大數據時代真的來了嗎

① 剛才看新聞說我們進入看大數據時代是真的么有點可怕。

有利有弊的，大數據讓生活更加便利，提起大數據，大家應該都不會陌生，但很內多網民都沒有一個准確的概念容，但說起來最近幾年的變化與便利，很多人都能感覺到在出行交通、購物、生活繳費等方面有了很大的改變。近幾年電信詐騙已經成為騙子行騙的重要方式，公安局利用人工智慧技術對千億級各類結構化數據進行分析，對特殊群體進行智能定性和危險行為精準預測，有效開展詐騙預警和犯罪事先預判，實現事後處置到事前的防範，隨著預警系統的建立，大數據分析得出電信詐騙同比下降，立案率同比下降，破案率同比上升，保護了人民的財產安全。

② 大數據時代真的來了嗎有一點點恐慌了。

大數據的應用確實越來越多，
按照Gartner的曲線來說，是將大數據歸類於2年內就會得到實際應用的新技術。
不過恐慌什麼呢，對人民的無刻不在的監控？是有一些恐怖！
不過只要自己行得正，走得端，監控又能怎麼樣呢？

③ 大數據時代來臨了嗎

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓娶管理和處理的數據集合。大數版據技術權，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，...

④ 物聯網大數據時代真的到來了嗎

真正的大數據時代應該沒有喜不喜歡只有願不願意。

現階段通過所謂的大數據功能，搜索引擎、電商平台、社交平台都可以根據用戶喜好進行熱點推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進行了搜索購買，但因為頻繁搜索，被半智能的大數據定義為「喜歡」於是進行了相關信息推送。

但這些物件已經購買完畢所以在推送不會因為好奇和喜歡再次重復購買。真正的大數據在這一塊可以做的更全面。比如用戶購買的是一箱蘋果，那麼可以智能識別一到兩周後再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數據推送信息不應根據喜歡偏好進行，而是應該通過是否願意接收這些訊息進行推送。

當真正的大數據時代來臨安全也許根本不是問題。

很多人會擔心那些出現在互聯網身上的安全隱患統統會出現在物聯網身上，而在物聯網上的安全問題會給人們帶來更大的傷害。當然，這很多人之中包括筆者。而經過對大數據的深入了解，和對大數據未來發展的預估。筆者突然發現一個很重要的實時：物聯網的正常運行和發展離不開大數據，而真正的大數據要比人類聰明的多。

大數據是集合了人類所有的智慧結晶和數據資源，同時，完善的大數據具有自我手機學習功能。在日前召開的2015中國大數據技術大會上美國俄亥俄州立大學計算機科學與工程系主任張曉東教授表示，現階段我們所應用的大數據中的數據採集90%源自近兩年。而隨著移動互聯網化的加強和可穿戴設備的興起，人們的每一個行為和操作都可以被精確採集並收入大資料庫。

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⑤ 大數據時代真的要到來了嗎

大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity. 2020年將實現完全大數據時代。牛津大學教授、《大數據時代》作者維克托說。這位最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家認為：在未來最常會用到的應用就是個性化生活所需要的一些應用，尤其是智能手機的應用。 是大數據。中國移動前任董事長王建宙說，信息革命帶來的除了信息更高效的生產、流通和消費外，還帶來數據的爆炸式增長，大眾的消費體驗成為引領時代的重要力量。大數據時代的到來，從2G、3G到4G，IT技術、移動和互聯網技術首先改變了我們的生活。現有的2G、3G、Wi-Fi都沒能滿足大數據時代增長的需求，不要說十年前我們沒想到，五年前也沒想到。 中國是一個非常有潛力的市場。比如說，4G如何來影響中國，這些我們都需要了解。微軟全球副總裁、大中華區董事長賀樂賦說，70%的中國消費者在用智能手機，體驗手機購物，我們在中國已看到一個全新的市場。他說，微軟現在看到越來越多的中國本土開發解決方案，他們也影響了全球其他地區的應用發揮，比如天貓、淘寶的商城。 新技術，會不會重塑一個新時代？維克托認為，歷史唯一永恆的就是變化，不要害怕這些變化，而應擁抱這些變化。 大數據雖好，但有人擔心隱私泄露、社會變得不真實，甚至擔心智商呈現下降的趨勢。對此，維克托認為，需通過社會監管，通過安全的工具和措施來確保大數據的未來更明亮。 信息化時代或將成為第三次工業革命。全國人大財經委副主任賀鏗說，真正的工業革命，它必然要帶來生產方式和生活方式的變革。第三次工業革命就是信息化時代，真正在醞釀工業革命的很有可能是智能產業，發展前景很好。 王建宙認為，第三次工業革命，將通過使用IT技術、新能源，實現可持續發展，提高效率。 大數據時代將促成新一輪的新企業。

