大数据价值潜力指数

㈠ 大数据的大价值预测

大数据的大价值预测
数据本身是不会说话的，但是数据总结出的历史、数据反映出来的现状、数据呈现出的趋势能够说话。基于指标体系的预测分析平台建设的价值在于：平台展现出的任何一条曲线的变化都对应着某一个现状或问题，以及相关联的一系列指标，都意味着需要采取相应的改良措施。同时，由于行业数据的特殊性，结合专家的经验，可获取到管理上的缺陷，制定出相应的预防措施，反馈到企业的指标体系中，通过调整来进一步加强数据质量的管理，进而为有效提高续保率提供科学的数据依据。
2013年伊始，大数据开始充斥媒体，各行各业都相继进行数据分析、数据挖掘、领导决策等，那些占有“大数据”资源先天优势的群体，能否有效利用好数据，打破现有的传统格局，将决定其未来发展的命运。
大数据时代面临的挑战与机遇
大数据时代下的三百六十行，最不缺乏的就是数据，包括历史数据、行业最新数据等，但是却受阻于过量的冗余数据和数据不一致，而且它们变得越来越难于访问、管理和用于决策支持。目前的行业数据大多还停留在“集中化使用”阶段，传统的数据仓库方式，数据有进无出，仅解决了数据存储的问题，如何综合有效地使用这些数据，成为一大难题。而随着数据量成倍的增长，如何把这些大量的数据转换成可靠的信息以便于决策支持，是各行业面临的挑战。
大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测所做出的正确判断。所以，我们应当充分地认识到：大数据时代对于各个业来讲，既存在挑战，也是一个巨大的机遇。
首先，面对海量数据，依靠在各行各业丰富的数据治理方法论，实现源头数据的质量保障，确保基于这些真实数据的分析与决策能够行之有效。
如何保障数据质量？
通过顶层设计的理念，确立企业的核心目标，围绕这个核心目标进行逐级分解，形成细颗粒度的详细指标体系，而基于指标体系的数据采集及处理平台，则以指标体系为依据，来到各个业务系统里去采集数据，或根据需要使用数据采集平台由人工进行填报，基于涉及各个指标的全样数据的完整采集，通过数据质量清洗工具与相应的检查规则，发现问题可及时对其进行修改，来对源头的数据从技术上进行严格把关。
其次，各行业的应用系统可谓纷繁复杂，由于这些系统的建设都是相对独立的，传统的数据处理方式只能针对各个业务系统去形成相应的分析数据，本质上未将数据进行整合与统一规划，因此形成了数据孤岛的现象。同方运用顶层设计理念下的指标体系梳理方法，以及业务元数据的技术手段，对各个业务系统的数据最终形成资源，进行统一化、标准化、集中化管理，实现数据的全局共享。用于综合应用、预测分析、领导决策等。
最后，通过基于指标体系的预测分析平台，能够为决策管理者提供科学的数据依据，同时也为涉及企业的客户管理、销售管理、市场管理、运维管理等各方面提供调整依据。

㈡ 大数据未来的发展前景怎么样

大数据分析专职岗位有：大数据分析师，大数据分析员，大数据分析主管等，为内企业决策层提容供详细和准确的数据依据。
首先来说人才缺口，未来3至5年，中国需要200万+大数据人才，目前大数据从业人数不足50万，市场需求远远得不到满足。总结来说就是，未来大数据人才缺口会越来越大，缺的人多了，自然好就业。
然后来看职位薪资，普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即1万+，一般入职薪资13000元左右，3年以上工作大数据开发工程师薪资高达30000元/月。
接着来看行业前景，2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，预计2018年将突破5700亿元，未来大数据与云计算、AI相结合，将缔造数百个就业新岗位。说白了就是行业前景可观，未来可期。
最后看看最实际的问题，企业需求，BAT、滴滴、今日头条重金招贤纳士，急寻大数据人才，校招年薪水平均再30万以上，80%中小型企业大数据建设已经起步，需求量大增。有大企业需求，未来的就业前景自然不言而喻。
大数据发展前景是非常不错的

