Ⅰ O2O时代下的大数据生意 颠覆了谁
O2O时代下的大数据生意：颠覆了谁？
近两年，伴随着移动互联网兴盛，几乎所有互联网人都意识到一个变革的时代即将来临。人类在面对变革的来临，既兴奋又恐惧，这份恐惧源自其对未来的陌生，对自身控制力的怀疑。于是当下市场催生出了各种新概念来描绘未来场景。但浩子认为这些新概念大多也只是基于原有PC场景的总结升级，不具有颠覆性的意义。因为既然是变革，虽然未来如何不可预测，然其逻辑应该是重构和全新的。这些概念会是什么浩子不知道，而如果说未来的概念预测有一个支点，那就是基于技术基础的逻辑推理，原有的各种成型场景都应该被清零。
首先来谈谈基础性的概念：O2O和大数据。O2O是将线上数据与线下行为打通实现交流的概念。大数据则是建立在大量互联网基础上的数据收集，挖掘，从而为各项决策，服务，功能提供支持。也就是在移动互联时代，通过O2O这个手段实现真正的数据交互，从而形成以大数据为基础的各项产品和服务。之所以是“大”数据，是因为不再用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法 ;数据类型将更多的以用户为基础形成的各项数据模块。
正如KK所言(浩子不是KK的信徒，只是偶然瞄到他的一句话而已)，移动互联时代将进入一个“数据生意”的时代。所有的互联网盈利模式也都将围绕着大数据展开，这将有别与PC时代的流量为核心。如果说安卓或微信是做生态层面的产品，那大数据就是这些生态里的基础产品。犹如现实生态里的农作物，矿产。大数据矿藏不是通过几千年的物理进化形成，而是通过对线下各种行为的数据化收集生成。而移动互联时代更多创业者们要做的产品就是播种机、收割机、挖掘机、厨房，来料加工等等各产业链上的业务。
基于以上数据生意的基础，我们来简单谈谈几个将会被颠覆的互联网基础概念。
平台：移动互联时代将摆脱以引流为目的的平台概念，取而代之的是基于数据集成的平台，也就是以数据为核心形成的产业链模式。比如大庆发现了油田，在大庆周边即会形成以石油为核心的产业平台。有石油机械产业，石油加工产业，还有以满足石油工人生活的超市，餐厅。
产品的客户体验：O2O是进入移动互联时代的必经之路，所以移动互联时代的客户体验不仅仅是一个APP或公众号的手机操作界面，流程等概念，线下操作是否友善，是否够2(即与线上系统的对接)将成为客户体验的重点。
流量为王：这个在PC时代创造出来的核心概念将被完全颠覆，取而代之的将会是大数据。一个平台的数据收集能力，处理能力成为胜败的关键。一个平台的数据将会具有磁场效应，数据越大其吸引力就越强。当然引流功能也将长期存在，只是其所处的核心地位将会被大数据取代。
估值：PC时代基于点击率，流量的产品估值方式将会随着流量的核心地位被颠覆而改变。产品的数据收集沉淀能力，数据挖掘能力会成为产品估值的主要依据。
盈利模式：大数据的交易形式将会趋于多样化，不是简单的出卖泄露隐私数据，而是基于平台的数据资源的各种应用挖掘开发。平台将各种类型数据进行分类管理，制作各种管道输出接口，根据下游开发商需求给予各种类型接口。如果平台的数据资源是一个矿藏，就会有各种类型的挖掘机和加工企业为取得自己所需数据付费，而加工企业也会将其数据产品卖给要求更加精细的企业。从而形成庞大的产业链。基于以上设想，层级越高的企业所获得的利润也越高。
既然是颠覆，将会是系统性的，这里只是选用几个比较基础的概念进行阐述。当然以上理解只是浩子基于对现有技术及个人实践，通过逻辑推理得出的预测设想，移动互联技术日新月异，千变万化，特别是线下人的接受改造程度存在太多变数，也可能以上阐述只是扯淡，仅供读者参考。
以上是小编为大家分享的关于O2O时代下的大数据生意 颠覆了谁？的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
Ⅱ 大数据是如何颠覆传统行业的
因为现在线上模式很火
Ⅲ 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。
以上是小编为大家分享的关于大数据颠覆传统 变革商业模式的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
Ⅳ 大数据的颠覆性 已渗入边缘行业
大数据的颠覆性 已渗入边缘行业
在银河帝国系列科幻小说中，数学家哈里·谢顿开创了“心理史学”，他能够运用数学公式准确预测人类的未来，作者艾萨克·阿西莫夫凭借其丰富的想象力被全球读者誉为“神一样的人”。如今，小说里预知未来的桥段在某种程度上已经实现，不过不是凭借“心理史学”，而是归功于“大数据”。
大数据是近几年的热词，但从根源上讲其方法论不过是传统的统计学。只是 在银河帝国系列科幻小说中，数学家哈里·谢顿开创了“心理史学”，他能够运用数学公式准确预测人类的未来，作者艾萨克·阿西莫夫凭借其丰富的想象力被全球读者誉为“神一样的人”。如今，小说里预知未来的桥段在某种程度上已经实现，不过不是凭借“心理史学”，而是归功于“大数据”。
大数据是近几年的热词，但从根源上讲其方法论不过是传统的统计学。只是随着人类的信息被数字化，数据越来越多，再加上存储与计算能力逐步提高，此时把统计学和庞大的数据融合在一起便对很多产业产生了颠覆效果。
中国社科院经济与政治研究所副所长何帆就是个大数据的推崇者，他相信大数据可以实现很多闻所未闻的事情。比如，社科院可以通过一个人的信用卡消费记录预测这个人在5年内的离婚概率。
不过，何帆并不认同阿西莫夫的观点，他认为未来的变化是无法预测的，在大数据时代，真正能预测的是个人的行为。“计算机比我们了解自己，可以预知每个人未来会做出怎样的决策。这正是商界为大数据疯狂的原因，准确预测消费者行为将带来全新的发展机遇。”
