大数据特质

Ⅰ 贵阳在发展大数据，那到底什么是大数据呢

互联网的时代，大数据变得越发火热，人人都谈大数据，但大数据究竟是什么呢？

引用IBM公司的大数据5V理论，来对大数据进行详细梳理：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）、Value(价值)以及Veracity（真实性）。

5、Veracity（真实性）

真实性就是我们常说的数据质量。譬如我们在分析天猫电商数据时，可以看出有些数据其实是刷单的数据，并不能反映真实的用户需求，所以这些数据必须被舍弃。想想一下，如果大数据都是这样的数据的话，还有什么价值可言呢。因此，我认为真实性才是大数据最应该具备的特质。

Ⅱ 大数据应用与非传统安全威胁治理

大数据应用与非传统安全威胁治理
大数据是一种海量的数据状态和储存技术，能够有效集成众多领域的信息资源，通过对其分析处理和应用，可以产生价值巨大的产品和服务。事实上，大数据分析应用于防范非传统安全威胁在欧美国家早有例证。比如，美国国家海洋和大气管理局利用大数据方法协助进行气候、生态系统、天气的研究；“谷歌流感趋势”工具使用经过汇总的谷歌搜索数据来估测流感疫情，有效实施对疾病爆发的跟踪和处理。
之所以说大数据助力于非传统安全威胁治理，主要原因有如下几方面：第一，大数据呈现事物之间的相互关联性，即显示研究对象与他事物之间的相互关系，而这一特点恰与协同应对非传统安全威胁的理念和联动治理的实践契合。第二，大数据使获取足够大的样本数据乃至全体数据成为可能，这为决策者掌握更全面的信息或更有力的证据、增强应对非传统安全威胁的决策科学性提供了充分条件。第三，大数据具有显著的预测功能，可根据现有数据信息预测未来可能发生的事件，并提前做好预案。第四，大数据卓越的数据获取能力及网络化获取方法，能实现跨区域、跨平台的海量数据链接，并能采用可视化形式呈现数据，极大地便利了一些动态的复杂问题处理。以上分析可见，大数据的特质，内在地契合人类治理非传统安全威胁的逻辑需要。因此，有理由认为，大数据应用对于治理纷繁复杂的非传统安全威胁大有可为。鉴于大数据已经成为信息社会日益重要的资源，建设和应用大数据、提高政府应对非传统安全威胁的能力，已成为当务之急。
认知大数据的内在特性及现实应用困境，把握大数据服务非传统安全威胁治理规律
尽管大数据被称作“渗透到当今每一个行业和业务职能领域的重要生产因素”，或者说是“推动政府决策科学化、民主化及增强政府治理能力的重要手段与途径”，但是，如若不深度认知大数据的内在特性、现实应用困境并采取相应对策，也很难做到充分应用大数据优势服务于应对非传统安全威胁的治理。
大数据的内在特性主要表现在以下几个方面：一是大数据的有效性依赖于数据的真实性。大数据处理，首要的是获取和记录数据，如果获取和记录的数据不真实或有缺陷，则大数据就不足为“据”。二是大数据多以非结构化呈现，混杂性突出，若不进行技术操作和处理则不能使用。三是大数据被认为“长于分析相关关系而非因果关系”。如同所言，大数据寻找事物之间的相关性，不能准确告诉人们某件事情为何发生，而是提醒人们什么事情正在发生。但基于这一点，我们不可以断定大数据是对因果关系理论意义的否定。对大数据内在特性的认知，其意义在于深刻把握大数据规律，以便更好地应用大数据服务于现实生活。
此外，利用大数据应对非传统安全威胁的治理，还需关切大数据的现实应用困境。一是大数据应用存在数据开放性、共享性与安全性的矛盾。目前许多领域都迫切需要实现国家间数据信息开放、共享，但如何在开放、共享中确保数据安全，这是大数据使用中较难平衡的现实困境。数据主权原则与全球互联互通建设存在一定的冲突。二是大数据存储孤岛林立、闲置现象突出，数据应用水平低。当下虽然企业和政府手中都有大量的基础数据存储，但彼此数据不互通共享，也不重视数据分析和应用，特别是目前国内政府部门“数据孤岛”普遍存在，造成数据闭锁、闲置，处理粗放，可使用性差。三是大数据分析薄弱，复合型人才缺乏。当下我国大数据应用尚处于探索阶段，能够直接从事大数据分析和应用的创新人才严重不足，这很大程度上成为制约大数据应用于政府治理事务的瓶颈。
应用大数据提升政府治理非传统安全威胁的能力
大数据时代已经到来，应用大数据提升政府治理非传统安全威胁的能力，势在必行。
第一，建设统一的、共享的数据信息平台，刻不容缓。这不仅因为数据本身的价值在于被使用，开放和共享是大数据“质”的要求，而且建设统一、开放数据信息平台，也是打破“数据孤岛”和“信息封锁”困境、推进国际合作以及动员民众参与防范非传统安全威胁治理的必要途径。建立统一、共享的数据信息平台，加快推进公共数据资源向社会开放，也是政府提供面向社会的公共服务的需要。
第二，树立大数据思维，积极探索应用大数据服务于治理非传统安全威胁的新途径、新方式。近年来，欧美国家在应用大数据治理非传统安全威胁，比如交通堵塞、流行病防治、环境污染等方面已有成功的经验可以借鉴；我国在社会舆情风险评估、空气质量检测等方面也有不少探索和尝试，但在应用大数据治理非传统安全威胁的手段和方式上仍有广阔的空间，有待挖掘和开发。比如，如何引入更多的大数据风控管理工具，保证消费金融业务成为稳健的长期信贷市场；如何利用生物传感器、生态遥感、大数据、云计算等技术，提高土地规划质量，以避免土地浪费与流失等。目前非传统安全威胁加重，并且与传统安全威胁相互交织，决策者必须借助大数据分析和应用，增强应对各种安全威胁的治理能力，换言之，大数据优势对于防范各种安全威胁能够有所作为。为此，探索应用大数据服务于应对非传统安全威胁的新途径、新方式，对防范金融风险、维持能源安全、粮食安全、信息安全等方面创新能力的提升，具有重要价值。此外，树立大数据思维，推进大数据应用，还需要强化数据源头管理，并且必须高度重视大数据技术分析及其专业技术人力资源的开发。
第三，着力推进数据开放与共享，并利用制度明示信息安全边界。伴随互联网技术的快速发展，利用信息网络的安全漏洞或后门窃取、倒卖涉密信息的事件频发，实施病毒感染、网络攻击以及恶意公开个人隐私、商业秘密的行为不止，这恰恰证明信息安全本身就是非传统安全威胁问题之一，因此，对于数据信息安全问题，迫切需要通过制度安排，明确数据安全的边界，制定国家层面的政府信息共享条例、实施细则及其数据保护法等，明确规定数据信息开放、共享的尺度。

