大數據重視事物的關聯性

Ⅰ 大數據在未來生活中的運用

哈爾濱理工大學孫名松談大數據在高校智慧校園中的應用

摘要： 2月15日，哈爾濱理工大學軟體學院院長、教授孫名松在CIO時代APP微講座欄目作了題為《大數據在高校智慧校園中的應用》的主題分享，

關鍵詞：

CIO時代APP
微講座

一、小數據時代與大數據時代

「數據（data）」在拉丁文里的意思是「已知」，也可以理解為「存在」。所以「數據」就是「存在」，「大數據」就是「大存在」。研究大數據，就是研究大存在，亦即研究一切物質、一切行為、一切思想，以及人類自身。

數據充斥並改造著人們的生活、工作。數據化是指把現象轉變為可指標分析的量化形式的過程，其中包含對世界的梳理、理解，並形成可保存的經驗。計算和記錄共同促成了數據的產生，是數據化的根基。而數字化是把模擬數據轉換成0、1表示的二進制碼，方便人類使用現代技術對數據進行更好的處理。數據化是一種思想，數字化是一種手段；數據化古而有之，數字化方興未艾。

小數據時代依靠隨機采樣，其原則是以最少的數據獲得最多的信息。但如此，則無法了解一些微觀細節，不利於對某些特定子類進行分析。而「參差不齊是世界的本質」，細節缺失將會影響到對整個自然活動、人類活動的探索與研究。此外，隨機采樣以研究者的理論前提為設計基礎，只能對已遴選的問題進行解答，而難以慮及其他問題。也就是說小數據時代是以極其有限的信息面對有「偏見」的問題。

大數據時代，意味著將世界數據化，意味著世界的本質就是信息。世界不僅被看成一串事件的組合，更被看做信息的集合，數據的集合。這是世界觀的深刻變革：人類具備以往認識並處理事件的經驗而不盲從於經驗，人類採集「數據」但更明確「所見、所思、所得」皆為「數據」，我們生活在數據的海洋之中，我們自身即為數據。

以上，從小數據時代到大數據時代，伴隨或產生了以下幾種轉變與認識：

1、意識到「樣本」等於總體。用更大、更全、更綜合的態度來觀察、理解、關照世界。

2、大數據對於精確性的要求降低。在小數據時代，因為數據少，所以對數據的精確度要求非常之高，而當大量數據出現時或者要求數據量大時，必然需要接受數據的紛繁復雜。

3、要意識到數據錯誤並不是大數據的固有特性，而是需要處理的實際問題，該問題可能長期存在。

4、混雜絕不等於錯誤。混雜是大數據的常態，且應該是一種基本態和標准態。

5、大數據揭示了傳統樣本無法揭示的細節信息，大數據是通往「精準」處理的基本途徑。

6、大數據時代，不再熱衷於追求因果關系，而是試圖探尋不同事物之間的關系，在此基礎上找到可供觀察的關聯物，以進行預測。而預測，是大數據應用的核心所在。

7、相關關系被闡釋之後，可進行因果關系的分析。但是必須注意到，因果關系只是相關關系的特殊形式，因果關系在大數據時代已經不是解釋世界的基礎；相關關系是一種較為普通的存在，在大數據時代更容易被發掘，可以更高效地指導實踐，甚或隨著大數據的發展，以往的因果關系可能會被證偽，或被視為相關關系。

其中第1點是大數據對於認識論的改造；第2—5點體現了大數據時代與傳統時代對數據要求的迥然不同；第6和7點則是數據間邏輯關系的優先性的顛覆。從實踐的角度而言，第1點可以作為前提，第2—5點可以作為數據搜集與處理的准則，第6和7點或可作為數據解釋的指導方向。

二、大數據在高校智慧校園中的應用

2015年國家提出並制定了「互聯網+」行動計劃，將「互聯網+」上升到了國家戰略。「互聯網+」的提出必將給高校智慧校園建設增加新的內涵、注入新的動力。藉助「互聯網+」推動數字校園加速向智慧校園升級，充分利用雲計算、物聯網、移動互聯、大數據等一系列新技術、新理念、新模式，打造全新的大學智慧校園，有力支撐大學未來發展戰略，帶動人才培養及評價方式的創新、提升校務治理水平，提供多層次的個性化服務和智能化管理決策，大學智慧校園建設的核心內涵可以概括為「全面的環境感知、無縫的網路互通、彈性的雲生態圈、海量的數據支撐、開放的學習環境、個性化師生服務、智能化管理決策、高效的校務治理」。

高校在信息化進程中，產生了各類結構化和非結構化的數據，包括教學管理數據、教學資源數據、學生信息數據等，大到高校的治校方針策略，小到學生的日常消費，數據繁多，類型復雜。利用大數據技術對這些數據進行搜集、分析，轉化為高校管理與服務可利用的資源，將對智慧校園建設起到非常重要的作用。

下面舉例說明大數據技術在智慧校園中的應用。

1、綜合校情展示

對學校管理者而言，通過綜合校情分析展示，可以對學校的在校生情況（本科生、研究生）、課程情況、科研成果情況、獎助情況、就業情況、教工情況、教師分布、幹部情況、傢具情況、資產情況、房屋情況、排名情況、消費情況等方面進行直觀的了解和橫向縱向的對比。結合歷年數據變化規律可以為輔助決策提供依據。不同系統之間數據的關聯性或許能夠給管理者決策提供新的思路。

綜合校情展示主要包括基礎數據分析展示和行為數據分析展示。

基本數據分析：如招生數據分析、學生數據分析、畢業數據分析、教師數據分析、課程數據分析、成績數據分析、就業數據分析、高校資產數據分析等。

行為數據分析：學校食堂就餐情況分析、一卡通消費行為分析、上網行為分析、圖書借閱行為分析、圖書館使用時長、上網時長/流量和成績之間的相關性分析、重點人群群體的特徵刻畫分析和預警等等。

