❶ 大数据创新有什么趋势
混合数据云
混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。
移动性推动大数据投资
移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。
大数据可以围绕和增强现有的应用程序
StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。
物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西
美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。
❷ 深度分析大数据的八大趋势与创新
深度分析大数据的八大趋势与创新
伴随着大数据技术与数据分析的发展趋势，拥有丰富数据的分析驱动型企业应运而生。下面我们来具体看下大数据技术与数据分析有哪些趋势和创新。文中，也用了一些IBM在帮助客户找到创新型大数据解决方案的应用案例。
1. 数据驱动创新
如今，数据已成为企业竞争优势的基石。利用数据和复杂数据分析的企业将目光投向了“创新”，从而打造出高效的业务流程，助力自身战略决策，并在多个前沿领域超越其竞争对手。
2. 富媒体数据分析呼唤先进技术
如果没有合理分析，大部分数据毫无用处。而大数据和数据分析又会带来哪些机遇呢？国际数据公司（IDC）预测，2015年，富媒体（视频、音频和图像）分析将至少扩大两倍，并成为大数据以及分析技术投资的关键驱动力。富媒体数据分析需要先进的分析工具，这为企业提供了重大的市场机遇。以针对电商数据进行图像搜索为例。对图像搜索结果的分析要准确，且无需人工介入，这就需要强大的智能分析。未来，随着智能分析水平的不断提升，企业将获得更多机遇。
3. 预测分析必不可少
当前，具有预测功能的应用程序发展迅速。预测分析通过提高效率、评测应用程序本身、放大数据科学家的价值以及维持动态适应性基础架构来提升整体价值。因此，预测分析功能正在成为分析工具的必要组成部分。
4. 混合部署是未来趋势
IDC预测，未来5年，在基于云的大数据解决方案上的花费将是本地部署解决方案费用的4倍之多，混合部署将必不可少。IDC还表示，企业级元数据存储库将被用来关联云内数据和云外数据。企业应评估公共云服务商提供的产品，这有助于其克服大数据管理方面的困难：
安全和隐私政策及法规影响部署选择；
数据传输与整合要求混合云环境；
为避免出现难以应付的数据量，需构建业务术语表并管理映射数据；
构建云端元数据存储库（包含业务术语、IT资产、数据定义和逻辑数据模型）。
5. 认知计算打开新世界
认知计算是一种改变游戏规则的技术，利用自然语言处理和机器学习帮助实现自然人机交互，从而扩展人类知识。未来，采用认知计算技术的个性化应用可帮助消费者购买衣服，挑选酒，甚至创建新菜谱。IBM最新的电脑系统Watson率先利用了认知计算。
6. 大数据创造更多利润与价值
越来越多的企业通过直接销售其数据或提供增值内容来获利。IDC调查表明，目前70%的大公司已开始购买外部数据。到2019年，这一数字将达到100%。因此，企业必须了解其潜在客户重视的内容，必须精通包装数据和增值内容产品，并尝试开发“恰当”的数据组合，将内容分析与结构化数据结合起来，帮助需要数据分析服务的客户创造价值。
7. 物联网推动实时分析发展
预计物联网未来5年的复合增长率将达30%。它将以商业驱动者的角色引领企业迈出使用流分析的第一步。物联网引发的数据大爆炸将促进实时分析和流分析的发展，要求数据科学家和主题专家筛选数据，寻找可开发成事件处理模型的可重复性模式。然后，事件处理模型可处理传入事件，将其与相关模型关联，并监测需要响应的实时情况。此外，事件处理不间断，所以要求响应时间尽可能接近于实际时间。事件处理因此成为大数据系统和应用程序中不可或缺的模块。
8. 复合型数据分析人才之争
很多企业都希望将业务知识与业务分析结合起来，但很难找到复合型数据分析人才。特别是大企业对此感触颇深。随着企业不断在内部加强技术的使用，对复合技能的需求变得越来越明显。业务知识和分析技能的结合对速度驱动型企业非常重要，这有助于企业深入理解业务驱动力以及相关数据，从而更快地将商业洞见转化为行动。
❸ 大数据时代: 大数据时代的商业创新
大数据时代: 大数据时代的商业创新
大数据不是一个新的现象，或者是数据根本就不是一个新的现象。上世纪1920年代，在美国出现了所谓的直销业，大量的百货公司开始进行所谓的直销，给每家每户送目录，这就是开始采集用户的数据来进行个性化的营销。到1982年，美国的一些航空公司出现了客户忠诚项目，航空公司开始有大量的客户交易行为数据。
商业创新涉及产品整个价值链
