大數(shù)據(jù)時(shí)代是最好的時(shí)代（大數(shù)據(jù)時(shí)代是最好的時(shí)代嗎）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于大數(shù)據(jù)時(shí)代是最好的時(shí)代的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、大數(shù)據(jù)時(shí)代真厲害

• 2、什么是大數(shù)據(jù)時(shí)代？

• 3、什么是大數(shù)據(jù)時(shí)代？

• 4、什么是大數(shù)據(jù)時(shí)代？

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代真厲害

現(xiàn)在我們已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)正在影響改變著我們的生活，只要是有網(wǎng)絡(luò)就離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，比如最近疫情的流調(diào)，別管你去了哪，手機(jī)開(kāi)機(jī)還是關(guān)機(jī)只要是想查，你是無(wú)處遁逃的。別的不說(shuō)就拿手機(jī)購(gòu)物來(lái)說(shuō)，你在手機(jī)上瀏覽過(guò)的東西下次一打開(kāi)肯定會(huì)推送，當(dāng)然事情都是有兩面性，大數(shù)據(jù)給我們的生活，購(gòu)物等帶來(lái)了很多便利，但是給有的人也帶來(lái)了很多煩惱，比如騷擾電話，各行各業(yè)的電話營(yíng)銷就是最典型的，有時(shí)候無(wú)心看了一個(gè)東西，或者點(diǎn)了一個(gè)鏈接，結(jié)果整個(gè)行業(yè)內(nèi)相關(guān)的營(yíng)銷推薦信息，電話一個(gè)接一個(gè)。為什么今天想到寫(xiě)大數(shù)據(jù)了呢,因?yàn)槲野l(fā)現(xiàn)就連寫(xiě)文章也是這樣，每天寫(xiě)著同樣的東西展現(xiàn)量和閱讀量基本都是差不多的，一旦換了內(nèi)容變了話題那就慘了，文章的展現(xiàn)量和閱讀量直線下降，最近也看過(guò)不少類似的文，確實(shí)是有很大關(guān)系。不過(guò)我還是會(huì)繼續(xù)堅(jiān)持下去，做一件事不容易，做好一件事更是難上加難，通過(guò)慢慢的練習(xí)，琢磨，學(xué)習(xí)總有一天會(huì)讓自己在自媒體時(shí)代有的更遠(yuǎn)。最后還是要說(shuō)大數(shù)據(jù)你真厲害[呲牙][呲牙][來(lái)看我]

二、什么是大數(shù)據(jù)時(shí)代？

讓大數(shù)據(jù)區(qū)別于數(shù)據(jù)的，是其海量積累、高增長(zhǎng)率和多樣性

什么是數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一個(gè)解釋是“一組事實(shí)的集合，從中可以分析出結(jié)論”。

籠統(tǒng)地說(shuō)，凡是用某種載體記錄下來(lái)的、能反映自然界和人類社會(huì)某種信息的，就可稱之為數(shù)據(jù)。

古人“結(jié)繩記事”，打了結(jié)的繩子就是數(shù)據(jù)。

步入現(xiàn)代社會(huì)，信息的種類和數(shù)量越來(lái)越豐富，載體也越來(lái)越多。

數(shù)字是數(shù)據(jù)，文字是數(shù)據(jù)，圖像、音頻、視頻等都是數(shù)據(jù)。

什么是大數(shù)據(jù)呢？量的增多，是人們對(duì)大數(shù)據(jù)的第一個(gè)認(rèn)識(shí)。

隨著科技發(fā)展，各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量都在迅猛增長(zhǎng)。有研究發(fā)現(xiàn)，近年來(lái)，數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的數(shù)量每3年多就會(huì)翻一番。

大數(shù)據(jù)區(qū)別于數(shù)據(jù)，還在于數(shù)據(jù)的多樣性。

正如高德納咨詢公司研究報(bào)告指出的，數(shù)據(jù)的爆炸是三維的、立體的。所謂的三維，除了指數(shù)據(jù)量快速增大外，還指數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度的加快，以及數(shù)據(jù)的多樣性，即數(shù)據(jù)的來(lái)源、種類不斷增加。

從數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)，不僅是量的積累，更是質(zhì)的飛躍。海量的、不同來(lái)源、不同形式、包含不同信息的數(shù)據(jù)可以容易地被整合、分析，原本孤立的數(shù)據(jù)變得互相聯(lián)通。這使得人們通過(guò)數(shù)據(jù)分析，能發(fā)現(xiàn)小數(shù)據(jù)時(shí)代很難發(fā)現(xiàn)的新知識(shí)，創(chuàng)造新的價(jià)值。

