① 有谁知道大数据指的是什么
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通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）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
说起大数据，就要说到商业智能：
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。
商务智能的产生发展
商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。
把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
企业导入BI的优点
1.随机查询动态报表
2.掌握指标管理
3.随时线上分析处理
4.视觉化之企业仪表版
5.协助预测规划
导入BI的目的
1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。
2.降低整体营运成本(Power the Bottom Line)：BIS改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计介面，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。
3.协同组织目标与行动(Achieve a Fully Coordinated Organization)：BIS加强企业的资讯传播能力，消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距，并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质，使组织内的每个人目标一致、齐心协力。
商业智能领域的技术应用
商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。
数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。
在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
商业智能的应用范围
1.采购管理
2.财务管理
3.人力资源管理
4.客户服务
5.配销管理
6.生产管理
7.销售管理
8.行销管理
商业智能实施步骤
商业智能系统处理流程[1]
商业智能（BI）作为一个概念，描述与业务紧密结合，并且根据需要进行相关特性展示和数据处理的过程。
为了让数据“活”起来，往往需要利用数据仓库、数据挖掘、报表设计与展示、联机在线分析（OLAP）等技术。数据或者数据源包含的种类繁多，例如存储在关系型数据库中的，在外围数据文件中的，在业务流中实时产生存储在内存中的等等。而商业智能最终能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
这些分析有财务管理、点击流分析（Clickstream）、供应链管理、关键绩效指标（Key Performance Indicators, KPI）、客户分析等。商业智能关注的是，从各种渠道（软件，系统，人，等等）发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（Load）软件（搜集数据，建立标准的数据结构，然后把这些数据存在另外的数据库中）、数据挖掘和在线分析（Online Analytical Processing，允许用户容易地从多个角度选取和察看数据）等 。
商业智能系统的功能
商业智能系统应具有的主要功能：
数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。
数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。
数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。
分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。
典型的商业智能系统
典型的商业智能系统有：
客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。
[编辑]商业智能解决方案厂商
提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等
最后，希望你关注一下FineBI，帆软软件的大数据解决方案，我看了，还是很不错的
② 什么是大数据，大数据时代怎么理解
大数据的定义
