大數據的核心是什麼

㈠ 大數據最核心的價值是什麼

大數據的核心價值在於規律的總結，通過大數據得出規律，從而預測未來。

目前很多大數據的項目做的是通過大數據分析用戶的行為習慣和喜好，這是大數據的價值，但是這只是一部分。

大數據其他方面比如：AlphaGo是通過下棋的數據來給出它對每一個棋子將來怎麼下的一個判斷方法。還有無人駕駛技術，這也是通過大數據，訓練出一個會開車的技術產品。淘寶有定位基準的廣告，這種廣告是根據用戶的歷史行為數據推送。

再向上思考一個層面，通過大數據的分析可以得到一定的規律。

比如：地球的軌道是需要通過大量的觀測來得出一個結論，所有規律性的事物都是可以從數據中找到它的規律。有時候，有很多規律是沒法用特別簡化的公式來表達，那可能就出現比如人工智慧、神經網路這樣的演算法。

這種規律是通過模型訓練得到，雖然沒法用特別簡潔的公式來表達內在規律，但它的核心其實也是一個公式，也是一個規律。包括數據投遞、廣告投放，對於用戶過去的行為數據做一些分析，會認為同樣的行為大概率會發生同樣的事情，這也是一些規律，而數據的核心在於它能得到一些背後的規律。

有規律就可以對未來的很多事情有判斷作用。

㈡ 大數據的核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。

1、數據採集與預處理：

Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；

Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

2、數據存儲：

Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。

HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。

3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算

4、數據查詢分析：

Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。

㈢ 大數據思維的核心是什麼

一、數據核心原理

現如今，大數據已成為不可或缺的重要資源，因此必須樹立基於數據的思維理念，用數據核心思維方式思考問題和解決問題，讓數據說話，用數據說話。

以數據為核心的理念反映了當下IT產業的變革，數據成為人工智慧的基礎。然而，海量數據既給數據分析帶來了機遇，也帶來了新的挑戰。大數據往往利用眾多技術和方法，綜合了源自各個渠道、不同時間的信息而獲得的。為了應對大數據帶來的挑戰，我們不得不採用新的統計思想和計算方法來處理海量數據。

二、數據價值原理

大數據時代讓數據變得在線，並且從當初的以“功能”為價值轉變為現在的以“數據”為價值。大數據的關鍵並不在於“大”，而在於“有用”，價值含量和挖掘成本比數量更為重要。通過利用有價值的數據能夠讓企業更好地了解客戶需求、消費傾向、喜好等等，並據此提供個性化服務。不管大數據的核心價值是不是通過預測來實現，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

三、全樣本原理

很長一段時間以來，由於記錄、儲存和分析數據的工具有限，准確分析大量數據成為一種挑戰。為了讓數據分析變得簡單，人們把數據量縮減到最少，選擇採用抽樣調查的方法。而在大數據時代，人們已經開始逐漸利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據。全數據樣本調查相比傳統的抽樣調查而言更具真實性和可靠性，足夠多的數據可讓人們透過現象看本質，從而洞察事物的內在規律。所採集的數據量越大，越能更真實地反映事物的真實性。

四、關注效率原理

企業可通過分析大數據來讓決策更為科學，並且還應該由關注精確度轉變為關注效率。大數據之所以能提高生產效率和銷售效率，是因為它能夠讓人們知道市場及消費者的需求。只要大數據分析指出某件事物的可能性，企業便可根據相關結果快速決策、迅速動作、搶佔先機、提高工作效率。競爭是企業的動力，而效率是企業的生命，效率的高低是衡量企來成敗的關鍵。

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㈣ 大數據的核心是什麼

大數據的核心有哪些.中琛魔方大數據分析平台表示大數據的兩個核心技術是雲技術和BI，離開雲技術大數據沒有根基和落地可能，離開BI和價值，大數據又變化為捨本逐末，丟棄關鍵目標。簡單的總結是：大數據的目標驅動是BI，大數據實施落地是雲技術。