通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)研究規(guī)律、發(fā)現(xiàn)規(guī)律，貫穿了人類社會(huì)發(fā)展的始終。

人類科學(xué)發(fā)展史上的不少進(jìn)步都和數(shù)據(jù)采集分析直接相關(guān)，例如現(xiàn)代醫(yī)學(xué)流行病學(xué)的開(kāi)端。倫敦1854年發(fā)生了大規(guī)模的霍亂，很長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有辦法控制。

一位醫(yī)師用標(biāo)點(diǎn)地圖的方法研究了當(dāng)?shù)厮植己突魜y患者分布之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)有一口水井周圍，霍亂患病率明顯較高，借此找到了霍亂暴發(fā)的原因：一口被污染的水井。關(guān)閉這口水井之后，霍亂的發(fā)病率明顯下降。這種方法，充分展示了數(shù)據(jù)的力量。

本質(zhì)上說(shuō)，許多科學(xué)活動(dòng)都是數(shù)據(jù)挖掘，不是從預(yù)先設(shè)定好的理論或者原理出發(fā)，通過(guò)演繹來(lái)研究問(wèn)題，而是從數(shù)據(jù)本身出發(fā)通過(guò)歸納來(lái)總結(jié)規(guī)律。

近現(xiàn)代以來(lái)，隨著我們面臨的問(wèn)題變得越來(lái)越復(fù)雜，通過(guò)演繹的方式來(lái)研究問(wèn)題常常變得很困難。這就使得數(shù)據(jù)歸納的方法變得越來(lái)越重要，數(shù)據(jù)的重要性也越發(fā)凸顯出來(lái)。

大數(shù)據(jù)是非競(jìng)爭(zhēng)性資源，有助于政府科學(xué)決策、商家精準(zhǔn)營(yíng)銷。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的重要作用更加凸顯，許多國(guó)家都把大數(shù)據(jù)提升到國(guó)家戰(zhàn)略的高度。

政府合理利用大數(shù)據(jù)，引導(dǎo)決策的將是基于實(shí)證的事實(shí)，政府會(huì)更有預(yù)見(jiàn)性、更加負(fù)責(zé)、更加開(kāi)放。

中國(guó)古代治國(guó)就已經(jīng)有重?cái)?shù)據(jù)的思想，如商鞅提出，“強(qiáng)國(guó)知十三數(shù)……欲強(qiáng)國(guó)，不知國(guó)十三數(shù)，地雖利，民雖眾，國(guó)愈弱至削”。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，循“數(shù)”治國(guó)將更加有效。小數(shù)據(jù)時(shí)代，政府做決策更多依憑經(jīng)驗(yàn)和局部數(shù)據(jù)，難免頭痛醫(yī)頭、腳痛醫(yī)腳。比如，交通堵塞就多修路。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，政府做決策能夠從粗放型轉(zhuǎn)向集約型。路堵了，利用大數(shù)據(jù)分析，可以得知哪一時(shí)間、哪一地段最容易堵，或在這一地段附近多修路，或提前預(yù)警引導(dǎo)居民合理安排出行，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流的最佳配置和控制，改善交通。

對(duì)于商家來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)使精準(zhǔn)營(yíng)銷成為可能。

一個(gè)有趣的故事，是沃爾瑪超市的“啤酒、尿布”現(xiàn)象。沃爾瑪超市分析銷售數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn)，顧客消費(fèi)單上和尿布一起出現(xiàn)次數(shù)最多的商品，竟然是啤酒。

跟蹤調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，有不少年輕爸爸會(huì)在買(mǎi)尿布時(shí)，順便買(mǎi)些啤酒喝。沃爾瑪發(fā)現(xiàn)這一規(guī)律后，搭配促銷啤酒、尿布，銷量大幅增加。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，每個(gè)人都會(huì)“自發(fā)地”提供數(shù)據(jù)。我們的各種行為，如點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)、使用手機(jī)、刷卡消費(fèi)、觀看電視、坐地鐵出行、駕駛汽車，都會(huì)生成數(shù)據(jù)并被記錄下來(lái)，我們的性別、職業(yè)、喜好、消費(fèi)能力等信息，都會(huì)被商家從中挖掘出來(lái)，以分析商機(jī)。

