大數據有哪些影響

① 大數據對企業的影響有哪些

大數據目前在商界頗為流行，不管是什麼行業，也不管公司規模大小，它已經深入到人們生活的各個角落。大數據一直以至少三種方式在影響著企業，而每個人都應該對此有個了解。
1、 它徹底改造了傳統產業
2、 它催生了一個全新的行業
3、 不管企業規模大小，都因為大數據而得到了完善和提高

② 談談大數據帶來的影響有哪些

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。這是網路的解釋。簡單點說，大數據就是字面上的意思，它所涵蓋的信息是海量的，它跟一般的數據不同，它帶來的信息是多維度的，就連常規的數據處理模式都無法處理它。
大數據的出現解決了傳統數據所不能解決的事情，很多行業已經逐漸的開始應用大數據技術來幫助制定高效的營銷策略。

③ 大數據有哪些重要的作用

我們正處在科技高速發展的時代，如今互聯網已經與我們的生活息息相關，我們每天在互聯網產生大量的數據，這些數據散落在網路中看似沒有怎麼作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來確實非常有價值的。

一、發展大數據技術可以提高生產力

大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可「回收利用」的信息流量，提高行業內的生產力。

二、發展大數據技術可以改善營銷決策

近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。

大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。

三、發展大數據技術的未來優勢

大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在採用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。

目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數據技術的產業，以現在大數據發展的速度來看，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元，很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊，然後通過運用產生更大的利益空間。

大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景，目前大數據技術發展雖然在初級階段，但是發展勢頭很猛，未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用，大數據技術未來發展形式一片大好!

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師，如果想系統的學習編程的可以來我這看看。

對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發

可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。

八、數據預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。成都加米穀大數據培訓機構，專注於大數據人才培養。

希望對您有所幫助！~

④ 大數據帶來的大影響

大數據帶來的大影響_數據分析師考試

如果把「數據化」視為信息社會的初級階段，則名不見經傳的英國科學家維克托·邁爾-舍恩伯格，用他別具洞見的天才新著《大數據時代》首次告訴我們：人類正在進入「數據顛覆傳統」的信息社會中級階段。

在此階段，信息無所不在無所不包，其無限膨脹的天文海量催生了「統計+分類-推理分析=決策」的計算機處理程序(有點像刷卡消費一步到位，節省了算賬找補等繁瑣環節)，悄然挑戰「去粗取精、去偽存真、由表及裡、由此及彼」的傳統認識論模式，冥冥之中潛移默化，對我們的生活、工作與思維，對人類「階級斗爭、生產斗爭、科學試驗」三大實踐活動產生著重大而深刻的影響。

大數據點燃

美國政府曾為定期公布消費物價指數CPI以監控通脹率，僱用了大量人員向全美90個城市的商店、辦公室進行電話、傳真拜訪，耗資2.5億美元搜集反饋8萬種商品價格的延時信息。然而麻省理工學院兩位經濟學家採取「大數據」方案，通過一個軟體在互聯網上每天搜集50萬種商品價格即時信息。2008年9月雷曼兄弟公司破產後，該軟體馬上發現了通脹轉為通縮的趨勢，而官方數據直到11月才發現。之後該軟體被暢銷到70多個國家。這一案例充分體現出「大數據」顛覆傳統的力量和變革思維的智慧。

「小數據」時代追求精準，竭力避免不精準信息誤導誤判。然而95%被傳統資料庫拒絕接受的非結構化(非標准)數據，在「大數據」時代的模糊化資料庫中發揮了重要的作用，因為數據越模糊越全面，才能有效避免誤導誤判。

從因果關繫到相關關系的思維變革，是「大數據」顛覆傳統認識論模式的關鍵。電腦畢竟不是人腦，電腦永遠搞不懂氣候與機票價格之間有什麼因果關系。公雞打鳴和天亮之間雖無因果關系，但古人通過公雞打鳴來預報天亮卻很少失敗。「如果數百萬條醫療記錄顯示橙汁和阿司匹林的特定組合對癌症治療有效果，那就用不著通過一次次實驗來探索其具體的葯理機制了」。「蘋果之父」喬布斯就主動試用過一些醫療記錄有效但未經臨床驗證的療法同癌症抗爭。你可以嘲笑喬布斯「不講科學」，但他卻因此多活了好幾年。