㈤ 誰能回答我什麼叫大數據大數據的核心內容是什麼呢

大數據包含幾個方面的內涵吧
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。

隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。

不同行業的數據有不同的自身特點，還需要結合自身的行業知識才能把大數據轉換為價值。

㈥ 大數據的核心技術是什麼怎麼學大數據比較合理

大數據技術的核心技術是：

在大數據產業中，主要的工作環節包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲和管理、大數據分析和大數據顯示和應用的挖掘（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全性等）。)簡單地說，三個是數據、數據、數據I.大數據數據的獲取和預處理大數據採集一般分為大數據智能感測層，主要包括數據感測系統、網路通信系統、感測適配系統、智能識別系統和軟硬體資源訪問系統，實現了結構化、半結構化和非結構化海量數據的智能識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等功能。基本支持層：提供虛擬伺服器、結構化、半結構化、非結構化數據資料庫和物聯網資源.大數據預處理：完成接收數據的初步識別、提取、清理等操作。通用相關技術：支持日誌系統中各種數據發送者定製的水槽NG實時日誌收集系統，用於採集數據，同時簡單處理數據，Logstore是開源伺服器端數據處理流水線，可以同時從多個源採集數據，數據被轉換，然後將數據發送給"存儲庫"；SQOP用於將關系資料庫和Hadoop中的數據傳送到Hadoop，Hadoop中的數據可以導入到關系資料庫中；Zookeeper是提供數據同步服務的分布式、開源分布式應用程序協調服務。

數學知識數學知識是數據分析師的基礎知識。對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。分析工具對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。對於數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。編程語言對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。對於數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。業務理解業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。邏輯思維這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。數據可視化數據可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。對於初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。對於高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。對於數據挖掘工程師，了解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些復雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。協調溝通對於初級數據分析師，了解業務、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。對於數據挖掘工程師，和人溝通技術方面內容偏多，業務方面相對少一些，對溝通協調的要求也相對低一些。快速學習無論做數據分析的哪個方向，初級還是高級，都需要有快速學習的能力，學業務邏輯、學行業知識、學技術工具、學分析框架……數據分析領域中有學不完的內容，需要大家有一顆時刻不忘學習的心。

㈦ 大數據方面核心技術有哪些

簡單來說，從大數據的生命周期來看，無外乎四個方面：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析，共同組成了大數據生命周期里最核心的技術，下面分開來說：

• 大數據採集

大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。

• 資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。

• 網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。

• 文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。

• 大數據預處理

大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如「清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗」等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。

• 數據清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數據(缺少感興趣的屬性)、噪音數據(數據中存在著錯誤、或偏離期望值的數據)、不一致數據進行處理。

• 數據集成：是指將不同數據源中的數據，合並存放到統一資料庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與處理。

• 數據轉換：是指對所抽取出來的數據中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數據清洗的工作，即根據業務規則對異常數據進行清洗，以保證後續分析結果准確性。

• 數據規約：是指在最大限度保持數據原貌的基礎上，最大限度精簡數據量，以得到較小數據集的操作，包括：數據方聚集、維規約、數據壓縮、數值規約、概念分層等。

• 大數據存儲，指用存儲器，以資料庫的形式，存儲採集到的數據的過程，包含三種典型路線：

1、基於MPP架構的新型資料庫集群

採用Shared Nothing架構，結合MPP架構的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，重點面向行業大數據所展開的數據存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業分析類應用領域有著廣泛的應用。

較之傳統資料庫，其基於MPP產品的PB級數據分析能力，有著顯著的優越性。自然，MPP資料庫，也成為了企業新一代數據倉庫的最佳選擇。

2、基於Hadoop的技術擴展和封裝

基於Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統關系型資料庫難以處理的數據和場景（針對非結構化數據的存儲和計算等），利用Hadoop開源優勢及相關特性（善於處理非結構、半結構化數據、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型等），衍生出相關大數據技術的過程。

伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術。

3、大數據一體機

這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品。它由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統，以及為數據查詢、處理、分析而預安裝和優化的軟體組成，具有良好的穩定性和縱向擴展性。