㈢ 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。

㈣ 大数据在哪些领域有应用前景

1、电商行业
电商行业是最早将大数据用于精准营销的行业，它可以根据消费者的习惯提前生产物料和物流管理，这样有利于美好社会的精细化生产。随着电子商务的越来越集中，大数据在行业中的数据量变得越大，并且种类非常多。在未来的发展中，大数据在电子商务中有大多的想象，其中主要包括预测趋势，消费趋势，区域消费特征，顾客消费习惯，消费者行为，消费热点和影响消费的重要因素。
2、金融行业
大数据在金融行业的使用是非常广泛的，主要使用在交易过程中。现在许多股权交易都是使用大数据算法进行的。这些算法能够越来越多地考虑社交媒体和网站新闻，并且决定接下来的几秒内是选择购买还是出售。
3、生物技术
基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器。科学家可以利用大数据技术的应用，这样能够加速他们自己的基因和其他动物基因的研究过程，并且还能成为人类未来克服疾病的重要武器之一。技术不仅可以改良作物，还可以利用遗传技术培育人体器官，消灭细菌等。

㈤ 惊人大数据创造效率和价值

惊人大数据创造效率和价值
数据成为流入全球经济每一个领域的洪流1.企业产生了数量迅速增加的交易数据，获取着有关客户、供应商和业务运营的数以Tb的信息。实体世界中，数以百万计的联网传感器被嵌入到各种设备中，例如手机、“智能”能量计、汽车，以及在物联网时代能感知、创造和传达数据的工业机械2.的确，随着企业和组织开展经营以及与个人互动，他们产生着数量巨大的数字化“排出数据”,也就是作为其他活动的副产品而创造出的数据。社交媒体网站、智能电话以及其他消费电子设备（包括PC机和笔记本）使得全球数十亿人为可获得的大数据添砖加瓦。不断增多的多媒体内容对于“大数据”数量的指数增长起了重要作用。例如，每一秒的高清视频产生的比特量是存储一页文本所需的2,000多倍。在数字化世界中，消费者每天的生活--通讯、上网浏览、购物、分享、搜索--产生着数量庞大的数据。

