大数据重视事物的关联性

Ⅰ 大数据在未来生活中的运用

哈尔滨理工大学孙名松谈大数据在高校智慧校园中的应用

摘要： 2月15日，哈尔滨理工大学软件学院院长、教授孙名松在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据在高校智慧校园中的应用》的主题分享，

关键词：

CIO时代APP
微讲座

一、小数据时代与大数据时代

“数据（data）”在拉丁文里的意思是“已知”，也可以理解为“存在”。所以“数据”就是“存在”，“大数据”就是“大存在”。研究大数据，就是研究大存在，亦即研究一切物质、一切行为、一切思想，以及人类自身。

数据充斥并改造着人们的生活、工作。数据化是指把现象转变为可指标分析的量化形式的过程，其中包含对世界的梳理、理解，并形成可保存的经验。计算和记录共同促成了数据的产生，是数据化的根基。而数字化是把模拟数据转换成0、1表示的二进制码，方便人类使用现代技术对数据进行更好的处理。数据化是一种思想，数字化是一种手段；数据化古而有之，数字化方兴未艾。

小数据时代依靠随机采样，其原则是以最少的数据获得最多的信息。但如此，则无法了解一些微观细节，不利于对某些特定子类进行分析。而“参差不齐是世界的本质”，细节缺失将会影响到对整个自然活动、人类活动的探索与研究。此外，随机采样以研究者的理论前提为设计基础，只能对已遴选的问题进行解答，而难以虑及其他问题。也就是说小数据时代是以极其有限的信息面对有“偏见”的问题。

大数据时代，意味着将世界数据化，意味着世界的本质就是信息。世界不仅被看成一串事件的组合，更被看做信息的集合，数据的集合。这是世界观的深刻变革：人类具备以往认识并处理事件的经验而不盲从于经验，人类采集“数据”但更明确“所见、所思、所得”皆为“数据”，我们生活在数据的海洋之中，我们自身即为数据。

以上，从小数据时代到大数据时代，伴随或产生了以下几种转变与认识：

1、意识到“样本”等于总体。用更大、更全、更综合的态度来观察、理解、关照世界。

2、大数据对于精确性的要求降低。在小数据时代，因为数据少，所以对数据的精确度要求非常之高，而当大量数据出现时或者要求数据量大时，必然需要接受数据的纷繁复杂。

3、要意识到数据错误并不是大数据的固有特性，而是需要处理的实际问题，该问题可能长期存在。

4、混杂绝不等于错误。混杂是大数据的常态，且应该是一种基本态和标准态。

5、大数据揭示了传统样本无法揭示的细节信息，大数据是通往“精准”处理的基本途径。

6、大数据时代，不再热衷于追求因果关系，而是试图探寻不同事物之间的关系，在此基础上找到可供观察的关联物，以进行预测。而预测，是大数据应用的核心所在。

7、相关关系被阐释之后，可进行因果关系的分析。但是必须注意到，因果关系只是相关关系的特殊形式，因果关系在大数据时代已经不是解释世界的基础；相关关系是一种较为普通的存在，在大数据时代更容易被发掘，可以更高效地指导实践，甚或随着大数据的发展，以往的因果关系可能会被证伪，或被视为相关关系。

其中第1点是大数据对于认识论的改造；第2—5点体现了大数据时代与传统时代对数据要求的迥然不同；第6和7点则是数据间逻辑关系的优先性的颠覆。从实践的角度而言，第1点可以作为前提，第2—5点可以作为数据搜集与处理的准则，第6和7点或可作为数据解释的指导方向。

二、大数据在高校智慧校园中的应用

2015年国家提出并制定了“互联网+”行动计划，将“互联网+”上升到了国家战略。“互联网+”的提出必将给高校智慧校园建设增加新的内涵、注入新的动力。借助“互联网+”推动数字校园加速向智慧校园升级，充分利用云计算、物联网、移动互联、大数据等一系列新技术、新理念、新模式，打造全新的大学智慧校园，有力支撑大学未来发展战略，带动人才培养及评价方式的创新、提升校务治理水平，提供多层次的个性化服务和智能化管理决策，大学智慧校园建设的核心内涵可以概括为“全面的环境感知、无缝的网络互通、弹性的云生态圈、海量的数据支撑、开放的学习环境、个性化师生服务、智能化管理决策、高效的校务治理”。