四、大數據分析挖掘

從可視化分析、數據挖掘演算法、預測性分析、語義引擎、數據質量管理等方面，對雜亂無章的數據，進行萃取、提煉和分析的過程。

1、可視化分析

可視化分析，指藉助圖形化手段，清晰並有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應用於海量數據關聯分析，即藉助可視化數據分析平台，對分散異構數據進行關聯分析，並做出完整分析圖表的過程。

具有簡單明了、清晰直觀、易於接受的特點。

2、數據挖掘演算法

數據挖掘演算法，即通過創建數據挖掘模型，而對數據進行試探和計算的，數據分析手段。它是大數據分析的理論核心。

數據挖掘演算法多種多樣，且不同演算法因基於不同的數據類型和格式，會呈現出不同的數據特點。但一般來講，創建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數據，然後針對特定類型的模式和趨勢進行查找，並用分析結果定義創建挖掘模型的最佳參數，並將這些參數應用於整個數據集，以提取可行模式和詳細統計信息。

3、預測性分析

預測性分析，是大數據分析最重要的應用領域之一，通過結合多種高級分析功能（特別統計分析、預測建模、數據挖掘、文本分析、實體分析、優化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。

幫助分用戶析結構化和非結構化數據中的趨勢、模式和關系，並運用這些指標來預測將來事件，為採取措施提供依據。

4、語義引擎

語義引擎，指通過為已有數據添加語義的操作，提高用戶互聯網搜索體驗。

5、數據質量管理

指對數據全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發的各類數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等操作，以提高數據質量的一系列管理活動。

以上是從大的方面來講，具體來說大數據的框架技術有很多，這里列舉其中一些：

文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

離線計算：Hadoop MapRece、Spark

流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL資料庫：HBase、Redis、MongoDB

資源管理：YARN、Mesos

日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式協調服務：Zookeeper

集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib

數據同步：Sqoop

任務調度：Oozie

㈧ 大數據技術有哪些 核心技術是什麼

隨著大數據分析市場迅速擴展，哪些技術是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術在整個數據生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術都對大數據的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。
1. 預測分析技術
這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型，從而提高業務性能或降低風險。同時，大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什麼，愛奇藝正在預測你可能想看什麼，百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……
2. NoSQL資料庫
NoSQL，Not Only SQL，意思是「不僅僅是SQL」，泛指非關系型資料庫。NoSQL資料庫提供了比關系資料庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統資料庫市場一統江山的格局。並且，NoSQL資料庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL資料庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知識發現
支持來自於多種數據源(如文件系統、資料庫、流、api和其他平台和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數據挖掘技術和各種大數據平台。
4. 大數據流計算引擎
能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架，可以採用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 內存數據結構
通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、快閃記憶體或SSD上分布數據，提供低延遲的訪問和處理大量數據。
6. 分布式文件存儲
為了保證文件的可靠性和存取性能，數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網路。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 數據虛擬化
數據虛擬化是一種數據管理方法，它允許應用程序檢索和操作數據，而不需要關心有關數據的技術細節，比如數據在源文件中是何種格式，或者數據存儲的物理位置，並且可以提供單個客戶用戶視圖。
8. 數據集成
用於跨解決方案進行數據編排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 數據准備
減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟體，以加速數據對分析的有用性。
10. 數據質量
使用分布式數據存儲和資料庫上的並行操作，對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。

㈨ 大數據的七大核心價值

大數據的七大核心價值

隨著移動互聯網的飛速發展，信息的傳輸日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，縱觀整個移動互聯網領域，數據已被認為是繼雲計算、物聯網之後的又一大顛覆性的技術性革命，毋庸置疑，大數據市場是待挖掘的金礦，其價值不言而喻。可以說誰能掌握和合理運用用戶大數據的核心資源，誰就能在接下來的技術變革中進一步發展壯大。

