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大数据变得

发布时间:2024-03-01 21:14:29

1. 大数据时代带来哪些变化

一、思维方式改变


所谓思维方式,是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式,并由此对我们的行为方式产生直接的影响。然而,如今大数据正影响着我们的思维方式。随着网络、腾讯、淘宝等网络公司的迅速崛起以及他们的迅速致富,数据致富成了新的致富神话。先前那些房地产、电器大亨费了九牛二虎之力才取得的亿万财富,而这些网络数据商则在短短的几年时间就迅速超越了这些实体公司的财富,并且所费人力、物力和财力甚少。


二、教育的改变


传统的学校教育模式映射了工业化集中物流批量生产的模式:铃声、标准化的课堂、统一的教材、统一的服装等。虽然这种教育也培养出了很多人才,然而大数据教育将呈现另外的特征,例如弹性学习、个性化辅导等。学习分析是近年来大数据在教育领域较为典型的应用,利用松散耦合的数据收集工具和分析技术,研究并分析学生学习参与、学习表现和学习过程的相关数据,进而对课程、教学进行实时修正并预测学习者未来的学习趋势。


三、经济的改变


虽然我们在政治课上学到的是,生产决定消费,消费对生产有重要的反作用力。然而我认为,在如今这个极为宣扬个性与创造力的社会中,消费很大程度地决定着生产。消费者不认同的,就卖不出去,只有消费者认同的,才卖得出去。然而,大数据可以在较短的时间内,通过对数据的全面感知、筛选、收集、分析、共享等为生产者提供可靠的、及时的信息,让生产者生产出更为畅销、更具个性化的物品。


关于大数据时代带来哪些变化,青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、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。

