拓进大数据

Ⅰ 挖掘大数据价值 推动城市智慧管理(1)

挖掘大数据价值 推动城市智慧管理(1)_数据分析师考试

大数据，源自于互联网、物联网、云技术的发展，技术的进步产生了纷繁复杂的巨量信息。

如何让大数据为我所用是智慧城市的一个重要命题。中国工程院院士邬贺铨指出，智慧城市是使用智能计算技术，使城市的关键基础设施的组成和服务更智能、互联和有效。

大数据是城市的智慧源泉

大数据将遍布智慧城市的方方面面，是智慧城市的智慧之源。从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划，直到城市的运营和管理方式，都将“智慧化”或“智能化”。

大数据为智慧城市建设提供强大的决策支持。在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。大数据在城市管理上的优势将主要体现在交通管理、医疗、社会安全等方面。

应用大数据将极大提高智慧城市政府部门的决策效率和服务水平。智慧城市的建设首先需要一个“智慧政府”，大数据使数据共享成为可能，政府各个部门的既有数据库可以实现高效互联互通，极大提高政府各部门之间的协同办公能力，提高为民办事的效率，进而大幅降低政府的管理成本。

大数据将显著提升智慧城市人们的生活品质。大数据将极大地拓展民众生活空间，引领智慧城市大数据时代智慧人生的到来。大数据是未来人们享受智慧生活的基础，将改变传统“简单平面”的生活常态，通过大数据的应用服务将使信息变得更加广泛、使生活变得多维和立体。通过大数据建立家庭生活档案，智能化管理家庭日程事务、个人健康、安全起居以及外出购物。

同时，大数据将使公共服务与个人生活间的结合更为紧密，在医疗卫生、教育培训、交通、安防等领域为个人提供信息查询、内容分发、移动支付等应用体验，将人们的“简单平面”生活转向“多维泛在”，让智慧城市真正服务于民生。

政企合力实现数据与城市互融

大数据对于智慧城市的重要性不言而喻，但是目前二者并没有实现互融互通，问题出现在哪里

高德三维事业部总经理赵珂告诉笔者，大数据基本原则在于解决海量的数据的提取和整理有价值的信息。其中，最关键的是这些数据能做什么。在他看来，用数据为老百姓服务，才是政府和企业应该共同关注的目标。

从数字城市到智慧城市，政府的建设模式已经悄然发生着变化。赵珂称，政府在积极推动企业投资建设智慧城市，政府的角色已经由之前的主导转变为引导，希望由企业自主参与智慧城市项目建设。这样更加符合市场经济的规律，可以给企业更多的主动性。

对于企业来讲，从被动作业到主动寻求机会，需要的不仅仅是公司实力或者技术的储备，而是思想观念和经营模式的彻底改变。由之前的按时完成项目作业，到现在与政府合作共享，直接带来数据归属的改变，之前数据版权归政府，现在企业投资建设，数据和平台最终都属于企业，企业就会有充分的主动性来挖掘数据价值。

模式转变之后，政府和企业该如何合作完成对数据的挖掘？赵珂认为，首先应该确认的是数据一定靠各家的数据资源一起来做才能做好。随着开放度的提高，政府会同公众分享越来越多的数据，企业也会加深与政府的合作，来进行大数据的整合，最终的目标就是尽可能挖掘数据价值为公众服务。

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Ⅱ 大数据在未来有什么样的发展趋势_大数据的未来发展前景

大数据的未来发展趋势主要有以下几点：趋势一：数据资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓乱樱宽的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一起助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

趋势四：数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

趋势五：数据泄露泛滥

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会哗陆丛面临悉孙数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

趋势六：数据管理成为核心竞争力

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键

采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

趋势八：数据生态系统复合化程度加强

大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。

Ⅲ 便利店行业如何通过线下大数据实现快速精准拓店

烧烤摊、麻辣烫、大排档被定义为中国版的深夜食堂，然而随着写字楼的灯火蔓延，便利店也成为了年轻人的深夜栖息地。有别于传统杂货铺，90年代传入中国的现代便利店呈现规模化和统一管理，行业规模发展迅猛，2019年中国便利店行业实现销售额2556亿元。