大數(shù)據(jù)也將使個(gè)人受益。

從生物學(xué)、醫(yī)學(xué)上講，以前生物學(xué)家只是通過(guò)對(duì)單個(gè)或幾個(gè)基因的操控來(lái)觀察其對(duì)生物體的影響，很難發(fā)現(xiàn)整體的關(guān)聯(lián)?，F(xiàn)在由于技術(shù)的發(fā)展，可以分析很多，如遺傳信息、全體基因的表達(dá)量信息、蛋白質(zhì)族譜信息、全基因組甲基化信息、表觀遺傳信息等。

同時(shí)還有個(gè)人健康指標(biāo)、病歷、藥物反應(yīng)等數(shù)據(jù)。如果真能達(dá)成生物學(xué)上多維多向數(shù)據(jù)的有機(jī)融合，就能夠把個(gè)人完整地描述出來(lái)，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療的目的。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，審核數(shù)據(jù)的真實(shí)性也有了更有效的手段。

大數(shù)據(jù)的特征之一是多樣性，不同來(lái)源、不同維度的數(shù)據(jù)之間存在一定的關(guān)聯(lián)度，可以交叉驗(yàn)證。例如，某地的工業(yè)產(chǎn)值虛報(bào)了一倍，但用電量和能耗卻沒(méi)有達(dá)到相應(yīng)的規(guī)模。這就是數(shù)據(jù)異常，很容易被系統(tǒng)識(shí)別出來(lái)。發(fā)現(xiàn)異常后，相關(guān)部門(mén)再進(jìn)行復(fù)核，就能更有針對(duì)性地防止、打擊數(shù)據(jù)造假。

數(shù)據(jù)是一種資源，但數(shù)據(jù)又跟煤、石油等物質(zhì)性資源不一樣。物質(zhì)性資源不可再生，你用多了，別人就用少了，因而很難共享。

數(shù)據(jù)可以重復(fù)使用、不斷產(chǎn)生新的價(jià)值。大數(shù)據(jù)資源的使用是非惡性競(jìng)爭(zhēng)的，共享的前提下，更能夠制造雙贏。

從另一個(gè)角度來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)如果不被融合、聯(lián)系在一起，也不能稱之為大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)不能被直接拿來(lái)使用，統(tǒng)計(jì)學(xué)依然是數(shù)據(jù)分析的靈魂

現(xiàn)在社會(huì)上有一種流行的說(shuō)法，認(rèn)為在大數(shù)據(jù)時(shí)代，“樣本=全體”，人們得到的不是抽樣數(shù)據(jù)而是全數(shù)據(jù)，因而只需要簡(jiǎn)單地?cái)?shù)一數(shù)就可以下結(jié)論了，復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可以不再需要了。

首先，大數(shù)據(jù)告知信息但不解釋信息。

打個(gè)比方說(shuō)，大數(shù)據(jù)是“原油”而不是“汽油”，不能被直接拿來(lái)使用。就像股票市場(chǎng)，即使把所有的數(shù)據(jù)都公布出來(lái)，不懂的人依然不知道數(shù)據(jù)代表的信息。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，統(tǒng)計(jì)學(xué)依然是數(shù)據(jù)分析的靈魂。正如加州大學(xué)伯克利分校邁克爾•喬丹教授指出的，“沒(méi)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學(xué)作為指導(dǎo)的大數(shù)據(jù)研究，就如同不利用工程科學(xué)的知識(shí)來(lái)建造橋梁，很多橋梁可能會(huì)坍塌，并帶來(lái)嚴(yán)重的后果?！?/p>

其次，全數(shù)據(jù)的概念本身很難經(jīng)得起推敲。全數(shù)據(jù)，顧名思義就是全部數(shù)據(jù)。這在某些特定的場(chǎng)合對(duì)于某些特定的問(wèn)題確實(shí)可能實(shí)現(xiàn)。

比如，要比較清華、北大兩校同學(xué)數(shù)學(xué)能力整體上哪個(gè)更強(qiáng)，可以收集到兩校同學(xué)高考時(shí)的數(shù)學(xué)成績(jī)作為研究的數(shù)據(jù)對(duì)象。

從某種意義上說(shuō)，這是全數(shù)據(jù)。但是，并不是說(shuō)我們有了這個(gè)全數(shù)據(jù)就能很好地回答問(wèn)題。

一方面，這個(gè)數(shù)據(jù)雖然是全數(shù)據(jù)，但仍然具有不確定性。

入校時(shí)的數(shù)學(xué)成績(jī)并不一定完全代表學(xué)生的數(shù)學(xué)能力。假如讓所有同學(xué)重新參加一次高考，幾乎每個(gè)同學(xué)都會(huì)有一個(gè)新的成績(jī)。分別用這兩組全數(shù)據(jù)去做分析，結(jié)論就可能發(fā)生變化。