2. 大数据时代处理数据的三大转变

大数据时代处理数据的三大转变
大数据概念的横空出世,有赖于短短几年出现的海量数据。据统计,互联网上的数据每两年翻一番,而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然,海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分,只有具备4个“V”的特征,大数据的定义才算完整,而价值恰恰是决定大数据未来走向的关键。
大数据发展必备三个条件
大数据的发展需要三个必要条件:数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来,社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及,诞生了大量有价值的数据源,奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志,则是大批专业级“数据买卖商”的出现,以及围绕数据交易形成的,贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心,则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得了新的价值,数据价值是带动数据交易的原动力。
IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司,在这些互联网巨头的带动下,数据分析技术日渐成熟。2013年6月,爱德华·斯诺登将“棱镜计划”公之于众,“棱镜门”事件一方面说明大数据技术已经成熟;另一方面也佐证了现在阻碍大数据发展的不是技术,而是数据交易和数据价值。
大数据技术的发展促进了云计算的落地,云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后,市场终于看到了云计算的获利方向:各地的一级系统集成商与当地政府合作,建云数据中心;各大行业巨头在搭建各自行业的云平台;IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。大数据促成了云计算从概念到落地。借助于智慧城市概念的普及,云计算基础设施已基本准备就绪,一方面完成了大数据应用的硬件基础;另一方面迫于回收云计算投资的压力,市场急需应用部署,大数据恰如雪中送炭,被市场寄予厚望。
现在,问题的核心指向了“数据如何创造价值?”
整合与开放是基石
大数据服务创业公司Connotate对800多名商业和IT主管进行了调查。结果显示,60%受调查者称:“目前就说这些大数据投资项目肯定能够带来良好回报尚为时过早。”之所以如此,是由于当前大数据缺乏必需的开放性:数据掌握在不同的部门和企业手中,而这些部门和企业并不愿意分享数据。大数据是通过研究数据的相关性来发现客观规律,这依赖于数据的真实性和广泛性,数据如何做到共享和开放,这是当前大数据发展的软肋和需要解决的大问题。
2012年美国大选,奥巴马因数据整合而受益。在奥巴马的竞选团队中有一个神秘的数据挖掘团队,他们通过对海量数据进行挖掘帮助奥巴马筹集到10亿美元资金;他们通过数据挖掘使竞选广告投放效率提升了14%;他们通过制作“摇摆州”选民的详细模型,每晚实施6.6万次模拟选举,推算奥巴马在“摇摆州”的胜率,并以此来指导资源分配。奥巴马竞选团队相比罗姆尼竞选团队最有优势的地方:对大数据的整合。奥巴马的数据挖掘团队也意识到这个全世界共同的问题:数据分散在过多的数据库中。因此,在前18个月,奥巴马竞选团队就创建了一个单一的庞大数据系统,可以将来自民意调查者、捐资者、现场工作人员、消费者数据库、社交媒体,以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息整合在一起,不仅能告诉竞选团队如何发现选民并获得他们的注意,还帮助数据处理团队预测哪些类型的人有可能被某种特定的事情所说服。正如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说,在整个竞选活中,没有数据做支撑的假设很少存在。
2012年3月,美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据研究”上升为国家意志。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分。国内智慧城市建设目标之一就是实现数据的集中共享。
合作共赢的商业模式
随着云计算、大数据技术和相关商业环境的不断成熟,越来越多的“软件开发者”正在利用跨行业的大数据平台,打造创新价值的大数据应用,而且这一门槛正在不断降低。因为首先,数据拥有者能够以微乎其微的成本获取额外的收入,提高利润水平;其次,大数据设备厂商需要应用来吸引消费者购买设备,发展合作共赢的伙伴关系势必比单纯销售设备要有利可图,一些具有远见的厂商已经开始通过提供资金、技术支持、入股等方式来扶持这些“软件开发者”;第三,行业细分市场的数据分析应用需求在不断加大,对于整个大数据产业链来说,创新型的行业数据应用开发者必将是未来整个大数据产业链中最为活跃的部分。
未来,有三种企业将在”大数据产业链“中处于重要地位:掌握海量有效数据的企业,有着强大数据分析能力的企业,以及创新的“软件开发者”。社交网络、移动互联网、信息化企业、电信运营商都是海量数据的制造者,Facebook公司手中掌握着8.5亿用户,淘宝注册用户超过3.7亿,腾讯的微信用户突破3亿,这些庞大用户群所提供的数据,正在等待时机释放出巨大商业能量。可以预测,在不久的将来,Facebook、腾讯、电信运营商等海量数据持有者或者自我延伸成为数据分析提供商,或者与IBM、ZTE等企业密切对接成为上下游合作企业,大数据产业链将在某个爆发时点到来之际,以令人惊讶的速度成长壮大。
警惕大数据的危害
大数据时代,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,人们的思维决断模式,已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此将更精确、更有预见性。不过,由于大数据过于依靠数据的汇集,一旦数据本身有问题,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而导致错误的预测和决策。
大数据的理论是“在稻草堆里找一根针”,而如果“所有稻草看上去都挺像那根针”呢?过多但无法辨析真伪和价值的信息和过少的信息一样,对于需要作出瞬间判断、一旦判断出错就很可能造成严重后果的情况而言,同样是一种危害。“大数据”理论是建立在“海量数据都是事实”的基础上,而如果数据提供者造假呢?这在大数据时代变得更有害,因为人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见。拥有最完善数据库、最先接受“大数据”理念的华尔街投行和欧美大评级机构,却每每在重大问题上判断出错,这本身就揭示了“大数据”的局限性。
不仅如此,大数据时代造就了一个数据库无所不在的世界,数据监管部门面临前所未有的压力和责任:如何避免数据泄露对国家利益、公众利益、个人隐私造成伤害?如何避免信息不对等,对困难群体的利益构成伤害?在有效控制风险之前,也许还是让“大数据”继续待在笼子里更好一些。
大数据的经济价值已经被人们认可,大数据的技术也已经逐渐成熟,一旦完成数据的整合和监管,大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的,就是选好自己的方向,为迎接大数据的到来,提前做好准备。

3. 如何看待大数据时代让我们变得更透明

大数据时代的浪潮已经覆盖我们老百姓所能想象到的领域了,大数据给我们带来了许多便利。云购物,手机付款,喜好推送都依赖于大数据。但是同时,我们的隐私也在我们不知不觉中泄露,大数据时代让我们变得更透明了。

结语:

大数据时代确实让我们变得更加透明,我们甚至不知道我们的隐私什么时候被泄露出去的。这个问题我们无需太过害怕,但更不能被我们忽视,无论是我们个人还是社会。

4. 大数据(Big Data)”一词已经变得没有以往那么红火了,为什么会这样呢

原因在于是在于盲目迷恋数据,不加批判地使用,那会引发灾难。

盲目迷恋数据与误用

“大数据”的问题并不在于数据本身很糟糕,也不在于大数据本身很糟糕:谨慎应用的话,大型数据集还是能够揭示其它途径发现不了的重要趋势。正如茱莉娅·罗斯·韦斯特(Julia Rose West)在最近给Slate撰写的文章里所说的,盲目迷恋数据,不加批判地使用,往往导致灾难的发生。

