大数据时代的几点思考

❶ 大数据时代怎么理解

大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物。由于Internet整合资源的能力在不断提高，因此Internet本身必须通过数据反映其自身的价值，因此，从这个角度来看，大数据是Internet的价值体现。
随着越来越多的社会资源被网络化和数字化，大数据可以承载的价值也将不断被提及和提高，大数据的应用范围也将不断扩大。因此，在未来的网络时代，大数据本身不仅可以代表价值，而且大数据本身也可以创造价值。

从互联网技术体系的角度来看，大数据正在成为整个互联网技术发展的重要动力。一方面，大数据将通过数据价值来充分推动物联网和云计算的发展，另一方面，大数据为人工智能的发展奠定了坚实的基础。正是由于大数据技术的发展，人工智能产品的当前应用才得到了显着改善。

从工业互联网的整体解决方案来看，大数据正在成为企业重要的生产资料之一。企业可以通过大数据完成产品（服务）的设计和创新。同时，基于大数据，它们还可以完美的协助企业运作，例如企业员工价值评估等管理是大数据的重要应用方向之一。

大数据目前处于被应用的初始阶段。当前的大数据产业链需要进一步完善和发展。大数据本身打开的价值空间需要进一步探索。它可以从三个方面加深。数据和行业应用的结合可以从场景大数据分析开始；二是大数据与物联网的深度融合。第三是大数据与人工智能技术的深度融合。

所以，大数据和我们的生活紧密相连，无处不在，这就是大数据时代。

❷ 大数据时代的到来，中国需要面临哪些机遇和挑战

机遇方面1、（大数据的信息处理模式，无论是对政府的经济管理调控还是对企业的经营决策，都是重要的工具，）它可以使政府和企业对市场信息建立更强的洞察力和决策力。
2、大数据对于内需的拉动也产生重要的推动作用。（举个例子，今年春节期间，许多赴日旅游的国人热衷于在岛国购买使用性能上更为舒适的马桶盖，但后来有消息传出该马桶盖本是国内企业出口到日本的，只是由于市场信息不流通，才导致了这种“出口转内销”的事情发生。如果大数据得到更广泛的运用，通过对用户评价大数据的深入分析，企业就能够更加有针对性地改善用户体验，企业的产品就能够和市场需求实现“无缝对接”。）
3、大数据时代，我国对于国内数据的统计、存储、分析等可通过网络技术来以此降低成本、降低成本消耗，以及提高数据的可靠性与真实性。
我近几天都在弄这个论文，自己找资料整合到了前面两点，还没弄完全。第三点是我自己查资料看到相关字眼想到的，语言可能有点怪，凑合着看哈~括号内的是无关的。只是方便你们看。
挑战方面：http://www.360doc.com/content/13/0506/10/607082_283314695.shtml
我自己整合的就不放上来了，论文还没写完。
希望你还能用上场。

❸ 大数据时代 如何理解“大数据”

最早提出大数据概念的学科是天文学和基因学，这两个学科从诞生之日起就依赖于基于海量数据的分析方法。
大数据可以说是计算机和互联网结合的产物，计算机实现了数据的数字化;互联网实现了数据的网络化;两者结合才赋予了大数据生命力!
随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活，加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及，新的数据正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的数据是互联网出现以后迅速产生的。
不过，抛开数据的海量化生产和存储这种表面现象，我们更加要关注的是由数据量变带来的质变，这种质变表现在以下3个方面：
1)数据思维
大数据时代带给我们的是一种全新的思维方式，思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革!
- 分析全面的数据而非随机抽样;
- 重视数据的复杂性，弱化精确性;
- 关注数据的相关性，而非因果关系。
历来的商业变革都是由思维方式的转变开始的，旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候，如果大脑不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域，然后渗透到传统的商业领域：黑莓(Blackberry)、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎。。。案例比比皆是!
当然，这些企业的没落并不是因为没有数据思维，但他们都是被新互联网思维淘汰的昔日巨人。数据思维是最新的思想，其影响力还没有发展到导致巨头轰然倒塌。但是，如果不给予足够的重视，下一波没落王国的名单中，可能就会有你!
2)数据资产
大数据时代，我们需要更加全面的数据来提高分析(预测)的准确度，因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种个人信息数据之外，我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据;我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能，这些家用电器在更好地服务我们的同时，也在生产大量的数据;甚至我们出去逛街，商户的路由器，运营商的WLAN和3G，无处不在的摄像头电子眼，百货大楼的自助屏幕，银行的ATM，加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。
在互联网领域，我们喜欢说入口这个词，入口对应的直接意义是流量，而流量在互联网领域就意味着金钱，这种流量变现可能是广告，可能是游戏，也可能是电商。在大数据时代，入口这个词还有更深刻的意义，那就是数据生产的源头，用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事，也会留下一系列相关的数据，这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益!所以，在大数据时代，意识到数据也是资产的公司都已经开始在各个数据生产的源头进行布局，可能是一个解决刚兴需求的WEB网站，也可能是一个单纯的工具APP，还可能是一个可穿戴的数码产品!
3)数据变现
有了数据资产，就要通过分析来挖掘资产的价值，然后变现为用户价值、股东价值甚至社会价值。
大数据分析的核心目的就是预测，在海量数据的基础上，通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。
预测事情发生的可能性继续往下延伸，就可以通过适当的干预，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为精准营销，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。

