如何理解数据越用越值钱

㈠ 大数据重要的意义

什么是大数据，大数据的意义是什么？
大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据，电影里好多这种素材，比如人脸的搜索，人员的定位，人流的分析，运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多，只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。
什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据
空谈数据没有太大意义，要看数据的主要方向是什么。1、从技术应用方向来说，我们的数据主要做传播指导；2、数据研究过程中我们的数据主要来自互联网的公共数据（媒体数据、自媒体数据、企业自营的媒体数据），通过数据解决用户洞察问题、传播效果问题、竞争情报获取的问题，3、我们主要是在大数据的维度上的研究上，我们的维度更多更宽广，维度的多少决定了效果。
大数据的意义
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。 阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面：1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销2) 做小而美模式的中长尾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不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。5）从大量客户中快速识别出金牌客户。6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据
读读这本书吧。。

驾驭大数据 驾驭未来

大数据的流行，也引发了图书业大数据出版题材的升温。去年出版的《大数据》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国 *** 的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。

该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！

大数据重要以及不重要的一面

与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。

网络数据与电子商务

对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。

一些有价值的应用场景

大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手......
大数据的到来对我国经济发展有什么意义
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。

有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面：

1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

2) 做小而美模式的中长尾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。
互联网大数据有哪些好处多
大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。

现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。

通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。

大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。

以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是在数周内。

为什么使用大数据？

数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时，谷歌分析的数据开始进行抽样，这会使得数据的真正价值被隐藏。

现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据，因此你可以追踪用户在他们访问路径（或者访问流）中的每一个点击行为。另外，如果你加入一些其他的数据源，他就真正的变成了大数据。

更完整的解析

大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。

现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。

类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。

大数据是什么？

由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分：

量级（Volume）：大量的数据

速率（Velocity）：高速的数据产出

多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。

正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式：

网站分析

移动分析

设备/传感器数据

用户数据（CRM）

统一的企业数据（ERP）

社交数据

会计系统

销售点系统

销售体系

消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据）

公司内部电子表格

公司内部数据库

位置数据（空间位置、GPS定位的位置）

天气数据

但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。

想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅 *** 的大数据词条。

大数据的好处

大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想，那么大数据可以提供如......
什么是“大数据”的真正含义
大讲台大数据 在线培训为你解答：大数据（bigdata），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 *** ，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。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大数据给人们带来的好处
对一般用户来说意义不大，对于药店、药厂有必要了解用户的需求，但是如果真的利用起来能给用户带来选药的便利还是很有用的。比如当你生病不知道选哪种药好的时候，根据循证医学原理能帮你找到合适的药这样也算是带来了好处。
工业大数据对中国有什么意义
工业大数据可以推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂，推动制造模式变革和工业转型升级。

国家下一步将利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。在应用项目试点过程中，需要开展应用示范安全可靠性方面的测评，利用大数据测试技术、工业电子系统测试技术和工业云测试技术，保障工业企业大数据应用项目试点的稳步推进，中国软件评测中心在相关方面有较深厚的技术积累和案例积累，可以为我国工业大数据发展保驾护航。
大数据的特点主要有什么？
大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。

大数据的特点：

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；

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（plexity）：数据量巨大，来源多渠道

大数据的意义：

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。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的缺陷：

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。

㈡ 如何正确认识大数据的价值和效益

1、数据使用必须承担保护的责任与义务

我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。

数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。

㈢ 为何有人说数据将成为无价之宝

首先要知道数据从何而来，才能知道数据如何产生价值。现在的数据是指所能收集到的所有信息统称为数据，数据的生成包含方方面面，比如人类活动可以产生数据，大自然春夏秋冬变化也能产生数据，甚至一颗树木的生长过程也能产生数据。数据本身如果不能应用，就没有价值，如果吧数据应用起来，就能产生无限的价值。同类数据量越大，通过数据分析也就能产生更大的价值。这些价值也可以应用于各种领域，涵盖我们的衣食住行。数据能创造无限可能那就是当之无愧的无价之宝。

大家好，我是 科技 1加1！感觉这个问题很有意思！是啊，当前什么最值钱，要我说就是数据！

这个问题分两方面来回答

1.什么是数据


定义:

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。

它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2...`”、“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。

在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。现在计算机存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。

信息

信息与数据既有联系，又有区别。数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。而信息是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。数据是符号，是物理性的，信息是对数据进行加工处理之后所得到的并对决策产生影响的数据，是逻辑性和观念性的；数据是信息的表现形式，信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

数据的语义

数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是不可分的。例如，93是一个数据，可以是一个同学某门课的成绩，也可以使某个人的体重，还可以是计算机系2013级的学生人数。数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。

分类

按性质分为

①定位的，如各种坐标数据；

②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；

④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

按表现形式分为

①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值[3] ；

②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。

2.数据的重要性

如今，大数据早已经不是一个陌生的名词，很多的行业在使用大数据之后都得到了非常好的效果，大数据与互联网相辅相承，互联依赖，并且不断的在快速发展。

互联网上的数据每年增长40%，每两年便将翻一番左右，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。据IDC预测，到明年全球将总共拥有35ZB的数据量，互联网是大数据发展的前哨阵地，随着互联网时代的发展，人们似乎都习惯了将自己的生活通过网络进行数据化，方便分享以及记录并回忆。

大数据围绕在我们生活的很多方面

大数据围绕在我们生活的方方面面，最直观的反映在我们每天都会使用的社交工具上面。例如腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，这些数据能够分析人们的生活和行为，从里面挖掘出政治、 社会 、文化、商业、 健康 等领域的信息，甚至预测未来。说简单一点，就是我们每天都在通过自己的QQ、微信、微博更新自己的动态、朋友圈等，这些都将构成一种数据，大数据就是可以通过你更新的这些大量的信息，推测出你的爱好，你的工作，你的住址，你的收入情况等等这些信息。

互联网时代大数据有多厉害

互联网时代大数据到底有多厉害？大数据就像蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样，和这个相像，大数据并不在于“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。大数据应用工程师专业主要学习WEB技术、JAVA、JSP、大型数据库Oracle、LINUX集群、非关系数据库NoSql、Hadoop等技术，通过这些课程的学习，让学生具有JAVAEE开发能力的同时能够进行大数据的分析和挖掘能，学生在就业的过程中即可以进入传统的软件公司，进行OA和ERP等传统软件项目开发，同时也能进行大数据的分析和大数据深度挖掘以及对服务器集群的组建等。

大数据时代，我们要合理利用大数据，才可以创造更高的工作效率，才可以创造更多的财富。

所以说数据就是金钱！掌握了大数据就是掌握了财富！

感谢大家的阅读！

数据自身是没有价值或者说微乎其微的，价值是被赋予的，就像黄金一样，黄金的价值是他的应用前景或场景。

数据的价值就是数据能力体现出的收益，或者说投资回报率。

今天我们就来聊聊数据能力和价值。 说到大数据就不得不提数据仓库，企业数据仓库演化至最终阶段或许会变为大脑中枢神经，如果要支撑起整个复杂的大脑和神经系统，需要一系列的复杂机制配合。

一、抽象的数据能力架构

我把数据能力抽象概括为四个方向：传输能力、计算能力、算法能力和数据资产量级，后面会讲述在这四个能力之上泛化出的数据应用和价值。

1. 数据传输能力

数据大部分的使用场景必然会涉及到数据传输，数据传输性能决定了部分应用场景的实现，数据实时的调用、加工、算法推荐和预测等；而传输抽象出来的支撑体系是底层的数据存储架构（当然非同机房的传输还要考虑到网络环境等。单纯的小数据量调用等一般不会涉及到这些，但数据量级大、高并发且对SLA要求非常严格的时候，就是对数据传输能力的考验）。

从产品的角度我把数据传输能力分解为： 底层数据传输效率 和 应用层数据传输效率 。

底层的数据传输效率是指数据源进入后的预处理阶段的传输效率，即加工为产品所需的数据交付物之前阶段。

Ps:数据在可为产品所用之前需要很长的一段加工过程，应用层数据产品基本不涵盖底层数据加工环节，而数据产品会用到规定好的数据交付物（即已约定好的结构化或标准化的数据），而利用此数据交付物再经过产品对实际应用场景的匹配和加工来提供数据服务。即使涉及底层数据管理的相关产品也是对Meta元数据、使用日志或写好的shell等的调用。

