大数据时代出现的必然性_光环大数据培训机构
大数据背景下教育培训模式发展研究
大数据背景下教育培训模式发展研究摘要：在现代社会中，随着大数据技术的迅猛发展，数据已经成为了教育培训领域中不可忽视的资源。
大数据背景下的教育培训模式发展研究，旨在通过充分利用和挖掘教育培训过程中产生的大量数据，实现定制化、个性化的教学和培训，提升学习效果和参与度。
本文将探索大数据背景下教育培训模式的发展趋势和应用案例，以期为教育培训机构和从业者提供借鉴和指导。
基于此，以下对大数据背景下教育培训模式发展策略进行了探讨，以供参考。
关键词：大数据背景；教育培训模式；发展研究引言随着信息技术和互联网的快速发展，教育培训领域也面临着新的挑战和机遇。
在大数据背景下，教育培训模式发展研究成为了改进教学和培训方式的重要方向。
借助大数据技术，教育培训机构可以收集和分析大量学员的学习数据和行为，并通过智能化算法和个性化推荐系统提供精准的学习资源和辅助教育条件。
1大数据时代的来临随着科技的快速发展和数字化转型的深入推进，我们正逐渐步入大数据时代。
大数据时代是指信息爆炸、数据规模庞大、数据种类多样并具有高速度处理能力的时代。
在这个时代，数据已经成为了一种宝贵的资源和生产力，对于经济、社会和科技的发展起到重要的推动作用。
下面将从数据驱动的创新、智能决策、商业价值和隐私安全等方面详细阐述大数据时代的来临。
大数据时代带来了数据驱动的创新。
以前，由于数据获取和存储的限制，很多数据无法被有效利用。
但随着互联网和物联网的发展，数据的获取和存储变得更加便捷和廉价。
大规模的数据集可以用于各种领域的创新，包括人工智能、机器学习、自然语言处理等。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现新的商机、优化业务流程，甚至改变传统的商业模式。
大数据时代赋予了智能决策的能力。
传统的决策常常依赖于主观经验和直觉，容易受到个人偏见的影响。
而在大数据时代，通过对大量数据的分析，可以得到客观、全面的信息，帮助决策者更科学地做出决策。
例如，在企业经营管理中，大数据可以提供市场趋势、消费者行为等信息，帮助企业精确定位市场需求，制定更合理的产品战略和营销策略。
大数据时代的到来机遇与挑战
大数据时代的到来机遇与挑战随着信息技术的不断发展，大数据时代已经悄然而至。
在这个信息爆炸的时代，大数据不仅给我们带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
本文将探讨大数据时代的到来，以及其中蕴含的机遇与挑战。
一、大数据时代的背景大数据时代的到来，主要得益于信息技术的飞速发展。
互联网的普及和移动互联网的快速发展，使得人们在日常生活中产生了海量的数据。
同时，各种传感器技术的广泛应用，也为数据的采集提供了更多可能。
这些数据以前所未有的速度增长，形成了所谓的“大数据”。
二、大数据时代的机遇1. 商业机会：大数据为企业提供了更多的商业机会。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而精准推出产品和服务，提升市场竞争力。
2. 创新发展：大数据时代催生了许多新兴产业，如人工智能、物联网等。
这些新技术的发展，为社会带来了更多的创新机会，推动了科技的进步。
3. 政府治理：大数据也为政府提供了更多的治理工具。
通过数据分析，政府可以更好地了解社会民生状况，制定更科学的政策，提升政府治理效率。
三、大数据时代的挑战1. 数据隐私：随着数据的不断增长，数据隐私问题日益突出。
个人信息泄露、数据滥用等问题频频发生，给社会带来了安全隐患。
2. 数据安全：大数据的存储和传输需要更高的安全性保障。
数据泄露、黑客攻击等安全问题成为了制约大数据发展的重要因素。
3. 数据治理：大数据时代数据量庞大，如何有效管理和利用这些数据成为了一个亟待解决的问题。
数据标准化、数据共享等方面的问题亟待解决。
四、应对大数据时代的策略1. 加强数据安全保障：企业和政府应加强数据安全意识，建立健全的数据安全管理制度，确保数据的安全可靠。
