Ⅰ 驚人大數據創造效率和價值
驚人大數據創造效率和價值
數據成為流入全球經濟每一個領域的洪流1.企業產生了數量迅速增加的交易數據，獲取著有關客戶、供應商和業務運營的數以Tb的信息。實體世界中，數以百萬計的聯網感測器被嵌入到各種設備中，例如手機、「智能」能量計、汽車，以及在物聯網時代能感知、創造和傳達數據的工業機械2.的確，隨著企業和組織開展經營以及與個人互動，他們產生著數量巨大的數字化「排出數據」,也就是作為其他活動的副產品而創造出的數據。社交媒體網站、智能電話以及其他消費電子設備（包括PC機和筆記本）使得全球數十億人為可獲得的大數據添磚加瓦。不斷增多的多媒體內容對於「大數據」數量的指數增長起了重要作用。例如，每一秒的高清視頻產生的比特量是存儲一頁文本所需的2,000多倍。在數字化世界中，消費者每天的生活--通訊、上網瀏覽、購物、分享、搜索--產生著數量龐大的數據。
我們說的「大數據」是什麼意思？
大數據是指其規模超出通常的資料庫軟體工具的獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。這一定義有意採用主觀方式，包含了關於一個數據集有多大才可被視為大數據的動態定義--也就是說，我們並不從大於一定數量的Tb（1Tb等於1,024Gb）這一角度來定義大數據。我們假定，隨著技術不斷進步，可稱為大數據的數據集的規模也將提高。另外，請注意，該定義可因經濟部門而異，這取決於某一特定行業中通常可獲得的軟體有哪些，以及常見的數據集規模多大。有了以上說明，目前許多部門中的大數據范圍為數十Tb到數Pb（1Pb等於1,024Tb）不等。
數量驚人的數據本身是一個全球性現象，但是，這意味著什麼呢？全球許多公民對這一信息的集合抱以深深的懷疑，認為數據洪流不過是對其隱私的侵犯。但是，存在有力的證據表明，大數據可以發揮重要的經濟作用，不但有利於私人商業活動，還有利於國民經濟和公民。我們的研究發現，數據可以為世界經濟創造重要價值，提高企業和公共部門的生產率和競爭力，並為消費者創造大量的經濟剩餘。
例如，如果美國醫療衛生部門能夠富有創造性而有效地利用大數據來提高效率和質量，我們估計，該部門每年通過數據獲得的潛在價值可超過3000億美元，其中2/3將以全國醫療衛生支出降低大於8%的形式表現出來。例如，在私營部門，我們估計充分利用大數據的零售商有可能將其經營利潤提高60%以上。在歐洲發達經濟體中，我們估計，僅通過利用大數據實現的運作效率提高，政府行政管理方面可以節省1000億歐元（1400億美元）以上的開支。這一估計尚未包括可以用來減少欺詐、錯誤以及稅差（潛在稅收與實際稅收收入之差）的大數據影響作用。
數字化數據現在無所不在--每個部門中，每個經濟體中，每個組織以及數字技術用戶中。這一話題以前只有少數數據怪傑感興趣，而現在大數據對各個部門的領導都具有重要意義，各種產品和服務的消費者必將通過大數據的應用而受益。隨著計算領域中的摩爾定律、數字存儲中的類似的定律以及雲計算等趨勢繼續降低成本以及減少其他技術壁壘，人們存儲、匯聚和組合數據然後利用其結果來進行深入分析的能力超過以往任何時候。花不到600美元，就可以買到容量足以存儲世界上所有音樂的硬碟.[page]
隨著運用越來越尖端的技術的軟體與不斷提高的計算能力相結合，從數據中提取洞見的能力也在顯著提高。此外，由於越來越多的人、設備和感測器通過數字網路連接起來，產生、傳送、分享和訪問數據的能力也得到徹底變革。2010年，超過40億人（世界人口的60%）在使用手機，其中大約12%擁有智能電話--其滲透率以每年20%以上的速度增長。如今，3000多萬聯網感測器節點分布在交通、汽車、工業、公用事業和零售部門，其數量正以每年30%以上的速度增長。