大数据（Bigdata）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。
大数据的特点
数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复陪答杂的，需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。
大数据时代的影响
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。如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。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。
大数据的意义和前景
大数据是对大量、动态、能持芦游慧续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可磨配能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在大家面前。
大数据分析的目的
大数据分析的核心目的就是预测，在海量数据的基础上，通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。
预测事情发生的可能性继续往下延伸，就可以通过适当的干预，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为精准营销，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。
③ 互联网大数据具体指的是什么
各种信息
④ 大数据将怎样改变互联网
大数据将怎样改变互联网
随着大数据产业蓬勃发展，大数据技术及应用逐渐渗透、融入社会各个领域，并且推动互联网等产业加快转型升级。如何充分释放和利用大数据蕴含的巨大价值，无疑成为当下的热门议题。
传统行业“掘金”大数据
怎样给大数据下定义？“通俗地说，大数据就是量很大的数据，大到单个计算机无法处理。”工业和信息化部软件司司长陈伟此前在接受采访时介绍，目前，全球数据量每18个月就会翻倍，而由于产业链涉及数据采集、存储、分析、挖掘以及流通服务，大数据不仅改变着互联网的商业模式，而且还将重构互联网产业格局，并将人类带入互联网的全新时代。
经过多年积累，现在不少保险公司已占有大量线下数据，并圈定大批低赔付人群样本。作为互联网企业代表的网络，正与保险公司发展“深交”，通过对保险公司数据科学建模，利用人工智能算法海量计算，将这批具备相同特征的群体挖掘出来，寻找低赔付人群的准确性已超过了85%。
随着“双11”电商节临近，快递业紧锣密鼓地开始准备“迎战”。与保险行业类似，物流行业也在积极拥抱大数据。阿里巴巴利用菜鸟物流雷达预警，去年“双11”货品预测率达到90%，“双11”期间2.78亿订单仅用10天时间便已发送到位。
“因物流与商家供需信息不匹配，前年或者更早时货物送达时间甚至超过1个月，有人‘双12’还没收到‘双11’的货品……”阿里数据经济研究中心秘书长潘永花进一步介绍，结合商家销售数据和物流公司快递数据综合分析，可为物流公司提供智能物流解决方案。
伴随人们大步迈进互联网时代，各传统行业不断争相拥抱“大数据+”，云、网、端逐渐成为各行业重要基础设施体系。潘永花认为，从“端”的角度来看，除智能终端外，还有越来越多的App；从“网”角度来说，互联网、物联网、云和大数据都将是核心资源，而正是基于云、网、端的基础，才有了“互联网+”各种行业的化学反应。
巧用数据资源释放大能量
有人说，“IT”代表着过去，“DT”才代表着未来。这里所说的“DT”正是指的数据技术。也就是说，当下大数据核心技术成了诸多产业的发展驱动力。“人们逐渐意识到，数据是推动产业发展的动力，也将为今后各行业提供全新服务。它不再仅是业务的附属品！”Teradata天睿公司大中华区副总裁姜欣表示。
根据大数据产业发展需求，不少互联网企业不仅巧用大数据助力自身发展，而且也尝试逐渐向外界开放数据资源，推动传统企业在“互联网+”的大潮下转型升级。
“大数据与行业数据融合，可以产生‘核聚变’，迸发出新能量。”网络公司高级副总裁王劲告诉记者，网络正通过大数据技术识别各类目标客群，进行多维度分析客群搜索趋势、搜索行为、兴趣偏好，助力企业了解行业趋势、加强用户洞察、提升营销效果；此外，系列数据资源还能为网上舆情提供实时监控分析。
王劲介绍：“随着互联网用户趋于交互方式寻找服务需求，网络大数据预测未来5年使用语音、图像来表达需求的比例将超过50%。网络在语音识别、图像识别、自然语言处理等前沿技术领域，正在有针对性地进行重点突破。”
从政府角度看，如果能盘活政府机构大量数据资源，将更有利于融合并利用外部智慧，提升政府公共服务创新能力，提升社会运行效率。“政务大数据可让公众、企业深入参与政府治理，使政府与公众充分互动，实现政府对公众服务的精准化、个性化，使政府从单纯的管理角色向多元共治方向变革。”潘永花说。