高校在信息化进程中，产生了各类结构化和非结构化的数据，包括教学管理数据、教学资源数据、学生信息数据等，大到高校的治校方针策略，小到学生的日常消费，数据繁多，类型复杂。利用大数据技术对这些数据进行搜集、分析，转化为高校管理与服务可利用的资源，将对智慧校园建设起到非常重要的作用。

下面举例说明大数据技术在智慧校园中的应用。

1、综合校情展示

对学校管理者而言，通过综合校情分析展示，可以对学校的在校生情况（本科生、研究生）、课程情况、科研成果情况、奖助情况、就业情况、教工情况、教师分布、干部情况、家具情况、资产情况、房屋情况、排名情况、消费情况等方面进行直观的了解和横向纵向的对比。结合历年数据变化规律可以为辅助决策提供依据。不同系统之间数据的关联性或许能够给管理者决策提供新的思路。

综合校情展示主要包括基础数据分析展示和行为数据分析展示。

基本数据分析：如招生数据分析、学生数据分析、毕业数据分析、教师数据分析、课程数据分析、成绩数据分析、就业数据分析、高校资产数据分析等。

行为数据分析：学校食堂就餐情况分析、一卡通消费行为分析、上网行为分析、图书借阅行为分析、图书馆使用时长、上网时长/流量和成绩之间的相关性分析、重点人群群体的特征刻画分析和预警等等。

举例说明：

（a）高校就业信息统计。从高校学生的毕业去向、就业单位、就业地区、就业行业、就业薪资等多维度进行统计分析，全面呈现高校就业情况，为高校就业办发现学生就业规律、有针对性的进行学生就业指导提供支撑。

（b）教学信息统计分析。为校领导呈现了高校热门课程排行、各院系开设课程统计和学生成绩统计分析、挂科率分析，全面呈现学生在校期间的学习与成绩分布，为指导高校课程开设、提高学生成绩提供支撑。

（c）一卡通统计分析。展现了高校学生整体消费能力、消费偏好，为后勤部门了解学生餐饮、购物偏好，有针对性的提升服务水平提供支撑。

（d）各生源地消费能力。按照生源地统计该地区学生的消费能力，来详细查看在某一段时间学生消费额和消费次数的统计。

（e）学校网络使用状况分析和学生上网行为统计。通过对学生上网的地址进行统计、分析，结合其基础的个人信息数据，可按不同的维度，比如性别、籍贯、院系等来统计出不同类别的人群，对于某类网站的使用频率。如果记录的日志足够详细，甚至可以统计出学生在网上消费的喜好或偏向，对于后勤或学工等部门也是一个比较重要的参考。

应用到的相关技术有：数据关联分析、多源数据整合、海量日志数据处理、benchmark、指标体系建立、AgileBI、全文检索引擎。

2、公共资源使用情况分析

对于高校而言，食堂就餐、体育场馆、教室、图书馆、校医院等各类公共资源有限，师生没有很好的途径获知这些资源的服务能力情况，导致经常发生排队、拥挤的情况，给师生学习、生活带来了不好的体验。随着学校信息化的推进，各部门管理信息系统逐步建设并投入使用；随着技术的发展，特别是物联网和智能感知设备的出现，使数字校园智能服务成为了可能。