底层数据加工计算所涉及到的传输效率，直接决定了支撑数据产品高性能、高可靠的自身需求；而应用层的传输影响了用户体验和场景实现。传输机制和体系就像毛细血管一样遍布全身错综复杂，但是流通速率直接决定了大脑供氧是否充足。
2. 数据计算能力

数据计算能力就像造血系统一样，根据多种来源的养分原料进行生产加工最终产出血液。而源数据通过高性能的底层多存储的分布式技术架构进行ETL(抽取、转换、装载)清洗后产出的是数据中间层通用化的结构化数据交付物。计算速度就像造血速度一样，决定了供应量。而计算速度直接决定了数据应用的时效性和应用场景。

目前最多最普遍的就是离线数仓，离线数仓大部分担任着事后诸葛亮的角色，即没办法保证数据的及时性而延后了数据分析及应用的产出，导致更多的是沉淀经验而难以做到实时决策。而实时数仓，甚至说对Data Lake（数据湖）的实时处理已经逐步开放应用多种场景。我们先不考虑越来越强烈的实时性要求带来的巨大成本是否真的可以创造等值的收益。

强实时可以更接近一个“未来”的状态，即此时此刻。这远比算法对未来的预测更有价值，因为把握眼前比构造多变的未来对一个企业更有价值。甚至说当数据过程快过神经元的传递，那么从获取到你脑电波的那一刻起，数据处理的驱动结果远比神经元传递至驱动四肢要快。

是不是与兵马未动，粮草先行的场景相似？当然这是以数据计算能力的角度来看待这个问题。跳出来以我个人的观点来说，整体数据能力强大到一定阶段后，会从主观改变个人的意愿，即通过引导你的大脑从而来控制或决定个人行为且不会让你感知，所以可以理解为从主观改变个人意愿。从人的角度来说，你并不知道或者直观意愿去凭空决定下一步要做什么，因为大脑是逻辑处理器，当然这又涉及到心理学，这些观点就不在此赘述了，等往后另起一个篇幅来说数据应用未来前景和假想。

3. 数据资产能力

都在说“大”数据，那么数据量级越大越好吗？并不是，从某种角度来说大量无价值或者未 探索 出价值的数据是个负担，巨大的资源损耗还不敢轻易抹灭。

随着数据量级的急剧放大，带来的是数据孤岛：数据的不可知、不可联、不可控、不可取；那么散乱的数据只有转换成资产才可以更好的发挥价值。

什么是数据资产，我觉得可以广泛的定义为可直接使用的交付数据即可划为资产，当然可直接使用的数据有很多种形式，比如meta元数据、特征、指标、标签和ETL的结构化或非结构化数据等。

目前也在拓展Data Lake的使用场景，直接实时的使用和处理Data Lake数据的趋势是一种扩大企业自身数据资产范围和资产使用率的方式。这有利于突破数仓模型对数据的框架限定，改变数据使用方式会有更大的想象空间。

数据资产的价值可以分两部分来考虑：一部分是数据资产直接变现的价值；另一部分是通过数据资产作为资源加工后提供数据服务的业务价值。

第一部分比较好理解，就是数据集的输出变现值，如标签、样本和训练集等的直接输出按数据量来评估价值；第二部分价值比如通过自身数据训练优化后的算法应用而提升业务收益的价值或依于数据的广告投放的营销变现等，甚至说沉淀出的数据资产管理能力作为知识的无形资产对外服务的价值。这些间接的数据应用和服务的变现方式也是数据资产价值的体现并可以精细的量化。

4. 数据算法能力

其实无论是传输能力还是计算能力，都是相对偏数据底层的实现，而离业务场景最近的就是算法能力所提供的算法服务，这是最直接应用于业务场景且更容易被用户感知的数据能力，因为对于传输和计算来说用户感知的是速度快慢，从用户视角快是应该的，因此用户并不知道何时何地计算或传输。

