大数据变革世界的关键

㈠ 大数据时代数据使用的最关键是

大数据时代数据使用的关键是数据再利用。

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、互联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。

企业内部的经营信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，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。

大数据时代的影响：

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。

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

㈡ 大数据时代三个“关键词”

“十三五”时期，实施国家大数据战略，就是把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。落实这一决策部署，要做的工作很多，其中，面向全社会普及大数据常识，既是打基础的工作，也是必不可少的环节。本文将围绕大数据时代三个“关键词”，做些必要阐释。

关键词1

数据化：信息社会的重要标志

数据化有狭义和广义之分。从狭义看，数据化是指将事物及其运动转化为可识别信息的过程。从广义看，数据化是指利用基础数据全面认知并优化改造客观世界的过程。数据是一种客观存在，把这些客观存在的数据找出来，就是数据化的过程。如何有效获取数据？其重要手段就是利用大数据，这本身也是数据化的集中体现。

大数据不同于小数据。相对于大数据而言，过去我们熟悉的标准化统计数据就是小数据。大数据之所以在网络时代快速发展，是因为有一系列幕后的推动力量，包括摩尔定律的作用、互联网与移动互联网的发展，以及社交网络、传感设备、智能终端、智能制造的出现等，正是这些力量促使了大数据爆发性增长。从种类上看，大数据不仅包括传统的统计数据，还包括实时、连续发生的交易数据、行为数据、传感数据，等等。其基本特点是多杂碎快。

大数据之所以重要，是因为它能做很多过去的小数据做不了的事情。大数据的作用可以简单归纳为5个效应：一是识别效应，它可以识别身份、位置、状态、真假；二是重现效应，它可以再现过去的场景，实现过程的追溯；三是关联效应，通过对数据的相关分析、联想分析、聚类分析，可以找出事物之间的联系；四是溢价效应，大数据的应用可以产生新的数据，有利于发现事物变化的内在规律；五是预测效应，利用大数据可以对经济、天气、灾害、疾病以及人类的行为进行预测分析。

数据化是信息社会的重要标志。人类经过农业社会、工业社会，现在已经进入了信息社会。信息社会一定是高度信息化的社会，也一定是高度数据化的社会。尤其是大数据技术的出现，使过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，这标志人类在寻求量化世界的道路上前进了一大步，人们认识世界的能念胡力有了空前提高。就像我们现已熟知的定式、公理、公式，客观上早就存在，一经被人发现就变得非常有价值，成为我们行动的利器。数据也是这样，过去我们没有技术和手段，不能大量发现和捕捉到它。现在我们有了大数据技术，就离发现事物的本质及其变化规律更近了。所以说，有了大数据，所有可以数据化的信息都被数据化了，人类认识和改变世界的能力也就大大提升了。

关键词2

升维：数据化能力决定竞争能力

“升维”一词来自于科幻作家刘慈欣的小说《三体》。在这里借用这个词汇想表达的是，人类从农业社会、工业社会到信息社会，就是一个不断升维的过程。对于农业社会而言，工业社会就是升维。对于工业社会来讲，信息社会就是升维。信息社会与工业社会之间的竞争，不是在一个维度，更不在一个层次。

信息革命已经将人类带进了信息社会。所谓信息社会，就是建立在工业社会之上，全面实现信息化，并体现出以人为本、可持续和包容发展理念的新型社会。今天的中国，正处在重要转型期。虽然我们面临许多困难和挑战，但在创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念引领下，新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化和绿色化进程势必持续向前。因此，当工业社会升维到信息社会时，我们的城镇和乡村也会随之加快信息化进程。

仅以城市为例，工业化城市升维到信息化城市，而信息化城市的重要标志之一，就是高度数据化。城市的基础设施、经济、社会、政务、生活等都将在“升维”的过程中实现高度的数据化。概括地讲，就是一切都将“用数据说话，靠数据决策仔没拦，依数据行动”。信息革命是推动城市数据化的主要动力。我认为，未来的推动力将会来自以下几个方面：一是信息化，全球经济发展的推动力；二是网络化，连接一切；三是宽带化，“极速”宽带不是梦；四是智能化，智能产品、智能工厂大量涌现；五是服务化，服务环节创造的价值可以占到90%以上；六是社会化，管理运营的社会化；七是生态化，从价值链向生态圈转型；八是平台化，企业运营、政府治理都将平台化。围绕上述发展趋势，决定城市竞争力的核心要素，将包括：数据采集能力、数据处理能力、数据传播能力、数据利用能力、数据安全能力等。未来城市之间的竞争将体现为数据化能力之间的竞争。

