大数据带来的四种思维

大数据带来的四种思维
大数据带来的四种思维

大数据带来的四种思维

2015-02-01 10:31 来源:学习时报

张义祯

近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出,大数据时代,人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化:第一,人们处理的数据从样本数据变成全部数据;第二,由于是全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;第三,人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相关关系。事实上,大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为,大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维,使得大数据像具有生命力一样,获得类似于“人脑”的智能,甚至智慧。

总体思维

社会科学研究社会现象的总体特征,以往采样一直是主要数据获取手段,这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代,人们可以获得与分析更多的数据,甚至是与之相关的所有数据,而不再依赖于采样,从而可以带来更全面的认识,可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道:“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石,就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是,统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期,解决当时存在的一些特定问题而产生的,其历史不足一百年。如今,技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下,我们依然可以使用样本分析法,但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说,在大数据时代,随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展,我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据,而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法,相应地,思维方式也应该从样本思维转向总体思维,从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。

容错思维

在小数据时代,由于收集的样本信息量比较少,所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化,否则,分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”,因此,就必须十分注重精确思维。然而,在大数据时代,得益于大数据技术的突破,大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析,这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力,另一方面

也对传统的精确思维造成了挑战。舍恩伯格指出,“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱,剩下95%的非结构化数据都无法利用,只有接受不精确性,我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。也就是说,在大数据时代,思维方式要从精确思维转向容错思维,当拥有海量即时数据时,绝对的精准不再是追求的主要目标,适当忽略微观层面上的精确度,容许一定程度的错误与混杂,反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。

相关思维

在小数据世界中,人们往往执着于现象背后的因果关系,试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。而在大数据时代,人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系,获得更多的认知与洞见,运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来,而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。通过关注线性的相关关系,以及复杂的非线性相关关系,可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系,还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态,相关关系甚至可以超越因果关系,成为我们了解这个世界的更好视角。舍恩伯格指出,大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求,转而关注相关关系,人们只需知道“是什么”,而不用知道“为什么”。我们不必非得知道事物或现象背后的复杂深层原因,而只需要通过大数据分析获知“是什么”就意义非凡,这会给我们提供非常新颖且有价值的观点、信息和知识。也就是说,在大数据时代,思维方式要从因果思维转向相关思维,努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见,才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。

智能思维

不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人类社会长期不懈努力的方向。计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展,“机器人”研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用。应该说,自进入到信息社会以来,人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升,但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展,机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维,智能水平仍不尽如人意。但是,大数据时代的到来,可以为提升机器智能带来契机,因为大数据将有效推进机器思维方式由自然思维转向智能思维,这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。众所周知,人脑之所以具有智能、智慧,就在

于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结,获得有关事物或现象的认识与见解。同样,在大数据时代,随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展,大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息,并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见,那么,无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。“智能、智慧”是大数据时代的显著特征,大数据时代的思维方式也要求从自然思维转向智能思维,不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平,从而获得具有洞察力和新价值的东西,甚至类似于人类的“智慧”。

舍恩伯格指出,“大数据开启了一个重大的时代转型。就像望远镜让我们感受宇宙,显微镜让我们能够观测到微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发”。大数据时代将带来深刻的思维转变,大数据不仅将改变每个人的日常生活和工作方式,改变商业组织和社会组织的运行方式,而且将从根本上奠定国家和社会治理的基础数据,彻底改变长期以来国家与社会诸多领域存在的“不可治理”状况,使得国家和社会治理更加透明、有效和智慧。(张义祯)

企业大数据思维

企业大数据思维 张靖笙 “一切皆可数据化”,舍恩伯格大数据思维里面这句话道出了这个时代滚滚洪流的主旋律,不管你听与不听,看与不看,数据都在哪里,像空气一样弥漫,也会像空气一样要命。在各种应用大数据的声音不绝于耳的今天,前者已是普遍的共识的,而对于后者,很多人却还不见得认同了,您可能觉得言过其实了,凭什么你说大数据会要命?我们没有用大数据就活不了了吗?而对于当今人类社会的所有组织机构来说,数据的重要性已经越来越明显,已经直接影响到存亡命运,缺少数据资源,无以谈事业;缺少数据思维,无以言未来,所以数据是很要命的。 而当前最要命的是,很多甚至是大多数的中国企业家还远远没有认识到这个严重性,这里折射的就是很多人在思维层面对于大数据这种新兴事物认识的不充分,正如马云所指出的:“很多人输就输在,对于新兴事物,第一看不见,第二看不起,第三看不懂,第四来不及。”赵国栋、易欢欢、糜万军、鄂维南合著的《大数据时代的历史机遇》中指出,有四种典型的片面认识阻碍企业家完整地认知大数据:第一,认定是炒作;第二,片面理解;第三,狭隘视野;第四,唯技术论。这些都是缺少全面和准确的大数据认识的表现,尽管还有其他各种客观原因,但是企业家对大数据没有正确的思想认识是阻碍大数据在企业获得深入应用的主要原因。 正确的思维来自正确的认知,在心理学上有一个思维圈法则,被许多高端人士推崇,这就是黄金思维圈,黄金思维圈是一种认知世界的方式,它能够帮助我们快速认识这个世界的本质。黄金思维圈包含三个层面,第一个层面是what层面,也就是事物的表象,特征。第二层则是how,方法,就是如何去解决这个问题,第三层则是本质层,就是why,就是事情背后的原因与真实的目的,可以说这个黄金思维圈是我们认识大数据最好的思维武器。

