大数据在管理商业经济中的应用和重要性
２０１８年第５期31农业经济
受经济全球化的影响，国与国之间的贸易变得更加频繁，当前的市场运营已经形成了一个全球化的世界市场。在这个新形势下，抓住大数据并且充分利用大数据对企业经济的发展起到良好的促进作用，能够帮助管理人员做出准确的商业判断，同时还能提高企业的经济效益。为此，笔者就大数据在管理商业经济中的重要性极其应用进行扼要分析，以期能够为相关的企业管理人提供有利的借鉴。
1、大数据在管理商业经济中的重要性
1.1有利于提高企业对信息的敏感度以及挖掘力度。当企业管理人员在充分的挖掘以及利用大数据的信息之后，他们会感觉到自己对大数据的敏感度已经逐渐加强，比较值得借鉴的就是腾讯和阿里巴巴等企业。从近两三年的数据来看，腾讯和阿里巴巴所做出的决策离不开大数据的支撑，这是因为这两个企业对大数据比较敏感。通过分析大数据，能够挖掘出很多商业价值，有利于他们做出正确的决策。由此可见，只有对大数据比较敏感，才能在第一时间抢占先机，让企业立于不败之地。
1.2有利于提高企业管理人员商业决策的科学性。从相关的调查表明，企业在管理中运用大数据，使得量化数据成为企业决策的重要因素，甚至是大部分企业在做重要决策时都会运用到大数据。在当今时代大数据普遍的情况下，管理人员通过整合以及分析大数据，从而有利于管理者做出科学的决策，提高商业决策的科学性。
1.3有利于增加企业的价值。大数据的背景下，给各个企业带来了危机，让企业时刻处于忧患之中。为此，企业应该聆听客户的宝贵意见，围绕客户的需求调整服务，收集并且整理客户的意见。在收集客户的意见之后，通过全面分析大数据，并且改善服务，增加企业的价值。同时，通过分析大数据，还有利于企业针对不同的客户群体做出不同的营销方案，从而促进企业在社会中扩大市场份额，实现企业的价值。
2、大数据在管理商业经济中的应用
2.1大数据在企业经营中的运用。大数据具有一定的关联性，通过将大数据运用到企业经营管理中，能够准确辨识企业不同产品的交叉重合之处，并且在这个基础上使得企业管理人员更好的把握产品品牌的运营推广，制定企业战略规划以及产品展示区位。假如没有大数据，那么在众多的企业产品中，就很难分析不同产品的交叉重合点，不利于企业开发新产品，最终只会让企业经营不善甚至是破产。由此可见，相关的工作人员应该重视大数据在企业经营中的运用，发挥大数据的最大作用，优化企业的经营策略。
2.2大数据在发展企业潜在资源中的运用。。但是大部分的企业在发展企业的潜在资源中出发点不正确，因而无法找到企业的潜在资源。在实际的操作用，企业要准确的控制资源，通过大数据的信息处理充分的发掘和利用潜在数据，从而才能最大化的实现信息的利用。要想做到这一点，企业可以对原有的资源进行性整合并且做出相应的规划，然后通过运用大数据分析，将分析结果通过数据、图表、文字等方式呈现出来，从而实现信息的有效利用。
2.3大数据在企业生产产品规划中的运用。企业在生产产品过程中也是需要做出准确的规划的，部分企业在生产产品之前没能做出准确的计划，有的产品多生产，有的产品又出现少生产的情况，盲目的生产会导致浪费成本，严重的还会导致企业破产。在大数据的背景下，为管理人员规划企业产品的生产提供了有利的条件，能够帮助管理人员做出合理的生产计划，并且让企业在传统的生产模式上稳步发展，给企业的生产提供有利的保障。如此一来，才能充分的发挥大数据在管理经济中的重要价值，促进企业经济的发展。
综上所述，大数据是经济发展的产物，对我们的生活有着重要的影响，最重要的是给企业经济带来重大的影响。为此，相关企业管理人员更应该重视大数据为企业带来的经济效益，同时重视大数据在企业管理中的应用，切实发挥大数据的最大作用。
参考文献：
[1]郭旭. 大数据在管理商业经济中的问题和作用探究[J].
