带您认识大数据
对大数据的认识
对大数据的认识：大数据的认识第一点：大数据的概念与特点大数据是指在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据生成及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集合。
简单来说，大数据就是“大量的数据”。
然而，大数据的价值并不在于数据本身，而在于对数据的深入挖掘和分析，以发现数据背后的规律和价值。
大数据具有四个主要特点，即4V：volume（体量巨大）、velocity（速度快）、variety（类型多样）和veracity（真实性）。
首先，大数据的体量巨大，已经远远超出了传统数据处理软件和硬件的处理能力；其次，大数据的速度快，数据生成和处理的速度要求越来越高；再次，大数据的类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；最后，大数据的真实性也是一个重要特点，数据的质量直接影响到大数据分析的结果。
第二点：大数据的应用与挑战大数据的应用范围非常广泛，已经渗透到了各个行业和领域。
例如，在金融行业，大数据可以用于风险控制、客户画像、精准营销等；在医疗行业，大数据可以用于疾病预测、医疗资源优化等；在物联网领域，大数据可以用于设备监控、智能家居等。
大数据的应用为各个行业带来了巨大的变革和机遇。
然而，大数据的应用也面临着一系列的挑战。
首先，大数据的安全问题是一个重要挑战，海量数据的存储和传输需要高度的安全保障；其次，大数据的隐私保护问题也日益受到关注，如何在利用数据的同时保护用户隐私成为一个亟待解决的问题；再次，大数据的存储和处理技术还需要不断创新和提高，以满足不断增长的数据需求；最后，大数据的人才培养也是一个重要挑战，大数据相关的人才需求越来越大，但是目前市场上的人才供应还不能满足需求。
：大数据的认识第三点：大数据的技术架构与工具大数据的处理和分析需要一套复杂的技术架构和工具。
从下到上，大数据的技术架构主要包括四个层面：硬件层、数据存储层、数据处理层和应用层。
硬件层主要包括服务器、存储设备和网络设备等；数据存储层主要包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统和云存储等；数据处理层主要包括大数据处理框架、分布式计算引擎和数据挖掘算法等；应用层主要包括各种大数据应用和分析模型。
对大数据的认识
对大数据的认识大数据是指规模庞大、多样化和高速增长的数据集合。
随着科技的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
对大数据的认识涉及到其定义、特征、应用领域以及对个人和社会的影响等方面。
首先，大数据的定义是指数据量巨大、处理速度快、多样性丰富的数据集合。
这些数据可以来自各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网、移动设备等。
大数据的特征主要体现在以下几个方面：1. 数据量巨大：大数据的数据量通常以TB、PB、EB等级计量，远远超过传统数据处理能力的范围。
2. 多样性丰富：大数据可以包含结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如日志文件、XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
3. 处理速度快：大数据的处理需要借助高性能的计算和存储技术，以满足实时或近实时的需求。
4. 价值密度低：大数据中的信息价值通常较低，需要通过数据挖掘和分析等技术提取有用的信息。
大数据的应用领域广泛，涵盖了几乎所有的行业和领域。
以下是一些典型的大数据应用场景：1. 金融领域：大数据可以用于风险管理、反欺诈、客户关系管理等方面，帮助金融机构更好地了解客户需求、预测市场趋势和优化业务流程。
2. 零售行业：大数据可以用于销售预测、库存管理、市场营销等方面，帮助零售商提高销售效率、优化供应链和提供个性化的购物体验。
3. 健康医疗领域：大数据可以用于疾病预测、医疗资源优化、个性化治疗等方面，帮助医疗机构提高医疗质量、降低医疗成本。
4. 物流行业：大数据可以用于路线规划、配送优化、货物跟踪等方面，帮助物流公司提高运输效率、降低运输成本。
5. 城市管理：大数据可以用于交通管理、环境监测、城市规划等方面，帮助城市管理者提高城市运行效率、改善居民生活质量。
另外，大数据对个人和社会的影响也不可忽视。
从个人角度来看，大数据可以帮助人们更好地了解自己的健康状况、消费习惯等，提供个性化的服务和推荐。
然而，个人隐私和数据安全也成为了一个重要的问题，需要加强相关的法律和技术保护措施。
对大数据的认识和理解
对大数据的认识和理解大数据是指以庞大、复杂而又多样的数据集为基础，通过计算机和相关技术进行存储、管理和分析的过程。
