数据的存在才更需要洞察力。

5 大数据时代到底真正来临了吗？

王晓阳：大数据时代来不来临要看你怎么度量、衡量。现在这个数据的量和种类，以及采集的方式、手段，处理的手段，绝对已经达到了“前无古人，后无来者”的感觉。这个情况下，我们从这个数据采集以及数据处理这个能力方面来讲，我们的大数据时代来临了，但我们使用数据利用数据这个才是刚刚开始，只是刚起步。

而大数据改变我们生活的时代，还没有完全到来，但为这个我们已经做了很多准备，这是城市的管理问题。我们为大数据时代做了很多准备，比如在数据采集方面已经做了很多准备，怎么样利用这个数据来做我们这个智慧城市，这是一个最大的问题。

徐明强：从商业角度来看，我从运用上说，个人认为是来临了。举个例子，墨客这样一个药材公司，他可以根据天气性质，比如如果今天冬天特别冷，很多过敏性动物就会冬眠，四五月份突然转热时，花粉也开始多了，今年有很多人会过敏，等等，它就通过市场进行营销，把比如克敏能这种药材发布出去。

维克托·迈尔·舍恩伯格：美国总统奥巴马曾说，尽管政府也尝试，但他总是落后于企业，落后于社会的其他一些群体。所以说搞这种活动能充分激发数据，提供给大众，而且公司也可以拿这些数据，让公司能利用这些数据有更多创新。这是一个想法，也许有一些做法，比如商业方法，我认为能通过发挥企业的智慧，发挥像微软这样的一些聪明企业的智慧，还是有帮助的，包括和政府的合作来管好社会。

石述思：我有一个感受，当商业巨头面对屌丝谈大数据时，我们都有一种不寒而栗的感觉，因为尽管大数据时代我们每个人都是公平的，我们可以说小公司可以获得公平竞争待遇，但其实掌握大数据的都是一些巨头，他们有得天独厚的优势来抢我们钱包里的钱，我们很难，因为公司的定义就是在法律允许的范畴中唯利是图。但我们倒是渴望政府部门能利用大数据为我们提供普惠性的服务，可就像一些智慧城市没法真正做到智慧管理的案例一样，所以我对大数据来到中国的前途深表忧虑。还有，即使优秀的公司利用大数据，它也要面对一个现实，比如我们像电视台做广告的一样，为什么现在人依然很多，因为中国贫富差距特别大，如果你掌握了所有消费者的数据，而大多数在今天是无效数据，所以你还是有一个有选择的大数据的过程，叫有购买力的大数据，所以各种各样的问题就会出现在我们面前，就是社会本来是我们需要，但它存在很多幕后看不清楚的东西。我们担心被商业巨头利用，来完成对消费者进一步的盘剥。

孙健：我觉得从企业角度来看也是同样的问题。我前面想表达的意思就是，第一我们今天中国很多企业实际上并没有准备好迎接这个大数据，因为我们现在还停留在比较初级的基础数据分析时代，我们很多的基础数据今天都没有被运用，不要说大数据，就是小数据今天也没有很好的利用。还有很多假的数据，是因为对这些数据的输入管理非常不成熟，我自己在工作中接触很多企业，企业今天做的几件事大家都在做，有ERP系统，有数据库，有了数据就往里面存，但我发觉，有很多中国企业兑现的数据管理没有规范化的感觉，更没有很好的利用。这就存在这样的担心：最后大数据时代来了以后，我们本来中国企业在这个数据分析的利用上就不擅长，今天有了大数据以后差距会变得更大，以后国际巨头有一个成熟的数据分析方法，很多健全的商业模式，它会把这个差距变得越来越大。

6 在大数据时代，下一个预言会是什么，下一个判断会是什么？

维克托：接下来怎么能让生活比现在更高效，就是要让城市变得更加智能，这是可行的，为什么？我强调的是，我们有可能改善我们的公共卫生，改善教育，我们有能力收集数据，公共交通的通化能真正满足市民的需求，而不只是政客，而且能源消耗也会得到更好的检测、预测和管理，这样我们的城市就会更加智能，让城市的生活更加好。在150年前，曾有预测如果是在城市生活，寿命会更短；在农村生活则寿命长。而150年之后的今天，寿命更加长了，有了大数据我们会更加美好，可是有一个条件，就是那些决策者，他们一定要使用这些数字才可以。