Ⅲ 大数据是什么鬼，有用吗

存在即是合理。
大数据是高新科技产物，它与物联网，5G，人工智能并称为当版今和未来人类发展的四权大基本购成。数据就是信息，大数据是物质世界所有物质的存在，发展，内因，外因，变化规律，特质性能，主要构成，等一切，趋向，程度，状态的总合。大数据就是物质本身携带，发生，积累的一切信息。通过加工，整理，筛选，匹配，优化生成就的数据包，以供所有需求，满足对相关认知，调研，重视成鲜活的视角，从中发现新气象的智慧，评估，佐证，前瞻，解析。大数据在各行各业生活，生产，科研，经济，教学，中得到广泛应用。大数据是信息语言工具，是支撑物联网的生存的粮食，是5G的血液，是人工智能的神经，没有大数据的参与未来高科技发展如同人失去空气。

Ⅳ 贵阳在发展大数据，那到底什么是大数据呢

大数据，很容易让人从字面意思上误解成一群庞大的数据集合，虽然这是它蕴含的其中一个方面，但是真正正确的定义是，用常规的方式无法处理的庞大数据，需要使用新的技术手段，才能进行处理，从而获得更具有代表性的关键信息，更具有指导决策的能力。

简单的说就是，只能用新技术处理的，能用于提供很多关键性信息的庞大数据。

这一点是根据互联网时代发展而逐渐的兴起的。

因为互联网的存在，信息的收集，处理，储存越来越方便和快捷，以前人工用纸笔处理的数据量及其有限，而且存放和保存都很困难，这就导致了很多数据都不能保存下来。所以以前的数据都具有时间限制。

