大数据的影响因素

㈠ 制约大数据发展的三大因素

1. 优质可用数据缺乏

在具体的领域或行业内，我国普遍未形成成型的数据采集、加工、分析和应用链条，大量数据源未被激活，大多数数据拥有者没有数据价值外化的路径。比如，各医疗健康类应用收集了大量的数据，但没有像Sermo.com那样面向医药公司售卖数据。与国外相比我国的政府、公共服务、农业应用基本缺位，电信和银行业更缺少与外部数据的碰撞。

2.技术与业务的鸿沟

大数据行业发展至今，技术与业务之间依然存在巨大着鸿沟。首先，就是数据分析技术本身。数据源企业为实现数据价值变现，尝试多种方法，甚至自己组建数据分析团队，可是数据分析是个技术活，1%的误差都会极大地影响市场份额，术业有专攻，数据变现还是需要专业的数据分析人才来实现。

3.人才难觅

我们国家大数据发展最大的优势就是市场大，最大的劣势恰巧就是缺乏相应人才，人才缺乏的程度非常严重。首先在国际市场方面，我们要跟国外公司争人才，然而国外大数据行业同样十分火热。而不论在国内还是国外，跟企业竞争人才都是一项艰巨的事业，比如在世界上最好的大学之一的美国普林斯顿大学，想找数学家也是非常困难，人才很容易被大公司挖走，每年都有非常好的数据分析人才被企业挖走。所以人才难觅不只是口头说说，更是一个亟待解决的问题。

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㈡ 影响大数据项目成功的因素都有哪些

一般说来，一个大数据项目是否成功，取决于以下几个因素：

数据的完专整获取——要做到这一点属是很难的，尤其是对于大型集团母公司、机关单位主导的项目而言；

项目主体领导层的支持——这里说的支持，一定是彻底的支持，而不是最开始兴趣盎然，后期新鲜劲过了就不了了之；

对项目目标的深刻理解——项目做起来是做什么？数据的价值在哪里？这些都是要想清楚的，要基于业务来深层次考虑，不能拍脑袋决策；

控制成本——永远要考虑成本，考虑性价比，这样项目才能长久；

注重可视化——数据可视化，是项目呈现出来的形，人都是向往美好事物的，好的视觉效果，也是保证项目成功的关键。

㈢ 什么是大数据，它对新闻业有什么影响

什么是大数据，它对新闻业有什么影响？

答：（1）大数据及其特点

“大数据”（Big Data，Massive Datasets）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。

大数据具有4V特征，即海量的数据规模（volume）、快速的数据流转（velocity）、多样的数据类型（variety）和价值密度低（value）四大特征。

在互联网行业中，大数据是指互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。目前，大数据技术已广泛应用于电子商务、O2O、物流配送等领域，对新闻生产也产生了一定的影响。

（2）大数据对新闻报道的帮助

①提升新闻报道的质量。由于大数据能够精准地检测出确切的数据信息，不仅检测范围广大，而且能够呈现整体的事实并预测事件的发展趋势。因此利用大数据技术，可以有效地检测出媒体的报道方式和报道成果是否有缺陷。另外，新闻工作者可以借助计算机网络技术，利用新闻媒体以及合作机构数据库来挖掘大量的数据信息，进行深层次的数据挖掘，有了这样的技术，媒体的新闻报道水准将得到有效的提升。

②准确预测新闻报道走向。未来新闻业务层面的一个发展方向是趋势预测性新闻，以往新闻报道的选题更多来源于正在发生或已经发生的事实，如果媒体能够广泛借助大数据技术来进行重大趋势的预测与分析，那么，它对 社会 的影响力就能得到提升。

③减轻新闻报道工作人员的工作量。大数据技术的灵活运用，催生了数据新闻和机器人写作。数据新闻是将数据转化为信息的一种新闻生产形式，表现形式以数据和图表为主，这不仅大大增强了新闻报道的真实性、准确性和可说服性，还缓解了新闻报道人员的工作压力。机器人写作则是通过计算机对数据进行分析，按照新闻结构来对数据进行整理和自动撰写，平均每分钟就能够生产出两条新闻报道，这也为新闻报道撰稿人员分担了不少的工作量。

④使新闻报道更能满足受众需求。一方面，新闻生产者和发布者通过对受众的新闻阅读行为进行大数据分析，可以找出影响受众的各方面因素，使新闻报道的受众定位更加准确；另一方面，大数据技术不仅对受众的行为进行普遍化分析，而且还强调受众的个性化特征，从而促使媒体机构为受众提供更加个性化的新闻报道和服务。

㈣ 影响大数据发展的因素有哪些

1.中小企业如何在大数据和算法决策时代开展竞争

没有互联网巨头或全球快速消费品公司的海量数据集的中小公司如何能够在大数据和算法决策时代开展竞争。大公司利用网络服务的网络效应巩固其地位，这对于良性创新圈是一个风险，或许人们已经看到了这种风险。