大数据瓶颈消除在望
“目前，大数据产业发展主要遇到的障碍是数据的共享与互通，以及如何保障数据安全。”网络有关负责人表示。
潘永花坦言，目前我国大数据人才缺口大，相关的创新创业人才有待培养，而且我国也缺乏像发达国家一样的“大数据国家战略”以及“开放政府政策”，在标准、规范方面还存有各自为政的尴尬。
陈伟指出，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》提出要“加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力”，此举不仅开启了数据共享的大门，而且也对各行业、各企业间进行数据互通起到引导示范作用，将有利于打破数据共享互通中的发展障碍。
同时，数据安全、数据共享等话题同样备受关注。“这是一场‘革命’，将对各行各业带来深刻影响，甚至改变我们的思维方式，但同时它也引发‘数据暴政’的担忧……”牛津大学教授维克多·梅耶－舍恩伯格在《大数据》中的这句经典话语，曾被业界津津乐道。
为保证数据安全，技术层面不容忽视。“从大数据存储、应用、管理以及隐私保护等方面应层层把关，有针对性地应对安全威胁。”王劲告诉记者，目前，网络综合采用随机干扰、散列、K-匿名、泛化等多种隐私保护手段，对用户数据实现了完全的数据脱敏处理，再供应业务方和合作伙伴进行使用，防止用户隐私泄露。
有人时常提及，“数据安全三分靠技术，七分靠管理”。潘永花对此也深表认同：“从运营管理层面上说，互联网企业须对数据安全有严格规范标准，建立数据安全保障策略以及各项应急机制。”
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⑤ 互联网时代，都说大数据，那什么是大数据
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、洞察力和流程优专化能力的海量、高属增长率和多样化的信息资产。
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)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。
⑥ 大数据时代预言家:互联网将把人类带向何处
大数据时代预言家:互联网将把人类带向何处
21年过去，中国互联网的发展超乎了当年所有人的想象。在信息和数据引领的互联网时代，无论在中国还是世界其他地方，我们历经数载，真的已然掌握了互联网精髓？人类将如何继续发展互联网，还是说，互联网将把人类带向何处？
第二届世界互联网大会昨天在乌镇揭幕，本报独家专访了《大数据时代》的联合作者之一、被誉为“大数据时代预言家”的英国牛津大学网络学院互联网研究所教授维克托·迈尔-舍恩伯格。在长期研究互联网治理与监管的他眼中，网络时代相比人类漫长的历史只是沧海一粟。对于互联网将如何深刻变革人类的经济与社会，我们依旧知之甚少。
没有任何一种科技会绑架我们
“互联网通过给计算机添加通信功能而改变了世界，但多年过去，很多人仍以为互联网只是让沟通变快了些。”迈尔-舍恩伯格说，在研究中他经常发现，在各个行业里，都存在仍旧只把互联网当做与客户快速交流工具的人，并且这样想的人迄今仍不在少数。
但是，这些人无疑是错了。“如果继续这样认为，那么不出几年，这些人就会被市场淘汰。”迈尔-舍恩伯格给出的原因很简单：今天，互联网影响力已经彻底覆盖我们的生活。
既然能耐已经强大到可以无处不在，那么问题就来了——互联网是否已经彻底绑架了我们的生活？随处可见的“低头族”似乎就是最好例证。
不过，迈尔-舍恩伯格表示，这又是人们对互联网的误解，他并不认为人类会对互联网存在过度的依赖。
“没有任何一种科技会绑架我们，只要我们愿意，我们永远是未来的掌控者。”鉴于此，迈尔-舍恩伯格希望人类未来能更加关注事实和数据，用此二者来为经济社会发展做出更好的决策。
事实上，迈尔-舍恩伯格也认同，互联网横空出世后很长一段时间里，都只是一项崭新的技术，并没有“灵魂”，也没有所谓的“互联网精神”。但当“智能”、“数据”等概念逐渐脱颖而出时，互联网的运用也脱离了单纯的技术意义，上升到了新的境界。
大数据究竟是什么
谈到“大数据”，对于这个经常与“互联网”一起打包出现的名词，迈尔-舍恩伯格开门见山地表示，人们对大数据也存在不少误解，最大误解就是“大数据只是一项新技术”。如果用传统的观念去理解大数据，我们不仅会错失大数据自身具备的深刻洞见和巨大优势，甚至会对大数据的分析结果产生错误的理解。
那么大数据究竟是什么？
在迈尔-舍恩伯格与肯尼思·库克耶（《经济学人》数据编辑）共同撰写的《大数据时代》中，他们二人指出，大数据并非某一个确切的概念。最初，大数据的出现是由于某些需要处理的信息量过大，超越了一般计算机在处理数据时能够使用的内存量，因而工程师们必须改进数据处理工具，新处理技术也就孕育而生。
