⑴ 帶你了解大數據時代的基本特徵
現在很多人都開始關注大數據以及數據分析的相關動態，如果想要對大數據有所了解，就需要知道大數據的基本特性。那麼大數據時代的基本特性都有哪些呢？下面我們就給大家詳細地解釋一下。
1.社會性
在大數據時代，從社會角度看，世界范圍的計算機聯網使越來越多的領域以數據流通取代產品流通，將生產演變成服務，將工業勞動演變成信息勞動。信息產品不需要離開它的原始佔有者就能夠被買賣和交換，這類產品能夠通過計算機網路大量復制和分配而不需要額外增加費用，其價值增加是通過知識而不是手工勞動來實現的。實現這一價值的主要工具就是計算機軟體。由此可見，大數據的社會性確實能夠給很多企業帶來方便。
2.廣泛性
在大數據時代，隨著互聯網技術的迅速崛起與普及，計算機技術不僅促進自然科學和人文社會科學各個領域的發展，而且全面融入了人們的社會生活中，人們在不同領域採集到的數據量之大，達到了前所未有的程度。同時，數據的產生、存儲和處理方式發生了革命性的變化，人們的工作和生活基本上都可以用數字化表示，很多的用戶行為都能夠轉變成數據，由此可見，大數據具有廣泛性。
3.公開性
大數據時代展示了從信息公開運動到數據技術演化的多維畫卷。在大數據時代會有越來越多的數據被開放，被交叉使用。在這個過程中，雖然考慮對於用戶隱私的保護，但是大數據必然產生於一個開放的，公共的網路環境之中。大數據的公開性其實是合法的，這樣就能夠做到更好的為人民服務。
4.動態性
人們藉助計算機通過互聯網進入大數據時代，充分體現了大數據是基於互聯網的及時動態數據，而不是歷史的或嚴格控制環境下產生的內容。由於數據資料可以隨時隨地產生，所以大數據並不是一成不變的，大數據是具有動態性的。
大數據的特性的相關知識我們就給大家介紹到這里了。總的來說，大數據的相關特性就是社會性、廣泛性、公開性、動態性，這些性能都凸顯在現如今大數據的方方面面，這也促使了大數據飛快發展。最後希望這篇文章能夠讓大家有所收獲。
⑵ 大數據給我們的生活帶來了哪些改變
理論上來說，如果大數據的收集，識別，挖掘和分析技術發展到相當程度後，人類便可以在一定程度上預知未來。
宇宙是以數學方式運轉的，其中規律是可認知的，其中尺度是可測量的，宏觀的本質實際上是微觀的放大，混沌則是大量微觀因素的復雜化，我們已經能夠通過測量和計算部分預測一定尺度上的未來。
例如我用一定的力在一定的環境中推動一定的物體，這個物體受哪幾個外界因素的影響，它將會怎麼運動，這個運動的過程和結果我們可以通過計算和測量來認知，這個認知的過程，就是某種程度上的預知未來。
而要對宏觀尺度進行預測，需要獲取並分析的變數會巨幅增長，所需要的演算法模型也遠不是牛頓三大定律那麼簡單，但如果大數據相關技術成熟到一定程度，那麼對未來進行一定范疇內的，有限度的，大體上的預測，就成為了可能。
假以時日，通過對這種能力的迭代改進，我們或許能夠真正一窺「時間」這個宇宙中的客觀維度的本質。
打開淘寶，突然發現搜索框里出現的是你剛剛跟朋友聊天室提到的商品。
打開知乎，你不經意點了幾個八卦或者情感問題，接下來你發現給你推薦的不是八卦就是情感問題。
打開抖音，不是搞笑的就是吃播，刷了半個小時，腦子一片空白，突然對自己的人生產生了懷疑。
打開微博，不是這個明星出軌了，就是那個明星劈叉了。
八卦獵奇色情對人有天然的吸引力，但這並不代表我們需要這些東西。大數據一味的去按照標簽和點擊去推薦，最終只能會導致我們的閱讀越來越沒有營養，時間只能被白白的浪費電。我們需要搞笑去調劑生活，但是一直看搞笑就會讓生活沒了真正的樂趣。我們需要八卦去滿足獵奇的心裡，但是一直看八卦就會大量浪費我們的時間。
大數據時代，沒有一片雪花可以倖免，唯有提高自己的判斷力和自製力。
⑶ 大數據時代帶來的大變革 改變人們生活
大數據時代帶來的大變革 改變人們生活