如今，大数据已经被应用在金融、科技和零售等热门领域，但据何帆介绍，其实很多看似被大数据边缘化的传统行业更早接受了大数据的挑战与变革。
品酒界：预测世纪最佳葡萄酒
品酒界是最早受到大数据影响的行业之一。
传统的品酒是由专业的品酒大师完成，这些人通常天赋异禀，嗅觉与味觉超常，而且后天训练有素。但这一垄断局面后来被普林斯顿大学的一位英语学教授打破了。这位教授尝试用统计分析的方法替代传统的物理品酒法，他收集了降雨量、平均气温、土壤成分等影响葡萄酒品质的各类数据，并根据历年葡萄酒的品质挖掘其中的联系。凭此方法，他成功预测了世纪最佳葡萄酒。
“这就是大数据思维，现在传统的品酒师不敢轻易对葡萄酒的品质做判断了，都要先查看大数据的预测再下结论。”何帆说。
体育界：挑选潜在运动之星
不仅是选酒，选人的决策同样受到大数据的影响。
电影《点球成金》真实反映了大数据对固有的运动员挑选规则的挑战。在电影中，比利·比恩研究出一套“棒球统计学”，对球员的防御率、胜投数、打击率、长打率、全垒打数、打点数等几十类数据进行统计与分析，借此预测球员的潜能。与固有的根据经验对球员进行主观判断相比，数据统计的方式更加精确与可靠，从而打破常规发现了潜在棒球之星。
在现实的体育界，大数据已经应用在各项运动中。2013年年末，美国NBA开始在所有球场中安装体感追踪技术，记录并追踪篮球和球员的运动。这一系统将提供持续的数据流和全面的统计数据，包括速度、距离、球员之间间隔以及控球情况等，以实现目标性更强的分析。
在大数据面前，几乎每一个球员都面临优势与局限被暴露无遗的状况。比如，通过统计姚明在篮下接球、运球失误的次数比得知，姚明右手接球时通常能运球三次，左手接球则只能运球两次。这样的规律就告诉防守人，要想解除姚明对篮下的威胁，就要把他限制在远离篮筐的区域，让他必须运球三次以上才来到篮下，这样往往就会失误。
博彩业：远离顾客忍无可忍的输钱底线
在很多高级赌场，顾客进门时需要办理一张电子磁卡，在登记性别、年龄、民族、职业等基本信息时，他们便开始置于大数据的监测之下。根据顾客的数据信息，系统会立刻将其与数据库中的样本进行匹配，推断出顾客的最大消费能力、消费时间极限等行为特点。
“每个人无论多有钱，都有一个痛苦点，当输的钱超过一定数目，很可能再也不踏进这个赌场一步。而大数据带给传统赌场的是一个最好的选择——通过预测顾客的痛苦点，在那之前让他们住手。”
何帆举例说，如果一个35岁的中国男性土豪走进了赌场，大数据会预测到这个人的痛苦点大概是1万美金，通过CCTV和各桌的监控，当他输到9800美元的时候，便会有年轻貌美的公关经理主动上前攀谈，缓和他的情绪，引导其到餐饮、休闲等其他区域消费。而保留顾客的最后一点耐心和希望，也会促成他们的再次消费。
在何帆看来，消费者在享受精准服务时，自己已经在大数据的监控下了，大数据不仅可以帮助商家榨干消费者当下可以消费的最后一分钱，还能保留再次压榨他们的可能。
医学界：预防在疾病发生之前
医学领域很早就应用了大数据思维。在细菌被发现之前，一位医生意识到如果从停尸房回来后做接生手术，死亡率就会很高。他认定这之间存在某种联系，于是建议大家用肥皂洗手后再手术。尽管当时并没有人理解洗手与死亡率下降相关的原因，但人们还是通过信息发现了其中的联系。
“知其然，不知其所以然，这正是大数据的规律，”何帆说，“美剧《豪斯医生》的医学顾问就是一名行政医学的代表人物，相比于传统的病理学问诊方法，行政医学强调的是病症，而不是病因，这就是用大数据说话。”
在欧美医学界，大数据的思维被很好地延续了下来。创立于1863年的美国梅奥医院（Mayo Clinic）在为患者诊病时，除了凭借医生的技术和经验，还要依靠医院150年积累的临床统计与实践经验的大数据。
据介绍，如果把梅奥数据库中头疼这一单独症状可能引发的疾病以5号字打印出来，能铺满一个400多平米的房间，基本不会遗漏任何一种可能的疾病。这不仅可以帮助医生判断病人当下的健康状况，还可以预测潜在病痛的发生趋势，从而提出有针对性的保健方案。
影视圈：内容由观众决定
从导演想拍什么到观众想看什么，影视界在不断抬高观众的地位，以此获得较高的市场回报，而此时大数据成了判断观众兴趣的绝佳途径。以喜好最难琢磨的幼童观众为例，传统的沟通方式完全无法进行，制作方只能凭借经验与推测进行创作，但大数据的出现让幼童心理活动的获知成为可能。
“美国最早采用大数据制作的儿童节目是《芝麻街》，制作方每制作一个新的动画片段都会让大量的小朋友试看，同时在屏幕旁随机出现一些卡通图案。虽然无法与幼童沟通，但当小孩总是分神去看屏幕旁的卡通图案时，制作方就认为这段卡通式孩子没有看懂、或不吸引人的。制作方于是将这些数据统计起来，分析对比后对影片加以修改。”何帆表示，这就是最基本的大数据对影视制作的影响。
此外，这几年流行的《天线宝宝》也得益于大数据的应用。尽管在成人眼中，每句话、每个动作重复3遍是近乎弱智的表现形式，但就是这个卡通片让全世界的小孩子看得目不转睛。通过大数据的研究发现，在儿童的心理世界，重复是学习和娱乐的主要认知规律，而三遍恰到好处，《天线宝宝》正是大胆使用了这一结论，从而成功打造出一部打破常规的儿童卡通片。
还有更多的传统行业正在无形间被大数据颠覆，对于这些大数据应用的非主流领域，其带来的冲击或许更强烈，逼迫从业者进行产业变革与创新。当然，这也致使某些难以接受统计逻辑与思维的从业者面临失业的风险。
另一方面，何帆认为，行业在享受大数据变革的同时，消费者的隐私正变得无处可藏。大数据的源头正是普通的消费者，购物记录、乘车记录、投资记录、甚至是生理记录，每个人的生活都在被数据化，都在某些人的监测之中。
“被大数据改变的行业越多，人们要让渡的隐私越多，这正是大数据在未来要面对的其中一个危机。”何帆说。