從根本上說，所謂「大數據挑戰傳統認識論」，其實是人類把復雜的認識過程「全部打包」給了電腦，而電腦懶得分析推理驗證，只通過統計分類對比，交出「最終答案」就OK了。大數據的精髓在於變「少而精」為「多而全」，變「因果」為「相關」。當實地調研開始被數據採集所替代，當嚴密的實驗開始被非線性邏輯所替代，當「唯一真理」開始被多項選擇所替代，「大數據」就用事實向人類宣告：「知其然不知其所以然」，既是電腦望塵人腦的劣勢，也是電腦超越人腦的優勢！

大數據滲透大世界

不要以為「大數據」只是科幻故事或政府與科學家的「專利」。環顧四周，「大數據」早已滲透我們生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的數據超市、數據易趣、數據交友、數據聯誼、數據作坊、數據課堂、數據IB等傳奇版本。從治安管理、交通運輸、醫療衛生、商業貿易、批發零售、公益救援直到政治、軍事、經濟、金融、社會、環境、文藝、體育。

UPS國際快運公司從2000年開始通過「大數據」檢測其遍布全美的6萬輛貨車車隊，統計出各損耗零部件的生命周期，改「備份攜帶」為提前更換，有效預防了半路拋錨造成的嚴重麻煩和巨大損失，每年節省數百萬美元。UPS還依靠「大數據」優化行車路線(例如盡量右轉彎，避免左轉彎)，2011年全公司車輛少跑4828萬公里，節省燃料300萬加侖，減少碳排放3萬公噸。

為紐約提供電力支持的愛迪生電力公司，針對每年多起電纜沙井蓋爆炸造成嚴重事故，採取「大數據」手段統計出106種預警先兆，預測2009年可能出事的沙井蓋並嚴加監控。結果位列前十分之一的高危井蓋中，預測准確率達44%。

美國里士滿市警察當局憑經驗認定槍擊事件往往導致犯罪高峰期，「大數據」證明這種高峰期往往出現在槍擊事件後2周左右。孟菲斯市2006年啟動「大數據」系統鎖定了更容易發生犯罪的地點和更容易抓捕罪犯的時間，使重大犯罪發生率下降26%。

沃爾瑪2004年依靠「大數據」發現了颶風前夕銷量增加的各類商品，進而每逢預報便及時設立颶風用品專區，並將手電筒、早餐零食蛋撻等擺放於專區附近，明顯增加了「順便購買」的銷量。

至於「大數據」的經濟價值，僅需略舉數例：2006年微軟以1.1億美元購買了埃齊奧尼的Farecast公司，2008年穀歌以7億美元購買了為Farecast提供數據的ITA Software公司。同年在冰島成立的DataMarket網站乾脆專靠搜集提供聯合國、世界銀行、歐盟統計局等權威機構的免費信息來獲利生存，包括倒賣各類研究機構公開發布的研究數據——只要找到買主，往往願出高價！

大數據創造大金融

金融領域當然是「大數據」的主戰場之一。程序化交易也許是現今最主要的「大數據」新式武器。美國股市每天成交量高達70億股，但其中三分之二的交易量並非由人操作，而是由建立在數學模型和演算法之上的計算機程序自動完成。日新月異的程序化交易只能運用海量數據來預測收益、降低風險。幾乎所有銀行、券商、保險、期貨、QFII和投資公司都開發了自己的程序化交易工具。誰的武器更先進？競爭到最後恐怕還是比誰搜集處理的數據更海量。

