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广东大数据的发展有何意义

发布时间:2023-08-10 02:36:25

1. 大数据的意义有哪些

大数据有哪些重要的作用
主要由以下三点作用:

第一,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。

第二,大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三,大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

大数据的含义包括什么哪几个方面?
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 *** ,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。
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。
什么是大数据?有什么意义?
大数据就是大量的数据,通过分析找出他们的规律
大数据是什么含义?
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。
大数据的含义包括哪些
大数据(英语:Big data[1][2]或Megadata),或称巨量数据、海量数据、大资料,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

在总数据量相同的情况下,与个别分析独立的小型数据集(data

set)相比,将各个小型数据 *** 并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性,可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等;这样的用途正是大型数据集盛行的原因。

大数据的应用示例包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。
互联网大数据有哪些好处多
大数据是什么?为什么要使用大数据?大数据有哪些流行的工具?本文将为您解答。

现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。

通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。

大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。

以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的,因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此,实际上你可以在当天就获得真实的意图,至少是在数周内。

为什么使用大数据?

数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户,他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时,谷歌分析的数据开始进行抽样,这会使得数据的真正价值被隐藏。

现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据,因此你可以追踪用户在他们访问路径(或者访问流)中的每一个点击行为。另外,如果你加入一些其他的数据源,他就真正的变成了大数据。

更完整的解析

大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景,来完成一个更加完整的报告。举个例子,如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中,你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性,住在西海岸,年龄30至45,花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。

现在你已经被这些知识武装起来了,那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。

类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具(比如:大数据分析)。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案,每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具,他可以允许你在数分钟内分析你的数据,并且可以满足任何的预算要求。

大数据是什么?

由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据,因此大数据变得难以关联、处理和管理,特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候,高德纳公司(Gartner Group,成立于1979年,它是第一家信息技术研究和分析的公司)的分析师把它分成个3个V加以区分:

量级(Volume):大量的数据

速率(Velocity):高速的数据产出

多样性(Variety):多种类型和来源的数据。

正如我们所说,大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型,他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式:

网站分析

移动分析

设备/传感器数据

用户数据(CRM)

统一的企业数据(ERP)

社交数据

会计系统

销售点系统

销售体系

消费者数据(例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据)

公司内部电子表格

公司内部数据库

位置数据(空间位置、GPS定位的位置)

天气数据

但是针对无限的数据来源,不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上,并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议,比如网站数据、消费者数据和CRM,这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后,你可以开始添加数据源来促进你的分析,并且公布更多的分析结果。

想要获得更多关于大数据细节的知识,可以去查阅 *** 的大数据词条。

大数据的好处

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,那么大数据可以提供如......
什么是大数据?大数据是什么意思?
“大数据”是近年来IT行业的热词,大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来,如2014年的两会,我们听得最多的也是大数据分析,那么,什么是大数据呢,大数据时代怎么理解呢,一起来看看吧。

大数据的定义。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。

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杂的,我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大 数据的采集。科学技术及互联网的发展,推动着大数据时代的来临,各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片,数据计量单位已从从Byte、KB、MB、 GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题,只是面对如此众多的数据,我们怎样才能找到 其内在规律。

大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测,或者用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术,因此,大数据的挖掘和处理必须用到云技术。

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。

大 数据的应用。大数据可应用于各行各业,将人们收集到的庞大数据进行分析整理,实现资讯的有效利用。举个本专业的例子,比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关 的主效基因,我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描,尽管我们获得了所有表型信息和基因信息,但是由于数据量庞大,这就需要采用大数据技术,进行分析比对, 挖掘主效基因。例子还有很多。

大数据的意义和前景。总的来说,大数据是对大量、动态、能持续的数据,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我么面前。

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 *** ,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......
何谓大数据?大数据的特点,意义和缺陷.
大数据技术(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。

特点:

1.数据量大;

2.数据类型多;

3.数据处理实时性强;

4.数据真实性。

意义:大数据的意义在于通过对大量数据进行分析从而对核心价值进行预测。

缺陷:对处理能力要求高,存在隐私安全问题。
什么是大数据,大数据为什么重要,如何应用大数据
空谈数据没有太大意义,要看数据的主要方向是什么。1、从技术应用方向来说,我们的数据主要做传播指导;2、数据研究过程中我们的数据主要来自互联网的公共数据(媒体数据、自媒体数据、企业自营的媒体数据),通过数据解决用户洞察问题、传播效果问题、竞争情报获取的问题,3、我们主要是在大数据的维度上的研究上,我们的维度更多更宽广,维度的多少决定了效果。