科技经济导刊, 2016(36).
[2]朱庆康. 大数据在管理商业经济中的问题和作用探究
[J]. 中国管理信息化, 2016.
[3]赵玉惠. 大数据在管理商业经济中的问题和作用分析
[J]. 企业改革与管理, 2017(22).
[4]董建刚, 安彦芳. 管理商业经济中大数据的问题和作用
[J]. 社会科学:文摘版.
大数据在管理商业经济中的应用和重要性
王东晔
(烟台市牟平区服务业发展办公室，山东 烟台 264100)
摘 要：二十一世纪以来，随着经济的日益发展，互联网的快速发展对社会信息产生了重要的变化。当今社会是一个信息爆炸的社会，企业之间的竞争十分激烈，而大数据则对企业发挥着不可估量的作用，并且相关的工作人员也渐渐意识到大数据对企业经济的价值，同时也积极的研发与使用。由现状展望未来，大数据一定能够给商业经济带来全新的改变，但是从当前大数据在管理商业经济中的现状来看并不乐观，为此还需要相关工作人员意识到大数据在这一方面的重要性，并且积极的将大数据运用到管理商业经济中，提高企业经济效益。
关键词：大数据；管理；商业经济；应用；重要性
文章编号：ISSN2096-0743/2018-05-0031
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大数据的作用及应用 90分答案
大数据的作用及应用 单选题（共1题，每题10分） 1 . 大数据商业化运用中的主要问题不包括（）。 ? A.用户个体权利被严重忽略 ? B.数据的安全问题越来越受到重视 ? C.数据违法收集、交易现象突出 ? D.个人隐私面临严峻挑战 我的答案： A（×） 多选题（共3题，每题 10分） 1 . 金融大数据的应用价值包括（）。 ? A.提升决策效率 ? B.强化数据资产管理能力 ? C.实现精准营销服务 ? D.增强风控管理能力 我的答案： ABCD 2 . 大数据金融的主要作用包括（）。 ? A.降低融资门槛和融资成本 ? B.加速资金周转 ? C.泄露个人隐私 ? D.提高资金使用效率 我的答案： ABD 3 . 欧盟《一般数据保护条例》的主要内容包括（）。 ? A.全面加强个人数据权利 ? B.明确相关主体的安全保护责任 ? C.完善数据资源的监管机制 我的答案： ABC 判断题（共6题，每题 10分） 1 . 大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素。对错 我的答案：对 2 . 金融云快速落地奠定了大数据应用基础。
对错 我的答案：对 3 . 大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合。 对错 我的答案：对 4 . 互联网基础设施升级和技术进步使欧盟个人数据保护面临新情况。 对错 我的答案：对 5 . 金融数据的安全问题并不重要。 对错 我的答案：错 6 . 大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式，对数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，开展相关资金融通工作。 对错 我的答案：对
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端(含数据录入及数据导入)。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段 通过建设大数据服务平台： 为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性(以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策)。 为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。 1.3 建设内容 基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强
大数据的作用及影响
大数据的作用及影响 张晓蕾：传统商业银行也有广泛使用大数据技术，但对技术的依赖程度是一个值得研究的课题。 举个简单的例子，渣打银行的程序性借贷（其中也包括个人借贷）是通过搜集大数据，并设定参数，这是一个自动撮合的过程。整个借贷流程非常快速，以新加坡为例，两个小时就可以完成审批。产品本身非常好，快速、高效，且成本低廉。但是其发展速度受到一定限制。经过多年的摸索，我们发现，这个业务的增长速度与其坏账增长并不呈现为线性关系，在飞速增长达到临界点后，其坏账明显增加。当然这与地域有一定关系。 商业银行为什么需要不断调整自身使用的模型？因为这些模型本身就是风险的来源，调整模型意味着对风险的控制，这也是新的第三方机构需要累积的经验。比如证券界流行的量化策略，实际上是应用历史数据和概率进行投资策略的模型。根据这个理论制定策略，我们却发现黑天鹅事件导致了机构的倒闭，这就是系统之外的突发性风险。 传统商业银行不能忽视大数据时代的到来，这意味着成本的大幅度下降。如果我们不能面对这样的转变，未来我们可能在很多领域都要让位于在大数据方面有很大优势的新进者。 从另外一个角度来讲，新进者在提供金融服务时，必须要考量传统金融行业行之有效的风控。为什么银行要花这么高的成本去做风控及信贷审批，特别是中型以上的金融机构，基本还是以人为考量标准，如果不能面对面看到贷款方，很难做出重大决策。 