大数据主要素

1. 大数据发展五大关键要素

大数据发展五大关键要素
目前，大数据正成为推动企业效率提升和管理变革的强大力量，一些企业正利用互联网与物联网等带来的海量数据，通过挖掘、分析与业务应用，赢得优势。它正成为经济繁荣的催化剂，在美国，大数据已经被提到了国家战略的高度。但如何发展大数据呢？从新加坡的经验来看，政府在其中起到关键性的作用。
新加坡政府抓住了大数据发展的五大关键要素：基础设施、产业链、人才、技术和立法。它在其中发挥了关键角色，尤为值得一提的是，这五个要素是普通企业所做不到的，而新加坡政府正好填补了企业的短板。
大数据基础设施方面：一个国家在信息和存储等方面的基础设施，决定了大数据时代的海量数据能否汇集、传达，存储和应用。为了为大数据的发展提供良好的基础，新加坡在基础建设投资方面毫不吝啬。新加坡是世界十大高速网络架构之一，并承载了东南亚地区半数以上的第三方数据中心储存量。新加坡已确立其作为全球数据管理枢纽的地位，汇集了东南亚超过50%的商业数据托管及中立运营商数据中心。
大数据产业链方面：在大数据产业链中，横跨了包括数据提供者、存储商、分析和挖掘商，以及应用企业等。对于企业，往往只有应用能力，却缺乏获得、存储和分析与挖掘大数据的能力。而在这方面，当然要依靠产业链中相应的服务商，但政府在产业链建设中发挥了关键性的作用。
在数据挖掘方面，鼓励大学设立数据挖掘和分析平台，2012年，新加坡管理大学（SMU）推出的“Livelabs”创新平台，旨在增强新加坡在消费者和社会行为领域的数据分析能力；鼓励企业设立数据分析中心，一些企业通过在新加坡设立数据分析中心，洞察亚洲市场需求，已成功地实现了区域市场业务的拓展。2011年，劳斯莱斯（Rolls-Royce）与新加坡科技研究局（A*STAR）下设的高性能计算研究院合作成立了计算工程实验室，在智能数据分析领域进行合作研究。
新加坡信息通信研究院（I2R）拥有全亚洲最大的数据挖掘团队之一。
承担数据提供者角色，主动披露政府掌握的数据，在大数据建设中，这一点至关重要，因为毕竟政府是最大的数据拥有者。但是让政府能够主动开放自己的数据，并不是一件容易的事，而新加坡政府却做到了这一点。新加坡土地管理局（Singapore Land Authority）研发的电子地图（OneMap），就为基于位置的服务（LBS）的企业提供了开放数据平台。
新加坡陆路交通管理局则通过公共数据开放计划开放新加坡交通数据，鼓励企业甚至是个人开发提升公共交通效率的应用软件。
新加坡环境局（NEA, National Environment Agency）与多家企业合作，研究如何收取降雨量，并通过掌握不同地区环境的数据，来预测哪个地区接下来会爆发热带地区可能产生的疾病。
大数据人才方面：目前企业应用大数据过程中往往最缺少数据人才，培养数据人才要充分发挥政府的作用。为了成为全球领先的数据分析中心，新加坡政府在这方面的努力可谓不遗其力。
它与企业以及本地高等院校开展合作，确保毕业生获得必备的专业知识和技能。目前，新加坡在数据分析领域开设了4个硕士课程以及5个本科课程，提供侧重于具体行业应用的多学科研究方法。
在新加坡经济发展局的协助下，亚洲顶尖学府新加坡国立大学（NUS）和IBM将开展合作，共同成立新加坡国立大学商业分析中心。该中心旨在帮助在校学生以及在职人员提升商业分析领域的最新职业技能，为未来数据分析工作打好基础。
大数据技术方面：大数据存储、分析和挖掘技术与产品往往需要巨大投资，但是一般的企业无法承受这样的投资，此时政府的作用就尤为重要。而新加坡在其中，从来就没有缺位。
信息通信研究院（I2R）与中国搜索引擎巨头网络在东盟自然语言技术开发领域进行合作。这一技术如被普遍应用，将为企业进军新兴的东盟市场创造空前机遇。此外，数据分析会被应用在分析社会认知领域。新加坡高性能计算研究所（IHPC）是率先开发此项技术的研究所之一。通过对人们第一印象的建模研究，企业可以更好地了解亚洲消费者。这项技术能够帮助企业预测消费者对新产品的反馈。
在立法方面：大数据的发展总是伴随着与个人隐私权的冲突，而能否通过立法明确保护个人隐私权是大数据能否良性发展的关键，而新加坡在这方面做得很充分。新加坡于2012年公布了《个人资料保护法》（PDPA）。《个人资料保护法》作为一项较为宽松的立法，旨在防范对国内数据以及源于境外的个人资料的滥用行为。该法案的出台使公民得以进一步了解个人资料的使用途径；同时，在进行个人信息处理的过程中，也加强了企业与客户之间的信任程度。
新加坡在收集、存储大量数据的基础上，对数据进行有效的分析与应用，从中获得经济价值。到2017年底，预计数据行业将为新加坡经济贡献十亿新元的增值，并培养2,500名跨领域数据分析专业人才。
而所有这一切在于新加坡对于大数据的战略定位，对于自然资源稀缺的新加坡而言，“利用数据作为资源”是非常好的选择，新加坡经济发展局资讯通信与媒体业执行司长吴汭刚认为，“对于新加坡，数据就是未来流通的货币，而我们目前所做的就是将新加坡打造成全球数据管理中心，从而有能力与企业合作，将数据的潜在价值转化为可见的商业利润。”