关键词3

数据开放：大数据察竖战略的突破口

实施国家大数据战略，关键在于推进数据资源开放共享。推进大数据战略，并不需要政府花钱大量补贴和建立这一领域的新兴产业，只需加快政府数据开放共享，就能催生一个重要的新增长点——新型的服务业。建立大数据的基础设施，可以让经济增长潜力迅速迸发出来，这是因为公司可以用这些数据创造价值，进而可能创造新的服务行业。数据已经在那儿了，开放没有什么成本，赢得的却是新的发展机会。

需要说明的是，大数据战略中的数据开放，与我们常说的信息公开有所不同。以往的信息公开往往是政府将加工好的信息放到网上去，而数据开放则强调开放更多的基础数据，比如，交通大数据、通信大数据等。让基础数据流动起来，才能够真正释放其应有的价值，才能够通过这些数据去整合资源，创造出新的商业模式和新的业态。近年来，霍营北大青鸟发现国内已有不少城市和企业开展了类似的数据开放应用活动，通过数据开放产生经济和社会价值的实践，让人们逐渐认识到数据的价值和数据开放的重要性。总之，信息社会已经来临，现在的行动，决定未来。

㈢ 大数据发展五大关键要素

大数据发展五大关键要素
目前，大数据正成为推动企业效率提升和管理变革的强大力量，一些企业正利用互联网与物联网等带来的海量数据，通过挖掘、分析与业务应用，赢得优势。它正成为经济繁荣的催化剂，在美国，大数据已经被提到了国家战略的高度。但如何发展大数据呢？从新加坡的经验来看，政府在其中起到关键性的作用。
新加坡政府抓住了大数据发展的五大关键要素：基础设施、产业链、人才、技术和立法。它在其中发挥了关键角色，尤为值得一提的是，这五个要素是普通企业所做不到的，而新加坡政府正好填补了企业的短板。
大数据基础设施方面：一个国家在信息和存储等方面的基础设施，决定了大数据时代的海量数据能否汇集、传达，存储和应用。为了为大数据的发展提供良好的基础，新加坡在基础建设投资方面毫不吝啬。新加坡是世界十大高速网络架构之一，并承载了东南亚地区半数以上的第三方数据中心储存量。新加坡已确立其作为全球数据管理枢纽的地位，汇集了东南亚超过50%的商业数据托管及中立运营商数据中心。
大数据产业链方面：在大数据产业链中，横跨了包括数据提供者、存储商、分析和挖掘商，以及应用企业等。对于企业，往往只有应用能力，却缺乏获得、存储和分析与挖掘大数据的能力。而在这方面，当然要依靠产业链中相应的服务商，但政府在产业链建设中发挥了关键性的作用。
在数据挖掘方面，鼓励大学设立数据挖掘和分析平台，2012年，新加坡管理大学（SMU）推出的“Livelabs”创新平台，旨在增强新加坡在消费者和社会行为领域的数据分析能力；鼓励企业设立数据分析中心，一些企业通过在新加坡设立数据分析中心，洞察亚洲市场需求，已成功地实现了区域市场业务的拓展。2011年，劳斯莱斯（Rolls-Royce）与新加坡科技研究局（A*STAR）下设的高性能计算研究院合作成立了计算工程实验室，在智能数据分析领域进行合作研究。
新加坡信息通信研究院（I2R）拥有全亚洲最大的数据挖掘团队之一。
承担数据提供者角色，主动披露政府掌握的数据，在大数据建设中，这一点至关重要，因为毕竟政府是最大的数据拥有者。但是让政府能够主动开放自己的数据，并不是一件容易的事，而新加坡政府却做到了这一点。新加坡土地管理局（Singapore Land Authority）研发的电子地图（OneMap），就为基于位置的服务（LBS）的企业提供了开放数据平台。
新加坡陆路交通管理局则通过公共数据开放计划开放新加坡交通数据，鼓励企业甚至是个人开发提升公共交通效率的应用软件。
新加坡环境局（NEA, National Environment Agency）与多家企业合作，研究如何收取降雨量，并通过掌握不同地区环境的数据，来预测哪个地区接下来会爆发热带地区可能产生的疾病。
大数据人才方面：目前企业应用大数据过程中往往最缺少数据人才，培养数据人才要充分发挥政府的作用。为了成为全球领先的数据分析中心，新加坡政府在这方面的努力可谓不遗其力。
它与企业以及本地高等院校开展合作，确保毕业生获得必备的专业知识和技能。目前，新加坡在数据分析领域开设了4个硕士课程以及5个本科课程，提供侧重于具体行业应用的多学科研究方法。
在新加坡经济发展局的协助下，亚洲顶尖学府新加坡国立大学（NUS）和IBM将开展合作，共同成立新加坡国立大学商业分析中心。该中心旨在帮助在校学生以及在职人员提升商业分析领域的最新职业技能，为未来数据分析工作打好基础。
大数据技术方面：大数据存储、分析和挖掘技术与产品往往需要巨大投资，但是一般的企业无法承受这样的投资，此时政府的作用就尤为重要。而新加坡在其中，从来就没有缺位。
信息通信研究院（I2R）与中国搜索引擎巨头网络在东盟自然语言技术开发领域进行合作。这一技术如被普遍应用，将为企业进军新兴的东盟市场创造空前机遇。此外，数据分析会被应用在分析社会认知领域。新加坡高性能计算研究所（IHPC）是率先开发此项技术的研究所之一。通过对人们第一印象的建模研究，企业可以更好地了解亚洲消费者。这项技术能够帮助企业预测消费者对新产品的反馈。
在立法方面：大数据的发展总是伴随着与个人隐私权的冲突，而能否通过立法明确保护个人隐私权是大数据能否良性发展的关键，而新加坡在这方面做得很充分。新加坡于2012年公布了《个人资料保护法》（PDPA）。《个人资料保护法》作为一项较为宽松的立法，旨在防范对国内数据以及源于境外的个人资料的滥用行为。该法案的出台使公民得以进一步了解个人资料的使用途径；同时，在进行个人信息处理的过程中，也加强了企业与客户之间的信任程度。
新加坡在收集、存储大量数据的基础上，对数据进行有效的分析与应用，从中获得经济价值。到2017年底，预计数据行业将为新加坡经济贡献十亿新元的增值，并培养2,500名跨领域数据分析专业人才。
而所有这一切在于新加坡对于大数据的战略定位，对于自然资源稀缺的新加坡而言，“利用数据作为资源”是非常好的选择，新加坡经济发展局资讯通信与媒体业执行司长吴汭刚认为，“对于新加坡，数据就是未来流通的货币，而我们目前所做的就是将新加坡打造成全球数据管理中心，从而有能力与企业合作，将数据的潜在价值转化为可见的商业利润。”

