大数据的意义

在处于一个大数据时代，大数据无疑是近期最时髦的词汇了。不管是云计算、社交网络，还是物联网、移动互联网和智慧城市，都要与大数据扯上关系。大数据已经成为有特别含义的专用词汇，不在单指数据体量大。

随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及，21世纪人类将飞速进入大数据时代。大数据开启了一次重大的时代转型大数据正在改变我们的生活，工作甚至是我们的思维；越来越多的行业对大数据应用持比较乐观的态度，越来越多的用户在初步尝试或者在考虑怎么样使用类似大数据解决方案，来提升自己的业务水平，这仅仅是一个开始，大数据对于我们的生活，以及与世界交流方式都提出了挑战，随着数据化的逐步推进，大数据将成为成本领先，差异化，集中化三大传统企业竞争战略之后，企业可以选择的第四种战略；最惊人的是，社会需要放弃他对因果关系的渴求，而只关注相关关系，就是只知其然，不用知其所以然，这就推翻了自古以来的惯例，使我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战，改变了我们决策的分析过程，对传统决策产生了极其重大的影响。

大数据对企业的影响和意义到底体现在：1，帮助企业了解客户。2，帮助企业锁定资源。3，帮助企业规划生产。4，帮助企业开展服务。

大数据平台的出现将引发数据中心的大规模分化，基础设施专家必须应对层出不穷的新挑战。例如，数据中心需要管理大规模的大数据平台，即基础设施中新增的数百个或数千个集群服务器。他们还要管理不同节点的服务配置与协调，并实现大数据管理套件与传统管理套件的集成。

简单的说，大数据就是将海量碎片化的信息数据能够及时地进行筛选、分析，并最终归纳、整理出企业需要的资讯。禧经信息企业管理者通过大数据的分析，能够快速地发现消费者的需求变化和市场发展趋势，从而帮助企业及时做出正确的决策，从而使企业在市场上拥有更强的竞争力和不断创新的能力。对于拥有巨大价值和能量的大数据，企业如何面对信息时代的冲击和进行管理转型成为必须做出的选择。

大数据的优势：可以为企业带来显著且明确的收益，但大数据也将同时增加数据中心面临的挑战。IT基础设施团队必须妥善处理大数据的三个特性，即数量（数据量持续激增）、类型（数据类型不断丰富）和速率（数据流转速率需要大幅提升）。

大数据时代的三大发展趋势和投资方向

大数据时代的三大发展趋势和投资方向 (2012-03-27 14:01:49) 赵国栋应约写一篇介绍大数据的文章，发表在某公司的内刊上。阅读对象多为非IT行业的咨询顾问和投资人。因此，必须做到深入浅出，言之有物。IT本身枯燥，大数据这个概念又过于时髦，业界亦是众说纷纭。不用技术词汇说明白这件事情，还是蛮有挑战的，因此写成博文，先请方家、网友们批驳。 1993年《纽约客》刊登了一副漫画：标题是：“互联网上，没有人知道你是一条狗”。据说作者彼得·施泰纳因为此漫画的重印而赚取了超过5万美元。彼时关注互联网社会学的一些专家，甚至担忧“计算机异性扮装”而引发的社会问题。譬如同性恋和恋童癖，可能会借助互联网而大行其道。 20年后互联网发生的巨大的变化，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域。我们在享受便利的同时，也无偿贡献了自己的“行踪”。现在互联网不但知道对面是一只狗，还知道这只狗喜欢什么食物、几点出去遛弯，几点回窝睡觉。我们不得不接受这个现实，每个人在互联网进入到大数据时代，都将是透明性存在。在物理世界中，许多行为是“人似秋鸿有来信，事如春梦了无痕”。但在互联网上却是“处处行迹处处痕”。任何行为，皆有前兆。要买商品，必先浏览，对比，询价；要搞活动，必先征集、讨论、策划；互联网上恰恰保留了大量的前兆性的数据，通过对这些数据的收集和分析，互联网企业具备了预判物理世界中，人类未来行为的能力。收集分析海量的各种类型的数据，并快速获取影响未来的信息的能力，这就是大数据技术的魅力。事实上大数据的来源非常广泛，天上的卫星、地上汽车、埋在土壤里面的各类传感器，无时无刻不在生成大量的数据。这些数据如果综合利用，产生的社会价值和经济价值将是难以估量的。第一篇报告——《大数据时代即将到来》，之所以用时代这个词作为标题，是因为大数据是历史上首个可以预测人类短期行为的技术。未来的不确定性，是人类产生恐惧的根源之