数据来源于一卡通消费、一卡通门禁、无线网、校园安全视频监控等。

（a）食堂、澡堂人员密度状况及建议各食堂、公共澡堂各时段就餐人员密度情况，各类人员（年级、籍贯、职称等）就餐爱好、习惯等。

（b）教室使用状况、人员密度、各时间段教室使用情况、教室人数等；基于无线网络进行考勤。

（c）会议场馆、体育场馆使用状况及人员密度。为师生提供会议场馆的可用性查询，体育场馆的使用情况（有课、无课等），以及人员密度发布。

（e）图书馆座位使用状况及人员密度发布，提供图书馆座位空闲情况及图书馆内人数等。

（f）校内人员密度分布。根据学校无线网数据、安全视频监控信息，识别学校人员热力分布图。

应用到的相关技术有：数据关联分析、数据挖掘（聚类分析）、海量日志数据处理、多源数据整合（日志数据与结构化数据整合）、高速内存数据库、分布式全文检索引擎。

3、个人数据报告

面向校园师生用户提供个性化数据服务，展现师生在校园内学习、消费、生活、健康等

方面的个人行为习惯以，帮助学生从严谨的数据分析更加了解自己，以及与他人的差异，帮助校园师生感受信息化带来的人文关怀与改变。

数据来源自一卡通消费、图书馆门禁、图书借阅系统、校园网络系统、体育场馆门禁等。

（a）校园卡账单及消费习惯分析报告；

（b）图书馆进出频次、时长及借阅习惯分析报告；

（c）网络账单及上网习惯分析报告；

（d）体育健身锻炼学期报告。

通过高校官方微信号、APP进行手机推送，移动互联网时代方便用户及时阅读、分享、传播。

面向校园师生用户提供个性化数据服务，展现师生在校园内学习、消费、生活、健康等方面的个人行为习惯以，帮助学生从严谨的数据分析更加了解自己，以及与他人的差异，帮助校园师生感受信息化带来的人文关怀与改变。

应用到的相关技术有：数据关联分析、数据挖掘（用户画像）、海量日志数据处理、多源数据整合。

4、图书馆电子期刊资源使用效率分析

高校每年花费资金购买著名期刊论文集，为师生用户提供便捷的文献检索和下载服务。图书馆电子期刊资源的使用情况、不同学科对于不同电子期刊资源使用偏好的差异，是图书馆亟需了解的内容。通过对高校用户期刊文献检索记录的大数据分析，优化论文期刊购买方案，使图书馆可以采购到师生更加需要的资源（传统纸质+电子资源），提高现有采购效率。

学校通常的做法是向数据商（如万方、CNKI）购买电子期刊资源访问统计数据，而这种方式基于学校整体访问数据做统计分析，无法基于用户做访问详情的分析统计，从而无法获取到基于不同学科门类、不同学院和专业特点、不同教师等级的不同人群期刊访问情况分析，也无法了解到不同资源库的使用情况横向对比分析。对师生的检索关键词进行挖掘也是非常重要的方向，而传统的做法无法了解学校师生用户检索电子期刊资源的检索偏好、检索热门等具体信息。

出口网络日志数据记录了师生访问电子期刊资源库的行为，通过大数据技术对出口URL日志等数据进行处理及关键信息提取，关联学校内部用户信息数据，将实现图书馆电子资源使用的全面分析以及人群分析，为图书馆采购决策提供辅助。

数据来源自图书馆采购电子期刊资源列表、师生上网URL日志、师生上网身份认证等。

应用到的相关技术有：数据关联分析、海量日志数据处理、多源数据整合（日志数据与结构化数据整合）、分布式全文检索引擎。

5、校园舆情监测

在移动互联网大潮之下，无论是正面信息还是负面信息都会以更快的速度传播。学校声誉对学校招生、就业、评优评先等方面有很大影响，随着移动互联网和社交媒体的普及，高校越来越重视学校的社会评价。目前部分高校会利用互联网数据监测学校声誉，通过大数据的手段通过实时监测互联网新媒体上与学校相关的新闻、传播话题和用户反馈，了解学校舆情、声誉及影响力。

应用到的相关技术有：文本挖掘、语义分析（正负面判断）、语义相似度计算、弹性爬虫引擎、分布式全文检索引擎。

我所了解的大数据在智慧校园中的应用还包括教学信息统计分析，通过对课程知识结构进行样本分析，结合教育过程，综合学生学习成绩分布来验证课程讲授过程的合理性和工程教育认证中的达成度来综合分析课程开设的合理性。

又如，学校资产管理信息分析，借助于资产管理信息平台实现对校园基础设施、教学实验设备、校园通信网络设备等数据的采集分析，为学校基础建设方向、教学实验设备的维护、校园网通信设备的升级改造提供数据支持。