中国社科院经济与政治研究所副所长何帆就是个大数据的推崇者，他相信大数据可以实现很多闻所未闻的事情。比如，社科院可以通过一个人的信用卡消费记录预测这个人在5年内的离婚概率。
不过，何帆并不认同阿西莫夫的观点，他认为未来的变化是无法预测的，在大数据时代，真正能预测的是个人的行为。“计算机比我们了解自己，可以预知每个人未来会做出怎样的决策。这正是商界为大数据疯狂的原因，准确预测消费者行为将带来全新的发展机遇。”
如今，大数据已经被应用在金融、科技和零售等热门领域，但据何帆介绍，其实很多看似被大数据边缘化的传统行业更早接受了大数据的挑战与变革。
品酒界：预测世纪最佳葡萄酒
品酒界是最早受到大数据影响的行业之一。
传统的品酒是由专业的品酒大师完成，这些人通常天赋异禀，嗅觉与味觉超常，而且后天训练有素。但这一垄断局面后来被普林斯顿大学的一位英语学教授打破了。这位教授尝试用统计分析的方法替代传统的物理品酒法，他收集了降雨量、平均气温、土壤成分等影响葡萄酒品质的各类数据，并根据历年葡萄酒的品质挖掘其中的联系。凭此方法，他成功预测了世纪最佳葡萄酒。
“这就是大数据思维，现在传统的品酒师不敢轻易对葡萄酒的品质做判断了，都要先查看大数据的预测再下结论。”何帆说。
体育界：挑选潜在运动之星
不仅是选酒，选人的决策同样受到大数据的影响。
电影《点球成金》真实反映了大数据对固有的运动员挑选规则的挑战。在电影中，比利·比恩研究出一套“棒球统计学”，对球员的防御率、胜投数、打击率、长打率、全垒打数、打点数等几十类数据进行统计与分析，借此预测球员的潜能。与固有的根据经验对球员进行主观判断相比，数据统计的方式更加精确与可靠，从而打破常规发现了潜在棒球之星。
在现实的体育界，大数据已经应用在各项运动中。2013年年末，美国NBA开始在所有球场中安装体感追踪技术，记录并追踪篮球和球员的运动。这一系统将提供持续的数据流和全面的统计数据，包括速度、距离、球员之间间隔以及控球情况等，以实现目标性更强的分析。
在大数据面前，几乎每一个球员都面临优势与局限被暴露无遗的状况。比如，通过统计姚明在篮下接球、运球失误的次数比得知，姚明右手接球时通常能运球三次，左手接球则只能运球两次。这样的规律就告诉防守人，要想解除姚明对篮下的威胁，就要把他限制在远离篮筐的区域，让他必须运球三次以上才来到篮下，这样往往就会失误。
博彩业：远离顾客忍无可忍的输钱底线
在很多高级赌场，顾客进门时需要办理一张电子磁卡，在登记性别、年龄、民族、职业等基本信息时，他们便开始置于大数据的监测之下。根据顾客的数据信息，系统会立刻将其与数据库中的样本进行匹配，推断出顾客的最大消费能力、消费时间极限等行为特点。
“每个人无论多有钱，都有一个痛苦点，当输的钱超过一定数目，很可能再也不踏进这个赌场一步。而大数据带给传统赌场的是一个最好的选择——通过预测顾客的痛苦点，在那之前让他们住手。”
何帆举例说，如果一个35岁的中国男性土豪走进了赌场，大数据会预测到这个人的痛苦点大概是1万美金，通过CCTV和各桌的监控，当他输到9800美元的时候，便会有年轻貌美的公关经理主动上前攀谈，缓和他的情绪，引导其到餐饮、休闲等其他区域消费。而保留顾客的最后一点耐心和希望，也会促成他们的再次消费。
在何帆看来，消费者在享受精准服务时，自己已经在大数据的监控下了，大数据不仅可以帮助商家榨干消费者当下可以消费的最后一分钱，还能保留再次压榨他们的可能。
医学界：预防在疾病发生之前
医学领域很早就应用了大数据思维。在细菌被发现之前，一位医生意识到如果从停尸房回来后做接生手术，死亡率就会很高。他认定这之间存在某种联系，于是建议大家用肥皂洗手后再手术。尽管当时并没有人理解洗手与死亡率下降相关的原因，但人们还是通过信息发现了其中的联系。
“知其然，不知其所以然，这正是大数据的规律，”何帆说，“美剧《豪斯医生》的医学顾问就是一名行政医学的代表人物，相比于传统的病理学问诊方法，行政医学强调的是病症，而不是病因，这就是用大数据说话。”
在欧美医学界，大数据的思维被很好地延续了下来。创立于1863年的美国梅奥医院（Mayo Clinic）在为患者诊病时，除了凭借医生的技术和经验，还要依靠医院150年积累的临床统计与实践经验的大数据。
据介绍，如果把梅奥数据库中头疼这一单独症状可能引发的疾病以5号字打印出来，能铺满一个400多平米的房间，基本不会遗漏任何一种可能的疾病。这不仅可以帮助医生判断病人当下的健康状况，还可以预测潜在病痛的发生趋势，从而提出有针对性的保健方案。
影视圈：内容由观众决定
从导演想拍什么到观众想看什么，影视界在不断抬高观众的地位，以此获得较高的市场回报，而此时大数据成了判断观众兴趣的绝佳途径。以喜好最难琢磨的幼童观众为例，传统的沟通方式完全无法进行，制作方只能凭借经验与推测进行创作，但大数据的出现让幼童心理活动的获知成为可能。
“美国最早采用大数据制作的儿童节目是《芝麻街》，制作方每制作一个新的动画片段都会让大量的小朋友试看，同时在屏幕旁随机出现一些卡通图案。虽然无法与幼童沟通，但当小孩总是分神去看屏幕旁的卡通图案时，制作方就认为这段卡通式孩子没有看懂、或不吸引人的。制作方于是将这些数据统计起来，分析对比后对影片加以修改。”何帆表示，这就是最基本的大数据对影视制作的影响。
此外，这几年流行的《天线宝宝》也得益于大数据的应用。尽管在成人眼中，每句话、每个动作重复3遍是近乎弱智的表现形式，但就是这个卡通片让全世界的小孩子看得目不转睛。通过大数据的研究发现，在儿童的心理世界，重复是学习和娱乐的主要认知规律，而三遍恰到好处，《天线宝宝》正是大胆使用了这一结论，从而成功打造出一部打破常规的儿童卡通片。