武剑：银行对互联网金融的关注始于余额宝，他们一开始并没有正视这个问题，对余额宝的影响估计不足。现在大家都在逐渐适应的过程中，目前尚存在监管的盲区，有一定套利的空间，但它不会是长期问题。 我们更关注的是互联网金融的深层次影响，由于近年来移动互联网的飞速发展，导致数据量激增，形成大数据现象。IBM的研究显示，近两年全球产生的数据量，相当于整个人类有记录以来数据量的90%以上，而且还在以几何倍数的速度上升。并且这些大数据不光是海量，而且主要是非结构化的。以前银行处理的数据都是结构化的，比较规范、标准，这方面的经验比较多。而现在各种渠道获得的数据，有音频、图像、视频等各种各样形式，我们不知道应该如何应对。 另外，大数据还有一个特点是实时在线。传统数据的生产、存储以及调用是分割的，很多数据在采集之前就已经经过了人脑有意识处理，如市场调查产生的数据，而大数据的产生和捕获都是在人们无意识地正常生产经营活动中进行，做到了反映真实，并一直在线，再借助以云计算为代表的新型处理方法，就能将在线的大数据实时进行分析，并将分析结果随时调用。从战略层面而言，将来银行的业务都会搬到线上，所有金融机构的竞争将在信息平台上展开，从这个角度来讲，简单概括成一句话就是“数据为王”。将来谁掌握大数据资源，谁就掌握了风险定价的主动权，也就可以获得准确、高额的风险收益，最终获得竞争优势。 银行做风险评估模型的时候用的主要是结构化数据，往往是滞后的，比如财务报表是上一年度的，很多数据是静态的、局部的，而且是容易被粉饰和掺水的。采用这种数据做前瞻性预测效果可想而知。 从目前情况看，五大行的内部评级模型都已经通过了银监会最近的验证，但是这些数据和模型准确性还是令人疑虑。现在的数据库是过去5-7年的，是在经济繁荣时期积累下来的，没有经过一个完整的经济周期，将来一旦系统性风险爆发，再回头看这些数据很可能低估了潜在的风险。 应用大数据思维，银行可以根据纳税记录、刷卡记录、存货变动等动态数据进行信用观察，只要观测流量达到标准，就可以发放贷款，采用这种评估方式发放的贷款违约率很低，这就
大数据的作用是什么
大数据的作用是什么？ 关于大数据的学习，好多学生都喊大数据好难啊，都不知道大数据到底是做什么的，怎么学都学不会，今天小编针对大数据课程中的大数据的作用做一个简单总结，不懂的同学们看过来吧！ 大数据的作用： 第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。 第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。 对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。 更多大数据的专业技术问题，欢迎大家登陆千锋教育官方网站咨询专业老师。
大数据的概念、特征及其应用
马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料 标签： 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推
大数据交通意义和发展趋势
大数据的意义和发展趋势 一：大数据之于智能交通意义重大 智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。 大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。 第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助
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大数据的主要作用是什么？-北京锐智互动 大数据这个词相信大家已经很熟悉了，每天接触手机都会接触到，但是我们感觉不到，可是大数据究竟是什么东西呢？是用来做什么的？目前有哪些应用呢？ 大数据的概念？ 渗透在每一个行业和业务领域的数据。通过人们对这些海量数据的挖掘和运用，产生出一波新的生产率增长和消费者盈余浪潮。是麦肯锡公司最早提出的大数据的定义。 麦肯锡全球研究所后来给出的定义：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范围的数据集合，具有海量的数据规模，快速的数据流转，多样的数据类型和价值密度低四大特征。 研究机构Gartner给出了的定义是这样的：“大数据”是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来适应海量，高增长率和多样化的信息资产。 百度百科给出的定义是：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉，管理和处理的数据集合，所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到摘取，管理，处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯，可以简单理解为：“大数据”是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取，管理和处理，简单的说就是超级存储，海量数据上传到云平台，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。 大数据基本要具备以下三点： 1.有海量数据 2.有对海量数据进行挖掘的需求 3.