大數據，可以說是史上第一次將各行各業的用戶、方案提供商、服務商、運營商以及整個生態鏈上游廠商，融入到一個大的環境中，無論是企業級市場還是消費級市場，亦或政府公共服務，都正或將要與大數據發生千絲萬縷的聯系。

近期有不少文章暢談大數據的價值，以及其價值主要凸顯在哪些方面，這里我們對大數據的核心具體價值進行了分門別類的梳理匯總，希望能幫助讀者更好的獲悉大數據的大價值。

核心價值究其用戶到底是誰？

談及價值，首先必須要弄清楚其用戶到底是誰？有針對企業數據市場的，還有針對終端消費者的，還有針對政府公共服務的；其次要弄清楚大數據核心價值的表現形式、價值的體現過程以及最後呈現的結果。

商業的發展天生就依賴於大量的數據分析來做決策，對於企業用戶，更關心的還是決策需求，其實早在BI時代這就被推上了日程，經過十餘年的探索，如今已形成了數據管理、數據可視化等細分領域，來加強對決策者的影響，達到決策支持的效果。還有企業營銷需求，從本質上來說，主要聚焦在針對消費者市場的精準營銷。

對於消費者用戶，他們對大數據的需求主要體現在信息能按需搜索，並能提供友好、可信的信息推薦，其次是提供高階服務，例如智能信息的提供、用戶體驗更快捷等等。

還有，大數據也不斷被應用到政府日常管理和為民服務中，並成為推動政府政務公開、完善服務、依法行政的重要力量。從戶籍制度改革，到不動產登記制度改革，再到徵信體系建設等等都對資料庫建設提出了更高的目標要求，而此時的資料庫更是以大數據為基礎的，可見，大數據已成為政府改革和轉型的技術支撐杠桿。

數據，除了它第一次被使用時提供的價值以外，那些積累下來的數據海洋並不是無用的廢物，它還有著無窮無盡的「剩餘價值」，關於這一點，人們已經有了越來越多的認識。事實上，大數據已經開始並將繼續影響我們的生活，接下來讓我們共同探索大數據的核心價值吧！當然這是需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現的。

《大數據時代》一書作者維克托認為大數據時代有三大轉變：「第一，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不是依賴於隨機采樣。更高的精確性可使我們發現更多的細節。第二，研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度。適當忽略微觀層面的精確度，將帶來更好的洞察力和更大的商業利益。第三，不再熱衷於尋找因果關系，而是事物之間的相關關系。例如，不去探究機票價格變動的原因，但是關注買機票的最佳時機。」大數據打破了企業傳統數據的邊界，改變了過去商業智能僅僅依靠企業內部業務數據的局面，而大數據則使數據來源更加多樣化，不僅包括企業內部數據，也包括企業外部數據，尤其是和消費者相關的數據。

隨著大數據的發展，企業也越來越重視數據相關的開發和應用，從而獲取更多的市場機會。

一方面，大數據能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性；此外還能夠降低企業的交易摩擦成本；更為關鍵的是，大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力，大幅提升企業的商業決策水平，降低了企業經營的風險。

一、大數據助企業挖掘市場機會探尋細分市場

大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘市場機會和細分市場，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。獲得好的產品概念和創意，關鍵在於我們到底如何去搜集消費者相關的信息，如何獲得趨勢，挖掘出人們頭腦中未來會可能消費的產品概念。用創新的方法解構消費者的生活方式，剖析消費者的生活密碼，才能讓吻合消費者未來生活方式的產品研發不再成為問題，如果你了解了消費者的密碼，就知道其潛藏在背後的真正需求。大數據分析是發現新客戶群體、確定最優供應商、創新產品、理解銷售季節性等問題的最好方法。

在數字革命的背景下，對企業營銷者的挑戰是從如何找到企業產品需求的人到如何找到這些人在不同時間和空間中的需求；從過去以單一或分散的方式去形成和這群人的溝通信息和溝通方式，到現在如何和這群人即時溝通、即時響應、即時解決他們的需求，同時在產品和消費者的買賣關系以外，建立更深層次的夥伴間的互信、雙贏和可信賴的關系。