而算法对业务应用场景是一个从0到1，从无到有的过程。并且算法是基于数据传输、计算和资产能力之上泛化出的应用能力，或者换句话说是三个基础能力的封装进化。

而算法能力是把多元的数据集或者说获取到尽可能多的数据转化为一个决策判断结果来应用于业务场景。算法能力的强弱反映了三个数据能力是否高效配合，是否存在木桶效应，更甚者木桶也没有。当然单纯的算法也可以单独作为无形资产的知识沉淀来提供服务。

对于数据能力架构中的四大能力，传输、计算和资产是基础能力，而算法是高级的泛化能力。而能力的输出和应用才能体现数据价值，数据能力的最大化输出考验着整个数据产品架构体系的通用性和灵活性。因为需要面对的是各种业务演化出的多种多样场景，对数据能力的需求参差不齐：可能是片面化的，也可能是多种能力匹配协调的。这对产品的通用性就是一个巨大的挑战，想更好的应对这个问题，可能就需要整个数据平台的产品矩阵来支撑和赋能。

二、数据能力对应数据价值的呈现

从数据应用的角度，每个能力都可以独立开放也可以组合叠加。如果把能力具象出来就会衍生到产品形态的问题，产品形态是对能力适配后发挥作用的交付物。说到产品形态我们可以想象一下应用场景。

首先最基础的应用场景就是数据直接调用，数据资产的使用基本会基于特征、指标、标签或者知识等交付形态。而对于使用方来说这些数据会作为半成品原料或依据来进行二次加工应用于业务场景中，如数据分析、数据挖掘、算法的训练与验证、知识图谱、个性推荐、精准投放（触达）和风控等。数据资产可以统归为在数据市场中通过构建的一些OpenAPI进行赋能。

而对于一个工厂来说，仅仅进行原材料的加工（ETL）输出即除了自身原材料（数据资产）的壁垒外核心竞争力很小，需要包装一些上层的基础服务来提升竞争力，那么数据计算的能力融合进来对原材料进行二次加工（聚合统计）。

计算的聚合统计能力加入进来后可以满足大部分的数据分析场景的支持，就不单单是原材料毫无技术含量的输出，并可以以半成品的形态规避数据敏感。因为对于统计值来说，这是一个分析结果或结论，并不会涉及到自身敏感数据的输出，因此你的核心资产不会泄露，而输出的仅仅是资产的附加值。换句话说知识产权专利依然在你手中，通过控制专利泛化出的能力进行投资回报。

融入计算能力后的一些分析场景如：人群的画像分析、多维度的交叉分析、业务的策略分析和监控分析等多种场景。

随着时代的发展和业务场景的增多，这时工厂继续需要产业变革，要深耕服务业逐步抛弃制造业形态，全面提升更高级的数据服务。这时算法能力的加入来更好的完善服务矩阵。

算法通过封装了传输、计算和资产能力而进行统一的更好理解的业务场景目标预测和识别等。这样对于企业来说可以更容易接受和低成本使用数据服务而不需要再涉及到数据加工链路中，而仅仅需要一个目标结果，通过算法的决策作为参考来指导业务方向。像算法对一些业务场景的预测分析，甚至说一些人工智能场景的识别或学习思考，都可以通过算法赋能来实现。对于企业来说就是从无到有的突破，企业发展进程甚至可能提升好几年。

而贯穿以上能力应用场景都是对数据传输能力的考验。

“数据”的重要性可以有以下几点。

1、数据能够为企业高层提供决策支持。将企业海量数据进行统计分析挖掘后，能够让高层制定合理的措施。

2、数据能整合企业庞杂业务。每个企事业都有很复杂的业务系统，借助数据及对应平台可以将其庞杂的业务进行整合。

3、数据能反应事件本质与趋势。真实数据能够更好地去了解事件的本质问题，预判事态发展。

4、数据能够让人们更加了解自己。未来你可能真的不是最了解你自己的人？但是可以使用个人的数据进行画像，充分了解个人。

5、数据能反应 历史 ，展望未来。通过 历史 数据查询过往，也能够使用以往的数据进行感知未来。

总之，在大数据和5G技术逐渐成为趋势的时代背景下，“ 数据 ”是越来越常见，如社交网络、消费信息、 旅游 记录……企业层面的销售数据、运营数据、产品数据、活动数据……

㈣ 本讲认为,"大数据"并不意味着数据越多越好,数据要以是否什么为标准.