大数据时代下的安全思考

大数据时代下的安全思考 2014-09-03 01:23:39来源: 北京商报(北京)有0人参与 分享到 根据互联网数据中心(IDC)相关数据显示,互联网上的数据每年将增长50%,每两年将翻一番,而目前全球互联网90%以上的数据是近几年才产生的。以大数据、智慧城市、移动互联网和云计算为重要特征的“大智移云”时代已经到来。 大数据时代的互联网安全形势发生变化,信息安全上升到国家战略高度。棱镜门等事件背后凸显出大数据安全布防的重要性和紧迫性,企业需要加快自主技术创新才能摆脱外界控制,彻底实现信息安全和发展自由。 大数据引擎成为企业服务创新发展的核心驱动力,正在影响企业安全市场格局生变。由于利用系统漏洞的网络攻击范围更广、危害更大,企业安全攻防强度和防御难度全面升级。对于企业来说,大数据变成了重要的生产力因素,在散发出不可估量的商业价值的同时也存在巨大安全隐患,因而要求企业决策从“业务驱动”转变为“数据驱动”。在整个数据生命周期里,企业需要遵守更严格的安全标准和保密规定,对数据存储与使用的安全性和隐私性要求越来越高。 从今年以来发生的震惊业界的心脏出血漏洞、携程拖库等事件可以看出,黑客利用大数据分析向企业发起的攻击更为精准。而由于用户隐私和商业机密涉及的技术领域繁多、机理复杂,很难贯通法理与专业技术,界定出由于个人隐私和商业机密的传播而产生的损失,也很难界定侵权主体是出于个人目的还是企业行为。 随着移动互联网的全面普及,社交网络成为黑客攻击和网络犯罪的新途径、云应用的进步加大了用户信息泄露的风险和事故处理难度、移动支付安全和移动终端漏洞成为安全新课题。大数据时代的企业安全正面临内部管理和外部攻击的新型挑战,可靠的数据存储、安全的挖掘分析、严格的运营监管是大数据时代企业安全的刚需。 在此种背景下,传统的端级防护、单点布防安全解决方案能起到的作用甚微,任何一家企业都无法单独对抗大数据安全的全面挑战,安全产业链协同成为必然趋势。由于安全产业链过于复杂冗长,任何一个环节受到网络攻击都将给整个产业链带来不可估量的损失。利用大数据等现代技术提升企业安全实力,“开放是前提、法律是保障、技术是支撑”,信息安全需要在政府主管部门的统一协调管控之下,由产业链各个环节的企业开放安全数据和技

《大数据变革》读后感及心得(精选多篇)

《大数据变革》读后感(精选多篇) 《大数据变革》读后感 之所以读《大数据变革》这本书,是因为当时在京东上看到这本书的宣传是具备互联网思维必读书之一。说实话,看这本书根本看不进去,不晓得是因为翻译的原因还是什么,只能说标题吸引人,内容很空泛,没有什么的可读性。现把书中的一些内容做些摘录。 大数据是市场营销和销售的下一个前沿地带。在一个日益互联的世界,对数据勤于收集和有见地的分析使得公司可以前所未有地了解它们的消费者。用有形的统计知识武装后,现在它们也可以改进企业和产品,使其比以往任何时候都更加紧密地迎合消费者的需求。在这个产品差异化已经不再是一个可持续竞争优势的世界,了解消费者是必要的。一名天才创意的头脑根据对消费者的直觉设计广告促销已经是企业界早已逝去的回忆。今天的营销需要基于数据驱动洞察每个消费者偏好制定差异化定位。 随着中国公司和消费者的成熟,我们相信这种数据驱动的营销和销售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡,即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略,使用数据带来业务增长。 《大数据时代》读后感

一、对大数据时代的理解 1.“大数据”的正式推出。2014年3月,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”,并且定义为“未来的新石油”,希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。这个由世界最强国家政府推动的项目,标志着“大数据”时代的到来! 2.“大数据”的本质。早在互联网出现之初,我们就知道网络无秘密,在网页上敲击的每一个数据,都将被自动记录。现在,当数据的积累量足够大的时候到来时,量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析,赋予了互联网智商,这使得互联网的作用,从简单的数据交流和信息传递,上升到基于海量数据的分析,一句话“他开始思考了”。这是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革,对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。 二、大数据时代考验传统文化 1.文化进一步融合。一个文化系统可以分为技术、制度和观念三个层面。文化系统的发展已经经历了技术主导和制度主导两个时期,当代世界正在走向观念主导的新时期发展。各民族文化通过互联网正不断融合,从文字、服饰到生活方式,民族之间的区别正逐步变小,走在大街上、坐在餐馆里,你还能很快区分不 -1-