有对海量数据进行挖掘的技术和工具（如hadoop ，spark） 大数据是一个抽象的概念，度当前无论是企业还是政府，高校等单位面临的数据无法存储，无法计算的状态，大数据，在于海量，单击无法快速处理，需要通过垂直扩展，水平扩展即大数据的大内存高效能和大磁盘大集群等进行处理。 大数据可以做什么？ 大数据里面的内容，分为3种类型： 1.结构化的数据：既有固定格式和有限长度的数据。 2.非结构化的数据：现在非结构化的数据越来越多，就是不定长，无固定格式的数据，如：视频，语音，网页，等。 3.半结构化数据：是一些XML或者HTML的格式的数据。 获取大数据后，用这些数据做：数据采集，数据存储，数据清洗，数据分析，数据可视化。 大数据的核心作用是数据价值化，简单的说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据主要做主的事情， 说简单点。大数据可以做的是。记录一切，描述一切，预测一切，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。 大数据的主要应用场景？ 大数据的应用对象可以简单的分给人类提供辅助服务，以及智能体提供决策服务。大数据包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业，产业的深度融合，具体场景包括：互联网行业，政府行业，金融行业，传统企业中的地产，医疗，能源，制造，典型行业等等，
服务器对大数据的作用和影响
服务器对大数据的作用和影响 方法/ 步骤 1.大数据引发三重挑战 具体到企业而言，其面临的最直接的挑战就是企业的基础架构是否适应大数据管理和分析的需要，尤其是一旦要从大数据中查找或者分析出有价值的信息，那大数据的处理效率就成为了关键。而即使是传统的结构化数据，其对处理速度的要求也越来越高。以银行业为例，伴随着银行网点、ATM机的多点布局，再加上越来越多的新兴业务转移到互联网上，使得银行不得不面对无时无刻无处不在的数据处理响应需求。 影响数据处理速度的因素很多，归结起来主要有计算、存储和网络三大方面的因素。计算依靠服务器来实现，其CPU勺主频、内存的容量和I/O 带宽，都会影响到运算速度。尤其是服务器整体表现出来的性能，将会是影响大数据处理的关键因素。此外，有些企业喜欢采用x86 集群或者分布式计算来对大数据进行处理，但是各个计算节点间的调用和处理器使用效率，亦成为影响数据处理快慢的因素。 2.大型数据库开启效率之旅 这些数据库通常包含与其它数据库相重复的数据。一个数据库一般不会将另一个数据库作为数据源。这样就会消耗额外的磁盘存储，增加重复数据迁移所需要的网络带宽，也会因从多个数据存储获取相同数据的需要而额外增加服务器CPL处理的负荷。 同时，假如企业拥有多个数据库的话，那么他们通常会将它们部署在不同的平台上，针对不同的硬件平台采用不同的维护方法。这样需要维护不同品牌和模型的服务器数量越多，成本就越高。如果是关键任务服务器，那么提供冗余性的硬件就会重复，这也会增加额外的成本。 此外，企业还不得不面对运营效率低下的问题。假如在多个服务器上运行多个数据库系统，那么有一些运营成本需要考虑，包括培训多个系统的人员、监控多个系统、修复多个平台的问问通故障、修补和更新
大数据及其在各领域的应用
大数据及其在各领域的应用 引言： 随着互联网的飞速发展，特别是近年来社交网络、物联网和云计算的飞速发展和大量应用，人们所接触和关注的数据量出现爆炸式增长，使得数据的极大丰富和复杂成为当今社会的重要特征。对大数据分析和处理的技术也随之建立完善并丰富起来。主要介绍大数据的概念和特点，分析了实现大数据处理的关键技术和大数据的应用领域，列举了几种大数据在现实生活中的典型应用。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC的监测统计，即使在遭遇金融危机的2009年，全球信息量也比2008年增长了62%，达到80万PB（1PB等于10GB），到2011年全球数据总量已经达到1.8ZB（1ZB等于1万亿GB），并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020年全球数据量总量将达到40ZB，10年间增长20倍以上，到2020年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总
量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与 大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大 数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一 些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛 关注。虽然大数据日益升温，但与大多数信息学领 域的问题一样，大数据的基本概念及特点，大数据要解决 核心问题，目前尚无统一的认识，大数据的获取、存储、处理、分析等诸多方面仍存在一定的争议，大数据概念有 过度炒作的嫌疑。欧洲的一些企业甚至认为大数据就是海 量数据存储，仅将大数据视作是可以获取更多信息的平台。本文分析当前流行的几种大数据的概念，讨论其异同，从大数据据有的典型特征角度描述大数据的概念和特点，从整体上分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核 心问题，在此基础上，最后讨论大数据可能要面临的多种 挑战。 大数据的概念和特点 大数据是个较为抽象的概念，正如信息学领域但是面对以视频、图片、文字等非结构化数据为主大多数新兴概念样，大数据至今尚无确切、统的定义。来自维基百科的定义为：大
