大数据时代
大数据时代的信息安全挑战
大数据时代的信息安全挑战随着互联网的飞速发展，大数据时代已经来临。
在这个时代，信息安全面临着前所未有的挑战。
在这个信息爆炸的时代，我们的个人隐私、企业机密以及国家安全都可能因为信息安全问题而受到威胁。
本文将探讨大数据时代信息安全所面临的挑战以及应对策略。
一、大数据时代信息安全面临的挑战1.数据量庞大，安全防护难度增加随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸式增长。
这使得信息安全防护的难度大大增加。
一方面，大量的数据需要保护，安全防护资源有限，导致防护能力不足；另一方面，数据量庞大意味着潜在的攻击面也更大，攻击者有更多的机会入侵系统。
2.数据类型多样，安全防护手段不足大数据时代，数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
这些数据类型的安全防护手段各不相同，现有的安全防护技术难以适应这种多样性。
与此同时，新兴的技术如物联网、等所带来的数据安全问题也尚无完善的解决方案。
3.数据流动快速，安全风险无处不在在大数据时代，数据流动速度加快，安全风险无处不在。
数据可能在传输过程中被窃取、篡改，也可能在存储、处理和使用过程中受到攻击。
随着云计算和分布式技术的普及，数据可能在多个地点进行存储和处理，这进一步增加了信息安全的风险。
4.人为因素成为信息安全的主要威胁大数据时代，人为因素成为信息安全的主要威胁。
一方面，内部人员可能因疏忽大意或恶意行为导致数据泄露；另一方面，外部攻击者可能利用社交工程等手段欺骗内部人员，进而获取敏感信息。
随着勒索软件等恶意软件的泛滥，人为因素对信息安全的影响愈发严重。
5.法律法规和标准体系滞后虽然我国近年来在信息安全方面出台了一系列法律法规，但与大数据时代的发展速度相比，法律法规和标准体系仍显滞后。
这导致企业在面对新的信息安全问题时，难以找到合适的法律依据和标准进行应对。
二、大数据时代信息安全应对策略1.强化数据安全防护技术针对大数据时代数据量庞大、数据类型多样的特点，我们需要加强数据安全防护技术的研究与开发。
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。
2024年度《大数据时代》PPT课件
随着生物信息学的发展，大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟，为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
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06
总结回顾与拓展思 考
2024/3/23
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课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式，提升企业竞争力。
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大数据未来发展趋 势
2024/3/23
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人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据，深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术，开发智能数据分析工具，实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能，提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据，提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估，为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据，提高在线教育
的效果和质量。
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其他行业应用
2024/3/23
创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会，如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
2024/3/23
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02
大数据技术基础
大数据时代我们注意什么
大数据时代我们注意什么在大数据时代，我们需要注意以下几个方面：1. 数据的质量：大数据时代，数据的规模庞大且复杂，因此数据的质量非常重要。
我们需要保证数据的准确性、完整性和一致性，避免数据中出现错误或者缺失。
同时，我们也需要注意数据的时效性，及时更新和清洗数据，以保持数据的有效性。
2. 数据的安全：大数据时代，数据的安全问题变得尤为重要。
由于数据的规模庞大，一旦数据泄露或遭到恶意攻击，将对个人隐私和商业机密造成严重的损失。
因此，我们需要采取一系列的措施来保护数据的安全，包括加密、访问控制、监控和预警等措施。
3. 数据的价值：大数据时代，数据被称为“新的石油”，具有巨大的商业价值。
因此，我们需要善于挖掘数据中的价值，通过分析和挖掘数据，获取洞察力，发现商业机会，优化决策和提升效率。
同时，我们也需要注重数据的可视化和可解释性，将数据的分析结果以简洁明了的形式展现出来，帮助用户理解和使用数据。