随着行业规模的高速发展，一线城市消费市场开始饱和，外资连锁便利店也开始走向下沉市场，二三线城市的便利店竞争将会日渐激烈。大数据时代如何利用数据及人工智能赋能于线下品牌连锁将是实体零售从业者面临的难题之一，本文将从便利店现状及大数据如何赋能的角度，为从业者们提供思考方向。

便利店诞生于美国，因其小型化、高毛利、便利性、精简SKU等特性，逐渐成为一种新的零售业态。90年代中期，便利店概念开始进入中国。2019年中国便利店门店总数达到13.2万家，较上年增加了1万余家。

从单个便利店企业扩张表现来看，石油系便利店（易捷、昆仑好客）在门店扩张上表现抢眼，其次是本土品牌美宜佳和天福，外资便利店则主要分布与一二线城市。

但观察近年来外资便利店在中国的城市版图布局：从去年底开始，7-ELEVEn先后在福州、长沙、西安、合肥开设首店，另一家日资便利店罗森行动更为迅速，已于去年在长沙、沈阳、泰州等城市先后开出首店。

对于全国商业格局而言，此次外资便利店的布局，被认为是近年来“市场下沉”的又一个印证，同时也意味着下沉市场连锁便利店的竞争更加激烈。

随着 科技 和城市的发展，一线城市的消费市场逐渐饱和，而在二三线城市，连锁品牌便利店存在着拓店难、无法融入当地市场的问题。

传统夫妻店投入资本小、受地理位置限制小，经营的可控性比较强，且选址往往在居住地附近。而对于连锁便利店来说，店铺选址除了需要考虑周边的消费市场，更要考虑采购与进货问题（小街小巷无法统一配货，增大成本）、客群画像等。

这时候，传统的选址方法是通过人工到线下多个目标位置点进行观察测算，人力和时间成本非常高，且客群画像无法精准。试想一下如何能够短时间内通过一个人的外表确定其消费能力呢？

但在大数据时代，这些信息都可以高速便捷获取。

数位是国内最早一批涉足线下大数据智能应用的大数据 科技 公司，深耕线下人场大数据5年，能够实时洞察人和场的智能动态数据，高效为企业提供用户分析、客群画像和周边客流。数位对线下零售（如连锁便利店）有三大价值：

1 快速拓店选址： 数位拥有全维度动态的人场大数据，自有海量数据标签，覆盖200+城市，8000万POI库，能够为企业提供批量化的线下人场数据，利于连锁品牌的规模化拓展。

当品牌进入一个新城市，能够快速判断城市不同区域位置信息，帮助品牌根据自己的定位（如社区型/商圈型等）快速有效占领消费市场，并运用人工智能算法对周边客群、人流方向进行洞察分析，从而利于品牌在商品定位上更趋近于消费者心理。

2 老店数据实时监控： 对于品牌连锁店来说，许多经营多年的老店面临着周围市政或消费环境的变动，如新商场建立、老建筑拆迁等。

当老店营业额产生波动时，传统检验方式是线下踩点考证，但客流的变动易观察，客群画像的变动却无法短时间进行判别。数位大数据则能够第一时间反馈老店周边市场与客群画像的变动，及时做出经营方向和商品选择上的调整。

3 竞对商铺比较： 入驻前，同一片区域内原有的竞对商铺的数量及客流画像能够给品牌带来极高参考价值；开店后，区域内出现新的竞对商铺也是影响店铺营业额的重要原因。数位线下大数据能够帮助品牌实时观察周边竞对环境，分析优劣势，及时做出经营上的调整；

4 经营模型沉淀： 为什么同样开在市中心的两家店营业额却大相径庭？开在医院对面与开在学校对面哪一家营业额更佳？如何根据人群移动规律调整商品陈列？这些传统人力难以系统统计的数据，利用大数据可以快速帮助门店沉淀一套方法论，形成品牌自有的经营模型，对品牌进一步布局和拓店有重大参考价值，有效节省新店拓店成本。

品牌便利店"下沉"二三线城市，是城市发展的必然，也极有可能是一次再定义当地消费趋势的机会。在这样的前提下，品牌占领市场的时间显得尤为宝贵。

零售行业已从“货——场——人”转变为大数据时代的“人——货——场”，提前洞察客流及客群信息，加上当地场景数据，最后再结合品牌本身特性才能够快速打入当地消费市场，抢占消费份额。

