重构大数据统计

① 大数据时代 重构文化空间的人文向度

大数据时代：重构文化空间的人文向度

随着大数据时代的来临，人们在虚拟空间与物理空间的杂居，以及“拟态环境”对文化空间的重构，导致了知识在获取、存储、交流、再生产等诸多环节发生深刻变化。如何面对由此带来的挑战成为摆在广大学者面前的重要课题。

大数据时代首先带来了传播话语权的迁移。在印刷时代，知识分子常常是报纸书籍等纸媒话语权的拥有者。比如，民国时期的《新青年》、《新潮》、《语丝》、《晨报·副镌》等报刊，其编者常常具有大学教师、编辑、作家等多重身份，这为他们重构文化空间、进行文化启蒙打下了重要基础。而在大数据时代，由于媒介身份和教育身份的分离，当今学者难以形成占据主导地位的话语权。文化话语权逐步从传统学者移至媒介巨头，尤其是以电视、网络等现代传播手段为代表的传媒机构。无论如何，大数据重构了文化传播的空间形态，也打破了原有的话语体系平衡，缔造出新的话语权分布，进而带来了一个迫在眉睫的问题：作为掌握媒介话语权的传媒机构如何重塑文化价值空间？从目前看，媒介文化产业正迅速崛起、快速发展，但由于从业人员的芜杂，资本力量渐渐成为传媒文化的主宰。特别是在资本逻辑的驱动下，文化的价值向度被严重剥落。不仅如此，媒介偏好也是一个重要原因。印刷文明推崇客观和理性的思维，同时鼓励严肃、有序和具有逻辑性的公众话语。而大数据不仅用视像渐渐取代传统文字，还使信息变得海量且混杂无章，这导致公众话语变得散乱无序。正如尼尔·波兹曼的喟叹：这是一个“娱乐至死”的时代。因此，在大数据时代，广大学者必须积极应对文化空间和教育背景的深刻变化，特别要处理好“为学”及人文教育等问题。

首先，就为学而言，在印刷媒介时代，藏书、购书与纸媒阅读常常是文人学者为学的主要方式。民国时期，学者家中的藏书一般都要超过上万册，据邓云乡回忆：“教文史的大教授通常都藏书几万册”。“据统计，现存鲁迅藏书有4062种，约14000册，其中中文书籍2193种，外文书籍1869种，包括中文线装书、中文平装书、俄文书、西文书、日文书等。”可以说，鲁迅的文学及学术成就与其藏书、借书乃至抄书密不可分。而在知识的交流与传承上，也多是通过课堂、宴饮、聚会、拜访等方式进行。比如20世纪30年代的北京，林徽因的“太太客厅”、朱光潜的“读诗会”、《晨报·副镌》“沈从文们”的聚会等都是当时为学交流的典型代表。

而在大数据时代，人们足不出户就可以查到各地的藏书状况及学习资源，国内外开放的网络数据资源使知识获取更为便捷迅速。数字化出版的崛起更是重新塑造了人们的交流方式、交流对象和文化传递模式。在知识的存储上，电子图书具有纸媒所不具备的携带方便、易于查询等长处，实现了从古昔的汗牛充栋到当今的大容量可移动介质的重大转变。在知识的交流上，网络的发展提供了更多的交流机会，E-mail、博客、微博、论坛、微信等网络平台已经成为日常交流的重要方式，而知识的分享、交流和传递也更为迅速和便捷。在知识的再生产上，海量网络资源为人们的书写记录提供了重要平台。比如，部分史料在搜集、整理、编写、保管、出版、传播等环节开始趋于数字化发展。由此可见，大数据时代的“为学”方式较纸媒时代已经发生很大改变。随着“数字鸿沟”的不断拉大，广大学者除了要秉承传统的为学精神，还要不断学习新的知识获取及交流方法，使自身的学术研究不断适应时代的发展要求。

此外，人文教育也是必须面对的一个问题。30年前，尼尔·波兹曼在谈到电视对美国教育的影响时指出，“美国目前最大的教育产业不是在教室里，而是在家里，在电视机前。”这种警醒亦如当下的大数据之于教育。传统课堂传授的知识备受各类现代传播媒介的信息冲击，学生获取知识及价值认同的途径已发生重要改变。大数据时代使得我们的教育变得越来越“教条化”。这就要求人文教育工作者既要注重网络传播的伦理规范，还要加强高校自身的职责建设，推动网络新媒体与传统教学资源的有机组合。

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② 大数据将重构信息技术体系和产业格局

大数据将重构信息技术体系和产业格局

新一代信息技术与经济社会各领域的深度融合引发了数据量的爆发式增长，使得数据资源成为国家重要的战略资源和核心创新要素。据统计，全球所掌握的数据每18个月就会翻倍。到2020年，全球的数据量将达到40ZB，其中我国所掌握的数据将占20%。