2017公需科目大数据多选题

2017公需科目多选题(132题) 1《大数据背景下的公共治理模式变革(中)》在“智慧化的扩建布局”内容中提出“四大政府”,其中四大政府包括()。正确答案:【B】 【C】【D】【E】 2《大数据下的资源整合和知识共享(上)》提到,物联网在逻辑上包含()几个层级。正确答案:【A】【B】【D】 3《大数据下的资源整合和知识共享(下)》提到,利用大数据,协助监管遗漏的违法事件以及社会不文明现象是有必要的,目前的社会问题主要有()。正确答案:【A】【B】【C】【D】 4根据《保密技术防范常识(中)》,以下关于美国的网络霸主地位的表现说法正确的是()。正确答案:【B】【C】【D】【E】 5根据《保密技术防范常识(中)》,以下设备可能属于窃听设备的是()。正确答案:【A】【B】【C】【D】【E】 6根据《大数据背景下的公共治理模式变革(上)》,从信息化本身历程来讲,可以概括为()。正确答案:【B】【C】【D】 7根据《电子政务网络安全保障体系建设》,安全威胁产生的原因包括()。正确答案:【A】【B】【C】 8根据《电子政务网络安全保障体系建设》,数据交换有三种方式,分别是()。正确答案:【A】【B】【D】 9下列不属于第三信息平台的有()。正确答案:【B】【E】 10()通常具备轻资产、重知识、跨界融合等特征,以批代管和偏重目录准入管理的模式制约了新经济的发展。正确答案:【A】【B】【C】【D】 11)新经济是以技术进步为主要动力,在制度创新、需求升级、资源要素条件改变等多要素的驱动下,以大量的()蓬勃涌现为显著特征,以信息经

济、生物经济、绿色经济为主要发展方向的新经济形态。正确答案:【A】【B】【C】【D】 12 “大数据”这个词同下列词语()一样,都是从国外学来的。正确答案:【A】【B】【C】【D】【E】 13《保密技术防范常识(上)》提到,“互联网+”时代的发展趋势包括()。正确答案:【A】【C】【E】 14《保密技术防范常识(下)》提到,电磁泄露发射泄密的防范包括()。正确答案:【A】【B】【C】【D】【E】 15《保密技术防范常识(下)》提到,运营商生态链由()构成。 正确答案:【A】【C】【D】【E】 16《大数据背景下的公共治理模式变革(上)》提到,大数据处理模式包括()。正确答案:【A】【B】【C】【D】 17《大数据背景下的公共治理模式变革(下)》认为,面对深刻的社会变革,()是政府治理走向现代化的必然选择和必然趋势。正确答案:【A】【B】【C】 18《大数据背景下的公共治理模式变革(下)》认为运用()等新技术可以促进社会治理和公共服务的实现。正确答案:【A】【B】【C】 【D】 19《大数据背景下的公共治理模式变革(下)》提到,提高政府社会治理能力,要围绕()等多个领域实行监管。正确答案:【A】【B】 【C】【D】【E】 20《大数据背景下的公共治理模式变革(中)》在“智慧化的扩建布局”内容中提出“四大政府”,其中四大政府包括()。正确答案:【B】 【C】【D】【E】

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。

大数据时代的思维革命(演讲稿)

大数据时代的思维革命 目前再说“我们生活在一个网络时代”的话,显得有点落伍了,当下最时髦的说法是“我们生活在一个大数据时代”。从表层意义上看,人们是用“大数据”来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。实际上,“大数据”的渗透能力远远超出人们的想象,不管是在物理学、生物学、环境生态学等领域,还是军事、金融、通信、贸易等行业,数据正在迅速膨胀,没有一个领域可以不被波及。“大数据”正在改变,甚至颠覆我们所处的整个时代,对社会发展产生方方面面的影响,也让我们的思维不得不跟随时代的变迁而经历自我革命。 2013年5月20日,在北京朝阳北路朝阳大悦城六楼,一家餐厅低调开业了。没有热闹的广告,没有红地毯,没有领导剪裁和讲话,有的只是长达半年的封闭测试,邀请一些明星“吃货”们试吃,这些明星“吃货”一旦被成功邀请,就立即通过微博、微信向粉丝们讲述就餐感受。而这家餐厅通过分析明星与粉丝的互动信息等大数据,渐渐掌握了话语权,并尽可能地改造菜品、环境、流程。于是,一个传奇诞生了。这家名为“雕爷牛腩餐厅”现在被标榜为中国第一家“轻奢餐”餐饮品牌,其烹饪牛腩的秘方是向周星驰电影《食神》中的原型人物——香港食神戴龙——以500万元购买而得。戴龙经常为李嘉诚、何鸿燊等港澳名流提供家宴料理,他还是1997年香港回归当晚的国宴行政总厨,所以他的代表作,一道“咖喱牛腩饭”和一道“金汤牛腩面”,成为无数人梦寐以求的舌尖上的巅峰享受。这是微博、微信的胜利,也是互联网的胜利,更是大数据的胜利。以互联网为主要手段的大数据,就这么征服了市场,颠覆了经典,创造了传奇。 其实,雕爷传奇绝非个案,在大数据时代,这样的传奇每天都会发生。小米、黄太吉的成功都是基于大数据思维。我们身处大数据时代,很多的