㈣ 大数据是促成智慧城市变革的关键

大数据是促成智慧城市变革的关键“十三五”规划建议明确提出，“十三五”我国将支持绿色城市、智慧城市、森林城市建设和城际基础设施互联互通。业内认为，这意味着在“十三五”期间，中国将进入智慧城市2.0时代。
“未来智慧城市的市场空间将非常巨大。”微软全球资深副总裁、大中华区董事长兼首席执行官贺乐赋在由中国经营报主办的“互联网 ”——2015智慧城市暨中国新型城镇化高峰论坛上表示，到2020年，全球70%的人口将生活在城市，而现在全球在城市生活的人口比例仅为50%；届时，中国将有超过200个人口规模达到百万的城市，而现在欧洲超过百万人口规模的城市只有几十个，所以未来智慧城市的市场空间将非常巨大。
事实上，无论是中央还是地方，我国已经出现很多的智慧城市政策性文件。住建部和科技部截至目前已经联合发布三批国家智慧城市试点名单，试点城市接近300个。而相关调研机构指出，其实在国家“试点”体系之外，中国85%以上的城市都在进行智慧城市建设，但系统割裂、数据源封闭。IDC近日也指出，智慧城市是新型城镇化建设的最佳模式，在“十三五”期间将大有可为。
据国家统计局数据显示，中国常住城镇人口已接近7.5亿人，城镇化率为54.7%。到2030年，我国城镇化率将接近70%，未来越来越多的人将生活在城市中。但专家认为，建设什么样的城市、怎样建设城市则需要很好地思考。
中国社会科学院学部委员、中国区域经济学会会长金碚认为，互联网大数据则是促成智慧城市变革的关键之一。
当前，信息通讯等高新技术迅猛发展，移动终端迅速增长，云计算、大数据、互联网等新技术突飞猛进，诸如一卡通、移动APP、智慧气象、卫星导航、政务云、远程医疗、生物识别技术……这样的智慧生活方式，早已成为公众的一种生活常态。我们已进入以互联网为标志的信息时代，这些技术的发展和进步客观上为城市建设和管理提供了构建未来智慧型城市管理模式。
未来，将有数以亿计的联网设备，这些设备将形成难以估量的庞大数据，基于庞大数据的智能分析和利用，才能促成最终的智慧城市。

㈤ 大数据变革世界的关键资源

大数据变革世界的关键资源

工信部部长苗圩在人民日报发文称，进入21世纪，由信息技术和互联网所引发的新一轮科技革命和产业变革更加深刻地诠释着人类进步的征程。其中，最具时代标志性的标签非大数据莫属，它好比是21世纪的石油和金矿，是一个国家提升综合竞争力的又一关键资源。