利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值，推动新一代信息技术与各行业的深度耦合、交叉创新。大数据的发展将对经济社会发展乃至人们的思维观念带来革命性的影响，同时也能够为国家发展提供战略性的机遇。因此，从出现伊始，大数据就受到各方的热切关注。有关发达国家相继制定出台大数据发展的战略性指导文件，大力推动大数据的发展和应用。

围绕大数据发展的竞争不仅将决定国际信息产业格局，还将深刻影响国家安全与综合竞争力。推动大数据发展，提升我国在大数据技术研发、领域应用、产业发展、安全保障、法律标准、人才培养等方面的总体实力和综合竞争力，是推进我国经济增长和转型升级、促进政府管理和公共治理变革、解决发展方式转变深层次矛盾、实现国家治理能力现代化的有效路径和战略抉择，是助力我国从“数据大国”向“数据强国”转变的必由之路。

我国发展大数据拥有丰富的数据资源和巨大的应用市场优势。近年来，经过各方的共同努力，我国大数据得到了快速发展。产业规模不断扩大，在部分关键技术上实现突破，涌现出一批骨干企业，在各行业中的应用也得到了深入推广，形成了一大批典型的示范案例。大数据已经成为推动经济增长、加速产业转型的重要力量。例如，阿里公司根据中小企业的交易情况对银行的财务和诚信情况进行筛选，并提供无担保的贷款。目前，已累计发放贷款2000多亿元，服务80余万家企业，有力缓解了中小企业融资难的问题。网络公司利用大数据技术，可以实时展示流感等流行病的动态，预测发病趋势，为应对疫情变化，优化医疗卫生资源配置提供了有力帮助。

近年来，各地政府已部署推动大数据并初见成效。但我国大数据发展仍存在思想认识不明确、数据安全隐患较突出、核心技术创新待加强、政府数据开放共享不足、数据资源应用水平低、个人隐私保护不足等问题，亟待加强引导。为促进大数据发展，加快建设数据强国，国务院责成工信部作为牵头部门之一，制定出台大数据应用和发展的指导性文件。在经过充分调研论证的基础上，8月31日国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，从国家战略层面推动数据的采集、共享和分析利用，充分释放大数据价值，推动经济社会健康有序发展，为大数据的发展提供了良好的发展环境和有力的政策保障。

未来，随着我国经济发展进入新常态，大数据将在稳增长、促改革、调结构、惠民生中承担越来越重要的角色，在经济社会发展中的基础性、战略性、先导性地位也将越来越突出。同时，大数据也将重构信息技术体系和产业格局，为我国信息技术产业的发展提供巨大机遇。《促进大数据发展行动纲要》的出台，赋予了大数据作为建设数据强国、提升政府治理能力推动经济转型升级的战略地位。工信部将按照国务院部署要求，深入贯彻落实《促进大数据发展行动纲要》，推动大数据产业健康快速发展，为建设数据强国提供有力支撑。

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③ 什么是大数据，大数据时代有哪些趋势

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义：大数据产业覆盖范围广

根据中国信通院发布的《大数据白皮书》，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同，具体如下：

2、产业链剖析：大数据产业链庞大

大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

产业发展历程：十年来大数据产业高速增长，信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

产业政策背景：优化升级数字基础设施，鼓励大数据产业发展

2014年，大数据首次写入政府工作报告，大数据逐渐成为各级政府关注的热点，政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。此后国家相关部门出台了一系列政策，鼓励大数据产业发展。

当前，随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展，信息技术与传统产业加速融合，数字经济蓬勃发展，数据中心作为各个行业信息系统运行的物理载体，已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施，在数字经济发展中扮演至关重要的角色。数据中心作为大数据产业重要的基础设施，其快速发展极大程度地推动了大数据产业的进步。在2021年3月发布的“十四五”规划中，大数据标准体系的完善成为发展重点。

产业发展现状

1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域

——大数据产业规模：2021年超过800亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。

——大数据市场结构：产业整体以大数据服务为主，应用领域以金融和政府领域为主

从产业结构来看，目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，

CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。大数据分析产品及服务应用已经十分广泛，但由于各下游领域业务特点的不同，决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。

CCID统计，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。

2、细分市场一：金融大数据

——金融大数据需求：金融业务规模不断扩大，带动大数据需求提升

从金融领域需求来看，近年来，中国金融领域业务规模不断扩大，其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技，推动数字化转型，整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。

近年来，随着新一代信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。2019年，人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》，构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计，明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。2022年1月，人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出，从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。随着金融业务规模不断扩大，加之新一代信息技术的发展，大数据在金融领域的需求将不断提升。

——金融大数据应用场景

过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

3、细分市场二：政府大数据

——政府大数据需求：互联网政务服务用户规模不断提升

从政府领域需求来看，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。截至2021年12月，我国互联网政务服务用户规模达9.21亿，较2020年12月增长9.2%，占网民整体的89.2%。“十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。2021年，我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展，努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。截至2021年11月，全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划，为我国互联网政务服务发展注入新的活力。