❹ 如何看待大数据时代的到来

大数据虽好，但有人担心隐私泄露、社会变得不真实，甚至担心智商呈现下降的趋势。对此，维克托认为，需通过社会监管，通过安全的工具和措施来确保大数据的未来更明亮。

❺ 怎样看待大数据时代的到来呢

大数据时代的到来，意味着多媒体的不断变化，使人们的生活与世界连为一体。有利于拓宽人们的视野，接受更多的新知识。

❻ 大数据时代有哪些主要特点

最早提出"大数据"时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称:"数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。"
"大数据"在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
1.数据量大
大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
2.类型繁多
包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3.价值密度低
如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
4.速度快、时效高
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。[6]

❼ 怎么理解现今时代是“大数据时代”

一切都可以以数据的形式表现出来，人们可以通过大数据手段做到许多曾经难以做到的事。

随着信息技术的不断发展，我们已经开始进入所谓的“大数据时代”。在这个时代当中，大数据库对一切行为都有了一个数据化的表达，用量化的方式来分析我们生活中所遇到的一切。

这其实就是大数据在生活当中的表现，虽然我们还没有意识到自己已经被影响，但是大数据确实无时无刻不在影响着人们的人生进程。

在生活可以被数据化的今天，大数据时代已经悄然来到。

❽ 什么是大数据时代的思维

什么是大数据时代的思维

一百多年前，汽车行业是第一个真正引入大规模生产概念的行业。那些以前买不起车的美国工薪阶层，突然承担得起汽车这个富人的专属玩具了。福特T型车让成千上万美国家庭拥有汽车。但大规模制造也有其局限性，福特先生说过，你可以买到各种色彩的车，但红色、绿色都不可能，只能是黑色。大规模生产让数以百计的人买得起商品，但商品本身却是一模一样的。

我们面临这样一个矛盾：手工制作的产品漂亮无比却非常昂贵；与此同时，量产化的商品价格低廉，但无法完全满足消费者的需求。

我认为下一波的改革是大规模定制，为大量客户定制产品和服务，成本低、又兼具个性化。比如消费者希望他买的车有红色、绿色，厂商有能力满足要求，但价格又不至于像手工制作那般让人无法承担。

因此，在厂家可以负担得起大规模定制带去的高成本的前提下，要真正做到个性化产品和服务，就必须对客户需求有很好的了解，这背后就需要依靠大数据技术。

数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。举例来说，这里有一张照片，照片里的人在骑马。这张照片每一分钟，每一秒都要拍一张，但随着处理速度越来越快，从1分钟一张到1秒钟1张，突然到1秒钟10张后，就产生了电影。当数量的增长实现质变时，就一张照片变成了一部电影。

让我来告诉大家，美国有一家创新企业Decide.com。它可以帮助人们做购买决策，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜。预测产品的价格趋势。这家公司背后的驱动力就是大数据。他们在全球各大网站上搜集数以十亿计的数据，然后帮助数以十万计的用户省钱，为他们的采购找到最好的时间，提高生产率，降低交易成本，为终端的消费者带去更多价值。