⑥ 「大數據」時代到來了么

「大數據」時代到來了么

潮流是一股可笑又可敬的力量：今天，如果打開任何媒體，要是不提「大數據」，恐怕都不好意思出版。 這股潮流，鋪天蓋地，連國家領導人都不例外。 問題在於：為什麼人人言必稱大數據?

數據的價值，隨著數據量的幾何級數增長，已經不再能夠通過傳統的圖表得以顯現，這正是為什麼商業智能還沒來得及流行，便已被「數據分析」擠下舞台。因為，價值隱藏在數據中，需要數據分析方可釋放這些價值。數據分析能力的高低，決定了價值發現過程的好壞與成敗。可以說，沒有數據分析，「大數據」只是一堆IT庫存，成本高而收益為零。但是國內熱潮的「大數據」概念，目前仍然停留在數據收集、整理、存儲和簡單報表等幾個初級階段。能夠對大數據進行基本分析和運用的，只有少數幾個行業的少數企業。關於這一點，我們可以通過谷歌搜索結果來簡單揭示這一現狀的:

挑選四個關鍵詞，並且分別搜索，並且對搜索結果計數用JMP數據分析軟體進行制圖：

很明顯，英文世界裡，「big data」的搜索結果計數比中文世界裡的「大數據」搜索結果計數要多了不少; 而「analytics」(分析)的搜索量不僅僅高於「big data」，更是遠遠高於「分析」在中文世界裡的搜索結果，大概是169倍!

這個結果，盡管不能100%還原中國業界對「大數據「和」分析「的重視程度，但仍然可以揭示一個起碼的事實：作為大數據概念源頭的西方國家尤其是美國業界對於」分析」的重視，遠甚於中國業界對分析的關注。

這個來自谷歌搜索的簡單分析結果，和我們對於中國企業大數據實施現狀的理解不謀而合。

中國式大數據與分析的現狀

所謂」大數據分析「，其和」小數據分析「的唯一差別在於數據量以及數據量帶來的對於數據存儲、查詢及分析吞吐量的要求。本質上，」大數據分析「仍然需要通過數據分析來發現現狀，找到導致現狀的根源要素，並且通過模型與預測分析技術來對改善進行預測與優化，並且實現企業運營各個領域的持續改善與創新。要談」大數據分析」的中國現狀，首先必須深入了解」數據分析「在國內的應用情況。

國內企業，不論是國企還是民企，真正在業務決策中以數據分析結果為依據的，主要集中在銀行，保險，電信和電商等幾個行業。以IT預算最充沛，人員能力最強的銀行為例，目前主要是大型銀行在導入數據分析。中小銀行尚在觀望與學習階段，人員與能力建設正在起步階段。數據分析的應用范圍主要集中在信用風險、流程優化、市場營銷、成本與預算等幾個方面，深度尚可，但廣度一般，尚未擴充到運營管理的所有領域。

而談到「大數據」或者數據倉庫，上述行業中的絕大多數企業早已實施了各種數據倉庫，以管理數據。這種買葯再看病的模式，完全本末倒置。數據倉庫與資料庫不一樣，其使命就是為了分析而存在的。沒有分析，倉庫何用之有? 四大行之一的某大型國有銀行，90年代末期就開始花費好幾億元IT預算，建設「數據大集中」項目，受該行影響，其他國內銀行掀起了一股數據集中的熱潮。而當時連商業智能還是個尚未傳入中國IT概念，更遑論數據分析了。15年過去了，這些被集中的數據，還在么?

