① 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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② 大数据时代，以及其特点、影响
第一次：1980年前后，个人计算的普及，解决的信息处理的问题。
第二次：1995年前后，互联网，解决了信息传输。
第三次：2010年前后，物联网、云计算、大数据，解决了信息爆炸时代的数据处理方式。
1.存储设备容量不断增加
2.CPU处理能力不断提升
3.网络带宽不断散清明增加
大数据的特点可以概括为“4V”：
列举大数据在常见领域的作用：
1.制造业：
利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊、预测、分析工艺流程、改进生产工艺、优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
2.金融行业：
大数据在高频交易、社交情绪冲告分析、信贷风险分析三大金融创新领域发挥重要作用。
3.汽车行业：
利用大数据正滚和物联网技术的无人驾驶汽车。
4.互联网行业：
借助于大数据技术，分析客户行为，进行商品推荐和有针对性的广告投放。
5.餐饮行业：
利用大数据实现餐饮O2O模式，颠覆传统餐饮经营方式。
6.物流行业：
利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。
7.体育和娱乐：
帮助训练球队，决定投拍那种题材的影视作品，以及预测比赛结果。
8.个人生活：
利用每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为和习惯，为其提供更加周到的个性化服务。
③ 基于大数据的智能分析到底颠覆了什么
因题干条件不完整，缺已知条件，不能正常作答
④ 大数据如何据颠覆传统电视行业
大数据如何据颠覆传统电视行业
在媒体业界，大数据主要在以社交媒体为代表的新媒体领域的蓬勃发展当中大行其道。传统媒体也不甘落后。2013年出现的许多成功案例表明，大数据已经成为传统媒体实现业态升级的重要驱动力。
《纽约时报》、《卫报》等老牌报纸利用大数据挖掘技术，推动新闻向“利基化”、“纵深化”发展。在社交媒体当道的今天，面对新闻日趋“碎片化”、“扁平化”的严峻态势，传统媒体可以借助于大数据技术继续保持其在新闻品质和专业水准上的领先地位。
与报业相比，电视业对大数据的运用相对迟缓和谨慎。
然而，星星之火亦能看出燎原之势，随着电视从传统的“一对多”式的“广播”型媒介升级为“多对多”式的、以移动化、互联化、多屏化为其核心竞争力的“窄播”、“互播”型全媒体平台，网络运营商、广电运营商、服务提供商等产业链主体能够以各类数据为“杠杆”，挖掘和撬动各类不同层次受众的需求，提供更加个性化、更具互动性、更有深度的媒介体验。
具体来说，大数据技术的广泛运用在收视测量、节目策划与改进、观众互动参与、广告精准投放等各个环节上产生了颠覆性的影响，推动了电视业的全方位变革与重构。本文拟从电视业运营的几个关键环节入手探讨大数据技术所产生的颠覆与变革，供我国从业者借鉴和参考。
收视测量变革：从“抽样”到“全采样”
大数据技术对电视业最为直接也是最见成效的影响体现在收视测量的变革上。大数据的核心思想是用规模剧增来改变现状。
正如维克托?迈尔－舍恩伯格、肯尼思?库克耶所指出的，大数据时代最为显著的特征就是“全数据”或“全样本”成为统计的依据，而不再依赖于传统的随机抽样。
抽样分析是信息相对匮乏、流通受到限制的模拟数据时代的产物。它的信度和效度依赖于抽样的绝对随机性，但是在实际操作中几乎无法实现。此外，随机抽样也不适合考察子类别的情况，当人们想了解更深层次的细分领域的情况时就无法采用这种方法。
换言之，随机抽样模式所依据的是“扁平化”的数据模式。
在全样本模式下，数据处理技术发生了颠覆性的变革。专业机构可以收集到与某个特定变量相关的所有数据并进行处理，样本可以等于总体。
对于电视业而言，这一变化直接体现在收视率调查上。对于电视媒体而言，基于随机抽样的收视率调查有望被基于海量样本——甚至全样本——的收视测量所取代，从而为电视业界的内容生产提供更为精准的数据支撑。
纵观收视测量发展的历史，经历了由第一代电话调查、第二代日记卡固定样组测量、第三代测量仪器记录到目前第四代数字电视测量技术的发展。