可以通過許多方式來利用大數據在全球經濟的各個部門中創造價值。的確，我們的研究表明，整個世界正處在一波巨大的創新、效率和增長之中，正處在競爭和價值獲取的新模式的變革時代--所有這些都被大數據所推動，消費者、企業和經濟部門無一不在挖掘利用大數據的潛力。但是，這一現象為何現在才發生呢？數據不是一直都是信息和通信技術的沖擊中的一部分嗎？是的，但是，我們的研究表明，大數據將會帶來的變化的規模以及范圍處在一個轉折點上，隨著一系列技術趨勢開始加速並匯聚，必將大大擴展大數據的影響。我們已經看到這種匯聚在經濟格局中帶來的變化。
許多領先的企業已經在使用大數據創造價值，其他企業如果要與之競爭，需要探索如何做到這一點。政府在公共資金受到約束的時期，也面臨著提高效率和為公民提供的資金帶來的價值的機遇。鑒於全球許多國家人口老齡化這一現實，這一點可能非常重要。我們的研究表明，公共部門可以通過有效地使用大數據來顯著提高效率。
然而，企業和其他組織以及政策制定者如果要充分發揮大數據的潛力，就需要應對很多挑戰。能夠掌握這些技術以獲得最大價值的分析和管理人才不足，這是一個重大而緊迫的挑戰，企業和政策制定者可以近期內著手解決。僅美國就短缺140,000 到 190,000具備深厚分析技能的人員，以及150萬分析大數據並在其發現的基礎上做出決策的管理人員和分析師。人才短缺僅僅是第一個挑戰。其他挑戰包括需要確保適當的基礎設施落實到位，並且激勵措施和競爭能夠鼓勵繼續創新。此外，必須正確理解對於用戶、組織和經濟體帶來的經濟收益，而且必須實施安全措施，以便消除公眾對大數據的擔憂。
我們如何衡量大數據的價值？
當我們著手確定大數據創造價值的潛力多大時，我們只考慮了那些本質上依賴於大數據的使用的行為--也就是說，那些大數據的使用對於實施某一特定手段來說是必要（但往往未必足夠）的行為。我們並未包括那些只包括自動化而並未涉及大數據的手段（例如，通過以ATM代替銀行出納而實現的生產率提高）的價值。另請注意，我們包括了需要使用大數據的手段的總價值。我們並未試圖估計大數據對於某一特定手段創造的價值的相對貢獻，而只是估計所創造的總價值。
我們完全可以預料，隨著運用大數據的技術和技巧不斷發展以及經濟收益的增長（同時伴隨著相關挑戰和風險），有關大數據的故事將繼續演變。
Ⅱ 請問移動的數據流量是什麼意思是普通的流量么
數據流量是指通過GPRS、EDGE、TD-SCDMA、HSDPA等移動通信技術上網或使用相關數據增值業務所產生的數據流量。
Ⅲ 手握巨大的數據洪流 巨大跟洪流的意思一樣嗎
所謂巨大的數據洪流巨大跟洪流意思不一樣敏攔，巨大的話就是非常多的數據，肆滲然後橋雹胡非常大量數據洪流，其實有一點意思相近的。
Ⅳ 數據流量和本地流量的區別是什麼
數據流量和本地流量的主要區別是使用范圍的不同。
數據流量包含本地流量，本地流量是屬於數據流量的一種。
在手機網路上所有的內容都是數據，用戶打開一個網頁看到的圖片、文字、視頻等信息，都是通過數據傳送到終端接收後反饋出來的，這個數據量就是流量。
由於手機網路包括國際、國內、省內和本地等網路狀態，因而數據流量也包括國際、國內、省內和本地等網路數據流量，其范圍包括本地流量范疇。
本地流量是在用戶手機號碼歸屬地（非漫遊狀態）使用手機上網所產生的流量。
綜上所述，數據流量和本地流量的主要區別是使用范圍的不同，數據流量包含本地流量，本地流量是屬於數據流量的一種。
Ⅳ 數據流量是指什麼
數據流量是指單位時間內流經封閉管道或明渠有效截面的流體量，又稱瞬時流量。大數據能夠精準的分析並處理產生的流量，高流量大數據還有承接廣告、資本估值、異業合作等作用。
Ⅵ 應對信息洪流的六個方法
信息洪流，又稱數字洪流，是指隨著計算機的大量使用，數據和信息大量產生，用以形容淹沒全世界的數字海嘯。計算機科學家傑倫·拉尼爾就這樣形容了這種感受：「這就好像你蹲下身子，埋下了一顆樹種，結果它生長得如此之快，以至於你還沒站起身來，它就已經把你居住的小鎮整個吞噬了。
信息洪流會導致信息過載。信息過載是指當一個人面臨大量信息時，產生了理解和決策困難。如果把人比作一台計算機，那麼這個情況就很好理解，當輸入這個系統的信息量超過它的處理能力時，那麼決策者就會面臨認知和決策困難，結果就是出現信息過載，隨之而來的是決策質量的下降。