大數據時代的來臨，帶給我們眾多的沖擊，每個人都應當與時俱進、不斷提升，放棄殘缺的守舊思想，大膽接受新的挑戰。
探討大數據時代將給我們帶來哪些變革，首先要搞清楚什麼是大數據，其次，要釐清大數據會帶來哪些變革，最後，要思考如何應對大數據時代的挑戰。
什麼是大數據？
國際數據公司定義了大數據的四大特徵：海量的數據規模（vast）、快速的數據流轉和動態的數據體系（velocity）、多樣的數據類型（variety）和巨大的數據價值（value）。僅從海量的數據規模來看，全球IP流量達到1EB所需的時間，在2001年需要1年，在2013年僅需1天，到2016年則僅需半天。全球新產生的數據年增40%，全球信息總量每兩年就可翻番。
而根據2012年互聯網路數據中心發布的《數字宇宙2020》報告，2011年全球數據總量已達到1.87ZB（1ZB=10萬億億位元組），如果把這些數據刻成DVD，排起來的長度相當於從地球到月亮之間一個來回的距離，並且數據以每兩年翻一番的速度飛快增長。預計到2020年，全球數據總量將達到35～40ZB，10年間將增長20倍以上。
需要強調的是：所謂大數據並不僅僅是指海量數據，而更多的是指這些數據都是非結構化的、殘缺的、無法用傳統的方法進行處理的數據。也正是因為應用了大數據技術，美國谷歌公司才能比政府的公共衛生部門早兩周時間預告2009 年甲型H1N1流感的暴發。
釐清大數據帶來了哪些變革
就像電力技術的應用不僅僅是發電、輸電那麼簡單，而是引發了整個生產模式的變革一樣，基於互聯網技術而發展起來的「大數據」應用，將會對人們的生產過程和商品交換過程產生顛覆性影響，數據的挖掘和分析只是整個變革過程中的一個技術手段，而遠非變革的全部。「大數據」的本質是基於互聯網基礎上的信息化應用，其真正的「魔力」在於信息化與工業化的融合，使工業製造的生產效率得到大規模提升。
簡而言之，「大數據」並不能生產出新的物質產品，也不能創造出新的市場需求，但能夠讓生產力大幅提升。正如，《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》作者肯尼思·庫克耶和維克托·邁爾-舍恩伯格指出：數據的方式出現了3個變化：第一，人們處理的數據從樣本數據變成全部數據；第二，由於是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；第三，人類通過對大數據的處理，放棄對因果關系的渴求，轉而關注相互聯系。這一切代表著人類告別總是試圖了解世界運轉方式背後深層原因的態度，而走向僅僅需要弄清現象之間的聯系以及利用這些信息來解決問題。
如何應對大數據帶來的挑戰
第一， 大數據將成為各類機構和組織，乃至國家層面重要的戰略資源。
在未來一段時間內，大數據將成為提升機構和公司競爭力的有力武器。從某一層面來講，企業與企業的競爭已經演變為數據的競爭，工業時代引以自豪的廠房與流水線，變成信息時代的伺服器。阿里巴巴集團的伺服器多達上萬台，而谷歌的伺服器超過了50萬台。重視數據資源的搜集、挖掘、分享與利用，成為當務之急。
第二，大數據的公開與分享成為大勢所趨，政府部門必須身先士卒。
2013年6月在英國北愛爾蘭召開G8會議，簽署了《開放數據憲章》，要求各國政府對數據分類，並且公開14類核心數據，包括：公司、犯罪與司法、地球觀測、教育、能源與環境、財政與合同、地理空間、全球發展、治理問責與民主、保健、科學與研究、統計、社會流動性與福利和交通運輸與基礎設施。同年7月，我國國務院就要求推進9個重點領域信息公開工作。正如李克強總理所強調的，社會信用體系建設包括政務誠信、商務誠信、社會誠信的建設，而政務誠信是「三大誠信」體系建設的核心，政府言而有信，才能為企業經營作出良好示範。作為市場監督和管理者，政府應首當其沖推進政務公開，建設誠信政府。為此，國務院通過《社會信用體系建設規劃綱要（2014～2020年）》，要求依法公開在行政管理中掌握的信用信息，提高決策透明度，以政務誠信示範引領全社會誠信建設。