前三代的测量方法均建立在抽样调查的基础上，样本量有限，且有测量误差较大、需要样本户配合的程度较高等缺点。伴随数字电视的发展，频道数量激增，业界对目标市场进行精准收视调查的需求愈来愈迫切。增加第三代收视测量仪的样本数量可以在一定程度上满足这一需求，但是样本量的增加必然会受到成本控制的限制。
建立在大数据基础上的第四代收视测量颠覆了以往的抽样调查方法，通过对机顶盒的升级，能够对观众开关机顶盒、转换频道、使用增值业务等操作行为进行精确到秒的准确记录，不但最大限度保证了数据采集和传输的安全性，而且可以实现“全样本”测量。
目前，世界上影响最大的收视率调查公司——尼尔森公司采用大数据挖掘技术，可以将收视率测量的样本数量提升为过去的十倍或更高，甚至可以提供前一天的全样本观众收视率数据。
社交网络对电视观众的影响受到业界重视。近期发布的相关研究结果表明，电视节目在社交网络上的关注度与传统的收视率同等重要，即“我推故我看”。
因此，社交网络的关注度成为衡量电视节目影响力的新的有效标准。更加重要的是，大数据能为我们提供实时、动态、高效的数据分析，与以往的静态收视率分析相比，是一次质的飞跃。2012年末，尼尔森公司收购了以分析电视内容中的社交数据为核心业务的新兴调查机构“社会指南”（Social Guide）公司，后来又与社交媒体巨头“推特”（Twitter）公司合作，推出基于微博内容的电视收视率报告。
统计显示，在晚间黄金时段，在微博上传播40%的帖子均与电视节目相关。尼尔森公司通过对140家无线和有线电视公司的调查，证实了基于微博内容的电视收视率报告对于传统的收视率测量是一个很好的补充。
内容生产变革：从“制播分离”到“制播同步”
如果说大数据在电视业的直接运用体现在收视率测量上，那么它所产生的更有意义的变革则体现在对节目生产模式和流程的重构上。
过去，电视节目的内容框架一般在播出前就确定了，在播出过程中进行调整和改变并不常见。在大数据时代，由于实时收视数据——特别是对节目内容的实时反馈的获取和分析——越来越容易实现，节目的制作流程发生了新的变化。
“制播分离”的传统模式被彻底颠覆，内容生产由“静态”变成了“动态”，在播出过程中编导随时根据数据分析报告对节目内容作出“微调”甚至“转向”的决定。以内容生产、调整与播出、反馈融为一体的“制播同步”模式将成为大数据时代电视内容生产的常态。
在这方面，一些国外媒体已经做了一些积极的探索。
英国广播公司（BBC）长期追踪大数据技术的发展动向，把实时的、以观众为基础的数据分析应用到电视运营的各个环节——包括内容生产、财务管理、市场推广等。
在一些“真人秀”、访谈类的直播节目中，大数据技术已经得到了广泛应用。BBC对从社交媒体得到的数据进行实时分析，在节目现场直播中根据观众在社交媒体上的评论决定接下来的推进方向。如果观众喜欢看节目的某一部分，比如某一特定主题的访谈或讨论，就延长这部分的播出时间；反之，如果观众不喜欢，就进行相应的调整。
除了娱乐节目等市场化程度较高的品类，大数据技术也进入了新闻节目的生产流程当中。
在印度，一档旨在揭露社会问题真相的新闻访谈节目《真相战胜一切》（Satyamev Jayate）播出第一季就吸引了4亿本土观众，通过视频网站、Facebook、Twitter、YouTube和移动终端收看该节目的全球受众超过了12亿，成为2013年全球最引人注目的电视节目之一。
分析这档节目成功背后的原因，除了讨论的议题本身关注度较高以及主持人的明星效应外，大数据技术发挥的作用功不可没。
“真相战胜一切”是镌刻在印度国徽上的格言。与人们最为熟悉的印度宝莱坞式轻歌曼舞的风格迥然不同，这档新闻访谈节目的宗旨是“关注社会、贴近民众、深层次揭露社会问题”。
2013年播出的第一季共十三集，主题分别为：被迫堕胎与残害女婴、儿童性骚扰、巨额嫁妆、医患关系、残障人士、家庭暴力、滥用农药、酗酒、种姓制度、老年人权益、水资源保护、印度梦，等等。
节目主持人是宝莱坞电影巨星阿米尔?汗（Aamir Khan），他通过大量实地采访，讲述了不同阶层印度人的真实故事，大胆曝光印度社会的种种弊病，力图以“残酷的真相”唤醒大众，引发公共讨论，进而推动社会变革。
值得一提的是，这档节目运用了大数据手段来策划选题、推动节目进程，甚至影响到国家政策、法律的制定或修改。