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

4、细分市场三：互联网大数据

——互联网大数据需求：互联网行业规模不断提升

在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下，2021年，互联网和相关服务业发展态势平稳向好。企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展，信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入15500亿元，同比增长21.2%。

2022年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元，同比增长0.1%。

注：2021年及以前年份，规模以上互联网和相关服务企业，指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。2022年，规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。

——互联网大数据应用场景

在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。

产业竞争格局

1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在华南和华东沿海地区

根据企查猫数据，截止2022年9月23日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多。

2、企业竞争：技术领域创新和经验是关键，融合应用领域行业龙头更能获得青睐

根据大数据产业联盟调研和发布的2022大数据企业投资价值百强榜单来看，榜单共选取了10个细分领域，涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、商业智能、营销大数据5个通用领域，以及政府大数据、金融大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据5个融合应用领域。

大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、数据可视化等，是所有细分行业应用场景的基础支撑，体现了大数据技术价值和作用。在这些细分领域提供技术解决方案的企业中，技术创新能力较强、在各自的细分领域有较长时间技术积累的厂商是投资机构的关注重点。

政府大数据、金融大数据发展相对成熟，落地实践案例多和品牌知名度高的企业受市场关注程度较高。工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等市场仍处于待爆发阶段，在各自细分领域建立竞争优势的企业容易获得投资机构的青睐。

注：2022年大数据企业投资价值百强榜是从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行综合评比，同时结合行业专家打分，评选出2022年度大数据领域最具投资价值的100家企业。

产业发展前景：大数据将继续保持高速增长

大数据作为新一代信息技术的重要标志，对生产制造、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力均产生重要影响。伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。预计2027年我国大数据市场规模将达到2930.9亿元，未来六年复合年增长率为22.6%。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

④ 什么是大数据，大数据的的基本特征是什么

什么是大数据，大数据的的基本特征是什么

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 *** 。 1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化

什么是大数据，大数据的特征和结构有那些

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
一是数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。

基于大数据的社群营销特征是什么？

社群营销，是基于圈子、人脉概念而产生的营销模式。通过将有共同兴趣爱好的人聚集在一起，将一个兴趣圈打造成为消费家园。
可以通过大数据预测进行组建社群为企业做宣传搞活动，让社群形成一个宣传途径或者一个小的发布平台，不过性质的社群，依赖于群主对群的组织和维护能力。

什么是大数据 大数据是什么

作为一名工作两年多的大数据系统研发师，之前在北京老男孩教育学习了四个多月的大数据，总结我学习和工作两年来对大数据的理解，从具体的应用上，也大概可以分为三类。一是决策支持类的二是风险预警类的第三种是实时优化类的从三个维度，我个人对大数据在各行业应用的可能性做了一个定位，但这个定位还是非常定性和粗略的，具体可能还需要对行业有更多的大数据应用的探讨和探索。我也是看书学的，但是效果很慢。

揭秘大数据的产生，什么是大数据

“大数据”是指以多元形式，许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
第一，Volume(大量)，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，Variety(多样)，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第三，Value(价值密度)，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，Velocity(高速)，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
所以通俗来说，大数据就是通过各种不同渠道收集到的大量数据，堆积起来帮助做决策分析的数据组

什么是大数据技术？大数据的概念

那么什么是大数据呢技术？大数据的概念是什么呢？本文就为大家详细解读大数据的构成、模型和未来大数据发展方向： 大数据概念： 随着每天互联网上海量数据的产生，数据分析尤其显得重要。所谓大数据技术，就是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。 大数据产生的原因： 大数据时代的来临是由数据丰富度决定的。首先是社交网络兴起，互联网上每天大量非结构化数据的出现。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从这些数据每天增加的数量来说，目前已进入大数据时代。 大数据书籍推荐： 一、《大数据-正在到来的数据革命.以及它如何改变 *** .商业与我们的生活》 大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明 *** 、加速企业创新、引领社会变革的利器。 二、《大数据——大价值、大机遇、大变革(全彩)》 从实证的角度探讨了大数据对社会和商业智能的影响，能否对大数据进行处理、分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键，什么是大数据技术？既是一场大机遇，也将引发一场大变革！

什么是大数据？什么叫大数据？

要提一下魔据的数据不错的

大数据概念：什么是大数据？

大数据(big data)，或称海量资料，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。
4V特征：Volume(大量)、Velocity(实时)、Variety(多样)、Value(价值)。
大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。

什么是大数据，大数据的核心价值是什么？

大数据(BigData)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

• 数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。

• 数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

• 价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

• 处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。

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社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。