4. 数据的隐私保护：在大数据时代，个人数据被广泛采集和应用，但同样也带来了个人隐私的泄露风险。
因此，我们需要注意保护个人数据的隐私，遵循相关的法律法规，采取相应的措施来保护个人数据的合法使用和安全存储。
5. 数据的伦理问题：随着大数据的应用越来越广泛，数据的伦理问题也变得日益重要。
我们需要关注数据的来源和获取过程，避免使用非法或者未经授权的数据。
同时，我们也需要关注数据的使用目的和方法，避免滥用数据或者对个人进行歧视。
数据的伦理问题同样需要遵循相关的法律法规，保证数据的合法和道德的使用。
6. 数据的分析能力：在大数据时代，数据的分析能力是非常重要的。
我们需要拥有良好的数据分析工具和技术，能够对大规模的数据进行处理和分析。
同时，我们也需要具备良好的数据分析能力，能够从数据中提取有价值的信息，并基于此进行决策和创新。
7. 数据的共享和开放：在大数据时代，数据的共享和开放是促进创新和合作的重要手段。
我们需要积极推动数据的共享和开放，促进不同部门和组织之间的合作和交流。
最新大数据时代ppt课件
公共安全监控
利用大数据技术对公共安 全领域进行实时监控和预 警，提高应对突发事件的 能力。
企业经营管理与决策支持应用
市场分析与预测
通过大数据分析市场趋势、竞争 对手和消费者行为等信息，为企 业制定市场策略提供决策支持。
客户关系管理
整合客户数据资源，实现客户画像 、需求分析和精准营销，提高客户 满意度和忠诚度。
战。
数据安全法规
各国政府加强对数据安全的监管 ，企业需要遵守相关法规，确保
数据合规性。
技术创新与人才培养问题
技术更新换代
01
大数据技术发展迅速，企业需要不断跟进新技术，提高数据处
理效率和分析能力。
人才短缺
02
大数据领域人才需求旺盛，但当前市场上合格的大数据人才相
对匮乏。
培养体系不完善
03
目前大数据人才培养体系尚不完善，需要加强高校、培训机构
区块链技术在大数据领域应用前景
数据安全与隐私保护
区块链技术通过去中心化、分布式存储等特性，保障大数据的安 全性和隐私性。
数据追溯与审计
区块链技术可实现数据全生命周期的追溯和审计，提高数据的可信 度和透明度。
跨域数据共享与交换
区块链技术可打破数据孤岛，实现跨域数据的安全共享和交换。
边缘计算推动大数据处理能力提升
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据发展历程
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，主要关注数据存储和计 算能力的提升。
发展期
2009年至2012年，大数据概念逐渐 受到关注，出现了一批大数据创业公 司，同时Hadoop等开源技术也开始 得到广泛应用。
大数据时代简介
大数据时代简介在数字化和信息技术迅速发展的当下，大数据已经成为一个炙手可热的话题。
大数据时代的到来，给我们的生活和工作带来了巨大的改变。
本文将介绍大数据时代的概念、应用和影响，带您一起探索这个数字化世界的新纪元。
一、大数据时代的概念大数据时代是指在信息技术高度发达的背景下，人们通过海量数据的收集、存储、处理、分析和应用，探索和发现新的信息和知识的时代。
它是一种全新的信息处理模式，通过对大数据的深入挖掘，可以帮助我们揭示事物背后隐藏的规律、趋势和价值。
二、大数据时代的应用1. 商业领域在商业领域，大数据被广泛应用于市场研究、销售预测、客户关系管理和营销策略等方面。
通过分析海量的消费者数据，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，制定个性化的营销策略，提升品牌竞争力。
2. 城市管理大数据在城市管理中也有着广泛的应用。
通过对城市各类数据的收集和分析，可以优化交通运输，提升能源利用效率，改善环境质量，提供更好的公共服务等。
比如，智能交通系统可以通过分析交通流量数据，优化信号灯的调配，减少拥堵，提高交通效率。
3. 医疗健康在医疗健康领域，大数据的应用有助于提高疾病早期预防和治疗的效果。
通过使用个人健康数据、基因组学数据和医疗记录等，可以实现个性化医疗，为患者提供更精准的诊断和治疗方案。
4. 社交媒体大数据时代，社交媒体成为人们交流和获取信息的重要渠道。
通过对社交媒体数据的分析，可以了解用户的兴趣爱好、社交网络和消费行为等，为企业提供精准的广告投放和定向营销。
5. 科学研究大数据在科学研究中的应用也越来越广泛。
科学家们通过海量的实验数据和模拟数据，进行模式识别和机器学习，从而推动科学的发展和创新。
比如，在天文学领域，通过对天体观测数据的分析，科学家们可以发现新的星系、行星和宇宙现象。
三、大数据时代的影响1. 经济影响大数据的应用为经济发展带来了新的机遇和动力。
它可以帮助企业降低成本、提高效率，为创新和增长提供支撑。
大数据时代,你身边的大数据你知道几个？
大数据时代,你身边的大数据你知道几个？引言概述：在当今的信息时代，大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
从个人的日常生活到企业的经营决策，大数据都扮演着重要的角色。
然而，很多人对于身边的大数据并不了解，本文将为大家介绍一些身边常见的大数据应用。
一、社交媒体数据1.1 用户行为数据社交媒体平台如Facebook、微博、Instagram等每天都会产生大量的用户行为数据。
这些数据包括用户的点赞、评论、分享等行为，通过分析这些数据，平台可以了解用户的兴趣爱好、社交圈子等信息，从而为用户提供更加个性化的服务。
1.2 社交关系数据社交媒体平台还可以通过分析用户之间的社交关系数据，了解用户之间的互动频率、关系密切程度等信息。
这些数据可以用于社交网络分析，帮助企业识别潜在的社交影响者，进行精准的营销推广。