大數據進行高密度分析，能夠明顯提升企業數據的准確性和及時性；大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力，大幅提升企業的商業決策水平。因此，大數據有利於企業發掘和開拓新的市場機會；有利於企業將各種資源合理利用到目標市場；有利於制定精準的經銷策略；有利於調整市場的營銷策略，大大降低企業經營的風險。

企業利用用戶在互聯網上的訪問行為偏好能為每個用戶勾勒出一副「數字剪影」，為具有相似特徵的用戶組提供精確服務滿足用戶需求，甚至為每個客戶量身定製。這一變革將大大縮減企業產品與最終用戶的溝通成本。例如：一家航空公司對從未乘過飛機的人很感興趣（細分標準是顧客的體驗）。而從未乘過飛機的人又可以細分為害怕飛機的人，對乘飛機無所謂的人以及對乘飛機持肯定態度的人（細分標準是態度）。在持肯定態度的人中，又包括高收入有能力乘飛機的人（細分標準是收入能力）。於是這家航空公司就把力量集中在開拓那些對乘飛機持肯定態度，只是還沒有乘過飛機的高收入群體。通過對這些人進行量身定製、精準營銷取得了很好的效果。

二、大數據提高決策能力

當前，企業管理者還是更多依賴個人經驗和直覺做決策，而不是基於數據。在信息有限、獲取成本高昂，而且沒有被數字化的時代，讓身居高位的人做決策是情有可原的，但是大數據時代，就必須要讓數據說話。

大數據能夠有效的幫助各個行業用戶做出更為准確的商業決策，從而實現更大的商業價值，它從誕生開始就是站在決策的角度出發。雖然不同行業的業務不同，所產生的數據及其所支撐的管理形態也千差萬別，但從數據的獲取，數據的整合，數據的加工，數據的綜合應用，數據的服務和推廣，數據處理的生命線流程來分析，所有行業的模式是一致的。

這種基於大數據決策的特點是：一是量變到質變，由於數據被廣泛挖掘，決策所依據的信息完整性越來越高，有信息的理性決策在迅速擴大，拍腦袋的盲目決策在急劇縮小。二是決策技術含量、知識含量大幅度提高。由於雲計算出現，人類沒有被海量數據所淹沒，能夠高效率駕御海量數據，生產有價值的決策信息。三是大數據決策催生了很多過去難以想像的重大解決方案。如某些葯物的療效和毒副作用，無法通過技術和簡單樣本驗證，需要幾十年海量病歷數據分析得出結果；做宏觀經濟計量模型，需要獲得所有企業、居民以及政府的決策和行為海量數據，才能得出減稅政策最佳方案；反腐倡廉，人類幾千年歷史都沒解決，最近通過微博和人肉搜索，貪官在大數據的海洋中無處可藏，人們看到根治的希望等等。

如果在不同行業的業務和管理層之間，增加數據資源體系，通過數據資源體系的數據加工，把今天的數據和歷史數據對接，把現在的數據和領導和企業機構關心的指標關聯起來，把面向業務的數據轉換成面向管理的數據，輔助於領導層的決策，真正實現了從數據到知識的轉變，這樣的數據資源體系是非常適合管理和決策使用的。

在宏觀層面，大數據使經濟決策部門可以更敏銳地把握經濟走向，制定並實施科學的經濟政策；而在微觀方面，大數據可以提高企業經營決策水平和效率，推動創新，給企業、行業領域帶來價值。

三、大數據創新企業管理模式，挖掘管理潛力

當下，有多少企業還會要求員工像士兵一樣無條件服從上級的指示？還在通過大量的中層管理者來承擔管理下屬和傳遞信息的職責？還在禁止員工之間談論薪酬等信息？《華爾街日報》曾有一篇文章就說，NO。這一切已經過時了，嚴格控制，內部猜測和小道消息無疑更會降低企業效率。一個管理學者曾經將企業內部關系比喻為成本和消耗中心，如果內部都難以協作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息萬變的市場和競爭環境下生存、創新和發展呢？