在这类模式下，尽管一些零售商的利润会进一步受挤压，但从商业本质上来讲，可以把钱更多地放回到消费者的口袋里，让购物变得更理性。这是依靠大数据催生出的一项全新产业。这家为数以十万计的客户省钱的公司，在几个星期前，被ebay以高价收购。

再举一个例子，SWIFT是全球最大的支付平台，在该平台上的每一笔交易都可以进行大数据的分析。他们可以预测一个经济体的健康性和增长性。比如，该公司现在为全球性客户提供经济指数，这又是一个大数据服务。

大数据有三大特点: 更多，更乱，但内部有关系可循。

如果拍一张照片，我需要对着某一个人，好比说拍陈部长的照片，如果焦点只对准他，那其他的人物在照片里就会模糊掉。我会得到陈部长的所有信息，但是其他观众的信息就过滤掉了。我们采集信息的时候也要做决策，到底要回答什么问题，采集什么数据，因为一旦数据采集完毕，就无法重新问另外的问题。

但今天我们已经拥有全新的照相技术了，一张照片里可以把对角所有事物，包括所有的数据、光线都会被拍摄进去。这样，我任意点一个地方，它都能变得清晰。

为什么要这么做呢？方便决策。

我可以在照片生成之后再决定我究竟要什么，因为这些数据包含所有的答案。不要把自己限制于眼前的问题，要为有前瞻性，把其他有可能出现的问题也给囊括进去。这是一个非常创新的办法，同时很清晰地告诉我们大数据能够做什么。我可以跟大家分享一个秘密，如果你把照相机拿出来仔细看，可以看到这是中国制造。

在拥有如此多的数据以后，接下来我们面对的数据质量问题。

为了避免混乱，我们需要找到数据之间的关联性。

举个实际生活中的例子，大约20年前，亚马逊刚成立时，杰夫·贝索斯让50个书评员来为他卖书，他意识到不仅仅可以请人来写书评，还可以用数据技术来提供图书推荐。起初他使用的是小数据，不是大数据，把客户进行分类，比如说有人对中国旅游或者是对园艺感兴趣，系统会自动提供推荐。他的同事告诉他，刚刚开始使用这个数据推荐时，使用体验并不好；在进一步分析后，亚马逊决定不对人进行分类，而是对用户的需求分类。这个做法做法非常成功，以至于到今天，推荐系统为亚马逊带去30%的销售收入。

这就是数据收集和再处理。亚马逊有交易数据，每买一本书就是一个交易，然后对这个数据进行分析。但今天我们已不再满足于交易数据了，转而收集起沟通数据。你看了某一个书评、某一个交流会给商家更多的信息和细节。

同时，大数据也重构了传统零售业，是未来零售业变革的催化剂。比如使用谷歌眼镜，消费者不需要屏幕了，因为下一代的眼镜会更好地理解消费者看到什么，知道如何更好地抓住人们的视线。对于零售商而言，消费者眼中看到的信息是极具价值的资产。卖家就可以了解大家在看什么样的广告，什么样的产品，在路过橱窗时究竟看了一些什么。

数据的产生和收集本身并没有直接产生服务，最具价值的部分在于：当这些数据在收集以后，会被用于不同的目的，数据被重新再次使用。

大数据的一大优点就是数据可以被重复使用。比方说这家公司实时车辆交通数据采集商Inrix，该公司目前有1亿个手机端用户。Inrix可以帮助你开车，避开堵车，为司机呈现路的热量图，红的就表面堵车。如果只提供数据，这个产品没什么特色，

但值得一提的是，Inrix并没有用交警的数据，这个软件的每位用户在使用过程中会给服务器发送实时数据，比如走的多快，走到哪里，这样每个客户都是探测器。

这里还有更大的秘密，Inrix可以重复使用数据。比如它了解到周末堵车时，哪里有堵车哪里有更好的销售，他们就可以把这样的数据提供给投资公司，投资公司根据这些数据对零售业再投资，这样的服务以前是从来不存在的。