从商业创新的角度来看，更多的是围绕着管理现有和潜在顾客的全生命周期，在你购买之前、购买之后，全媒体、全渠道。无论是pc、手机，还是线下o2o，所有跟这个企业的社会互动，把这些数据收集起来，就能做出一个很好的预测。而且传统的数据营销，产品投放市场以后，只是单纯地做营销。现在，商业的创新是更多延伸到产品整个价值链的上下游商业的创新。
大数据时代，商业创新的市场趋势和一些商业创新出现新的范式。
我们现在处于一个社会化互联网时代，早就过了门户时代。现在的互联网是一个社会化的互联网，其内容主要是用户提供的，用户的内容都可以自己生成，而不是由企业生成的。
互联网时代，最主要是两种形式：一种叫口碑，就是“言”；另外一种是观察模仿，或者叫观察学习，就是“行”。
大数据时代的商业创新，既然是围绕着社会互动展开的，就有一个很重要的特点：社会化互联网使社会互动成为企业的一个重要的战略变量，无论是口碑还是观察模仿，在传统的线下，企业没有办法直接操控。中国有一句谚语：酒香不怕巷子深，但现在不一样，现在很重要的一个特点是，商业创新要看各种各样的新的商业模式，很多完全是围绕这个展开的。
口碑：
新的营销决策变量
从过去这些年的研究中，可以发现的一些有关口碑的例子。比如亚马逊1995年最早推出消费者的口碑，第一次把消费者的口碑当做企业操控的变量，它可以决定提供还是不提供。这里，我们要思考口碑给企业带来了什么样的影响，功能是什么。
观察学习也是这样，也是亚马逊最早开始做的。我们在线下排队的时候，亚马逊很轻易地放到网站上，后台可以统计出看过某款产品的客户，最终有多少人购买这款产品。
我们看到100个顾客从餐馆门前走过，最终有多少人进了这个餐馆，多少人进了对面的餐馆，这就是在现实生活中大家去吃饭时关心的数据。企业仍然能够把它当做直接操控的战略变量，这就改变了很多商业的游戏规则。
另外，社会互动的类型成为企业直接管理的变量。其实，另外一种社会互动的异质性本身或者同质性本身，也成为企业管理战略的变量，这是我们要在另外一篇文章里面讨论的问题。
商业创新：
立足社会互动的战略管理
商业创新是围绕着利用社会互动来影响产品投放市场以后的战略吗？其实远远不止，社会互动还可以影响到整个价值链的上下游。企业用消费者社会的互动来做新产品的测试，更重要的是新产品测试的时候就在做营销了。
身处大数据时代，商业创新一个很重要的立足点就是怎么来进行社会互动的战略管理。社会互动的异质性取决于社会网络关系，社会互动不同的类型不仅可以影响企业做决策，还受现在移动互联网o2o的影响，它也是一个战略变量。
其实在大数据时代，你仍然可以做社会互动。美国芝加哥的一家公司是卖t恤衫的，任何一个人都可以把自己设计的t恤衫上传到这个网站，得票高的由这个网站生产。这样来做新产品开发，同时也是在做新产品的测试，也是在做新产品的营销。什么意思呢？在大数据时代，如果你要基于社会互动战略管理的时候，我们过去商业上决策的流程是一种串行。现在是一个并行，我在做营销的时候，我就应该在做研发，我在做研发的时候，我应该就在做营销，不应该把它割裂开来。
社会互动：
企业可操控的战略变量
传统的市场主体企业创造价值，顾客消费价值。是谁创造价值，谁消费价值呢？实际上是消费者在创造价值，企业在消费价值。而传统市场的功能是在做价值的交换和资源的配置，但是价值的交换前提是：谁是价值的创造者，谁是价值的消费者非常清晰，而现在并不清晰，现在市场最主要的功能更多的是在做一种资源的整合和价值的共创。市场的主要调节机制不仅是供求价格，更多是社会互动。
人类社会一直有社会互动，社会互动现在成为市场调节的主要机制？一个很重要的条件是，价格之所以成为调解价值，第一是价格可观测、可度量，第二是价格可调控。
由于互联网、大数据技术，社会互动成为企业可以操控的战略变量。大数据技术可以把用户在微博、微信上互动的内容分析提取出来，知道什么价值有用，什么价值没用，这就是大数据时代对商业创新的影响。
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❹ 大型企业大数据创新的五大重要趋势
大型企业大数据创新的五大重要趋势_数据分析师考试
“大数据”已经不仅仅是一个时髦用语，利用大数据分析正在成为越来越现实的问题，甚至IBM都已经宣布投入10亿美金发展PowerLinux系统以支持其大数据战略。
从企业规模来看，利用大数据更有优势的是大型企业。根据研究机构Forrester Research对大量大型企业的调查数据显示，平均每家企业产生的数据总量约为非结构化数据50TB、半结构化数据2TB、结构化数据12TB。
但Forrester Research首席分析师Bryan Wang同时指出，大型企业大数据综合利用率仅为12%左右，“企业花了大量的金钱在存储上”——而不是分析。
目前使用大数据技术的企业占比约为20%，另有37%企业正在筹划大数据项目，希望通过大数据分析的威力获得更高的企业洞察。那么，大数据在大型企业重要项目应当如何应用呢？这里是大型企业大数据创新的五大方向。