所以，建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化：

1大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动

2信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合

3信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广

4精准营销

5第三方支付——小微信贷，线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革

6产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构

7企业改革以及企业内部价值链重塑，扩大的产业外部边界

8 *** 及各级机构开放，透明化，以及随之带来的集中管控和内部机制调整

9数据创新带来的新服务

⑤ 浅谈大数据时代统计工作方法

浅谈大数据时代统计工作方法
大数据时代带来了数据信息的大爆炸，为社会生活各个领域带来巨大变革，也给统计调查工作带来了挑战。大数据时代数据呈现出总量更大、种类更繁多、操作更复杂等新特点，这对新时代做好统计调查工作提出了新的更高要求，统计调查工作方式方法面临优化和革新。当然，变革不代表取代和拒绝，而是寻求包容和提升的最佳状态，使统计调查工作在新时代可以更加科学规范。
——加大信息技术驱动力，推动统计调查各环节技术改革。信息技术革命和互联网时代催生了大数据，因此大数据时代统计调查必须以现代信息技术为工具和驱动力。一是拓宽数据收集渠道。统计调查数据的收集可以通过互联网技术利用网络搜索或者从网络公司收集行业信息。二是减少中间环节。传统统计调查层层统计上报的做法工作量较大，也容易造成数据失真。大数据时代统计调查可以利用网络传输数据平台建设等使统计数据第一时间直接从源头传输到需求者，减少中间环节的人为干扰因素，既保证数据的及时性，也能保证数据的真实性和完整性。三是严控数据质量。数据的大爆发带来的数据复杂性势必会增加数据质量控制和统计执法的难度，因此，应适应时代的特点，建立动态的、在线的数据质量把控和统计执法制度。如在数据统计调查平台建立质量控制模板，实现实时监控，并且建立统计执法与数据质量监测的便捷通道，一旦数据质量报警可以立即在统计执法上得到响应。
——提升统计调查方法的科学性、规范性。以抽样调查为例，要想快速树立抽样调查的权威性和主体地位，就必须在抽样调查的各个环节建立科学完备的方法论，包括抽样框构建、抽样方案设计、抽样估计和数据调整等各个环节。比如，要建立科学、统一、简约的抽样调查指标体系，取消过时的、利用率低的指标，改进不易取得和无法与大数据衔接的指标，增加政府及社会各界普遍关注的、与社会经济发展相适应的指标。
——加快数据共享，打破部门“数据孤岛”。目前，我国政府统计面临数据来源单一、重复调查等诸多问题，部门“数据孤岛”现象存在，阻碍了大数据时代统计调查工作的开展。从国外先进经验来看，大数据时代需要逐步采用以信息化为媒介的、基于行政记录和多种信息来源的开放式、共享式数据采集制度，即将不同政府职能部门行政管理信息资料共享化，如人口登记、房产登记、企业信息登记等，不同目的的统计调查仅是在此基础上增加或修改特定指标即可。在我国，初步的部门数据共享已经实现，如经济普查利用工商数据库和基本单位名录库等作为清查库，人口普查以公安部门户籍资料和社保信息等作为核查依据等，但是仍存在部门统计数据协调难度大、利用效率低等问题。因此，在大数据时代需要快速搭建较为完备的数据交换和共享服务平台，除去部门保密数据资料外，绝大多数的统计数据信息应该逐步实现在政府部门间、甚至面向社会公布和共享，使各种目的的统计调查能够各取所需、完善补充，有效发挥数据价值，减少社会资源浪费。
——培养新型统计调查人员，加强调查队伍建设。为应对大数据时代给统计调查工作带来的复杂性和不确定性，需要打造一支懂技术、守纪律的高素质统计调查队伍。一是人员专业化。大数据调查需要全新的现代统计方法和统计工具，特别是现代信息技术和云计算技术，因此必须组建专业程度高、针对性强的业务能手，并且定期组织培训，培养专业化统计调查人才。二是队伍稳定化。现代统计方法和统计流程大多大同小异，稳定的统计调查队伍有利于不同调查方法的融通，减少人员的适应时间，最大限度降低调查成本。近年来，不少地区探索的统计调查外包模式，在一定程度上促进了人员专业化、队伍稳定化，值得深入研究和推广。三是组织纪律制度化。2017年4月，国家统计局成立了国家统计局统计执法监督局，标志着全面依法统计依法治统工作开启了新的征程。统计数据真实性、统计调查科学性、统计执法严肃性等问题，一直是伴随着各项统计调查工作的永恒话题，只有严格遵守统计纪律，将组织建设制度化，才能从根本上杜绝统计造假等统计违法行为，才能确保统计调查科学性，维护统计数据权威性。