第三，機構組織的變革與全球治理成為必然的選擇。
在工業時代，以高度的專業分工形成的韋伯式官僚制組織形態，確實具有較高的效率。然而，這種專業化分工一旦走向極致，就容易出現分工過細、龐大臃腫、條塊分割等弊端，無法有效應對新的挑戰。大數據技術提供了一種解困之道：在管理的流程中，管理對象和事務產生的數據流只遵循數據本身性質和管理的要求，而不考慮專業分工上的區隔，順應了全球治理的需要。
1990年，時任國際發展委員會主席勃蘭特，首次提出「全球治理」的概念。所謂全球治理，指的是通過具有約束力的國際規制（regimes）和有效的國際合作，解決全球性的政治、經濟、生態和安全問題，以維持正常的國際政治經濟秩序。為了順應全球治理的浪潮，我國應當構建自己的全球治理理論。深化對全球化和全球治理的研究，為世界貢獻中國對全球治理的先進理念。
當然，構建我國最新的全球治理理論，當務之急是構建我們的國家治理理論，夯實基礎。《中共中央關於全面深化改革若乾重大問題的決定》指出，「全面深化改革的總目標是完善和發展中國特色社會主義制度，推進國家治理體系和治理能力現代化」。這充分體現了與時俱進的治理理念，切中了我們國家運行中的核心問題。
⑷ 大數據時代的五個轉變
大數據時代的五個轉變
互聯網的重心逐步向著移動互聯轉移，各種新型智能移動設備的迅速普及帶來海量數據的爆發。於是大家都在談論大數據，大家都想用好大數據。但你真的了解大數據嗎？當前的行業狀況又是怎樣？
事實上，大數據只是一種提法，其形態本身是數據雲。正如 DCCI 創始人胡延平所說，以實時感知、分析、對話、服務能力為基礎，讓數據流成為商業、營銷活動的核心才是關鍵。怎樣才能讓這些大數據更好地為產品或營銷服務，搞清楚大數據時代的業界生態必不可少。
DCCI 互聯網數據中心在今天的 Adworld2012 互動營銷大會上總結了這樣幾個轉變，我們可以結合其發布的數據報告一起來看看。
以人為中心，互聯網生態結構發生轉變截止 2012年6月，中國有網民 5.38 億，其中手機網民達到 3.88 億。同時關於三大移動智能操作系統，我們還得到這樣一組數據：
大量智能移動設備接入網路，移動應用爆發性增長對數據進行深入挖掘的需求突顯。而移動互聯網與傳統互聯網融合，成為所有媒體的核心節點卻是大數據實現的前提。
數據流量劇增，Web Analytics 產業曙光出現我們再來看看另一組數據：
如此龐大的數據，哪些具有商業價值？怎樣挖掘出這些有價值的數據？事實上在大數據中，存儲在資料庫中的結構化數據僅占 10%，郵件、視頻、微博、帖子、頁面點擊等大量非結構化數據占據了另外 90%。怎樣從這些與用戶行為相關的大數據中挖掘出更多有價值的內容，值得創業者思考和探索，同時也給數據分析與挖掘產業帶來更多的機會。
數據不是數據存儲，而是數據應用
從傳統互聯網到移動互聯網，人們產生的數據越來越多。同時 Google Glass 的誕生讓我們有理由相信，未來每個人都將產生更多的數據。但如果僅僅是簡單地將這些數據存儲起來，它本身並不具有任何價值。
基於用戶行為分析，互聯網營銷趨向 開放-主動-整合正如前面所說，數據結構更加多樣化，圖像、視頻和文檔的比例佔了半壁江山。有數據顯示每年諸如郵件、視頻、微博、帖子、手機呼叫、網頁點擊等類型的非結構化數據增長率達到 80%。大量的用戶行為信息記錄在這些數據中，互聯網營銷將在行為分析的基礎上，向個性化時代過渡。
RTB-DSP-DMP，Ad-Exchange 發展提速，向營銷雲轉變
RTB 即為 「人群實時競價」，是近年興起於美國的網路廣告交易模式。該模式一經出現便在全球被大范圍採用，目前歐美數字廣告發行商中有 2/3 使用 RTB 模式。同時 Google DoubleClick 高管認為，到 2015年 將有 50%以上的展示廣告通過 RTB 模式完成。