我们说的“大数据”是什么意思？
大数据是指其规模超出通常的数据库软件工具的获取、存储、管理和分析能力的数据集。这一定义有意采用主观方式，包含了关于一个数据集有多大才可被视为大数据的动态定义--也就是说，我们并不从大于一定数量的Tb（1Tb等于1,024Gb）这一角度来定义大数据。我们假定，随着技术不断进步，可称为大数据的数据集的规模也将提高。另外，请注意，该定义可因经济部门而异，这取决于某一特定行业中通常可获得的软件有哪些，以及常见的数据集规模多大。有了以上说明，目前许多部门中的大数据范围为数十Tb到数Pb（1Pb等于1,024Tb）不等。
数量惊人的数据本身是一个全球性现象，但是，这意味着什么呢？全球许多公民对这一信息的集合抱以深深的怀疑，认为数据洪流不过是对其隐私的侵犯。但是，存在有力的证据表明，大数据可以发挥重要的经济作用，不但有利于私人商业活动，还有利于国民经济和公民。我们的研究发现，数据可以为世界经济创造重要价值，提高企业和公共部门的生产率和竞争力，并为消费者创造大量的经济剩余。
例如，如果美国医疗卫生部门能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量，我们估计，该部门每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元，其中2/3将以全国医疗卫生支出降低大于8%的形式表现出来。例如，在私营部门，我们估计充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。在欧洲发达经济体中，我们估计，仅通过利用大数据实现的运作效率提高，政府行政管理方面可以节省1000亿欧元（1400亿美元）以上的开支。这一估计尚未包括可以用来减少欺诈、错误以及税差（潜在税收与实际税收收入之差）的大数据影响作用。
数字化数据现在无所不在--每个部门中，每个经济体中，每个组织以及数字技术用户中。这一话题以前只有少数数据怪杰感兴趣，而现在大数据对各个部门的领导都具有重要意义，各种产品和服务的消费者必将通过大数据的应用而受益。随着计算领域中的摩尔定律、数字存储中的类似的定律以及云计算等趋势继续降低成本以及减少其他技术壁垒，人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果来进行深入分析的能力超过以往任何时候。花不到600美元，就可以买到容量足以存储世界上所有音乐的硬盘.[page]
随着运用越来越尖端的技术的软件与不断提高的计算能力相结合，从数据中提取洞见的能力也在显着提高。此外，由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2010年，超过40亿人（世界人口的60%）在使用手机，其中大约12%拥有智能电话--其渗透率以每年20%以上的速度增长。如今，3000多万联网传感器节点分布在交通、汽车、工业、公用事业和零售部门，其数量正以每年30%以上的速度增长。
可以通过许多方式来利用大数据在全球经济的各个部门中创造价值。的确，我们的研究表明，整个世界正处在一波巨大的创新、效率和增长之中，正处在竞争和价值获取的新模式的变革时代--所有这些都被大数据所推动，消费者、企业和经济部门无一不在挖掘利用大数据的潜力。但是，这一现象为何现在才发生呢？数据不是一直都是信息和通信技术的冲击中的一部分吗？是的，但是，我们的研究表明，大数据将会带来的变化的规模以及范围处在一个转折点上，随着一系列技术趋势开始加速并汇聚，必将大大扩展大数据的影响。我们已经看到这种汇聚在经济格局中带来的变化。
许多领先的企业已经在使用大数据创造价值，其他企业如果要与之竞争，需要探索如何做到这一点。政府在公共资金受到约束的时期，也面临着提高效率和为公民提供的资金带来的价值的机遇。鉴于全球许多国家人口老龄化这一现实，这一点可能非常重要。我们的研究表明，公共部门可以通过有效地使用大数据来显着提高效率。
然而，企业和其他组织以及政策制定者如果要充分发挥大数据的潜力，就需要应对很多挑战。能够掌握这些技术以获得最大价值的分析和管理人才不足，这是一个重大而紧迫的挑战，企业和政策制定者可以近期内着手解决。仅美国就短缺140,000 到 190,000具备深厚分析技能的人员，以及150万分析大数据并在其发现的基础上做出决策的管理人员和分析师。人才短缺仅仅是第一个挑战。其他挑战包括需要确保适当的基础设施落实到位，并且激励措施和竞争能够鼓励继续创新。此外，必须正确理解对于用户、组织和经济体带来的经济收益，而且必须实施安全措施，以便消除公众对大数据的担忧。
我们如何衡量大数据的价值？
当我们着手确定大数据创造价值的潜力多大时，我们只考虑了那些本质上依赖于大数据的使用的行为--也就是说，那些大数据的使用对于实施某一特定手段来说是必要（但往往未必足够）的行为。我们并未包括那些只包括自动化而并未涉及大数据的手段（例如，通过以ATM代替银行出纳而实现的生产率提高）的价值。另请注意，我们包括了需要使用大数据的手段的总价值。我们并未试图估计大数据对于某一特定手段创造的价值的相对贡献，而只是估计所创造的总价值。
我们完全可以预料，随着运用大数据的技术和技巧不断发展以及经济收益的增长（同时伴随着相关挑战和风险），有关大数据的故事将继续演变。

㈥ 大数据未来的发展前景怎么样

数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会重视的重要战略资源，并已成为我们争相抢夺的新焦点。因此，企业必需要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
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宽的根底设备，是产生大数据的渠道之一。自2013年开端，大数据技能已开端和云计算技能紧密结合，估计未来两者联系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革新，让大数据营销发挥出更大的影响力。
科学理论的打破
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能革新。随之兴起的数据发掘、机器学习和人工智能等相关技能，可能会改变数据世界里的许多算法和根底理论，实现科学技能上的打破。
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，基于数据这个根底渠道，也将建立起跨领域的数据同享渠道，之后，数据同享将扩展到企业层面，而且成为未来产业的中心一环。
数据走漏泛滥
未来几年数据走漏事件的增长率或许会到达100%，除非数据在其源头就可以得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据进犯，不管他们是否现已做好安全防范。而一切企业，不管规划大小，都需要从头审视今日的安全界说。

㈦ 大数据指数目前有哪些典型应用

博时基金指慧家就是一个典型的大数据指数应用产品，综合大数据因子、财务价值版因子、市场驱动因权子，精选出最具投资价值的个股组合编制成指数。

“指慧家”的大数据指数覆盖面非常广，覆盖衣、食、住、行、娱、医等全市场行业，涵盖互联网电商、线下消费、社交金融、房地产交易等领域。博时基金优选合作伙伴，蚂蚁金服、银联、雪球、搜房网等都是各自领域中的龙头企业，拥有具有行业代表性的大数据。

㈧ 大数据的价值体现是什么

现如今大数据的研究拿早技术被很多人运用，说明大数据其自身价值十分高。将大数据进行合理分析后可得到的信息，运用价值很高。大数据的价值主要体现在技术价值、商业价值、社会价值和行业价值。饥雹大数据的处理技术，交易行为被进行记录，可以更好分析信息，这样企业的大数据技术研发、应用才有落脚点，才能用来开发消肢雀更新更适合时代的企业产业。