⑥ 大数据,政府统计的机遇与挑战

大数据,政府统计的机遇与挑战
对于政府统计机构来说，没有什么比数据更重要的了。我们研究统计分类标准、统计调查方法、统计数据采集方式、统计数据加工处理方法、统计数据评估技术，都是为了获取真实准确、完整及时、代表性强、分类科学、经济适用的统计数据。
大数据时代的到来，既给政府统计带来重大发展机遇，也带来严峻挑战。
一、大数据在政府统计中的应用
国家统计局高度重视大数据在政府统计中的应用。到目前为止，已经与17家大数据企业签订了战略合作协议。当然，目前大数据在中国政府统计中的应用仍处于起步阶段，主要表现在两个方面：一是大数据成为政府统计数据的部分资料来源;二是大数据成为政府统计数据质量的部分评估依据。
(一)大数据成为政府统计数据的部分资料来源
目前，大数据已经成为中国政府统计数据的部分资料来源，以下是几个有代表性的方面：
1.利用重点网上零售交易平台数据测算网上零售额
为了掌握网上零售交易平台的交易规模和结构，综合测算网上零售数据，从今年1月份开始，国家统计局实施了月度网上零售交易平台调查，调查范围为42家重点网上零售交易平台，包括京东商城、亚马逊、当当网、淘宝网、天猫商城、酒仙网、美团网、中粮我买网、国美在线、大众点评网等。据对上述42家重点网上零售交易平台数据测算，今年1~8月份，全国网上零售额22400.9亿元，同比增长36.5%。其中，实物商品网上零售额18653.4亿元，增长35.6%，占全部网上零售额的83.3%;非实物商品网上零售额3747.5亿元，增长41.1%，占全部网上零售额的16.7%。这对于宏观管理部门和社会公众了解网上零售情况具有重要的参考作用。
2.利用房屋交易网签数据计算全国70个大中城市的新建住宅价格指数
房屋交易网签数据是指买卖双方签订购房合同后，房地产开发企业在房管部门进行备案，并在房产信息网上公布的相关信息，包含地址、楼层、价格、面积和金额等详细信息，基本涵盖了当月新建住宅的全部交易情况。从2011年1月份开始，国家统计局开始采用房屋交易网签数据计算全国70个大中城市的新建住宅价格指数。这对于提高70个大中城市新建住宅价格指数的数据质量起到了重要作用。
3.利用卓创资讯公司提供的价格信息，开展流通领域重要生产资料市场价格监测
国家统计局与卓创资讯公司开展合作，利用该企业提供的价格信息，开展流通领域重要生产资料市场价格监测。从2014年1月开始，按旬共同向社会发布流通领域9大类50种重要生产资料市场价格的检测结果。行业涵盖黑色金属、有色金属、化工产品、煤炭、石油天然气、非金属建材、农产品、农业生产资料、林产品等领域。地区监测范围覆盖北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、上海等24个省区市。这对于宏观管理部门和社会公众了解流通领域重要生产资料市场价格信息起到了重要作用。
(二)大数据成为政府统计数据质量的部分评估依据
国家统计局除了把大数据作为政府统计数据的部分资料来源外，也高度重视利用大数据评估政府统计数据质量。以下是目前比较有代表性的两个方面：一是利用中国银联跨行银行卡消费数据评估社会消费品零售总额数据质量;二是利用大型机械装备企业物联网数据评估固定资产投资数据质量。
二、大数据给政府统计带来的机遇与挑战
对于政府统计来说，大数据既带来了重大发展机遇，也带来严峻挑战。
(一)大数据给政府统计带来重大发展机遇
首先，大数据将不断提高政府统计服务宏观管理和社会公众的能力。随着大数据的不断发展和完善，随着政府统计机构开发应用大数据能力的不断提升，政府统计产品的种类将会不断丰富，政府统计数据的质量和时效性将会不断提升，从而政府统计服务宏观管理和社会公众的能力会不断提高。
其次，大数据将会推动政府统计发生革命性的变化。随着大数据的发展和完善，随着政府统计机构开发应用大数据技术的逐步成熟，政府统计将会发生革命性变化。一是现有的以周期性普查为基础，以抽样调查为主体，综合运用全面调查、重点调查等方法，并充分利用行政记录等资料的统计调查方法体系可能会发生重大变化。长期以来，抽样调查方法，即在总体中抽选样本、利用样本推算总体的方法;普查和全面调查方法，即对总体中所有单位逐一进行调查的方法，在我国政府统计中发挥了重要作用。今后，在较长的时期内这些方法仍然会被政府统计所广泛采用。但在大数据不断发展和完善的情况下，某些领域、某些方面的大数据可能会取代抽样调查、普查和全面调查方法，成为获取统计数据的重要方法，而且这种获取统计数据的方法将会变得越来越重要。二是政府统计中的数据采集方式可能会发生重大变化。长期以来，政府统计机构主要以企业填报、住户记账、调查员入户等方式采集原始数据。在大数据不断发展和完善的情况下，一部分原始数据将通过挖掘大数据的方式获取，而且这种新的数据采集方式将会变得越来越重要。三是政府统计的数据处理模式可能会发生重大变化。在大数据不断发展和完善的情况下，现行的对普查和全面调查数据进行直接审核、汇总、加工处理和对抽样调查数据进行推算放大的数据处理模式可能会发生重大变化。
(二)大数据给政府统计带来严峻挑战
首先，大数据对政府统计能力带来挑战。从大数据本身的产生到发展完善，从政府统计对大数据的初步运用到成熟运用，需要一个较长的时期。在这个过程中，一方面，政府统计中传统的统计调查方法、数据采集方式和数据处理模式将继续运行，否则满足不了宏观管理和社会公众的需求。另一方面，政府统计系统必须投入大量的人力和物力对大数据进行挖掘、加工处理和运用，否则也适应不了大数据时代宏观管理和社会公众的需求。这种双轨运行的模式，对政府统计能力将是一个巨大的挑战。
其次，大数据对传统政府统计理念带来挑战。传统的政府统计有一个约定俗成的理念：抽样调查方法可降低调查成本，提高效率和数据质量。因为抽样调查只对总体中部分抽中的样本进行调查，并非对总体中的每一个单位都进行调查，所以调查单位明显减少，可降低成本，节约时间，提高效率。同时，由于调查单位较少，政府统计机构有能力对基层统计调查人员进行较为扎实的培训和指导，有精力对统计调查数据进行较为严格的检查和审核，从而能够提高统计调查数据质量。随着大数据不断发展完善，政府统计机构将会越来越多地通过大数据企业间接地获取统计数据，不需要对总体中的具体单位进行直接调查，不需要调查员，从而也不需要对调查员进行培训，抽样调查所具有的调查成本低、能够提高统计调查数据质量的优点就不复存在了。