大数据时代的思维变革

大数据时代的思维变革 作者:贾凯 来源:《现代审计与经济》 2016年第4期 贾凯 大数据是这几年互联网领域的一大热门话题。最近,这个话题的热度已经不仅局限在互联 网领域了,正在逐渐拓展到其他领域,成为全社会关注的话题。那么,什么是大数据?大数据 的特点是什么?为什么现在才有大数据?大数据的应对方法是什么?大数据时代能带来哪些变革?这些变革对于审计工作有什么影响?这一系列问题都有待回答,本文将量力而行,给以上 问题做出初步回答。 一、什么是大数据 毫无疑问,大数据是一个新鲜概念。对于这样的新鲜概念,其定义也要经过时间的积淀才 能明确。就目前而言,业界公认度高的是IDC的“ 4V” 理论,即 Volume(数据量大)、Variety(数据多样性)、Velocity(数速大)和Value(价值密度低),在此基础上,IBM重新定义并完善了“ 4V”理论,将最后一个“ V” 改而解释为Veracity(真实性)。但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,从大数据中提取、挖掘 对业务发展有价值的潜在知识,找出趋势,做出预测性分析。 二、为什么现在才有大数据 可以从数据的产生、采集、存储三个步骤来分析:一是生产信息的门槛降低了。要想知道 现在数据产生有多方便,可以首先回顾一下以前的数据产生方式:20年前,如果想让别人知道 你的观点,只能是向报纸投稿,或者出版著作,这要求的写作技能太高了,对普通人来说是不 可能的。10年前,博客开始流行,稍有写作水准的人都可以发表文章。4年前,微博大行其道,只要不是文盲,就能玩转这最多只有140个字的小玩意儿。现在呢,手机拍照,分享到微信朋 友圈,已经成为大多数人的新选择,朋友圈甚至都不鼓励用户发纯文本的状态。在这个时代, 几乎人人都可以玩转朋友圈了。可以看到,每一次变革都极大地降低了生产信息的难度,极大 地扩充了具备生产数据能力的人群。所以说,技术的进步给了普通人发表观点的机会。 二是数据采集的难度降低了。这一点主要得益于现实世界的不断数字化,线下的内容不断 向线上迁移,具体表现为两个方面。首先是,原来需要专业技术人员才能干的事情,现在普通 人也能干了。比如给人物留影,从画家蜕变为摄影师,到现在人人都能拍照。再比如测量地理 位置,以前要专业的测绘人员,现在打开手机地图应用就可以了。其次是,以前不可能实现的 数据采集,现在也能实现了。例如,顾客在每样商品前的停留时间。在传统的商店里,采集这 个数据是不可能完成的任务,而在淘宝上,顾客在每个商品页面的驻留时间,是一目了然的事情。 三是数据存储的成本降低了。大约十几年前U盘的卖点是1MB只需要1块钱,现在京东上 1T的硬盘,价钱不到400元,更别提企业的大规模采购价了。 以上三点,决定了大数据时代只有在现在才能到来。其中第二条更是可以说明,为什么大 数据最先兴于互联网领域,因为互联网领域的数据采集难度最低。但是,随着传感器技术的进 步和物联网的发展,大数据将无疑会渗透到各行各业。

解析大数据思维的五大商业本质——课后测试

课后测试 测试成绩:70.0分。恭喜您顺利通过考试! 单选题 ?1、下列关于个性化思维的说法正确的是?(10 分) A 一切皆可量化 ? B 以消费者为中心 C 一切皆可尝试 D 一切皆有联系 正确答案:B ?2、下列关于“探索未知的思维变革”的说法错误的是?(10 分) A 从追求因果关系到追求相关关系 B 从追求算法到追求数据 C 大数据的复杂计算和小数据的简单计算 ? D 大数据的简单计算和小数据的复杂计算 正确答案:C 多选题 ?1、下列哪些属于实体商家的经营难题?(10 分) A 客流量少 B 宣传成本高 C 回头客少 D 成交率低 正确答案:A B C D ?2、门店流量持续下降的现状是什么?(10 分) A 实体经营趋于稳定 B 人流量持续上升 C 人口增长红利衰减 D 用户增长逐渐放缓