还有更多的传统行业正在无形间被大数据颠覆，对于这些大数据应用的非主流领域，其带来的冲击或许更强烈，逼迫从业者进行产业变革与创新。当然，这也致使某些难以接受统计逻辑与思维的从业者面临失业的风险。
另一方面，何帆认为，行业在享受大数据变革的同时，消费者的隐私正变得无处可藏。大数据的源头正是普通的消费者，购物记录、乘车记录、投资记录、甚至是生理记录，每个人的生活都在被数据化，都在某些人的监测之中。
“被大数据改变的行业越多，人们要让渡的隐私越多，这正是大数据在未来要面对的其中一个危机。”何帆说。
Ⅳ 大数据颠覆你的家庭教育常识
1.大数据在中小学教育怎样应用
当然可以。
现在世界各国普遍实行的教育是依据常识和教育经验来进行决策，基于证据的教学（evidence-based teaching）正是未来教育的理想形态。
题主的想法是极好的，通过往期成绩和考试的表现对学生的学习情况进行预测自然是可行的。只是通过标准化的测试（统一布置的作业或考试）来检验学生对课程的理解程度，这样得到的反馈其实是非常单一且狭隘。
所以，尽管考试成绩很重要，但是在大数据层面来讲，我们需要更多维度的数据结合在一起进行分析才能得到更具体更准确的结果。如果单有学生的成绩变化，能生成的只会有一份作为教师工作业绩考核的报表，而并不能产生题主希望得到的教学质量的提升。
像现在各种在线课堂发展迅速，这让学生在教学中产生的细小反馈也能及时被收集。家校沟通的渠道增多，学生在家中的表现，系统也能通过家长来了解。将多类别的数据纳入分析的范畴，并通过大数据手段分析这些数据，我们能重塑学生的整个学习过程，除了结果，我们还能得到精确到每个学生的学习细节和状态。这可以说是非常便利了。
2.什么是大数据,大数据为人类的生活带来怎样的便利与机遇
无人驾驶的汽车，提供符合学生个性化的教学辅导材料，计算机来编辑新闻……日前，在北京召开的“首届大数据时代创新与媒介变革研讨会”上，专家们提出，大数据将给我们生活带来颠覆性的影响。
从“无人驾驶”到“移动办公” 近日，一辆自动驾驶汽车刚刚完成横跨美国之旅。这辆蓝色的汽车从旧金山出发，花了9天时间，途经15个州，驶过3400英里，最终顺利抵达纽约。
一路上，99%的驾驶都是由汽车自己完成，只有在城区道路上，才有人工干预。保时捷汽车控股集团大众品牌总经理张久鹏对此并不感到惊讶。
他在大数据时代研讨会上透露，保时捷在去年就成功实现了长距离的无人驾驶。现在汽车里装载了电脑、各种通讯设备，与联通合作，从“无人驾驶”到试验“移动办公”。
“未来办公不再局限于一地，而是移动一族了。”张久鹏说，从家出发到公司可能会堵车1小时或更久，很多司机因此非常烦躁。
现在可设置预期目的地，然后让车无人驾驶。车里面放置各种可折叠的办公用品，人们就能在车里完成视频会议、文件审阅和会签等在办公室里做的事。
张久鹏表示，除“无人驾驶”和“移动办公”外，大数据还给汽车用户带来了其他便利。如给汽车做保养维修，需要把车开到4S店或维修场所，现在该方式已发生了质的改变。
人们可在家里通过手机APP或电话，找人上门来给车做保养；还可通过APP，查看爱车行驶轨迹，包括驾驶员的相貌特征、车内使用环境以及汽车行驶过程中的耗时、油耗、功率、行驶时间、里程等相关数据。大数据时代给百姓生活带来了什么便利？从用户数据匹配到精准营销 “大数据正在成为未来媒体的最核心、最有价值的内容本身，它能帮助用户实现私人定制。”
北京邮电大学教授王立新说，通过IT技术进步，使供需双方信息实现成本接近于零的精准智能化匹配，从而把人类带入“自经济”时代。王立新举例说，“一台冰箱生产成本约1200元人民币，最后利润仅38元。
如果用大数据赚钱，我的口号是‘冰箱不要钱白送’。然后在冰箱里加两个功能。
一是增加信息扫描系统，二是把路由器装在冰箱里，将所有消费数据都发送到企业云数据库里。”消费者买东西不用去商场，直接给企业打电话，有人给消费者送货上门，而且其商品价钱会更便宜。
关于冰箱里食品的保质期，还能提供免费预报。“比如你在这里开会，手机响了，信息提示‘主人，别讲了，我是你家冰箱里第四号酸奶，再过两小时你不喝掉就过保质期了。
’”王立新说，通过采集到的大数据，家里买了什么食品、冰箱里牛奶等消耗掉多少都清清楚楚，然后可根据这个需求来通知饮料、乳品等生产企业，并通过协商来降低从这些企业进货的价格。“这样的话，假设一个家庭一个月放在冰箱里的食品等花费两千元，通过大数据只赚其10%就是200元，6个月就可收回冰箱的制造成本。
你想赚卖冰箱的38元纯利润，还是在未来十年赚到一到两万元的纯利润呢？关键就是采集数据、精准匹配、拼公司、平台化反向收费，永远代表用户的利益，让他们免费！”王立新说。大数据时代给百姓生活带来了什么便利？个性化教学、“机器人新闻”等 中文在线副总经理李林认为，大数据有利于个性化的教学支持。
“通过数据分析、积累、挖掘，有利于教学和学习个性化、精准化。另外，可根据学生学习过程中出现的问题，随时诊断反馈，给学生提供符合其个性的教学辅导材料。”
中国青年政治学院新闻传播学院执行院长罗自文提出了“机器人新闻”，即随着大数据的普及，新闻产业已变成由机器来完成大部分工作，机器甚至可担任编辑工作。“数据新闻和传统新闻生产方式不一样。
传统新闻生产通过记者、编辑进行报道整合。而现在我们很多新闻线索的获取、数据的挖掘、整合都是由计算机来做。
有的计算机里有记者写好的模板，只要放进相应关键字词，就能产生不同的新闻。” 大数据还可帮助预测电影票房，以此为据来挑选剧本、演员等。
清华大学媒介调查实验室研究员李兆鹏说，“去年年终我们成立了一个新媒体事业部，主要针对即将上映或正在上映电影进行票房预测，帮助片方进行电影口碑和观众心理的细分。我们通过搜集数据进行分析对比，对电影制片方、发行方提供数据支持。”