至於支撐起我國龐大GDP的製造業、建築業和貿易業，在運用數據分析進行業務決策方面，則尚未見規模。其IT開支仍然主要集中在基礎架構與流程化的軟體套件領域(如ERP，CRM，HRM, SCM等)，部分企業開始導入商業智能(報表、制圖、管理駕駛艙)，而數據分析應用遠遠沒有進入規模發展階段。以我國製造業企業為例，從五、六年前開始熱炒「六西格瑪」、」全面質量管理「，」精益生產「，盡管這些舉措對中國製造、中國創造等帶來本質變化尚需時日，但是就提升企業決策能力和管理水平而言，這些舉措的的確起到了一定的作用，對於中國企業從拍腦袋到用數據決策這一本質轉變打下了一個基礎。

這一現狀的原因，我們認為主要提現在如下幾個方面：

1. 企業的權力來源

數據分析才是真正的一把手工程。分析的使命，在於改善決策。決策的第一責任人，也就是企業最高層管理人員。國企，尤其是大型央企，職業經理人體系並不完善，董事長、總經理級別的任命是由組織部門而不是經濟部門來決定的。「講政治」的人事任命體系決定了企業決策的復雜性和特殊性，科學管理方法和決策手段的推廣，完全取決於企業最高領導人本身對於這些手段的認可程度。

另外，數據分析帶來的不僅僅是分析軟體和分析方法論，更需要決策、運營進行相應的改善與調整，我們通常稱之為「變革」。 任何變革都會帶來相匹配的風險與收益。國企的權力架構和民企、外企非常不同，哪怕總經理決定了要變革，還得徵求企業內部各路權力部門的認可與接受，變革的難度導致了我們通常看到和聽到的「轉型極其艱難」，「身為大家長要對幾十萬張嘴負責」等煽情苦情的自我表白。不要說數據分析，就連開除幾個績差員工，一不小心就要得罪人，嚴重了還要危及烏紗帽，改革談何容易。

相比之下民企和外企在這方面的轉變要敏捷、迅速很多。比如蘋果，很多年前就開始全球范圍導入JMP數據分析平台，在我們的跨國團隊的幫助下從搭建數據分析能力、規范數據分析流程、導入高級數據分析方法、直到生產與研發環節的數據分析全球標准化等工作。整個過程長達數年，涉及到龐大的機構、人員、方法、流程的轉變，卻平穩有序。其間還發生了Steve Jobs辭世，新任CEO上台等足以中斷一切的重大企業事件，但導入數據分析能力這一過程絲毫沒有受到任何影響。

2. 企業的運營能力儲備

能力儲備也是個關鍵要素。哪怕管理層決心一致，雄心壯志，重大變革能否落地，還得取決於團隊能否升級與被變化。意志力盡管重要，體能卻是個關鍵。數據分析對於參與者的統計、概率、數學、計算機、業務理解等幾個方面的能力要求甚高。盡管「能力是可以培養的」，但是我們在國內這么多年的眾多數據分析導入項目中，面臨最多的挑戰就是人員培訓和流程變革。

以電信運營業為例，BOSS系統，各種業務系統和數據倉庫搭建了許多年，數據分析對於客戶行為的理解與促銷產品的層出不窮也使得這個行業的數據分析應用遠遠超過絕大多數其他行業。但電信業在大規模導入數據分析方面面臨的首要問題，仍然是專業人才儲備以及與數據分析有關的規章制度、決策流程與文化體系的建立。