正确答案:A C D ?3、下列关于“管理决策的思维变革”说法正确的是?(10 分) A 从事后总结到事前规划 B 从定性描述到定量分析 C 从拍脑袋到用数据说话 D 从抽样调研到全体数据分析 正确答案:A B C D ?4、在大数据的世界里,我们需要知道客户的哪些最基本的信息?(10 分) A 消费习惯 B 用户喜好 C 用户需求 D 消费能力 正确答案:A B C D ?5、大数据在哪些阶段内会成为第四范式?(10 分) A 经济科学阶段 B 理论科学阶段 C 计算科学阶段 D 数据密集型阶段 正确答案:A B C D 判断题 ?1、大数据的世界不只是一个单一的巨大的计算机网络,而是一个由大量活动构件以及多元参与者元素所构成的一个生态系统。(10 分) ? A 正确 B 错误 正确答案:正确 ?2、大数据下新零售门店的变革目的是吸粉和留存。(10 分) ? A 正确 B

在大数据时代你需要这样思考

在大数据时代,你需要这样思考 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的,分享你需要的。 维克托?迈尔?舍恩伯格和肯尼斯?库克耶在《大数据时代》中告诉我们大数据的4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity (真实)。相比小数据,大数据一定是复杂的。然而,复杂性对于我们来说,绝对是一个机会而不应是一个问题。面对大数据时代的扑面而来,如何拥抱大数据,从思考方式的转变开始。 从“基于预设的结构化数据库”到“无需预设的非关系型数据库” 小数据时代,我们对于数据的存储与检索一直依赖于分类法和索引法,分类和索引是一种清晰获取数据的机制设计,这种机制是以预设场域为前提的。这种结构化数据库的预设场域能够卓越地展示数据的整齐排列与准确存储,毫无疑问,这与追求数据的精确性目标是完全一致的,在数据稀缺与问题清晰的年代,这种基于预设的结构化数据库能够有效的回答人们的问题,并且这种数据库在不同的时间能够提供一致的结果。 面对大数据,由于数据的海量、混杂等特征会使预设的数据库系统崩溃。其实,数据的纷繁杂乱才真正呈现出世界的复杂性和不确定性特征,想要获得大数据的价值,承认混乱而不是对抗或避免混乱才是一种可行的路径。为此,伴随着大数据的涌现,出现了非关系型数据库,它不需要预先设定记录结构,而且允许

处理各种各样形形色色参差不齐的数据。因为包容了结构的多样性,这些无需预设的非关系型数据库设计能够处理和存储更多的数据,成为大数据时代的重要应对手段。如微软的数据库设计专家PatHelland所言:“我们再也不能假装活在一个齐整的世界里。” 从“随机样本”到“全量数据” 统计学家通过分析发现,采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高,但与样本数量的增加关系不大。这个发现对于小数据时代无疑是非常鼓舞人心的,随机采样获得了巨大的成功,并成为现代社会测量领域的核心思想。随机样本的基础是采样的绝对随机性,然而,如此严格意义的随机实现起来是非常困难的,一旦采样过程存在任何偏见,分析结果将相去甚远,况且随机样本带给我们的只能是事先预设问题的答案。这种缺乏延展性的结果,无疑会使我们错失更多的问题域。 大数据时代,数据的收集问题不再成为我们的困扰,采集全量的数据成为现实。全量数据带给我们视角上的宏观与高远,这将使我们可以站在更高的层级全貌看待问题,看见曾经被淹没的数据价值,发现藏匿在整体中有趣的细节。因为拥有全部或几乎全部的数据,就能使我们获得从不同的角度更细致更全面的观察研究数据的可能性,从而使得大数据的分析过程成为惊喜的发现过程和问题域的拓展过程。

大数据的思维方式

大数据的思维方式 大数据的思维方式总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征,以往采样一直是主要数据获取手段,这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代,人们可以获得与分析更多的数据,甚至是与之相关的所有数据,而不再依赖于采样,从而可以带来更全面的认识,可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道:“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石,就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是,统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期,解决当时存在的一些特定问题而产生的,其历史不足一百年。如今,技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下,我们依然可以使用样本分析法,但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说,在大数据时代,随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展,我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据,而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法,相应地,思维方式也应该从样本思维转向总体思维,从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 容错思维 在小数据时代,由于收集的样本信息量比较少,所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化,否则,分析得出的结论

在推及总体上就会“南辕北辙”,因此,就必须十分注重精确思维。然而,在大数据时代,得益于大数据技术的突破,大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析,这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力,另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。舍恩伯格指出,“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱,剩下95%的非结构化数据都无法利用,只有接受不精确性,我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。也就是说,在大数据时代,思维方式要从精确思维转向容错思维,当拥有海量即时数据时,绝对的精准不再是追求的主要目标,适当忽略微观层面上的精确度,容许一定程度的错误与混杂,反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。 相关思维 在小数据世界中,人们往往执着于现象背后的因果关系,试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。而在大数据时代,人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系,获得更多的认知与洞见,运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来,而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。通过关注线性的相关关系,以及复杂的非线性相关关系,可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系,还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态,相关关系甚至可以超越因果关系,成为我们了解这个世界的更好视角。舍恩伯格指出,大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求,