我們試著想想，當購物、教育、醫療都已經要求在大數據、移動網路支持下的個性化的時代，創新已經成為企業的生命之源，我們還有什麼理由還要求企業員工遵循工業時代的規則，強調那種命令式集中管理、封閉的層級體系和決策體制嗎？當個體的人都可以通過佩戴各種感測器，搜集各種來自身體的信號來判斷健康狀態，那樣企業也同樣需要配備這樣的感測系統，來實時判斷其健康狀態的變化情況。

今天信息時代機器的性能，更多決定於晶元，大腦的存儲和處理能力，程序的有效性。因而管理從注重系統大小、完善和配合，到注重人，或者腦力的運用，信息流程和創造性，以及職工個性滿足、創造力的激發。

在企業管理的核心因素中，大數據技術與其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集與傳遞，而大數據的內涵和實質在於大數據內部信息的關聯、挖掘，由此發現新知識、創造新價值。兩者在這一特徵上具有高度契合性，甚至可以標稱大數據就是企業管理的又一種工具。因為對於任何企業，信息即財富，從企業戰略著眼，利用大數據，充分發揮其輔助決策的潛力，可以更好地服務企業發展戰略。

大數據時代，數據在各行各業滲透著，並漸漸成為企業的戰略資產。數據分析挖掘不僅本身能幫企業降低成本：比如庫存或物流，改善產品和決策流程，尋找到並更好的維護客戶，還可以通過挖掘業務流程各環節的中間數據和結果數據，發現流程中的瓶頸因素，找到改善流程效率，降低成本的關鍵點，從而優化流程，提高服務水平。大數據成果在各相關部門傳遞分享，還可以提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。

四、大數據變革商業模式催生產品和服務的創新

在大數據時代，以利用數據價值為核心，新型商業模式正在不斷涌現。能夠把握市場機遇、迅速實現大數據商業模式創新的企業，將在IT發展史上書寫出新的傳奇。

大數據讓企業能夠創造新產品和服務，改善現有產品和服務，以及發明全新的業務模式。回顧IT歷史，似乎每一輪IT概念和技術的變革，都伴隨著新商業模式的產生。如個人電腦時代微軟憑借操作系統獲取了巨大財富，互聯網時代谷歌抓住了互聯網廣告的機遇，移動互聯網時代蘋果則通過終端產品的銷售和應用商店獲取了高額利潤。

縱觀國內，以金融業務模式為例，阿里金融基於海量的客戶信用數據和行為數據，建立了網路數據模型和一套信用體系，打破了傳統的金融模式，使貸款不再需要抵押品和擔保，而僅依賴於數據，使企業能夠迅速獲得所需要的資金。阿里金融的大數據應用和業務創新，變革了傳統的商業模式，對傳統銀行業帶來了挑戰。

還有，大數據技術可以有效的幫助企業整合、挖掘、分析其所掌握的龐大數據信息，構建系統化的數據體系，從而完善企業自身的結構和管理機制；同時，伴隨消費者個性化需求的增長，大數據在各個領域的應用開始逐步顯現，已經開始並正在改變著大多數企業的發展途徑及商業模式。如大數據可以完善基於柔性製造技術的個性化定製生產路徑，推動製造業企業的升級改造；依託大數據技術可以建立現代物流體系，其效率遠超傳統物流企業；利用大數據技術可多維度評價企業信用，提高金融業資金使用率，改變傳統金融企業的運營模式等。

過去，小企業想把商品賣到國外要經過國內出口商、國外進口商、批發商、商場，最終才能到達用戶手中，而現在，通過大數據平台可以直接從工廠送達到用戶手中，交易成本只是過去的十分之一。以我們熟悉的網購平台淘寶為例，每天有數以萬計的交易在淘寶上進行，與此同時相應的交易時間、商品價格、購買數量會被記錄，更重要的是，這些信息可以與買方和賣方的年齡、性別、地址、甚至興趣愛好等個人特徵信息相匹配。運用匹配的數據，淘寶可以進行更優化的店鋪排名和用戶推薦；商家可以根據以往的銷售信息和淘寶指數進行指導產品供應、生產和設計，經營活動成本和收益實現了可視化，大大降低了風險，賺取更多的錢；而與此同時，更多的消費者也能以更優惠的價格買到了更心儀的產品。