数据分析有什么作用

数据分析有什么作用？很多人会问数据分析是干什么？有什么作用呢？下面就来看看西线学院是怎么看待数据分析的作用。数据分析的作用单纯的谈数据分析的作用其实意义并不大，所以在谈论作用之前我们首先的考虑是受众对象，比如对个人而言，因为身体传感设备，让我们的日常锻炼、身体素质等各项指标都得以数据化，最终完成个人身体和生活习性的自我量化，进而改进调节个人日常生活规律，让我们更好的生活。而对于企业而言，数据分析的作用则主要体现在三大领域：一是对业务的改进优化；二是帮助业务发现机会；三是创造新的商业价值。改进优化业务方面，通俗的说就是让业务变得更好。让业务变得更好对企业而言主要体现在两大方面：一是对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。二是体现在对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。例如我们企业日常运营中的广告投放以及内部广告资源分配优化等就属于此范畴，一方面利用精准化广告投放，提高广告投放效率，另一方面根据广告引流客户量的大小做好企业资源分配，进而提高用户体验，提升用户留存率。帮助业务发现机会主要是利用数据查找发现人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。创造新的商业价值模式方面，主要是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为金钱模式或离金钱更近的过程。例如腾讯、阿里巴巴等企业就利用其拥有广泛用户数据的基础上，分别成立了腾讯征信、芝麻信用等新的业务关联企业，而这些征信企业进而衍生出相关“刷脸”业务，将其扩展到租车、租房等领域。此外，数据分析在企业运营过程中还发挥着“医生”般的作用，一方面提供对企业日常运营活动的体检服务，对业务运营过程中可能会出现的问题作预警，将问题处理在萌芽状态，防患于未来。例如企业业务扩充过程中的投资合并，对

大数据时代下的安全思考

大数据时代下的安全思考 2014-09-03 01:23:39来源: 北京商报(北京)有0人参与分享到根据互联网数据中心（IDC）相关数据显示，互联网上的数据每年将增长50%，每两年将翻一番，而目前全球互联网90%以上的数据是近几年才产生的。以大数据、智慧城市、移动互联网和云计算为重要特征的“大智移云”时代已经到来。大数据时代的互联网安全形势发生变化，信息安全上升到国家战略高度。棱镜门等事件背后凸显出大数据安全布防的重要性和紧迫性，企业需要加快自主技术创新才能摆脱外界控制，彻底实现信息安全和发展自由。大数据引擎成为企业服务创新发展的核心驱动力，正在影响企业安全市场格局生变。由于利用系统漏洞的网络攻击范围更广、危害更大，企业安全攻防强度和防御难度全面升级。对于企业来说，大数据变成了重要的生产力因素，在散发出不可估量的商业价值的同时也存在巨大安全隐患，因而要求企业决策从“业务驱动”转变为“数据驱动”。在整个数据生命周期里，企业需要遵守更严格的安全标准和保密规定，对数据存储与使用的安全性和隐私性要求越来越高。从今年以来发生的震惊业界的心脏出血漏洞、携程拖库等事件可以看出，黑客利用大数据分析向企业发起的攻击更为精准。而由于用户隐私和商业机密涉及的技术领域繁多、机理复杂，很难贯通法理与专业技术，界定出由于个人隐私和商业机密的传播而产生的损失，也很难界定侵权主体是出于个人目的还是企业行为。随着移动互联网的全面普及，社交网络成为黑客攻击和网络犯罪的新途径、云应用的进步加大了用户信息泄露的风险和事故处理难度、移动支付安全和移动终端漏洞成为安全新课题。大数据时代的企业安全正面临内部管理和外部攻击的新型挑战，可靠的数据存储、安全的挖掘分析、严格的运营监管是大数据时代企业安全的刚需。在此种背景下，传统的端级防护、单点布防安全解决方案能起到的作用甚微，任何一家企业都无法单独对抗大数据安全的全面挑战，安全产业链协同成为必然趋势。由于安全产业链过于复杂冗长，任何一个环节受到网络攻击都将给整个产业链带来不可估量的损失。利用大数据等现代技术提升企业安全实力，“开放是前提、法律是保障、技术是支撑”，信息安全需要在政府主管部门的统一协调管控之下，由产业链各个环节的企业开放安全数据和技