小马奔腾董事、君舍文化总裁钟丽芳说，以前选一个电影题材的方式“特别简单粗暴”，就是导演、制片公司老板喜欢什么就拍什么。现在随着大数据时代的到来，更多是根据受众的偏好和需求，再结合创作者擅长，找出一平衡点来选出题材。
“以前在组合影视作品时，包括创意团队、演员，是凭经验来判断选择，所有影视公司抢的都是几个一线大腕。但真正抢到的不一定是市场效果最好的，只有对观众偏好更清楚才行。
通过大数据分析，我们现在演员搭配会比以前更科学。” 这是一篇关于大数据带来便利的文章，楼主需要了解大数据相关信息可以去数据圈论坛。
3.基于大数据的智能分析到底颠覆了什么
因此，行业中的玩家们谁能透过大数据智能分析，预先把控行业发展的脉搏，谁就将掌握市场和竞争的主动权。让我们先来看看基于大数据的智能分析到底颠覆了什么。
社会生活会发生变化和转型 IT产业不像石油等产业能给人类社会带来新的增值产品。相似地，大数据的智能分析也不会直接带来全新的具体产品。
这是由于信息要被使用以后，才能真正产生社会价值，所以大数据分析作为信息技术，是中间产业。 人类社会生活的根本是衣食住行，技术最终还是要服务于这些传统需求的，只是形式不同而已。
新技术有的时候会改变传统产业的服务模式，就如互联网广告之于传统传媒广告，当互联网服务兴起时，广告逐步从传统行业变成了新的互联网广告行业，并由此造就了几乎99%的互联网玩家。 新技术有时候也会改变服务的效率和效果，例如微博现在多被用来作为监督的工具。
对比传统媒体，这种服务模式改变了信息传播的效率和信息受众的范围，而且由于媒体的集中控制力较弱，这个看似弱点的特性反而变成了当前社会环境下的优势。 回归到基于大数据的智能分析，其本质是数字化社会的服务效率和效果问题，其实现的重要前提是数字化。
随着信息技术的发展，人们衣食住行的服务系统会纷纷数字化，包括零售、物流、 *** 部门、餐饮系统等等，虚拟世界和物理世界拟合在一起，虚拟世界承载了大量的服务交付过程，人不再需要到现场就可以享受服务。而这个大的产业背景一旦形成，效率和效果问题会变成整个产业服务的最关键竞争力。
换句话说，服务最后的成本竞争就是在单位成本下谁的效率最高和效果最好，谁就会成为王者。特别是在物理时空的约束日益减弱的情况下，产业链中的每个玩家都可能面临全球性的竞争。
而在更广泛的竞争环境下，大数据会改变企业的运作模式，增强企业的适应力、判断力和效率。因此，大数据的大价值更多的是体现在促进产业变化和转型上，而非创造新产品。
有望解决人工智能的难题 热炒大数据并不是纯粹跟风，其重点是要解决人工智能的扩展性和成长问题。传统人工智能走过了漫漫几十年路程，近三十年的变化尤其缓慢。
这是因为虽然对任何给定的确定问题和场景，传统人工智能都可以解决，但尴尬的是，人们不可能预先穷举出所有例子和参数，因此人工智能已有的模型和算法很难跨系统复制。 众多学者、产业精英赋予了基于大数据的智能分析以美好的愿景，即数字化社会一旦形成，生活中的一切都可以基于数据来描述。
这些描述出来的信息将成为智慧成长和决策判断的依据。如果计算机能够找出其背后的学习规律和方法，人类智慧的跨领域扩展性就能在计算机的虚拟世界中得到体现，并能做出模糊判断。
更重要的是，这样的分析系统将具备人工智能前所未有的基础能力——学习能力，还可以根据环境（数据）变化而不断地增长其智能性，甚至具备推而广之的扩展性。 从理论上说，一旦机器具有学习能力，计算机系统就将具备人的典型特质——创造力。
如果沿着这个思路扩展，基于大数据的智能分析，将进一步替代传统服务体系中必须由人来完成的工作，特别是最高成本的部分。例如有一个西班牙语学习软件“domingo”，可以针对学员的情况和能力，因材施教。
而在过去，这通常必须由人脑才能实现。 不过，大数据的智能分析是否真的能够达到梦想的高度，还存在很大的不确定性，而且全数字化社会的形成也还需要时间。
用户刻画能力塑造竞争优势 在我们身处的IT产业中，随着时间的推移，技术会趋同、产品形态会趋同、基础的服务方式也会趋同，因此成本也必然随之趋同。如此一来，行业玩家们的价格战是很难长期维系的，必然会逼着产业链顶端的服务商将差异化主要体现在“服务”上。
服务的本质是“能否真正及时、准确地判断用户的需求”，这个判断的依据就是“用户刻画能力”。当IT后台系统可以准确地判断出何时、何地、何人、在做什么、会做什么的时候，所有的服务将有的放矢，不仅仅实现成本最低，而且能实现效果最佳。
对此，大数据的智能分析最有可能颠覆的是面向用户的产品和服务市场，无论服务的是衣食住行的哪个方面，无论是卖东西还是做广告，只要服务的对象是“人”，大数据的智能分析就能提供最佳的推荐，从而提升服务的品质。 然而从目前的研究来看，产品和服务的技术竞争却回到了原点，数据本身变成了竞争力的本源。
这个状况终将发生改变。实际上，分析、建模和交互密不可分，只有带反馈并能不断学习的系统才有可能实现对用户的刻画。
如果我们将产品或服务比喻成一辆车，大数据分析可以看成是发动机，而数据就像发动机引擎中必不可少的汽油。因此，对数据的掌控和对用户的刻画，将必然成为产业链中为最终用户提供服务的玩家的必然战略和技术布局策略，数据资产的运营也可能成为新的潮流和趋势。
机器替代人力密集型服务 由于经济条件的约束，人力成本在各个区域、各个行业中相差很大，这也直接导致了各个地区服务的差异性。但从长期来看，能够被机器完。
4.十条带有数据的科普知识
1、人耳有10万个听觉神经细胞
2、人鼻里约有1000万个嗅觉细胞
3、人脑有10000000000个神经细胞
4、人体每日产生1000000000新的红血球
5、每只眼睛约含1.2亿个视杆细胞
6、金熔点较高，达1063度
7、每300吨地壳的石头里平均才有1克金
8、我国土地面积达9600000平方千米.