2. 浅析零售业大数据构成要素

浅析零售业大数据构成要素

马云说人类社会已经从IT（信息技术）时代进入DT（数据技术）时代，《大数据时代》一书的大卖也昭示了大数据的重要性。各个行业都在研究大数据对自己行业的变革，作为精益零售研究工作者，我也来浅析一下零售业的大数据构成要素。

一、大数据的对象包括企业内部信息与外部信息

外部信息主要指的是市场信息、流行趋势、厂商信息、消费结构的变化、政策与制度改变、新商品新技术的革新等；

内部信息主要指的是POS信息、商品销售动向、顾客信息、竞争对手信息、公司的方针与指示、门店所在楼盘相关信息、销售额与利润的分析、门店周边商圈分析等。

二、大数据使用者应该普及到所有基层员工

大数据不只是给企业高层经营分析用的，而是要普及到公司所有一线员工，包括订货、配货、采购、物流、人事、财务等所有的基层员工，他们在做业务决策时如何通过大数据提高预测的准确性。

三、大数据应该是业务过程分析而不是财务结果分析

企业目前使用的BI系统大多是面向财务结果的分析系统，主要是企业高层分析财务指标用的，而大数据应该是面向业务过程分析，即贯穿于企业各职能部门的业务主线，在日常工作中就要活用大数据，如商品部与营运部每天都要分析商品构成评价、商品动向分析、ABC分析、趋势分析、矩阵分析、商品动向的地区间对比分析、滞销商品分析、新品与重点商品的销售分析等等。通过每日分析就能及时发现问题所在，迅速调整经营决策。

四、大数据更强调的是业务模型而非技术本身

目前国内BI(一般称为商业智能)系统应用好的企业远低于ERP的应用，原因并非BI技术架构的问题，而是业务模型不知道如何建立，业务部门也很难说清楚他们要什么样的报表才是业务最优的报表，而IT技术构建者是很难理解业务模型的。对比日本与中国BI分析系统的特点，中国企业的领导者喜欢看类似于仪表盘、驾驶舱的很炫的界面，最好还要有智能报警器，而日本企业只看二维的数据表格，数据很枯燥，但却很实用。

五、日本广泛在用的零售业大数据分析系统

日本零售业到底在用什么样的大数据分析系统？最核心的有三点：1、一定要有销售计划或预算系统：通过预算的销售额、毛利、折扣率、来客数与实际结果的对比，找出差异并分析原因，从而修正下一次计划，日益精进，最终目的是提高计划的精确性，从而在商品开发、生产、物流配送时就能精确地分配资源，不浪费，这也是精益零售的核心；2、一定是定型分析而非自由分析：中国的BI系统强调工具的灵活性与强大，可以让企业自由拖拽，其结果分导致各业务部门拉出来的数据差异较大，无法形成统一的数据语言，而日本BI系统强调的是定型分析，将各业务部门要分析的报表固定成统一的报表格式，这样每周开经营分析会议时各业务部门的数据就完全统一了；3、非结构化数据比结构化数据重要：结构化数据指的是ERP系统中能看到的信息，而非结构化数据来自于员工每一次假设-验证后形成的经验信息，相当于是员工经常试错后的日志记录，这样的日志一定要记入系统，等来年同比时作为重要的参考信息，举例来说，在做周同比分析时，某门店附近学校运动会去年与今年的春季运动会并不在同一周举行，则同比分析时就要找出举办运动会的不同周数去对比。这个现象也能解释一个问题：为什么一家优秀的门店店长去了别的门店当店长后，业绩不升反降，原因是这个优秀的店长不了解新门店的过去的试错经验，也就是说门店的知识沉淀工作不充分，知识都被原来的店长记在大脑里带走了，没有沉淀到IT系统中去。而市面上常见的KM知识管理系统流于形式变成OA办公系统了，最好的做法是把日志信息记录到POS系统里面，作为门店的知识管理系统。

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3. 教育大数据的三大要素

在线决策、学习伍辩分析和数据挖掘。教育大数据的定义中有提到，教育大数据需要有三个因素起支撑作用分别是：在线决策、学习分析和数据挖掘，所以教育大数扮纤据的三腔缺缺大要素是在线决策、学习分析和数据挖掘。大数据，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。