从本质来看,大数据不容易解读。当你收集数十亿个数据点的时候——一个网站上的点击或者光标位置数据;大型公共空间十字转门的转动次数;对世界各地每个小时的风速观察;推文——任何给定的数据点的来源会变得模糊。这反过来意味着,看似高级别的趋势可能只是数据问题或者方法造成的产物。但也许更重大的问题是,你所拥有的数据通常只是你真正想要知道的东西的一个指标。大数据不能解决那个问题——它反而放大了那个问题。

例如,民意调查被广泛用作衡量人们在选举中的投票意向的指标。然而,从汤姆·布拉德利(Tom Bradley)1982年在加州州长竞选中败北,到英国脱欧公投,再到特朗普的当选,数十年来结果出乎意料的选举一再提醒我们,民意测验和人们实际的投票意向之间并不总是完全一致。Facebook以往主要通过用户有没有点赞来估量他们对特定的帖子是否有兴趣。但随着经过算法优化的动态信息开始大量出现标题诱饵、点赞诱饵和婴儿照片——导致用户满意度明显下降——该公司的高层逐渐意识到,“点赞”这事并不一定意味着用户真的喜欢特定的内容。

指标和你实际上要估量的东西之间的差别越大,过于倚重它就越危险。以来自奥尼尔的著作的前述例子为例:学区使用数学模型来让教师的表现评估与学生的测验分数挂钩。学生测验分数与不在教师控制范围内的无数重要因素有关。大数据的其中一个优势在于,即便是在非常嘈杂的数据集里,你也可以发现有意义的关联性,这主要得益于数据量大以及理论上能够控制混杂变量的强大软件算法。例如,奥尼尔描述的那个模型,利用来自多个学区和体系的学生的众多人口结构方面的相关性,来生成测验分数的“预期”数据集,再拿它们与学生的实际成绩进行比较。(由于这个原因,奥尼尔认为它是“大数据”例子,尽管那个数据集并不够大,没达到该词的一些技术定义的门槛。)

试想一下,这样的系统被应用在同一所学校里面——拿每个年级的教师与其它年级的教师比较。要不是大数据的魔法,学生特定学年异常的测验分数会非常惹眼。任何评估那些测验的聪明人,都不会认为它们能够很好地反映学生的能力,更不用说教他们的老师了。

而前华盛顿特区教育局长李洋姬(Michelle Rhee)实行的系统相比之下更不透明。因为数据集比较大,而不是小,它必须要由第三方的咨询公司利用专门的数学模型来进行分析解读。这可带来一种客观性,但它也排除掉了严密质问任何给定的信息输出,来看看该模型具体如何得出它的结论的可能性。

例如,奥尼尔分析道,有的教师得到低评分,可能不是因为他们的学生表现糟糕,而是因为那些学生之前一年表现得出奇地好——可能因为下面那个年级的教师谎称那些学生表现很好,以提升他自己的教学评分。但对于那种可能性,学校高层并没什么兴趣去深究那种模型的机制来予以证实。

加入更多指标

并不是说学生测验分数、民意调查、内容排名算法或者累犯预测模型统统都需要忽视。除了停用数据和回归到奇闻轶事和直觉判断以外,至少有两种可行的方法来处理数据集和你想要估量或者预计的现实世界结果之间不完全相关带来的问题。

其中一种方法是加入更多的指标数据。Facebook采用这种做法已有很长一段时间。在了解到用户点赞不能完全反映他们在动态消息当中实际想要看到的东西以后,该公司给它的模型加入了更多的指标。它开始测量其它的东西,比如用户看一篇帖子的时长,他们浏览其点击的文章的时间,他们是在看内容之前还是之后点赞。Facebook的工程师尽可能地去权衡和优化那些指标,但他们发现用户大体上还是对动态消息里呈现的内容不满意。因此,该公司进一步增加测量指标:它开始展开大范围的用户调查,增加新的反应表情让用户可以传达更加细微的感受,并开始利用AI来按页面和按出版者检测帖子的标题党语言。该社交网络知道这些指标没有一个是完美的。但是,通过增加更多的指标,它理论上能够更加接近于形成可给用户展示他们最想要看到的帖子的算法。