2. 完善数据治理机制：建立统一的数据标准和共享机制，推动数据的互联互通，实现数据的共享和利用。
3. 加强法律法规建设：完善相关法律法规，加强对数据隐私和数据安全的监管，保护个人和企业的合法权益。
五、结语大数据时代的到来，既带来了巨大的机遇，也带来了前所未有的挑战。
校外培训大数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着我国教育改革的不断深入，校外培训市场日益繁荣。
近年来，随着大数据技术的快速发展，教育行业也迎来了大数据时代的到来。
通过对校外培训市场的大数据分析，我们可以深入了解行业现状、发展趋势以及存在的问题，为教育机构、家长和学生提供有益的参考。
本报告将从市场规模、竞争格局、课程内容、用户画像等方面对校外培训大数据进行分析。
二、市场规模1. 整体规模据相关数据显示，我国校外培训市场规模逐年扩大，2019年市场规模已突破1.8万亿元。
预计未来几年，市场规模将继续保持高速增长，预计到2025年，市场规模将达到3.5万亿元。
2. 地域分布从地域分布来看，一线城市和部分二线城市校外培训市场规模较大，占比超过60%。
随着三线城市及以下地区教育消费水平的提升，这些地区市场规模有望进一步扩大。
3. 学科分布在学科分布方面，语文、数学、英语等学科仍是校外培训市场的热点。
其中，语文和数学占比最高，分别达到40%和35%。
此外，艺术、体育、科技等学科也逐渐受到家长和学生的关注。
三、竞争格局1. 市场集中度目前，我国校外培训市场集中度较低，竞争较为激烈。
前10家培训机构的市场份额不足20%，而前50家培训机构的市场份额也仅占30%左右。
2. 竞争格局（1）传统培训机构：以线下为主，拥有丰富的教学资源和师资力量，但受地域限制较大。
（2）在线教育机构：以线上为主，覆盖范围广，但教学质量参差不齐。
（3）综合教育机构：线上线下相结合，兼顾了传统培训机构和在线教育机构的优势。
四、课程内容1. 课程类型目前，校外培训课程类型丰富，主要包括学科类、艺术类、体育类、科技类等。
其中，学科类课程占比最高，达到70%。
2. 课程特点（1）个性化：针对不同学生的需求，提供个性化教学方案。
（2）针对性：针对学科特点，注重培养学生的学科素养。
（3）趣味性：通过游戏、动画等形式，提高学生的学习兴趣。
五、用户画像1. 年龄分布校外培训用户主要集中在6-18岁年龄段，其中，小学和初中生占比最高，达到60%。
光环大数据培训用三个案例透析大数据思维的核心
光环大数据培训用三个案例透析大数据思维的核心光环大数据培训机构了解到，逻辑推理能力是人类特有的本领，给出原因，我们能够通过逻辑推理得到结果。
在过去，我们一直非常强调因果关系，一方面是因为我们常常是先有原因，再有结果，另一方面是因为如果我们找不出原因，常常会觉得结果不是非常可信。
而大数据时代，大数据思维要求我们从探求因果联系到探索强相关关系。
以下三个案例分别来自药品研发、司法判决与广告投放，从三个不同的角度了解大数据思维的核心。
大数据与药品研发：寻找特效药的方法比如在过去，现代医学里新药的研制，就是典型的利用因果关系解决问题的例子。
青霉素的发明过程就非常具有代表性。
首先，在19世纪中期，奥匈帝国的塞麦尔维斯(Ignaz Philipp Semmelweis，1818—1865)a、法国的巴斯德等人发现微生物细菌会导致很多疾病，因此人们很容易想到杀死细菌就能治好疾病，这就是因果关系。
不过，后来弗莱明等人发现，把消毒剂涂抹在伤员伤口上并不管用，因此就要寻找能够从人体内杀菌的物质。
最终在1928年弗莱明发现了青霉素，但是他不知道青霉素杀菌的原理。
而牛津大学的科学家钱恩和亚伯拉罕搞清楚了青霉素中的一种物质—青霉烷—能够破坏细菌的细胞壁，才算搞清楚青霉素有效性的原因，到这时青霉素治疗疾病的因果关系才算完全找到，这时已经是1943年，离赛麦尔维斯发现细菌致病已经过去近一个世纪。
两年之后，女科学家多萝西·霍奇金(Dorothy Hodgkin)搞清楚了青霉烷的分子结构，并因此获得了诺贝尔奖，这样到了1957年终于可以人工合成青霉素。