“智慧网格学生管理平台”，以高校信息技术和数字化校园建设成果为基础支撑，建设以社区网格、管理网格、教育网格三个维度的网格为载体，面向学生发展的综合管理与服务流程优化的总体框架。对学生培养全生命周期中的生活、学业、思想等发展过程进行主动辅导，形成协同可持续的智慧管理与导引发展新模式，具有学生画像、学生行为预警（在校状况、学业、消费、身心健康）、学生家庭经济状况分析、学生综合数据检索、学生群体分析等功能，能够辅助学工部门、院系管理者和辅导员开展学生安全教育管理、学生心理健康辅导、精准资助等工作，提升工作效率，促进学生管理工作创新与实践。

由于时间关系，今天就交流这么多。谢谢！

Ⅱ 大数据的重要性体现在哪些方面

大数据是推动数字经济发展的关键生产要素

发展数字经济是实现经济高质量发展、构建现代化经济体系的必由之路。推进经济社会数字化转型实际上就是从工业经济时代向数字经济时代的转变。在这一转变过程中，数据发挥着至关重要的作用。

大数据是重塑国家竞争优势的重大发展机遇

世界各国都已充分认识到大数据对于国家的战略意义，并早早开始布局。国家间的竞争将从资本、土地、资源的争夺转变为技术、数据、创新的竞争。

大数据是实现治理能力现代化的重要创新工具

大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，推动政府数据开放共享，促进社会事业数据融合和资源整合，将极大提升政府整体数据分析能力，为有效处理复杂社会问题提供新的手段。

大数据是建设数字中国的关键创新动力

加快数字中国建设是以信息化培育新动能、用新动能推动新发展的重要举措。数字中国涉及内容十分广泛，面临的主要障碍就是各行业领域普遍存在的信息孤岛和数据烟囱。

关于大数据的重要性体现在哪些方面，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅲ 在大数据时代,为什么我们不在探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系

看过大数据时代吧，里边说的还比较清楚了，大数据的一个优势就是从数版据之间的相关权关系直接得到我们想要的结论，而不必去追求原因和结果间的复杂因果关系。

在平时的科学研究中，我们工作的本质就是探寻事物间的本质的因果关系，分析因果关系是一件非常复杂而严谨的事情，甚至在有些场合根本无法短时间内得到具体的因果关系，这时候大数据的优势就体现出来了。根据大数据分析结果，出现了A现象，必然发生B现象，那么在绝大部分场合就可以先不关注A与B之间的具体因果关系，而从两者在数据上表现的相关关系解决问题。当然大数据技术并非完全否认因果关系，而是强调先通过相关关系解决问题，因果关系可以在后期慢慢研究。
供参考。

Ⅳ 大数据挖掘更重视事物之间的什么关系

更重视事物之间的关联关系，大数据实际上就是通过各种关联关系来实现数据管理的，层层挖掘，多方面关联。

Ⅳ 什么是大数据相关性分析

大数据，就是一个数据库，它统计的类型包括，日常出行，常拨打电，习惯支付的软件，聊天软件，关注哪方面类型的居多，都可以给你统计出来，根据这个数据可以正对性的投放广告或投资开发。