舉例說明：

（a）高校就業信息統計。從高校學生的畢業去向、就業單位、就業地區、就業行業、就業薪資等多維度進行統計分析，全面呈現高校就業情況，為高校就業辦發現學生就業規律、有針對性的進行學生就業指導提供支撐。

（b）教學信息統計分析。為校領導呈現了高校熱門課程排行、各院系開設課程統計和學生成績統計分析、掛科率分析，全面呈現學生在校期間的學習與成績分布，為指導高校課程開設、提高學生成績提供支撐。

（c）一卡通統計分析。展現了高校學生整體消費能力、消費偏好，為後勤部門了解學生餐飲、購物偏好，有針對性的提升服務水平提供支撐。

（d）各生源地消費能力。按照生源地統計該地區學生的消費能力，來詳細查看在某一段時間學生消費額和消費次數的統計。

（e）學校網路使用狀況分析和學生上網行為統計。通過對學生上網的地址進行統計、分析，結合其基礎的個人信息數據，可按不同的維度，比如性別、籍貫、院系等來統計出不同類別的人群，對於某類網站的使用頻率。如果記錄的日誌足夠詳細，甚至可以統計出學生在網上消費的喜好或偏向，對於後勤或學工等部門也是一個比較重要的參考。

應用到的相關技術有：數據關聯分析、多源數據整合、海量日誌數據處理、benchmark、指標體系建立、AgileBI、全文檢索引擎。

2、公共資源使用情況分析

對於高校而言，食堂就餐、體育場館、教室、圖書館、校醫院等各類公共資源有限，師生沒有很好的途徑獲知這些資源的服務能力情況，導致經常發生排隊、擁擠的情況，給師生學習、生活帶來了不好的體驗。隨著學校信息化的推進，各部門管理信息系統逐步建設並投入使用；隨著技術的發展，特別是物聯網和智能感知設備的出現，使數字校園智能服務成為了可能。

數據來源於一卡通消費、一卡通門禁、無線網、校園安全視頻監控等。

（a）食堂、澡堂人員密度狀況及建議各食堂、公共澡堂各時段就餐人員密度情況，各類人員（年級、籍貫、職稱等）就餐愛好、習慣等。

（b）教室使用狀況、人員密度、各時間段教室使用情況、教室人數等；基於無線網路進行考勤。

（c）會議場館、體育場館使用狀況及人員密度。為師生提供會議場館的可用性查詢，體育場館的使用情況（有課、無課等），以及人員密度發布。

（e）圖書館座位使用狀況及人員密度發布，提供圖書館座位空閑情況及圖書館內人數等。

（f）校內人員密度分布。根據學校無線網數據、安全視頻監控信息，識別學校人員熱力分布圖。

應用到的相關技術有：數據關聯分析、數據挖掘（聚類分析）、海量日誌數據處理、多源數據整合（日誌數據與結構化數據整合）、高速內存資料庫、分布式全文檢索引擎。

3、個人數據報告

面向校園師生用戶提供個性化數據服務，展現師生在校園內學習、消費、生活、健康等

方面的個人行為習慣以，幫助學生從嚴謹的數據分析更加了解自己，以及與他人的差異，幫助校園師生感受信息化帶來的人文關懷與改變。

數據來源自一卡通消費、圖書館門禁、圖書借閱系統、校園網路系統、體育場館門禁等。

（a）校園卡賬單及消費習慣分析報告；

（b）圖書館進出頻次、時長及借閱習慣分析報告；

（c）網路賬單及上網習慣分析報告；

（d）體育健身鍛煉學期報告。

通過高校官方微信號、APP進行手機推送，移動互聯網時代方便用戶及時閱讀、分享、傳播。

面向校園師生用戶提供個性化數據服務，展現師生在校園內學習、消費、生活、健康等方面的個人行為習慣以，幫助學生從嚴謹的數據分析更加了解自己，以及與他人的差異，幫助校園師生感受信息化帶來的人文關懷與改變。

應用到的相關技術有：數據關聯分析、數據挖掘（用戶畫像）、海量日誌數據處理、多源數據整合。

4、圖書館電子期刊資源使用效率分析

高校每年花費資金購買著名期刊論文集，為師生用戶提供便捷的文獻檢索和下載服務。圖書館電子期刊資源的使用情況、不同學科對於不同電子期刊資源使用偏好的差異，是圖書館亟需了解的內容。通過對高校用戶期刊文獻檢索記錄的大數據分析，優化論文期刊購買方案，使圖書館可以采購到師生更加需要的資源（傳統紙質+電子資源），提高現有采購效率。

學校通常的做法是向數據商（如萬方、CNKI）購買電子期刊資源訪問統計數據，而這種方式基於學校整體訪問數據做統計分析，無法基於用戶做訪問詳情的分析統計，從而無法獲取到基於不同學科門類、不同學院和專業特點、不同教師等級的不同人群期刊訪問情況分析，也無法了解到不同資源庫的使用情況橫向對比分析。對師生的檢索關鍵詞進行挖掘也是非常重要的方向，而傳統的做法無法了解學校師生用戶檢索電子期刊資源的檢索偏好、檢索熱門等具體信息。

出口網路日誌數據記錄了師生訪問電子期刊資源庫的行為，通過大數據技術對出口URL日誌等數據進行處理及關鍵信息提取，關聯學校內部用戶信息數據，將實現圖書館電子資源使用的全面分析以及人群分析，為圖書館采購決策提供輔助。

數據來源自圖書館采購電子期刊資源列表、師生上網URL日誌、師生上網身份認證等。

應用到的相關技術有：數據關聯分析、海量日誌數據處理、多源數據整合（日誌數據與結構化數據整合）、分布式全文檢索引擎。

5、校園輿情監測

在移動互聯網大潮之下，無論是正面信息還是負面信息都會以更快的速度傳播。學校聲譽對學校招生、就業、評優評先等方面有很大影響，隨著移動互聯網和社交媒體的普及，高校越來越重視學校的社會評價。目前部分高校會利用互聯網數據監測學校聲譽，通過大數據的手段通過實時監測互聯網新媒體上與學校相關的新聞、傳播話題和用戶反饋，了解學校輿情、聲譽及影響力。