大数据时代数据安全问题思考

大数据时代数据安全问题思考 隐私OR便利 互联网上的“透明人” “中国人更加开放,对隐私问题没有那么敏感,很多情况下他们愿意用隐私交换便利性。”今年3月,一位知名互联网企业负责人在公开场合谈到个人信息保护的问题。然而,这一言论迅速击中了网民的痛点:在大数据时代,普通网民究竟还有没有隐私?我们如何保护个人信息? 日常生活中,人们也常常面临“选择”:是否同意获取个人信息。使用一个简单的应用程序,注册一个网络账号,都会让用户提供手机号码、身份证号、银行卡号等隐私信息。 安装一个新的APP,使用前先要收到一连串的提醒:“允许发送通知”“允许访问位置”“允许获得手机通讯录”“允许启用电话、短信、相机”……尽管用户可以选择“同意”或者“不同意”,但用户一旦选择了“不同意”,很多APP便自动退出不再提供服务。 甚至发在个人朋友圈中的照片,都有可能被他人恶意盗取。近日有媒体曝光称,大量来自朋友圈、QQ空间或者微博上的私人照片,正在被放在网上低价出售,甚至被非法用于商业广告或婚恋网站。对此,有网友感叹:“原来,我们一直在互联网上‘裸奔’!” 网上个人信息泄露还可能引发次生灾害,成为精准诈骗的帮凶。一些人把个人隐私信息当成赚钱的工具,通过售卖越权获取的用户信息获得巨额利润,并由此形成了黑色产业链。如何提高网络安全性,保护用户的个人信息,成为互联网时代人们的核心关切。 北京大学互联网发展研究中心主任田丽认为,随着互联网技术的快速普及,传统问题向互联网延伸,线上向线下延伸,人类空间向虚拟空间延伸。人们在互联网上变成了“透明人”,个人的一举一动都被互联网“记录在案”,导致人们在网络空间越来越缺乏安全感。

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段?

答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术

答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据时代的思维革命的演讲稿

大数据时代的思维革命的演讲稿 目前再说“我们生活在一个网络时代”的话,显得有点落伍了,当下最时髦的说法是“我们生活在一个大数据时代”。从表层意义上看,人们是用“大数据”来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。实际上,“大数据”的渗透能力远远超出人们的想象,不管是在物理学、生物学、环境生态学等领域,还是军事、金融、通信、贸易等行业,数据正在迅速膨胀,没有一个领域可以不被波及。“大数据”正在改变,甚至颠覆我们所处的整个时代,对社会发展产生方方面面的影响,也让我们的思维不得不跟随时代的变迁而经历自我革命。 xx年5月20日,在北京朝阳北路朝阳大悦城六楼,一家餐厅低调开业了。没有热闹的广告,没有红地毯,没有领导剪裁和讲话,有的只是长达半年的封闭测试,邀请一些明星“吃货”们试吃,这些明星“吃货”一旦被成功邀请,就立即通过微博、微信向粉丝们讲述就餐感受。而这家餐厅通过分析明星与粉丝的互动信息等大数据,渐渐掌握了话语权,并尽可能地改造菜品、环境、流程。于是,一个传奇诞生了。这家名为“雕爷牛腩餐厅”现在被标榜为中国第一家“轻奢餐”餐饮品牌,其烹饪牛腩的秘方是向周星驰电影《食神》中的原型人物——香港食神戴龙——以500万元购买而得。戴龙经常为李嘉诚、何鸿燊等港澳名流提供家宴料理,他还是1997年香港回归当晚的国宴行政总厨,所以他的代表作,一道“咖喱牛腩饭”和一道“金汤牛腩面”,成为无数人梦寐以求的舌尖上的巅峰享受。这是微博、

微信的胜利,也是互联网的胜利,更是大数据的胜利。以互联网为主要手段的大数据,就这么征服了市场,颠覆了经典,创造了传奇。 其实,雕爷传奇绝非个案,在大数据时代,这样的传奇每天都 会发生。小米、黄太吉的成功都是基于大数据思维。我们身处大数据时代,很多的传奇在发生,但也很快就有可能被淹没在大数据时代的汪洋大海里。 其实,所谓的大数据思维具有三层含义。第一层含义是,大数 据思维必须分析全面的数据而非随机抽样,必须重视数据的复杂性,弱化精确性,必须关注数据的相关性,而非因果关系。第二层含义是要把数据当做一种可以升值的重要资产,而不是只做研究对象,研究完就束之高阁。第三层含义是数据有变现功能,通过挖掘数据价值,就能改变价值的生成基础和价值链条。 历史上任何一次成功的变革都是由思维方式的转变开始的,旧 的体制和传统理念在面临新的思维逻辑的时候,如果不能与时俱进,吸收并转变为顺应潮流的新思维,通过新思维来重新组织战略和策略,那么任何过去成功的经验反而会成为阻碍发展的桎梏。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。比如黑莓,比如摩托罗拉,比如诺基亚,比如柯达,比如雅虎等等,案例比比皆是。 大数据思维的基础是互联网,而互联网有没有思维呢?答案是 肯定的。在xx年,互联网思维是科技先锋大拿们的热门话题,一个 个以互联网思维为话语体系的圈子论坛及营销甚嚣尘上。就连CCTV

