大数据讲座学习心得
大数据讲座学习心得
大数据讲座学习心得在这次大数据讲座中，我学到了不少关于大数据的知识和应用。
以下是我对讲座内容的详细总结和学习心得。
1. 大数据的概念和特点大数据是指规模庞大、种类繁多的数据集合，无法使用传统的数据处理工具进行处理和分析。
大数据具有四个特点：3V（Volume，Velocity，Variety）+1E （Exhaustivity）。
- Volume（数据量）：大数据的数据量非常巨大，远远超过传统数据处理的能力。
- Velocity（数据速度）：大数据的产生速度非常快，需要实时或者近实时地进行处理和分析。
- Variety（数据种类）：大数据包含多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- Exhaustivity（数据全面性）：大数据具有全面性，能够覆盖更多的信息，提供更深入的分析。
2. 大数据的应用领域大数据在各个领域都有广泛的应用，其中包括但不限于以下几个方面：- 商业智能与市场营销：通过大数据分析，可以对市场趋势、消费者行为和竞争对手进行深入了解，从而制定更精准的营销策略。
- 金融服务：大数据可以匡助银行和金融机构进行风险管理、信用评估和反欺诈等方面的工作，提高金融服务的效率和质量。
- 医疗保健：通过分析大量的医疗数据，可以提高疾病诊断的准确性和治疗效果，同时也能够预测疾病的发生和传播趋势，匡助制定公共卫生政策。
- 物流与供应链管理：大数据可以优化物流和供应链管理，提高物流效率和准确性，降低运营成本。
- 城市管理与智慧城市建设：通过大数据分析，可以对城市交通、环境、能源等方面进行监测和管理，提高城市的运行效率和生活质量。
3. 大数据分析的工具和技术在大数据分析过程中，有一些常用的工具和技术可以匡助我们处理和分析大数据，其中包括：- Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集的分布式存储和计算任务。
- Spark：Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，支持在内存中进行数据处理，具有更高的计算速度和更好的扩展性。
大数据学习心得（通用16篇）
大数据学习心得大数据学习心得（通用16篇）我们从一些事情上得到感悟后，心得体会是很好的记录方式，这样能够给人努力向前的动力。
那么如何写心得体会才能更有感染力呢？下面是小编收集整理的大数据学习心得，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
大数据学习心得篇1经过前期的MOOC课程自学和集中面授学习，我顺利地通过选拔考试，获得20xx年湖北xx“菁英计划”人才培养第三阶段大数据专业的培训资格。
11月12日至22日，我与省内其他24名学员一起，参加了在杭州华为全球培训中心举办的“xx计划”第三阶段大数据专业培训。
与7月份开展的第二阶段培训相比，本次培训在数学基础知识、Python编程语言、数据挖掘模型与算法方面有了更深入的讲解，同时新增了xx云机器学习服务MLS、大数据架构和大数据治理等内容，并强化了本课程的实验教学。
本次培训中，全体25名学员都表现出了积极端正的学习态度。
在xxx老师的指导下，大家刻苦专研大数据挖掘知识，课上遇到问题主动向老师请教，课后积极复习消化新知识，基于自身学习情况及时与老师协商调整授课和学习方式。
面对课程内容多、难度大而课时少的情况，大家都欣然接受由原来每周2次晚自习调整为每天上晚自习并且晚自习时间延长1小时的安排。
培训期间，大家仔细琢磨常见的分类、回归和聚类算法，比较不同算法的优缺点;在理论学习的基础上，大家通过上机实操对所学知识做进一步巩固和强化;在实验室搭建环节，虽然大家碰到了许多棘手问题，但通过老师的悉心点拨、学员间的激烈讨论，所有问题逐一解决;面对课时紧、学习任务重的挑战，大家自觉利用课余时间，针对课堂上未消化的内容自行查漏补缺。
本次培训虽不能保证让所有学员都成为大数据挖掘方面的专家，但它让大家有机会更加深入地了解大数据挖掘这门技术，并且点燃了大家对大数据挖掘的学习热情。
面对课程庞大的知识架构和体系，大家纷纷表示，虽然很难在10天内对所有知识有充分的认识和掌握，但培训结束后仍会卯足干劲，主动做到持续性学习，争取在大数据挖掘道路上越走越远。
大数据讲座学习心得
大数据讲座学习心得在参加本次大数据讲座后，我对大数据的重要性和应用领域有了更深入的了解。
本次讲座主要涵盖了大数据的定义、特点、技术架构以及在各个行业中的应用案例。
以下是我对这些内容的详细总结和学习心得。
首先，大数据是指由于数据量过大、种类繁多以及处理速度要求高，传统的数据处理方法无法胜任的数据集合。
大数据具有三个特点：海量性、多样性和高速性。
海量性指的是数据量非常庞大，远远超过了传统数据库的处理能力；多样性指的是数据的种类和格式非常多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；高速性指的是数据的产生和流动速度非常快，需要实时或近实时处理。
在大数据的技术架构方面，讲座介绍了大数据的五层架构：数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据应用层。
数据源层是指数据的来源，可以是传感器、社交媒体、日志文件等；数据采集层是指将数据从数据源层采集到大数据平台中，可以使用各种采集工具和技术；数据存储层是指存储大数据的物理介质，包括分布式文件系统和分布式数据库等；数据处理层是指对大数据进行处理和分析的层级，包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等技术；数据应用层是指将处理后的数据应用到具体的业务场景中，例如智能推荐、风控分析等。
在各个行业中，大数据的应用案例非常丰富。
以金融行业为例，大数据可以应用于风险管理、反欺诈、智能投顾等方面。
通过对大量的金融数据进行分析，可以准确判断客户的风险偏好和投资需求，从而提供个性化的金融服务。
在医疗行业，大数据可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案选择，提高医疗效率和准确性。
在零售行业，大数据可以用于用户画像、精准营销和库存管理等方面，帮助企业更好地理解消费者需求并提供个性化的购物体验。
通过参加本次大数据讲座，我深刻认识到大数据在各个行业中的重要性和应用潜力。
大数据不仅能够帮助企业提高决策的准确性和效率，还能够创造新的商业模式和增加企业的竞争力。
然而，要想充分发挥大数据的价值，还需要解决一些挑战，例如数据隐私和安全性、数据质量和数据治理等问题。
大数据讲座心得
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大数据讲座心得篇1大数据讲座心得日期：____年__月__日今天我参加了一场关于大数据的讲座，讲座的主题是“大数据的挑战与机遇”。
主讲人是一位在大数据领域有着丰富经验的技术专家，他以生动有趣的语言和实际案例，使我对大数据有了更深入的了解和认识。