《“互联网+”与大数据时代的机遇与挑战》在线考试

《“互联网+”与大数据时代的机遇与挑战》在线考试时间限制:90分钟离考试结束还剩 1小时 29分 11秒 (到时间后将自动交卷) 一、单项选择题(共20小题，每小题2分) 1.1969年，美国国防部高级研究计划署建成世界上第一个实际运营的封包交换网络（），标志计算机网络的产生。 A. 阿帕网 B. 万维网 C. NSFNET D. Internet 2.截止2013年底，我国互联网的普及率达到（） A. 23% B. 32% C. 39% D. 47% 3.本讲提到，“工业 4.0”是指利用物联信息系统，将生产中的供应、制造、销售信息（），最后达到快速、有效、 A. 立体化 B. 数据化 C. 表面化 D. 方便化 4.（）是一种新兴的大众创新创业模式，其中有一个非常火的名词叫做“创客”。 A. 众筹 B. 众创

C. 众包 D. 众集 5.下列不属于本文提到的大数据新概念陷阱的是（）。 A. 大数据会带来许多似是而非的“规律” B. 信息的增长赶不上噪声的增长 C. 数据越多可能思维越片面 D. 大数据发展不需要考虑经济性 6.根据本讲，信息化最主要的特征是（） A. 融合 B. 包容 C. 安全 D. 转型 7.国家发改委专门设定“大数据提升政府治理能力研究”重大课题的年份是（）。 A.2012 B.2013 C.2014 D.2015 8.根据本讲，国家战略传播是以（）作为主要内容的。 A. 正能量 B. 道义感召力 C. 价值观和意识形态 D. 国家的核心利益

9.要从制度上破解新技术、新业态的障碍，其中一个原则是要构建激励约束的机制，保证（）。 A. 信息动力 B. 物质动力 C. 技术动力 D. 原创动力 10.本讲认为，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前（）年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。 A.10 B.20 C.30 D.35 12.（）的社会联系和组织具有非自主性。 A. 信息时代 B. 机器及以前时代 C. 工业时代 D. 农业时代 13.分布式能源是上世纪（）年代从热电联产开始的。 A.60 B.70 C.80 D.90 14.新技术、新业态是经济结构优化、转型升级的（）。 A. 基础

大数据时代的利与弊

虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述： “因为预测的结果几乎不可辩驳，人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则，同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些，下面谈利。

聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气，以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的，我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情，基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了，因此激起了员工的反抗。（弊）通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意志的一种亵渎。（弊）过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，但现在可能是，要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。由于大数据的功劳，微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队，翻译质量就会好一点。当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候，他就不再需要书籍评论员了。