DCCI 提供的數據顯示，中國有超過 230 萬個網站，網頁超 866 億，移動應用超過 135 萬。由此可以預見，國內網路廣投放也將從傳統面向群體的營銷轉向個性化營銷，從流量購買轉向人群購買。也就是說，未來的市場將更多地以人為中心，主動迎合用戶需求。
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⑸ 如何理解「大數據」 數據質變的3個方面
如何理解「大數據」：數據質變的3個方面
大數據(Big Data)，字面意思是「海量數據」，簡單講就是所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前的主流技術和工具來處理，這里的「處理」涵蓋了很多層含義：提取、存儲、管理、分析、傳輸、預測等。
可是，這僅僅是對「大數據」的粗淺理解。
最早提出「大數據」概念的學科是「天文學」和「基因學」，這兩個學科從誕生之日起就依賴於「基於海量數據的分析」方法。
大數據可以說是「計算機」和「互聯網」結合的產物，計算機實現了數據的「數字化」;互聯網實現了數據的「網路化」;兩者結合才賦予了「大數據」生命力!
隨著互聯網如同空氣、水、電一樣無處不在地滲透入我們的工作和生活，加上移動互聯網、物聯網、可穿戴聯網設備的普及，新的「數據」正在以指數級別的加速度產生。據說目前世界上90%的「數據」是互聯網出現以後迅速產生的。
不過，拋開數據的海量化生產和存儲這種表面現象，我們更加要關注的是由數據量變帶來的質變，這種「質變」表現在以下3個方面：
1)數據思維
大數據時代帶給我們的是一種全新的「思維方式」，思維方式的改變在下一代成為社會生產中流砥柱的時候就會帶來產業的顛覆性變革!
- 分析全面的數據而非隨機抽樣;
- 重視數據的復雜性，弱化精確性
- 關注數據的相關性，而非因果關系。
歷來的商業變革都是由「思維方式的轉變」開始的，舊的經濟體制和傳統的商業理念面臨新的商業思維邏輯的時候，如果大腦不能與時俱進，吸收並轉變為順應潮流的新思維，通過新思維重新組織企業組織的戰略、結構、文化和各種策略，那麼貌似強大的體魄反而變成了企業前進的累贅。
這種新思維顛覆巨頭的案例最先發生在信息技術的傳統領域，然後滲透到傳統的商業領域：黑莓(Blackberry)、摩托羅拉、諾基亞、柯達、雅虎。。。案例比比皆是!
當然，這些企業的沒落並不是因為沒有「數據思維」，但他們都是被「新互聯網思維」淘汰的昔日巨人。「數據思維」是最新的思想，其影響力還沒有發展到導致巨頭轟然倒塌。但是，如果不給予足夠的重視，下一波沒落王國的名單中，可能就會有你!
2)數據資產
大數據時代，我們需要更加全面的數據來提高分析(預測)的准確度，因此我們就需要更多廉價、便捷、自動的數據生產工具。除了我們在互聯網虛擬世界使用瀏覽器、軟體有意或者無意留下的各種「個人信息數據」之外，我們正在用手機、智能手錶、智能手環、智能項鏈等各種可穿戴數碼產品生產數據;我們家裡的路由器、電視機、空調、冰箱、飲水機、吸塵器、智能玩具等也開始越來越智能並且具備了聯網功能。
這些家用電器在更好地服務我們的同時，也在生產大量的數據;甚至我們出去逛街，商戶的路由器，運營商的WLAN和3G，無處不在的攝像頭電子眼，百貨大樓的自助屏幕，銀行的ATM，加油站以及遍布各個便利店的刷卡機都在收集和生產數據。
在互聯網領域，我們喜歡說「入口」這個詞，「入口」對應的直接意義是「流量」，而流量在互聯網領域就意味著「金錢」，這種流量變現可能是廣告，可能是游戲，也可能是電商。
在大數據時代，「入口」這個詞還有更深刻的意義，那就是「數據生產的源頭」，用戶通過某個APP或者硬體產品滿足某種需求的同事，也會留下一系列相關的「數據」，這些數據的合理使用可以讓擁有這部分數據的企業獲得更大的商業利益!