Ⅵ 大数据应用与非传统安全威胁治理

大数据应用与非传统安全威胁治理
大数据是一种海量的数据状态和储存技术，能够有效集成众多领域的信息资源，通过对其分析处理和应用，可以产生价值巨大的产品和服务。事实上，大数据分析应用于防范非传统安全威胁在欧美国家早有例证。比如，美国国家海洋和大气管理局利用大数据方法协助进行气候、生态系统、天气的研究；“谷歌流感趋势”工具使用经过汇总的谷歌搜索数据来估测流感疫情，有效实施对疾病爆发的跟踪和处理。
之所以说大数据助力于非传统安全威胁治理，主要原因有如下几方面：第一，大数据呈现事物之间的相互关联性，即显示研究对象与他事物之间的相互关系，而这一特点恰与协同应对非传统安全威胁的理念和联动治理的实践契合。第二，大数据使获取足够大的样本数据乃至全体数据成为可能，这为决策者掌握更全面的信息或更有力的证据、增强应对非传统安全威胁的决策科学性提供了充分条件。第三，大数据具有显著的预测功能，可根据现有数据信息预测未来可能发生的事件，并提前做好预案。第四，大数据卓越的数据获取能力及网络化获取方法，能实现跨区域、跨平台的海量数据链接，并能采用可视化形式呈现数据，极大地便利了一些动态的复杂问题处理。以上分析可见，大数据的特质，内在地契合人类治理非传统安全威胁的逻辑需要。因此，有理由认为，大数据应用对于治理纷繁复杂的非传统安全威胁大有可为。鉴于大数据已经成为信息社会日益重要的资源，建设和应用大数据、提高政府应对非传统安全威胁的能力，已成为当务之急。
认知大数据的内在特性及现实应用困境，把握大数据服务非传统安全威胁治理规律
尽管大数据被称作“渗透到当今每一个行业和业务职能领域的重要生产因素”，或者说是“推动政府决策科学化、民主化及增强政府治理能力的重要手段与途径”，但是，如若不深度认知大数据的内在特性、现实应用困境并采取相应对策，也很难做到充分应用大数据优势服务于应对非传统安全威胁的治理。
大数据的内在特性主要表现在以下几个方面：一是大数据的有效性依赖于数据的真实性。大数据处理，首要的是获取和记录数据，如果获取和记录的数据不真实或有缺陷，则大数据就不足为“据”。二是大数据多以非结构化呈现，混杂性突出，若不进行技术操作和处理则不能使用。三是大数据被认为“长于分析相关关系而非因果关系”。如同所言，大数据寻找事物之间的相关性，不能准确告诉人们某件事情为何发生，而是提醒人们什么事情正在发生。但基于这一点，我们不可以断定大数据是对因果关系理论意义的否定。对大数据内在特性的认知，其意义在于深刻把握大数据规律，以便更好地应用大数据服务于现实生活。
此外，利用大数据应对非传统安全威胁的治理，还需关切大数据的现实应用困境。一是大数据应用存在数据开放性、共享性与安全性的矛盾。目前许多领域都迫切需要实现国家间数据信息开放、共享，但如何在开放、共享中确保数据安全，这是大数据使用中较难平衡的现实困境。数据主权原则与全球互联互通建设存在一定的冲突。二是大数据存储孤岛林立、闲置现象突出，数据应用水平低。当下虽然企业和政府手中都有大量的基础数据存储，但彼此数据不互通共享，也不重视数据分析和应用，特别是目前国内政府部门“数据孤岛”普遍存在，造成数据闭锁、闲置，处理粗放，可使用性差。三是大数据分析薄弱，复合型人才缺乏。当下我国大数据应用尚处于探索阶段，能够直接从事大数据分析和应用的创新人才严重不足，这很大程度上成为制约大数据应用于政府治理事务的瓶颈。
应用大数据提升政府治理非传统安全威胁的能力
大数据时代已经到来，应用大数据提升政府治理非传统安全威胁的能力，势在必行。
第一，建设统一的、共享的数据信息平台，刻不容缓。这不仅因为数据本身的价值在于被使用，开放和共享是大数据“质”的要求，而且建设统一、开放数据信息平台，也是打破“数据孤岛”和“信息封锁”困境、推进国际合作以及动员民众参与防范非传统安全威胁治理的必要途径。建立统一、共享的数据信息平台，加快推进公共数据资源向社会开放，也是政府提供面向社会的公共服务的需要。
第二，树立大数据思维，积极探索应用大数据服务于治理非传统安全威胁的新途径、新方式。近年来，欧美国家在应用大数据治理非传统安全威胁，比如交通堵塞、流行病防治、环境污染等方面已有成功的经验可以借鉴；我国在社会舆情风险评估、空气质量检测等方面也有不少探索和尝试，但在应用大数据治理非传统安全威胁的手段和方式上仍有广阔的空间，有待挖掘和开发。比如，如何引入更多的大数据风控管理工具，保证消费金融业务成为稳健的长期信贷市场；如何利用生物传感器、生态遥感、大数据、云计算等技术，提高土地规划质量，以避免土地浪费与流失等。目前非传统安全威胁加重，并且与传统安全威胁相互交织，决策者必须借助大数据分析和应用，增强应对各种安全威胁的治理能力，换言之，大数据优势对于防范各种安全威胁能够有所作为。为此，探索应用大数据服务于应对非传统安全威胁的新途径、新方式，对防范金融风险、维持能源安全、粮食安全、信息安全等方面创新能力的提升，具有重要价值。此外，树立大数据思维，推进大数据应用，还需要强化数据源头管理，并且必须高度重视大数据技术分析及其专业技术人力资源的开发。
第三，着力推进数据开放与共享，并利用制度明示信息安全边界。伴随互联网技术的快速发展，利用信息网络的安全漏洞或后门窃取、倒卖涉密信息的事件频发，实施病毒感染、网络攻击以及恶意公开个人隐私、商业秘密的行为不止，这恰恰证明信息安全本身就是非传统安全威胁问题之一，因此，对于数据信息安全问题，迫切需要通过制度安排，明确数据安全的边界，制定国家层面的政府信息共享条例、实施细则及其数据保护法等，明确规定数据信息开放、共享的尺度。