我們在市場上看到更多的，是IT部門主導的數據分析項目。項目名稱是數據分析，而內容仔細一了解，往往都是數據倉庫+企業報表。不是傳統財務三表，而是用於展現核心KPI的圖表。對「數據分析」不了解，把報表和制圖當成「分析」，是這一現狀的根源。

3. 市場環節與競爭壓力

不同企業對市場競爭的變化是非常不同而有趣的。比如三桶油，建立競爭力的方法，在於找油田、收購加油站，利用壟斷性政策優勢抬高行業准入門檻。三大電信運營商，若干年前曾經有子公司互相攻擊，甚至發展到人員斗毆，割斷對方光線網路的事件。而華為與中興的競爭，若干年前除了口水仗，還有互相挖對方技術團隊。

政策性壟斷行業，盡管有壓力，但是在提升生產力和生產效率的手段方面，改變緩慢而低效。 高度市場化領域，比如家電，汽車，消費電子，華工、醫葯等領域，對以數據分析為代表的「高級能力」的接受程度則高了不少。

綜上所述，我國企業界對於數據分析的應用仍然停留在個別行業與個別應用的階段。不過，盡管導入數據分析的過程是如此艱難而挫折，我仍然認為，隨著我國各行業市場化進程的推動，隨著互聯網、數據分析技術不斷對傳統產業的顛覆過程，「數據分析」或者「大數據分析」遲早會成為中國企業界突破藩籬的關鍵手段。

數據大不大其實一點也不重要

只要是數據，裡面必然有故事。與其在能力毫不匹配的情況下片面追求大數據，還不如立即行動起來，從手頭、身邊保有的小數據當中提取價值，進而為真正的大數據時代的數字化決策打下基礎。

從微觀角度來看，我們以中國零售及消費品行業為例，看看數據分析在這一領域的應用現狀：

概要

公司對分析法的應用日益增多，但還遠遠不足以捕捉其可能的價值。為了認識到其價值所在，公司應再次將關注重心置於分析法上，構建並應用分析法來確定行動、發掘貨架層面的商機。這樣，分析法才能滿足如今眼光敏銳、關注價值的消費者。

背景

企業內部採用的分析手段是非標准化的，零散的—--例如把圖表當分析;

更多地關注數據獲取和管理，而不是開展面向客戶的預測性建模與數據挖掘。前者是IT工作，後者才是從數據里獲取價值的過程

尚未在公司真正地運行或者構建持續的分析能力、分析流程和與數據分析有關的業務與管理決策機制。

而根據我們為中國企業提供JMP數據分析戰略拓展與項目支持的多年經驗，我們的建議是：

1. 從項目級別的數據分析應用開始，逐漸現成項目組級別的標准化分析流程與業務決策制度。藉助項目拓展出有基本分析與應用能力的團隊;

2. 將項目分析經驗擴展到部門級別，拓展 數據分析—價值獲取—業務決策 這一價值鏈。 根據部門級數據分析應用的需要來開展數據獲取和管理。藉助部門級引用導入拓展出數據分析與業務決策的流程，以及統一、先進的數據分析平台與業務實踐庫

3. 從部門級到企業級應用，縱橫兩個維度都在拓展，需要企業管理層的高度參與與制度支持，推廣基於數據分析為核心的文化與模式轉變，建立支撐這些變化的長遠的數據分析戰略

4. 至於數據是不是夠大，是不是需要「雲計算「，全看業務需要而定!