應用到的相關技術有：文本挖掘、語義分析（正負面判斷）、語義相似度計算、彈性爬蟲引擎、分布式全文檢索引擎。

我所了解的大數據在智慧校園中的應用還包括教學信息統計分析，通過對課程知識結構進行樣本分析，結合教育過程，綜合學生學習成績分布來驗證課程講授過程的合理性和工程教育認證中的達成度來綜合分析課程開設的合理性。

又如，學校資產管理信息分析，藉助於資產管理信息平台實現對校園基礎設施、教學實驗設備、校園通信網路設備等數據的採集分析，為學校基礎建設方向、教學實驗設備的維護、校園網通信設備的升級改造提供數據支持。

「智慧網格學生管理平台」，以高校信息技術和數字化校園建設成果為基礎支撐，建設以社區網格、管理網格、教育網格三個維度的網格為載體，面向學生發展的綜合管理與服務流程優化的總體框架。對學生培養全生命周期中的生活、學業、思想等發展過程進行主動輔導，形成協同可持續的智慧管理與導引發展新模式，具有學生畫像、學生行為預警（在校狀況、學業、消費、身心健康）、學生家庭經濟狀況分析、學生綜合數據檢索、學生群體分析等功能，能夠輔助學工部門、院系管理者和輔導員開展學生安全教育管理、學生心理健康輔導、精準資助等工作，提升工作效率，促進學生管理工作創新與實踐。

由於時間關系，今天就交流這么多。謝謝！

Ⅱ 大數據的重要性體現在哪些方面

大數據是推動數字經濟發展的關鍵生產要素

發展數字經濟是實現經濟高質量發展、構建現代化經濟體系的必由之路。推進經濟社會數字化轉型實際上就是從工業經濟時代向數字經濟時代的轉變。在這一轉變過程中，數據發揮著至關重要的作用。

大數據是重塑國家競爭優勢的重大發展機遇

世界各國都已充分認識到大數據對於國家的戰略意義，並早早開始布局。國家間的競爭將從資本、土地、資源的爭奪轉變為技術、數據、創新的競爭。

大數據是實現治理能力現代化的重要創新工具

大數據應用能夠揭示傳統技術方式難以展現的關聯關系，推動政府數據開放共享，促進社會事業數據融合和資源整合，將極大提升政府整體數據分析能力，為有效處理復雜社會問題提供新的手段。

大數據是建設數字中國的關鍵創新動力

加快數字中國建設是以信息化培育新動能、用新動能推動新發展的重要舉措。數字中國涉及內容十分廣泛，面臨的主要障礙就是各行業領域普遍存在的信息孤島和數據煙囪。

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Ⅲ 在大數據時代,為什麼我們不在探求難以捉摸的因果關系,轉而關注事物的相關關系

看過大數據時代吧，里邊說的還比較清楚了，大數據的一個優勢就是從數版據之間的相關權關系直接得到我們想要的結論，而不必去追求原因和結果間的復雜因果關系。

在平時的科學研究中，我們工作的本質就是探尋事物間的本質的因果關系，分析因果關系是一件非常復雜而嚴謹的事情，甚至在有些場合根本無法短時間內得到具體的因果關系，這時候大數據的優勢就體現出來了。根據大數據分析結果，出現了A現象，必然發生B現象，那麼在絕大部分場合就可以先不關注A與B之間的具體因果關系，而從兩者在數據上表現的相關關系解決問題。當然大數據技術並非完全否認因果關系，而是強調先通過相關關系解決問題，因果關系可以在後期慢慢研究。
供參考。

Ⅳ 大數據挖掘更重視事物之間的什麼關系

更重視事物之間的關聯關系，大數據實際上就是通過各種關聯關系來實現數據管理的，層層挖掘，多方面關聯。

Ⅳ 什麼是大數據相關性分析

大數據，就是一個資料庫，它統計的類型包括，日常出行，常撥打電，習慣支付的軟體，聊天軟體，關注哪方面類型的居多，都可以給你統計出來，根據這個數據可以正對性的投放廣告或投資開發。