另一方面，事物在不斷地發(fā)展和變化，同學(xué)入校時(shí)的成績(jī)并不能夠代表現(xiàn)在的能力。全體同學(xué)的高考成績(jī)數(shù)據(jù)，僅對(duì)于那次考試而言是全數(shù)據(jù)。

“全”是有邊界的，超出了邊界就不再是全知全能了。事物的發(fā)展充滿了不確定性，而統(tǒng)計(jì)學(xué)，既研究如何從數(shù)據(jù)中把信息和規(guī)律提取出來(lái)，找出最優(yōu)化的方案；也研究如何把數(shù)據(jù)當(dāng)中的不確定性量化出來(lái)。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析的很多根本性問(wèn)題和小數(shù)據(jù)時(shí)代并沒(méi)有本質(zhì)區(qū)別。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，確實(shí)對(duì)數(shù)據(jù)分析提出了全新挑戰(zhàn)。

例如，許多傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用到大數(shù)據(jù)上，巨大計(jì)算量和存儲(chǔ)量往往使其難以承受；對(duì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、來(lái)源多樣的數(shù)據(jù)，如何建立有效的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型也需要新的探索和嘗試。對(duì)于新時(shí)代的數(shù)據(jù)科學(xué)而言，這些挑戰(zhàn)也同時(shí)意味著巨大的機(jī)遇，有可能會(huì)產(chǎn)生新的思想、方法和技術(shù)。

來(lái)源：《人民日?qǐng)?bào)》（2015年07月20日12版）清華大學(xué)劉軍教授

三、什么是大數(shù)據(jù)時(shí)代？

什么是大數(shù)據(jù)時(shí)代：

利用相關(guān)算法對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理與分析，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值，服務(wù)于生產(chǎn)和生活。

大數(shù)據(jù)無(wú)處不在，社會(huì)各行各業(yè)都可以找到大數(shù)據(jù)的印記，在金融，餐飲，電信，體育，娛樂(lè)等領(lǐng)域都可以感受到大數(shù)據(jù)對(duì)各行各業(yè)的影響

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：

1、更多，更亂，但內(nèi)部有關(guān)系可循。

示例：

大約20年前，亞馬遜剛成立時(shí)，杰夫·貝索斯讓50個(gè)書(shū)評(píng)員來(lái)為他賣書(shū)，他意識(shí)到不僅僅可以請(qǐng)人來(lái)寫(xiě)書(shū)評(píng)，還可以用數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)提供圖書(shū)推薦。起初他使用的是小數(shù)據(jù)，不是大數(shù)據(jù)，把客戶進(jìn)行分類，比如說(shuō)有人對(duì)中國(guó)旅游或者是對(duì)園藝感興趣，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)提供推薦。他的同事告訴他，剛剛開(kāi)始使用這個(gè)數(shù)據(jù)推薦時(shí)，使用體驗(yàn)并不好；在進(jìn)一步分析后，亞馬遜決定不對(duì)人進(jìn)行分類，而是對(duì)用戶的需求分類。這個(gè)做法做法非常成功，以至于到今天，推薦系統(tǒng)為亞馬遜帶去30%的銷售收入。

這就是數(shù)據(jù)收集和再處理。亞馬遜有交易數(shù)據(jù)，每買(mǎi)一本書(shū)就是一個(gè)交易，然后對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但今天我們已不再滿足于交易數(shù)據(jù)了，轉(zhuǎn)而收集起溝通數(shù)據(jù)。你看了某一個(gè)書(shū)評(píng)、某一個(gè)交流會(huì)給商家更多的信息和細(xì)節(jié)。

2、數(shù)據(jù)可以被重復(fù)使用（數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和收集本身并沒(méi)有直接產(chǎn)生服務(wù)，最具價(jià)值的部分在于：當(dāng)這些數(shù)據(jù)在收集以后，會(huì)被用于不同的目的，數(shù)據(jù)被重新再次使用）

示例：

比方說(shuō)這家公司實(shí)時(shí)車輛交通數(shù)據(jù)采集商Inrix，該公司目前有1億個(gè)手機(jī)端用戶。Inrix可以幫助你開(kāi)車，避開(kāi)堵車，為司機(jī)呈現(xiàn)路的熱量圖，紅的就表面堵車。如果只提供數(shù)據(jù)，這個(gè)產(chǎn)品沒(méi)什么特色，