2.开放数据需要像开源软件一样认真对待

众所周知，开源软件背后是大数据和机器学习产品和服务的兴起。开放源码的商业和技术案例的重要性多年前就得到了证实。然而，人们对开放数据对创新的重要性的关注却少之又少。

3.捕获和管理实时数据的重要性

虽然人工智能和机器学习项目并不总是需要实时或接近实时的数据，但构建能够处理数据的系统的能力可能是一种具有价值的竞争优势形式。随着数据驱动的决策越来越多地嵌入到组织中，竞争优势有时会转移到那些能够对事件作出更快响应的组织中。

㈤ 制约大数据发展的三个因素

制约大数据发展的三个因素
通过对大数据产业链的分析，我们可以看到，在大数据产业链的各个生产环节中，各大公司都已开占位，随着高性能计算机、海量数据的存储和管理的流程的不断优化，技术能够解决的问题终将不会成为问题。我们认为，真正会制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有三个环节：
第一、数据收集和提取的合法性，数据隐私的保护和数据隐私应用之间的权衡。
任何企业或机构从人群中提取私人数据，用户都有知情权，将用户的隐私数据用于商业行为时，都需要得到用户的认可。然而，目前，中国乃至全世界对于用户隐私应当如何保护、商业规则应当如何制定、触犯用户的隐私权应当如何惩治、法律规范应当如何制定等等一系列管理问题都大大滞后于大数据的发展速度。
德勤认为，未来很多大数据业务在最初发展阶段将会游走在灰色地带，当商业运作初具规模并开始对大批消费者和公司都产生影响之后，相关的法律法规以及市场规范才会被迫加速制定出来。可以预计的是，尽管大数据技术层面的应用可以无限广阔，但是由于受到数据采集的限制，能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。数据源头的采集受限将大大限制大数据的商业应用。
第二、大数据发挥协同效应需要产业链各个环节的企业达成竞争与合作的平衡。
大数据对基于其生态圈中的企业提出了更多的合作要求。如果没有对整体产业链的宏观把握，单个企业仅仅基于自己掌握的独立数据，无法了解产业链各个环节数据之间的关系，对消费者做出的判断和影响也十分有限。
在一些信息不对称比较明显的行业，例如银行业以及保险业，企业之间数据共享的需求更为迫切。例如，银行业和保险业通常都需要建立一个行业共享的数据库，让其成员能够了解到单个用户的信用记录，消除担保方和消费者之间的信息不对称，让交易进行的更为顺利。然而，在很多情况下，这些需要共享信息的企业之间竞争和合作的关系同时存在，企业在共享数据之前，需要权衡利弊、避免在共享数据的同时丧失了其竞争优势。此外，当很多商家合作起来，很容易形成卖家同盟而导致消费者利益受到损失，影响到竞争的公平性。
大数据最具有想象力的发展方向是将不同的行业的数据整合起来，提供全方位立体的数据绘图，力图从系统的角度了解并重塑用户需求。然而，交叉行业数据共享需要平衡太多企业的利益关系，如果没有中立的第三方机构出面，协调所有参与企业之间的关系、制定数据共性及应用的规则，将大大限制大数据的用武之地。权威第三方中立机构的缺乏将制约大数据发挥出其最大的潜力。
第三、大数据结论的解读和应用。大数据可以从数据分析的层面上揭示各个变量之间可能的关联，但是数据层面上的关联如何具象到行业实践中？如何制定可执行方案应用大数据的结论？这些问题要求执行者不但能够解读大数据，同时还需深谙行业发展各个要素之间的关联。这一环节基于大数据技术的发展但又涉及到管理和执行等各方面因素。
在这一环节中，人的因素成为制胜关键。从技术角度，执行人需要理解大数据技术，能够解读大数据分析的结论；从行业角度，执行人要非常了解行业各个生产环节的流程的关系、各要素之间的可能关联，并且将大数据得到的结论和行业的具体执行环节一一对应起来；从管理的角度，执行人需要制定出可执行的解决问题的方案，并且确保这一方案和管理流程没有冲突，在解决问题的同时，没有制造出新的问题。这些需求，不但要求执行人深谙技术，同时应当是一个卓越的管理者，有系统论的思维，能够从复杂系统的角度关联地看待大数据与行业的关系。此类人才的稀缺性将制约大数据的发展。

㈥ 谈谈大数据带来的影响有哪些

大数据的应用很广泛，每行每业几乎都会涉及到大数据技术来分析数据回。大数据分析答数据可以更加精准的描绘目标用户画像，更加清晰的了解到目标用户的行为习惯，帮助企业等制定高效的营销策略，这样更加便利了企业对自身和产品的优化。