大数据有哪些重要的作用
随着现代化技术的发展，商业发展中遇到的大数据越来越多。但很多人对大数据的概念及其运转的过程还不是太了解，下面我们就为大家简单的介绍一下大数据。 一、大数据的概念 大数据研究的对象也是数据，但是这些数据无法被一般的数据库处理，或是由于其数据量太大，也或许是它的运转模式及运转速度太快，因此无法被处理。因此，为了真正的了解大数据的价值及内在，我们必须选择一种方式来实现对它的处理。由于大数据之中存在着很多具有隐藏价值的信息，因此在提取过程中，需要花费更多的时间与成本。就目前商业技术的发展而言，由于具有很多的各种各样的资源，因此才使得大数据的处理变得方便与快捷，这些云资源包括硬件、云构件及开源软件等。无论你从事的那种行业，只要你要进行大数据的处理，就可以以较低的价格成本获得云服务。 二、大数据的作用 对于一般的企业而言，大数据的作用主要表现在两个方面，分别是数据的分析使用与进行二次开发项目。通过对禧金信息大数据进行分析，不仅能把隐藏的数据挖掘出来，还能通过这些隐藏的讯息，通过实体的销售，提升自己的客户源。至于对数据进行二次开发，在网络服务项目中被运用的比较多，通过将这些信息进行总结与分析，从而制定出符合客户需要的个性化方案，并营造出一种全新的广告营销方式，在这里，你需要明白的是，通过大数据的分析，将产品与服务进行结合起来的并不是偶然事件，实现这种的往往是数据时代的领导者。 综上所述，大数据的运用，不仅标志着时代的进步，同时还激励着人们进行更深领域的探究。此外，针对大数据的研究，除了上述内容外，还需要了解大数据的三个特征，分别是规模大、运转速度快及数据多样性。通过对这三个方面的研究，不仅可以更容易的观察到数据的本质吗，有利于软件处理平台的有效运转。
浅谈大数据在人力资源管理中应用
浅谈大数据在人力资源管理中应用 浅谈大数据在人力资源管理中的应用目前，很多领域中都开始使用大数据，其具有抓取能力强、刷新及时并且数据源充足等特点。大数据在人力资源管理中有着很大的作用，其能够将人力资源管理的各项内容进行量化，然后使其更加准确和高效。人力资源管理者要掌握大数据的相关知识，并且加强其在人力资源管理中的应用。 一、大数据概述及其对人力资源管理的作用1、大数据概述大数据主要是针对一些数据类型多、数据量大并且传统的数据处理工具无法处理的数据集，其能够处理海量的数据并且处理速度较快。目前大数据已经渗透到人们生产生活中的各行各业，成为企业决策的重要依据。这就表明了社会已经开始朝着以数据作为生产力，并且以消费者为导向的数据消费方向发展。大数据还会通过云计算对这些数据进行专业化的处理，并且通过分布式的数据库对数据进行储存。 2、大数据对人力资源管理的作用目前，大数据在人力资源管理中发挥着重要的作用。大数据的使用能够减少传统的教条主义对人力资源的影响，使得人力资源管理更加准确、客观以及科学。大数据能够为人力资源管理提供量化信息，这样人力资源管理进行预测和决策的时候都有重要的理论依据。人力资源管理中的大数据主要是交互式的数据，这样能够将人力资源工作中的各项业务进行规范，并且进行深层次的优化。 大数据在人力资源管理应用的基础是标准化。人力资源管理中可以利用大数据进行挖掘和分析人力资源信息，使得人力资源管理工作更加客观和准确。通过对人力资源信息的挖掘能够获得一些人力资本生产率的指标，比如业绩提升率、出勤率、主动流失率以及人均销售额等情况，人力资源管理者可以根据这些指标进行分析和决策。而这些指标的获取需要通过标准化的数据，比如员工的销售数据、生产数据、人员变动信息、考勤记录以及人员信息等情况。可以说，标准化是大数据应用的基础。如果没有标准化，那么进行人力资源管理的时候就不能发挥出大数据的优势。 二、大数据在人力资源管理中的应用1、大数据在人员招聘中的应用企业要想获得人力资源，首先需要进行人员招聘。人员招聘是企业能够获得重要人才的途径，也是企业人才结构的重要保证。传统方式的人力招聘，主要是求职者向人力资源管理者提供简历，被动地了解求职者的教育水平、兴趣爱好以及工作经济等情况。人力资源管理者对员工的录取主要是通过自身的经验来进行分析和判断。这样使得人力资源管理者对求职者的的了解程度有效，并且会受到求职者主观偏好以及自身素质的影响。但是大数据对人力资源管理的作用比较大。首先，人力资源管理者可以通过大数据信息库来了解求职者更多的信息，比如通过社交网站等来进行获取，这样能够充分地了解求职者的性格、行为特点以及爱好等方面的信息，使得企业能够找到更适合的人才。同时，人力资源管理者还可以对应聘者进行大数据分析，判断其与岗位的匹配程度，这样使得人员招聘更加客观和精确，达到艺术与科学的互相结合。 人力资源管理者可以通过一个能够量化并且系统的模型来包含到岗位的所有要求，然后根据求职者的网络信息以及简历，将其与岗位的要求相匹配，这样能够找到企业需要的人才。这样做，使得人员招聘的质量以及效率都有所提高。目前，很多企业对大数据的使用都十分重视。 当大众还不了解大数据的时候，作为互联网巨头的谷歌公司就开始在人力资
大数据的价值与作用(全文)