但值得一提的是，Inrix并沒(méi)有用交警的數(shù)據(jù)，這個(gè)軟件的每位用戶在使用過(guò)程中會(huì)給服務(wù)器發(fā)送實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，比如走的多快，走到哪里，這樣每個(gè)客戶都是探測(cè)器。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維：

每天早上起來(lái)想一下，這么多數(shù)據(jù)我能用來(lái)干什么，這些價(jià)值在哪里可以找到，能不能找到一個(gè)別人以前都沒(méi)有做過(guò)的事情。你的想法和思路，是最重要的資產(chǎn)。

示例：

我們可以通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)確定哪些地方會(huì)有火災(zāi)。以前防火檢查員只有13%的時(shí)間可以準(zhǔn)備預(yù)測(cè)，現(xiàn)在他們找到火災(zāi)隱患的概率達(dá)到了70%，比以前提高了6倍。將效率提高6倍是一個(gè)巨大無(wú)比的進(jìn)步，未來(lái)的公共服務(wù)業(yè)可以由此獲得更多便利。

四、什么是大數(shù)據(jù)時(shí)代？

世界包含的多得難以想象的數(shù)字化信息變得更多更快……從商業(yè)到科學(xué)，從政府到藝術(shù)，這種影響無(wú)處不在。科學(xué)家和計(jì)算機(jī)工程師們給這種現(xiàn)象創(chuàng)造了一個(gè)新名詞：“大數(shù)據(jù)”。大數(shù)據(jù)時(shí)代什么意思?大數(shù)據(jù)概念什么意思?大數(shù)據(jù)分析什么意思?所謂大數(shù)據(jù)，那到底什么是大數(shù)據(jù)，他的來(lái)源在哪里，定義究竟是什么呢?　

一：大數(shù)據(jù)的定義。

1、大數(shù)據(jù)，又稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人腦甚至主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)，是指從各種各樣類型的大數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)的能力，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理、分析挖掘、可視化等技術(shù)及其集成。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，云計(jì)算平臺(tái)，互聯(lián)網(wǎng)，和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)也是一種模式，你如果真想了解大數(shù)據(jù)，可以來(lái)這里，這個(gè)手機(jī)的開(kāi)始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來(lái)就可以找到，我想說(shuō)的是，除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來(lái)了。

3、大數(shù)據(jù)應(yīng)用，是

指對(duì)特定的大數(shù)據(jù)集合，集成應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，獲得有價(jià)值信息的行為。對(duì)于不同領(lǐng)域、不同企業(yè)的不同業(yè)務(wù)，甚至同一領(lǐng)域不同企業(yè)的相同業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，由于其業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)集合和分析挖掘目標(biāo)存在差異，所運(yùn)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)也可能有著相當(dāng)大的不同。惟有堅(jiān)持“對(duì)象、技術(shù)、應(yīng)用”三位一體同步發(fā)展，才能充分實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

當(dāng)你的技術(shù)達(dá)到極限時(shí)，也就是數(shù)據(jù)的極限”。大數(shù)據(jù)不是關(guān)于如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰(zhàn)在于哪些技術(shù)能更好的使用數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況如何。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)相比，開(kāi)源的大數(shù)據(jù)分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)服務(wù)的價(jià)值在哪里?！?/p>

二：大數(shù)據(jù)的類型和價(jià)值挖掘方法

1、大數(shù)據(jù)的類型大致可分為三類：

1)傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM

systems的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的ERP數(shù)據(jù)，庫(kù)存數(shù)據(jù)以及賬目數(shù)據(jù)等。

2)機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail

Records)，智能儀表，工業(yè)設(shè)備傳感器，設(shè)備日志(通常是Digital exhaust)，交易數(shù)據(jù)等。

3)社交數(shù)據(jù)(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數(shù)據(jù)等。如Twitter，F(xiàn)acebook這樣的社交媒體平臺(tái)。

2、大數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)價(jià)值的方法主要分為四種：

1)客戶群體細(xì)分，然后為每個(gè)群體量定制特別的服務(wù)。

2)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境，發(fā)掘新的需求同時(shí)提高投資的回報(bào)率。

3)加強(qiáng)部門(mén)聯(lián)系，提高整條管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的效率。

4)降低服務(wù)成本，發(fā)現(xiàn)隱藏線索進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。