讲座开始时，主讲人首先对大数据的概念进行了阐述。
他指出，大数据指的是数据量巨大、复杂度高且处理速度要求高的数据。
这些数据可能来源于社交网络、物联网、移动通信、电子商务等众多领域。
主讲人还提到，大数据的核心价值在于从海量数据中挖掘出有价值的信息，以支持企业的战略决策。
接下来，主讲人详细介绍了大数据的技术和应用。
他解释了大数据处理的基本流程，包括数据采集、存储、处理和分析。
他还介绍了一些常用的大数据技术，如分布式文件系统、分布式数据库等。
此外，主讲人还提到了大数据在商业智能、预测分析等领域的应用，展示了大数据如何帮助企业提高决策效率，从而获得竞争优势。
在讲座过程中，主讲人还分享了一些令人深思的案例。
例如，他提到某电商公司通过分析用户的购物历史，预测用户未来的购买行为，从而进行精准的营销。
他还介绍了某物流公司利用大数据分析，优化配送路线，降低了运输成本。
这些案例让我深刻理解到大数据的潜力和价值。
在讲座结束时，主讲人提出了一些问题，引导我们对大数据的发展趋势进行了思考。
我意识到，大数据将在未来的商业决策中发挥越来越重要的作用。
作为个人，我也需要关注大数据的发展，学习相关知识和技能，以适应未来的挑战和机遇。
总的来说，这次大数据讲座是一次非常有价值的经历。
通过听讲和交流，我对大数据有了更深入的理解，也对我未来的职业发展产生了积极的影响。
我相信，随着大数据技术的不断发展和应用，我将更好地适应未来的工作需求，为公司和客户提供优质的数据支持。
城管大数据讲座心得体会
近年来，随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为各行各业转型升级的重要驱动力。
在城市管理领域，大数据的应用同样具有重要意义。
近日，我有幸参加了关于城管大数据的讲座，通过学习，我对大数据在城管工作中的应用有了更深刻的认识。
以下是我对此次讲座的心得体会。
一、大数据在城管工作中的应用价值1. 提高城市管理效率传统的城市管理方式主要依靠人力，工作效率低下，且难以应对突发状况。
而大数据技术可以通过对海量数据的收集、分析和处理，实现对城市管理的智能化、精细化。
例如，通过对城市交通数据的分析，可以优化交通信号灯控制，缓解交通拥堵；通过对城市环境数据的分析，可以及时发现并处理环境问题。
2. 优化资源配置城市管理工作涉及众多领域，如市政、环卫、绿化等。
传统管理模式下，资源配置不合理，导致部分领域投入不足，而另一些领域却资源过剩。
大数据技术可以通过对各类数据的分析，实现对资源配置的优化，提高资源利用效率。
3. 提升城市安全水平城市安全是城市管理的重要任务。
大数据技术可以帮助城市管理部门实时监测城市安全状况，及时发现安全隐患，降低事故发生概率。
例如，通过对消防数据的分析，可以预测火灾风险，提前采取预防措施。
4. 促进城市管理决策科学化大数据技术可以为城市管理决策提供有力支持。
通过对海量数据的挖掘和分析，可以揭示城市运行规律，为决策者提供科学依据。
例如，在制定城市规划时，可以通过大数据分析预测未来城市发展趋势，为城市规划提供有力支持。
二、城管大数据应用的挑战1. 数据采集与整合城管大数据应用的基础是海量数据的采集与整合。
然而，目前我国城市管理部门在数据采集和整合方面还存在诸多问题，如数据孤岛、数据质量参差不齐等。
2. 数据安全与隐私保护大数据技术在城市管理中的应用涉及大量个人隐私信息。
如何确保数据安全，防止数据泄露，是城管大数据应用面临的重要挑战。
3. 技术人才短缺大数据技术发展迅速，但我国城管部门在相关技术人才方面存在短缺问题。
大数据讲座心得体会
大数据讲座心得体会第1篇：大数据讲座学习心得大数据讲座学习心得大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。
大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。
在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。
在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。
确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。
打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。
大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
遂有了“大数据”技术的应运而生。
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”。
简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。
借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。
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。
后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。
大数据讲座学习心得
大数据讲座学习心得在参加大数据讲座的过程中，我对大数据的概念、应用和未来发展有了更深入的了解。
以下是我对这次讲座的学习心得：一、大数据的概念和特点大数据是指规模庞大、类型多样、处理速度快的数据集合。
它具有以下几个特点：1. 规模庞大：大数据的规模通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超出传统数据处理的能力。
2. 类型多样：大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据，例如文本、图像、音频等。
3. 处理速度快：大数据需要在较短的时间内进行处理和分析，以提供实时的决策支持。
二、大数据的应用领域1. 商业智能：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的行为和偏好，从而进行精准的市场营销和产品推荐。
2. 金融风控：大数据可以帮助金融机构进行风险评估和欺诈检测，提高交易安全性和客户信任度。
3. 医疗健康：利用大数据分析，可以发现疾病的早期迹象、个体化治疗方案和公共卫生趋势，提高医疗服务的质量和效率。
4. 智慧城市：通过对大数据的分析，可以实现交通拥堵预测、城市规划优化和资源调度，提升城市的可持续发展。
5. 互联网安全：大数据分析可以帮助发现网络攻击和异常行为，提高网络安全的防护能力。
三、大数据的未来发展趋势1. 人工智能结合：大数据和人工智能的结合将进一步提升数据分析的能力和效果，实现更智能化的决策支持和自动化流程。
2. 边缘计算：随着物联网的快速发展，边缘计算将成为大数据处理的重要方式，实现数据的实时分析和响应。
3. 隐私保护：随着大数据的应用范围扩大，隐私保护将成为一个重要的问题，需要制定相应的法律法规和技术手段。