当然，搞清楚青霉烷的分子结构，有利于人类通过改进它来发明新的抗生素，亚伯拉罕就因此而发明了头孢类抗生素。
在整个青霉素和其他抗生素的发明过程中，人类就是不断地分析原因，然后寻找答案(结果)。
当然，通过这种因果关系找到的答案非常让人信服。
其他新药的研制过程和青霉素很类似，科学家们通常需要分析疾病产生的原因，寻找能够消除这些原因的物质，然后合成新药。
光环大数据培训_光环国际数据分析培训怎么样
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大数据培训机构费用一般要多少_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据培训机构费用一般要多少？我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战，大数据与教育的结合成为时代发展的必然要求。
教育大数据从战略高度应定位为推动教育变革的新型战略资产、推进教育领域综合改革的科学力量以及发展智慧教育的基石。
大数据时代的挑战与机遇2012年，联合国在发布的《大数据促发展：挑战与机遇》白皮书中指出：“大数据时代已经到来，大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响。
”大数据正在实现人类工作、生活与思维的大变革，其“威力”也强烈地冲击着整个教育系统，正在成为推动教育系统创新与变革的颠覆性力量。
教育领域已有学者探讨了大数据时代背景下教育模式的转变、教育变革的趋势与转向、教育研究的新范式、学习方式的变革等，还有学者探讨了教育领域具有广泛应用价值的大数据技术，比如学习分析、教育数据挖掘等，也有学者探讨了大数据技术在教育中的应用模式与实践案例。
大数据职位收入高大数据培训机构费用一般要多少？你是否已经意识这是你人生中的一个重要转机？能不能抓住这个时代的机遇，就在于你对大数据信息的应用和获取。
而如何成为大数据时代的弄潮儿，掌握当下最紧缺的软件技能是关键！谷歌、阿里巴巴、百度、京东都在急需掌握hadoop技术的大数据人才！无论你精通大数据的哪一项类，都将在未来职场脱颖而出！大数据专业职位有哪些大数据培训机构费用一般要多少？让我们先了解下大数据的专业只有有什么，发展前景如何在考虑这个问题，一般来说大数据相关常见的职位有三种：数据分析师：基本是写写sql，用大数据平台工具，用数据抽象业务问题，代码写的少，但是需要了解R语言，Python语言等基本要求如下：能够独立清晰的识别问题；明确范围并做好分析规划和思路；熟练使用大数据平台提取数据、了解DW底层结构、对数据模型合理规划；熟练和正确应用分析方法、准确高效；项目展现的条理、逻辑、表达清晰；提出建议、推动建议被采纳大数据工程师：需要写代码，需要熟悉spark，hadoop，hive等各种大数据平台和框架基本要求如下：1.熟悉大数据架构知识，精通大数据开发语言；2.独立设计复杂数据系统、能进行可用性设计、能独立定位问题并调优；3.具备专业技术攻关能力;独立完成集成、系统测试，指导低级别工程师测试；4.能快速定位和修复bug；数据产品经理：相对于一般的产品经理，大数据产品经理更强调数据敏感度，数据分析和数据评估能力大数据培训机构费用一般要多少大数据培训机构费用一般要多少？大数据技术的学费可以分期和交全款两种，依次学习和掌握：Java语言基础：Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射，多线程、Swing程序与集合类；HTML、CSS与JavaScript：PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebAPP页面布局、原生javascript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用；JavaWeb和数据库：数据库、javaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕；Linux基础：Linux安装与配置、系统管理与目录管理、用户与用户组管理、Shell编程、服务器配置、Vi编辑器与Emacs编辑器；Hadoop生态体系：Hadoop起源与安装、MapReduce快速入门、Hadoop分布式文件系统、Hadoop 