连锁品牌入驻新城市时投入成本高，传统的选址方式已不足以支撑品牌的快速拓展，批量化的人场大数据才是现代品牌快速拓展版图的“秘密武器”。数位基于5年高精度技术的沉淀，拥有全国最大的识别数据库，在品牌选址、客群洞察及市场营销中，都能够为连锁品牌带来强有力的决策支持。

Ⅳ 什么是大数据营销大数据在当下有哪些优势

随着互联网时代的发展，大数据的概念和重要性已经不言而喻，大数据营销是通过互联网来采集大量的有效数据，通过这些数据来帮助不同行业完成针对该行业的一种营销方式。通过大数据的分析，能够让营销更加精准，提高客户转化率，有效的给企业带来高额的回报。

大数据的优势主要有以下几个部分：

提高数据的可用性：可以通过数据分析平台，将企业已有的大量数据进行合理分析、清洗、整合，并将企业的数据进行可视化展现，提供给决策者，使企业决策更加精准，提高数据的可用性。

与云计算深度结合：大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了可拓展的基础迅伏皮设备，是产生大数据的平台之一。通过与云计算的结合，能够让大数据营销发挥出更大的影响力。

提高企业的效益：厅山通过大数据的解决方案，企业能够高效的利用起企业内部的数据信息，通过对比同行业的状况，找到更好的经营策略，提高市场核心竞争力，提高消亩差费者的满意度并在市场中占有一定的地位。

Ⅳ 互联网的创业者如何才能掘金大数据

互联网的创业者如何才能掘金大数据？
大数据能称之为一个时代，可见维克托?迈尔?舍恩伯格对大数据的褒奖。当然，更多的人希望通过大数据创建新的产业群，将之应用到医疗、教育、科技等多个领域。大数据应用已经成为互联网创业者竞争的新阵地，如何充分利用大数据和借助大数据掘金成为草根创业者关注的焦点。在已有的领域中，包括可穿戴设备、移动APP等领域，部分互联网创业者都尝到了大数据的甜头。
网络大数据助力小说网站顺利商业化
互联网创业者的机会并不少，但是要想真正“拥抱”大数据，并从大数据的红海中分一杯羹，是非常困难的。所有人都知道，大数据并不仅仅是“大”的数据，从B到PB、EB，也仅仅只是数字的变革，数据单位仅能记录数据罢了，互联网创业者要想利用到大数据，自身肯定是不具备物质条件的，依赖第三方是必不可少的，下面我就以网络大数据助力小说网站顺利实现商业化为例，来具体说说大数据：
网络推荐是基于网络大数据技术推出的网站内容推荐工具。通过对网站不同访客推荐个性化的内容，提高内容的点击率，大幅提升网站流量;机制是基于网络统计代码收集访客数据，基于网络搜索蜘蛛抓取网页内容精准匹配。
通俗来讲，通过网络大数据的挖掘与分析，能够精确地刻画出网站访客的人群画像。以小说网站为例，网络司南数据显示，88%的小说人群年龄分布在10-29岁之间，受众多为新生代年轻人。大多数小说受众还热衷于英雄联盟、穿越火线、地下城与勇士等网络游戏，小说爱好者往往也是网购爱好者。
对网站用户属性和爱好的把握，能够有效的帮助网站优化内容运营，缩短网站“内容?用户”的路径，提升用户体验，并延伸或激发用户的需求，提高用户步长，从而提升网站的流量和商业价值。
不少小说网站迅速嗅到了网络大数据的商机。有数据显示，言情小说吧安装网络推荐小说专有样式后，流量增长11.9%，用户平均访问页面数提升17.8%。掌阅iReader运营总监周碧华表示，掌阅的短板是如何通过数据判断作品的质量，希望借助网络大数据解决这一难题。多酷总经理王超则认为，网络大数据能够帮助网站进一步挖掘付费用户，通过有效的数据分析来决定和平衡用户免费与收费策略。
从传统的搜索引擎到“即搜即得”(框计算)再到“不搜即得”(推荐引擎)，网络运用大数据能力，用推荐将用户留在站内，让大数据更智能。在营收方面，网络网盟利用基于大数据的CTR(广告内容匹配)数据，让站长的平均收入提升70%。
当然，互联网并不是只有小说站这一垂直领域，教育、医疗等领域都是热门的创业领域之一。网络和小说网站的合作亦可以延伸到其他垂直行业甚至整个互联网，让更多的互联网创业者实现商业化。
如何玩转大数据?
互联网创业者要想获得完整的“大数据”是几无可能的，无论是广大的用户量，还是相对用户量长期的诉求，包括互联网创业者自身对数据的处理分析能力，都是其获得大数据的软肋，网络大数据正慢慢成为驱动互联网创业者成长的新动力。
从上面小说网站利用网络大数据进行获益的例子来看，互联网创业者该怎样才能更好的利用大数据呢?
首先，自身的内容是根本，这个和线下的产品相类似。用户享受的是服务、是产品，产品自身出现问题，用户肯定是不爱的。所以，无论是小说网站还是其他类型的网站，互联网创业者的根本都是需要有价值的内容输出，做用户的“好产品”，所以互联网创业者首先需要拥有产品思维。
其次，平台的开放性。我不认为某些半封闭的封闭会给本就是颤颤巍巍的互联网创业者很好的契机，而像网络联盟利用大数据能力为互联网创业者变现的方式，互联网创业者自身又可以和网络的其他产品进行互用，网络平台的开放性给予互联网创业者更大的舞台。
最后，商业化是关键。平台能提供给互联网创业者明晰的盈利模式是比较好的，远比互联网创业者自己去寻找盈利模式方便得多。在如今互联网产品“你像我，我像你”的年代，只有做好盈利才是最终的出路。即使能利用第三方大数据平台，若不能盈利，也终归会被“抄死”。
未来大数据会给互联网创业者带来怎样的机遇呢?网络大数据已经取得明显的成效，为互联网创业者前期对大数据预处理的时间、精力、财力等方面铺平道路。互联网创业者需要做的是，围绕大数据平台进行拓展，做出自己的特色产品。
医疗、教育、娱乐、移动APP等方向都可以是互联网创业者的机遇，问题是互联网创业者需要如何去拥抱这些大数据平台为己所用呢?所幸包括网络在内的多个大数据平台都是相对开放的，互联网创业者围绕产品自身再借用大数据平台以及其提供的盈利模式，整个产业群圆满完成，这才是互联网创业者应该做的事。