維克托曾預言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。

五、大數據讓每個人更加有個性

對個體而言，大數據可以為個人提供個性化的醫療服務。比如，我們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，我們都可以通過手機得到警示，接著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。

過去我們去看病，醫生只能對我們的當下身體情況做出判斷，而在大數據的幫助下，將來的診療可以對一個患者的累計歷史數據進行分析，並結合遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊葯物的反應等關系，實現個性化的醫療。還可以在患者發生疾病症狀前，提供早期的檢測和診斷。早期發現和治療可以顯著降低肺癌給衛生系統造成的負擔，因為早期的手術費用是後期治療費用的一半。

還有，在傳統的教育模式下，分數就是一切，一個班上幾十個人，使用同樣的教材，同一個老師上課，課後布置同樣的作業。然而，學生是千差萬別的，在這個模式下，不可能真正做到「因材施教」。

如一個學生考了90分，這個分數僅僅是一個數字，它能代表什麼呢？90分背後是家庭背景、努力程度、學習態度、智力水平等，把它們和90分聯系在一起，這就成了數據。大數據因其數據來源的廣度，有能力去關注每一個個體學生的微觀表現：如他在什麼時候開始看書，在什麼樣的講課方式下效果最好，在什麼時候學習什麼科目效果最好，在不同類型的題目上停留多久等等。當然，這些數據對其他個體都沒有意義，是高度個性化表現特徵的體現。同時，這些數據的產生完全是過程性的：課堂的過程，作業的情況，師生或同學的互動情景……而最有價值的是，這些數據完全是在學生不自知的情況下被觀察、收集的，只需要一定的觀測技術與設備的輔助，而不影響學生任何的日常學習與生活，因此它的採集也非常的自然、真實。

在大數據的支持下，教育將呈現另外的特徵：彈性學制、個性化輔導、社區和家庭學習、每個人的成功……大數據支撐下的教育，就是要根據每一個人的特點，釋放每一個人本來就有的學習能力和天分。

此外，維克托還建議中國政府要進一步補錄資料庫。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。在美國就有完全基於政府提供的資料庫，如為企業提供機場、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，就得益於公共的大數據。

六、智慧驅動下的和諧社會

美國作為全球大數據領域的先行者，在運用大數據手段提升社會治理水平、維護社會和諧穩定方面已先行實踐並取得顯著成效。

近年來，在國內，「智慧城市」建設也在如火如荼的開展。截止去年底，我國的國家智慧城市試點已達193個，而公開宣布建設智慧城市的城市超過400個。智慧城市的概念包含了智能安防、智能電網、智慧交通、智慧醫療、智慧環保等多領域的應用，而這些都要依託於大數據，可以說大數據是「智慧」的源泉。

在治安領域，大數據已用於信息的監控管理與實時分析、犯罪模式分析與犯罪趨勢預測，北京、臨沂等市已經開始實踐利用大數據技術進行研判分析，打擊犯罪。

在交通領域，大數據可通過對公交地鐵刷卡、停車收費站、視頻攝像頭等信息的收集，分析預測出行交通規律，指導公交線路的設計、調整車輛派遣密度，進行車流指揮控制，及時做到梳理擁堵，合理緩解城市交通負擔。

在醫療領域，部分省市正在實施病歷檔案的數字化，配合臨床醫療數據與病人體征數據的收集分析，可以用於遠程診療、醫療研發，甚至可以結合保險數據分析用於商業及公共政策制定等等。

伴隨著智慧城市建設的火熱進行，政府大數據應用已進入實質性的建設階段，有效拉動了大數據的市場需求，帶動了當地大數據產業的發展，大數據在各個領域的應用價值已得到初顯。