9、月亮与地球之间的平均距离是384400千米
10、月核的温度约为1000度
11、月球直径约3476公里
5.大数据对未来教育的影响包括哪些
作为社会子系统重要的组成部分，教育也深受大数据来临的深刻影响。
国外高校教学管理中，教育数据的挖掘也成为提高教学管理水平和教学质量的重要方式。美国的学校能够通过对学生数据的分析，以85%的精确度预测学生的升学率。
[4]中国教育在当前社会转型影响下存在不少问题，通过正在形成的大数据技术，教育政策的制定、学习方案与评价方式的确立等，都将发生革命性变化。 1.渗透到教育的核心环节 教育和社会之间是哲学上的辩证关系，一方面，通过教育培养出能改变世界、创造世界的人才；另一方面，教育又深受当前社会氛围、国家体制、经济状况、文化传统等的影响。
从当前来看，教育深受工业社会的影响。从18世纪中叶开始，整个世界开始受到工业革命的影响，市场的扩大和劳动时经验与技术的要求，对劳动力的素质提出了新的要求，实际的动手能力代替了过去注重个体层面的文化修养学习，能不能解决问题，成为衡量人才的标志。
这种人才观对教育的影响是巨大的，这从美国实用主义哲学家杜威教育思想的流行可见一斑。 大数据时代的来临将会革新这种延续了近三个世纪的教育理念。
美国著名的未来学家，当今最具影响力的社会思想家之一的阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler）在他的著作《未来的冲击》中提出逗未来的教育地，他预测未来的教育要面对服务、面对创新，因此在家上学、教育空间设计、面向未来的学校界限的消失将成为趋势。[5]解决实际问题的能力作为大数据时代人才的能力之一，将渐渐淡出教育的逻辑起点位置，发掘知识、寻找联系、总结规律将成为大数据时代人才的重要要求。
大数据时代教师将集中在挖掘学生与学习有关的表现，最适宜学生学习的方法，而不是依赖于定期的能力测试。教师分析学生知道什么，什么是最有效的学习路径。
通过对在线学习工具等的分析，可以评估学生在线学习行为的长度，以及学生们如何获得电子资源，如何迅速地掌握概念。[6] 从我国实际情况来看，教育政策的制定与执行都是自上而下的，这种情况有利于政策的权威性与执行的效率，但是忽视教学与学生实际的弊端也客观存在。
大数据时代将可以通过对教育数据的分析，挖掘出教学、学习、评估等符合学生实际与教学实际的情况，这样就可以有的放矢地制定、执行教育政策，从而为学生制定出更符合实际的教育策略。 2.重新构建教学评价方式 长期以来，教学评价活动主要是学校以及上级主管部门在听课和学生考试成绩的基础上对任课教师进行评价，或者教师根据学生考试成绩和作业成绩以及课堂表现等对学生进行评价。
[7]教学评价活动促进了教师的教学和学生的学习，但是在细节方面还有待提高，比如教师在教学活动中，哪些教学方式是最为擅长也最容易为学生接受看学生在学习过程中，个体的学习习惯是什么，什么样的学习方式最容易掌握知识看这些细节可能需要大量的实践经验总结出来，短期的教学评价是难以实现的。 大数据技术通过对教师与学生长期行为进行分析，得出具有个性化的教学行为、习惯、方式。
逗不得不承认，对于学生，我们知道的太少地。同样，我们也可能对教师知道的太少。
大数据的到来，可以通过技术层面来评价、分析并进而提升教学活动。首先，教学评价的方式不再是经验式的，而是可以通过大量数据的逗归纳地，找出教学活动的规律。
比如新一代的在线学习平台，就多出了行为和学习诱导的部分。通过记录学习者鼠标的点击，可以研究学习者的活动轨迹，发现不同的人对不同知识点有何不同反应，用了多长时间，以及哪些知识点需要重复或强调。
[8]对于学习活动来说，学习的效果体现在日常行为中，哪些知识没有掌握，哪类问题最易犯错等成为分析每个学生个体行为的直接结果。其次，可以对学生进行多元评价，而不仅仅是知识掌握的单一维度。
对学生的评价应该是多元的，特别是通过数据分析，可以发现学生思想、心态与行为的变化情况。比如，同一寝室，互相删除了联系方式，或者两者之间没有任何数据产生，同学之间的关系肯定出现了问题，通过数据分析，就应在学生心理与行为方面进行关照。
如果通过文本分析、信息抓取分析出学生的近期情绪状态，很多悲剧可能就能避免。即使是掌握知识的单一维度，其因素也是多方面的，有的是记忆好，有的则是逻辑思维能力强，通过大数据技术，可以分析出每个学生的特点，从而发现优点，规避缺点，矫正不良思想行为。
第三，教学评价跳出了结果评价的圈子，实现过程性评价。传统教学评价多是教的好不好，学的好不好，注重的是结果。
而大数据时代可以通过技术手段，记录教育的过程。现在一些学校实行了电子课本，如果能记录下作业情况，课堂言行，师生互动，同学交往，并将这些数据汇集起来，不仅可以发现学生的特点，更不用为如何写期末评价费力了。
3.革新教育者教学思维 传统的教育大多是教育主管部门和教育者通过教学经验的学习与自己的总结，认为某些因素对教学活动很重要，从而一而再、再而三地强调。但是有些经验是不具有科学性的，常识有时会影响人们的判断。
比如苹果公司就发现，笔记本电脑销售额的提升，常识认为的。
6.大数据在教育行业是如何运用的
1、重心变化
在大数据时代，教师的工作不再简单的是知识传授，而是将知识的输出形式变得多样化，关注学生的个性特征。将统一形式、集体化的教学转变为信息技术支持下的教学。也就是说在了解学生的认知能力和知识结构的前提下，将知识进行迁移、整合并进行传授。