大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案(精编文档).doc

【最新整理,下载后即可编辑】 第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术 答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据带来的四种思维

大数据带来的四种思维 2015-02-01 10:31 来源:学习时报 张义祯 近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出,大数据时代,人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化:第一,人们处理的数据从样本数据变成全部数据;第二,由于是全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;第三,人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相关关系。事实上,大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为,大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维,使得大数据像具有生命力一样,获得类似于“人脑”的智能,甚至智慧。 总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征,以往采样一直是主要数据获取手段,这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代,人们可以获得与分析更多的数据,甚至是与之相关的所有数据,而不再依赖于采样,从而可以带来更全面的认识,可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道:“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石,就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是,统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期,解决当时存在的一些特定问题而产生的,其历史不足一百年。如今,技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下,我们依然可以使用样本分析法,但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说,在大数据时代,随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展,我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据,而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法,相应地,思维方式也应该从样本思维转向总体思维,从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 容错思维 在小数据时代,由于收集的样本信息量比较少,所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化,否则,分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”,因此,就必须十分注重精确思维。然而,在大数据时代,得益于大数据技术的突破,大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析,这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力,另一方面

林子雨大数据技术原理与应用答案(全)

林子雨大数据技术原理及应用课后题答案 大数据第一章大数据概述课后题 (1) 大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5) 大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10) 大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16) 大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22) 大数据第六章云数据库课后作题 (28) 大数据第七章MapReduce课后题 (34) 大数据第八章流计算课后题 (41) 大数据第九章图计算课后题 (50) 大数据第十章数据可视化课后题 (53) 大数据第一章课后题 ——大数据概述 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。 第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及,计算机走入企业和千家万户。代表企业:Intel,AMD,IBM,苹果,微软,联想,戴尔,惠普等。 第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。代表企业:雅虎,谷歌阿里巴巴,百度,腾讯。 第三次信息浪潮2010年前后,云计算大数据,物联网快速发展,即将涌现一批新的市场标杆企业。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段。 经历了三个阶段: 运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。 用户原创内容阶段Web2.0时代。 感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。 3.试述大数据的4个基本特征。

数据量大(Volume) 据类型繁多(Variety) 处理速度快(Velocity) 价值密度低(Value) 4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。 大数据摩尔定律:人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长,即每两年就增加一倍。 5.科学研究经历了那四个阶段? 实验比萨斜塔实验 理论采用各种数学,几何,物理等理论,构建问题模型和解决方案。例如:牛一,牛二,牛三定律。 计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。 数据以数据为中心,从数据中发现问题解决问题。 6.试述大数据对思维方式的重要影响。 全样而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别? 数据仓库以关系数据库为基础,在数据类型和数据量方面存在较大限制。 大数据决策面向类型繁多的,非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的具体应用。 汽车行业大数据和物联网技术无人汽车

大数据带来的四种思维

大数据带来的四种思维 作者:张义祯 近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出,大数据时代,人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化:第一,人们处理的数据从样本数据变成全部数据;第二,由于是全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;第三,人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相关关系。事实上,大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为,大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维,使得大数据像具有生命力一样,获得类似于“人脑”的智能,甚至智慧。 总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征,以往采样一直是主要数据获取手段,这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代,人们可以获得与分析更多的数据,甚至是与之相关的所有数据,而不再依赖于采样,从而可以带来更全面的认识,可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道:“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石,就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是,统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期,解决当时存在的一些特定问题而产生的,其历史不足一百年。如今,技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下,我们依然可以使用样本分析法,但这不再是我们分析

数据的主要方式。”也就是说,在大数据时代,随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展,我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据,而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法,相应地,思维方式也应该从样本思维转向总体思维,从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 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。 如:照片到电影,一分钟一张,一秒钟一张,一秒钟24张成了电影 量变质变定律有时间阶段发展影响和空间相关关联影响 离散思维向连续思维转换 让我来告诉大家,美国有一家创新企业https://www.360docs.net/doc/3213747260.html,。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。