Ⅶ 如何运用大数据来分析各类日志事件之间的关联关系

大数据和crm的关系？这主题不明确。大数据的数据一般来自于crm并且服务于crm,这也是很多做crm的比如说专rushcrm把数据分析当做属一个点在深入挖掘，因为大数据里面的数据怎么来的，就是平时crm管理一点一滴累积来的，同时大数据最终服务的对象说到底也是为了企业的crm管理，所以我个人认为，这种关系是一个因果循环的关系，而不简单的是一个因为所以的关系

Ⅷ 用大数据分析找出数据间隐藏的关联性

用大数据分析找出数据间隐藏的关联性
智能穿戴设备监测健康、城市交通和天气的观测、抓捕罪犯、金融监管……伴随着大数据呈现出无孔不入的趋势，大数据分析开始成为人类进行科学决策的重要工具。从IT时代向DT时代的转变，大数据分析技术用迅速、精准的方式构建更加低成本、高效率的商业社会，并作为时下最为流行的技术之一，已经渗透到行业的方方面面，帮助企业用数据驱动业务的发展。
“DT时代的到来，对客户全方位的了解可谓是全所未有的。有了数据分析技术，企业可以将服务做的更细致全面，将被动转变为主动。”北京明略软件系统有限公司副总裁兼金融事业部总经理周卫天认为，大数据与行业的融合，让数据本身的价值得到了加倍的提升。
深度挖掘不同数据源间的隐藏关系
成立于2014年的北京明略软件系统有限公司是一家明略数据专注于关系挖掘的大数据行业应用解决方案提供商。作为一家成立仅两年的初创企业，目前明略数据已经完成了A轮融资，B轮融资将会在明年（2016年）第二季度完成。当前明略数据主要服务包括金融业、制造业、政府等行业部门在内的大型国企。“针对金融行业和公安部门这类客户，大数据分析技术首先体现的是精准，通过关系分析管理，从而直达目标群体。”周卫天说道。
金融业是最先落地大数据的行业之一，现在国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务的运营。明略数据推出的大数据分析整合平台，帮助银行实现了风险管控、精准营销、征信管理、舆情监控等一系列的优化和提升。
·风险管控、反欺诈应用：利用数据分析，进行贷款质量评估，规避坏账风险。对中小企业融资风险监控，实现尽早发现企业违约风险。
·精准营销：在客户画像的基础上开展一系列包括交叉营销、个性化推荐、实时营销、客户生命周期管理等精准营销管理。
·征信/催收放贷增收：基于IP、GPS物理位置定位客户行为轨迹，加强银行信用卡征信审核。根据关联客户关系网，进行债务催收。
·舆情监控：检测客服中心、网上留言、社交媒体等信息，制定有效的客户维系及挽留措施。
公安/刑侦是目前明略数据服务的另一大主要行业，通过隐藏的数据关系通过算法、分析进行挖掘，快速的帮助公安部门找到有效信息，从而顺藤摸瓜，抓到罪犯，提升紧急事件的应对能力。举个简单的例子，通过最开始的订票信息，IP地址，到后来的车次、酒店信息、运营商的数据，将数据间进行关联分析，就可以确定订票人之间的关系。
给用户“技术+服务”两大保障
以上介绍的金融业和公安部门是明略数据主要服务的两大行业、部门，对此也不难从侧面发现明略数据针对数 据安全性可以给出较高的保障。作为一个数据服务商，明略数据从网络安全、技术数据安全、使用安全等多方面入手，做到让客户安心。周卫天介绍，明略数据是国 内外第一家在SQL on Hadoop三大查询引擎（Hive, Impala和Spark SQL）上实现行，列级别细颗粒度的权限控制大数据平台供应商。
有了技术上的优势，也就有了竞争的底气。在被问到如何在国内的大数据市场中抢占份额的时候，周卫天的说 法很淡然，尽管国内的巨头已经进入进来，但市场很大，对像明略数据这样快速成长的企业还是存在很大的机会。另外，明略的优势是拥有专业的技术团队，可以把 海量的数据源进行关联分析、深度挖掘，找出其中所隐藏的关系线索。
谈到今后的发展策略，除了技术的专注，服务好现有客户将是明略数据近几年关注的焦点。据了解，2016年明略数据将扩大各省市分公司规模，采取就近布局，包括市场、内部管理运营制定一系列的分级响应措施， 增强客户的售后服务。此外在未来，明略数据也会邀请客户和技术人员进入到项目中来，以便更好地了解技术的使用，从而可以快速上手，以周卫天的话说，这也是客户增值服务的另一个角度。