过了一定的时间就要进行处理，丢掉看似没用的数据，腾出空间去保存有用的近期数据，这样方式下，数据的量一直维持在一个可控的范围。

但是伴随着互联网的产生和发展，数据的种类越来越多，个人所记录的信息也呈几何倍数的增长，很多不知名的暂时看起来没有用的数据，在未来都有可能成为新行业产生的关键。

而更加方便的传播方式和储存方式，让数据的处理手段和积累的量不断增加。

这就是大数据产生的关键，因为旧的技术并不能完全处理这些积累的数据，所以急需新的技术去分析，处理这些庞大的数据集群。

所以大数据便应运而生。

而如今的大数据，虽然已经小有成就，但是追根究底也只是刚刚起步，很多事情和技术还没有发育成熟，需要我们更加努力的去克服。

Ⅳ 从事大数据行业需具备哪些特质

1. 数学能力较强的人
实际上在大数据领域，不管是什么方向，涉及比较多的学科知识大概就是数学，数学厉害的神童们，做软件开发也如鱼得水。
2.喜欢专研的人
为什么说从事大数据行业的人很多人都是喜欢专研的呢?因为不管是学习大数据还是从事大数据这个行业，都是需要会刻苦专研的，里面会涉及到很多重点难点，如果你自身带有刻苦钻研的特质，你会发现对于攻克难题你更能得心应手。所以其实，爱专研是大数据行业。
3.玩竞技游戏厉害的
程序员中其实有很多都是竞技游戏高手，或者曾经是。这说明，玩竞技游戏厉害的人确实适合大数据的，而且容易成为高手。或许这和其追求竞技的精神和思维的敏捷有关。当然还和爱动手有关。不过当然大部分的游戏迷却不是程序员，很多人都是把它当成一种业余爱好来进行。
 

Ⅵ 大数据技术在垂直旅游搜索中的应用

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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。由此可知：大数据就是指非结构化的数据，包括图片、视频、音频以及设备数据。大数据本身是一个现象而不是一种技术，伴随着大数据的采集、传输、处理和应用的相关技术就是大数据处理技术，是系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理技术。大数据的核心是预测结果。智慧旅游是指以云计算、物联网、互联网、下一代通信网络、高性能信息处理、智能数据挖掘等技术广泛的运用于旅游中，达到旅游信息基础架构与高
度整合的旅游基础设施的完美融合使得政府旅游管理部门、相关旅游企业和旅游者等可以做出更明智决策的旅游方式。
二．智慧旅游数据具备大数据的典型特质
（一）大数据的四个特质
大数据具备“4V”的特质，即：大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB（万亿字节，TB是Terabyte 的缩写，n.万亿字节）级别，跃升到PB（PB是Petabyte 的缩写,Petabyte是一种资讯计量单位，现今通常在标示网络硬盘总容量，或具有大容量的储存媒介之储存容量时使用。）级别；第二，数据类型繁多。包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。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，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。因此，“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
（二）智慧旅游数据分析
目前，旅游微博、微信、视频网站、社交网站等都产生以亿计的数据。这其中既包括在线旅游预订网站中用户的预订频率、价位，也包括旅游攻略网站中用户对酒店床垫软硬的评价、对旅游景点公共服务设施是否齐全的描述，这些信息可能是文字，也可能是图片或视频音频。还有景区、酒店自己内部管理所有的信息系统、视频监控系统、感知系统等所有智慧旅游系统所产生的大量数字、文字、视频数据。根据这些数据来源主要分为外部数据和内部数据，如下图：

智慧旅游大数据来源—外部数据

智慧旅游大数据来源—内部数据
综合以上可知：智慧旅游数据具备典型的大数据特质。旅游业经过多年的信息化战略发展，产生了体量巨大的结构化和非结构化的数据，这些数据类型繁多，价值密度低。
三．大数据技术在智慧旅游中的应用
相对于传统的数据库应用，大数据分析具有数据量大、类型多、价值密度低、处理速度快等特点。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。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现赢利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过“加工”实现数据的“增值”。智慧旅游的发展离不开大数据，依靠大数据提供足够有利的资源，智慧旅游才能得以“智慧”发展。由于智慧旅游的“智慧”体现在“旅游服务的智慧”、“旅游管理的智慧”和“旅游营销的智慧”。所以大数据技术在智慧旅游中的应用主要也在这三个方面。

Ⅶ 大数据把握变迁可以预测未来

大数据把握变迁可以预测未来

大数据是什么，有什么特点。我们看到大数据有四个特征：容量大、增长速度快、类别多、价值密度低。

具体来讲，互联网每天产生大量的互联网行为数据，这些大量的数据，从类别上看有结构性数据，非结构性数据。然后我们在谈大数据的时候很少注意到价值密度低。大数据不是万能的，怎样提炼，提炼纯度有多高，是50%，还是70%、或者是99%，这些因素都很重要。所以大数据只是原材料，这是对大数据基本的定义。