⑦ 新思维、新技术、大数据重构消费方式

新思维、新技术、大数据重构消费方式
新零售的棋局已经布好，阿里需要做的是如何落子———如何去重构品牌与消费者的关系，重构消费方式，重构生产流程，重构资源配置？
美妆行业是与互联网拥抱最为紧密的行业之一。在以“新零售、新趋势、新技术”为主题的第三届天猫金妆奖颁奖现场，南都记者采访了美妆行业的多个商家，了解这些美妆品牌在与天猫携手之后，是如何去重构品牌与消费者的关系，如何重构消费方式的。
记者走访下来收获了不同版本的说法和故事。对于新零售，每一家企业都有不同的理解，在做法上亦无共识可言，但这并不妨碍他们成为阿里巴巴“新零售”版图中的一块。
要革命别人先自己革命
天猫从关心货到关心人
在落子之前，首先要转变思维。阿里巴巴集团副总裁靖捷接受南都记者采访时表示：“阿里组织内部与品牌合作商都需要改变思维”。
阿里是如何自我变革并说服品牌合作商变革的？
靖捷告诉南都记者，阿里首先改变的是K P I体系，我们会问每一个内部业务团队，服务什么样的消费者。“过去的思维是过去卖得好的商品今年会不会卖得更好？但现在的思维应该是过去卖得好的商品背后的那群消费者还更需要哪一类商品？”其次，对于阿里来说，还需要打造更多的产品和技术，这涉及到对阿里互联网技术的改造升级。第三，阿里平台更加开放，把大数据能力开放给平台商。
有的品牌商家愿意配合。
天猫美妆洗护总经理古迈透露：“越来越多品牌在阿里平台上做消费者调研，做消费者的会员管理，甚至把会员信息线上线下打通。比如，兰蔻已经主动地把天猫线上用户推到线下门店。”
伽蓝集团在加入阿里新零售试验田之前，已经开始了组织变革。“在加入新零售之前，我们在做两个方面的事情，一是组织变革，第二是消费者，真正意义上把 会员通 做得更深”。吴梦称，从组织变革来说，伽蓝集团加了两个新的部门来解读“怎么样让新零售的发展不成为渠道的瓶颈，而成为推手和驱动力，捕捉更多的消费者。”
吴梦称“组织变革我们已经先行了，而且取得了非常好的成效。”数据显示，2016年天猫双11期间，伽蓝集团在淘系平台销售额超过2.258亿元，天猫美妆排名前三，旗下自然堂旗舰店单店销售破亿元，最终销量达到1.09亿元。此外，伽蓝集团在唯品会美妆排名第二，在京东国货品牌中排名前三，在聚美优品美妆国货品牌中排名前三。
全渠道重构品牌与消费者的关系
开放大数据能力天猫与屈臣氏一拍即合
思维、组织架构、技术等“基础建设”夯实之后，下一步的合作水到渠成。
“屈臣氏今年的口号就是深度拥抱阿里巴巴。”古迈谈起与屈臣氏的合作时说。
“同城闪电购”是屈臣氏线下门店即将推出的新服务，消费者在屈臣氏天猫旗舰店下单后，系统将基于顾客的手机定位检查订单内商品支持的配送方式，首先匹配距离顾客收货地址最近的门店，确认该门店库存满足订单后，将订单在线上线下同步，从而消费者可以选择屈臣氏电商仓库发货、距离消费者最近的区域门店闪电送货或者到屈臣氏门店自提三种方式。
拍板合作后，古迈提出，要把屈臣氏的积分卡跟它在天猫旗舰店的线上会员卡打通。
“会员通”是阿里巴巴全渠道模式下的战略之一。“今年通过 商品通、会员通、服务通 三大方向，协助商家落实全渠道策略”，靖捷称。阿里巴巴把“三通”总结为新零售的关键指标，打通线上线下的会员体系，成为实现全渠道的重要一环。