在当今信息化社会中，大数据已经成为技术发展和经济增长的重要驱动力。
本文将对大数据的认识和理解进行探讨。
一、大数据的背景和特点在传统的数据处理中，数据的规模较小且结构简单，可以通过传统的数据管理和分析方法进行处理。
然而，随着科技的进步和互联网的普及，数据以指数级别的速度增长，而且数据的结构变得越来越复杂，传统的方法已经无法有效地应对这种挑战。
大数据的特点主要体现在以下几个方面：1. 数据量巨大：大数据的处理对象是规模庞大的数据集，这些数据包括结构化数据（如数据库记录）和非结构化数据（如文本、图像、音视频等）。
2. 多样性：大数据来源广泛，包括社交媒体数据、传感器数据、日志数据等，数据的种类和形式多样，要求具备多样的数据分析和处理技术。
3. 时效性：大数据的产生和更新速度非常快，需要实时或近实时的处理和分析。
4. 质量不一：大数据中存在着各种不完整、不准确和冗余的数据，需要进行数据清洗和质量控制。
二、大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，几乎涉及到各个行业和领域。
以下将列举一些常见的应用领域：1. 商业智能和市场营销：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为，提供个性化的产品和服务，优化市场营销策略。
2. 金融和保险业：大数据可以帮助金融机构进行风险评估、诈骗检测和交易分析，提高业务效率和风险控制能力。
3. 医疗健康：通过分析大数据，可以实现个体化诊疗、疾病预测和健康管理，提升医疗服务的质量和效率。
4. 城市管理和智慧城市：利用大数据分析技术，可以对城市的交通、环境、能源等进行监测和管理，优化城市运行效率和资源利用率。
5. 教育和科研：大数据可以帮助教育机构进行学生评估、教学优化和个性化教育，促进科学研究的进展。
三、大数据的挑战和未来发展虽然大数据带来了许多机遇和优势，但也面临着一些挑战：1. 数据安全和隐私保护：大数据中可能包含个人敏感信息，需要加强数据安全和隐私保护措施。
对于大数据的认识和理解
对于大数据的认识和理解随着信息技术的不断发展和进步，大数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
大数据，简单来说，指的是处理海量、高速、多样化和复杂数据的技术和方法。
在这篇文章中，我们将探讨大数据的概念、应用和挑战，以及对于大数据的认识和理解。
一、大数据的概念和特点大数据的概念可以分为三个方面来理解。
首先，大数据是指数据量非常大，远远超过我们传统数据库和处理工具的能力。
其次，大数据是具有高速性的，意味着数据的产生和处理速度非常快，几乎是实时的。
最后，大数据是多样化和复杂的，包含了来自各种来源和多个维度的数据，如文本、声音、图像和传感器数据等。
大数据的特点可以总结为4V：Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据多样化）和Value（数据价值高）。
这些特点使得大数据的处理面临着巨大的挑战和机遇。
二、大数据的应用领域大数据的应用已经渗透到各个领域，对于商业、科学、医疗、教育等行业都产生了深远的影响。
以下是几个常见的大数据应用领域：1. 商业和市场营销：通过分析消费者行为和喜好，帮助企业进行精准定位和个性化营销，提高市场竞争力。
2. 金融服务：大数据技术可以分析金融市场的变化趋势，帮助银行和投资公司进行风险管理和投资决策。
3. 健康医疗：通过收集和分析患者的健康数据，提供个性化的医疗服务和健康管理，改善医疗效果和健康预防。
4. 城市管理：通过监测和分析城市的交通、气象和环境等数据，优化城市规划和运营，提高城市的可持续发展和居民生活质量。
5. 科学研究：大数据可以帮助科学家处理和分析实验数据，加速科学发现和创新。
这些仅仅是大数据应用的一小部分，随着技术的不断进步，大数据的应用领域将会更加广泛。
三、大数据的挑战和未来发展尽管大数据的应用前景广阔，但是我们也要面对一些挑战。
首先，数据隐私和安全成为了一个重要的问题。
大数据包含了个人隐私和敏感信息，如何保护数据的安全和隐私成为了一个关键的任务。
每日科普丨带你了解大数据
引言概述：随着科技的飞速发展，大数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
无论是在工作、娱乐还是日常生活中，大数据都在起到重要的作用。
那么，什么是大数据呢？为什么它如此重要呢？在本文中，我们将带你深入了解大数据的定义、应用和未来发展方向。
正文内容：一、大数据的定义和意义1. 什么是大数据：大数据是指无法用常规数据处理方法和工具进行处理、管理、分析以及可视化展示的大规模和复杂的数据集合。
2. 大数据的意义：大数据具有重要的经济和社会意义。
它可以帮助企业进行市场预测、用户分析、产品研发等，提高企业的竞争力和创新能力。
同时，大数据还可以在医疗健康、交通运输、城市管理等领域发挥重要的作用，提升生活质量和社会效益。