2. 大数据存在的意义和用途是什么

1.将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据,从而有助于管理者以系统的方式分析其决策,并在需要时采取替代方法。
2、“大数据”是近年来IT行业的热词,大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来,进入2012年,大数据(bigdata)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。
3、大数据的意义在于变革经济的力量:生产者是有价值的,消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值,消费者不认同的,就卖不出去,就实现不了价值;只有消费者认同的,才卖得出去,才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义,从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。
4、大数据的意义表现在变革组织的力量:随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来,组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的,是各种各样去中心化的WEB2.0应用,如RSS、维基、博客等。大数据之所以成为时代变革力量,在于它通过追随意义而获得智慧。

3. 大数据的意义和作用

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,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,对企业的运营与发展意义重大。

大数据对企业发展的意义

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。

而随着大数据时代的到来,对大扰橘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,降低运营埋帆成本的方法和途径。

大数据的用途有哪些

业务流程优化:大数据更多的是协助业务流程效率的提升。能够根据并运用社交网络数据信息、网站搜索及其天气预告找出有使用价值的数据信息,这其中大数据的运用普遍的便是供应链管理及其派送线路的提升。

提高医疗和研发:大型数据分析应用程序的计算能力允许我们在几分钟内解码整个dna。可以创造新的治疗方法。它还能更好地掌握缓液团和预测疾病。现在大数据技术已经被用于医院监测早产儿和生病婴儿的状况。通过记录和分析婴儿的心跳,医生预测可能的不适症状。这有助于医生更好地帮助宝宝。

理解客户、满足客户服务需求:互联网大数据的运用在这个行业早已广为人知。重点是如何使用大数据来更好地掌握客户及其兴趣和行为。企业非常喜欢收集社交数据、浏览器日志、分析文本和传感器数据,以更全面地掌握客户。一般来说,建立数据模型是为了预测。

4. 大数据存在的意义和用途是什么

将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据,从而有助于管理者以系统的方式分析其决策,并在需要时采取替代方法。
2、“大数据”是近年来IT行业的热词,大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来,进入2012年,大数据(bigdata)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。
3、大数据的意义在于变革经济的力量:生产者是有价值的,消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值,消费者不认同的,就卖不出去,就实现不了价值;只有消费者认同的,才卖得出去,才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义,从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。
4、大数据的意义表现在变革组织的力量:随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来,组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的,是各种各样去中心化的WEB2.0应用,如RSS、维基、博客等。大数据之所以成为时代变革力量,在于它通过追随意义而获得智慧。

5. 大数据未来的发展前景怎么样

就现如今的发展趋势而言,大数据技术的发展如火如荼。在各个领域都得到了广泛的应用,而且就其目前的发展情况来看,大数据技术具有十分良好的发展前景。

现在社会的大数据公司主要可以分为三大类,分别是技术型、创新型、数据型这三种,不论是哪一种类型的大数据公司,都是现代社会不可获缺的。人们熟悉的技术型的大数据公司通常是IT公司,这些公司十分看重数据的处理这一模块。创新型的大数据公司需要一些非常有想象力的人,对于相同的数据,他们往往有不同的见解,并发现其中的不同。而数据型的大数据公司,人们了解的比较多,如新浪、网络、网易、搜狐、淘宝等等,这些也是与人们的日常生活密切相关的,或者是一些零售的连锁企业、市政公司、金融服务公司等等,这些公司自身拥有较多的数据,也正是因为涵盖的数据较多,因而容易导致有价值的信息被忽略。在这三种不同的大数据公司中,技术型的大数据公司未来的发展将会使得技术趋向于多元化,制造出越来越多样的技术。不论是从哪个方面来说,大数据技术今后的发展都会越来越好。以下就主要分析几点发展趋势。

1、数据分析成为大数据技术的核心
数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置,随着时代的发展,数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面,进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能,就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础,通过进行数据分析得到的结果,将应用于大数据相关的各个领域。

2、广泛采用实时性的数据处理方式
为了更好地满足人们的需求,大数据处理系统的处理方式也需要不断地与时俱进。目前大数据的处理系统采用的主要是批量化的处理方式,这种数据处理方式有一定的局限性,主要是用于数据报告的频率不需要达到分钟级别的场合,而对于要求比较高的场合,这种数据处理方式就达不到要求。传统的数据仓库系统、链路挖掘等应用对数据处理的时间往往以小时或者天为单位。这与大数据自身的发展有点不相适应。大数据突出强调数据的实时性,因而对数据处理也要体现出实时性。如在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒极。要求极高。在一些大数据的应用场合,人们需要及时对获取的信息进行处理并进行适当的舍弃,否则很容易造成空间的不足。

3、基于云的数据分析平台将更加完善
近几年来,云计算技术发展的越来越快,与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源,这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。此外,云计算具有十分丰富的IT资源、分布较为广泛,为大数据技术的发展提供了技术支持。随着云计算技术的不断发展和完善,发展平台的日趋成熟,大数据技术自身将会得到快速提升,数据处理水平也会得到显著提升。