数据的“大”或“小”并不是关键，重要的是从数据中挖掘价值，创造价值。
举例而言，医学应用上研究心脏疾病，想知道病人怎么做才能更加健康，于是搜集大数据。但一个人每天产生的各类数据是海量的，大量的数据跟病理反应本质上毫无关系，你去搜集、去分析，不但做了无用功，还可能得出错误的分析结论。一个反面案例是，在美国拉斯维加斯的赌场，红黑转盘边都用一个大屏幕显示之前的开奖信息。很多人看着前面出现“红色”次数较多就下注“黑色”，这就是典型的“数据噪声”——搞统计的都知道，这完全是随机的，这些所谓的“大数据”是无效的甚至干扰的。
“开展大数据分析一定要有‘应用场景’，讲求数据的精准性和关联度，数据本身的‘大’或‘小’并不是关键。” 凌晓峰说，盲目追求数据之大，产生不了“有用的结果”，反而容易“自我迷惑”，这也是当下大数据产业存在的普遍误区。
这一观点有极强的现实针对性。当下，不少制造企业言必称“大数据”，无论搞什么产品，都接入光纤，加上传感器，每时每刻产生一大堆“数据”。问题在于，数据有了，但哪些有效哪些无效，无从辨别。不但造成硬件设备和统计计算资源的浪费，还可能因“数据噪音”的干扰得出错误结论，反而削弱市场竞争力。
“我们把大而无当的数据称作‘低价值密度’的数据。”中国工程院院士谭建荣告诉记者，以前专业术语就叫“数据挖掘”“数据分析”，现在为何要给数据加上“大”的前缀?在他看来，所谓的大，一是强调数据的时效性，以前数据报表都是延时的，新的物联传感技术手段提供的数据更实时，也更有价值。二是强调关联化。他调研发现，长三角企业推进信息化，普遍采用生产管理软件。但这些通用软件数量多达几十上百种，不同软件产生的数据是不共享的。如果产生不了关联效应，再多的数据都只能算是“小数据”。三是要强调“个性化”。数据模型越大，越能得到个性化的特征，如何将客户模糊的个性化需求数据转化为设计技术指标，将是工业大数据应用的下一个“风口”。
“大数据真正要义不在于大，而在于多元。”大数据产业大咖、零点研究咨询集团董事袁岳说，如何使多元数据在汇聚的过程中，通过软件处理最终得到科学的分析结果，变成有用的数据源，这才是生产制造和社会管理领域建立大数据决策系统的意义。“就像挖矿过程中，大数据是其中的原油，只有经过精细的提炼变成精数据才有价值。”
一场“头脑风暴”，历时三四个小时。唇枪舌剑中，一项项共识逐渐成型——大数据≠“大”的数据;大数据产业发展要“应用导向”;数据将是未来发展最重要的资源，甚至“驱动未来”……

㈤ 如何看待大数据时代

因为大数据时代是指社会经济、科技、文化发展过程中，因数字科技和互联网技术的大规模应用而产生的大数据环境下的社会发展进程。使用大数据技术和相关工具有效的挖掘和分析数据，可以为我们为政策的制定、商业营销、建设健全行业制度、研究学术领域等提供了很大的帮助和优势。

以下是我整理的一些对于大数据时代的认知和看法：

1. 机会：大数据时代为企业和个人带来了更多的发展机会。通过算法、人工智能、机器学习等技术，能够大规模处理数据，提高工作效率，在商业和工业应用中发挥着越来越重要的裂磨作用。

2. 挑战：随着大数据应用的逐步普及，个人信息和隐私保护面临很大的挑战。确保数据的安全、保护个人权益成为当下的一项重要任务。

3. 责任：用大数据技术和工具分析、挖掘数据的过程中，我们需要考虑数据采集的合法和合理性，避免数据造假或者被误用。大数据时代中的数据责任非常重要。

总的来说，大数据时代是数字科技快速发展后带来的新的机会和挑战，我们应该从多维携喊度来审视大数据的发展，应该用好大数据，提高生产效率，促进社会发展等等，同时我们也不应该忽视数据安全和道德、肆隐斗法律的问题。