二、大数据的应用领域1. 商业领域：大数据在商业领域的应用非常广泛，包括市场营销、精准广告投放、客户关系管理等，可以帮助企业提升运营效率和盈利能力。
2. 社会生活领域：大数据可以在社会生活领域帮助政府和组织做出更好的决策，例如城市交通管理、环境保护、社会救助等，提高城市的智能化和可持续发展。
3. 科学研究领域：大数据在科学研究中的应用非常广泛，包括天文学、生物学、物理学等领域，可以帮助科学家进行数据分析和模型建立，推动科学的发展和进步。
4. 安全领域：大数据可以在安全领域帮助识别和预防犯罪行为、恶意攻击等，提高社会的安全性和稳定性。
5. 医疗健康领域：大数据可以在医疗健康领域帮助医生进行疾病诊断、药物研发等，提高医疗服务的质量和效率。
三、大数据的挑战和解决方案1. 数据收集和存储：大数据面临着海量数据的收集和存储问题，如何高效地获取和管理数据是一个挑战。
2. 数据质量和准确性：大数据中存在着噪声、缺失、不一致等问题，如何解决数据的质量和准确性问题是一个重要的挑战。
3. 数据隐私和安全：大数据中含有大量的个人信息和敏感数据，如何保护数据隐私和安全是一个关键问题。
4. 数据分析和利用：大数据需要进行复杂的分析和利用，如何构建高效的数据分析模型和挖掘技术是一个挑战。
大数据的基础知识
大数据的基础知识大数据是指规模庞大，传统数据库处理能力无法胜任的数据集合。
随着互联网和移动设备的普及，全球每天都在产生大量的数据，这就需要一种全新的技术和方法来处理这些大规模的数据集合。
在这篇文章中，我们将深入探讨大数据的基础知识，包括大数据的定义、特征、处理技术、应用领域以及未来发展趋势等方面。
一、大数据的定义和特征1.定义：大数据可以简单地理解为规模庞大的数据集合。
通常情况下，大数据是指由传感器、移动设备、社交媒体等各种渠道采集得到的数据，这些数据可能包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的特点在于数据量大、数据来源复杂、数据类型多样等。
2.特征：大数据的特征主要包括四个方面：即量大、速度快、多样化和价值密度低。
量大指的是数据集合的规模非常庞大，常常是以亿计或甚至更多；速度快指的是数据的产生速度很快，需要实时或近实时的处理能力；多样化指的是大数据可能包含结构化、半结构化和非结构化数据，这些数据类型可能会混合在一起；价值密度低则表示数据中包含很多无用的信息，需要进行筛选和加工才能提取有用的信息。
二、大数据的处理技术1.存储技术：传统的关系型数据库在处理大数据时会遇到存储能力不足的问题，因此出现了一系列新的存储技术，比如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra等）和内存数据库（Redis、Memcached等）等。
2.处理技术：由于大数据的处理需要大规模的并行计算和分布式处理，因此出现了一系列用于大数据处理的技术和框架，比如MapReduce、Spark、Hadoop等。
3.分析技术：大数据分析通常涉及数据挖掘、机器学习、统计分析等技术，这些技术需要用到各种算法和工具，比如K-means、支持向量机、随机森林等。
三、大数据的应用领域1.金融行业：金融行业是大数据应用的一个典型领域，在金融行业，大数据可以应用于风险管理、反欺诈、智能投资、智能营销等方面。
对大数据的认识
对大数据的认识大数据的认识一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模巨大、类型多样且难以处理的数据集合。
它可以来自各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网、移动设备等。
对大数据的认识对于企业、政府和个人都具有重要意义。
本文将介绍大数据的定义、特点、应用领域以及对社会经济的影响。
二、大数据的定义大数据是指规模庞大、速度快、类型多样的数据集合。
它可以包含结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如文本、音频和视频）。
大数据的特点主要有以下几个方面：1. 规模庞大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB来衡量，远远超过传统数据处理工具的能力。
2. 速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时的处理和分析。
3. 类型多样：大数据可以来自各种不同的数据源，包括传感器、社交媒体、互联网等，数据类型也非常丰富。
三、大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，几乎涵盖了各个行业和领域。
以下是一些典型的大数据应用领域：1. 金融行业：大数据可以帮助银行和金融机构分析客户行为、风险管理、欺诈检测等。