文件I/O详解、MapReduce工作原理、MapReduce编程开发、Hive数据仓库工具、开源数据库HBase、Sqoop与Oozie；Spark生态体系：Spark简介、Spark部署和运行、Spark程序开发、Spark编程模型、作业执行解析、SparkSQL与DataFrame、深入SparkStreaming、SparkMLlib与机器学习、GraphX与SparkR、spark项目实战、scala编程、Python编程；Storm实时开发：storm简介与基本知识、拓扑详解与组件详解、Hadoop分布式系统、spout 详解与bolt详解、zookeeper详解、storm安装与集群搭建、storm-starter详解、开源数据库HBase、trident详解；怕钱不够？就业挣钱后再付学费;怕学不会？真正0基础入学，120天精通;担心就业？7万家雇主企业，名企内部就业。
大数据的背景和意义
大数据的背景和意义一、背景随着互联网和计算机技术的迅速发展，人们在日常生活和工作中产生了大量的数据。
这些数据包括文字、图像、视频、音频等各种形式，数量庞大且不断增长。
以往的传统数据库技术已经无法满足对这些大规模数据的处理和分析需求。
因此，大数据技术应运而生。
大数据技术的出现，主要是为了解决传统数据库在处理海量数据时遇到的困难。
传统数据库通常采用结构化数据模型，对数据的存储和处理有一定的限制。
而大数据技术则采用非结构化或半结构化的数据模型，能够更好地应对各种类型和格式的数据。
二、意义1. 挖掘潜在价值：大数据技术可以帮助企业和组织挖掘数据中的潜在价值。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而为企业的决策提供更准确、更全面的依据。
例如，通过对用户行为数据的分析，电商企业可以了解用户的购买偏好，进而精准推荐商品，提高销售额。
2. 实时决策：大数据技术可以帮助企业和组织实时获取和分析数据，以支持实时决策。
传统的数据处理方式需要花费大量的时间和资源，无法满足对即时数据的处理需求。
而大数据技术可以在短时间内处理大量数据，使决策者能够及时获取最新的数据，并做出相应的决策。
3. 优化资源配置：大数据技术可以帮助企业和组织优化资源的配置。
通过对数据的分析和挖掘，可以发现资源的利用率和效果，从而调整资源的分配和使用。
例如，通过对交通数据的分析，城市管理者可以了解交通拥堵的原因和分布状况，以便合理规划道路建设和交通流量调度，提高道路利用率和交通效率。
4. 支持科学研究：大数据技术可以为科学研究提供有力的支持。
科学研究通常需要处理大量的数据，而大数据技术可以提供高效的数据处理和分析能力，帮助科学家快速获取研究数据，并从中发现新的规律和知识。
例如，天文学家通过对天体观测数据的分析，可以研究宇宙的起源和演化，为人类提供更多的宇宙知识。
大数据的背景和意义在于它能够处理和分析海量的数据，挖掘数据中的潜在价值，为决策和科学研究提供有力的支持。
大数据的产生和作用
大数据的产生和作用随着科技的不断发展和互联网的广泛应用，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、种类复杂、增长速度快的数据集合。
在不同领域，大数据的产生和作用具有重要意义。
本文将就大数据的产生原因和在各领域的作用进行深入探讨。
一、大数据的产生原因1.信息爆炸：社交网络、移动设备和传感器等新兴技术的普及，加剧了信息流量的激增，以至于导致了大数据的产生。
2.智能设备的普及：智能手机、智能家居、智能汽车等智能设备的普及，使得我们在日常生活中产生了大量的数据。
3.云计算的兴起：云计算技术为存储和处理大数据提供了便利，促进了大数据的产生和应用。
二、大数据在各领域的作用1.商业和市场营销领域：通过大数据分析顾客的消费行为和偏好，企业可以更加精准地进行广告投放和市场推广，提高销售效果和客户满意度。