所以，在「大數據」時代，意識到「數據也是資產」的公司都已經開始在各個「數據生產的源頭」進行布局，可能是一個解決剛興需求的WEB網站，也可能是一個單純的工具APP，還可能是一個可穿戴的數碼產品!
3)數據變現
有了「數據資產」，就要通過「分析」來挖掘「資產」的價值，然後「變現」為用戶價值、股東價值甚至社會價值。
大數據分析的核心目的就是「預測」，在海量數據的基礎上，通過「機器學習」相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性並採取相應措施。預測股價、預測機票價格、預測流感等等。
「預測事情發生的可能性」繼續往下延伸，就可以通過適當的「干預」，來引導事情向著期望的方向發展。比如亞馬遜和所有的電商一樣，都會基於對用戶的喜好及消費能力分析來推薦「商品」，引導用戶提高消費金額;Google等互聯網巨頭也會通過各種技術手段來試圖向不同的用戶展現不同的廣告，並稱之為「精準營銷」，由此來提高點擊率(公司收入);網游公司也會在運營工程中通過玩家行為數據的分析來及時調整游戲關卡及計費點等設計。
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⑹ 大數據會給生活帶來各方面的變化
大數據會給生活帶來各方面的變化
「政府的決策要更多基於數據本身，信任數據本身，而不是對數據的直覺。我們不僅要對政府有期望，對自己也要有期望。目前賺錢的地點，賺取利潤的地點發生變化。大數據時代，價值是通過數據流產生的。所有人都在設法建立一個新的平台，通過數據流動賺取價值。」 嚴謹的牛津大學教授維克托說。
數據是枯燥無味的，但是維克托卻盡可能讓數據賦予「人情味」。比如，這位嚴謹的學者在講話中，多次提到「三歲半的兒子」。
他說，「我們使用大數據，但不會濫用大數據，我們應該攜起手來建設安全保障措施，使人們，比如我三歲半的兒子或者其他人享有美好的未來。」
什麼是大數據？它將如何改變我們的生活？在維克托的眼裡，「大數據」似乎無所不能，它不僅能掙錢，還能治病、延長壽命、找尋「真愛」。
大數據的應用，將讓壽命更長
記者：「大數據」時代已經來臨，哪些應用是您在生活當中最常用的？
維克托：我覺得到2020年，大數據時代就會真正來臨。在那個時候，最經常會用到的應用就是個性化生活所需要的，尤其是智能手機的應用。比如，我的身體功能可能會通過手機、移動網路進行監控，一旦有什麼感染，或身體有什麼不適，我都會通過手機得到警示。然後信息會和手機庫進行對接或者咨詢相關專家，從而獲得正確的用葯和其他治療。
隨著我年齡增大，我會很期待生活更長久，通過大數據的應用，會讓我們的壽命更長。
記者：「大數據」時代看上去似乎無所不能，但它能否幫忙找到男（女）朋友嗎？
維克托：這是一個非常有意思的問題，有了「大數據」的幫助，你找女朋友的成功性會高很多。這是很容易理解的。通過網路，你可以提供很多信息，比如「你是誰」，「你想要找什麼樣的男（女）朋友」。在網路上，很多人也是這么做的。通過網路，你就會找到最配的那一個。
在實際生活中，你碰到的只是兩個人或者五個人，然後聊兩句，在網上你可以和五百萬或者一千萬人聊天。這樣找到合適的男（女）朋友的概率大很多。
我有一個哈佛大學的同事，就是通過網路找到伴侶，相愛、結婚、生子。這就表明大數據能夠為我們的愛帶來價值。
記者：對中國的大數據行業有什麼建議？
維克托：在大數據時代下，數據也會成為「基礎設施」，政府要進一步補錄資料庫。舉例說，政府以前提供財政補貼，現在可以提供資料庫，打造創意服務。在美國就有這樣的服務，為企業提供機場、高速公路的數據，提供航班可能發生延誤的概率，這種服務完全基於政府提供的資料庫。這可以幫助個人、消費者更好地預測行程，這種類型的創新，就是來源於公共的大數據。政府可以在這方面多下功夫。