通过对大量的交易数据进行分析，可以提高金融机构的决策能力和风险控制能力。
2. 零售行业：大数据可以帮助零售商分析顾客购买行为、优化供应链管理、改进市场营销策略等。
通过对大量的销售数据和顾客数据进行分析，可以提高零售商的销售效率和顾客满意度。
3. 医疗行业：大数据可以帮助医院和医疗机构进行疾病预测、药物研发、个性化治疗等。
通过对大量的病历数据、基因数据和药物数据进行分析，可以提高医疗机构的诊断准确性和治疗效果。
4. 交通运输：大数据可以帮助交通运输部门进行交通流量预测、路况优化、智能导航等。
通过对大量的交通数据和位置数据进行分析，可以提高交通运输的效率和安全性。
5. 教育行业：大数据可以帮助教育机构进行学生评估、个性化教学、教育政策制定等。
通过对大量的学生数据和教育数据进行分析，可以提高教育机构的教学质量和学生学习效果。
对大数据的认识
对大数据的认识大数据是指规模巨大、类型繁多、处理速度快的数据集合，通常具有高度的复杂性和多样性。
它是当今信息时代的重要产物，对各行各业产生了深远的影响。
首先，大数据的定义是一个相对而言的概念。
随着科技的发展和信息的爆炸式增长，传统的数据处理方法已经无法满足对数据的存储、管理、分析和应用的需求。
大数据的特点主要体现在以下几个方面：1. 数据量巨大：大数据的数据量通常以TB（千兆字节）、PB（百万亿字节）甚至EB（百亿亿字节）为单位进行计量。
这些数据来自于各种各样的来源，如社交媒体、传感器、互联网搜索、交易记录等。
2. 数据类型多样：大数据不仅包含结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
这些数据类型的多样性增加了对数据的处理和分析的难度。
3. 处理速度快：大数据的产生速度非常快，需要快速地进行数据的采集、存储、处理和分析。
传统的数据处理方法已经无法满足对数据处理速度的要求。
4. 数据价值高：大数据中蕴含着丰富的信息和价值，通过对大数据的挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的规律、趋势和关联，为决策提供科学依据。
大数据的应用范围非常广泛，几乎涵盖了所有的行业和领域。
以下是一些典型的大数据应用场景：1. 金融领域：大数据可以用于风险评估、欺诈检测、交易分析等，提高金融机构的风险管理能力和业务决策能力。
2. 零售业：大数据可以用于销售预测、库存管理、用户行为分析等，帮助零售商提高销售效益和用户满意度。
3. 交通运输：大数据可以用于交通流量监测、路况预测、智能导航等，提高交通运输的效率和安全性。
4. 医疗健康：大数据可以用于疾病预测、个性化治疗、健康管理等，提高医疗服务的质量和效率。
5. 媒体与娱乐：大数据可以用于用户画像、内容推荐、市场营销等，提供个性化的媒体和娱乐服务。
为了有效地处理和分析大数据，人们发展了一系列的大数据技术和工具。
以下是一些常用的大数据技术：1. 分布式存储和计算：通过将数据分布存储在多台计算机上，并利用并行计算的方式进行数据处理和分析，提高数据处理的效率和可扩展性。
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带您认识大数据本刊编辑部“大数据”的由来2008年9月4日，英国《自然》杂志刊登了一个名为“Big Data”的专辑，首次提出大数据概念，该专辑对如何研究PB 级容量的大数据流，以及目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。
2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》等系列报告。
2011年以来，中国成立了大数据委员会，研究大数据中的科学与工程问题，科技部《中国云科技发展“十二五”专项规划》和工信部《物联网“十二五”发展规划》等都把大数据技术作为一项重点予以支持。
业界普遍认为，2013年是中国“大数据元年”。
“大数据”的涵【定义】继物联网、云计算之后，“大数据”已迅速成为大家争相传诵的热门科技概念。
“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重，尚未形成一套完整的理论体系。
全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner将“大数据”定义为“需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力围的数据集合。
《互联网周刊》则认为，“大数据是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力”。
国家信息中心有关专家将“大数据”广义地界定为，“我国现代信息化进程中产生的和可被利用的海量数据集合，是当代信息社会的数据资源总和，是信息时代的全数据，既包括互联网数据，也包括政府数据和行业数据。