2.金融领域：大数据分析可以帮助银行和保险等金融机构风险控制，预测市场趋势，从而制定更科学的投资策略，提高业绩和盈利能力。
3.医疗保健领域：大数据分析可以帮助医生更准确地诊断疾病，提前预测疾病的发生和发展，为患者提供更高效的治疗方案，促进医疗保健的发展。
4.交通领域：通过对大数据的分析，可以优化交通路线和运输规划，减少交通拥堵，提高交通系统的效率和安全性。
5.城市规划和管理领域：大数据分析可以帮助城市规划者更好地了解城市居民的需求和行为，优化城市规划，提高城市的可持续发展水平。
6.农业领域：通过大数据分析土壤和气象等数据，农业部门可以更好地进行农作物种植和灾害防范，提高农作物产量和质量。
7.教育领域：通过大数据分析学生的学习数据和行为，可以为教育者提供更好的教学方法和学习指导，促进教育的个性化和高效发展。
三、大数据的挑战和应对策略1.数据隐私和安全问题：大数据的应用与数据隐私和安全问题密切相关，相关部门需加强监管和制定合理的法律法规，保护用户的数据隐私和信息安全。
2.数据分析技术和人才需求：大数据的分析需要具备相关技术和专业知识的人才，相关机构和高校应加强相关专业的培养和人才引进，满足大数据分析的需求。
开放数据的定义、标准、现状与问题_光环大数据数据分析培训
开放数据的定义、标准、现状与问题_光环大数据数据分析培训在大数据时代，政府率先将自己保有的数据开放给社会进行增值开发和创新应用，将引领大数据发展，推动经济增长和社会进步，创造巨大的公共价值随着政府信息化水平的不断提升，政府部门在履行职责过程中生成、获取和保存了大量数据，成为国家最主要的数据保有者。
政府数据与公众生产生活息息相关，是大数据不可或缺的重要组成部分。
在大数据时代，政府率先将自己保有的数据开放给社会进行增值开发和创新应用，将引领大数据发展，推动经济增长和社会进步，创造巨大的公共价值。
因此，可以说大数据建立在开放数据的基础上。
开放数据的定义与标准根据世界银行的定义，开放数据（opendata）是指数据可以被任何人自由免费地访问、获取、利用和分享。
《开放数据宪章》将开放数据定义为具备必要的技术和法律特性，从而能被任何人、在任何时间和任何地点进行自由利用、再利用和分发的电子数据。
以上定义都突出强调了开放数据供社会进行充分利用和再利用，意在释放数据能量，创造社会经济价值。
对于开放数据的标准，“开放政府工作组”提出，数据在满足以下八项条件时可称为“开放”：•完整，除非涉及国家安全、商业机密、个人隐私或其他特别限制，所有的政府数据都应开放，开放是原则，不开放是例外；•一手，开放从源头采集到的一手数据，而不是被修改或加工过的数据；•及时，在第一时间开放和更新数据；•可获取，数据可被获取，并尽可能地扩大用户范围和利用种类；•可机读，数据可被计算机自动抓取和处理；•非歧视性，数据对所有人都平等开放，不需要特别登记；•非私有，任何实体都不得排除他人使用数据的权利；•免于授权，数据不受版权、专利、商标或贸易保密规则的约束或已得到授权使用（除非涉及国家安全、商业机密、个人隐私或特别限制）。
这八大标准意在确保开放数据对社会能真正有用和易用，已被国内外开放数据实践和研究领域普遍采纳，作为评估开放数据水平的标准。
《开放数据宪章》也提出了开放数据的六大原则，分别为：默认开放、及时和全面、可获取可利用、可比较和关联、为改善治理与公众参与、为实现包容性发展与创新。
大数据时代背景介绍
大数据时代背景介绍在现今的数字化时代，大数据的概念正在迅速走俏。
大数据作为一种全新的信息技术，正在深刻地改变着我们的生活、工作和社会。
大数据的背景介绍是十分重要的，本文将从大数据技术的兴起、数据爆炸和数据价值三个方面对大数据时代的背景做详细介绍。
一、大数据技术的兴起随着计算机技术的不断发展，互联网的快速普及以及移动设备的普及，人们开始产生了海量的数据。
巨大的数据储存和处理需求催生了大数据技术的兴起。
以Hadoop为代表的分布式计算技术、以NoSQL数据库为代表的非关系型数据库、以及机器学习和数据挖掘等技术的发展，都是大数据技术快速发展的原因之一。
大数据技术的兴起，带来了数据的高效管理和快速处理能力。