從歷史上來看，信息過載並不是第一次出現。當文藝復興時期德國的古登堡第一次發明印刷機的時候，當時的人們突然發現，過去稀少而珍貴的手抄本，被廉價而豐富的印刷書籍所取代，人們一下子變得不知所措，無法閱讀和理解這些撲面而來的印刷書籍，當時的信息過載，被形象地稱作「印刷壓力」。
到了二十漏掘茄世紀五十年代，隨著計算機和互聯網的普及，電子郵件、推特和facebook等等產生了大量的數據和信息，如前面所提到的，人們完全淹沒在信息洪流中，每天都被信息過載所困擾。2012年，根據McKinsey Global Institute的調查，平均每個人有28%的時間被用於處理電子郵件。
美國的一份研究顯示，員工在辦公室上班時，大約每3分鍾就會被打斷一次工作。這份研究還散搭表明，人們在電腦屏幕同時開啟的窗口數，平均為8個。精神病學家愛德華 · 哈洛威爾創造了名詞「注意缺乏特徵」（ADT）來描述這種惡劣的現代生活方式。
信息過載會導致信息焦慮。信息焦慮指我們能夠理解的信息和我們認為必須理解的信息之間的巨大差距，因為巨大差距的存在，人們會感到焦慮。從生物學的角度來看，因為大腦用於處理信息的部位發育最晚，進化的速度趕不上信息增加的速度，所以會產生信息過載和信息焦慮。
既然信息洪流不可避免，那麼我們將如何來減少信息過載和信息焦慮呢？可以嘗試以下方法：
方法一，認識到注意力是我們最寶貴的資源。刻意減少對於非重要信息的關注，盡量不要成為一個返察吃瓜群眾。以我自己為例，當我關閉朋友圈以後，重要的信息依然可以獲取，而關注那些所謂時事新聞而損失的注意力和浪費的時間，卻大大減少，可以把有限的注意力用在最重要的事情。相應的，信息過載和信息焦慮也減輕了，因為自己知道錯過的那些並不重要。
方法二，不輕信、不盲從任何信息。信息有真有假，有重要，有次要。根據信息和知識的定義，真實而且有意義的信息，才是知識。時刻保持警惕，不輕易相信網上瘋傳的熱文，所謂專家意見，提高自己的批判性思維能力，確保自己不會信息洪流淹沒。
方法三，收費信息價值大於免費信息。因為收費信息經過殘酷的市場競爭考驗，能夠收費，說明還是有價值的。而免費的信息看起來很劃算，但實際上往往價值不高，一是會佔用你寶貴的注意力，二是可能是虛假的誤導信息，即使耗費時間進行驗證也不劃算，三是免費信息很可能是廣告軟文，或者通過後台統計文章點擊情況收集你的信息，讓你在其他方面遭受損失。
方法四，對信息進行分級，給予不同的權重。例如，朋友圈的信息<門戶網站新聞<專業雜志<經典書籍<專業論文<自己採集的第一手數據。通過這樣的分級，錯誤或者次要的信息就不會干擾你的決策了。萬維綱老師在《智識分子》也提到，要做信息極客，需要做到三件事，閱讀學術論文 、直接閱讀原始數據 、主動採集和分析數據 。
方法五，緊跟某一個專業領域的牛人。每個專業的信息量如此之大，僅僅依靠搜索引擎，難以完成過濾和篩選的任務，那麼通過這個領域的牛人，來過濾、掌握最新發展，顯然要更靠譜一些。如果將人比作計算機，那麼你接入某個領域最重要的網路節點，顯然會有助於你提高獲取信息的質量和效率。陽志平老師說過，面對信息過載的方法是：不要面對信息，而要面對人；信息不重要，信息承載人最重要。
方法六，採取科學的態度，重視信息產生的方法和過程，而不是信息給於的結論。科學就是隨時會被證偽，專家的意見，也往往是錯誤的，但是你如果能夠掌握科學的方法，被誤導、被操縱的可能性就會小很多。
PS：照片拍攝於2016年11月14日，超級月亮。
參考資料：
1. https://en.wikipedia.org/wiki/Information_overload
2.《信息簡史》美 詹姆斯 格雷克
3.《番茄工作法圖解：簡單易行的時間管理方法》 諾特伯格 Staffan Noteberg
4.工作談018：元認知學習法（3） 2016-06-11 陽志平 微信公眾號 心智工具箱
5.Scalers：如何做好信息分層分級？ 2016-10-26 Scalers 微信公眾號 ScalersTalk成長持續論