① 大数据发展怎么样啊
大数据为什么有很好的发展前景：
第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。
第二：数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。
第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。
② 大数据是什么_大数据是什么概念
大数据，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
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。
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，每年模孙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。
实际应用
Google流感趋势利用搜索关键词预测禽流感的散布。旦培链
统计学家内特·西尔弗（NateSilver）利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很中岩多医疗机构有资金来做大数据分析。
③ 大数据未来发展8大态势 -《数据要素：全球经济社会发展的新动力》
本文摘自：《数据要素：全球经济 社会 发展的新动力》
作者：赵刚博士
（1）数据化：所有能数据化的都将被数据化
从狭义上讲，数据化就是将事物及其运动转化为机器可以识别的信息的过程。从广义上讲，数据化是指人类利用数据全面认知并优化改造客观世界的过程。未来，机器会获取越来越多的数据，人类认识和改造世界的能力也会大大增强。
促使这种变化的要素有四个。
一是技术。不仅是大数据技术，与数据相关的新一代信息技术，如互联网、移动互联网、物联网、云计算、3D打印、AR/VR/MR、数字孪生、区块链等，都还在不断发酵、进化、孕育、突破，并一起促进大数据的加速发展。人们常说的数据爆炸才刚刚开始。
二是需求。大数据用得越多，需求也会越来越多。
三是变化。现在已经有大量的大数据改变生产、生活、治理的案例，技术、模式、制度、理念已经出现一些变化，尽管还很初步，但代表了未来的发展方向。
四是政策。数据已经被普遍看成新的生产要素，各地都在采取措施依靠大数据为经济发展打造新动能。这四大要素结合起来，将共同推进大数据向前发展，决定了未来大数据发展的趋势。
数据化可以看作未来大数据发展的第一个大趋势——所有能数据化的都将被数据化。无论是生产还是生活，无论是制造业还是服务业，无论是消费端还是产业端，越来越多的东西将会呈现数据化的态势，新一轮的数据大爆炸不可避免。
（2）数据价值：更多的数据价值将被挖掘出来
数据之所以受到重视，是因为数据本身有价值。在美国物理学家约翰·惠勒看来，“万物源于比特”，世界是由比特构成的，也就是由数据构成的。在大数据者的眼里，所有事物都是数据。所以，同样一种物体，他能看到更多的东西：数据从哪里来？到哪里去？它的生态是什么？它会造成哪些影响？你看到的数据越多，说明你的数据能力越强。机器智能发展到今天，我们可以逐步将隐藏在事物内部、背后的数据挖掘出来，捕捉到它们，并把它们储藏起来，开发出针对它们的应用，这就是大数据的价值。
数据价值的核心是发现新规律。当大数据应用到一定程度时，所有规律都可能被发现，无限接近事实本身。例如，一部手机能告诉我们很多秘密：你每天走了多少路，每天睡了几个小时，去过什么地方，你的兴趣爱好，你的消费水平、消费结构、消费习惯，你的财产状况、交友状况，等等。机器会为我们捕捉到更多数据，并从中发现更多规律和事实，这就是大数据的威力所在。
（3）数据驱动：数据驱动一切成为现实
如今，连老司机如果不用导航都不会开车了。我们到一个地方参加会议，基本就是数据驱动：会议通知是数据化的，日程安排是数据化的，出门叫车是数据化的，走什么路线也是数据决定的。使用网约车时，一次叫车的供需匹配技术上只需要0.12秒，但背后要运算数据576亿次。网约车打败出租车、外卖打败方便面、电子商务打败百货商场等表面上看是跨界经营，背后的区别就在于大数据。
现在每个人的手机上都预装、下载有很多App，它们都在你睡觉时悄悄地更新，这样的迭代创新越来越容易，甚至你根本感受不到。移动支付的发展让我们用的钱也都变成了数字，并让我国率先进入了无现金 社会 。制造业更是如此，原来流水线是把人变成了机器，而将来的智能制造是把机器变得更像人，甚至比人更聪明、更能干、更可靠。数据驱动一切已经越来越成为现实，大大改变了整个世界。