⑺ 對大數據的理解與思考
對大數據的理解與思考
首先，大數據的到來，對人們的觀念將帶來深遠的影響。
我們以前習慣認為：找到現象背後的原因，比清楚現象是什麼更重要。通過「塔吉特懷孕預測」的例子可以看到，通過關聯分析、聚類分析等數據挖掘方法，大家很容易找到事物之間的關系。但是，這些大數據分析結果，並不會直接告訴我們，事物之間為什麼存在這些關系。在不清楚為什麼存在這些關系之前，又的確看到了這些關系帶來了價值；所以，在大數據應用領域就需要改變以前的思考方。即：先找到「是什麼」再去找「為什麼」；清楚是什麼，與搞清楚為什麼同等重要。
手工統計時代，出於收集全部數據非常困難或代價巨大的原因，很多數據分析都是採用抽樣數據；但是，現在不同了，隨著信息技術的發展，現在很多領域都能夠方便的收集到全量數據。諸如無紙化辦公的興起、信息系統的使用、電子商務的發展等等，都為收集全量數據提供了便捷的條件。那麼，這時候數據的「樣本」=「全體數據」。這相對以前來說，也是革命性的影響。
在抽樣分析時代，個別樣本的質量甚至決定結果的質量。在大數據時代，這也變了，可以允許個別數據的不精確，甚至錯誤。舉個簡單例子來說明這個道理，比如在溫室大棚里放一隻溫度計，當這只溫度計有問題時，整個溫度都是不準確的。若在大棚里均勻分布十幾只溫度計，其中一隻有問題，對溫室大棚溫度的統計結果無礙大事，基本可以忽略其影響。
其次，大數據應用，影響商業變革和社會進步。
大數據應用正改變著企業的業務發展方式。比如：京東、天貓通過對交易數據的「二次利用」，尋找目標客戶、定向推薦商品。也正是這些數據的二次利用給他們提供了大量價值，促進了這些企業的發展，推動著他們在營銷、供應鏈與客戶服務等領域的管理變革。同時，交易數據並不因為二次利用，而降低其價值；這也是，大數據應用與傳統資源使用不同的地方。
數據的「混搭」分析，推動著商業發展和社會的進步。比如歷史天氣信息與航班誤點信息，這兩個不同領域的信息一塊兒分析，便可以推算未來幾天航班的誤點率。再比如，通過神經中樞腫瘤患病率和手機使用時間長短之間的大數據關聯分析，來研究神經中樞腫瘤患病率是否與手機使用時間長短有關系等等。
大數據的應用，也促生了很多商業機會。隨著大數據時代的到來，形成了很多大數據擁有公司，以及大數據技術公司；數據與技術的結合變促生了很多大數據應用，因此帶來了很多商業機會。例如，現在很多商業銀行對自己大量客戶的交易信息分析，規劃新的理財產品，與其他商家合作，聯合搞定向促銷等等。
再次，大數據時代不再有個人隱私，將形成新的信息安全機制。
現在還經常聽到諸如某某窺探我的隱私之類的話語，但是，在大數據時代幾乎沒有個人隱私，這不是駭人聽聞。因為，現在微博、搜索引擎、社交網路、電商購物，已經成了我們生活中必不可少的一部分。根據每個人在互聯網上留下的痕跡，通過大數據分析，很容易分析出一個人的愛好、習慣、性格、癖好等等。所以，大家都被「第三隻眼」實時監控著，在大數據時代，幾乎沒有個人隱私！
沒有個人隱私，是否就代表每個人可以隨便傳播別人隱私了呢？答案當然是否定的。因為傳播別人隱私是不道德的，甚至是違法的。所以，現在新的信息安全規則正在重新定位，其中一個基調是：讓數據使用者承擔責任，不能濫用別人的隱私；我個人感覺這也比較合理。
總結
大數據只是「新概念」，並不是「新事物」。過去數據就存在，只是我們沒有收集這些數據。但是，現在收集了這些數據，這個世界變得不一樣了；它更新了人們過去對數據應用的認識，加快了商業和社會發展的新陳代謝，從中也讓大家也看到了很多機會。大數據時代，已經到來。極目遠眺，也看不到盡頭。