由于互联网公司有能力搜集大量有价值的数据，且背后有强大的利益驱动，所以互联网公司顺理成章地最先成为了最新数据处理技术的使用者。正因如此，很多人担心，掌握了大量数据的互联网公司是否会用现有数据解析其他个人信息，达成某些我们想象不到的商业目的。
迈尔-舍恩伯格表示，据他了解，的确有公司存在滥用数据分析的现象。这也是为何他非常强调通过立法来监管个人信息的使用尤为重要。他表示，一些数据只有在监管严格的情况下才能够被允许使用，而通过法律途径监管数据，远比直接限制或叫停数据流要好得多。
“试想一下，如果能通过分析我的健康数据，为我生病的孩子找到致病成因和治疗方法，这或许是所有人都喜闻乐见的。然而，如果是利用我的健康数据来蓄意提高我的医疗保险成本，这是我要拒绝的。”
他认为，大数据本身并没有错，错误的是使用方法。当互联网的能量愈发强大，我们也就必须更加努力地去避免被诱惑，更敏锐地发现它的美中不足。
人类对于互联网的误读，也部分源自对人类自身的不了解。
任何垄断永远都只是暂时的
虽然迈尔-舍恩伯格认为互联网不会绑架人们的生活，但是互联网“杀掉”了人们更多的时间却是事实。有调查数据显示，BAT（网络、阿里巴巴、腾讯）在中国整个网民的覆盖率里面占到了90%以上，这三家所有APP的时长，加起来占到整个网民消耗时长的50%。
对此，迈尔-舍恩伯格表示：“这种情况在哪儿都一样。”在美国，人们一样每天会有无数时间花在脸书和谷歌上，包括在Youtube（2006年被谷歌收购）长时间观看视频。
“我们唯一需要关心的应该是，会否有下一个网络、阿里巴巴、腾讯诞生。”在任何由创新驱动的行业里，都会出现垄断。但正是因为创新层出不穷，任何垄断永远都只是暂时的。
在美国，许多著名的互联网公司都曾被认为是垄断，但如今他们中的许多影响力都不复以往。
以谷歌街景服务为例，谷歌的图像采集车在许多国家采集了道路和房屋的影像，以及很多备受争议的数据。在一些国家，业主们不希望自家房屋或是花园出现在谷歌街景的影像中，于是谷歌迫不得已，顶着巨大压力，将这些业主的房屋或是花园做了影像模糊处理。但问题是，对于意图犯罪的盗贼来说，这样的马赛克，无异于此地无银三百两。
但是，如果其他公司有一项技术，能同时具备街景的实用，并符合所有人的安全考量，那么谷歌的地位就势必受到挑战——只是，暂时大家还不知晓是否有这样的技术存在。垄断与创新的关系，就是后者对前者的制约。
“只要垄断是暂时的，且创新机遇一直存在，人们就无需担心互联网会发生垄断。”
互联网创业“进场费”远低于以往
2012年撰写《大数据时代》时，迈尔-舍恩伯格和库克耶就提出，如今信息技术变革的重点应该在于信息本身，而不能像过去那样只关注技术。虽然大部分技术专家都认同数据的发展与计算机科技的变革是步调一致的，但今天，好的内容传递已经成为变革真正的推动力。
迈尔-舍恩伯格表示，现在是互联网创业、数据创业的好时代，尤其是在中国。他认为，在BAT三足鼎立的中国互联网格局中，年轻的互联网创业者最需要的就是坚持创新力，有自己的好点子。
事实上，一百年前人们若想创业，需要募集很久的资金才能建造一座工厂。甚至就在十年前，互联网创业者仍需融资多时才能建立一座服务器农场。“然而，今天在大数据时代，创业者需要具备的可能仅仅只是‘一个棒主意’。”迈尔-舍恩伯格说，剩下的创业需求都能以商品价格获得，比如云计算服务。
“也就是说，互联网创业的‘进场费’，在资本层面远低于以往，但对创业内容——‘金点子’的质量要求却不断提高。”迈尔-舍恩伯格表示，这样的现象“简直太好了”。
对于中国目前最炙手可热的“互联网+”，迈尔-舍恩伯格认为这是让数据大显身手的绝佳策略。
他认为，‘互联网+’的思维将任何想得到的事物都尝试与互联网发生联系，这不仅让数据有机会在更广阔的空间发挥作用，对数据搜集来说，也能接触更为多样、广泛的数据源。他说，自己并不认为中国的互联网产业发展过快，更不觉得中国的互联网发展不稳定。“如果真的有什么需要注意，那就是继续保有创新力。”
中国举办世界互联网大会今年已至第二届。迈尔-舍恩伯格说，举办互联网大会是中国向世界各国展示互联网和数字技术发展成就的绝佳机会。他期待大会能更多地关注中国互联网企业家们这些年来的成就，也希望通过这次大会，能帮助中国本土的互联网企业继续保持创新的力量。
互联网世界不存在绝对的安全
谈到互联网风险，无论是2012年著书时，还是现在，迈尔-舍恩伯格说安全问题一直是首要考虑的对象。
谷歌、亚马逊，以及阿里巴巴、华为等，都相继推出了云服务，但庞大的数据存储于这些大公司云端，是否意味着更高的安全性？
“如果有一家公司说自己的云服务绝对安全，那它简直是疯了。”迈尔-舍恩伯格表示，云安全是一个非常宏大的话题，许多互联网公司在不远的将来都必定会投入更多资金和精力在数据安全和服务安全上。因为在互联网世界中，不可能存在绝对安全；即使纵观整个人类历史，也不存在绝对之事，除了每个人都终有一死。