相比传统的数据库技术，大数据技术可以处理具有多样性、海量性和实时性的数据。
这使得数据分析和挖掘成为可能，为人们提供了更多更准确的信息，促进了科学研究、商业分析和社会决策的发展。
二、数据爆炸的背景随着数字技术的发展，数据的产生量呈爆炸式增长。
社交媒体、电子商务、物联网、传感器和移动设备等的普及，源源不断地产生着各种各样的数据。
这些数据包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文档和JSON数据）以及非结构化数据（如文本、音频和图像）。
数据的爆炸性增长带来了数据的复杂性和多样性，传统的数据处理方法面临着巨大的挑战。
大数据技术的应用，使得我们能够更好地应对数据爆炸的背景。
通过大数据技术，我们可以将这些海量、多样化和实时的数据转化为有价值的信息，为决策提供更科学、更准确的依据。
三、数据的价值数据的爆发式增长带来了数据的价值释放。
在过去，由于数据的获取、处理和分析成本较高，数据的利用率相对较低。
而大数据技术的兴起，使得我们能够更好地应用数据，挖掘出其中蕴藏的价值。
通过大数据技术，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，优化产品设计和营销策略，提升市场竞争力。
政府可以通过数据分析，了解社会热点、提高治理效率和决策科学性。
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大数据时代出现的必然性_光环大数据培训机构大数据是当下非常火爆的一个词，人人都在谈论大数据。
但大数据的定义是什么？它到底是如何出现的？它有什么特别之处？它最大的应用领域在哪里？它的发展方向是什么？对于以上问题，其实大多数人是弄不清楚的。
1）大数据时代出现的必然性大数据和云计算这两个词经常被同时提到，很多人误以为大数据和云计算是同时诞生的、具有强绑定关系。
其实这两者之间既有关联性，也有区别。
云计算指的是一种以互联网方式来提供服务的计算模式，而大数据指的是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和关联形态上的颠覆性变化的总和。
大数据处理会利用到云计算领域的很多技术，但大数据并非完全依赖于云计算；反过来，云计算之上也并非只有大数据这一种应用。
云计算的起源可以追溯到2003 年末Amazon 公司工程师Chris Pinkham 提交给CEO Jeff Bezos 的一篇论文中的一个设想：将Amazon 内部使用的计算基础设施开放给全世界的开发者。
次年11 月，Amazon 发布了第一版云计算服务：Simple Queue Service。
Simple Queue Service 再往后发展至2006 年，演变成立今天著名的AWS（Amazon Web Sercice）。
同在2006 年，Google 公司CEO Eric Schmidt 首次公开提出了“云计算”（Cloud Computing）的这一概念，云计算也在这一年开始变得广为人知。
大数据这个词的流行却晚了好几年——直到2009 年，大数据这个说法才逐渐开始在互联网圈内传播。
但仅仅在互联网领域流行，仍然不足以引起普遍关注，因为纯互联网经济毕竟只占全球经济总量的很小一部分。
而大数据概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”——美国政府希望利用大数据解决一些政府部门面临的非常重要的问题，该计划由横跨 6 个政府部门的84 个子课题组成。
这标志着大数据真正开始进入主流的传统线下经济。
大数据出现的时间点自有它深刻的原因。
2009 年至2012 年这段时间正是电子商务在包括中国在内的全球全面开花的几年。
众所周知，互联网领域有3 大类商业模式：广告、游戏和电子商务。
而电子商务又是第 1 个真正将纯互联网经济与传统经济嫁接在一起诞生的混合模式。
准确地说，正是互联网与传统经济的碰撞，才真正催生出了今天几乎全民关注的“大数据”。