三：大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

業(yè)界通常用4個(gè)V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來(lái)概括大數(shù)據(jù)的特征。具體來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)具有4個(gè)基本特征：

1、是數(shù)據(jù)體量巨大

數(shù)據(jù)體量(volumes)大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB規(guī)模左右，但在實(shí)際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級(jí)的數(shù)據(jù)量;百度資料表明，其新首頁(yè)導(dǎo)航每天需要提供的數(shù)據(jù)超過(guò)1.5PB(1PB=1024TB)，這些數(shù)據(jù)如果打印出來(lái)將超過(guò)5千億張A4紙。有資料證實(shí)，到目前為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量?jī)H為200PB。

2、是數(shù)據(jù)類別大和類型多樣

數(shù)據(jù)類別(variety)大，數(shù)據(jù)來(lái)自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化

數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù)，個(gè)性化數(shù)據(jù)占絕對(duì)多數(shù)。

3、是處理速度快

在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息。

4、是價(jià)值真實(shí)性高和密度低

數(shù)據(jù)真實(shí)性(Veracity)高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實(shí)性及安全性。以視頻為例，一小時(shí)的視頻，在不間斷的監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。

四：大數(shù)據(jù)的作用

1、對(duì)大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的結(jié)點(diǎn)

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字家庭、電子商務(wù)等是新一代信息技術(shù)的應(yīng)用形態(tài)，這些應(yīng)用不斷產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。云計(jì)算為這些海量、多樣化的大數(shù)據(jù)提供存儲(chǔ)和運(yùn)算平臺(tái)。通過(guò)對(duì)不同來(lái)源數(shù)據(jù)的管理、處理、分析與優(yōu)化，將結(jié)果反饋到上述應(yīng)用中，將創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值。

大數(shù)據(jù)具有催生社會(huì)變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)治理、富有洞見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析和激發(fā)管理創(chuàng)新的環(huán)境(Ramayya

Krishnan,卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)海因茲學(xué)院院長(zhǎng))。

2、大數(shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長(zhǎng)的新引擎

面向大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)會(huì)不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設(shè)備領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將對(duì)芯片、存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響，還將催生一體化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理服務(wù)器、內(nèi)存計(jì)算等市場(chǎng)。在軟件與服務(wù)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將引發(fā)數(shù)據(jù)快速處理分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和軟件產(chǎn)品的發(fā)展。

3、大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”

轉(zhuǎn)變“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。對(duì)大數(shù)據(jù)的分析可以使零售商實(shí)時(shí)掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)并迅速做出應(yīng)對(duì);可以為商家制定更加精準(zhǔn)有效的營(yíng)銷策略提供決策支持;可以幫助企業(yè)為消費(fèi)者提供更加及時(shí)和個(gè)性化的服務(wù);在醫(yī)療領(lǐng)域，可提高診斷準(zhǔn)確性和藥物有效性;在公共事業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)也開(kāi)始發(fā)揮促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定等方面的重要作用。

4、大數(shù)據(jù)時(shí)代科學(xué)研究的方法手段將發(fā)生重大改變

例如，抽樣調(diào)查是社會(huì)科學(xué)的基本研究方法。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，可通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、跟蹤研究對(duì)象在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的海量行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行挖掘分析，揭示出規(guī)律性的東西，提出研究結(jié)論和對(duì)策。

五：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值

1、對(duì)顧客群體細(xì)分

“大數(shù)據(jù)”可以對(duì)顧客群體細(xì)分，然后對(duì)每個(gè)群體量體裁衣般的采取獨(dú)特的行動(dòng)。瞄準(zhǔn)特定的顧客群體來(lái)進(jìn)行營(yíng)銷和服務(wù)是商家一直以來(lái)的追求。云存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)和“大數(shù)據(jù)”的分析技術(shù)使得對(duì)消費(fèi)者的實(shí)時(shí)和極端的細(xì)分有了成本效率極高的可能。

2、模擬實(shí)境

運(yùn)用“大數(shù)據(jù)”模擬實(shí)境，發(fā)掘新的需求和提高投入的回報(bào)率?，F(xiàn)在越來(lái)越多的產(chǎn)品中都裝有傳感器，汽車和智能手機(jī)的普及使得可收集數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網(wǎng)絡(luò)也在產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)。