七、大數據如何預言未來？

著名的瑪雅預言，盡管背後有著一定的天文知識基礎，但除催生了一部很火的電影《2012》外，其實很多人的生活尚未受到太大的影響。現在基於人類地球上的各種能源存量，以及大氣受污染、冰川融化的程度，我們獲取真的可以推算出按照目前這種工業生產、生活的方式，人類在地球上可以存活的年數。《第三次工業革命》中對這方面有很深入的解釋，基於精準預測，發現現有模式是死路一條後，人類就可以進行一些改變，這其實就是一種系統優化。

這種結合之前情景研究，不斷進行系統優化的過程，將賦予系統生命力，而大數據就是其中的血液和神經系統。通過對大數據的深入挖掘，我們將會了解系統的不同機體是如何相互協調運作的，同樣也可以通過對他們的了解去控制機體的下一個操作，甚至長遠的維護和優化。從這個角度講，基於網路的大數據可以看作是人類社會的神經中樞，因為有了網路和大數據人類社會才開始靈活起來，而不像以前那麼死板。基於大數據，個體之間相互連接有了基礎，相互的交互過程得到了簡化，各種交易的成本減少很多。廠家等服務提供方可以基於大數據研發出更符合消費者需求的服務，機構內部的管理也更為細致，有了血液和神經系統的社會才真的擁有生命活力。

結語

透過以上這些行業典型的大數據應用案例和場景，不難悟出大數據的典型的核心價值。大數據是看待現實的新角度，不僅改變了市場營銷、生產製造，同時也改變了商業模式。數據本身就是價值來源，這也就意味著新的商業機會，沒有哪一個行業能對大數據產生免疫能力，適應大數據才能在這場變革中繼續生存下去。

當下，正處於數據大爆發的時代，如何獲取這些數據並對這些數據進行有效分析就顯得尤為重要。各種企業機構之間的競爭非常殘酷。如何基於以往的運行數據，對未來的運行模式進行預測，從而提前進行准備或者加以利用、調整，對很多企業機構其實是一種生死存亡的問題。這樣一種情況同樣適用於國家級別。正因為這一點，目前無論是在企業級別還是國家級別都開始研究、部署大數據。

可見，大數據應用已經凸顯出了巨大的商業價值，觸角已延伸到零售、金融、教育、醫療、體育、製造、影視、政府等各行各業。你可能會問這些具體價值實現的推動者有哪些呢？就是所謂的大數據綜合服務提供商，從實踐情況看，主要包括大數據解決方案提供商、大數據處理服務提供商和數據資源提供商三個角色，分別向大數據的應用者提供大數據服務、解決方案和數據資源。

未來大數據還將徹底改變人類的思考模式、生活習慣和商業法則，將引發社會發展的深刻變革，同時也是未來最重要的國家戰略之一。

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㈩ 什麼是大數據，大數據的核心價值是什麼

大數據(BigData)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。

• 數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。

• 數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。

• 價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。

• 處理速度快(Velocity)。大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。

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社交網路，讓我們越來越多地從數據中觀察到人類社會的復雜行為模式。社交網路，為大數據提供了信息匯集、分析的第一手資料。從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好，找出更符合用戶「口味」的產品和服務，並結合用戶需求有針對性地調整和優化自身，就是大數據的價值。

所以，建立在上述的概念上我們可以看到大數據的產業變化：

1大數據飛輪效應所帶來的產業融合和新產業驅動

2信息獲取方式的完全變化帶來的新式信息聚合

3信息推送方式的完全變化帶來的新式信息推廣

4精準營銷

5第三方支付——小微信貸，線上眾籌為代表的互聯網金融帶來的全面互聯網金融改革

6產業垂直整合趨勢以及隨之帶來的產業生態重構

7企業改革以及企業內部價值鏈重塑，擴大的產業外部邊界

8政府及各級機構開放，透明化，以及隨之帶來的集中管控和內部機制調整

9數據創新帶來的新服務