Ⅵ 大數據應用與非傳統安全威脅治理

大數據應用與非傳統安全威脅治理
大數據是一種海量的數據狀態和儲存技術，能夠有效集成眾多領域的信息資源，通過對其分析處理和應用，可以產生價值巨大的產品和服務。事實上，大數據分析應用於防範非傳統安全威脅在歐美國家早有例證。比如，美國國家海洋和大氣管理局利用大數據方法協助進行氣候、生態系統、天氣的研究；「谷歌流感趨勢」工具使用經過匯總的谷歌搜索數據來估測流感疫情，有效實施對疾病爆發的跟蹤和處理。
之所以說大數據助力於非傳統安全威脅治理，主要原因有如下幾方面：第一，大數據呈現事物之間的相互關聯性，即顯示研究對象與他事物之間的相互關系，而這一特點恰與協同應對非傳統安全威脅的理念和聯動治理的實踐契合。第二，大數據使獲取足夠大的樣本數據乃至全體數據成為可能，這為決策者掌握更全面的信息或更有力的證據、增強應對非傳統安全威脅的決策科學性提供了充分條件。第三，大數據具有顯著的預測功能，可根據現有數據信息預測未來可能發生的事件，並提前做好預案。第四，大數據卓越的數據獲取能力及網路化獲取方法，能實現跨區域、跨平台的海量數據鏈接，並能採用可視化形式呈現數據，極大地便利了一些動態的復雜問題處理。以上分析可見，大數據的特質，內在地契合人類治理非傳統安全威脅的邏輯需要。因此，有理由認為，大數據應用對於治理紛繁復雜的非傳統安全威脅大有可為。鑒於大數據已經成為信息社會日益重要的資源，建設和應用大數據、提高政府應對非傳統安全威脅的能力，已成為當務之急。
認知大數據的內在特性及現實應用困境，把握大數據服務非傳統安全威脅治理規律
盡管大數據被稱作「滲透到當今每一個行業和業務職能領域的重要生產因素」，或者說是「推動政府決策科學化、民主化及增強政府治理能力的重要手段與途徑」，但是，如若不深度認知大數據的內在特性、現實應用困境並採取相應對策，也很難做到充分應用大數據優勢服務於應對非傳統安全威脅的治理。
大數據的內在特性主要表現在以下幾個方面：一是大數據的有效性依賴於數據的真實性。大數據處理，首要的是獲取和記錄數據，如果獲取和記錄的數據不真實或有缺陷，則大數據就不足為「據」。二是大數據多以非結構化呈現，混雜性突出，若不進行技術操作和處理則不能使用。三是大數據被認為「長於分析相關關系而非因果關系」。如同所言，大數據尋找事物之間的相關性，不能准確告訴人們某件事情為何發生，而是提醒人們什麼事情正在發生。但基於這一點，我們不可以斷定大數據是對因果關系理論意義的否定。對大數據內在特性的認知，其意義在於深刻把握大數據規律，以便更好地應用大數據服務於現實生活。
此外，利用大數據應對非傳統安全威脅的治理，還需關切大數據的現實應用困境。一是大數據應用存在數據開放性、共享性與安全性的矛盾。目前許多領域都迫切需要實現國家間數據信息開放、共享，但如何在開放、共享中確保數據安全，這是大數據使用中較難平衡的現實困境。數據主權原則與全球互聯互通建設存在一定的沖突。二是大數據存儲孤島林立、閑置現象突出，數據應用水平低。當下雖然企業和政府手中都有大量的基礎數據存儲，但彼此數據不互通共享，也不重視數據分析和應用，特別是目前國內政府部門「數據孤島」普遍存在，造成數據閉鎖、閑置，處理粗放，可使用性差。三是大數據分析薄弱，復合型人才缺乏。當下我國大數據應用尚處於探索階段，能夠直接從事大數據分析和應用的創新人才嚴重不足，這很大程度上成為制約大數據應用於政府治理事務的瓶頸。
應用大數據提升政府治理非傳統安全威脅的能力
大數據時代已經到來，應用大數據提升政府治理非傳統安全威脅的能力，勢在必行。
第一，建設統一的、共享的數據信息平台，刻不容緩。這不僅因為數據本身的價值在於被使用，開放和共享是大數據「質」的要求，而且建設統一、開放數據信息平台，也是打破「數據孤島」和「信息封鎖」困境、推進國際合作以及動員民眾參與防範非傳統安全威脅治理的必要途徑。建立統一、共享的數據信息平台，加快推進公共數據資源向社會開放，也是政府提供面向社會的公共服務的需要。
第二，樹立大數據思維，積極探索應用大數據服務於治理非傳統安全威脅的新途徑、新方式。近年來，歐美國家在應用大數據治理非傳統安全威脅，比如交通堵塞、流行病防治、環境污染等方面已有成功的經驗可以借鑒；我國在社會輿情風險評估、空氣質量檢測等方面也有不少探索和嘗試，但在應用大數據治理非傳統安全威脅的手段和方式上仍有廣闊的空間，有待挖掘和開發。比如，如何引入更多的大數據風控管理工具，保證消費金融業務成為穩健的長期信貸市場；如何利用生物感測器、生態遙感、大數據、雲計算等技術，提高土地規劃質量，以避免土地浪費與流失等。目前非傳統安全威脅加重，並且與傳統安全威脅相互交織，決策者必須藉助大數據分析和應用，增強應對各種安全威脅的治理能力，換言之，大數據優勢對於防範各種安全威脅能夠有所作為。為此，探索應用大數據服務於應對非傳統安全威脅的新途徑、新方式，對防範金融風險、維持能源安全、糧食安全、信息安全等方面創新能力的提升，具有重要價值。此外，樹立大數據思維，推進大數據應用，還需要強化數據源頭管理，並且必須高度重視大數據技術分析及其專業技術人力資源的開發。
第三，著力推進數據開放與共享，並利用制度明示信息安全邊界。伴隨互聯網技術的快速發展，利用信息網路的安全漏洞或後門竊取、倒賣涉密信息的事件頻發，實施病毒感染、網路攻擊以及惡意公開個人隱私、商業秘密的行為不止，這恰恰證明信息安全本身就是非傳統安全威脅問題之一，因此，對於數據信息安全問題，迫切需要通過制度安排，明確數據安全的邊界，制定國家層面的政府信息共享條例、實施細則及其數據保護法等，明確規定數據信息開放、共享的尺度。

Ⅶ 如何運用大數據來分析各類日誌事件之間的關聯關系

大數據和crm的關系？這主題不明確。大數據的數據一般來自於crm並且服務於crm,這也是很多做crm的比如說專rushcrm把數據分析當做屬一個點在深入挖掘，因為大數據裡面的數據怎麼來的，就是平時crm管理一點一滴累積來的，同時大數據最終服務的對象說到底也是為了企業的crm管理，所以我個人認為，這種關系是一個因果循環的關系，而不簡單的是一個因為所以的關系