1 ) 混合数据云。混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。
然而，传统的厂商要做到这一点可能不太容易。虽然现有的系统将保持，但那些传统厂商的技术可能局限在现有的项目，而企业新的投资更可能流向新的供应商和新的平台。
StubHub公司有25种结构化和非结构化数据源的数据网络。StubHub首席数据架构师Sastry Malladi表示，使用开源产品对于避免专有架构的锁定非常重要。“眼下最重要的创新，是如何创建一个混合的数据系统，”Malladi说。
2 ) 移动性推动大数据投资。移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。
MapMy Fitness副总裁Matt McLure已经看到公司增长到19万用户，并开发出一种混合私有云和公共云的基础设施，以支持用户的行为，如新增的夏季骑自行车的人和健身爱好者。“我们是在健康和关连健身生态系统的中心。”McLure说。额外的健康和健身监控相关的扩展要求，驱动该公司使用像 Facebook和谷歌等开发的数据技术。
3 ) 大数据可以围绕和增强现有的应用程序。StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。
4 ) 物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西(small stuff)。美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。
Bachteal以铁路机车为例，表示一旦配备传感器并连接到一个数据分析系统，客户将能够更准确地预测部件的磨损，从而可以防止设备故障。
5 ) 大创新来到数据频谱的前端。沃尔玛正在考虑使用crowd sourcing(众包)来设置产品价格和选择产品说明配图。沃尔玛实验室高级工程总监Digvijay Lamba表示，在决策过程的前端使用技术如crowd sourcing，完成大数据的频谱。
现有的大数据系统擅长于分析巨大的数据池，但只有在数据进入该系统的时候。crowd sourcing代表了一种方式，把额外的数据添加到大数据流程的前端，利于提高分析结果。Lamba说：“我们需要扩展系统的前端。”
大数据已经不仅仅是一个流行的词汇，但创建大数据系统需要思考决策系统的新途径，这现在刚刚进入市场。
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❺ 如何用大数据做高效社会创新
随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量都在爆发式增长，尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后，数据的增长实现了从量变到质变的转型，大数据如浪潮般席卷而来，人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命，更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，尤其在政府治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，应充分重视大数据在政府治理中的重要价值，牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇，切实提高各级政府部门的治理能力。
一、大数据为政府治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升政府治理能力的前提，理念的转型需要新文化、新思维的融入，大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口，基于大数据探索政府治理的多元、多层、多角度特征，最终实现以政府为主体的政府管制理念向以协同共治、公共服务为导向的政府治理理念的转型。在大数据时代，政府治理的依据不再是个人经验和长官意志，而是实实在在的数据，在过去深入群众、实地调研考察的基础上，系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的政府决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为政府治理理念转型的核心要义。