2、精准满足需求
这里所说的精准满足用户需求，就是说要将教育信息及时的传送给有需求的用户。譬如一个学生近期要进行英语培训，那么有关英语培训的信息会及时的传送给该学生。根据用户的学习习惯、生活习惯会有一个智能的数据匹配，这样一来，该用户所收到的资讯和信息也正是自己所需求的。
3、精准进行广告投放
在大数据时代，用户的的行为习惯很容易通过一些数据分析推测出来。一些教育及培训机构可以通过数据分析，将用户进行锁定进行广告的投放。譬如用户打开手机的频次以及用户在某一时间段的习惯性行为。通过大数据可以将自己的广告精准投放给需求的用户。
除此之外，互联网和大数据的发展，还给我们带来发展个性化的机会，可以说在教育学上是有非常大的意义的。那些所谓的学习不好的学生，如果他们在某些方面有一定的特长，同样发挥其特长，不再是标准化的教育。
大数据技术可以在教育平台上跟踪和关注老师和学生的教学、学习过程，记录老师和学生的课堂表现以及课下行为的数字化痕迹，通过在教育活动中点滴微观行为的捕捉，为教育管理机构、学校、老师和家长提供最直接、客观、准确的教育结果评价等。
可以说，大数据在教育领域的运用是当代教育发展的必然趋势。
Ⅵ 大数据与人工智能，如何颠覆医疗健康领域
如今，信息生态系统正以前所未有的速度增长，具有跟踪和评估信息的先进技术正在成倍增加。智能手机、可穿戴物品、网络连接的医疗设备等这些创新技术和产品都利用了改变医疗 健康 结果的能力，所有这些创新都需要持续的数据收集和提交过程。
对于医疗大数据这方面，创新厂商Healthbox公司颇有心得。
颠覆医疗保健领域的大数据
在Healthbox公司最近发布的医疗保健大数据调查报告中，专家们分享了如何颠覆医疗 健康 生态系统中的见解，这些生态系统的数据比以往任何时候都要多。该报告指出，“大数据”一词最初是在20世纪90年代创造的，用于描述传统数据库无法处理的太大或太复杂的数据集。
HIMSS Analytics公司成熟模型高级主管James Gaston表示，“我们的文化定义正在从一个以实体为中心转向更广泛的以患者为中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、医疗 健康 和健身数据的 社会 决定因素，以及传统的医疗保健情景数据。”他指出，该行业正在了解医疗保健领域的大数据有多强大。
报告指出，“收集的数据量大、速度快、种类繁多，给利用和确保其有效性以造福宏观、人口层面的 健康 生活和微观、基于证据的精准医学带来了挑战。”换句话说，在海量数据中寻找意义对于在医疗卫生系统中扮演任何角色的任何个人来说都是一项艰巨的任务。
这就是人工智能等创新力量发挥作用的地方。HealthBox公司的调查报告引用了谷歌大脑人工智能研究小组的产品经理LilyPeng博士的话，他解释说，尽管人类智能最适合于整合少量非常大的影响因素，人工智能尤其擅长在大量非常小的影响因素或模糊因素中梳理和识别模式。
Healthbox公司的调查报告还强调了人工智能的一个重要观点：人类和人工智能各自都有自己独特的差异，这不可避免地会影响如何最好地应用每种智能并将其嵌入到工作流程中。
大数据和人工智能如何协作以改进决策
在充斥着数据的世界中，人们可以放心，尽管人工智能和医疗保健领域的大数据具有巨大的潜力，但仍存在一些限制因素，无法阻止它们成为普遍决策的替代品。单一解决方案不应该存在单一创新。
将一种互补的护理方法与大数据结合起来，有助于促进可操作的 健康 见解，而不是为临床工作流程增加新的复杂性。然而，Healthbox公司的调查报告指出，这需要仔细考虑不断发展的护理提供和决策模型，其结果很可能是增强临床决策的发展和比以往任何时候都更加个性化的护理服务。
1.删除数据收集中的偏差
HealthBox公司的调查报告指出，“每一个调查人员对于大数据的调查都会产生固有的偏见。这可以包括从评估数据的分类、如何收集数据等方面的所有内容。假设高维数据的力量在于没有隐藏的混杂因素，而这些混杂因素在数据中并不公开。不幸的是，这一假设远未被放弃，并对人工智能技术从大数据中得出结论的有效性构成威胁。”
2.承认匿名与特殊性之间的内在冲突
必须采取适当的预防措施来进行结构分析，以避免对患者身份进行逆向工程。但是，值得注意的是，共享开放数据的好处超过了对个人进行重新识别的不利可能性。
人们将不得不权衡共享开放式数据访问的好处与有限但真实的通过对分段数据进行逆向工程重新识别个人的可能性之间的道德权衡。人类智能（而不是人工智能）将被要求解决这些问题。
3. 收集数据的有意义的验证和可衡量的影响
在医疗保健中使用大数据可以为患者提供关于如何管理慢性病和其他主要 健康 状况的更详细、更全面的指导。但是，对这些信息的访问量的增加是否会直接导致改进的结果、满意度和整体消费者体验？
数据、人工智能衍生知识和知情临床决策的整合必须通过临床流程和工作流程，并紧密结合在一起，以推动患者护理的潜在效益。需要进行适当的结构化临床试验，以证明数据驱动的护理过程的增量效益能够证明这些决策所产生的成本和并发症是合理的。
4.理解潜在的因果关系