4. 数据治理：建立健全的数据治理机制，包括数据质量管理、数据安全管理和数据合规管理，以确保数据的有效性和可信度。
四、我的学习收获和感想通过参加这次大数据讲座，我对大数据的概念和应用有了更深入的理解。
我认识到大数据在各个领域的重要性和潜力，它可以帮助企业和组织更好地理解和应对复杂的业务环境。
在未来，我希望能够进一步学习和掌握大数据分析的技术和方法，为企业和社会提供更有价值的数据洞察和决策支持。
大数据的心得体会通用4篇
大数据的心得体会通用4篇大数据的心得体会篇1这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。
《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。
也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。
然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。
下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。
《大数据时代》开篇就讲了Google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20__年美国的H1N1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。
Google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。
同时Google的预测与政府数据的相关性高达97%，这也就意味着Google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。
我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。
而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。
而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。
接下来，维克多又通过了IBM追求高精确性的电脑翻译计划的失败与Google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系Google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以Google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。
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大数据讲座学习心得大数据讲座学习心得大数据讲座学习心得大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。
大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。
在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。
在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。
确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。
打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息:数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。
大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
遂有了“大数据”技术的应运而生。
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”。
简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。
借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。
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。
后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。
如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。
首先，“大数据”究竟是什么,它有什么用,这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问，而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。
“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”，而是在诸多方面上阐释了“大”的含义，是体现在数据信息是海量信息，且在动态变化和不断增长之上。
同时“大数据”在:速度(Velocity)、多样性(Variety)、价值密度(Value)、体量(Volume)这四方面(4v)都有体现。
其实“大数据”归根结底还是数据，其是一种泛化的数据描述形式，有别于以往对于数据信息的表达，大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过TB级的数据信息等。
了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。
就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。
例如:在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。
而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。
借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。
从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。
在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。
电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。
事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、Google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。