大数据的价值与作用（全文） 胡经国 本文作者的话： 本全文由已在百度文库发表的本文6篇连载文档汇集而成。特此说明。 一、大数据的若干具体价值 相关文献对大数据的若干具体价值进行了论述。现将其介绍于下，供读者参考。本文对原文献在篇章结构和文字上作了一些修改，并添加了一些小标题，特此说明。 １、帮助企业挖掘市场机会和细分市场 大数据分析能够帮助企业分析大量数据，进而挖掘市场机会和细分市场。然后，对每个群体量体裁衣般地采取独特的行动。要获得好的产品概念和创意，关键在于如何搜集与消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来可能会消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题。如果你了解了消费者的密码，那么就会知道潜藏在其背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品以及理解销售季节性等问题的最好方法。 在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是：从如何找到对企业产品需求的人，到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成与这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时满足他们的需求。同时，在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。 通过大数据高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据，进而挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新能力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营风险。 企业利用用户在互联网上的访问行为偏好，能够为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务，满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革，将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如，一家航空公司对从未乘坐过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘坐过飞机的人，又可以细分为害怕乘坐飞机的人、对乘坐飞机持无所谓态度的人以及对乘坐飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在
大数据在日常生活中的应用及其影响
大数据在日常生活中的应用及其影响 2013508094 庞阳阳 摘要：数据的概念虽已经有被炒作过度的嫌疑，但是毋庸置疑的一点是，国内国外的数据量正以一个惊人速度增长，世界正在高速数字化。而且继云计算、物联网之后，大数据在人们毫无察觉的情况下已经悄悄住进了人们的生活，大数据的应用给人们的生活带来了便利，改善了人们的生活质量，与此同时，大数据也存在着海量管理、信息安全等方面的问题。下面介绍一些已经改变我们日常生活中大数据应用。 关键词：大数据；日常生活；应用；影响 大约从2009年开始,“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样，但是大数据到底是什么呢？作为一个普通人，并不是展业的IT人才，怎样了解大数据？大数据和云计算是不是一样的，它们两个有区别吗？这样那样的疑问很多，可是又听说大数据在生活中的应用很多，随处可见，就连我们的吃喝住行都有它的影子。那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢？大数据给我们的生活带来了哪些影响？下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。 1.大数据的概念及解释 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是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。 首先大数据要大，大体现在数据的“海量”上，这个“海量”不仅仅指的是数据的多，还有数据的多种多样，复杂程度等。并不是像我们平常所说的大量数据这么简单。大数据的特点可归纳为4个“V”——Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)。第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多,数据来源于各种各样的渠道。第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。 2大数据和云计算的关系和区别 从技术上看，大数据与的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。哪里有大数据那里必然有云计算的出现。这是因为大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用。大数据的特色在于对海量数据进行分布式，云计算的特色是、和、，这刚刚好是云计算可以满足的。 从时间上讲，随着的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量和，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。一句话说，大数据就在那里，需要用云计算这样的技术才可以变为有用的东西。如果没有云计算来解决这些大数据可能就永远只是数据了，会失去它存在的意义。