那么，大数据可以如何为创新企业所用？

你觉得之前成立新公司需要大笔资金，但事实并非如此。Inrix一开始并没有钱，如果你想在大数据时代获得成功，你已经不需要大的生产基地，大的仓库了。你只需数据，只要拥有数据，对其进行分析就可以了。有云存储的话，这个成本就更低。Inrix在成立之初根本没有服务器和电脑，他们只是租用了云服务，也不需要很多的启动资金，他们只是有这样一个产品想法。

大数据时代的思维方式是：每天早上起来想一下，这么多数据我能用来干什么，这些价值在哪里可以找到，能不能找到一个别人以前都没有做过的事情。你的想法和思路，是最重要的资产。

大数据的思维方式也可以帮助政府为大家提供更好更有效的服务，好比说我们可以通过大数据来确定哪些地方会有火灾。以前防火检查员只有13%的时间可以准备预测，现在他们找到火灾隐患的概率达到了70%，比以前提高了6倍。将效率提高6倍是一个巨大无比的进步，未来的公共服务业可以由此获得更多便利。

Target是一家非常大的美国零售公司，他们已有大数据的分析。

有一天，一个电话打进来，是一位非常生气的客户，这个客户说公司送给他17岁的女儿一个折扣券，这个产品是尿布或者是避孕药，这位客户说：“我17岁的女孩子根本不需要，我需要你来道歉。”几天以后，客户自己跑来道歉，他说你说的很准，我的女儿真的怀孕了。因为怀孕的女性会有不同的生活习惯，会买不同的东西，我们自己有时候都不知道他们已经怀孕了，而Target反而知道了。

这家公司就用这些信息为客户推荐产品，然后给折扣券。为什么要讲这个例子呢？因为美国很多客户感到紧张，Target有这样的能力来了解他们的生活中究竟发生了一些什么。

这意味着大数据的另一个关键点，要提高客户对你的信任。

举个例子，大数据时代美国运通有这样一个功能，你给他们打电话的话，他们会知道你是谁，好比说你的电话号码跟你的姓名相关。如果在电话里说：你好吗？维克托先生，我能为你做什么，这会吓着客户，因为他不知道为什么你知道他的名字。营造信任很重要。我相信你的过程中，也希望你们相信我，所以我们做大数据分析的时候，客户需要能够信任服务供应商，而服务供应商也需要表现出来为什么他是值得信任的。

这样一个信任也不应该被打碎，企业应该要知道哪些事情可以做，哪些事情不能做，客户的信任将是最珍贵的资产。

什么样的服务行业会从大数据中获益？

其实所有的服务行业都可能从中获益，即便是你觉得和大数据没有关系的也可以从中获益，好比说医疗服务、教育、学习。

我正在写一本新的书，明年的上半年会出版，还是大数据以及相关的服务业。明年你就知道了，这本书里面会提到大数据对服务业很重要，因为服务业将会面对巨大的改变，这不仅仅是效率，大数据会为各行各业带来效率，而大数据对于服务业来说不仅仅是效率，我们更多看到将是创新。我们会有越来越多的创新想法，来提供新的产品和服务，这样的话可以让经济更好地发展，我们以前是从来没有看到过的。