因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。
银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。
未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销:对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。
大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。
驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。
金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力;重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队;不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。
职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。
当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途,在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。
借力，顺势，合作共赢。
把自己的心门打开，像海绵般吸取积极、正能量的东西。
篇二:新技术讲座体会-大数据新技术讲座体会大数据时代微创新对于企业发展的重要性事实上从2009年开始，大数据这个概念就是街头巷尾热议的时尚名词，2013年这一概念依然是炙手可热的话题，有关大数据的信息更是不胜枚举。
从物联网到云计算再到现今的大数据，互联网时代形成的新的商业模式、经济形态等使人们的生活方式发生了变化，也给企业的发展带来了巨大的挑战。
所谓的“大数据”有两个方面的内涵——海量和非结构化，其特性被归纳为4个V，即Volume，Variety，Value，Velocity，分别对应:数据体量巨大;数据类型繁多;数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。
大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。
借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。
后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。
如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。
不论是传统的石油行业还是传统银行业亦或是零售业，都意识到数据的重要性。
传统的石油巨头们在寻求信息化的转型，很多巨头每年在信息化建设中投入的比例往往占到公司盈利比例的1%-3%不等。
据媒体报道，埃克森美孚曾在此前一次全球性招标中，一次性投入10亿美元来采购信息化服务。
传统的商业银行也努力和互联网“合作共赢”，并进行模式创新，如推出POS网络商户贷款业务。
民生银行正致力筹建电子商务银行。
全球最大零售商沃尔玛也在其社交基因组计划中整合了用户在社交网络中的关系数据，用以更精准地推测消费者的偏好。
而小企业在大数据时代同样有机会。
正如电子科技大学互联网科学中心主任周涛此前接受记者采访时所说的，大数据具备了工业革命最重要的因素，新能源是计算，新材料是数据，更聪明的头脑是先进的工业技术。
要用聪明的头脑从数据中分析出更大的价值。
面对大数据，小企业要找到提供差异化服务的点，收集大量的数据信息，从数据中找到新的价值并衍生出其他营利方式。
例如，一家专门提供包车和租车服务商旅运输公司，正常情况下是竞争不过传统出租车的，但如果通过获取在线叫车服务的乘客、司机的双向数据，如此可以针对不同客户的需求提供个性化的服务以此来实现超越。
未来10年是大数据时代从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。
在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。
电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。
我认为做好大数据业务驱动是关键，要具备以下几个条件:第一、数据的管理，尤其是非结构化大数据的管理;第二，大数据的加工和被消费;第三，高效、面向业务的数据挖掘算法。
事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、Google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。
因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。
银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。
未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销:对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。
形象地说，数据的收集能力加上数据的分析能力等于企业智商，这关乎商业决策的速度和准确性，关乎企业的生存和发展。
大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。
驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。
金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力;重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队;不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。
事实上，如何把大数据带来的大生意抓住，是金融行业不能停止思考的问题。
毫无疑问，未来10年是大数据的10年。
大数据时代给企业带来挑战，数据驱动业务是关键当数以亿计的数据可以在虚拟的空间中自由穿梭时，当各种数据的获取变得瞬间即达时，大数据对政府、对企业、乃至对个人，都产生了深远的影响。
对于大多数企业来说，大数据是既是机遇也是挑战。
一方面，“得数据者得天下”，通过对大量的数据进行科学的分类整理以及分析，能够为企业的外部营销、内部运营和领导层决策等提供强大的数据支撑，不断提升企业运营效率，提升企业管理水平。
可以说，利用互联网与物联网等带来的海量数据，通过挖掘、分析与业务应用，企业可以在激烈的市场竞争中赢得优势。
另外一个方面，海量的数据也给企业进行数据挖掘、分析带来巨大的挑战。