大数据时代下一城一报的发展趋势

大数据时代下一城一报的发展趋势 1、概念界定： 1.1“一城一报” “一城一报”现象最早出现在世界大战至第二次世界大战期间的美国，资本主义经济经济迅猛发展，报纸发行量亦不断持续上升。但在激烈的竞争下，报业发展下却出现了极度垄断的态势。日报的总数不断减少，为数众多的日报经过激烈的竞争兼并之后，以至于出现了许多城市只有一家日报，或有几家报纸但却同属一个老板。据悉，美国98%的城市只有一家报纸，“一城一报”现象也是报业经过多年自由竞争的结果。其实早在2008年，中国本土传统媒体行业也有类似的合并尝试。以互联网为代表的新媒体技术的冲击加大，再加上全球性的金融危机以及中国传媒业的体制困境等多重压力，中国传媒界开始了新一轮的重组，各家报业集团纷纷进行“报网融合”，出版集团则纷纷股改上市，个别传媒集团甚至兼并报纸和进军影视。但是，这一轮传媒集团重组的声势和效果并不明显。直到2013 年前后，随着新一轮文化体制改革的深化，包括非时政类报刊转企改制等一系列举措出台，新闻出版总署与广电总局合并，传媒产业新的合并重组拉开了帷幕。上海两大报业集团合并重组，可谓引领风气之先。新媒体乃至“自媒体”的崛起彻底改变了受众接受信息的途径与习惯，导致传统媒体受众大量流失。上海报业集团的成立带着浓厚的新媒体意味，不再类似以往的重组兼并，仅

仅局限在几家报纸媒体的融合或是仅停留在组织、经营的合并层面。此举也意味着中国报业真正迎来转型的拐点。 1.2大数据时代：大数据，顾名思义即数据规模庞大之意，至少需要满足规模性(volume)、多样性(variety)和高速性(velocity)三个特点。大数据时代，通信技术的发展造就了信息传播的数字化、社会化和移动化，因此产生了巨大的数据量，新浪微博每日发博量超过一亿条，百度则每日处理数十亿次搜索指令，淘宝网站交易次数超过千万，联通每日用户的上网记录信息流量高到为计算机信息技术用于计量存储容量和传输容量的一种计而太字节甚至拍字节将成为大数据时代数据处理的基本单位。如果数据能够提炼出规律，它就是知识；如果数据能够借助于各种各样的工具在分析的基础之上为我们提供正确的决策，它就是资源。”可见，身处大数据时代，突发事件舆论引导不应止于发布信息、引导舆论，还应重视对信息进行挖掘、处理、管理、运用，“基于特定社会需求，在特定的社会理论指导下，收集、整理和分析数据足迹以便进行社会解释、监控、预测与规划的过程因此，面对规模化、多样性、高速化的数据，思维转变是第一步。 “一种信息传播的新方式随之带来的社会变迁，绝不止于它所传递的内容，其更大意义在于它本身定义了某种信息的象征方式、传播速度、信息的来源、传播的数量以及信息存在的语境”

大数据时代的机遇与挑战论文3000字[精品文档]

大数据时代的机遇与挑战什么是大数据时代？ “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据时代是怎样产生的？物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展，数据正以前所未有的速度迅速增长和积累，数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来大数据时代的特点? 1.数据量大（Volume）第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。 2.类型繁多（Variety）第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 3.价值密度低（Value）第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。 4.速度快、时效高（Velocity）第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。大数据时代的机遇大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。对社会大数据进行历时性和实时性分析，加强社会风险控制，提高政府预测预警能力和应急响应能力。

大数据时代心得

《大数据时代》心得体会由咸阳市组织、厦门大学承办的为期一个星期的“三五”人才综合素质培训已经结束，这次培训让我感触颇深，受益匪浅。信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。针对这个话题，我从以下几个方便谈一下自己对于大数据的浅薄认识。一、大数据的概念信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，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”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。

数据分析能力对商业银行的重要性 (2)

数据分析能力对商业银行的重要性数据分析能力对商业银行的重要性时间:2013-03-07 16:37 在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数据一定是信息的基础，海量数据意味着海量机遇和风险，可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的数据分析和挖掘，从而促进管理并提升企业价值，是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞争，管理层迫切需要数据的决策支持，提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润？如何判断客户是否有发展潜力？在哪里开设新的分行？将数

据充分应用到经营管理决策的各个层面，这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来，管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”，在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化，涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务，会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇，银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平，也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支持。用数据促创新，赢先机。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质性，实施差异化战略。银行可以利用其掌握的数据资源，在客户挖掘、交叉营销、产品创新等方面大有作为，在零散的、无序的、历史的、当前的各种数据背后发现独特的业务规律，锁定特定客户群，根据不同市场需求和不同客户群制定相应的市场战略与产品服务方案，根据客户需求变化及时主动开展业务产品创新，在激烈的同业竞争中，通过充分利用数据取得