编导通过社交网站收集、分析了数以百万计的热点议题及其讨论帖子，进行了大数据挖掘。他们不仅以这些数据为基础进行节目策划，还积极使用这些数据推动政治变革。
观众积极参与节目互动，表达对重要议题的观点。在节目播出的进程中，制作方及时向观众提供来自各级政府官员、议员和意见领袖的思想和行动的数据反馈，从而形成政府、媒体和公众三方议程的有效互动，促成公共政策的调整和完善。
比较典型的例子是，印度国会曾经在其中探讨儿童性骚扰的一期节目播出后，迅速通过了一项儿童保护法案，主持人阿米尔也获邀到国会听证。
媒介功能重构：从“看电视”到“用电视”
随着电视互动性的增强，观众的参与度大幅提升，原本被动收视的“沙发土豆”们开始更多地动脑、动嘴、动手，有目的地“使用”电视或网络视频、可视化信息图表等，“看电视”逐渐过渡到“用电视”阶段，电视的功能及其“工具理性”得以进一步发掘和拓展。
在实现“看电视”到“用电视”的转变当中，新兴的“数据新闻”（datajournalism）发挥了至关重要的作用。
简言之，数据新闻就是通过反复抓取、筛选和重组等手段来深度挖掘数据，聚焦专门信息以过滤数据，运用可视化的手段来呈现数据并合成新闻故事和具有较强工具性的应用软件（如APP）。
在电视机构中，英国广播公司（BBC）在数据新闻的开发上独领风骚。BBC新闻网数据团队由20余位记者、设计师和研发人员组成。除了数据项目和视觉效果的制作外，团队还负责设计新闻网站上的所有信息图表，研发互动多媒体功能和移动应用软件（APP），为电视业在数据新闻领域的拓展率先垂范。
BBC新闻网推出的“死亡之路：1999-2013年英国每条道路上每例死亡”即为一个成功的案例。
在信息个性化方面，用户可以输入邮政编码查询自己居住地区过去十年里每条道路上发生的车祸致死的数字和个案。
在多媒体形态方面，编辑将警方提供的相关事实和数据视觉化、动态化、人性化，同时与“伦敦急救协会”、BBC驻英国各地的分支机构进行合作，即时追踪主要城镇及其周边地区发生的每场车祸并进行在线直播，还通过Twitter推送相关报道，冠以“#cash24”的标签，同时会在地图上标出车祸发生的具体地点。
数据新闻的广泛使用把“看电视”变成了“用电视”。这方面工具性更强的是BBC网站上推出的“财政预算计算器”网页及其APP。
用户借助于这一工具可以预见国家财政预算一旦生效后，对个人生活可能产生的正面或负面的影响，并且可以在社交媒体平台上分享计算结果。
BBC与全球四大会计师事务所之一的毕马威建立了合作关系，后者根据英国政府公布的年度财政预算进行大数据挖掘，BBC负责编创吸引受众的界面，便于他们的使用参与。
另一个有趣的“数据新闻工具”是专题《70亿人口的世界：你是第几个出生的人？》，它的发布日期与世界人口达70亿的官方日期一致，用户只要输入自己的出生年月日，就可以立即计算出自己是全球第几个出生的人，并通过Twitter和Facebook分享自己在全球的出生排名。
这一专题使用了联合国人口发展基金提供的数据，非常受欢迎，成为英国2011年Facebook上人气最旺的分享链接。
传播模式重构：由“机械化”到“智能化”
大数据时代，内容生产和受众信息发掘技术的进步使媒介的传播模式由“机械化”转向“智能化”，电视业也不例外。
“机械化”的传播方式意味着电视台充当了节目与内容的“传送带”和受众的“供应商”，而“智能化”的传播方式则把电视台转变成为受众的“服务商”。
随着电视节目的传播走向“多屏幕化”和“多平台化”，智能电视机、平板电脑和手机等会更为精准化地记录观众的收视行为和偏好，借助于大数据技术进行挖掘与分析，从而使电视台在最合适的时间、最合适的屏幕或平台上传播最合适的媒体内容，为用户提供更高质量的服务。
美国一些付费电视运营商已经开始利用与客户和服务相关的数据迅速作出决策，以全方位提升用户的收视体验，包括画面、声音、内容的质量等。
IBM、惠普等大型IT企业拥有大数据中心和长期积累的数据分析产品系列，他们与Mariner公司、IneoQuest公司、Agama Technologies公司等传统的付费电视运营商已经在频繁接触，为合作做准备。
值得关注的是，大数据技术的应用已经由“小众化”的付费电视转向了更为广泛的业界领域。
2013年媒体业界的一个标志性事件是世界最大的社交媒体“推特”（Twitter）在纽交所上市后即选择与美国最大的有线电视运营商“康姆卡斯特”（Comcast）公司建立合作伙伴关系。