据介绍，美妆行业从去年6月至今，有LV M H集团品牌M A K E U P F O R E V E R、GU ERLA IN，雅诗兰黛旗下海蓝之谜，以及宝洁集团旗下SK -II等一线品牌均实现线下与线上天猫旗舰店的全部或部分会员体系打通，包括线上线下的会员积分体系、制度和权益的同步。截至2016年年底，天猫美妆共有130家商家实现了半打通和全打通，预计今年年底大概200个商家全部可以实现会员通。
“三通”能给品牌商家带来什么样的“品牌与消费者关系”？阿里巴巴给出的答案是：品牌聚集更多的消费者。
在这方面，阿里巴巴新零售业务团队经常提及的一个例子是“优衣库”。2016年双11当天，优衣库天猫旗舰店的销售额在3分钟内破亿，当天上午即挂出全店售罄公告，但更令人津津乐道的是双11当日优衣库线下门店前消费者排着长长的队伍提货的场景。优衣库线上线下“商品通”的背后是由阿里提供技术支撑的一套库存管理系统，能够实现线下门店随时动态调配库存。此外阿里还提供系统将其中国官网和天猫旗舰店打通，优衣库预期2020年在中国市场开1000家店，并将以天猫大数据作为门店选址决策。
新技术重构消费方式
美妆品牌热情拥抱新技术
新零售的另一块试验田———“新技术”能切实解决品牌商家遭遇的问题。
随着彩妆风潮的来袭，越来越多的口红色号在消费市场走红，人鱼色、桃花色、西柚色、姨妈色、豆沙色、斩男色……天猫要怎么用互联网卖300种颜色的口红？这是雅诗兰黛集团M A C品牌与天猫合作探索新零售时提出的问题。
此外，雅诗兰黛与天猫共创了“BA （美容顾问）在线”技术———专业美容顾问可以与天猫旗舰店的消费者通过天猫A PP的客服窗口预约一对一的在线视频服务。品牌商可以为消费者提供可视化的美妆咨询服务。据了解，该技术目前为1.0版本，仍在不断优化中。
“BA在线能让高端品牌提供面对面的美容服务，去改善咨询能力，而这个咨询服务能够把单品客单价提高，这是它巨大的机会。”古迈指出，BA在线的流程并不复杂，预计今年年底会更新到3.0版本，将有超过50个品牌采用该技术。
与“B A在线”同一时期推出的还有天猫美妆的“试妆台”应用。该应用通过虚拟现实技术，让消费者可以在线试用不同色号的唇彩、眼影、腮红、眉笔等。
此外，正在孵化中的新技术还有捉猫猫———通过精准人群的锁定，把消费者导流到线下，提高线下客流的同时，实现线上线下互动。
“在线下跟消费者触点越来越多元化，消费者跟产品、服务接触的内容发生了很大的变量，的确很多新技术、新体验增加了转化率。”吴梦称。伽蓝集团同样看重新技术和新体验对客户转化率的提升。
“目前M A C中国有50多个店铺，我们遇到一个很大的问题就是，顾客进来都是拿着手机的。”雅诗兰黛集团M A C品牌总经理江晨向记者吐槽道，这让导购员原本的那套服务套路失灵了。“以前我们有一个手持镜，让进店的客户试妆，今天的客户一手手机、一手口红，我们连镜子都根本递不过去了。”
另一方面，近两年随着彩妆风潮来袭，线下客流也在大幅度增加，高峰时段员工少，顾客多，让彩妆品牌头疼。据江晨透露，M A C线下门店一天进店人数有时可能达到五六千人，原有的10个员工无法服务到位。“如果没有新技术的话，我很难想象可以提高成交。”江晨称，“这是M A C遇到的最大挑战，今后企业的投资会集中在顾客的接触点。”
对品牌商而言，用新技术提升线上和线下转化率已成为共同需求，天猫乐此不疲地创造出来的“B uy+”、A R捉猫猫、B A在线、试妆台等新玩法则正中其下怀，这些新技术正在潜移默化地改变美妆消费方式。
“对于新技术的应用没有必要考虑要不要做，是必须做。”兰蔻品牌总经理马晓宇指出，“但在这个潮流中并不是一味地顺势而为，还是要找到我的卖点是什么，客户是谁，哪些技术适合自己。”