一家投資基金通過統計大商場周邊停車場及路口交通擁擠狀況，來預測商場經營及當地經濟狀況，進而預測相關股價走勢，最後居然拿數據統計資料換得了該商場的部分股權。

不少對沖基金通過搜集統計社交網站推特上的市場心情等信息來預測股市的表現。倫敦和加利福尼亞的兩家對沖基金，利用「大數據」形成119份表情圖和18864項獨立的指數，向許多客戶推銷股市每分鍾的「動態表情」：樂觀、憂郁、鎮靜、驚恐、呆滯、害怕、生氣、激憤等，以幫助和帶動投資決策。

在金融機構競相拉客理財的今天，如果能及時搜集處理海量的微博、微信、簡訊，自然也能從茫茫人海中及時發現怦然心動打算開戶的，或一氣之下打算「跳槽」的投資者。

當然，如果投資者都能通過「大數據」直接決策，將「刷卡消費」拓展成「刷卡投資」，那藏龍卧虎的分析師群體和爭雄斗妍的研究報告未來還有市場嗎？

大數據暗藏大隱患

像所有新生事物一樣，大數據也是一把雙刃劍。宏觀上看，「大數據」在各個不同的領域將人類虛擬分割為「數據化」與「被數據化」兩大陣營。持續發酵的「棱鏡門」事件披露了美國政府長期監控全世界的「最高機密」，但美國總統、國會和政府都認定這種監控「天經地義」，是「維護國家核心利益」。雖然社會早已建立起龐大的法律法規體系來保障個人信息安全，但在「大數據」時代，這些體系正蛻變為固若金湯但可以隨意繞過的「馬其諾防線」。

「大數據」導致個人信息被交易、個人隱私被外泄還不算，更大的危險在於「個人行為被預測」。正如作者預言——「這些能預測我們可能生病、拖欠還款甚至犯罪的演算法程序，會讓我們無法購買保險、無法貸款，甚至在犯罪實施前就預先被逮捕」——也許你認為這對全社會來說無疑是好事。可是如果預測系統不完善、軟硬體出差錯、數據搜集處理不當、臨時數據未經檢驗、黑客攻擊、有人惡意或善意開玩笑製造假信息……導致你、你的家庭、你的親朋好友、你的所在單位甚至你的祖國被冤枉被制裁，你還能無動於衷嗎？

微觀上看，即使是出於正當目的採集的「大數據」，仍可能在「擴展開發」過程中產生無法想像的副作用。例如谷歌的街景拍攝和GPS數據為衛星定位和自動駕駛儀提供了關鍵的支持，但同時因其有助於黑幫盜賊便捷挑選有利目標而引發了多國民眾的強烈抗議。當谷歌對圖像背景上的業主房屋、花園等目標進行模糊化處理後，反而引起盜賊更加註意。

無論你驚奇還是恐懼，歡迎還是躲避，關注還是漠視，理解還是拒絕，「大數據」都在加快步伐向我們走來。我們只有順勢而為，趨利避害，才不至於被這個充滿機遇和挑戰的新時代提前淘汰。

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⑤ 大數據給企業帶來哪些影響

大數據的興起促使傳統企業進行了信息化轉型，很多企業都會採用基於大數據技術的雲服務產品來代替之前的傳統營銷工具。CRM由於實施流程相對更容易見效快，而逐漸被企業所青睞和重視。CRM的理念重在逐漸幫助企業實現從"以產品為中心"轉向"以客戶為中心"的營銷戰略，幫助企業規范和優化業務流程，同時讓企業及時獲取外部銷售和市場信息，快速應對市場變化，從而帶動企業從日常運作多方面來改進和完善管理，節約運營成本，提高企業經濟效益。

企業實施CRM營銷戰略的關鍵主要包括了以下三點：

360度全面的客戶管理
企業面對客戶管理時候常常存在許多痛點，比如數據安全，客戶信息的重復導致的撞單，因人員變動造成的客戶流失。而CRM系統不但能完成客戶資料的海量存儲。在隱私設置上面，能根據許可權設置導入導出，禁止復制，有效保證數據安全。多種方式防止資料重復，有效防止撞單、丟單、搶單等數據混亂情況。可根據CRM對客戶信息設定共享、轉移、分配，最大限度利用客戶資源。在客戶信息和數據存儲方面，對資料搜集、篩選、跟蹤、維護進行全方位跟蹤和管理，避免因人事變動引發的客戶流失。