这预示着大数据技术也会成为传统媒体与新媒体实现深层次“竞合”的结合点。就目前而言，两者最直接的合作体现在收视测量上，可以预见，在此基础上我们还会看到电视业与社交媒体在内容生产、用户参与等层面上更为广泛而深入的合作。
在传播目标市场的战略选择与具体部署上，数据也能起到关键性的作用。
2013年，美联社发布了两份在线视频新闻消费报告，一份是针对欧洲市场的，一份是针对亚洲市场的。美联社通过在线和实地调查两种方式了解受众对视频新闻内容的需求，并确定视频资源集中的关键区域，以保证这些地区视频业务的增长。
例如，美联社对亚洲市场的调查显示，在线访问新闻的中国消费者中，有10%每天访问新闻视频剪辑，70%至少每周一次观看在线新闻视频；年龄在25至44岁的消费者最倾向于经常观看视频，其中超过60%的人至少每周观看2-3次；平板电脑用户更倾向于访问在线新闻视频，使用平板电脑访问在线新闻的观众中有75%会每周观看至少2-3次视频新闻，而智能手机用户和台式电脑用户的这一比例分别为60%和57%。
这些数据有助于美联社制定目标视频市场的营销推广策略，从而实现更为精准的传播。
大数据技术在电视业的运用才刚刚起步，除了前文中提到一些数据新闻的成功案例和在国内已经获得广泛关注的网络定制剧《纸牌屋》（House of Cards）之外，相关的实践和探索还有待进一步深化。
但越来越多的成功案例已经并将继续证明，在传统电视机构积极探索产业升级和业态转型的大背景下，大数据技术的广泛运用无疑是一把开启电视业未来的“金钥匙”。
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⑤ 大数据所带来的四种思维方式的转变
随着近年来大数据技术的快速发展，大数据所创造的价值深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：
事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。
以下将介绍大数据技术所带来的四种思维方式的转变。
社会科学研究社会现象的总体特征，以往的采样方法一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。
在大数据时代，随着数据收集、处理、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从之前的样本思维转向总体性思维，从而能够更加直观、全面、立体、系统地认识总体状况。
在大数据时代之前，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”的现象，导致数据的准确性大大降低，从而造成分析的结论与实际情况背道而驰，因此，就必须十分注重数据样本的精确思维。
然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的结构化、非结构化、异构化的数据能够得到储存、处理、计算和分析，这一方面提升了我们从海量数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。
在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错性思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。
在大数据世界未出现时，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在关联关系。数据量小的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的关联关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据挖掘技术挖掘与分析出事物之间隐蔽的关联关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在关联关系分析基础上的预测分析正是大数据的核心议题之一。通过关注线性的关联关系及复杂的非线性关联关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的数据之间存在的某些联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，关联性关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。