不过，他紧接着指出，大企业的互联网安全技术已经远好于大部分小企业，因为黑客们已经瞄准大企业多年，因而多数大企业的安全系统一直在更新换代。“真正需要担心的是小公司，尤其是一些新近创业的中小企业，他们的网络安全更需要警惕。”
为何互联网安全越来越重要？原因很简单。
迈尔-舍恩伯格表示，当越来越多的交易和人类互动都从线下转移到线上，并且愈发数字化，那么针对互联网世界的犯罪也就随之水涨船高。在互联网世界中，能以非法手段获取的财富远超线下，因而犯罪手法也就愈发复杂。同时，随着互联网技术的复杂和升级，许多小公司（包括国家和地区）的信息安全系统和安全网络已经跟不上当今潮流，不少企业和国家都处于在互联网世界“半裸奔”的状态。相比赫赫有名的大企业们，籍籍无名的小企业才更应该担心正对自己虎视眈眈的互联网风险。
对互联网的盲目崇拜也是风险
对于中国的互联网安全，迈尔-舍恩伯格延续了自己的看法，认为中国只要保持目前对互联网安全的投入趋势就好。
“我担心的反而不是中国这样的互联网大国。”他表示，对于那些互联网产业刚刚兴起的国家，安全问题对于他们来说更为重要。在他看来，正是因为互联网在这些国家还处于刚起步，加之他们对互联网安全的投入相当有限，所以，这些国家就容易成为互联网犯罪的首要潜在攻击对象。
个人信息安全也是互联网安全中最为脆弱的一环。互联网掌握人们的数据越多，个人对自身信息的掌控力就越弱，个人数据被窃取、滥用甚至用于犯罪的可能性也相对越大。
对于滥用大数据的现象，迈尔-舍恩伯格表示，如果的确存在通过大数据分析来欺骗消费者和客户的行为，那么造成这一现象的最主要原因就是买方和卖方的信息不对称。
听起来和线下交易极度相似？但是要注意，互联网诞生的一大使命就是为解决信息不对称的。迈尔-舍恩伯格说，相比线下交易，互联网上的信息不对称能够通过数据传递迅速解决，这是线下商务无法比拟的。因此，只要数据存在，人们在网上交易时，就能通过数据信息了解自己所承担价格是否合理、这笔交易究竟“值不值”。
但是，我们也不得不承认，互联网在为生活提供便利的同时，也让保护隐私的法律手段失去了掌控。
以个人数据安全为例，在《大数据时代》中曾提到，面对大数据，保护隐私的核心技术不再适用。同时，从大数据本身和大数据分析结果获益的人，可能会将大数据放到并不适用的领域，还可能过分夸大、人为提升对大数据分析结果的信赖。当然，最坏的结果，就是将大数据用于犯罪。
此外，迈尔-舍恩伯格表示，还有一大风险正在形成，但还来得及避免的，那就是对互联网的盲目崇拜。因为，互联网并不是那么的无所不能。
精确性不再是探索世界的重心
2012年，维克托·迈尔-舍恩伯格和《大数据时代》 的另一位作者肯尼思·库克耶意识到，世界上最富创新力的企业正越来越重视数据，并且数据已不再是交易的副产品，而是能增加新思维和经济效益的宝贵资源。所以，两人决定撰写一本关于大数据的书。
迈尔-舍恩伯格说，书中并不存在哪一个部分是对中国或是其他任何一个单一国家特别重要的，也不存在哪一个章节比其他更重要。“因为只有当所有概念融合在一起，这本书才有意义。”他说，如果《大数据时代》要再版，原书中没有内容需要删去，只是会多增加一些实际案例，可能会增加一章，专门讲述大数据在这三年来已经如何影响和改变各个经济领域。
谈到大数据在互联网中的运用，迈尔-舍恩伯格认为，通过互联网，大数据对人类最大的影响或许就是改变了人类探索世界的方法，而这一改变的影响力还将持续下去。
比如，人们在脸书上看到有人发了新消息，下面都会有一个“喜欢”按钮来点赞，同时也能看到有多少人也喜欢这条消息。当数量不多时，会显示诸如“13”、“109”这样的精确数字；而当点赞数量庞大时，反而只会显示一个近似值，如“6000”、“41k（41000，k表示千）”。脸书系统并非不知道确切点赞人数是多少，而是当持有相同观点的人数变得颇具规模后，具体数字已经不再重要。人们已经得到结论，并能就此趋势做出相应的判断。
两位作者在《大数据时代》中提到，谷歌的翻译之所以比其他公司的翻译服务更好，并非谷歌拥有更好的算法机制，而是增加了各式各样看似无用，甚至是错误的数据。2006年，谷歌发布的上万亿的语料库，正是来自互联网的一些“无用”的内容。而谷歌将此作为“训练集”，使谷歌翻译服务能够正确推算出英语词汇搭配的更多可能性。
可以说，谷歌的这一尝试与数据、算法已经没有特别大关联。事实上，当年的这一尝试，恰好体现了如今在中国最常被提起的“互联网思维”。如同网络新闻可以不断被更新，甚至修改，互联网的一大重要特质就是容错。当精确性不再是我们探索世界的重心，我们就必须学会接受混乱和错误的存在。“人们正变得更侧重于分析不同事物间的相关性，而不再寻求每个预测背后的原因。”迈尔-舍恩伯格说。
对于中国互联网，尤其是发展堪比宇宙速度的电商产业，迈尔-舍恩伯格说，这基本在他的预料之中，因为中国广袤的市场和消费者基数给予了电子商务发展的理想环境。任何一个新点子，或是新产品，都能通过互联网迅速传达给十亿潜在消费者，而这十亿人又说着同一种语言，生活在同一个法律体系中。