營銷自動化提高效率
在營銷效率方面，企業可以利用CRM抓住每一個高價值的實時營銷節點進行實時營銷比如基於用戶在網站的點擊行為及時推送密切相關的產品信息，CRM還可以根據用戶喜好通過電子郵件營銷，將用戶可能感興趣的內容推送以提高點擊率，從而為銷售人員挖掘線索做了一個良好的鋪墊。CRM系統能夠通過對客戶信息的搜集、整理，實現對客戶的分類、分級、分地域管理，針對不同需求、特點、價值的客戶進行精準的營銷推廣，發揮營銷的最大價值。

報表科學的預測銷售結果
統計圖和報表是一種個性化查詢方案，它保存了用戶常用的查詢需求，用最直觀的方式表現出來，為管理決策者大幅節省了時間。只要有一個CRM賬號，所有用戶都可以建立自己的個性化視圖，並擁有部分視圖分配許可權，可以靈活共享數據，提高團隊協作效率。CRM系統根據報表生成各種統計圖，使企業管理者隨時掌握最新動態。

⑥ 大數據給我們帶來哪些影響

當涉及到社會活動時，各種變數都要復雜得多，大數據在數據記錄、數據異常比較等方面具有很大的優勢， 大數據最大的特點是數據量大、種類多，記錄了大量的細節、過程， 存儲 了各種記錄和信息。大數據主要做三件事：了解用戶，了解信息，了解關系。此外還有一件事要提及，就是趨勢預測。

我國互聯網大數據領域發展態勢良好，市場化程度較高，一些互聯網公司建成了具有國際領先水平的大數據存儲與處理平台，並在移動支付、網路徵信、電子商務等應用領域取得國際先進甚至領先的重要進展。

大數據記錄數據、從大量數據中、獲取有用的數據、篩濾信息、對有用數據進行提取、排序等，需要消耗大量的資源去處理。大數據是人工智慧、智慧城市等的基礎，因為有大量數據，得以使人工智慧快速訓練、從中提取經驗;獲取重要信息、聯合組網，形成規模宏大的智慧集群。

當前產業互聯網的大門正在被拉開，產業互聯網未來將廣泛落地到傳統產業領域，從而實現消費互聯網和產業互聯網的聯動，從更多的角度來為傳統產業賦能，而大數據作為產業互聯網的重要基礎，必然會在產業互聯網階段發揮出更大的作用。

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⑦ 大數據帶來的影響有哪些

大數據的應用很廣泛，每行每業幾乎都會涉及到大數據技術來分析數據。大數據分析數據可以更加精準的描繪目標用戶畫像，更加清晰的了解到目標用戶的行為習慣，幫助企業等制定高效的營銷策略，這樣更加便利了企業對自身和產品的優化。

⑧ 大數據對日常生活影響有哪些

大數據更加便捷了我們的生活，讓我們生活更加有滋有味多姿多彩，便捷出行服務，便捷購物，精準推薦。

⑨ 大數據對各行各業帶來哪些影響

1、醫療
固有的醫療體系已經支離破碎，顛覆已如燎原之火，一觸即發。已經有成百上千家創業公司介入這一領域，讓人們可以成為 「自己健康的主人」，以此作為傳統醫療的補充或索性取而代之。
新型人工智慧醫療應當是免費或近乎免費的，且遠遠勝過傳統醫療，以至於人們將果斷放棄傳統醫療，選擇前者。這無疑會令現有的醫療體系分崩離析。
2、金融
金融是另一個即將迎來巨變的億萬美元級產業。
作為中間商的財務顧問和經紀人將在未來十年中日漸式微。基於大數據的人工智慧將使一切商品都變得更物美價廉，運轉速度也更快。
3、保險
保險是與概率和不完全認知打交道的古老行業。然而在 「完全認知」 的新紀元中，很多事物都將不同於昨日。我舉幾個例子。