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⑦ 大數據時代已經到來,什麼是大數據

大數據時代已經到來,什麼是大數據

大數據時代已經到來,你了解嗎？什麼是大數據？一、大數據出現的背景進入2012年，大數據(big data)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的證券公司等寫進了投資推薦報告。數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然現在企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識 到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的 挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日， 卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。大數據在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量，大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。二、什麼是大數據？信息技術領域原先已經有「海量數據」、「大規模數據」等概念，但這些概念只著眼於數據規模本身，未能充分反映數據爆發背景下的數據處理與應用需求，而「大數據」這一新概念不僅指規模龐大的數據對象，也包含對這些數據對象的處理和應用活動，是數據對象、技術與應用三者的統一。1、大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據對象既可能是實際的、有限的數據集合，如某個政府部門或企業掌握的資料庫，也可能是虛擬的、無限的數據集合，如微博、微信、社交網路上的全部信息。大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從數據的類別上看，「大數據」指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。亞馬遜網路服務(AWS)、 大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。研發小組對大數據的定義：「大數據是最大的 宣傳技術、是最時髦的技術，當這種現象出現時，定義就變得很混亂。」Kelly說：「大數據是可能不包含所有的 信息，但我覺得大部分是正確的。對大數據的一部分認知在於，它是如此之大，分析它需要多個工作負載，這是AWS的定義。2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。3、大數據應用，是 指對特定的大數據集合，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務 需求、數據集合和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展，才 能充分實現大數據的價值。當你的技術達到極限時，也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。三、大數據的類型和價值挖掘方法1、大數據的類型大致可分為三類：1)傳統企業數據（Traditionalenterprisedata）：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。2)機器和感測器數據（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫記錄（CallDetail Records），智能儀表，工業設備感測器，設備日誌（通常是Digital exhaust），交易數據等。3)社交數據（Socialdata）：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。四、大數據的特點業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：1、是數據體量巨大數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量; 網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前 為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。2、是數據類別大和類型多樣數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化 數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。現在的數據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據，個性化數據占絕對多數。3、是處理速度快在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。4、是價值真實性高和密度低數據真實性(Veracity)高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。五、大數據的作用1、對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。大數據具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹的數據治理、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境(Ramayya Krishnan,卡內基·梅隆大學海因茲學院院長)。2、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。3、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素各 行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費 者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作 用。4、大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。六、大數據的商業價值1、對顧客群體細分「大數據」可以對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和「大數據」的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。2、模擬實境運用「大數據」模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。雲計算和「大數據」分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以 數據化。「大數據」技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案 投入回報最高。3、提高投入回報率提高「大數據」成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。「大數據」能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把」大數據」成果和「大數據」能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用「大數據」創造商業價值。4、數據存儲空間出租企業和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數據妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業用 戶兩大類。主要是通過易於使用的API，用戶可以方便地將各種數據對象放在雲端，然後再像使用水、電一樣按用量收費。目前已有多個公司推出相應服務，如亞 馬遜、網易、諾基亞等。運營商也推出了相應的服務，如中國移動的彩雲業務。5、管理客戶關系客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(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、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失 率、提高客戶消費等。對中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈裡發布新 產品預告、特價銷售通知，完成售前售後服務等。6、個性化精準推薦在運營商內部，根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟體推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯演算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分 析演算法後，可以將之延伸到商用化服務，利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷，今後盈利可以來自於客戶增值部分的分成。以日常的「垃圾簡訊」為例，信息並不都是「垃圾」，因為收到的人並不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數據進行分析後，可以給需要的人發送需要的信息，這樣「垃圾簡訊」就成了有價值的信息。在日本的麥當勞，用戶在手機上下載優惠券，再去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優惠支付。運營商和麥當勞搜集相關消費信息，例如經常買什麼漢堡，去哪個店消費，消費頻次多少，然後精準推送優惠券給用戶。7、數據搜索數據搜索是一個並不新鮮的應用，隨著「大數據」時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網路、用戶行為等數據。其商業應用價值是將實時的數據處理與分析和廣告聯系起來，即實時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。運營商掌握的用戶網上行為信息，使得所獲取的數據「具備更全面維度」，更具商業價值。典型應用如中國移動的「盤古搜索」。七、大數據對經濟社會的重要影響1、能夠推動實現巨大經濟效益比如對中國零售業凈利潤增長的貢獻，降低製造業產品開發、組裝成本等。預計2013年全球大數據直接和間接拉動信息技術支出將達1200億美元。2、能夠推動增強社會管理水平大數據在公共服務領域的應用，可有效推動相關工作開展，提高相關部門的決策水平、服務效率和社會管理水平，產生巨大社會價值。歐洲多個城市通過分析實時採集的交通流量數據，指導駕車出行者選擇最佳路徑，從而改善城市交通狀況。3、如果沒有高性能的分析工具，大數據的價值就得不到釋放對大數據應用必須保持清醒認識，既不能迷信其分析結果，也不能因為其不完全准確而否定其重要作用。1) 由於各種原因，所分析處理的數據對象中不可避免地會包括各種錯誤數據、無用數據，加之作為大數據技術核心的數據分析、人工智慧等技術尚未完全成熟，所以對 計算機完成的大數據分析處理的結果，無法要求其完全准確。例如，谷歌通過分析億萬用戶搜索內容能夠比專業機構更快地預測流感暴發，但由於微博上無用信息的 干擾，這種預測也曾多次出現不準確的情況。2)必須清楚定位的是，大數據作用與價值的重點在於能夠引導和啟發大數據應用者的創新思維，輔助決策。簡單而言，若是處理一個問題，通常人能夠想到一種方法，而大數據能夠提供十種參考方法，哪怕其中只有三種可行，也將解決問題的思路拓展了三倍。所以，客觀認識和發揮大數據的作用，不誇大、不縮小，是准確認知和應用大數據的前提。八、總結不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。1、從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：1)手握大數據，但是沒有利用好；比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。2)沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它；比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。3)既有數據，又有大數據思維；比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：1)擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益；2)還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。大 數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不 斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於 數據的應用需求和應用水平進入新的階段。