这意味着什么？“意味着只需要一晚，甚至更短时间，好的想法、好的产品，就能让亿万人知道。”这在其他任何一个国家都无法想象，也是无法达到的规模。
三年前，迈尔-舍恩伯格和库克耶曾表示，当人类准备开发电子商务、寓生活于互联网、进入计算机时代或者拿起算盘时，这些行为的产生比背后存在的问题更加重要。
三年过去，互联网世界的变化速度与日俱增，但万变之中有一点不曾变过。“通过互联网，大数据将改变一切，可能超越我们所有人的想象。”
⑦ 互联网大数据有哪些好处多
大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想版，那么大数据可权以提供如下好处：
1、根据数据背景获得更完整的情况
2、利用数据驱动做出更好的商业决策
3、降低商业风险
4、市场上最好的解决方案
5、开发出更好的定制化产品或服务
6、更好的预测客户的需求和想法
7、迅速适应市场
8、在实时数据的趋势和预测上更加主动
9、建立精确的生命价值周期(LTV)、地图和用户类型
10、阅读更长和更复杂的属性窗口(用于网站点击流数据)
11、对通过细分的更复杂的导航进行可视化，并且改善你的转化漏斗(用于网站点击流数据)
但值得注意的是，大数据分析并不适合所有人。如果你没有安装并且制定分析中的目标、没有准备好归因模型、再营销和高级细分，那么你就没有为大数据做好准备。
⑧ 大数据的应用表现
大数据的应用表现
继互联网、物联网、云计算之后，大数据（BigData）主题投资近期引起高度关注。
什么是大数据
随着计算机的普及和互联网的应用，近十多年海量的信息和数据不断产生，美国互联网数据中心指出互联网上的数据每年增长50%，而且速度越来越快。目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的，美国人比较简捷地把海量的信息数据称为“大数据”。而随着数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕海量信息数据的商业价值利用，大数据已逐渐成为行业人士争相追捧的焦点，并从2010年开始成为互联网信息技术行业的流行词汇。
马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。舍恩伯格的《大数据时代》持续热销，美国总统都把大数据作为国家战略和“未来的石油”，市场对大数据的热情可谓一浪高过一浪，然而在兴奋之余我们又是否真正了解大数据和其中蕴藏的投资机会呢？
大数据的应用
市场上有一种误解，把传统的数据库等同于大数据，但实际上除了巨大的容量要求外，大数据来源还有很大的广度。可以表示对之前未被重视和利用的信息进行归类和分析，如谷歌通过整合对比各种译文建立起目前最好的自动翻译机器；还有我们的智能移动终端每天产生大量信息数据等。在理论上大数据还表示一种把全部数据都进行描述和统计的研究方法，特别是像社会科学这些很难用数学工具精确定义的领域，把现象都描述出来会比牵强的理论更有价值。比如常用的商业和医疗病例，如果能够把所有的情况都描述和存储起来，是否就可以替代理论了呢？这也是大数据对理论界提出的一种挑战。
此外，大数据也是个技术范畴，指一整套将数据库分散存储、计算和整合的技术，以及为之配套的数据存储、远程计算、非结构分析等等的计算机技术。可以说如果没有当下廉价的数据存储、空前强大的计算能力和聪明的计算理论，也就没有大数据生存的土壤。
在金融领域，大数据的价值目前尚未明显体现。数据挖掘是投资领域近年来重要的技术革新，配合大数据技术，这项创新的分析广度和速度都会大幅提升。在传统金融领域，阿里金融已得到了行业的广泛关注，其低廉的信贷征信成本对中国现有的金融机构和模式影响甚大。而证券公司建立的客户关系管理系统，通过客户交易行为分析挖掘其风险偏好，进而推荐合理的资产配置，目前也处于运用初期，未来会有较为广阔的发展前景。普通投资者也可以运用历史股票行情和财务数据库建立起自己的分析系统，避免在海量信息中“迷航”。
⑨ 互联网大数据是什么_互联网大数据是什么工作
大数据（bigdata），IT行业术语，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仔姿海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的瞎游《大数据时代》[1]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。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、磨戚销Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。