Ⅵ BAT三巨头开始挖掘大数据

BAT三巨头开始挖掘大数据
阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。
实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。
概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。
BAT都是大矿主，但矿山性质不同
数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
网络拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。
腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。
一、网络：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合
搜索巨头网络围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。
除了网页外，网络还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管网络拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。网络指数、网络统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，网络在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。
2月底在北京出差时，写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。创造了零回复的记录。尽管如此，仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。 搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据;更多的WEB化但是没有结构化的数据;更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。不过，搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。
接下来，网络会向企业提供更多的数据和数据服务。前期网络与宝洁、平安等公司合作，为其提供消费者行为分析和挖掘服务，通过数据结论指导企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B模式。与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对网络数据挖掘之后，根据受欢迎情况选中的。
网络还会利用大数据完成移动互联网进化。核心攻关技术便是深度学习。基于大数据的机器学习将改善多媒体搜索效果和智能搜索，如语音搜索、视觉搜索和自然语言搜索。这将催生移动互联网的革命性产品的出现。尽管网络已经出发，其在大数据上可做的事情还有很多。
在数据收集方面，网络需要聚合更多高价值的交易、社交和实时数据。例如加强自己贴吧知道的社交能力、尽快让地图服务与O2O结合进而掌握交易数据，以及推进移动App、穿戴式设备等数据收集系统。
在数据处理技术上，网络成立深度学习研究院加强自己在人工智能领域的探索，在多媒体和中文自然语言处理领域已经有一些进展;云存储、云计算的基础设施建设也在逐步完善。但深度学习仍然是一个巨大的挑战，网络等探索者还有很多待解问题，如：无监督式学习、立体图像识别。
在数据变现方面，网络需将数据挖掘能力、数据内容聚合和提取等形成标准化的服务和产品，进而开拓大数据领域的企业和开发者市场。而不仅仅是颇为个性化、定制化地为大型企业提供解决。
网络的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。在技术人才方面网络是聚集国内最多大数据相关领域顶尖人才的公司。听说网络前段时间花五千万挖了数据挖掘、自然语言处理、深度学习领域的十来位大牛，包括一些学者和教授。例如Facebook科学家徐伟。