⑧ 大家都說大數據時代來了，大數據是什麼

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據內集合。大數據技容術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。大數據的4V特點：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值）

⑨ 大數據時代真的來了嗎 數學建模

真正的大數據時代應該沒有喜不喜歡只有願不願意。
現階段通過所謂的大數據功能，搜索引擎、電商平台、社交平台都可以根據用戶喜好進行熱點推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進行了搜索購買，但因為頻繁搜索，被半智能的大數據定義為「喜歡」於是進行了相關信息推送。
但這些物件已經購買完畢所以在推送不會因為好奇和喜歡再次重復購買。真正的大數據在這一塊可以做的更全面。比如用戶購買的是一箱蘋果，那麼可以智能識別一到兩周後再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數據推送信息不應根據喜歡偏好進行，而是應該通過是否願意接收這些訊息進行推送。
當真正的大數據時代來臨安全也許根本不是問題。
很多人會擔心那些出現在互聯網身上的安全隱患統統會出現在物聯網身上，而在物聯網上的安全問題會給人們帶來更大的傷害。當然，這很多人之中包括筆者。而經過對大數據的深入了解，和對大數據未來發展的預估。筆者突然發現一個很重要的實時：物聯網的正常運行和發展離不開大數據，而真正的大數據要比人類聰明的多。
大數據是集合了人類所有的智慧結晶和數據資源，同時，完善的大數據具有自我手機學習功能。在日前召開的2015中國大數據技術大會上美國俄亥俄州立大學計算機科學與工程系主任張曉東教授表示，現階段我們所應用的大數據中的數據採集90%源自近兩年。而隨著移動互聯網化的加強和可穿戴設備的興起，人們的每一個行為和操作都可以被精確採集並收入大資料庫。
這樣比任何人都知識量豐富的大數據即便遇見大腦80%倍應用的人類也是可以對抗的，而人們只要在硬體裝置設置上標註上「不準害人」並精確的列出圓滿的不傷害人類條例。就可以將物聯網安全交給大數據去處理了。無論是黑客攻擊還是區域故障。
當然，這一切的前提是大數據的全部潛能都被完整開發出來，也就是不僅可以根據需求供給還能自主判斷供給的時候。當然這是一條艱辛的路。實現大數據完全顛覆人類生活的時間定義在二十年之後。或許還會更久。
大數據時代來了嗎?來了!只是還在行走和進化，還不是最理想最完整的它。