⑧ 如何统计和分析利用网络大数据

如何统计和分析利用网络大数据?
大数据给互联网带来的是空前的信息大爆炸，它不仅改变了互联网的数据应用模式，还将深深影响着人们的生产生活。深处在大数据时代中，人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”，改变了人们的思维模式，但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在解决了这些难题的同时，也意味着大数据开始向纵深方向发展。
一、数据统计分析的内涵
近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时代。事实上，大数据改变的不只是人们的日常生活和工作模式、企业运作和经营模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。一般意义上，大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据。
将数据应用到生活生产中，可以有效地帮助人们或企业对信息作出比较准确的判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，并使之成为信息的过程。也就是指个人或者企业为了解决生活生产中的决策或者营销等问题，运用分析方法对数据进行处理的过程。所谓的数据统计分析，就是运用统计学的方法对数据进行处理。在以往的市场调研工作中，数据统计分析能够帮助我们挖掘出数据中隐藏的信息，但是这种数据的分析是“向后分析”，分析的是已经发生过的事情。而在大数据中，数据的统计分析是“向前分析”，它具有预见性。
二、大数据的分析
1.可视化分析。
数据是结构化的，包括原始数据中的关系数据库，其数据就是半结构化的，譬如我们熟知的文本、图形、图像数据，同时也包括了网络的不同构型的数据。通过对各种数据的分析，就可以清晰的发现不同类型的知识结构和内容，包括反映表征的、带有普遍性的广义型知识;用于反映数据的汇聚模式或根据对象的属性区分其所属类别的特征型知识;差异和极端特例进行描述的差异型知识;反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的关联型知识;根据当前历史和当前数据预测未来数据的预测型知识。当前已经出现了许多知识发现的新技术，其中之一就是可视化方法。数据可视化技术有3个鲜明的特点：第一，与用户的交互性强。用户不再是信息传播中的受者，还可以方便地以交互的方式管理和开发数据。第二，数据显示的多维性。在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。第三，最直观的可视性特点。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示,并可对其模式和相互关系进行可视化分析。
2.数据挖掘算法。
数据挖掘是指数据库中的知识发现，其历史可以追溯到1989年美国底特律市召开的第一届KDD国际学术会议上，而第一届知识发现和数据挖掘(DataMining，DM)国际学术会议是1995年加拿大召开的，会议上将数据库里存放的数据生动地比拟成矿床，从而“数据挖掘”这个名词很快就流传开来。数据挖掘的目的是在杂乱无章的数据库中，从大量数据中找到有用的、合适的数据，并将其隐含的、不为人知的潜在价值的信息揭示出来的过程。事实上，数据挖掘只是整个KDD过程中的一个步骤。
数据挖掘的定义没有统一的说法，其中“数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声的具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在有用的知识或模式的过程”是被广泛接受的定义。事实上，该定义中所包含的信息——大量真实的数据源包含着噪声;满足用户的需求的新知识;被理解接受的而且有效运用的知识;挖掘出的知识并不要求适用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。以上这些特点都表现了它对数据处理的作用，在有效处理海量且无序的数据时，还能够发现隐藏在这些数据中的有用的知识，最终为决策服务。从技术这个角度来说，数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大量的数据中提取出为人们所需要的信息和知识，隐藏在数据背后的知识，可以以概念、模式、规律和规则等形式呈现出来。
3.预测性分析能力。
预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。大数据分析最终要实现的应用领域之一就是预测性分析，可视化分析和数据挖掘都是前期铺垫工作，只要在大数据中挖掘出信息的特点与联系，就可以建立科学的数据模型，通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。作为数据挖掘的一个子集，内存计算效率驱动预测分析，带来实时分析和洞察力，使实时事务数据流得到更快速的处理。实时事务的数据处理模式能够加强企业对信息的监控，也便于企业的业务管理和信息更新流通。此外，大数据的预测分析能力，能够帮助企业分析未来的数据信息，有效规避风险。在通过大数据的预测性分析之后，无论是个人还是企业，都可以比之前更好地理解和管理大数据。
尽管当前大数据的发展趋势良好，但网络大数据对于存储系统、传输系统和计算系统都提出了很多苛刻的要求，现有的数据中心技术很难满足网络大数据的需求。因此，科学技术的进步与发展对大数据的支持起着重要的作用，大数据的革命需要考虑对IT行业进行革命性的重构。网络大数据平台(包括计算平台、传输平台、存储平台等)是网络大数据技术链条中的瓶颈，特别是网络大数据的高速传输，需要革命性的新技术。此外，既然在大数据时代，任何数据都是有价值的，那么这些有价值的数据就成为了卖点，导致争夺和侵害的发生。事实上，只要有数据，就必然存在安全与隐私的问题。随着大数据时代的到来，网络数据的增多，使得个人数据面临着重大的风险和威胁，因此，网络需要制定更多合理的规定以保证网络环境的安全。