数字已经开始重新定义一切，在你认知的所有事物之前加上“数字”二字，如数字经济、数字政府、数字 汽车 、数字建筑、数字出行等，你就会发现这些东西已经与以前大不一样了。我们可以发现，用数据说话、靠数据决策、依数据行动已变成非常自然的事情。数据驱动一切还带来了另一个重大变化或新的机遇：所有生意都值得重做一遍。用数字化的思维看一看你现在所从事的工作、业务，你会发现完全可以重新来过，而且很可能成为绝活。因此，每一家企业都可以问一下自己：10年后，你的竞争对手是谁？
（4）数据融合：催生新业态
这里要强调一个观点：单一数据的价值有限，而多种数据融合的创新潜力无限。过去，一些政府部门对掌握的数据看得很紧，总能提出很多理由，认为这些数据是不能随便对外开放的。但现在大家已经认识到，如果数据不开放，不让大家使用，它就变得越来越没有价值。现在找到数据的手段、工具、途径比过去丰富多了，远非传统的统计数据可以比拟。不能很好地做到数据开放，就会有新的数据出来，形成覆盖或取代。数据关联起来融合应用会产生更大的价值。网约车的应用就整合了地理大数据、交通大数据、服务大数据、用户大数据、交易大数据、信用大数据等。近年来出现的诸多新业态、新模式，以及由此而成长起来的独角兽企业，几乎都是多种大数据集成应用的结果。未来几年，数据融合还会催生一大批数字新物种，成长出一批新的巨无霸平台型、生态型企业。
（5）数据经济：无数据不经济
大家对于数字经济已经耳熟能详，其背后实际上是数据经济，是数据在发挥重要作用。狭义的数据经济是指以数据的生产、加工、交易为主要对象的经济活动总和，广义的数据经济是指以数据为基础的经济活动的总和。也许将来所有经济活动都是以数据为基础的，都可以被称为数据经济。所以，我们可以说，“无数据不经济”。
（6）数据能力：未来核心竞争力
未来，谁能够找到大数据，而且用好大数据，这样的企业拥有的竞争力将跟传统企业的竞争力大不一样，其可以轻易完成降维打击。数据能力体现在哪些方面？这里给出一个简单的公式：
数据能力=数据+算法+算力
数据能力将会成为未来的核心竞争力，形成竞争新优势。对于国家、企业是如此，对于每个人也一样。我国提升数据能力有自己的独特优势，在未来几年的数据竞争中可以取得一些优势。我们拥有最多的人口和最多的网民，每个人都是最重要的信息源，每个人用的信息越来越多，创造的数据也越来越多，利用数据创造的价值也会越来越大。过去，由于我们的小数据做得不太好，所以对大数据的依赖就会很强，也使大数据得以快速发展。从创新实践看，目前我国在大数据应用领域不比任何一个国家差，我们培养起来的互联网公司有很多都是国际上的佼佼者。
（7）数据开放：政府和企业会主动推进数据开放
这是一个判断，也是一个期待。
从20世纪80年代起，我们逐步建立了各种各样的信息系统，其中最令人头疼的一个问题就是形成了许多“数据孤岛”。这种状况在未来几年将会有大的改观。大家已经认识到数据价值在什么地方——用的人越用，数据的价值及机构存在的价值越大，创新发展的机遇也越多，反之亦然。数据开放也是发展大数据产业、催生新业态、培育新动能的迫切需要。对于这个问题，舍恩伯格曾经说得很直白：政府不需要补贴和建立所谓新兴产业，只需要开放自己的数据，就能培育一个新的增长点。也就是说，政府把数据开放出来，它产生的价值是巨大的——数据开放可以让数据流动起来，继而释放价值、整合资源。对于掌握大量有用数据的企业而言，开放数据也已经成为企业生态化发展的内在需要。开放的数据越多，得到的数据会更多，生态体系会更完善、更强大。
（8）数据未来：“今天才是第一天”
我比较喜欢凯文·凯利的一句话：“今天才是第一天”。他在《必然》一书中提到了影响未来发展的12个驱动力，包括形成、知化、流动、屏读、使用、共享、过滤、重混、互动、追踪、提问、开始，强调一切才刚刚开始，真正伟大的变革还没有出现。这12个驱动力或12个发展趋势，每一个都会对大数据的应用和发展起到促进作用。
在研究数字经济和数字化转型时，我曾提到过8个演进方向和趋势，包括数字化、网络化、数据化、智能化、平台化、生态化、个性化和共享化，这“八化”中的每一个都与大数据应用息息相关。当然，大数据在发展的同时也会带来一些新的问题。例如，将来数据治理难点和热点都会越来越多，包括数据主权的确认、数据如何进行交易、数据安全和隐私保护、数据跨境流动等，这些都是目前没有研究透，也没有研究好的问题。
大数据不是万能的，数据可以让我们发现越来越多的规律，但数据绝不等于事实本身，需要谨防一些数据陷阱。我们在争取用更多的数据、更好的算法发挥作用的同时，要保持清醒的头脑，不能迷信大数据，更不能用大数据干坏事。基于数据的 社会 变革才刚刚开始，对于每个数据工作者而言都是任重道远。也许，我们能做的唯一正确的事情就是学习。
④ 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
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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。