云計(jì)算和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)使得商家可以在成本效率較高的情況下，實(shí)時(shí)地把這些數(shù)據(jù)連同交易行為的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存和分析。交易過(guò)程、產(chǎn)品使用和人類行為都可以數(shù)據(jù)化?！按髷?shù)據(jù)”技術(shù)可以把這些數(shù)據(jù)整合起來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而在某些情況下通過(guò)模型模擬來(lái)判斷不同變量(比如不同地區(qū)不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報(bào)最高。

3、提高投入回報(bào)率

提高“大數(shù)據(jù)”成果在各相關(guān)部門(mén)的分享程度，提高整個(gè)管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的投入回報(bào)率?！按髷?shù)據(jù)”能力強(qiáng)的部門(mén)可以通過(guò)云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)和內(nèi)部搜索引擎把”大數(shù)據(jù)”成果和“大數(shù)據(jù)”能力比較薄弱的部門(mén)分享，幫助他們利用“大數(shù)據(jù)”創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。

4、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間出租

企業(yè)和個(gè)人有著海量信息存儲(chǔ)的需求，只有將數(shù)據(jù)妥善存儲(chǔ)，才有可能進(jìn)一步挖掘其潛在價(jià)值。具體而言，這塊業(yè)務(wù)模式又可以細(xì)分為針對(duì)個(gè)人文件存儲(chǔ)和針對(duì)企業(yè)用戶兩大類。主要是通過(guò)易于使用的API，用戶可以方便地將各種數(shù)據(jù)對(duì)象放在云端，然后再像使用水、電一樣按用量收費(fèi)。目前已有多個(gè)公司推出相應(yīng)服務(wù)，如北京開(kāi)運(yùn)聯(lián)合、網(wǎng)易、諾基亞等。運(yùn)營(yíng)商也推出了相應(yīng)的服務(wù)，如中國(guó)移動(dòng)的彩云業(yè)務(wù)。

5、管理客戶關(guān)系

客戶管理應(yīng)用的目的是根據(jù)客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠(chéng)度、降低客戶流失率、提高客戶消費(fèi)等。對(duì)中小客戶來(lái)說(shuō)，專門(mén)的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級(jí)CRM來(lái)使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈里發(fā)布新產(chǎn)品預(yù)告、特價(jià)銷售通知，完成售前售后服務(wù)等。

6、個(gè)性化精準(zhǔn)推薦

在運(yùn)營(yíng)商內(nèi)部，根據(jù)用戶喜好推薦各類業(yè)務(wù)或應(yīng)用是常見(jiàn)的，比如應(yīng)用商店軟件推薦、IPTV視頻節(jié)目推薦等，而通過(guò)關(guān)聯(lián)算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以將之延伸到商用化服務(wù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，今后盈利可以來(lái)自于客戶增值部分的分成。

以日常的“垃圾短信”為例，信息并不都是“垃圾”，因?yàn)槭盏降娜瞬⒉恍枰灰暈槔?。通過(guò)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，可以給需要的人發(fā)送需要的信息，這樣“垃圾短信”就成了有價(jià)值的信息。在日本的麥當(dāng)勞，用戶在手機(jī)上下載優(yōu)惠券，再去餐廳用運(yùn)營(yíng)商DoCoMo的手機(jī)錢(qián)包優(yōu)惠支付。運(yùn)營(yíng)商和麥當(dāng)勞搜集相關(guān)消費(fèi)信息，例如經(jīng)常買(mǎi)什么漢堡，去哪個(gè)店消費(fèi)，消費(fèi)頻次多少，然后精準(zhǔn)推送優(yōu)惠券給用戶。

7、數(shù)據(jù)搜索

數(shù)據(jù)搜索是一個(gè)并不新鮮的應(yīng)用，隨著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來(lái)，實(shí)時(shí)性、全范圍搜索的需求也就變得越來(lái)越強(qiáng)烈。我們需要能搜索各種社交網(wǎng)絡(luò)、用戶行為等數(shù)據(jù)。其商業(yè)應(yīng)用價(jià)值是將實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理與分析和廣告聯(lián)系起來(lái)，即實(shí)時(shí)廣告業(yè)務(wù)和應(yīng)用內(nèi)移動(dòng)廣告的社交服務(wù)。

運(yùn)營(yíng)商掌握的用戶網(wǎng)上行為信息，使得所獲取的數(shù)據(jù)“具備更全面維度”，更具商業(yè)價(jià)值。典型應(yīng)用如中國(guó)移動(dòng)的“盤(pán)古搜索”。