Ⅷ 用大數據分析找出數據間隱藏的關聯性

用大數據分析找出數據間隱藏的關聯性
智能穿戴設備監測健康、城市交通和天氣的觀測、抓捕罪犯、金融監管……伴隨著大數據呈現出無孔不入的趨勢，大數據分析開始成為人類進行科學決策的重要工具。從IT時代向DT時代的轉變，大數據分析技術用迅速、精準的方式構建更加低成本、高效率的商業社會，並作為時下最為流行的技術之一，已經滲透到行業的方方面面，幫助企業用數據驅動業務的發展。
「DT時代的到來，對客戶全方位的了解可謂是全所未有的。有了數據分析技術，企業可以將服務做的更細致全面，將被動轉變為主動。」北京明略軟體系統有限公司副總裁兼金融事業部總經理周衛天認為，大數據與行業的融合，讓數據本身的價值得到了加倍的提升。
深度挖掘不同數據源間的隱藏關系
成立於2014年的北京明略軟體系統有限公司是一家明略數據專注於關系挖掘的大數據行業應用解決方案提供商。作為一家成立僅兩年的初創企業，目前明略數據已經完成了A輪融資，B輪融資將會在明年（2016年）第二季度完成。當前明略數據主要服務包括金融業、製造業、政府等行業部門在內的大型國企。「針對金融行業和公安部門這類客戶，大數據分析技術首先體現的是精準，通過關系分析管理，從而直達目標群體。」周衛天說道。
金融業是最先落地大數據的行業之一，現在國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務的運營。明略數據推出的大數據分析整合平台，幫助銀行實現了風險管控、精準營銷、徵信管理、輿情監控等一系列的優化和提升。
·風險管控、反欺詐應用：利用數據分析，進行貸款質量評估，規避壞賬風險。對中小企業融資風險監控，實現盡早發現企業違約風險。
·精準營銷：在客戶畫像的基礎上開展一系列包括交叉營銷、個性化推薦、實時營銷、客戶生命周期管理等精準營銷管理。
·徵信/催收放貸增收：基於IP、GPS物理位置定位客戶行為軌跡，加強銀行信用卡徵信審核。根據關聯客戶關系網，進行債務催收。
·輿情監控：檢測客服中心、網上留言、社交媒體等信息，制定有效的客戶維系及挽留措施。
公安/刑偵是目前明略數據服務的另一大主要行業，通過隱藏的數據關系通過演算法、分析進行挖掘，快速的幫助公安部門找到有效信息，從而順藤摸瓜，抓到罪犯，提升緊急事件的應對能力。舉個簡單的例子，通過最開始的訂票信息，IP地址，到後來的車次、酒店信息、運營商的數據，將數據間進行關聯分析，就可以確定訂票人之間的關系。
給用戶「技術+服務」兩大保障
以上介紹的金融業和公安部門是明略數據主要服務的兩大行業、部門，對此也不難從側面發現明略數據針對數 據安全性可以給出較高的保障。作為一個數據服務商，明略數據從網路安全、技術數據安全、使用安全等多方面入手，做到讓客戶安心。周衛天介紹，明略數據是國 內外第一家在SQL on Hadoop三大查詢引擎（Hive, Impala和Spark SQL）上實現行，列級別細顆粒度的許可權控制大數據平台供應商。
有了技術上的優勢，也就有了競爭的底氣。在被問到如何在國內的大數據市場中搶占份額的時候，周衛天的說 法很淡然，盡管國內的巨頭已經進入進來，但市場很大，對像明略數據這樣快速成長的企業還是存在很大的機會。另外，明略的優勢是擁有專業的技術團隊，可以把 海量的數據源進行關聯分析、深度挖掘，找出其中所隱藏的關系線索。
談到今後的發展策略，除了技術的專注，服務好現有客戶將是明略數據近幾年關注的焦點。據了解，2016年明略數據將擴大各省市分公司規模，採取就近布局，包括市場、內部管理運營制定一系列的分級響應措施， 增強客戶的售後服務。此外在未來，明略數據也會邀請客戶和技術人員進入到項目中來，以便更好地了解技術的使用，從而可以快速上手，以周衛天的話說，這也是客戶增值服務的另一個角度。

Ⅸ 大數據的七大核心應用價值

大數據的七大核心應用價值

隨著移動互聯網的飛速發展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個移動互聯網領域，數據已被認為是繼雲計算、物聯網之後的又一大顛覆性的技術性革命，毋庸置疑，大數據市場是待挖掘的金礦，其價值不言而喻。可以說誰能掌握和合理運用用戶大數據的核心資源，誰就能在接下來的技術變革中進一步發展壯大。
大數據可以說是史上第一次將各行各業的用戶、方案提供商、服務商、運營商以及整個生態鏈上游廠商融入到一個大的環境中，無論是企業級市場還是消費級市場，亦或政府公共服務，都正或將要與大數據發生千絲萬縷的聯系。
近期有不少文章暢談大數據的價值，以及其價值主要凸顯在哪些方面，這里我們對大數據的核心具體價值進行了分門別類的梳理匯總，希望能幫助讀者更好的獲悉大數據的大價值。