文章指出，当前和今后一个时期，创新、变革、融合成为产业发展主旋律，蕴藏巨大发展机遇。随着我国经济发展进入新常态，无论保持经济中高速增长、促进产业迈向中高端水平，还是营造大众创业、万众创新的发展环境，大数据都将充当越来越重要的角色，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。

原文如下：

人类文明进步的每个阶段都有一张最具代表性的历史标签：19世纪是煤炭和蒸汽机，20世纪是内燃机、石油和电力。进入21世纪，由信息技术和互联网所引发的新一轮科技革命和产业变革更加深刻地诠释着人类进步的征程。其中，最具时代标志性的标签非大数据莫属，它好比是21世纪的石油和金矿，是一个国家提升综合竞争力的又一关键资源。

大数据既是一类数据，也是一项技术。作为数据，它呈现容量大、增长速度快、类别多、价值密度低等特征；作为新一代信息系统架构和技术，它能够对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储，并进行关联性分析。大数据通过数据整合分析和深度挖掘，发现规律、创造价值，进而建立起从物理世界到数字世界和网络世界的无缝链接。大数据时代，线上与线下、虚拟与现实、软件与硬件重叠交错、跨界融合，将重塑我们的认知和实践模式，开启一场新的产业突破与经济转型。

我们正处于大数据变革的时代。移动互联网、智能终端、新型传感器快速渗透到地球的每一个角落，人人有终端、物物可传感、处处可上网、时时在链接，数据增长速度用几何式增长甚至爆发式增长都很难形容得贴切。有机构预计，到2020年全球数据使用量将达到约44ZB(1ZB=10万亿亿字节)，将涵盖经济社会发展各个领域。由此产生的革命性影响将重塑生产力发展模式，重构生产关系组织结构，提升产业效率和管理水平，提高政府治理的精准性、高效性和预见性。毋庸置疑，大数据将创造下一代互联网生态、下一代创新体系、下一代制造业形态以及下一代社会治理结构。

大数据还将改变国家间的竞争模式。世界各国对数据的依赖快速上升，国际竞争焦点将从对资本、土地、资源的争夺转向对大数据的争夺，重点体现为一国拥有数据的规模、活跃程度以及解析、处置、运用数据的能力，数字主权将成为继边防、海防、空防之后又一个大国博弈领域。各主要国家已认识到大数据对于国家的战略意义，谁掌握数据的主动权和主导权，谁就能赢得未来。新一轮大国竞争，在很大程度上是通过大数据增强对世界局势的影响力和主导权。

经过多年努力，我国已拥有全球最多的互联网用户和移动互联网用户、全球最大的电子信息产品生产基地、全球最具成长性的信息消费市场，培育了一批具有国际竞争力的企业。庞大的用户群体和完整的经济体系积累了丰富的数据资源，而工业互联网将进一步激发大数据发展的潜力，不断拓展信息产业新蓝海。

当前和今后一个时期，创新、变革、融合成为产业发展主旋律，蕴藏巨大发展机遇。随着我国经济发展进入新常态，无论保持经济中高速增长、促进产业迈向中高端水平，还是营造大众创业、万众创新的发展环境，大数据都将充当越来越重要的角色，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。

2015年是我国建设制造强国和网络强国的关键之年，国家制定发布了《中国制造2025》和“互联网+”行动计划，极大地激发了全民创新创业的热情，也明确了大数据发展的战略方向。日前，国务院常务会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，强调开发应用好大数据这一基础性战略资源。应按照建设制造强国和网络强国的战略部署，加强信息基础设施建设，提升信息产业支撑能力，构建完善以数据为核心的大数据产业链，推动公共数据资源开放共享，加快推动核心技术、应用模式、商业模式协同创新发展，将大数据打造成新常态下经济提质增效升级的新引擎，为经济发展和社会进步提供更加有力的支撑。

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㈥ 互联网大数据正在成为什么的关键力量

助推经济转型。
大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。大数据被称作21世纪的“钻石矿”，是国家发展重要的战略资源，正在深刻改变着我们的生活。大数据是信息通信技术发展积累至今，按照自身技术发展逻辑，从提高生产效率向更高级智能阶段的自然生长。无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据。

㈦ 为什么说大数据是变革世界的关键资源

当今是信息时代
信息在竞争中占据重要位置
因此需要重视大数据

㈧ 大数据时代的几个关键词是什么

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

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（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

(8)大数据变革世界的关键扩展阅读：

大数据的精髓：

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。

A、不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制)；

B、不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；

之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力；

C、不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。