4、开源软件的发展将会成为推动大数据技术发展的新动力
开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展,以此作为推动力,从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。虽然现如今商业化的软件也是发展十分迅速,但是二者之间并不会产生矛盾,可以优势互补,从而共同进步。开源软件自身在发展的同时,为大数据技术的发展贡献力量。

6. 大数据未来的发展前景怎么样

大数据发展的行业有三个方向,大数据开发、大数据分析、大数据科研

在2016年以前可能没多少人会认为这个行业的发展潜力有多大,但随着时代的进步,现如今大数据不是时时刻刻都在身边?大数据现今是存在于各个行业,比如,电信、金融、制造、物流、电商等也因此催生出了众多专业技术岗位。又从政策上来说,大数据是国家重点扶持项目,未来的一系列计划中,大数据都占据着十分关键重要的环节,自然是有着 不可多得发展机遇。从职业前景来看,大数据开发相比于其他的大数据相关职位如大数据分析,大数据科研都有着更广泛的应用,薪水高、待遇好,就业前景这方面也是非常好的。大数据行业发展未来可期

7. 大数据的意义

大数据的意义价值体现在以下几个方面:

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

不过,“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过:“就今日言,有很多人忙碌于资料之无益累积,以致对问题之说明与解决,丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

(7)广东大数据的发展有何意义扩展阅读:

在这个快速发展的智能硬件时代,困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如,通过结合大数据和高性能的分析,下面这些对企业有益的情况都可能会发生:

1、及时解析故障、问题和缺陷的根源,每年可能为企业节省数十亿美元。

2、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线,躲避拥堵。

3、分析所有SKU,以利润最大化为目标来定价和清理库存。

4、根据客户的购买习惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

5、从大量客户中快速识别出金牌客户。

6、使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

8. 大数据重要的意义

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。
什么是大数据,大数据为什么重要,如何应用大数据
空谈数据没有太大意义,要看数据的主要方向是什么。1、从技术应用方向来说,我们的数据主要做传播指导;2、数据研究过程中我们的数据主要来自互联网的公共数据(媒体数据、自媒体数据、企业自营的媒体数据),通过数据解决用户洞察问题、传播效果问题、竞争情报获取的问题,3、我们主要是在大数据的维度上的研究上,我们的维度更多更宽广,维度的多少决定了效果。
大数据的意义
现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。 阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,DT就是Data Technology数据科技,显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。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。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面:1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值不过,“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过:“就今日言,有很多人忙碌于资料之无益累积,以致对问题之说明与解决,丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代,困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如,通过结合大数据和高性能的分析,下面这些对企业有益的情况都可能会发生:1)及时解析故障、问题和缺陷的根源,每年可能为企业节省数十亿美元。2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线,躲避拥堵。3)分析所有SKU,以利润最大化为目标来定价和清理库存。4)根据客户的购买习惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息。5)从大量客户中快速识别出金牌客户。6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
什么是大数据,大数据为什么重要,如何应用大数据
读读这本书吧。。

驾驭大数据 驾驭未来

大数据的流行,也引发了图书业大数据出版题材的升温。去年出版的《大数据》(涂子沛著)是从数据治国的角度,深入浅出的叙述了美国 *** 的管理之道,细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。

该书的整体思路,简单来说,就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程,不仅回答了”what“,也指明了”how“,提供了具体的技术、流程、方法,甚至团队建设,文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起,介绍了大数据的概念、内容,价值,并分析了大数据的来源,也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景;在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法,第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架,包括了如何进行优质分析,如何成为优秀的分析师,如何打造高绩效团队,最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓,结构上百川归海,一气呵成,总的来说,体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强,非常值得推荐,是不可多得的好书!

大数据重要以及不重要的一面

与大多数人的想当然的看法不同,作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要,重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据,甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同,“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负,从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险,所以,作者才认为驾驭大数据,做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时,作者指出“很多大数据其实并不重要”,企业要做好大数据工作,关键是能做到如何沙里淘金,并与各种数据进行结合或混搭,进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。

网络数据与电子商务

对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念,然而作者认为从更深层次的角度看,下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿,即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘,作者不是泛泛而谈,而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为,《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴,即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动,也才具有了收集这些数据的条件,从这点看,直接面向终端的企业如果不电子商务化,谈论大数据不是一件很可笑的事?当然这种用户购买路径的行为分析,也不是新鲜的事,在昂德希尔《顾客为什么购买:新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问,暗中尾随顾客,用摄影机或充满密语的卡片,完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作,并进行深入的总结和分析,进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等,都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙,当然电子商务时代,数据分析的成本更加低廉,也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据(如信用记录)。

一些有价值的应用场景

大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现,电子商务是一个案例,同时,作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的,它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”,然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息,对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手......
大数据的到来对我国经济发展有什么意义
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 *** 。

有人把数据比喻为蕴 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。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面:

1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
互联网大数据有哪些好处多
大数据是什么?为什么要使用大数据?大数据有哪些流行的工具?本文将为您解答。

现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。

通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。

大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。

以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的,因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此,实际上你可以在当天就获得真实的意图,至少是在数周内。

为什么使用大数据?