核心價值究其用戶到底是誰？
談及價值，首先必須要弄清楚其用戶到底是誰？有針對企業數據市場的，還有針對終端消費者的，還有針對政府公共服務的；其次要弄清楚大數據核心價值的表現形式、價值的體現過程以及最後呈現的結果。
商業的發展天生就依賴於大量的數據分析來做決策，對於企業用戶，更關心的還是決策需求，其實早在BI時代這就被推上了日程，經過十餘年的探索，如今已形成了數據管理、數據可視化等細分領域，來加強對決策者的影響，達到決策支持的效果。還有企業營銷需求，從本質上來說，主要聚焦在針對消費者市場的精準營銷。
對於消費者用戶，他們對大數據的需求主要體現在信息能按需搜索，並能提供友好、可信的信息推薦，其次是提供高階服務，例如智能信息的提供、用戶體驗更快捷等等。
還有，大數據也不斷被應用到政府日常管理和為民服務中，並成為推動政府政務公開、完善服務、依法行政的重要力量。從戶籍制度改革，到不動產登記制度改革，再到徵信體系建設等等都對資料庫建設提出了更高的目標要求，而此時的資料庫更是以大數據為基礎的，可見，大數據已成為政府改革和轉型的技術支撐杠桿。
數據，除了它第一次被使用時提供的價值以外，那些積累下來的數據海洋並不是無用的廢物，它還有著無窮無盡的「剩餘價值」，關於這一點，人們已經有了越來越多的認識。事實上，大數據已經開始並將繼續影響我們的生活，接下來讓我們共同探索大數據的核心價值吧！當然這是需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現的。
《大數據時代》一書作者維克托認為大數據時代有三大轉變：「第一，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不是依賴於隨機采樣。更高的精確性可使我們發現更多的細節。第二，研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度。適當忽略微觀層面的精確度，將帶來更好的洞察力和更大的商業利益。第三，不再熱衷於尋找因果關系，而是事物之間的相關關系。例如，不去探究機票價格變動的原因，但是關注買機票的最佳時機。」大數據打破了企業傳統數據的邊界，改變了過去商業智能僅僅依靠企業內部業務數據的局面，而大數據則使數據來源更加多樣化，不僅包括企業內部數據，也包括企業外部數據，尤其是和消費者相關的數據。
隨著大數據的發展，企業也越來越重視數據相關的開發和應用，從而獲取更多的市場機會。
一方面，大數據能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性；此外還能夠降低企業的交易摩擦成本；更為關鍵的是，大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力，大幅提升企業的商業決策水平，降低了企業經營的風險。
一、大數據助企業挖掘市場機會探尋細分市場
大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘市場機會和細分市場，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。獲得好的產品概念和創意，關鍵在於我們到底如何去搜集消費者相關的信息，如何獲得趨勢，挖掘出人們頭腦中未來會可能消費的產品概念。用創新的方法解構消費者的生活方式，剖析消費者的生活密碼，才能讓吻合消費者未來生活方式的產品研發不再成為問題，如果你了解了消費者的密碼，就知道其潛藏在背後的真正需求。大數據分析是發現新客戶群體、確定最優供應商、創新產品、理解銷售季節性等問題的最好方法。
在數字革命的背景下，對企業營銷者的挑戰是從如何找到企業產品需求的人到如何找到這些人在不同時間和空間中的需求；從過去以單一或分散的方式去形成和這群人的溝通信息和溝通方式，到現在如何和這群人即時溝通、即時響應、即時解決他們的需求，同時在產品和消費者的買賣關系以外，建立更深層次的夥伴間的互信、雙贏和可信賴的關系。
大數據進行高密度分析，能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性；大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力，大幅提升企業的商業決策水平。因此，大數據有利於企業發掘和開拓新的市場機會；有利於企業將各種資源合理利用到目標市場；有利於制定精準的經銷策略；有利於調整市場的營銷策略，大大降低企業經營的風險。
企業利用用戶在互聯網上的訪問行為偏好能為每個用戶勾勒出一副「數字剪影」，為具有相似特徵的用戶組提供精確服務滿足用戶需求，甚至為每個客戶量身定製。這一變革將大大縮減企業產品與最終用戶的溝通成本。例如：一家航空公司對從未乘過飛機的人很感興趣（細分標準是顧客的體驗）。而從未乘過飛機的人又可以細分為害怕飛機的人，對乘飛機無所謂的人以及對乘飛機持肯定態度的人（細分標準是態度）。在持肯定態度的人中，又包括高收入有能力乘飛機的人（細分標準是收入能力）。於是這家航空公司就把力量集中在開拓那些對乘飛機持肯定態度，只是還沒有乘過飛機的高收入群體。通過對這些人進行量身定製、精準營銷取得了很好的效果。
二、大數據提高決策能力
當前，企業管理者還是更多依賴個人經驗和直覺做決策，而不是基於數據。在信息有限、獲取成本高昂，而且沒有被數字化的時代，讓身居高位的人做決策是情有可原的，但是大數據時代，就必須要讓數據說話。
大數據能夠有效的幫助各個行業用戶做出更為准確的商業決策，從而實現更大的商業價值，它從誕生開始就是站在決策的角度出發。雖然不同行業的業務不同，所產生的數據及其所支撐的管理形態也千差萬別，但從數據的獲取，數據的整合，數據的加工，數據的綜合應用，數據的服務和推廣，數據處理的生命線流程來分析，所有行業的模式是一致的。
這種基於大數據決策的特點是：一是量變到質變，由於數據被廣泛挖掘，決策所依據的信息完整性越來越高，有信息的理性決策在迅速擴大，拍腦袋的盲目決策在急劇縮小。二是決策技術含量、知識含量大幅度提高。由於雲計算出現，人類沒有被海量數據所淹沒，能夠高效率駕御海量數據，生產有價值的決策信息。三是大數據決策催生了很多過去難以想像的重大解決方案。如某些葯物的療效和毒副作用，無法通過技術和簡單樣本驗證，需要幾十年海量病歷數據分析得出結果；做宏觀經濟計量模型，需要獲得所有企業、居民以及政府的決策和行為海量數據，才能得出減稅政策最佳方案；反腐倡廉，人類幾千年歷史都沒解決，最近通過微博和人肉搜索，貪官在大數據的海洋中無處可藏，人們看到根治的希望等等。