在挖人上，舍得花钱不够，还得用心。对于真正的大牛来说，钱只是一个影响因素。能否实现自己的梦想，公司的资源能否帮助自己的研究至关重要。徐伟在回国前就曾问过其他从硅谷回国工程师的意见，得到答案是积极的，最终促成他作出决定。
总体来看，网络拥有大数据也具备大数据挖掘的能力，并且正在进行积极地准备和探索。在加强面向未来的研究和人才布局的同时，也注重实用性的技术产出。
二、腾讯：数据为产品所用，自产自销
微创新提出者金错刀有个关于腾讯的故事。 1999年腾讯公司刚刚成立不久，天使投资人刘晓松决定向其注资的一个主要原因就是因为他发现，“当时虽然他们的公司还很小,但已经有用户运营的理念,后台对于用户的每一个动作都有记录和分析。”而另一个投资人却因为马化腾在公司很小时就花钱在数据上表示不满。此后腾讯的产品生产及运营、腾讯游戏的崛起都离不开对数据的重视。
腾讯拥有社交大数据，在企鹅帝国完成数据的制造、流通、消费和挖掘。 腾讯大数据目前释放价值更多是改进产品。据腾讯Q1财报，增值服务占总收入的78.7%;电子商务业务占14.1%;网络广告收入占6.3%。从广告收入比例可以看出腾讯的大数据在精准营销领域暂时还未大量释放出价值。与其产品线对应的GMAIL、Google+的Google以及社交巨头Facebook则通过广告赚得盆满钵满。
在笔者看来，腾讯的思路主要是补齐产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。例如最近腾讯微博利用“大数据技术”实现好友关系自动分组、低质量信息自动过滤、优质信息分类阅读等智能化功能。明显的用数据改进产品的思路。 那么如果腾讯要深入大数据挖掘缺少什么呢?笔者认为其只需马化腾“摁下启动按钮”。数据已经准备好了，就差模式，也就是找到需求或者能更深层次驱动大数据利用的产品，而不是用大数据改进自己的产品。腾讯还在观望，等其他人去试错验证出一套模式或者产品后，自己可以“站在巨人肩上”。这是腾讯的典型思维。
在人才方面，腾讯很早便开始重金挖人。尤其是2010年在Google宣布退出中国后，Google图片搜索创始人朱会灿、Google中国工程研究院副院长颜伟鹏、Google中日韩文搜索算法的主要设计者，《浪潮之巅》及《数学之美》作者吴军相继加入腾讯。搜搜花了很多钱，但被认定为一款无法承载腾讯重托的产品，最后这些大牛都走了。大都回Google了。
腾讯在大数据领域也缺少技术带头人。其对公关也不重视。技术大牛很少出来做报告，更不会向网络、阿里那样主动包装宣传技术大牛。其技术虽然低调，但执行力很强。据腾讯的程序员朋友说封闭开发、集体加班是常有的事情。但配套的重金激励也能跟上。重金之下必有勇夫、腾讯用制度保障技术产出。另外腾讯在高校合作领先一步，在2010年便与清华大学合作成立了清华腾讯联合实验室。这么看腾讯的技术人才这块似乎有短板。会不会到时候马化腾按下启动按钮，发现没数据挖掘能力呢?不会，腾讯搞不定数据挖掘，到时候依然可以挖到大牛，甚至读论文来搞定这事儿。数据挖掘已较为成熟。数据挖掘实际是数据库、统计学、机器学习三个领域的融合。在学术界已经发展多年。不过自然语言识别和深度学习等方面要赶上网络，就难了。除非将网络的数据和众大牛一起倒腾过来。
总体来看，腾讯目前的大数据策略是先将产品补全，产品后台数据打通，形成稳定生态圈。本阶段先利用大数据挖掘改进自己的产品。后期有成熟的模式合适的产品，则利用自家的社交及关系数据时，开展对大数据的进一步挖掘。
三、阿里巴巴：坐拥金数据，尝试做面向未来的数据集市
阿里巴巴B2B出身，在外贸蓬勃的大环境下，依靠服务中小企业发家。淘宝、支付宝等toC的产品出生前，阿里并不依赖也不擅长技术。业界普遍认为阿里没有技术基因。直到淘宝、支付宝以及天猫三个产品后，对海量用户大并发量交易、海量货架数据的管理、安全性等方面的严苛要求，阿里完成进化，在电商技术上取得不菲的成绩。在一段时期阿里仍然浪费了手里掌握的大量数据。这些数据还是“最值钱”的金数据。
数据挖掘无非是从原始数据提取价值。阿里现有的数据产品例如数据魔方、量词统计、推荐系统、排行榜以及时光倒流相对来说是比较简单的BI(商业智能)，没到大数据的阶段。“大数据”浪潮袭来，阿里提出“数据、金融和平台”战略。前所未有地重视起对数据的收集、挖掘和共享。马云在“退居”前动不动都对外提“数据”。有位阿里朋友甚至开玩笑说，马云英文名可以从Jack Ma改为Data Ma。阿里现CEO陆兆禧曾做过CDO，首席数据官。为了用数据来驱动阿里电商帝国，阿里还成立了横跨各大事业部的“数据委员会”。