下一步是专家怎么来做。其实这涉及到在数据时代，数据点是有限的，那么我们收集的数据，只要我们收集足够的数据来解决问题就可以了。因为非常复杂、数据点非常少，所以我们的数据点收集起来必须是要高质量的，现在不是这样的，现在的是更加的多、更加的乱。解释一下什么叫更多更乱，更多就是有数据点，关于我们想要研究的一个现象，我们可以更多的进行数据统计，比如在美国，你有DNA基因图谱，那么只要2000美金就可以知道你的整个基因图谱当中的30亿这个东西是怎么组成的，这样你就可以知道那些30亿个精对，现在如果说有一个基因组成可能会导致什么样的癌症，就可以查基因图谱，说我是不容易生这个病的，这是为什么可以预测是否患癌症的原因。那么有更多的数据便会存在一定的不准确性，所以，我说更多且更乱，所以这里允许一点点的不准确，或者可以乱一点，这个所谓的乱就是指，不是说每一个数据点都要达到最高的准确度，这个结果就是，不是百分之一百完美，但在大数据这样一种方向，或者说，我们在正确的数据点上要知道一个方向。知道方向比晚一点知道完美的数据更有效。比如交通预测，也许当下看到的交通预测比实际运用中要晚了20分钟，可能看起来太晚了，但如果这是预测一个星期的信息，就够了。

王晓阳：大数据时代对我们这个城市更加理解，所谓的理解就是你知道这个城市里发生了什么，这非常重要。在以前，这个城市的管理都是一拍脑袋，有的时候拍脑袋拍出很好的来，拍脑袋也能拍出非常棒的一个城市来，但是有的时候呢？拍脑袋可能太离谱，这种情况下在大数据时代我们怎么样利用好，就是我们所讲的。而为了政绩也可以用大数据来考虑，说这个数字到底对它的政绩有没有好处？就是名义是一个很大的方面，大数据方面不光是理解我们这个城市发生了什么，而且还能了解我们城市里的民众在想什么？这点对城市管理来说非常重要，城市不光是一个硬件设施，不光是地铁和高楼，人在里面非常重要。

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⑩ 浅谈大数据对网络营销的影响

浅谈大数据对网络营销的影响

大数据的使用将贯穿整个网络营销过程，为企业的管理及决策提供有力的依据与支撑，能有效降低企业运营成本，改进企业管理，提高营销决策效率，提高企业的经营效益。以下是我将大数据分析纳入企业未来业务营销计划的五大好处。

1.有价值的见解

当企业使用预测分析时，它可以帮助公司进行长远规划。通过预测分析，企业可以查明趋势，了解客户，提高业务绩效，纳入战略决策，最终预测客户和竞争对手的行为。使用预测分析工具，企业能够预测什么类型的客户更有可能购买哪种类型的'产品。这些有价值的见解将有助于指导整个企业的营销策略。

2.减少障碍

在营销中，障碍可以被视为阻碍企业进入某一领域或业务行业的事务。大数据可以帮助企业减少这些障碍，使企业能够更好地与客户和社区建立联系。这个数据营销时代已经开始接触创业公司和小企业，他们现在面临的市场准入壁垒比过去要低。

由于从大数据获得的见解，企业更好地了解他们的消费者。拥有这种新知识，他们可以避开典型的障碍，如针对错误的市场，缺少他们的广告上的标志，或由于缺乏理解，导致其他简单的错误。

3.满足客户购买旅程的消费需求

数字革命已经改变了客户购买路径，从线性层次化流程改变为圆形的接触点模式。随着媒体数量的增加，无论是社交媒体还是在线评论，客户都会体验到探索公司的新方式。企业应对这种新的消费模式的最佳方法是在这些不同的点上满足客户。

信息技术，智能视频分析，以及数据收集的进步使企业有可能创建定制的服务，消费者将被吸引。利用大数据使客户提供无法抵抗的产品，可以帮助企业继续蓬勃发展。这些基于大数据提供的洞察力的交易和产品允许企业开发和发布更有可能赢得消费者青睐的产品。

4.客户忠诚度

使用大数据分析提供的洞察力来推动企业采取营销活动的营销人员可以更好地理解和满足他们的消费者。预测消费者的行为并满足他们的需求，有助于发展品牌和消费者之间的关系。大数据的洞察力允许企业培养和滋养这些关系，同时最终提高客户忠诚度。

5.收入增长

通过利用上面的大数据优势，可实现实质性收入增长。当利用从大数据分析收集的洞察力时，企业可以通过减少障碍，与客户进行战略性互动以及提高客户信赖度来增长收入。

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