数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户,他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时,谷歌分析的数据开始进行抽样,这会使得数据的真正价值被隐藏。

现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据,因此你可以追踪用户在他们访问路径(或者访问流)中的每一个点击行为。另外,如果你加入一些其他的数据源,他就真正的变成了大数据。

更完整的解析

大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景,来完成一个更加完整的报告。举个例子,如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中,你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性,住在西海岸,年龄30至45,花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。

现在你已经被这些知识武装起来了,那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。

类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具(比如:大数据分析)。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案,每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具,他可以允许你在数分钟内分析你的数据,并且可以满足任何的预算要求。

大数据是什么?

由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据,因此大数据变得难以关联、处理和管理,特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候,高德纳公司(Gartner Group,成立于1979年,它是第一家信息技术研究和分析的公司)的分析师把它分成个3个V加以区分:

量级(Volume):大量的数据

速率(Velocity):高速的数据产出

多样性(Variety):多种类型和来源的数据。

正如我们所说,大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型,他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式:

网站分析

移动分析

设备/传感器数据

用户数据(CRM)

统一的企业数据(ERP)

社交数据

会计系统

销售点系统

销售体系

消费者数据(例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据)

公司内部电子表格

公司内部数据库

位置数据(空间位置、GPS定位的位置)

天气数据

但是针对无限的数据来源,不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上,并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议,比如网站数据、消费者数据和CRM,这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后,你可以开始添加数据源来促进你的分析,并且公布更多的分析结果。

想要获得更多关于大数据细节的知识,可以去查阅 *** 的大数据词条。

大数据的好处

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,那么大数据可以提供如......
什么是“大数据”的真正含义
大讲台大数据 在线培训为你解答:大数据(bigdata),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 *** ,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。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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、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。

最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大数据给人们带来的好处
对一般用户来说意义不大,对于药店、药厂有必要了解用户的需求,但是如果真的利用起来能给用户带来选药的便利还是很有用的。比如当你生病不知道选哪种药好的时候,根据循证医学原理能帮你找到合适的药这样也算是带来了好处。
工业大数据对中国有什么意义
工业大数据可以推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用,分析感知用户需求,提升产品附加价值,打造智能工厂,推动制造模式变革和工业转型升级

国家下一步将利用大数据推动信息化和工业化深度融合,研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用,研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台,选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点,积极推动制造业网络化和智能化。在应用项目试点过程中,需要开展应用示范安全可靠性方面的测评,利用大数据测试技术、工业电子系统测试技术和工业云测试技术,保障工业企业大数据应用项目试点的稳步推进,中国软件评测中心在相关方面有较深厚的技术积累和案例积累,可以为我国工业大数据发展保驾护航。
大数据的特点主要有什么?
大数据(big data),是指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 *** 。

大数据的特点:

1、容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息;

2、种类(Variety):数据类型的多样性;

3、速度(Velocity):指获得数据的速度;

4、可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性(Veracity):数据的质量

6、复杂性(plexity):数据量巨大,来源多渠道

大数据的意义:

现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。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。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的缺陷:

不过,“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考,科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过:“就今日言,有很多人忙碌于资料之无益累积,以致对问题之说明与解决,丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。

9. 大数据对新时代的发展有什么意义

随着信息技术和人类生产生活交汇融合,互联网快速普及,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。有人感叹:数据是新的石油,是本世纪最为珍贵的财产。作为信息化发展的新阶段,大数据对经济发展、社会秩序、国家治理、人民生活都将产生重大影响。“谁掌握了数据,谁就掌握了主动权”。现在,世界各国都把推进经济数字化作为实现创新发展的重要动能,在技术研发、数据共享、安全保护等方面进行前瞻性布局。抓住大数据发展的时代机遇,开创发展新局面,也是我国必须解答好的时代课题。

大数据不仅是一场技术和产业革命,也将带来国家治理的深刻变革。运用大数据提升国家治理现代化水平,是新的治理课题。从建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制,到保障国家数据安全,打破信息壁垒、推动信息共享,再到利用大数据平台形成社会治理合力,用好大数据这个利器,将有力提升治理科学化、精准化、高效化水平,增强服务经济社会发展、防范化解风险的能力。“工欲善其事,必先利其器。”善于获取数据、分析数据、运用数据,是领导干部做好工作的基本功。懂得大数据,用好大数据,增强利用数据推进各项工作的本领,已经成为领导干部的新时代必修课。

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