”【属性】随着大数据的发展，大数据的涵已不仅仅局限于技术维度，而是在演变过程中不断扩展，形成了一个语义更加丰富、维度更加多元的综合性的概念。
大数据是一类海量信息的数据集，是一项对海量数据进行快速处理并获取有价值信息的技术，更是一种新的认知世界和改造世界的思维方式和能力。
大数据开启了一个以数据为基本元素的、以数据为战略资产的时代，在大数据时代掌握了数据就意味着拥有了核心竞争力。
大数据时代让社会朝着更加个性化、化、自由化、开放化的方向发展。
1．“4V”特征大数据在诞生之初仅仅是一个IT 行业的技术术语，业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的容特征。
一是数据体量巨大(Volume)。
国际数据公司(IDC)的研究结果表明，截至2012年，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB。
IBM研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年产生的。
而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
【注：计算机存储单位一般用Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB表示，它们之间的换算关系是：1KB=1024B，1MB=1024KB，1GB=1024MB，1TB=1024GB……以此类推。
】二是数据类型繁多(Variety)。
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。
相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
——大数据时代，物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。
新出现的数据类型有以下几类：1、以模拟形式存在的记录，或者以数据形式存在但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。
2、移动互联网出现后，移动设备传感器收集的大量的用户点击行为数据。
3、电子地图产生的大量的数据流数据。
这些数据与传统数据反映一个属性或一个度量值相区别，代表着一种行为、一种习惯。
4、大量的互联网用户创造出海量的社交行为数据，反映出人们行为特点和生活习惯。
5、电商户崛起产生的大量网上交易数据，包含支付数据、查询行为、物流运输、购买喜好、点击顺序、评价行为等，其实质是信息流和资金流数据。
6、互联网搜索引擎上用户的搜索行为和提问行为聚集的海量数据。
三是价值密度低(Value)。
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。
如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
四是处理速度快(Velocity)。
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。
在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
2．核心技术大数据是一项能够对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联性分析的新一代信息系统架构和技术，分为四个层次。
数据采集与预处理——通过RFID射频技术、传感器以及移动互联网等方式获得各种类型的海量数据，并完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
数据存储与管理——用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库进行管理和调用，主要解决大数据可存储可处理及有效传输等关键问题。
数据分析与挖掘——是大数据的最核心技术，主要是在现有的数据上进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
数据展现与应用——将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来，从而提高各个领域的运行效率。
在我国，大数据重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。
3、社会属性大数据能够帮助人们从信息社会海量数据中发现新知识、创造新价值、提升新能力、形成新业态。
人们用大数据的方法和意识来认知世界和改造世界，就是大数据思维。
大数据思维主要有以下几个方面的特性。
全局大局思维。
大数据研究的对象是所有样本，而非抽样数据，关注样本中的主流，而非个别，这要求应用人员必须有全局和大局思维。