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❾ 关于会展业大数据的几点认识

关于会展业大数据的几点认识

会展业与大数据结合的话题常被业内提及，但是大数据如何影响和服务于会展业、两者之间关系目前处于什么状态，至今还没有看到详尽的阐述。我们寄希望于技术人士对大数据之于会展业的话题作详细的解读，因为泛泛而谈总有“忽悠”的感觉。在此，笔者从非技术的角度尝试对会展业的大数据问题谈几点认识，借以抛砖引玉。首先，一个最基本的判断是，会展业仍处在大数据运用的初级阶段。会展业是最重视数据的行业之一，但是在从一般数据向大数据过渡的过程中，会展业仍处在探索的初级阶段。大数据的主要用途之一在于预测，即基于消费者洞察的分析和推断。因此，理想情况下产品的研发、设计应该基于大数据对消费者偏好的“捕捉”和归纳。具体到展览，在“展览立项”分析上，大数据还很少发挥作用。在营销方面，会展业对大数据的利用也乏善可陈。无论在营销渠道的拓展和对营销渠道有效性的评估方面，都没有看到典型的案例。此外，大数据时代的一个重要特征是对数据的专业分析。即便从技术手段上可以实现海量数据的收集，没有专业的数据分析人员，对大数据的分析解读也无法完成，实现大数据效应最大化更无从谈起。在这方面，会展业还“任重道远”。在会展大数据方面值得称道的领域主要体现在会展现场的管理方面。通过观众“跟踪”技术（RFID技术或蓝牙NFC技术），优化门禁系统，特别是跟踪观众在会展场馆的活动轨迹和规律，分析人们对产品及企业的关注度，并调整展览的运营管理。这方面已经有一些很好的实践和探索。利用上述技术，一方面，展商和买家（终端）可以在现场利用相关技术实现对彼此位置的准确感知，尝试更高效率的贸易合作；在展后，展商也可以查询哪些客户到过展台，对哪些产品感兴趣，以实现精准营销和产品结构及功能的调整。另一方面，主办方通过大数据了解客户喜好和感兴趣的产品信息，可以更好地对展览项目进行调整，为客户服务。其次，会展业大数据面临的问题还有很多，主要涉及以下几点：一、从数据来看，精准的数据库仍是会展项目主办方的主要工具，原因在于数据量。对比其他诸多行业，会展业支配的数据量并不大。大数据之所以比数据多了个大字，是因为在数据的数量上、获取数据的速度和方式上、包括对数据的分析处理上的差异。其中，量是大数据的一个维度。从举办单个展览项目来看，目前主办方处理数据的量是有限的，即使规模达到几万平方米的大型展览项目，通过传统数据库以及传统的数据处理方式也能从容应对。大数据关于样本=全部、重关联不求因果的理念，更多的是基于海量数据的现实。笔者个人观点：一旦数据数量可控，人们自然会回到因果分析上来。因果分析是人类探索自身和自然的终极理想，过去是将来也是。从这个意义上说，传统数据库通过因果分析实现精准营销和精细化运营仍然是会展业的主要操作方式。二、大数据需要专业的数据分析能力。笔者曾看过励展对中国部分行业出口目标市场的分析，总体感觉是，即使在对传统数据的挖掘和分析上，很多展览企业做得很不够，需要提高的地方还有很多。对于大数据，分析技术和能力要求更高。业内目前有一种倾向，过度关注数据采集技术和大数据的意义，对于数据分析能力关注极少。对于大多数企业而言，不要好高骛远，即便是踏踏实实地做好对传统数据的分析，也是个挑战。三、在展览场馆的数据基础设施建设方面目前还有令人困惑的地方。一方面，主办方对基础设施要求逐渐提高，最基本的带宽要求在很多场馆都没有达到；另一方面，一旦场馆对IT基础设施进行大幅度升级，学习重庆会展中心的做法，又会造成主办方的矛盾心理，对数据安全的担心增加。当然，这是个具有中国特色的问题，中国的场馆经营方对自办展的喜好或者说“情结”，尽人皆知。在中国的诚信环境下，主办方产生疑虑难以避免。四、投入产出问题。不同的企业对于大数据应该有不同的态度和方式。考虑问题的原则应该是投入产出比。总的说来，由于投入巨大，无论场馆方还是组织方只有比较有实力的企业才可以考虑在大数据方面进行投入。小企业即使有在大数据方面探索的雄心，也只能退而求其次，寻求与第三方服务商的合作。最后，对会展大数据的研究和应用，目前所做的只是“九牛一毛”，远谈不上穷尽。大数据除了在会展立项、营销、管理和运营等方面将产生积极作用之外，围绕人员流动密集、物流集中的会展活动应该还有其他层面的应用。其中，关键是投入产出比和利润模式问题。在利润模式方面，是有了清晰的利润模式再去收集数据，还是在数据的收集之后再去挖掘数据的其他使用价值和利润模式，是很多行业都会碰到的、令人困惑的问题。

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❿ 大数据时代在数据的应用中存在什么问题

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、管版理和处理的数据集合权。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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。
根据维基网络的定义，大数据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、管理和处理的数据集合。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
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