在大数据时代，思维方式要从因果思维转向相关思维，努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见，才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。
不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人类社会长期不懈努力的方向。计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展，“智能机器人”技术研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用。应该说，自进入到信息社会以来，人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升，但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展，机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维，智能化水平仍不尽如人意。但是，大数据时代的到来，可以为提升机器智能带来契机，通过机器学习可以从数据中获取有价值的学习数据，大数据将有效的推进机器思维方式由自然思维转向智能化思维，这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。
众所周知，人脑之所以具有智能、智慧，就在于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结，获得有关事物或现象的认识与见解。同样，在大数据时代，随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展，大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息，并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见，那么，无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。“智能、智慧”是大数据时代的显著特征，大数据时代的思维方式也要求从自然思维转向智能思维，不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平，从而获得具有洞察力和新价值的东西，甚至类似于人类的“智慧”。
大数据开启了一个重大的时代转型。大数据技术正在改变我们传统的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。大数据时代将带来深刻的思维转变，大数据不仅将改变每个人的日常生活和工作方式，改变商业组织和社会组织的运行方式，而且将从根本上奠定国家和社会治理的基础数据，彻底改变长期以来国家与社会诸多领域存在的“不可治理”状况，使得国家和社会治理更加透明、有效和智慧。
⑥ 三只象：互联网+时代，大数据助力传统企业转型升级
普适计算之父马克·韦泽说：最高深的技术是那些令人无法察觉的技术，这些技术不停地把它们自己编织进日常生活，直到你无从发现为止。而互联网正是这样的技术，它正潜移默化地渗透到各行各业，影响着我们生活的方方面面。
“互联网+”的风起云涌，不仅从根本上颠覆了许多传统行业，同时也创造了新的行业和新的机遇。业内人士表示，目前各产业之间的关系已经不再是简单的投入产出关系和上中下游关系，行业之间的边界已经越来越模糊。尤其是传统的产业结构分析方法和理论面临互联网思维的冲击下，产业链也逐渐进行着更广泛的垂直整合。
“互联网+”被视为让中国经济腾飞起来的新起点，它的发展之势还需依托大数据、云计算等来创新生成新动力，打造新深度，大数据将成为这个时代的核心。2016年，大数据这一面向未来的数据分析技术全面进入企业应用环境。无论是对于站在科技最前沿的互联网新锐企业，还是长期深耕于传统领域的行业企业来说，大数据都是一项可以玩转并且快速催生商业价值的科技创新。而传统行业在借助大数据实现转型中则面临着两种状况，一是自身拥有海量数据，但缺乏处理多类型数据的能力和专业的数据开发、分析人才；二是自身并没有历史数据积累，迫切需要大数据来指导生产、研发、运营及销售等相关工作。