大数据思维的十大核心原理

大数据思维的十大核心原理 (来源:华研数据,刘鹏) 大数据思维 大数据思维是客观存在,大数据思维是新的思维观。用大数据思维方式思考问题,解决问题是当下企业潮流。大数据思维开启了一次重大的时代转型。大数据思维原理可概括为10项原理。 一、数据核心原理 从“流程”核心转变为“数据”核心 大数据时代,计算模式也发生了转变,从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求,将改变IT系统的升级方式:从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。 例如:IBM将使用以数据为中心的设计,目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据下,云计算找到了破茧重生的机会,在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。大数据和云计算的关系:云计算为大数据提供了有力的工具和途径,大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而大数据比云计算更为落地,可有效利用已大量建设的云计算资源,最后加以利用。 科学进步越来越多地由数据来推动,海量数据给数据分析既带来了机遇,也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法,综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战,我们需要新的统计思路和计算方法。 说明:用数据核心思维方式思考问题,解决问题。以数据为核心,反映了当下IT产业的变革,数据成为人工智能的基础,也成为智能化的基础,数据比流程更重要,数据库、记录数据库,都可开发出深层次信息。云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁,你需要什么,从而推荐给你需要的信息。

二、数据价值原理 由功能是价值转变为数据是价值 大数据真正有意思的是数据变得在线了,这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品,功能一定是它的价值,今天互联网的产品,数据一定是它的价值。 例如:大数据的真正价值在于创造,在于填补无数个还未实现过的空白。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿,煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”,价值含量、挖掘成本比数量更为重要。不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。 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,就从照片变成了一部电影。 美国有一家创新企业https://www.360docs.net/doc/3213747260.html,,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,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。

最新 大数据时代机遇、挑战与思考-精品

大数据时代机遇、挑战与思考 大数据一词最早出现于1980年,是由著名未来学家阿尔文-托夫勒在自己的《第三次浪潮》一书中提出来的。当时的阿尔文?托夫勒将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。大约到了2009年,大数据这一词才成为信息领域的流行词汇。据悉,互联网上的数据每年大约会增长40%,每两年便会翻一番,目前世界上90%的数据是在近几年才产生的。2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的数据总和还多,不仅数据量在激增,而且数据结构也在发生演变。大数据的特点除数据激增、数据结构演变等最基本的特点外,个人还认为大数据具有以下几个特点:一是变化性,即数据随着事物的变化而变化;二是真伪性,我们获得的数据不完全是可信的,有可能是有问题的,收集到的数据并不是我们所预期的,也不是我们所需要的;三是价值易时性,数据的价值有一定时效,时过境迁,如股市数据;四是易损性,数据有可能丢失,也可能被篡改;五是可视化,数据需要以合理的形式呈现给用户,加以适当表达,否则绝大多数用户仅以数据是无法理解的;六是可验证性,含有数据的分析结果必须是可以验证的,得以验证其正确与否。大数据会提供怎样的机遇与挑战大数据已成为继云计算、物联网后IT领域的又一次重大变革,它提供了难得的洗牌机会,数据已成为国家的宝贵财富、单位的核心资产,影响极其深远,并不局限于IT领域,实际上它对国家的治理模式、企事业单位的决策组织业务流程、个人的生活方式都可能产生很大的影响。如致力于管理的层级更加扁平化,网民和消费者的界限正在逐渐消失,过去网民是网民,消费者是消费者,而如今网民在浏览的同时便可以完成消费行为。另外,充分地利用大数据,高效地分析信息,可以准确的捕捉需求,满足受众需要。例如每天收到的垃圾广告,但通过数据对网民上网习惯进行分析,便可以推送相应的广告。单位的界限也变得模糊,业务模式、和组织都需要进行重构。大数据技术需要关注的是如何解决在大数据收集、处理、存储、传送、管理和维护过程中突破和发现的关键技术。再次,是大数据工程,我们需要构建大数据的规划、运营和管理的系统工程。最后,其实也是最重要的,是开发大数据应用,基于大数据解决现实问题才是根本所在。应该说发展大数据产业的基础已经具备,即已经有了无所不在的信息聚集与积累,以及不断在发展进度中的信息采集、存储、分析和挖掘技术。发展大数据产业的动力也已经形成,遍布世界采集不尽的信息资源为发展大数据产业提供了可能。看似毫无意义的数据,经过技术处理可以转换成有交换价值和使用价值的信息,这就为企业创造财富提供了可能。发展大数据产业应该是迫在眉睫,从狭义的角度出发看待大数据产业就是发展与大数据的采集、处理、存储、管理、运行、维护等相关的IT产业,要开发相应的软硬件设备、建设大数据中心等等;从广义的角度发展大数据产业,就是要与消费、生产领域相融合,发展大数据应用产业,如医疗健康大数据、交通数据、运输大数据等等。与此同时,培育大数据相关人才也刻不容缓,麦肯锡预测,到2018年,仅美国就需要深度数据分析人才44万到49万,缺口14万到19万,需要既熟悉本单位的业务需求、又了解大数据技术与应用的人才150万,我国的需求一定会更大。为此,中国已将大数据技术与产业优先发展列为战略新兴产业。国务院于2015年5月8日发布了《中国制造2025》,明确提出要加强高端服务器大容量存储设施建

相关文档
最新文档