在大数据时代你需要这样思考

在大数据时代，你需要这样思考数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。维克托?迈尔?舍恩伯格和肯尼斯?库克耶在《大数据时代》中告诉我们大数据的4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity （真实）。相比小数据，大数据一定是复杂的。然而，复杂性对于我们来说，绝对是一个机会而不应是一个问题。面对大数据时代的扑面而来，如何拥抱大数据，从思考方式的转变开始。从“基于预设的结构化数据库”到“无需预设的非关系型数据库” 小数据时代，我们对于数据的存储与检索一直依赖于分类法和索引法，分类和索引是一种清晰获取数据的机制设计，这种机制是以预设场域为前提的。这种结构化数据库的预设场域能够卓越地展示数据的整齐排列与准确存储，毫无疑问，这与追求数据的精确性目标是完全一致的，在数据稀缺与问题清晰的年代，这种基于预设的结构化数据库能够有效的回答人们的问题，并且这种数据库在不同的时间能够提供一致的结果。面对大数据，由于数据的海量、混杂等特征会使预设的数据库系统崩溃。其实，数据的纷繁杂乱才真正呈现出世界的复杂性和不确定性特征，想要获得大数据的价值，承认混乱而不是对抗或避免混乱才是一种可行的路径。为此，伴随着大数据的涌现，出现了非关系型数据库，它不需要预先设定记录结构，而且允许

处理各种各样形形色色参差不齐的数据。因为包容了结构的多样性，这些无需预设的非关系型数据库设计能够处理和存储更多的数据，成为大数据时代的重要应对手段。如微软的数据库设计专家PatHelland所言：“我们再也不能假装活在一个齐整的世界里。” 从“随机样本”到“全量数据” 统计学家通过分析发现，采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大。这个发现对于小数据时代无疑是非常鼓舞人心的，随机采样获得了巨大的成功，并成为现代社会测量领域的核心思想。随机样本的基础是采样的绝对随机性，然而，如此严格意义的随机实现起来是非常困难的，一旦采样过程存在任何偏见，分析结果将相去甚远，况且随机样本带给我们的只能是事先预设问题的答案。这种缺乏延展性的结果，无疑会使我们错失更多的问题域。大数据时代，数据的收集问题不再成为我们的困扰，采集全量的数据成为现实。全量数据带给我们视角上的宏观与高远，这将使我们可以站在更高的层级全貌看待问题，看见曾经被淹没的数据价值，发现藏匿在整体中有趣的细节。因为拥有全部或几乎全部的数据，就能使我们获得从不同的角度更细致更全面的观察研究数据的可能性，从而使得大数据的分析过程成为惊喜的发现过程和问题域的拓展过程。

大数据时代读后感(全)

《大数据时代》读后感《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔〃舍恩伯格等所著，由胜杨燕和周涛翻译。这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。本书作者舍恩伯格在大数据领域是最受人尊敬的权威发言人之一。他二十多年来一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理方面的研究，从维也纳大学到哈佛大学，从新加坡国立大学到牛津大学，世界上最著名的互联网研究学府都留下了他的足迹。开阔的学术视野与系统的学术造诣，更让他不断为企业与商业应用提供强大的理论支持。他的咨询客户包括微软、惠普、IBM、亚马逊、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们，所以在《大数据时代》一书中，他将掌握的最前沿的大数据应用案例给予充分的分析，并对大数据的价值链与角色定位给予清晰的预见。文中作者清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样=全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事

