大数据产生的经济效益

❶ 大数据的经济价值体现在哪些方面

数据基础系统工程和应用系统工程。

发展大数据的关键，是要有获得数据的能力和方法，专获得的数据不仅属要及时、完整、准确地存储下来，而且要及时、完整、准确地传输到数据需求者。有了数据，还必须有足够的计算能力。

因此基础系统工程包括了数据采集、汇聚、传输、存储、计算资源、大数据应用平台、云计算平台、数据资源池、数据分析挖掘工具软件、数据产权管理、数据标准体系、数据安全体系等。

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注意事项：

1、对企业现有数据情况深入摸底，确定客户相关数据在各业务系统中的情况（分布/数据属性/关联性/数据质量等）

2、通过在各业务部门调研和访谈方式，以及用户研究的发展趋势，确定企业各部门未来的应用总体需求目标，并抽象为相关对客户属性/标签的需求。

3、在前两步工作的基础上，通过用户研究人员与大数据架构/分析人员的合作，完成相关的总体设计。

4、数据涉及的内部业务系统众多，而且开发商往往不同，加上各系统通常又被不同业务部门管理。 因此，从各部门各业务系统整合数据，要牵扯多方(管理方、开发方)的部门权限、利益和精力。相关的协调/推进通常比较低效。

❷ 大数据对信息产业、经济领域的影响

大数据对信息产业、经济领域的影响
大数据的热潮兴起于新一代信息技术的融合发展，物联网、移动互联网、数字家庭、社会化网络等应用使得数据规模快速扩大，对大数据的处理和分析的需求日益旺盛，推动了大数据领域的发展。反过来，大数据的分析、优化结果又反馈到这些应用中，进一步改善其使用体验，支撑和推动新一代信息技术产业的发展。
同时，大数据将加速信息技术产品的创新融合发展。大数据面临着有效存储、实时分析等挑战，必将对芯片、存储产业产生重要影响，将推动一体化数据存储处理服务器、内存计算等产品的升级创新。对数据快速处理和分析的需求，将推动商业智能、数据挖掘等软件在企业级的信息系统中得到融合应用，成为业务创新的重要手段。
大数据对经济领域的影响
大数据作为一种重要的战略资产，已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还有利于推动国民经济发展。麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据可以每年提高劳动生产率0.5—1个百分点。
在《软件与信息服务研究》中指出，在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策。事实表明，电子商务集团阿里巴巴就从其掌握的大量交易数据中更早发现了国际金融危机的到来，而其基于每天实时交易数据提供的数据分析，也为制定并实施经济政策提供了重要参考。联合国发起的“全球脉动”（GlobalPulse）项目，使用自然语言解密软件分析社交网站和文本消息中的信息，从而帮助预测某个地区的失业率、支出削减或是疾病爆发等现象，目标在于利用数字化的早期预警信号来提前指导援助项目，以阻止某个地区重新陷入贫困等困境。
而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。一是增加收入。零售商可通过对海量数据的实时分析掌握市场动态并迅速做出应对，通过精准营销增加营业收入；二是提高效率。在制造业，通过整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实行并行工程，可以显著缩短产品上市时间并提高质量；在市场和营销方面，大数据能够帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品来满足自身的需求，提高附加值。三是推动创新。企业可从产品开发、生产和销售的历史大数据中找到创新的源泉，从客户和消费者的大数据中寻找新的合作伙伴，以及从售后反馈的大数据中发现额外的增值服务，从而改善现有产品和服务，创新业务模式。

❸ 大数据能给我们带来什么价值呢

大数据的价值体现在以三方面：

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。

大数据技术主要包括以下作用：

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。

❹ 大数据平台的目的和意义，其主要内容和能达到的经济利益和社会效益是什么

大数据抄平台袭：是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。

大数据平台是为了满足企业对于数据的各种要求而产生的。

大数据平台的功能：

1、容纳海量数据

2、速度快

3、兼容传统工具

4、利用Hadoop

5、为数据科学家提供支持

6、提供数据分析功能

❺ 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据量大是大数据具有价值的前提。

当数据量不够大时，它们只是离散的“碎片”，人们很难读懂其背后的故事。随着数据量不断增加，达到并超过某个临界值后，这些“碎片”就会在整体上呈现出规律性，并在一定程度上反映出数据背后的事物本质。

这表明，数据量大是数据具有价值的前提，大数据具有大价值。大数据的“大”是相对的，与所关注的问题相关。通常来说，分析和解决的问题越宏观，所需要的数据量就越大。

2、数据关联是大数据实现价值的基础。

运用大数据解决的问题通常涉及多部门、多领域、多个体、多视角，单纯的数据量的积累不一定能让人认识事物的全局，只有将不同侧面、不同局部的数据汇聚起来并加以关联，才能产生对事物的整体性和本质性认识。

数据汇聚使数据可能产生价值，数据关联使数据实现价值，因此必须推动数据开放共享。政府、企业是大数据的主要拥有者。要推动大数据转化为发展动能，就要保障数据供给和合理合法开放共享。

3、计算分析使大数据最终产生价值。

大数据通常价值巨大但价值密度低，很难通过直接读取提炼价值。只有通过综合运用数学、统计学、计算机等工具进行大数据分析，才能使大数据产生价值，完成从数据到信息再到知识和决策的转换。

大数据价值链包括数据采集、流通、储存、分析与处理、应用等环节，其中分析与处理是核心。如果只存储不分析，就相当于只买米不做饭，产生不了实际效益。

当前，我国大数据产业在某些环节（如储存）过于集中，有产能过剩之虞，但在分析与处理环节的产能又严重不足，这应引起关注。还要看到，传统用于分析数据的统计学方法和数据挖掘方法对于大数据并不适用，必须重建大数据的统计学基础、计算基础与数据挖掘方法基础。

4、广泛使用使大数据效益倍增。

大数据及其产品具有易复制、成本低、叠加升值、传播升值等特点，能够被广泛、重复、叠加使用，具有较高的边际效用和正外部性。同一组数据不仅可以在合理合法的前提下以较低成本提供给不同使用方，使单一数据服务多个主体。

而且还可以针对不同目的、使用不同方法进行分析，使单一数据产生多样价值。因此，大数据能够一次投入、反复使用，产生倍增效益，有利于提升各行各业应用数据解决困难和问题的能力。

5、大数据是新型生产要素和重要的基础性战略资源，蕴藏着巨大价值，经过深入挖掘并加以应用，能够有力推动经济转型发展，重塑国家竞争优势，提升国家治理现代化水平。

大数据是能够靠制度、积累、科技撬动的，因而可以成为欠发达地区异军突起的发展驱动力。大数据具有通用技术性，可以广泛而深入地应用于企业生产、政府管理和社会治理、民生改善等各个领域。

产生难以估量的价值和效益。各级领导干部、企业家、创业者乃至全民都应形成大数据思维，提高自觉、合法、有效利用大数据的意识，增强利用数据推进各项工作的本领，使大数据在经济社会发展中发挥更大作用。

❻ 大数据对经济社会生活的影响

最明显的经济效益是：降低成本、提高收益
通过大数据技术，企业可以更好的了解市场和内发现自身存在的问题容，制定相关的措施去解决这些问题，数据分析可以帮助企业明确业务组成，减去不必要的部分，降低成本、提高收益。
比如，大数据为美国的医疗服务业每年节省3000亿美元，为欧洲的公共部门管理每年节省2500亿欧元，为全球个人位置数据服务提供商贡献1000亿美元，帮助美国零售业净利润增长60％，帮助制造业在产品开发、组装等环节节省50%的成本。