在这个关于大数据的网络研讨会上，Healthbox公司强调了这样一个事实，即在数据分析中，重要的是要牢记相关性并不意味着因果关系的古老规则。同样重要的是，确保经过分析的数据不会遗漏可能与测量结果有因果关系的混杂因素。专业知识和人类直觉总是需要与人工智能协同工作，以确认没有隐藏的混杂因素。机器的使用可以帮助人们揭示这些未被发现或未预料到的变量。
这些专家指出，通过协作的方法，显然可以更好地为医疗保健领域的大数据制定成功的战略，这将进一步利用医疗创新的终极力量。人工智能技术的不断出现将扩大大数据的价值，为更具协作性、以人为本的方法铺平道路，这种方法有助于医疗和保健领域的发展。
Ⅶ 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。
以上是小编为大家分享的关于大数据时代,人类生活面临颠覆的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
Ⅷ 大数据如何颠覆制造业
大数据如何颠覆制造业_数据分析师考试
通过寻找决定过程效益的核心因素，大数据与在其上进行的高级分析如何厘清制造中的价值链，然后帮助管理人员采取行动，以便对制造过程进行持续改进。下面是关于大数据如何颠覆制造过程的10条途径：
一、在生物制药行业的生产过程中，进一步提高精确度、质量和产量。在生物制药的生产流程中，制造商通常需要对超过200种以上的变量进行监视，以便确保原料成分的纯净度，同时确保生产出的药品符合标准。让生物制药生产过程充满挑战的因素之一是：产量会在50%至100%之间变化，而且还无法马上辨别出原因。而使用高级分析，制造商能够对9个最能够影响产量变化的变量进行追踪。通过上述手段的帮助，他们将疫苗的产量提高了50%，每年在单一疫苗品种上节省的费用就达到500万至1000万美元。
二、加快IT、制造与营运的整合，让工业4.0的愿景更快成为现实。工业4.0是由德国政府提出，旨在通过发展智能工厂，促进制造行业自动化。根据供应商、客户、有效产能以及费用的相关约束，大数据已经被用在优化生产进度方面。那些存在高度管制的行业里的制造业价值链上的厂商得益于德国供应商和制造商的帮助，正在大踏步迈向工业4.0。同时，以此为契机，这些厂商的各个部门能够充分发挥各自功能，而大数据和高级分析对于取得成功来说至关重要。
三、大数据帮助提高制造绩效的3个主要方面分别是：更好的预测产品需求并调整产能（46%），跨多重指标理解工厂绩效（45%）以及更快地为消费者提供服务与支持（39%）。上述数据是根据“LNS研究与MESA国际”的近期调查得出的。
四、在六西格玛DMAIC（定义、测量、分析、改进及控制）框架中整合高级分析，以便持续改进对一个由DMAIC驱动的改进计划的工作过程取得更加深入的理解，同时就该计划如何对制造绩效的所有其他领域造成的影响进行深入领会。与以往相比，这一领域的发展有望促使生产流程转向更加面向消费者驱动的方向。
五、与以往相比，能够更加细致地从供应商质量层面进行审视，同时能够更加精确地预测供应商的绩效通过对大数据和高级分析的应用，制造商能够实时查看产品质量和配送准确度，对如何依据时间紧迫性在不同供应商之间分配订单生产任务进行权衡。对产品品质的管控优先于发货进度。
六、对产品合规性进行监测并且追溯到具体生产设备成为可能通过在生产中心的所有设备上配备传感器，运营经理能够立即了解每一台设备的状况。通过高级分析，每台设备及其操作者的工况、绩效以及技能差异能够得以体现。对于改进生产中心的工作流程来说，这些数据非常重要。
七、只销售利润率最大的定制产品型号，或者以以销定产方式生产对产能影响最小的产品型号对于拥有许多复杂产品型号的制造商来说，定制产品或者以销定产的产品能够带来更高的毛利率，但是在生产过程没有被合理规划的情形下，同样可能导致生产费用的急剧上升。运用高级分析，制造商能够计算出合理的生产计划，以便在生产上述定制或以销定产的产品时，对目前的生产计划产生最小程度的影响，进而将规划分析具体到设备运行计划、人员以及店面级别。
八、将质量管理和合规体系综合考虑并给予两者企业层面优先级对于制造商来说，是时候针对产品质量和合规性给予更具战略性的眼光了。麦肯锡的文章给出了数个应用大数据和分析的制造商的例子，指出如何通过大数据以及分析手段，针对那些与产品质量管理和合规性最相关的参数进行分析，以便帮助管理人员获得更加深刻的理解。这些参数中的大部分是企业层面的，而不仅仅存在于产品质量管理或者合规部门。
九、量化每日产能对企业财务状况的影响并具体到生产设备层面通过大数据和高级分析，制造商的财务状况和每日生产活动能够直接联系起来。通过对每台生产设备进行追踪，管理者能够了解工厂的运转效率，生产规划负责人和高级管理人员能够更好地调整生产规模。
十、通过对产品进行监测，制造商能够主动为客户提供预防性维护建议，以便提供更好的服务制造商开始生产更加复杂的产品，需要在产品中配备板上传感器并通过操作系统加以管理。这些传感器能够收集产品运行情况的数据，并且根据情况发出预防性维护的通知。通过大数据和高级分析，这些维护建议能够在第一时间发出，消费者也就能够从中获得更多的价值。目前，通用电气在它的引擎和钻井平台上使用了类似的手法。
以上是小编为大家分享的关于大数据如何颠覆制造业的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
Ⅸ 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