如果在不同行業的業務和管理層之間，增加數據資源體系，通過數據資源體系的數據加工，把今天的數據和歷史數據對接，把現在的數據和領導和企業機構關心的指標關聯起來，把面向業務的數據轉換成面向管理的數據，輔助於領導層的決策，真正實現了從數據到知識的轉變，這樣的數據資源體系是非常適合管理和決策使用的。
在宏觀層面，大數據使經濟決策部門可以更敏銳地把握經濟走向，制定並實施科學的經濟政策；而在微觀方面，大數據可以提高企業經營決策水平和效率，推動創新，給企業、行業領域帶來價值。
三、大數據創新企業管理模式，挖掘管理潛力
當下，有多少企業還會要求員工像士兵一樣無條件服從上級的指示？還在通過大量的中層管理者來承擔管理下屬和傳遞信息的職責？還在禁止員工之間談論薪酬等信息？《華爾街日報》曾有一篇文章就說，NO。這一切已經過時了，嚴格控制，內部猜測和小道消息無疑更會降低企業效率。一個管理學者曾經將企業內部關系比喻為成本和消耗中心，如果內部都難以協作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息萬變的市場和競爭環境下生存、創新和發展呢？
我們試著想想，當購物、教育、醫療都已經要求在大數據、移動網路支持下的個性化的時代，創新已經成為企業的生命之源，我們還有什麼理由還要求企業員工遵循工業時代的規則，強調那種命令式集中管理、封閉的層級體系和決策體制嗎？當個體的人都可以通過佩戴各種感測器，搜集各種來自身體的信號來判斷健康狀態，那樣企業也同樣需要配備這樣的感測系統，來實時判斷其健康狀態的變化情況。
今天信息時代機器的性能，更多決定於晶元，大腦的存儲和處理能力，程序的有效性。因而管理從注重系統大小、完善和配合，到注重人，或者腦力的運用，信息流程和創造性，以及職工個性滿足、創造力的激發。
在企業管理的核心因素中，大數據技術與其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集與傳遞，而大數據的內涵和實質在於大數據內部信息的關聯、挖掘，由此發現新知識、創造新價值。兩者在這一特徵上具有高度契合性，甚至可以標稱大數據就是企業管理的又一種工具。因為對於任何企業，信息即財富，從企業戰略著眼，利用大數據，充分發揮其輔助決策的潛力，可以更好地服務企業發展戰略。
大數據時代，數據在各行各業滲透著，並漸漸成為企業的戰略資產。數據分析挖掘不僅本身能幫企業降低成本：比如庫存或物流，改善產品和決策流程，尋找到並更好的維護客戶，還可以通過挖掘業務流程各環節的中間數據和結果數據，發現流程中的瓶頸因素，找到改善流程效率，降低成本的關鍵點，從而優化流程，提高服務水平。大數據成果在各相關部門傳遞分享，還可以提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。
四、大數據變革商業模式催生產品和服務的創新
在大數據時代，以利用數據價值為核心，新型商業模式正在不斷涌現。能夠把握市場機遇、迅速實現大數據商業模式創新的企業，將在IT發展史上書寫出新的傳奇。
大數據讓企業能夠創造新產品和服務，改善現有產品和服務，以及發明全新的業務模式。回顧IT歷史，似乎每一輪IT概念和技術的變革，都伴隨著新商業模式的產生。如個人電腦時代微軟憑借操作系統獲取了巨大財富，互聯網時代谷歌抓住了互聯網廣告的機遇，移動互聯網時代蘋果則通過終端產品的銷售和應用商店獲取了高額利潤。
縱觀國內，以金融業務模式為例，阿里金融基於海量的客戶信用數據和行為數據，建立了網路數據模型和一套信用體系，打破了傳統的金融模式，使貸款不再需要抵押品和擔保，而僅依賴於數據，使企業能夠迅速獲得所需要的資金。阿里金融的大數據應用和業務創新，變革了傳統的商業模式，對傳統銀行業帶來了挑戰。
還有，大數據技術可以有效的幫助企業整合、挖掘、分析其所掌握的龐大數據信息，構建系統化的數據體系，從而完善企業自身的結構和管理機制；同時，伴隨消費者個性化需求的增長，大數據在各個領域的應用開始逐步顯現，已經開始並正在改變著大多數企業的發展途徑及商業模式。如大數據可以完善基於柔性製造技術的個性化定製生產路徑，推動製造業企業的升級改造；依託大數據技術可以建立現代物流體系，其效率遠超傳統物流企業；利用大數據技術可多維度評價企業信用，提高金融業資金使用率，改變傳統金融企業的運營模式等。
過去，小企業想把商品賣到國外要經過國內出口商、國外進口商、批發商、商場，最終才能到達用戶手中，而現在，通過大數據平台可以直接從工廠送達到用戶手中，交易成本只是過去的十分之一。以我們熟悉的網購平台淘寶為例，每天有數以萬計的交易在淘寶上進行，與此同時相應的交易時間、商品價格、購買數量會被記錄，更重要的是，這些信息可以與買方和賣方的年齡、性別、地址、甚至興趣愛好等個人特徵信息相匹配。運用匹配的數據，淘寶可以進行更優化的店鋪排名和用戶推薦；商家可以根據以往的銷售信息和淘寶指數進行指導產品供應、生產和設計，經營活動成本和收益實現了可視化，大大降低了風險，賺取更多的錢；而與此同時，更多的消費者也能以更優惠的價格買到了更心儀的產品。
維克托曾預言2020年，大數據時代就會真正來臨。在那個時候，最經常會用到的應用就是個性化生活所需要的，尤其是智能手機的應用。
五、大數據讓每個人更加有個性
對個體而言，大數據可以為個人提供個性化的醫療服務。比如，我們的身體功能可能會通過手機、移動網路進行監控，一旦有什麼感染，或身體有什麼不適，我們都可以通過手機得到警示，接著信息會和手機庫進行對接或者咨詢相關專家，從而獲得正確的用葯和其他治療。
過去我們去看病，醫生只能對我們的當下身體情況做出判斷，而在大數據的幫助下，將來的診療可以對一個患者的累計歷史數據進行分析，並結合遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊葯物的反應等關系，實現個性化的醫療。還可以在患者發生疾病症狀前，提供早期的檢測和診斷。早期發現和治療可以顯著降低肺癌給衛生系統造成的負擔，因為早期的手術費用是後期治療費用的一半。