数据化管理的意义和用途

数据化管理的意义和用途数据化管理的定义：运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析，并将分析结果运用到生产、销售等各个环节中去的一种管理方法。从这个定义来看数据化管理它是一门管理工具。那它的意义也就是为我们日常工作的方方面面提供服务的！只不过这种管理工具和一般的管理方法不一样，它是用数字说话，并且尽量做到绝对量化。大致来讲数据化管理有如下五方面的作用：一、量化管理管理的量化是一门非常大的学问，做好了它能够提升管理质量，公正而公平的评估人和事。对企业的管理者来说既做到了一碗水端平，又能够心甘情愿的付出（报酬）。当然如果量化的不好或不够专业，也可能流于形式或片面化。讲一个真实的事例，这是我在一家企业做数据化管理顾问时发生的：该公司有一家自营的专卖店，月均销售在100万左右，有20名销售人员。该店有一名员工Alice，每月销售额都排在前两位。当然Alice每月拿到的奖金也是最多的。于是公司上到区域总经理，下到销售主任都认为Alice非常有能力，是下一个店长的候选人。当然公司也朝着这个方向对Alice进行培养的。后来有一些变化，该店的店长离职。考虑到该店是一个年销售千万的大店，公司人事经理没有贸然让

Alice接手，而是从别的店铺调来了一个新的店长。可是这之后的两个月Alice的月销售额都大幅度的下滑，排名中等。出现这种现象，大家第一感觉是她在闹情绪，和新店长有矛盾。于是城市经理、人事经理轮番做Alice的思想工作，并且把她调离了这个店铺。Alice满怀信心的到新店铺上班去了，可是在新的店铺她的表现仍然不突出。为什么呢？人事经理不得要领！当我听到这个故事后，我让他们的销售经理拿来了该店铺一年的销售数据、工作记录（排班表）。确实，Alice在这一年中的销售数据非常突出（店长离职前）。那问题在哪呢？我在他们的排班表中发现了答案：每个月她的班次质量都是最好的！于是我做了一些加权处理（考虑了每天的销售权重和早中晚班的权重）发现她的月平均权重是20.1，而该店所有员工的平均权重是17.7，高出平均水平13.6%。也就是说在工作能力相同的情况下，Alice每月可以多销售13.6%。为什么她的班次权重会是最高的呢，事后了解到她和前任店长有亲属关系。由此可见，正确的量化方法是多么重要，否则会造成人为的不公平，影响工作效果。量化管理主要运用在：考核人，评估事。考核人也就是大家常说的KPI，其实KPI一定是要求量化的，并且要相关联，不能简单化。目前很多公司对销售人员的考核只有一个KPI指标--销售额。其实这是非常片面的，他会引导销售人员进入一

大数据时代数据安全问题思考

大数据时代数据安全问题思考隐私OR便利互联网上的“透明人” “中国人更加开放，对隐私问题没有那么敏感，很多情况下他们愿意用隐私交换便利性。”今年3月，一位知名互联网企业负责人在公开场合谈到个人信息保护的问题。然而，这一言论迅速击中了网民的痛点：在大数据时代，普通网民究竟还有没有隐私?我们如何保护个人信息? 日常生活中，人们也常常面临“选择”：是否同意获取个人信息。使用一个简单的应用程序，注册一个网络账号，都会让用户提供手机号码、身份证号、银行卡号等隐私信息。安装一个新的APP，使用前先要收到一连串的提醒：“允许发送通知”“允许访问位置”“允许获得手机通讯录”“允许启用电话、短信、相机”……尽管用户可以选择“同意”或者“不同意”，但用户一旦选择了“不同意”，很多APP便自动退出不再提供服务。甚至发在个人朋友圈中的照片，都有可能被他人恶意盗取。近日有媒体曝光称，大量来自朋友圈、QQ空间或者微博上的私人照片，正在被放在网上低价出售，甚至被非法用于商业广告或婚恋网站。对此，有网友感叹：“原来，我们一直在互联网上‘裸奔’!” 网上个人信息泄露还可能引发次生灾害，成为精准诈骗的帮凶。一些人把个人隐私信息当成赚钱的工具，通过售卖越权获取的用户信息获得巨额利润，并由此形成了黑色产业链。如何提高网络安全性，保护用户的个人信息，成为互联网时代人们的核心关切。北京大学互联网发展研究中心主任田丽认为，随着互联网技术的快速普及，传统问题向互联网延伸，线上向线下延伸，人类空间向虚拟空间延伸。人们在互联网上变成了“透明人”，个人的一举一动都被互联网“记录在案”，导致人们在网络空间越来越缺乏安全感。