大数据对于工程项目管理的作用
大数据对于工程项目管理的作用 大数据技术经过多年的发展，其应用已经涉及到各个行业领域，逐步成为企业的核心竞争力和资源。大数据技术辅以互联网应用使数据驱动业务的模式得到广泛的认同，同时也颠覆了传统的工程项目管理模式和方法，大量的信息数据是工程项目的基础，从技术管理方面看，海量信息数据的管理已经成为目前工程项目管理的难以突破的瓶颈。基于项目的系统性、动态性和独特性，大数据技术为工程项目管理带来了新的发展方向，可能大幅提升项目管理各环节的信息处理效率，为项目决策提供有效的信息参考，最终实现项目目标的实现和效益的增值。 大数据是具有体量大、结构多样、时效强等特征的数据，处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等技术，其应用强调以新的理念应用于辅助决策，更强调在线闭环的流程优化。工程项目管理是一种以工程项目为对象的系统管理方法，通过对工程项目的全过程动态管理来满足项目要求。通过管理人员的努力，运用系统工程的观点、理论和方法对项目生命周期内的所有工作及资源使用进行决策、计划、组织、协调、控制和总结评价，以达到保证工程质量、加快工程进度、提高投资效益的目的，其主要任务是进行项目质量目标、投资目标和进度目标的分析论证，并进行范围控制、进度控制、成本控制。大数据背景下的项目管理就是根据不同的应用场景设计不同的数据处理
方法，从而将工程项目的海量数据分类并分析，用以辅助管理人员对项目生命周期内的工作和资源进行管理，直至最终完成项目。 在经济和科技高速发展的今天，先进的科技管理已经成为获得行业竞争优势的手段之一，工程项目管理也不例外。科技管理是以计算机技术为依托，以海量的信息作为管理对象，为信息的管理提供平台，以实现流程化、信息化和自动化的科技管理活动。基于以上概念，工程项目管理也呈现出数据多元化、动态化和信息化管理的趋势。一方面，工程行业是数据量最大、项目规模最大的行业，参与主体多，覆盖地域范围广、耗费时间长，影响因素多等特点决定了工程项目的信息具有多元性并体现在各个环节中。另一方面，工程项目大多采用预测型周期管理模式，周期较长，信息在动态的时间流中持续分布。因此工程项目信息化管理趋势不可避免。 大数据技术借助先进的技术手段来提高数据管理效率，可以为工程项目的效率管理、质量管理、风险管理等创造捷径，有助于管理效率提升。另外也可以找出工程行业庞杂的数据中隐藏着的对项目甚至企业发展带来隐患的各种风险。大数据管理中，数据仓库不仅能及时收集数据，还能对数据进行初步处理，形成相互关联的数据集，为数据使用者提供平台，并减少信息沟通中噪声带来的风险。 现阶段，工程项目管理工作主要是对管理信息化的分析，随着信
大数据的作用及应用 100分答案
大数据的作用及应用 100分答案 单选题（共1题，每题10分） 1 . 大数据商业化运用中的主要问题不包括（）。 ? A.用户个体权利被严重忽略 ? B.数据的安全问题越来越受到重视 ? C.数据违法收集、交易现象突出 ? D.个人隐私面临严峻挑战 我的答案： B 多选题（共3题，每题 10分） 1 . 金融大数据的应用价值包括（）。 ? A.提升决策效率 ? B.强化数据资产管理能力 ? C.实现精准营销服务 ? D.增强风控管理能力 我的答案： ABCD 2 . 欧盟《一般数据保护条例》的主要内容包括（）。 ? A.全面加强个人数据权利 ? B.明确相关主体的安全保护责任 ? C.完善数据资源的监管机制 我的答案： ABC 3 . 大数据金融的主要作用包括（）。 ? A.降低融资门槛和融资成本 ? B.加速资金周转 ? C.泄露个人隐私 ? D.提高资金使用效率 我的答案： ABD 判断题（共6题，每题 10分） 1 . 大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素。对错 我的答案：对 2 . 金融云快速落地奠定了大数据应用基础。 对错 我的答案：对
3 . 互联网基础设施升级和技术进步使欧盟个人数据保护面临新情况。 对错 我的答案：对 4 . 大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合。 对错 我的答案：对 5 . 大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式，对数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，开展相关资金融通工作。 对错 我的答案：对 6 . 金融数据的安全问题并不重要。 对错 我的答案：错
大数据的概念、特征及其应用
大数据的概念、特征及 其应用 集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 标签：分类： 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据;非结构化信息;解决核心问题;未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的