1.3 情感分析数据社交媒体上的用户评论、留言等内容可以通过情感分析技术进行情感倾向的判断。
这些数据可以帮助企业了解用户对产品或服务的态度和满意度，从而进行改进和优化。
二、电子商务数据2.1 用户购买行为数据电子商务平台每天都会产生大量的用户购买行为数据，包括用户的购买记录、购买频率、购买金额等。
通过分析这些数据，企业可以了解用户的购买偏好、消费习惯等，从而进行个性化的推荐和精准的营销。
2.2 商品销售数据电子商务平台还可以通过分析商品销售数据，了解商品的销售趋势、热门商品等信息。
这些数据可以帮助企业进行库存管理、供应链优化等决策，提高运营效率和盈利能力。
2.3 用户评价数据用户在购买商品后往往会对商品进行评价，这些评价数据可以帮助企业了解商品的质量、服务的满意度等。
通过分析用户评价数据，企业可以及时发现问题和改进不足，提高用户的购买体验和忠诚度。
三、交通运输数据3.1 GPS定位数据随着智能手机的普及，交通工具上携带的GPS设备不断增多，产生了大量的GPS定位数据。
这些数据可以帮助交通管理部门了解交通拥堵情况、道路状况等，从而进行交通流量调控和道路规划。
大数据时代
大数据时代在当今时代，大数据已经成为一个无处不在的词汇，它代表着海量、多样化、快速变化的数据集合，这些数据集合来自于互联网、社交媒体、移动设备、传感器以及各种在线交易。
大数据不仅仅是数据量的增加，它还代表了一种全新的信息处理方式，这种处理方式能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。
首先，大数据时代的到来，使得数据的收集和存储变得更加容易和廉价。
随着技术的进步，我们能够以前所未有的速度和规模收集数据。
云计算和分布式存储技术的发展，使得存储和处理这些数据变得更加高效。
这些技术的进步，为大数据分析提供了强大的基础设施支持。
其次，大数据分析工具和算法的发展，使得我们能够从数据中提取出有价值的信息。
机器学习和人工智能技术的应用，使得数据分析变得更加智能和自动化。
这些工具和算法能够帮助我们识别模式、预测趋势、优化决策，甚至发现以前未曾注意到的关联。
然而，大数据时代也带来了新的挑战。
数据的隐私和安全问题成为了人们关注的焦点。
随着越来越多的个人信息被收集和分析，如何保护这些数据不被滥用，成为了一个亟待解决的问题。
此外，数据的准确性和完整性也是大数据分析中不可忽视的问题。
错误的数据输入可能会导致错误的分析结果，从而影响决策的正确性。
在商业领域，大数据的应用已经开始改变企业的运作方式。
通过分析消费者行为数据，企业能够更好地理解市场需求，优化产品和服务。
在金融行业，大数据分析帮助银行和保险公司评估风险，提高决策的准确性。
在医疗领域，大数据的应用有助于疾病的早期诊断和治疗，提高医疗服务的效率。
教育领域也受到了大数据的影响。
通过分析学生的学习数据，教育机构能够提供更加个性化的教育服务，提高教学质量。
同时，大数据也能够帮助教育机构更好地评估和改进教学方法。
总之，大数据时代为我们提供了前所未有的机遇，但同时也带来了新的挑战。
我们需要不断地探索和创新，以充分利用大数据的潜力，同时解决伴随而来的问题。
只有这样，我们才能在大数据时代中取得成功。
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简介
《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托?迈尔?舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。
维克托尔耶舍恩伯格在本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。
也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。
这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
本书认为大数据的核心就是预测。
大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。
大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。
书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。
序言
大数据，变革商业
大数据不仅改变了公共卫生领域，整个商业领域都因为大数据而重新洗牌。
购买飞机票就是一个很好的例子。
2003 年，奥伦埃齐奥尼（OrenEtzioni）准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。
他知道飞机票越早预订越便宜，于是他在这个大喜日子来临之前的几个月，就在网上预订了一张去洛杉矶的机票。
在飞机上，
埃齐奥尼好奇地问邻座的乘客花了多少钱购买机票。
当得知虽然那个人的机票比他买得更晚，但是票价却比他便宜得多时，他感到非常气愤。
于是，他又询问了另外几个乘客，结果发现大家买的票居然都比他的便宜。
对大多数人来说，这种被敲竹杠的感觉也许会随着他们走下飞机而消失。
然而，埃齐奥尼是美国最有名的计算机专家之一，从他担任华盛顿大学人工智能项目的负责人开始，他创立了许多在今天看来非常典型的大数据公司，而那时候还没有人提出“大数据”这个概念。
1994 年，埃齐奥尼帮助创建了最早的互联网搜索引擎MetaCrawler，该引擎后来被InfoSpace公司收购。
他联合创立了第一个大型比价网站 Netbot，后来把它卖给了Excite 公司。
他创立的从文本中挖掘信息的公司ClearForest则被路透社收购了。