大数据时代的机遇和挑战

大数据时代的机遇和挑战【】First of all ，the paper makes a simple analysis of the concept and characteristics of large data. Secondly ，it explores the opportunities and challenges that big data brings to all aspects of economic life. Finally ，it explores how to deal with opportunities and challenges ，and improve the development environment of big data. improve the environment for the development of big data ，so as to make a certain contribution to the economic development in the era of big data. 【Keywords】big data age ；quantitative economics ；application 1引言 “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。被称为“第三次浪潮的华彩乐章”。近几年来，大数据吸引了越来越多的关注，

人们随时都能感觉到生活在一个日益信息化的世界中。随着网络技术的发展，越来越多的人使用社交软件进行网上聊天，发布个人心情状态，对网络中的信息进行评论，这些都极大的丰富了我们的生活。同时，网上每天都会产生大量的数据，根据有关统计，每天网络中大约出现220 万TB 的新数据，而且这个速度还在不断增加伴随着大数据时代的到来，数据资源越来越庞大，数据处理速度越来越快，人们可以通过大数据技术实现各种构想。学者能够利用大数据这一有利条件进行更加科学且贴近现实的经济研究。银行能够通过大数据考查企业的诚信状况，并决定是否放贷。而计算机则可以在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，从而更好地学习模拟人类智能。随着科学技术的不断发展，未来大数据会发挥出更加强大的作用，而如何应对大数据时代的机遇与挑战，有效利用大数据资源，是各行各业应关注的焦点。 2大数据时代的特点大数据又可以称之为巨量资料，它的概念比较抽象，其定义是依靠互联网技术下的主流软件对一些规模较大、较复杂的资料进行处理、分析、管理，从而形成对经济发展更加有用的信息。大数据的主要特点就是信息量大、多样化、高速等。大数据的形成需要特殊专业的技术，例如互联网、数据挖掘电子网或者大规模并行处理数据库等软件，通过有效的掌握丰富的数据资源，并对这些数据进行专业化的处理，从而在经济社会的发展中实现盈利，把对大数据的处理加工有效的转变为信息资

大数据时代对市场营销的影响

大数据时代市场营销模式变革思考在数字时代，人们的生活方式和思考方式在发生一系列的变化，这种变化同样也使得人们的消费观念发生较大的转变。它赋予消费者更广阔的视野，同时也在提高着消费者的自主意识。这些影响足够消费者不再完全相信传统营销“轰炸式”的传播和灌输，他们更加倾向于受到质疑的品牌和产品，他们能够在基础上发表自己的观点，影响到其他的人群。在这种时代环境下，如果企业和厂商对他们的观点是漠视的态度，那么他们将会失去大量的关注人群，也使得传统的营销模式传播的影响力大打折扣。根据相关的调查研究，在我国有着超过一半的企业每天的数据生成量达到1T以上，有着一成企业的数据量每日达到10T以上，随着数本文由论文联盟收集整理字时代的不断成熟完善，这些数据还在大幅度的提高。由此可见，大数字时代已经成为时代的重点，在某些行业，数据就是业务，它已经成为企业与国家的战略资源。一、数据的意义数据对于现代的社会环境而言，已经成为一种新的经济资产，如同黄金等货币一样。数据已成为现如今主体的信息载体，它被运用到各个方面，像人工智能等技术，利用数据处理的自然语言和识别模式以及机器学习等技术，能够使得