快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009年，全球信息量也比2008年增长了62%，达到80万PB ( 1PB等于10亿GB)，到2011年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB等于1万亿GB，)，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20倍以上，到2020年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012年3月22日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative)”［2］，欲大力推动大数据相关的收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据技术研究，以提高美国的科研、教育与国家安全能力。这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署，美国政府认为大数据是未来信息时代
大数据的研究及其应用
大数据的研究及其应用 摘要：随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。本文介绍大数据的产生背景、概念与特点，分析大数据要解决的核心问题，介绍它在电信行业的应用，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 关键词：大数据；非结构化信息；特点；核心问题；应用；未来挑战1、大数据概述 1.1大数据产生背景 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。根据国际数据公司IDC 的监测统计，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10 亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20倍以上，到2020年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据
已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。 1.2大数据的概念和特征 大数据是一个较为抽象的概念，正如信息学领域大多数新兴概念，大数据至今尚无确切、统一的定义。在维基百科中关于大数据的定义为: 大数据是指利用常用软件工具来获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。笔者认为，这并不是一个精确的定义，因为无法确定常用软件工具的范围，可容忍时间也是个概略的描述。IDC在对大数据作出的定义为: 大数据一般会涉及2 种或2 种以上数据形式。它要收集超过100TB 的数据，并且是高速、实时数据流; 或者是从小数据开始，但数据每年会增长60%以上。这个定义给出了量化标准，但只强调数据量大，种类多，增长快等数据本身的特征。研究机构Gartner 给出了这样的定义:大数据是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。这也是一个描述性的定义，在对数据描述的基础上加入了处理此类数据的一些特征，用这些特征来描述大数据。 当前，较为统一的认识是大数据有四个基本特征: 数据规模大(Volume)，数据种类多(Variety)，数据要求处理速度快(Velocity)，
大数据的作用
大数据的作用 黄冈科技职业学院下面的移动应用开发专业开设了大数据与可视化这门学科，今天带大家了解一下大数据的作用。 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 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。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面： （1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销； （2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型； （3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。 不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞
斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。 在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。 （2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。 （3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。 （4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。 （5）从大量客户中快速识别出金牌客户。 （6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。