Ⅸ 大数据的七大核心应用价值

大数据的七大核心应用价值

随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。
大数据可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。
近期有不少文章畅谈大数据的价值，以及其价值主要凸显在哪些方面，这里我们对大数据的核心具体价值进行了分门别类的梳理汇总，希望能帮助读者更好的获悉大数据的大价值。

核心价值究其用户到底是谁？
谈及价值，首先必须要弄清楚其用户到底是谁？有针对企业数据市场的，还有针对终端消费者的，还有针对政府公共服务的；其次要弄清楚大数据核心价值的表现形式、价值的体现过程以及最后呈现的结果。
商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策，对于企业用户，更关心的还是决策需求，其实早在BI时代这就被推上了日程，经过十余年的探索，如今已形成了数据管理、数据可视化等细分领域，来加强对决策者的影响，达到决策支持的效果。还有企业营销需求，从本质上来说，主要聚焦在针对消费者市场的精准营销。
对于消费者用户，他们对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索，并能提供友好、可信的信息推荐，其次是提供高阶服务，例如智能信息的提供、用户体验更快捷等等。
还有，大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中，并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。从户籍制度改革，到不动产登记制度改革，再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求，而此时的数据库更是以大数据为基础的，可见，大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。
数据，除了它第一次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。事实上，大数据已经开始并将继续影响我们的生活，接下来让我们共同探索大数据的核心价值吧！当然这是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的。
《大数据时代》一书作者维克托认为大数据时代有三大转变：“第一，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。第二，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。第三，不再热衷于寻找因果关系，而是事物之间的相关关系。例如，不去探究机票价格变动的原因，但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，而大数据则使数据来源更加多样化，不仅包括企业内部数据，也包括企业外部数据，尤其是和消费者相关的数据。
随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。
一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。
一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场
大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。
在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。
大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。
企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如：一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。
二、大数据提高决策能力
当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。
大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。
这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。
如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。
在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。
三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力
当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协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万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？
我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。
今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。
在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。
大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。
四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新
在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。
大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。
纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。
还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。
过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。
维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。
五、大数据让每个人更加有个性
对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。
过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。
还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。
如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景……而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。
在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。
此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。
六、智慧驱动下的和谐社会
美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。
近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。
在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。
在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。
在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。
伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。
七、大数据如何预言未来？
著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。
这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。
结语
透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。
当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。
可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。
未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。

Ⅹ 城市大数据还具有多层次性，强关联性，高完备性等特点

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、管理和处理内的数据集容合。

1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。

3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。

4.
价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。
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