这种做法的一个弊端在于,它难度大,成本高昂。另一个弊端在于,你的模型加入的变量越多,它的方法就会变得越错综复杂,越不透明,越难以理解。这是帕斯夸里在《黑箱社会》里阐述的问题的一部分。算法再先进,所利用的数据集再好,它也有可能会出错——而它出错的时候,诊断问题几无可能。“过度拟合”和盲目相信也会带来危险:你的模型越先进,它看上去与你过往所有的观察越吻合,你对它越有信心,它最终让你一败涂地的危险就越大。(想想次贷危机、选举预测模型和Zynga吧。)

5. 大数据如何改变传统营销

现在,随着从多个渠道不断涌入的巨大数据量,营销人员正面对着巨大的“大数据”资源,他们需要想办法从中获得可操作的营销策略。下面让我们来看看大数据如何从5个方面永久性地改变营销。1. 提高个性化:在大型百货公司的辉煌时代,当时的目标是为每一位客户提供贴心的服务,来提高竞争力。为客户提供更加个性化的服务能够提高销量、获得客户的忠诚度以及增加口碑广告。现在,大型企业和小型企业的营销人员都可以利用大数据来更有效地了解客户的需求,比以前更具有针对性、更个性化和相关性。其中一个很好的例子就是亚马逊,该公司利用从愿望清单、浏览历史记录和购买历史记录收集的数据,通过分析技术来为客户提供更个性化的产品建议。大数据为营销人员提供了很好的计划,让他们能够创建更富个性化的策略。2. 数据驱动的营销:大数据已经不再被认为是行业炒作术语,现在大数据已经迎来了数据驱动营销的时代。随着原始数据继续堆积,大数据平台(例如Hadoop)已经出现,来帮助营销人员更好地利用这些数据。现在,企业可以实时存储、管理和分析大量数据,让营销人员更好地了解客户,而不是通过人口数据或者样本数据,而是对个人进行分析。有了这些信息,营销人员能够了解客户真正需要的是什么,以及如何最好地满足这些需求来提升客户体验。3. 预测分析:有没有坐过旅行车背后面向后方的座位?希望现在没有这样的座位了。这些座位能够让乘客知道他们去过哪里,但对于他们要去哪里却没有提供任何线索。对于数据,营销人员一直坐在朝向后方的座椅。他们唯一的视图是之前的web访问记录、点击情况、打开率、下载等。只有过去的数据可以用来预测未来的客户行为,在不久前,并没有足够的营销数据来准确地预测未来客户行为。现在,通过外部系统(例如web和社交媒体)以及内部系统(例如CRM和购买历史记录)的数据,营销人员足以分析客户当前和未来的购买行为,这些可操作的情报可以推动现有产品和服务的销售,并带来更新和更好的产品和服务。4. 虚拟活动能力:大数据情报,加上人类创造力,可以引发大胆的想法和宣传策略。同时,因为大数据模拟,这些大胆的想法可以在虚拟市场中进行测试,从而消除了市场内测试相关的风险和成本费用。通过使用真实世界的数据,即使是最古怪的营销思路也可以进行测试、挑战和重新测试,直到这些营销想法成为实际的活动—其有效性随后可以使用营销后分析来衡量。5. 不只是针对大型企业:现在的技术,大数据并不只是针对大型企业。即使是小型企业也可以从存储、管理、分析和可视化数据中获得很大的优势,并且只需要非常有限的成本。此外,现在的软件让企业可以部署大数据分析,来完成影响目标,而不需要雇佣若干优秀的数据科学家。小型企业能够使用与大型企业相同的工具和技术来提高其营销策略,实现与大型企业公平竞争的机会。责编:孙明春

6. 为什么大数据时代让我们生活变得沉重

在大数据高速发展并不断拓宽应用边界的同时,监管却无法及时跟上,以至于一些缺乏操守和克制的公司,恶意泄露甚至出售用户隐私,对大家的生活造成很大影响。

大数据给我们带来了如此大的便利,可能会导致我们过度依赖它,导致最后我们总是听同一类型的歌,看相似观点的新闻评论,我们最后可能被大数据困在某个小圈子里,无法听见外面不同的声音,从而使我们变得狭隘。所以大数据的使用也是需要慎重的,它只是一个工具,而不要完全被工具左右了。

提出人物

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。

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