大数据横跨了互联网产业与传统产业，而且大数据真正广阔的应用领域其实也正是比纯互联网经济大得多的传统产业。
从数据量的角度来看，在电子商务模式出现以前，传统企业的数量增长缓慢。
传统企业的数据仓库中的数据大多数来自于交易型数据，而交易这种行为处于用户消费决策漏斗的最底部，这就决定了交易前的各种浏览、搜索、比较等用户行为数据的都量远远超过交易数据。
电子商务模式使得企业可以采集到用户的浏览、搜索、比较等行为，这就导致企业的数据规至少提升了一个数量级。
现在日益流行的移动互联网以及将来会流行的物联网又必将使数据量提高两三个数量级。
从这个角度来讲，大数据时代是必然会出现的。
从IT 产业的发展来看，第一代IT 巨头大多是2B 的，比如IBM、Microsoft、Oracle、SAP 这类传统IT 企业；第二代IT 巨头大多是2C 的，比如Yahoo、Google、Amazon、Facebook 这类互联网企业。
一个有意思的现象是：大数据时代前，这两类公司彼此之间基本是井水不犯河水，我们很少看见这两类公司的老板们在一起坐而论道；但在当前这个大数据时代，这两类公司已经开始直接竞争。
比如Amazon 已经开始提供云模式的数据仓库服务，直接抢占IBM、Oracle 的市场。
这个现象出现的本质原因是：在互联网巨头的带动下，传统IT 巨头的客户普遍开始从事电子商务业务，正是由于客户进入了互联网，所以传统IT 巨头们不情愿地被拖入了互联网领域。
如果他们不进入互联网，他们业务必将萎缩。
所以第三代IT 巨头可能会是2B 与2C 融合的IT 公司。
2）大数据的核心内涵大数据概念虽然非常火爆，但少有人真正理解大数据的核心内容。
一个普遍而且严重的误解就是：大数据= 数据大，即大数据就是量大的数据。
事实上，除了数据量大这个字面意义，大数据还有两个更重要的特征：1）跨领域数据的交叉融合。
相同领域数据量的增加是加法效应，不同领域数据的融合是乘法效应2）数据的流动。
数据必须流动，流动产生价值对于第1）点，百分点推荐系统研究中心实验结果显示：百分点公司有3 家客户，分别是从事服装、化妆品和箱包销售的电商，百分点向这3 家客户提供个性化商品推荐服务，即：百分点挖掘用户的偏好，不同的用户上同一家电商网站时，向他们展现不同的服装、化妆品或箱包，从而提高电商的转化率和客单价。
我们做过两种测试：a）将每家网站的数据隔离。
当每家网站自身的数据量增加到以前的4 倍时，推荐效果大约能提高5%；b）将三家网站的数据在去除敏感信息之后进行某种融合。
融合后的数据大致是与单家网站的数据的3 倍，比第一种情况数据量还少。
但利用融合后的数据进行数据挖掘时，推荐效果能提升30%，而且推荐商品并未发生变化，仍然是：用户上服饰类网站时只看见服装、上化妆品网站时只看见化妆品、上箱包网站时只看见箱包。
解释得详细一点，上述实验说明：对同一个消费者，如果我们要向其推荐服装。
第一种方法是我们根据他过去的 4 次购买服装的行为来预测其下一次可能会购买的服饰；第二种方法是我们根据他过去分别购买服装、化妆品和箱包的各 1 次行为来预测其下一次可能会购买的服饰。
两种方法的基于的用户行数分别是 4 次和3 次，但第二种方法的效果明显更好。
对于第2）点，其实10 多年前传统企业开始做数据仓库时，数据仓库从业者经常强调一个观点：企业级数据仓库的目标是让不同部门的数据流动起来，各个部门数据割裂，数据的价值就得不到发挥。
到了今天的互联网时代，我们发现即使企业已经打通了内部各个部门之间的数据，但与整个互联网比起来，数据量仍然微乎其微，数据应该以互联网为媒介在企业之间某种形式的流动。
参照“企业级数据仓库”的概念，现在已经开始出现了“互联网数据仓库”的概念：就是企业通过互联网渠道将与自己相关的外部数据与内部数据进行整合，从而形成“互联网数据仓库”。
百分点已经在零售与媒体领域比较成功地打造了“开放数据联盟”，该联盟的成员可以在公允、安全的情况下基于该联盟建立起自己的“互联网数据仓库”，从而享用海量数据的价值。
3）大数据的应用领域大数据的起源要归功于互联网与电子商务，但大数据最大的应用前景却在传统产业。
一是因为几乎所有传统产业都在互联网化，二是因为传统产业仍然占据了国家GDP 的绝大部分份额。