4. 大数据究竟是什么大数据有哪些技术呢

近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？

大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球竖搏研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。

如今，大数据技术已手扰应用在各行各业。小麦举个例子，讲述一下最贴近我们生活的民生服务是如何运用大数据。

最近电视新闻提及到的“一网统管”精准救余薯祥助场景，传统的救助方式往往通过困难家庭申请、审核、审批等多项程序，遇到需要跨部门、跨层级、跨街区协调解决的个案，还需要召开各级协调会的形式协商解决。

现在通过“精准救助”的方式，民政部门在平时的摸排中了解情况，将相关信息录入到“一网统管”数据中心，再根据数据模型识别出需要协助的家庭，随后形成走访工单派发给社工对其进行帮扶，从而提升救助的效率，做到雪中送炭。

在数字化政府改造之前，每个部门只掌握各自分管的数据，形成“信息孤岛”；有了大数据分析平台后，所有的数据信息，便打通了“任督二脉”。

政府可以充分利用大数据技术打造“一网统管”精准救助场景，极大提升了社会救助的科学性和精准性，让城市变得更加温暖。

5. 大数据的价值主要体现在哪些方面

数据要素的鲜明特点包括可共享可复制，无限增长。数据资源具有可复制、可共享、无限增长和和供给的秉性，打破了自然资源有限供给对增长的制约。

数据要素是推动经济增长的新引擎：数据要素作为数字经济最核心的资源，具有可共享、可复制、可无限供给等特点，这些特点打破土地、资本等传统生产要素有限供给对经济增长推动作用哗弊的制约。与土地、资本等传统生产要素相比，数据要素对推动经济增长具有倍增效应

统计显示，2019年我国数字经济总体规模达到35万亿元，占GDP比重超过三分之一。特别是新冠肺炎疫情暴发后，数字平台在降低疫情冲击方面体现出独特优势，在物资流转、复工复产、稳定就业等方面发挥了重要作用

以在线办公、医疗、教育、餐饮等为代表的数字经济增长迅猛。比如，以互联网医疗为代表的无接触式医疗呈现爆发式增长，疫情期间京东健康的日均在线问诊量达到10万人次，阿里健康每小时的咨询量近3000人次。

6. 大数据思维的核心是什么

一、数据核心原理

现如今，大数据已成为不可或缺的重要资源，因此必须树立基于数据的思维理念，用数据核心思维方式思考问题和解决问题，让数据说话，用数据说话。

以数据为核心的理念反映了当下IT产业的变革，数据成为人工智能的基础。然而，海量数据既给数据分析带来了机遇，也带来了新的挑战。大数据往往利用众多技术和方法，综合了源自各个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们不得不采用新的统计思想和计算方法来处理海量数据。

二、数据价值原理

大数据时代让数据变得在线，并且从当初的以“功能”为价值转变为现在的以“数据”为价值。大数据的关键并不在于“大”，而在于“有用”，价值含量和挖掘成本比数量更为重要。通过利用有价值的数据能够让企业更好地了解客户需求、消费倾向、喜好等等，并据此提供个性化服务。不管大数据的核心价值是不是通过预测来实现，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

三、全样本原理

很长一段时间以来，由于记录、储存和分析数据的工具有限，准确分析大量数据成为一种挑战。为了让数据分析变得简单，人们把数据量缩减到最少，选择采用抽样调查的方法。而在大数据时代，人们已经开始逐渐利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据。全数据样本调查相比传统的抽样调查而言更具真实性和可靠性，足够多的数据可让人们透过现象看本质，从而洞察事物的内在规律。所采集的数据量越大，越能更真实地反映事物的真实性。

四、关注效率原理

企业可通过分析大数据来让决策更为科学，并且还应该由关注精确度转变为关注效率。大数据之所以能提高生产效率和销售效率，是因为它能够让人们知道市场及消费者的需求。只要大数据分析指出某件事物的可能性，企业便可根据相关结果快速决策、迅速动作、抢占先机、提高工作效率。竞争是企业的动力，而效率是企业的生命，效率的高低是衡量企来成败的关键。

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7. 大数据安全的三要素是什么

大数据安全的三要素是安全存储、传输和认证。

大数据安全的三要素包括安全存储、安全传输和安全认证的使用者。只有安全存储、安全传输、以及认证的使用三者有机结合，才能最大程度上保证大数据安全的使用。

简介：

大数据时代来临，各行业数据规模呈TB级增长，拥有高价值数据源的企业在大数据产业链中占有至关重要的核心地位。

在实现大数据集中后，如何确保网络数据的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威胁影响，已成为政府机构、事业单位信息化健康发展所要考虑的核心问题。

大数据安全的防护技术有：数据资产梳理（敏感数据、数据库等进行梳理）、数据库加密（核心数据存储加密）、数据库安全运维（防运维人员恶意和高危操作）、数据脱敏（敏感数据匿名化）、数据库漏扫（数据安全脆弱性检测）等。