在他眼中，世界就是一系列的大数据问题，而且他认为他有能力解决这些问题。
作为哈佛大学首届计算机科学专业的本科毕业生，自1986年毕业以来，他也一直致力于解决这些问题。
飞机着陆之后，埃齐奥尼下定决心要帮助人们开发一个系统，用来推测当前网页上的机票价格是否合理。
作为一种商品，同一架飞机上每个座位的价格本来不应该有差别。
但实际上，价格却千差万别，其中缘由只有航空公司自己清楚。
埃齐奥尼表示，他不需要去解开机票价格差异的奥秘。
他要做的仅仅是预测当前的机票价格在未来一段时间内会上涨还是下降。
这个想法是可行的，但操作起来并不是那么简单。
这个系统需要分析所有特定航线机票的销售价格并确定票价与提前购买天数的关系。
目录
推荐序一拥抱“大数据时代”
宽带资本董事长田溯宁
推荐序二实实在在大数据
中国互联网发展的重要参与者，知名IT 评论人
译者序在路上晃晃悠悠
电子科技大学教授，互联网科学中心主任
引言一场生活、工作与思维的大变革
大数据开启了一次重大的时代转型。
就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，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，变革公共卫生
大数据，变革商业
大数据，变革思维
大数据，开启重大的时代转型
预测，大数据的核心
大数据，大挑战
第一部分大数据时代的思维变革
第1章更多：不是随机样本，而是全体数据
当数据处理技术已经发生了翻天覆地的变化时，在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。
一切都改变了，我们需要的是所有的数据，“样本=总体”。
让数据“发声”
小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息
全数据模式，样本=总体
第2章更杂：不是精确性，而是混杂性
执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。
只有5% 的数据是有框架且能适用于传统数据库的。
如果不接受混乱，剩下95%的非框架数据都无法被利用，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。
允许不精确
大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效
纷繁的数据越多越好
混杂性，不是竭力避免，而是标准途径
新的数据库设计的诞生
第3章更好：不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。
在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”。
关联物，预测的关键
“是什么”，而不是“为什么”
改变，从操作方式开始
大数据，改变人类探索世界的方法
第二部分大数据时代的商业变革
第4章数据化：一切皆可“量化”
大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。
信息技术变革随处可见，但是如今信息技术变革的重点在“T”（技术）上，而不是在“I”（信息）上。
现在，我们是时候把聚关灯打向“I”，开始关注信息本身了。
数据，从最不可能的地方提取出来
数据化，不是数字化
量化一切，数据化的核心
当文字变成数据
当方位变成数据
当沟通成为数据
一切事物的数据化
第5章价值：“取之不尽，用之不竭”的数据创新
数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。
它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。
数据创新1：数据的再利用
数据创新2：重组数据
数据创新3：可扩展数据
数据创新4：数据的折旧值
数据创新5：数据废气
数据创新6：开放数据
给数据估值
第6章角色定位：数据、技术与思维的三足鼎立
微软以1.1 亿美元的价格购买了大数据公司Farecast，而两年后谷歌则以7 亿美元的价格购买了给Farecast 提供数据的ITASoftware公司。
如今，我们正处在大数据时代的早期，思维和技术是最有价值的，但是最终大部分的价值还是必须从数据本身来挖掘。
大数据价值链的3大构成
大数据掌控公司
大数据技术公司
大数据思维公司和个人
全新的数据中间商
专家的消亡与数据科学家的崛起
大数据，决定企业的竞争力
第三部分大数据时代的管理变革
第7章风险：让数据主宰一切的隐忧
我们时刻都暴露在“第三只眼”之下：亚马逊监视着我们的购物习惯，谷歌着监视我们的网页浏览习惯，而微博似乎什么都知道，不仅窃听到了我们心中的“TA”，还有我们的社交关系网。
无处不在的“第三只眼”
我们的隐私被二次利用了
预测与惩罚，不是因为所做，而是因为“将做”
数据独裁
挣脱大数据的困境
第8章掌控：责任与自由并举的信息管理
当世界开始迈向大数据时代时，社会也将经历类似的地壳运动。
在改变人类基本的生活与思考方式的同时，大数据早已在推动人类信息管理准则的重新定位。
然而，不同于印刷革命，我们没有几个世纪的时间去适应，我们也许只有几年时间。
管理变革1：个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者承担责任
管理变革2：个人动因VS预测分析
管理变革3：击碎黑盒子，大数据程序员的崛起
管理变革4：反数据垄断大亨
结语正在发生的未来
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。
大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。