㈦ 大数据分析的作用和影响

1、大数据分析对互联网的作用。
随着移动互联网技术的发展,利用手机终端接收新闻、听音乐、看电视是众多消费者的第一选择.营销者想要在激烈的市场竞争中占据一席之地,就需要对海量用户数据进行挖掘分析,发现用户的个性喜好,从而对用户的消费行为进行准确把握。
2、大数据分析对电商的作用。
对于电子商务行业来说，数据分析职位在企业内部是非常重要，营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分来来发现企业内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。
3、大数据分析对金融的作用。
数据技术对金融行业的影响巨大，金融业对信息系统的实际应用前景还是非常大的，金融业对信息系统的实用性要求很高，且积累了大量的客户交易数据。目前金融业主要信息需求是客户行为分析、防堵诈骗、金融分析等。
4、大数据分析对其他行业的作用。
大数据分析可以进行人流、车流量等统计，使旅游行业得企业公司可以更好地了解用户的的想法和需求;数据分析可以帮助电信行业进行增值业务推荐和新套餐科学定价分析;数据分析可以帮助房地产行业做出投资决策建议等等。

㈧ 如何看待大数据在公共危机中的应用取决于哪些影响因素

大数据（BIGDATA）背景下，由于海量数据和信息传播交互的新模式和新特点给传统的政府公共危机管理带来了全新的挑战，但是同样也为政府解决公共危机提供了全新的解决手段。大数据所带来的公共危机挑战不同于以往的传统信息媒体时代的挑战，政府如果足够重视大数据的巨大影响，利用大数据手段来分析、预测、解决公共危机，与社会民众做好数据交互，就能以此为契机，将我国的公共危机治理水平提上一个全新的层次。
大数据；公共危机；政府
随着自媒体的深入发展以及移动智能终端设备的广泛普及，信息对整个社会的影响逐步提高直到如今达到一种绝对重要的地位。进入21世纪以来，以全体、混杂和相关关系为特点的大数据时代的来临对政府及官员的公共关系管理带来前所未有的挑战。掌握大数据时代公共危机管理的特征及策略，对于推动建立职能科学的政府，全面推行“四个全面”战略具有十分重要的意义。
一、基于大数据环境下的政府公共危机管理特征分析
“大数据”概念最早出现于《大数据时代》，该书由数据科学研究权威人物维克托•迈尔•舍恩伯格和肯尼斯•库克耶编写，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。当前我国正处于社会转型期，公共处于多发状态，大数据背景下公共危机呈现出如下特征：
1.信息传递复杂化趋势。随着大数据时代的到来，信息传播有四个显著特点，一是多样化且十分丰富的传播路径，二是低廉的传播成本，三是快速的传播速度，四是数量大、分散广的信息传播主体。因此，当公共危机发生时，相较于传统媒体，大数据时代下信息在新媒介上的传播速度十分快，另外移动终端已经广泛运用到社会群体中，现今社会人人都可通过移动终端快速接受信息和传播信息，进一步加快了信息的传播速度。大数据时代给公共危机的控制方面带来新的挑战的难题。而在这种情况之下，我国政府由于网络信息假设的滞后和公共危机预案体系的不完备，在公共危机发生时往往后知后觉，容易造成较大的损失。
2.信息多元化传递致与政府信息权威性下降并存。在传统媒介时代，政府掌控着有限的信息传播渠道，且社会信息交流水平较低，政府因而能够相对有效控制信息的传播，但伴随着移动互联终端的普及和自媒体趋势的发展，使得信息传播呈现多元化。在这种情况下，缺少准确的权威信息的导向，舆论民情呈现出

㈨ 大数据行业的发展受什么因素影响

数据爆炸式增长，大数据行业市场规模持续扩大

当前网民增长进入了一个相对平稳的阶段，互联网在易转化人群和发达地区居民中的普及率已经达到较高水平，下一阶段中国互联网的普及将转向受教育程度较低的人群以及发展相对落后地区的居民。目前，随着移动互联网的繁荣发展，移动终端设备价格更低廉、接入互联网更方便等特性，为部分落后地区和难转化人群中的互联网推广工作提供了契机。

截至2020年6月，我国网民规模达9.4亿，较2019年底增长4000万，互联网普及率达67.0%，较2019年底提升3.7个百分点。其中手机网民规模达9.32亿，网民中使用手机上网的比例为99.2%，较2020年3月基本持平。

2020年上半年，我国互联网产业展现出巨大的发展活力和韧性，克服了新冠肺炎疫情带来的冲击和困难，在数字基建、数字经济、数字惠民和数字治理等方面取得了显著进展，成为我国应对新挑战、建设新经济的重要力量。

密集出台的大数据政策表明国家大力推动的意愿，环保部、国务院办公厅、国土资源部、国家林业局、煤工委、交通运输部、农业部的细则侧重指引垂直行业的落地。在政策的推动下，大数据加快了向各行业中的普及，并已全面从理论研究迈向实际应用，通过实际的经济效益实现，带动更多的行业开启大数据应用探索。

具体从产业来看，互联网、金融、通信、安防等产业目前与大数据融合情况较好，交通、能源、工业等也在快速应用大数据。以工业为例，工业大数据产业规模到2019年有600多亿，到2020年，复合增长将达到50%以上，研发设计、生产、供应链、销售、运维等领域数据量越来越大。而医疗行业大数据在某些点上用得不错，但是要真正替代人，路径还比较长。

——以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。