還有，在傳統的教育模式下，分數就是一切，一個班上幾十個人，使用同樣的教材，同一個老師上課，課後布置同樣的作業。然而，學生是千差萬別的，在這個模式下，不可能真正做到「因材施教」。
如一個學生考了90分，這個分數僅僅是一個數字，它能代表什麼呢？90分背後是家庭背景、努力程度、學習態度、智力水平等，把它們和90分聯系在一起，這就成了數據。大數據因其數據來源的廣度，有能力去關注每一個個體學生的微觀表現：如他在什麼時候開始看書，在什麼樣的講課方式下效果最好，在什麼時候學習什麼科目效果最好，在不同類型的題目上停留多久等等。當然，這些數據對其他個體都沒有意義，是高度個性化表現特徵的體現。同時，這些數據的產生完全是過程性的：課堂的過程，作業的情況，師生或同學的互動情景……而最有價值的是，這些數據完全是在學生不自知的情況下被觀察、收集的，只需要一定的觀測技術與設備的輔助，而不影響學生任何的日常學習與生活，因此它的採集也非常的自然、真實。
在大數據的支持下，教育將呈現另外的特徵：彈性學制、個性化輔導、社區和家庭學習、每個人的成功……大數據支撐下的教育，就是要根據每一個人的特點，釋放每一個人本來就有的學習能力和天分。
此外，維克托還建議中國政府要進一步補錄資料庫。政府以前提供財政補貼，現在可以提供資料庫，打造創意服務。在美國就有完全基於政府提供的資料庫，如為企業提供機場、高速公路的數據，提供航班可能發生延誤的概率，這種服務這可以幫助個人、消費者更好地預測行程，這種類型的創新，就得益於公共的大數據。
六、智慧驅動下的和諧社會
美國作為全球大數據領域的先行者，在運用大數據手段提升社會治理水平、維護社會和諧穩定方面已先行實踐並取得顯著成效。
近年來，在國內，「智慧城市」建設也在如火如荼的開展。截止去年底，我國的國家智慧城市試點已達193個，而公開宣布建設智慧城市的城市超過400個。智慧城市的概念包含了智能安防、智能電網、智慧交通、智慧醫療、智慧環保等多領域的應用，而這些都要依託於大數據，可以說大數據是「智慧」的源泉。
在治安領域，大數據已用於信息的監控管理與實時分析、犯罪模式分析與犯罪趨勢預測，北京、臨沂等市已經開始實踐利用大數據技術進行研判分析，打擊犯罪。
在交通領域，大數據可通過對公交地鐵刷卡、停車收費站、視頻攝像頭等信息的收集，分析預測出行交通規律，指導公交線路的設計、調整車輛派遣密度，進行車流指揮控制，及時做到梳理擁堵，合理緩解城市交通負擔。
在醫療領域，部分省市正在實施病歷檔案的數字化，配合臨床醫療數據與病人體征數據的收集分析，可以用於遠程診療、醫療研發，甚至可以結合保險數據分析用於商業及公共政策制定等等。
伴隨著智慧城市建設的火熱進行，政府大數據應用已進入實質性的建設階段，有效拉動了大數據的市場需求，帶動了當地大數據產業的發展，大數據在各個領域的應用價值已得到初顯。
七、大數據如何預言未來？
著名的瑪雅預言，盡管背後有著一定的天文知識基礎，但除催生了一部很火的電影《2012》外，其實很多人的生活尚未受到太大的影響。現在基於人類地球上的各種能源存量，以及大氣受污染、冰川融化的程度，我們獲取真的可以推算出按照目前這種工業生產、生活的方式，人類在地球上可以存活的年數。《第三次工業革命》中對這方面有很深入的解釋，基於精準預測，發現現有模式是死路一條後，人類就可以進行一些改變，這其實就是一種系統優化。
這種結合之前情景研究，不斷進行系統優化的過程，將賦予系統生命力，而大數據就是其中的血液和神經系統。通過對大數據的深入挖掘，我們將會了解系統的不同機體是如何相互協調運作的，同樣也可以通過對他們的了解去控制機體的下一個操作，甚至長遠的維護和優化。從這個角度講，基於網路的大數據可以看作是人類社會的神經中樞，因為有了網路和大數據人類社會才開始靈活起來，而不像以前那麼死板。基於大數據，個體之間相互連接有了基礎，相互的交互過程得到了簡化，各種交易的成本減少很多。廠家等服務提供方可以基於大數據研發出更符合消費者需求的服務，機構內部的管理也更為細致，有了血液和神經系統的社會才真的擁有生命活力。
結語
透過以上這些行業典型的大數據應用案例和場景，不難悟出大數據的典型的核心價值。大數據是看待現實的新角度，不僅改變了市場營銷、生產製造，同時也改變了商業模式。數據本身就是價值來源，這也就意味著新的商業機會，沒有哪一個行業能對大數據產生免疫能力，適應大數據才能在這場變革中繼續生存下去。
當下，正處於數據大爆發的時代，如何獲取這些數據並對這些數據進行有效分析就顯得尤為重要。各種企業機構之間的競爭非常殘酷。如何基於以往的運行數據，對未來的運行模式進行預測，從而提前進行准備或者加以利用、調整，對很多企業機構其實是一種生死存亡的問題。這樣一種情況同樣適用於國家級別。正因為這一點，目前無論是在企業級別還是國家級別都開始研究、部署大數據。
可見，大數據應用已經凸顯出了巨大的商業價值，觸角已延伸到零售、金融、教育、醫療、體育、製造、影視、政府等各行各業。你可能會問這些具體價值實現的推動者有哪些呢？就是所謂的大數據綜合服務提供商，從實踐情況看，主要包括大數據解決方案提供商、大數據處理服務提供商和數據資源提供商三個角色，分別向大數據的應用者提供大數據服務、解決方案和數據資源。
未來大數據還將徹底改變人類的思考模式、生活習慣和商業法則，將引發社會發展的深刻變革，同時也是未來最重要的國家戰略之一。

Ⅹ 城市大數據還具有多層次性，強關聯性，高完備性等特點

大數據(big data)，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理內的數據集容合。

1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。

2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。

3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。

4.
價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

大數據已經成為各類大會的重要議題，管理人士們都不願錯過這一新興趨勢。毫無疑問，當未來企業嘗試分析現有海量信息以推動業務價值增值時，必定會採用大數據技術。
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