二、大数据为政府治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据，从数则做据中寻找相关关系，通过这种相关性预测事情发生的可能性，这是大数据方法论的核心思想。此外，依托于大数据技术和平台，通过外包、众包等灵活的组织方式，可以推动政府治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型，因此把大数据的方法和手段引入到政府治理领域，是实现政府治理模式创新的有效路径。基于上述方法论，大数据为政府治理模式创新带来的新机遇主要包括：从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到政府2.0治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理，最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为政府决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂，仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断，政府部门想要提高决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中，依靠大规模数据的收集来直观呈现经歼茄济社会运行规律，通过相应的数据挖掘来辅助政府部门进行科学决策。大数据为政府决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面：首先，在决策的制定阶段，大数据背景下，政府决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的，而是通过“用数据说话”，让听得见炮火的人（数据）做出决策，这样的政府决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的，这样大孙改衡大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平；其次，在决策实施效果的跟踪反馈阶段，通过物联网和社交网络的普及，大量的客观数据能够快速汇集给决策者，通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为政府服务效能提升带来新机遇
提升政府服务效能是政府治理能力提升的重要支撑，也是大数据背景下服务型政府建设的关键所在，在政府治理的范畴下，提升政府服务效能主要包括政府部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面，大数据可以打通各个政府部门的信息孤岛，打破各部门数据的条块分割，通过构建统一的政府行政审批云平台，让数据为老百姓“跑腿办事”，省去了“跑断腿、磨破嘴，办事跑十几个部门，盖几十个公章”的苦恼和无奈，这样既提高了行政审批效率，又节约了政府开支。在提高公共服务产品质量方面，大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析，提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化；通过公共数据的开放和兼容，让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节，实现公共服务产品质量的提高。
❻ 思路决定出路,创新引领未来,大数据创新的内容有哪些
大数据创新旁返的内容有这些：
1、基于数据分析的预测分析：使用大数据睁启扰分析技术来预测未来发展趋势，做出有效投资决策。
2、人工智能和机器学习：利用大数据分析、深悉旦度学习技术实现自动化控制，实现自主决策。
❼ 大数据产业集群创新特征有哪些
大数据产业集群是指以大数据技术和应用为核心，由企业、政府、高校、科研机构等多方组成的区域性、产业化的协同创新体系。其创新特征主要包括以下几个方面：
1、多元化的合作伙伴：大数据产业集群通常涵盖了多碰悉个领域、行业和组织，可以汇聚不同类笑洞乎型的合作伙伴，包括政府部门、高校、科研机构、企业、投资机构等，并通过开放式的合作模式来促进产业协同创新。
2、创新驱动的发展模式：大数据产业集群往往以创新引领为核心，紧密结合产学研一体化，通过技术研发、人才培养、投融资等方面的支持，推动园区内企业和组织的技术创新和实践探索，从而实现集群内部的技术优势转化和商业价值输出。
3、聚集效应的经济规模：大数据产业集群具有聚集效应，使得在同一地域内的企业和组织能够通过资源共享、信息互通、市场协同等产生经济规模效应，提高集群的整体竞争力。
4、开放式的创新环境：大数据产业集群为企业和组织提供了一个开放的创新环境，鼓励创新思维和实颤皮践，促进产业链上下游的知识和技术的交流与融合，同时也给创新创业者提供了更便捷的创新平台和资源支持。
5、效率与可持续性：大数据产业集群通过优化产业布局和组织结构，强化供应链管理和服务体系建设，提高集群运营效率和服务水平，同时也注重生态环保和可持续发展，保证集群的长期稳健发展。