计算机更加容易接受，同时数据也为互联网时代的数字营销打开了新的思路。 “大数据”的大字并不仅仅局限于容量，更重要的是在对海量信息数据处理、整合以及分析之后创造的价值。在IDC 和麦肯锡在对大数据的研究中指出，大数据至少能够在4个方面能够创造出巨大的商业价值：其一，对顾客用户的群体细分，它能够针对每个群体实现不同的行动；其二，运用大数据模拟实境，实现新的需求获取和提高回报率；；其三提高大数据在各个部门的共享程度，这样能够提高管理链条和产业链条的投入回报率；其四，实现商业模式以及产品和服务的创新。二、CMO转型在数据时代，人们已经认识到新的经济环境的波动、不确定以及日益复杂和结构变动大的特点。在国内，由于多种变革的力量作用下，中国经济环境变得日益复杂，同时技术的互联互通，使得环境的变化出现更加复杂。在今年，IBM组织了首次的全球首席营销官调查，这是一次最大规模的调研，其中有来自64个国家19个行业的1734名CMO接受长达一个小时的面谈，这次调研能够较好的帮助我们了解CMO在近些年所发生的角色变化，其中有着68名来自中国的高级市场主管。与其它的CMO一样，中国的CMO们同样在应对变革因素

大数据时代的大数据管理研究报告

大数据时代的大数据管理研究摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。关键词：大数据时代；大数据管理；策略信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术

提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展

浅谈大数据时代的机遇与挑战

湖南农业大学课程论文学院：信息科学技术学院班级：计算机1班姓名：XXX 学号：2015XXXX 课程论文题目：浅谈大数据时代的机遇与挑战课程名称：评阅成绩：评阅意见：成绩评定教师签名：日期：年月日

课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战学生：XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要：随着时代的发展，大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中，而大数据也与我们的生活关联越来越紧密，对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇，在大数据时代中脱颖而出，怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。关键词：大数据;机遇与挑战；大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis

一、绪论（一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”（二）大数据能做些什么？大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.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有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条

大数据的机会与挑战

大数据的机会与挑战我们活在大数据的世界，数据的数量与多样化的程度，每日都以前所未有的规模扑向人类。无论你是不是在相关产业工作，都不可能逃离被大数据「围攻」的现实。自哈佛大学电脑科学系毕业、Cambridge Semantics共同创办人Lee Feigenbaum撰写的〈Turnning Big Data into Smart Data〉一文，告诉我们横亘企业眼前的「大数据挑战」。让我们先来看看，大数据到底有多大？每天全球每一个人聚沙成塔，累积的新数据达到「艾位元组（exabytes）」（甚至达到「皆位元组（zettabytes）」，端赖统计的来源）。至今一半以上（有些报告甚至指出高达90%）的数据资料是在过去12个月产生的。人们创造数据的速度每一个月都以双倍速度成长。除了吓人以外，光有这些「大数据」，其实没有什么意义，唯有人类能够从中发掘价值，大数据才产生意义。所幸，已有很多应用实例，让大数据发出应有的光芒，也让我们看到各行各业有无穷尽的机会，等待数据科学家的探勘。

在「大数据」还没变成人人琅琅上口的流行词汇之前，小说改变而成的电影《魔球》描述美国大联盟运动家队点石成金在缺乏明星球员的状况下杀出血路的真实故事，早已让人津津乐道，而它正是数据分析的绝佳体现。医疗与制药产业纷纷投入大笔经费，研发「客制化」的个人医学，透过分析病人的特徵与基因组成，给予个别病人量身定做的诊断与疗法，实验室与临床都需要大量且多样化的数据整合。智能手机、运动手环甚至後来的智慧型手表，我们分分秒秒都在「量化自我」，健身的程度、摄取的营养、身心状况、行为趋向全部都被巨细靡遗的记录下来。大型银行与隶属政府的金融部门对资料长（chief data officer，CDO）与数据科学家需求若渴，他们要能全盘考量组织职能，针对数据的蒐集、分析与应用做出策略性的思维。

大数据时代,800字心得体会

篇一:《大数据时代书面记录与心得体会》大数据时代书面记录与心得体会 2015年5月12日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座。当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一

些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。未来十年，决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个"思想者"），就是国民幸福。一体现在民生上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在人与人关系上，做得是否比以前更有意义；二体现在生态上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在天与人关系上，做得是否比以前更有意义。总之，让我们从前10年的意义混沌时代，进入未来10年意义澄明时代。随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB0应用，如RSS、维基、博客等。大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。篇二:《大数据时代读后感》