我们未来的发展可能就是数据时代的到来。大数据的未来，关系到是下一代互联网的基本生态，是下一代创新体系，以及下一代制造业的形态、下一代社会治理结构等等方面都跟大数据密切相关。这里面对于在国家的层面就特别重视，新华社9月5号的时候，报道李克强总理签批国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》。纲要强调要紧扣全面建成社会目标，科学编制十三五大数据的纲要。

11月17号，中共中央政治局常委、国务院总理李克强，组织召开了十三五的促进大数据发展行动纲要。这一块里面就越来越落到实处，大数据行为已经是国家层面的战略。

具体汽车行业而言，我们可以从宏观和微观两个层面分享下之前腾讯汽车和北京师范大学传播效果实验室一起推出的腾讯汽车指数，从2012年到2014年的时候，北京师范大学传播效果实验室帮助腾讯汽车做了腾讯汽车指数。 我们用了计划行为理论模型（TPP），TPP理论模型在管理学里面是研究互联网产生行为的预测比较好的理论模型。指数可以在宏观上预测整个汽车行业的变化，趋势是怎么样的，每个月会提交一份整个大盘的走势，就像我们上证指数或深指的预测；第二，可以看出细分市场变化，比如小型车、中型车或豪华车每个月的市场变化；第三，指数可以关注国别细分市场，比如德系车、日系车、韩系车、美系车是怎么迁移的。车主二次购车时怎么转移，车主置换的转移对车企和经销商是极其重要的领域。比如德系车主有多大比例的人群会保留在德系阵营，还有多少人转移到自主品牌，还有多少人转移到日系车等等，我们都做了一系列的分析，这是在宏观上可以来把握整个汽车行业的变化。

在微观的层面，大数据能够帮助我们把握具体汽车企业、车型和车款的市场状况。具体在宏观里面，我们有很多的预测数据，都知道宏观经济学是只要有数据，含量不是特别高。宏观产业的数据，只要是一个人，简单的百分比和趋势谁都可以说。宏观经济学其实门槛是很低的。我们对于汽车企业宏观层面的分析也是很容易做的，只要有上牌数量、消费数量就可以预测。

但是关键的核心是微观的，每个月车型、每一个车款的市场竞争是怎么样的，有什么短板，该怎么去竞争，这一块是非常具体的，也是考验我们水平的。细分到区域市场，在不同区域是怎么样的也可以来解决。每个省的重点区域是怎么样，还有一个是具体的品牌，或者说具体的车款。现在保有车主是市场竞争非常重要的方面，我这个品牌、这个车型现在保有车主会不会流行，有多大的维持率，70%还是60%？我们能够维持到50%就不错了。

那么流到什么地方去了？比如说A品牌车主流失了17.7%到B品牌的时候，是什么人流失的。17.7%怎么追回来，他们接触的是什么媒体，他们的评论是什么样的，哪些是负面的。他们在评论的时候，哪些是负面的评论，我们怎么样去改进，怎么把改进信息传递给他们来改变态度和关紧，这都是很精确化的营销。

大数据最核心的分析的数据对象本身有市场意义和市场价值。不像样本数据，样本数据本身是必须做推动才能产生意义。大数据里面，本身分析的数据就有市场的价值和市场的意义，所以把这些数据反复分析，也可以深入分析下去，可以照准消费者怎么样变迁。

最后谈谈大数据最大的特点，它是实时动态的资源。什么叫实时动态？比如说我们产生一个数据报告，要产数据，然后形成报告。但是汽车市场的变化是很快的，不停的有新车在发布，不停地在产生新的变量在冲击市场。而我们用互联网大数据的时候，就是源源不断地在告诉我们新的变量在加入的时候，对于我们会有什么的冲击，对于我们会有什么样的影响，所以是一种实时动态的资源。这种动态资源是可以随时把握变迁是怎么样的，及时地做出我们的决策，这是我们在市场竞争里面非常重要的一点。

消费者的行为、态度、认证正在发生变迁，我们该怎么样来预测。预测比事后治病更重要，这是大数据里面相对一般的报告而言非常重要的特质，就是在没有发作的、正在发作的时候能够把握病脉。

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