哪些传统企业最需要大数据服务呢？至少有3 类企业：1）对大量消费者提供产品或服务的企业2）做小而美模式的中长尾企业3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业第1）类企业都需要利用大数据精准分析不同消费者的偏好，提高营销和服务的质量；第1）类企业都需要利用大数据分析精准定位自己的客户群；第3）类企业主要指哪些正在遭受来自互联网的新玩家冲击的传统企业，此类企业自然都需要利用互联网和大数据作为自我进化的工具。
当然，第3）类企业与前2 类企业有重叠。
具体来讲，中国最需要大数据服务的行业就是受互联网冲击最大的产业，首先是线下零售业，其次是金融业。
受电商的冲击，国内很多零售巨头都增长严重放缓，甚至遭遇负增长，线下零售已经到了不得不变革的危机关头。
我们也看到了银泰百货、王府井百货、万达集团这些具有创新意识的传统巨头开始利用互联网和大数据来改造线下商业。
其中银泰百货以手机为载体、利用O2O 方式进行双线数据挖掘的创新非常值得借鉴。
而金融行业就更加特殊：金融业并不销售任何实体商品，它自诞生起就是基于数据的产业。
由于国家管制，金融业在前几年享受了非常好的政策红利，内部变革动力不足。
而目前金融业已经逐渐开始放松管制，新兴的金融机构必将利用互联网以及大数据工具向传统金融巨头发起猛烈攻击。
而传统金融机构在互联网方面的技术积累和数据积累都不足，要快速应对新进入者的挑战，必然需要大数据服务。
我们也看到了中信银行信用卡中心、招商银行信用卡中心已经在开始利用互联网大数据进行创新。
那么传统产业需要什么样的大数据服务呢？这主要包括3 层：1）基于大数据的行业垂直应用。
每个行业都有自己的特点，所以自然会存在行业应用的需求；2）顾客标签与商品标签的整理。
不管什么行业，都需要精细化整理自己顾客的属性标签以及商品属性标签，而且这些标签必须能够细化到单个顾客和单个商品。
标签是行业应用的基础；3）企业内部和外部数据的整合与管理。
要给顾客和商品打标签，首先必须整合企业内部和外部数据，尤其是日益重要和庞大的外部数据。
图：传统企业需要的大数据服务第3 层和第2 层的方法相对比较通用，行业特殊性相对较少。
百分点已经在第3层和第2 层做出了比较成熟的产品，并且也开始在第1 层做出了一些具体的行业应用产品，比如针对服饰行业的时尚服饰搭配系统。
4）大数据的发展方向大数据产业未来会向什么方向发展？随着数据逐渐成为企业的一种资产，数据产业会向传统企业的供应链模式发展，最终形成“数据供应链”。
拿钢铁产业来讲，铁矿石公司从矿场中挖出矿石，经过粗加工，卖给钢铁企业；钢铁企业再进行精细一点的加工，将板材、钢条卖给下游制造业公司；这些制造业公司做出汽车、飞机、门窗、电脑等产品卖给下游公司。
这个产业链中存在找矿、运输、加工等诸多环节，每个环节都有对应的企业。
图：传统企业的供应链在“数据供应链”中，存在数据、数据整合与挖掘工具以及数据应用这3 大环节。
数据就好比矿场的矿石；数据整合与挖掘工具就好比钢厂的冶炼炉；而精准营销、服饰搭配等数据应用就好比汽车、电脑等可以出售给消费者的产品。
企业在数据供应、数据整合与挖掘、数据应用等所有环节都需要专业的服务。
这里尤其有两个明显的现象：1）外部数据的重要性日益超过内部数据。
在互联互通的互联网时代，单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟；2）能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。
5）什么样的大数据企业会胜出常有大数据从业者以及投资人和我们探讨一个问题：大数据产业中，什么样的企业会最终胜出？这是一个很难回答的问题，而且即使回答了，三五年内可能都无法判断其正确性。
但从“数据供应链”中的各个环节来分析，还是可以得出一些具有参考价值的结论。
1）数据供应。
在互联网没有流行的时代，企业做数据仓库、商业智能、数据挖掘等系统时采用的数据基本都来自于企业内部，企业几乎无法获取外部数据，所以很少有专业的数据供应商。