㈨ 大数据的大未来及价值所在

大数据的大未来及价值所在
大数据作为一个尚未完全普及的概念，其实已经贯穿在每个人日常生活的方方面面。而随着科技的进步，大数据也在逐渐从数据本身向着数据之间所蕴含的更丰富的前景发展。

全球大数据现状
大数据（big data），或称海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，其所涉及的数据量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理的目的。大数据是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
大数据并非一个新出现的概念。1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。同时，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。IDC2012年发布的数字宇宙研究报告（Digital Universe）显示，接下来的8年中，我们所产生的数据量将超过40 ZB（Zettabyte，即十万亿亿字节，1ZB=230TB），相当于地球上每个人产生5200GB的数据。
我们正处于一个数据爆炸式增长的时代
大数据本身只是复杂而几乎无序的数据，而其背后的关联性，才是大数据巨大的价值所在。目前众多大数据研究的重中之重，就是从海量的数据中提取相关内容，形成有意义、有价值的讯息。这个过程基本可以分为三个阶段。
数据即信息阶段。在这个阶段中，数据本身就是信息的所在。比如网络用户的身份信息、天气信息等。这些信息本身具有价值，在特定领域中能够直接应用，因此在大数据尚未崛起时就已经受到很多关注。然而随着当前来自不同渠道的大量数据表面相关性的降低，数据本身所提供的价值越来越具有局限性。因此这一阶段已经逐渐稳定在一些特定行业中。
数据蕴含信息阶段。在发现数据信息本身的局限性后，人们开始越来越多地研究数据内部的相关性，亦即数据间所蕴含的信息。随着移动互联网和社交媒体的普及，数据相关性正在逐渐取代因果关系，成为连接互联网数据的最重要因素。新闻聚合服务Techmeme的编辑发表文章称，网络已经进入了“相关性时代”。例如，电商可以通过用户的网页浏览记录、所在区域和性别年龄等相关信息，推测出用户的购物喜好，从而进行针对性的精准广告投放等。
孤立数据之间的相关性才是大数据的价值所在
纽约时报博客作者和统计学家Nate Silver凭借自己建立的数学模型，通过对大量数据的分析和统计，在2008年美国大选中曾准确预测了49个州的选举结果，而2012年的美国大选则准确预测了全部50个州的选举结果，在美国乃至全世界激起了对大数据及其相关性统计的追捧。目前大数据应用很多就处于这个阶段，如facebook和谷歌同样基于数据相关性分析推出的“社交图谱”和“知识图谱”，并将其应用于自身的产品中。
数据预测信息阶段。随着技术发展和大数据分析的不断深入，会有越来越多的数据进入庞大的数据库中，供系统进行更加精确分析和决策。比如，可穿戴设备提供了更多用户的身体状态数据，车联网、物联网不断记录着用户的行为倾向性数据，庞大的社交信息承载着新闻发展的趋势……而这些信息无一不是大数据的组成部分。
而随着计算能力的增强，一旦多种大数据之间记录、读取和分析的隔阂被打通，可供计算和决策的数据量就会显著增加，由此而来的更加智能化的网络将具有更加针对性的服务，甚至能够预测用户的行为并提前作出响应。未来用户也许会拥有随着情绪变化色彩的服装、根据爱好自动切换的电视节目、走到旁边自动开锁的汽车，以及更多无法想象的智能化应用，实现智能家居、智能城市。而这一切，都得益于不断增长、成熟的大数据分析处理。事实上，在这种情况下，每个用户就成为了数据本身。
这三个阶段，并没有明确的界限和区别，而是一个不断演进的过程。大数据随着人的发展而不断积累，也随着科技的发展不断被更有效地利用，成为这个时代最具价值的一笔财富。当然，当前的科技还远远没有达到实现第三阶段的水平：数据的存储、计算能力，网络的吞吐量，各个数据源之间的互联互通等等都是亟待解决的问题，而大数据所带来的产业结构调整、用户隐私问题甚至人们生活方式的变化，也都需要更多时间去研究和摸索。不过这些并不能掩盖大数据蕴含的巨大潜力，相信随着时间发展，大数据业务能够带来更多令人惊喜的创新和改变。