开放包融思维。
数据分享、信息公开的分享资源的同时，也在释放善意，取得互信，在数据交换的基础上产生合作，这将打破传统封闭与垄断，形成开放、共享、合作思维。
大数据不仅关注数据的因果关系，更多的是相关性，提高数据采集频度，而放宽了数据的精确度，容错率提高，用概率看待问题，使人们的包融思维得以强化。
优质服务思维。
互联网通过免费的基本服务换来了大量客户数据的积累，从经济学角度来看，所有的免费都是不可持续的。
这要求大数据使用者有能力依靠挖掘数据，改变价值的生成基础和价值链条的新价值，用更优质服务、提升变现能力来实现可持续发展。
学习趋势思维。
研究数据相关性，使人们更容易提前发现事物的规律，预测事物进展的趋势，大数据就是通过成功的预测而引起广泛关注的。
成本控制思维。
原来的社会治理模式中，用增量来配置社会资源，机构和人员不断扩大，成本不断加大。
大数据让社会资源的存量得以精确配置，高效实用，避免忙闲不均，社会治理由劳动密集型到技术动态调度转变。
创造性思维。
创造性思维是大数据思维方式的特性之一，通过对数据的重组、扩展和再利用，突破原有的框架，开拓新领域、确立新决策，发现隐藏在表面之下的数据价值，数据也创造性地成了可重复使用的“再生性”资源。
大数据应用历来的变革都是由生产工具推动思维方式转变开始的，通过新思维重新重组社会、国家的战略、结构、文化和各种策略，成为推动历史前进的动力。
作为最新的生产工具，大数据将成为治国的利器，可以实现治国理念、工具、目标的现代化，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供强劲的动力。
另一方面，大数据产生于各行各业，大数据引导的变革也必将影响到各行各业。
未来，大数据将成为社会基础设施的一部分，跟公路、自来水、电一样，成为人们生活不可或缺的一部分。
如果说云计算主要提供了强大的后台运算能力，对大众来说，看不见摸不着；那么大数据却是和人们的生活紧密相关的，应用可见可感可知，以下为典型的应用场景。
1、宏观调控和财政支出政府利用大数据技术了解各地区的经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据数据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。
大数据还可以帮助政府进行监控自然资源的管理，无论是国土资源、水资源、矿产资源、能源等，大数据通过各种传感器来提高其管理的精准度。
同时大数据技术也能帮助政府进行支出管理，提高公信力和监督财政支出。
2、社会群体自助及犯罪管理将大数据技术用于舆情监控，收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。
大量的社会行为正逐步走向互联网，人们更愿意借助于互联网平台来表述自己的想法和宣泄情绪。
国家可以利用社交媒体分享的图片和交流信息，来收集个体情绪信息，预防个体犯罪行为和反社会行为。
3、医疗行业医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等，在未来，可以借助于大数据平台可以收集不同病例和治疗方案以及病人的基本特征，建立针对疾病特点的数据库。
如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。
在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。
在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。
同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法起大规模应用。
未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。
4、生物技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。
大数据技术将会加速基因技术的研究，快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。
基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器，借助于大数据技术的应用，人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。
未来利用生物基因技术来改良农作物，利用基因技术来培养人类器官，利用基因技术来消灭害虫都即将实现。
5、食品安全在数据驱动下，采集人们在互联网上提供的举报信息，国家可以掌握部分乡村和城市的死角信息，挖出不法加工点，提高执法透明度，降低执法成本。
国家可以参考医院提供的就诊信息，分析出涉及食品安全的信息，及时进行监督检查，第一时间进行处理，降低已有不安全食品的危害。