三只象CEO陈鹭明表示，除了对各产业造成冲击，大数据的发展也使得营销模式发生了非常大的变革。对于企业来说，要做大数据精准营销，就必须先制订一个数据战略，然后有目的性地去收集各类数据。往往这个过程费时费力，不能满足企业高速发展的要求。这时，大数据服务平台对于企业来说，就是一个强大的助推器。
现在的大数据服务平台，在先进技术的加持下，能够满足企业多元化的数据应用需求，提供包括数据采集、清洗、存储、挖掘、分析、建模、应用、展示、开放和交易等数据全生命链的服务，让海量数据更高效地工作，帮助更多传统企业通过数据助推企业的发展。如近日京东推出的“京东云数知平台”，便是京东云在大数据、云计算领域积极探索实践的创新成果，旨在帮助更多传统企业和政府机构等实现“格数致知”，加快升级转型的速度。
三只象作为新型的互联网+技术和服务提供商，致力于用新思维、新模式、新技术、大数据等推动传统企业的互联网升级转型，为企业创造超出想象的价值。陈鹭明表示，大数据作为互联网+时代的核心，必将展现出强大的威力和效应，传统企业也将在大数据的助力下加快转型升级的进程，抢占商业先机！
三只象官网： www.3elephant.com
⑦ 大数据带来的大影响
大数据带来的大影响_数据分析师考试
如果把“数据化”视为信息社会的初级阶段，则名不见经传的英国科学家维克托·迈尔-舍恩伯格，用他别具洞见的天才新著《大数据时代》首次告诉我们：人类正在进入“数据颠覆传统”的信息社会中级阶段。
在此阶段，信息无所不在无所不包，其无限膨胀的天文海量催生了“统计+分类-推理分析=决策”的计算机处理程序(有点像刷卡消费一步到位，节省了算账找补等繁琐环节)，悄然挑战“去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼”的传统认识论模式，冥冥之中潜移默化，对我们的生活、工作与思维，对人类“阶级斗争、生产斗争、科学试验”三大实践活动产生着重大而深刻的影响。
大数据点燃
美国政府曾为定期公布消费物价指数CPI以监控通胀率，雇用了大量人员向全美90个城市的商店、办公室进行电话、传真拜访，耗资2.5亿美元搜集反馈8万种商品价格的延时信息。然而麻省理工学院两位经济学家采取“大数据”方案，通过一个软件在互联网上每天搜集50万种商品价格即时信息。2008年9月雷曼兄弟公司破产后，该软件马上发现了通胀转为通缩的趋势，而官方数据直到11月才发现。之后该软件被畅销到70多个国家。这一案例充分体现出“大数据”颠覆传统的力量和变革思维的智慧。
“小数据”时代追求精准，竭力避免不精准信息误导误判。然而95%被传统数据库拒绝接受的非结构化(非标准)数据，在“大数据”时代的模糊化数据库中发挥了重要的作用，因为数据越模糊越全面，才能有效避免误导误判。
从因果关系到相关关系的思维变革，是“大数据”颠覆传统认识论模式的关键。电脑毕竟不是人脑，电脑永远搞不懂气候与机票价格之间有什么因果关系。公鸡打鸣和天亮之间虽无因果关系，但古人通过公鸡打鸣来预报天亮却很少失败。“如果数百万条医疗记录显示橙汁和阿司匹林的特定组合对癌症治疗有效果，那就用不着通过一次次实验来探索其具体的药理机制了”。“苹果之父”乔布斯就主动试用过一些医疗记录有效但未经临床验证的疗法同癌症抗争。你可以嘲笑乔布斯“不讲科学”，但他却因此多活了好几年。
从根本上说，所谓“大数据挑战传统认识论”，其实是人类把复杂的认识过程“全部打包”给了电脑，而电脑懒得分析推理验证，只通过统计分类对比，交出“最终答案”就OK了。大数据的精髓在于变“少而精”为“多而全”，变“因果”为“相关”。当实地调研开始被数据采集所替代，当严密的实验开始被非线性逻辑所替代，当“唯一真理”开始被多项选择所替代，“大数据”就用事实向人类宣告：“知其然不知其所以然”，既是电脑望尘人脑的劣势，也是电脑超越人脑的优势！
大数据渗透大世界
不要以为“大数据”只是科幻故事或政府与科学家的“专利”。环顾四周，“大数据”早已渗透我们生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的数据超市、数据易趣、数据交友、数据联谊、数据作坊、数据课堂、数据IB等传奇版本。从治安管理、交通运输、医疗卫生、商业贸易、批发零售、公益救援直到政治、军事、经济、金融、社会、环境、文艺、体育。