阿里的各项投资案也显示其整合、利用和完善数据的野心：新浪微博的社交及媒体数据、高德的地图数据和线下数据以及友盟的移动应用数据，都是其数据及平台战略的一部分。数据战略正在首席人工智能官(CBO)车品觉领头下逐步落地，王坚的云为其提供基础设施、基础技术支撑。
就在马云退休之后，王坚对外透露其跟马云开玩笑说的一句话：阿里巴巴对数据的理解深度，不会超过苏宁对电子商务的理解。估计马云不一定认同他这话。马云对大数据已经有着自己的理解和考量。马云曾经说过其对大数据的思考。大致意思是：现在从信息时代进入数据时代了。区别是信息时代更多的是精英玩的游戏。我比别人聪明，我能提取出信息出来;数据时代，别人比我聪明，将数据开放给更聪明的人处理，数据即资产，分析即服务。
计算机发展的过程是从象牙塔、到平民到草根。大数据也是这样，一开始在象牙塔阶段，少数精英公司才能玩;但到后面只要有数据就有价值。数据也有所有权，产生数据、流通数据、挖掘数据的都会获得相应的价值。而阿里擅长的便是“建立市场”，建立一个数据交易市场。届时任何个人和企业都可以将数据和挖掘服务拿上去，交易。初期阿里会将自己珍藏的电商和信用数据逐步放到上面。 有数据的人，拿上去卖，或者让别人分析，分析即服务。没有数据的人，即可以去买，也可以去帮别人挖掘，做矿工。
阿里并不是技术驱动，而是业务驱动的。因此在技术层面我们看到，基于前面提到的阿里大数据思路，其技术重心主要在系统层面。阿里拥有LVS(Linux Virtual Server，Linux虚拟服务器)开源软件创始人章文嵩，Linux Kernal、文件系统、大牛DBA等领域的大牛。从人才布局可以看到阿里擅长的技术领域，体现在对于并发访问、电信级别的电商业务的支撑方面的得心应手。在去年双十一期间，支撑了单日过亿的订单量。铁道部奇葩网12306在日均40万时已经不行了。
总体来看，阿里更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。自己并不擅长似乎也不会着重来做数据挖掘的活儿。而是将自己擅长的“交易”生意扩展到数据。让天下没有难做的“数据生意”。
总结一下
移动互联网浪潮下，现实世界正在加速数字化，每个人，每个物体、每件事情、每一个时间节点，都在向网上映射。空间和时间两个维度的联网，使得数字世界正在接近一步步模拟现实世界。历史、现在和未来都会映射到网上。对大数据的挖掘正是对世界的二次发现和感知。BAT三巨头已经出发。

Ⅶ 大数据 和 数据挖掘 的区别

大数据概念：大数据是近两年提出来的，有三个重要的特征：数据量大，结构复杂，数据更新速度很快。由于Web技术的发展，web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据，以及移动互联网的发展，数据自动收集、存储的速度在加快，全世界的数据量在不断膨胀，数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力，这给数据挖掘技术的实施提出了挑战（一般而言，数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算）。

数据挖掘概念: 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

大数据需要映射为小的单元进行计算，再对所有的结果进行整合，就是所谓的map-rece算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术，区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些算法需要调整。

大数据和数据挖掘的相似处或者关联在于： 数据挖掘的未来不再是针对少量或是样本化，随机化的精准数据，而是海量，混杂的大数据，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断。

拓展资料：

大数据（big data），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《大数据时代》 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）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。