六：大數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的重要影響

1、能夠推動(dòng)實(shí)現(xiàn)巨大經(jīng)濟(jì)效益

比如對(duì)中國(guó)零售業(yè)凈利潤(rùn)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，降低制造業(yè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、組裝成本等。預(yù)計(jì)2013年全球大數(shù)據(jù)直接和間接拉動(dòng)信息技術(shù)支出將達(dá)1200億美元。

2、能夠推動(dòng)增強(qiáng)社會(huì)管理水平

大數(shù)據(jù)在公共服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，可有效推動(dòng)相關(guān)工作開(kāi)展，提高相關(guān)部門(mén)的決策水平、服務(wù)效率和社會(huì)管理水平，產(chǎn)生巨大社會(huì)價(jià)值。歐洲多個(gè)城市通過(guò)分析實(shí)時(shí)采集的交通流量數(shù)據(jù)，指導(dǎo)駕車出行者選擇最佳路徑，從而改善城市交通狀況。

3、如果沒(méi)有高性能的分析工具，大數(shù)據(jù)的價(jià)值就得不到釋放對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用必須保持清醒認(rèn)識(shí)，既不能迷信其分析結(jié)果，也不能因?yàn)槠洳煌耆珳?zhǔn)確而否定其重要作用。

1)由于各種原因，所分析處理的數(shù)據(jù)對(duì)象中不可避免地會(huì)包括各種錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、無(wú)用數(shù)據(jù)，加之作為大數(shù)據(jù)技術(shù)核心的數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)尚未完全成熟，所以對(duì)計(jì)算機(jī)完成的大數(shù)據(jù)分析處理的結(jié)果，無(wú)法要求其完全準(zhǔn)確。例如，谷歌通過(guò)分析億萬(wàn)用戶搜索內(nèi)容能夠比專業(yè)機(jī)構(gòu)更快地預(yù)測(cè)流感暴發(fā)，但由于微博上無(wú)用信息的干擾，這種預(yù)測(cè)也曾多次出現(xiàn)不準(zhǔn)確的情況。

2)必須清楚定位的是，大數(shù)據(jù)作用與價(jià)值的重點(diǎn)在于能夠引導(dǎo)和啟發(fā)大數(shù)據(jù)應(yīng)用者的創(chuàng)新思維，輔助決策。簡(jiǎn)單而言，若是處理一個(gè)問(wèn)題，通常人能夠想到一種方法，而大數(shù)據(jù)能夠提供十種參考方法，哪怕其中只有三種可行，也將解決問(wèn)題的思路拓展了三倍。

所以，客觀認(rèn)識(shí)和發(fā)揮大數(shù)據(jù)的作用，不夸大、不縮小，是準(zhǔn)確認(rèn)知和應(yīng)用大數(shù)據(jù)的前提。

七：最后北京開(kāi)運(yùn)聯(lián)合給您總結(jié)一下

不管大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是不是預(yù)測(cè)，但是基于大數(shù)據(jù)形成決策的模式已經(jīng)為不少的企業(yè)帶來(lái)了盈利和聲譽(yù)。

1、從大數(shù)據(jù)的價(jià)值鏈條來(lái)分析，存在三種模式：

1)手握大數(shù)據(jù)，但是沒(méi)有利用好;比較典型的是金融機(jī)構(gòu)，電信行業(yè)，政府機(jī)構(gòu)等。

2)沒(méi)有數(shù)據(jù)，但是知道如何幫助有數(shù)據(jù)的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務(wù)企業(yè)，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有數(shù)據(jù)，又有大數(shù)據(jù)思維;比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未來(lái)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最具有價(jià)值的是兩種事物：

1)擁有大數(shù)據(jù)思維的人，這種人可以將大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值轉(zhuǎn)化為實(shí)際利益;

2)還未有被大數(shù)據(jù)觸及過(guò)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍(lán)海。

大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)與專業(yè)技術(shù)、信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)與各行業(yè)領(lǐng)域緊密融合的典型領(lǐng)域，有著旺盛的應(yīng)用需求、廣闊的應(yīng)用前景。為把握這一新興領(lǐng)域帶來(lái)的新機(jī)遇，需要不斷跟蹤研究大數(shù)據(jù)，不斷提升對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)知和理解，堅(jiān)持技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用創(chuàng)新的協(xié)同共進(jìn)，加快經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與利用，推動(dòng)國(guó)家、行業(yè)、企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求和應(yīng)用水平進(jìn)入新的階段。

以上就是關(guān)于大數(shù)據(jù)時(shí)代是最好的時(shí)代相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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