UPS国际快运公司从2000年开始通过“大数据”检测其遍布全美的6万辆货车车队，统计出各损耗零部件的生命周期，改“备份携带”为提前更换，有效预防了半路抛锚造成的严重麻烦和巨大损失，每年节省数百万美元。UPS还依靠“大数据”优化行车路线(例如尽量右转弯，避免左转弯)，2011年全公司车辆少跑4828万公里，节省燃料300万加仑，减少碳排放3万公吨。
为纽约提供电力支持的爱迪生电力公司，针对每年多起电缆沙井盖爆炸造成严重事故，采取“大数据”手段统计出106种预警先兆，预测2009年可能出事的沙井盖并严加监控。结果位列前十分之一的高危井盖中，预测准确率达44%。
美国里士满市警察当局凭经验认定枪击事件往往导致犯罪高峰期，“大数据”证明这种高峰期往往出现在枪击事件后2周左右。孟菲斯市2006年启动“大数据”系统锁定了更容易发生犯罪的地点和更容易抓捕罪犯的时间，使重大犯罪发生率下降26%。
沃尔玛2004年依靠“大数据”发现了飓风前夕销量增加的各类商品，进而每逢预报便及时设立飓风用品专区，并将手电筒、早餐零食蛋挞等摆放于专区附近，明显增加了“顺便购买”的销量。
至于“大数据”的经济价值，仅需略举数例：2006年微软以1.1亿美元购买了埃齐奥尼的Farecast公司，2008年谷歌以7亿美元购买了为Farecast提供数据的ITA Software公司。同年在冰岛成立的DataMarket网站干脆专靠搜集提供联合国、世界银行、欧盟统计局等权威机构的免费信息来获利生存，包括倒卖各类研究机构公开发布的研究数据——只要找到买主，往往愿出高价！
大数据创造大金融
金融领域当然是“大数据”的主战场之一。程序化交易也许是现今最主要的“大数据”新式武器。美国股市每天成交量高达70亿股，但其中三分之二的交易量并非由人操作，而是由建立在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成。日新月异的程序化交易只能运用海量数据来预测收益、降低风险。几乎所有银行、券商、保险、期货、QFII和投资公司都开发了自己的程序化交易工具。谁的武器更先进？竞争到最后恐怕还是比谁搜集处理的数据更海量。
一家投资基金通过统计大商场周边停车场及路口交通拥挤状况，来预测商场经营及当地经济状况，进而预测相关股价走势，最后居然拿数据统计资料换得了该商场的部分股权。
不少对冲基金通过搜集统计社交网站推特上的市场心情等信息来预测股市的表现。伦敦和加利福尼亚的两家对冲基金，利用“大数据”形成119份表情图和18864项独立的指数，向许多客户推销股市每分钟的“动态表情”：乐观、忧郁、镇静、惊恐、呆滞、害怕、生气、激愤等，以帮助和带动投资决策。
在金融机构竞相拉客理财的今天，如果能及时搜集处理海量的微博、微信、短信，自然也能从茫茫人海中及时发现怦然心动打算开户的，或一气之下打算“跳槽”的投资者。
当然，如果投资者都能通过“大数据”直接决策，将“刷卡消费”拓展成“刷卡投资”，那藏龙卧虎的分析师群体和争雄斗妍的研究报告未来还有市场吗？
大数据暗藏大隐患
像所有新生事物一样，大数据也是一把双刃剑。宏观上看，“大数据”在各个不同的领域将人类虚拟分割为“数据化”与“被数据化”两大阵营。持续发酵的“棱镜门”事件披露了美国政府长期监控全世界的“最高机密”，但美国总统、国会和政府都认定这种监控“天经地义”，是“维护国家核心利益”。虽然社会早已建立起庞大的法律法规体系来保障个人信息安全，但在“大数据”时代，这些体系正蜕变为固若金汤但可以随意绕过的“马其诺防线”。
“大数据”导致个人信息被交易、个人隐私被外泄还不算，更大的危险在于“个人行为被预测”。正如作者预言——“这些能预测我们可能生病、拖欠还款甚至犯罪的算法程序，会让我们无法购买保险、无法贷款，甚至在犯罪实施前就预先被逮捕”——也许你认为这对全社会来说无疑是好事。可是如果预测系统不完善、软硬件出差错、数据搜集处理不当、临时数据未经检验、黑客攻击、有人恶意或善意开玩笑制造假信息……导致你、你的家庭、你的亲朋好友、你的所在单位甚至你的祖国被冤枉被制裁，你还能无动于衷吗？
微观上看，即使是出于正当目的采集的“大数据”，仍可能在“扩展开发”过程中产生无法想象的副作用。例如谷歌的街景拍摄和GPS数据为卫星定位和自动驾驶仪提供了关键的支持，但同时因其有助于黑帮盗贼便捷挑选有利目标而引发了多国民众的强烈抗议。当谷歌对图像背景上的业主房屋、花园等目标进行模糊化处理后，反而引起盗贼更加注意。
无论你惊奇还是恐惧，欢迎还是躲避，关注还是漠视，理解还是拒绝，“大数据”都在加快步伐向我们走来。我们只有顺势而为，趋利避害，才不至于被这个充满机遇和挑战的新时代提前淘汰。
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⑧ 大数据颠覆传统 变革商业模式
大数据颠覆传统 变革商业模式_数据分析师考试
“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。对国家治理模式、企业决策和业务流程、个人生活方式都将产生巨大的影响。
大数据时代网民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。
在大数据时代，企业面临文化、战略、组织、流程、信息化、公共关系、人才培养方方面面的挑战，同时也迎来重大的转型机遇和飞跃契机。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸，其衰落不是管理能扭转的。
云计算的核心是业务模式，本质是数据处理技术。数据是资产，云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。如何盘活数据资产，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。
企业内部的经营交易信息，物联网世界中商品、物流信息，互联网世界中人与人交互信息、位置信息等等是大数据的三个主要来源。其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力，其实时性要求则大大超越现有的计算能力。如果计划在大数据时代获益，必将引发新一轮的信息化投资和建设热潮。
目前，云计算在国内方兴未艾。在云计算的三层架构(SaaS，PaaS，laaS)当中，PaaS是技术最复杂、最难实现的一层。企业自己搭建PaaS平台几乎是不可能完成的任务。
采用PaaS的好处就是，用户只需要关心应用和数据，其他的事情、组件全部由PaaS和IaaS进行自动化运维管理
全球有超过十亿的智能手机用户，90%用户全天机不离身，各大企业都竞相推出有吸引力的移动应用体验，挖掘移动设备上的海量数据带来的商机。
大数据和云计算的技术几乎密不可分，无论是云计算、大数据都是构建在这些基础平台之上的。对于传统行业/企业而言，云计算、大数据的应用刚刚开始，但对互联网企业而言，云计算、大数据已经是商业服务有机组成部分，因此，互联网在云计算、大数据方面保持领先。
传统行业/企业缺乏互联网企业的基因，其很多业务多采用外包方式，软件开发人员规模有限，更难得心应手地驾驭各种开源技术。此外，传统行业/企业有很多历史的包袱，烟筒式的应用系统林立，数据之间缺乏共享，信息应用水平受到很多限制。如何才能够让传统行业/企业像互联网企业一样轻松驾驭信息化系统，显然传统行业/企业需要一个高度自动化的基础平台。
目前，中国不仅是一个真正意义上的大数据国家，而且在大数据实践这个新的历史关头，并没有落后于美国。除了庞大的人口总数之外，中国还拥有很多与众不同的消费模式，除去传统的电信金融互联网之外，没有哪个国家拥有中国这样火爆的电商、发达的物流，还有向互联网时代转型的制造业、教育、医疗，科研，零售，交通，这些行业中孕育着大数据基础和今天我们还无法完整预测的发展前景。
在美国，无论企业还是其他机构，对于大数据的认识和应用都比较成熟，也愿意尝试不同的新产品。而在中国内地、中国香港、中国台湾、日本和韩国，李凯翔说，我看到的现象是，要么(企业)非常保守，只要有数据库就可以了；要么就是非常领先，已经在尝试开始下载诸如开源这样的软件尝试了。
随着大数据时代的深入发展，大数据带来的改变是全方面的，尤其是在商业领域，大数据蕴含巨大商业截止，从目前来看，大数据正改变传统商业模式，在这个过程中，中国的市场潜力是巨大的。
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⑨ 大数据是如何颠覆传统行业的
因为现在线上模式很火