A. 如何应对大数据时代的变革机遇挑战
大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。因此,发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展,加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB(兆字节),2000年是10MB,2003年是100MB,2008年是1GB(1GB等于1024MB),2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB(即10亿GB或1000PB)的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易,单日数据产生量超过50TB(1TB等于1000GB),存储量40PB(1PB等于1000TB)。网络公司目前数据总量接近1000PB,存储网页数量接近1万亿页,每天大约要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个8Mbps(兆比特每秒)的摄像头一小时能产生3.6GB数据,一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在,一个病人的CT影像数据量达几十GB,而全国每年门诊人数以数十亿计,并且他们的信息需要长时间保存。总之,大数据存在于各行各业,一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起,但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面,网民数量不断增加,另一方面,以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网,人均0.1个;2013年全球将有500亿个设备联网,人均70个。随着宽带化的发展,人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%,即信息总量每两年就可以翻番,这一趋势还将持续。目前,单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见,其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。首先,大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据,记录着他们的思想、行为乃至情感,这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为5.64亿,手机网民为4.2亿,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见。其次,企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达2.2ZB(1ZB等于1000EB),年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元,收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够更有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面,IBM日本公司建立经济指标预测系统,从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据,计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具,从近千万条网民留言中归纳出六种心情,进而对道琼斯工业指数的变化进行预测,准确率达到87%。制造业方面,华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理,通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示,全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元,这方面的数据分析大有作为。
在农业领域,硅谷有个气候公司,从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据,将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表,预测农场来年产量,向农户出售个性化保险。在商业领域,沃尔玛公司通过分析销售数据,了解顾客购物习惯,得出适合搭配在一起出售的商品,还可从中细分顾客群体,提供个性化服务。在金融领域,华尔街“德温特资本市场”公司分析3.4亿微博账户留言,判断民众情绪,依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律,决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业,对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元,坏账率仅0.3%。
在医疗保健领域,“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况,与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比,追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域,通过对手机数据的挖掘,可以分析实时动态的流动人口来源、出行,实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎,可以收集热点事件,挖掘舆情,还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规律性,进行犯罪预测。在科学研究领域,基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例,基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测,如果把大数据用于美国的医疗保健,一年产生潜在价值3000亿美元,用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元;服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元;利用大数据分析,零售商可增加运营利润60%,制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前,大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战,体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现,使结果更直观以便于洞察。目前,尽管计算机智能化有了很大进步,但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析,谈不上深层次的数据挖掘,现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前,我国正处在全面建成小康社会征程中,工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重,建设下一代信息基础设施,发展现代信息技术产业体系,健全信息安全保障体系,推进信息网络技术广泛运用,是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情,把握规律,实现科学发展,做出科学决策具有重要意义,我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿,我们要做的工作还很多。首先,大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术(IT)企业已提前发力,通过加大开发力度和兼并等多种手段,努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌,既是为了练兵,也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台,难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要,其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此,我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》,这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署,联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距,更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位,将会成为产生数据量最多的国家,但我们对数据保存不够重视,对存储数据的利用率也不高。此外,我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享,导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁,应注重公开信息,应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站,为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如,提供各地天气与航班延误的关系,推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始,当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘,又要防止侵犯个体隐私;既提倡数据共享,又要防止数据被滥用。此外,还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的,要注意技术安全性和管理制度安全性并重,防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃,保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万,缺口14万—19万人;需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万,这方面的人才缺口更大。中国是人才大国,但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映,是一个应用驱动性很强的服务领域,是具有无穷潜力的新兴产业领域;目前,其标准和产业格局尚未形成,这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用,将它作为转变经济增长方式的有效抓手,但要注意科学规划,切忌一哄而上。
(作者:中国工程院院士)
B. 大数据时代的应对措施
一个好的企业应该未雨绸缪,从现在开始就应该着手准备,为企业的后期的数据收集和分析做好准备,企业可以从下面六个方面着手,这样当面临铺天盖地的大数据的时候,以确保企业能够快速发展,具体为下面六点。
目标
几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集,无论是社交网络还是车间传感器设备,而且每个组织都有大量的数据需要处理,IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据,以自己的数据为基准,确定数据的范围。
准则
虽然每个企业都会产生大量数据,而且互不相同、多种多样的,这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的,找到最能反映企业业务情况的数据。
重新评估
大数据需要在服务器和存储设施中进行收集,并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化,IT经理则需要准备扩大他们的系统,以解决数据的不断扩大,IT经理要了解公司现有IT设施的情况,以组建处理大数据的设施为导向,避免一些不必要的设备的购买。
重视大数据技术
大数据是最近几年才兴起的词语,而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解,例如如今的Hadoop,MapRece,NoSQL等技术都是2013年刚兴起的技术,企业IT人员要多关注这方面的技术和工具,以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。
培训企业的员工
大多数企业最缺乏的是人才,而当大数据到临的时候,企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才,对于一些公司,特别是那种人比较少的公司,工作人员面临大数据将是一种挑战,企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训,以确保在大数据到来时,员工也能适应相关的工作。
培养三种能力
Teradata大中华区首席执行官辛儿伦对新浪科技表示,随着大数据时代的到来,企业应该在内部培养三种能力。第一,整合企业数据的能力;第二,探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力;第三,进行精确快速实时行动的能力。
做到上面的几点,当大数据时代来临的时候,面临大量数据将不是束手无策,而是成竹在胸,而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。
C. 如何用大数据解决生活中的问题
1、应用于能源
随着工业化进程的加快,大量温室气体的排放,全球气候发生了变化,因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块,可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理,实现节能。
2、医学应用
大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后,该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析,可以监测患者的生理状态,从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道,大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA,找到新的治疗方法,更好地理解和预测疾病模式。
3、对于金融业来说
大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的,大数据算法可以快速决定是否出售商品,使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代,把握市场机遇,快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。
4、应用于地理信息
地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息,以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中,不仅可以及时处理地理信息,而且可以提高处理结果的准确性。
5、应用于消费
为了在未来的市场中站稳脚跟,建立大数据库,充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据,对用户信用进行分析和记录,形成长期庞大的数据库,为后续金融业务布局提供征信和风控数据。
6、应用于制造业
大数据影响生产力,使机器设备在应用中更加智能化、自主化,使生产过程更加简洁、准确、安全,提高生产能力。此外,大数据技术可以帮助企业了解客户的偏好,从而生产出市场需要的产品。
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D. 大数据杀熟怎么解决
大数据“杀熟”,“杀”的是消费者,危及的是整个行业,甚至是全社会。不仅大肆消耗用户的信任,更会殃及社会诚信。建设新型消费社会,消费者权益必须保障,被诟病已久的大数据“杀熟”必须根治。
首先,根治大数据“杀熟”,民心所向,法律当有所为。治理大数据“杀熟”等各种“店大欺客”行为,有关部门应加强相关立法工作,堵住监管漏洞,提高违法成本。
其次,创新大数据监管方式。科技不是“屠刀”,不该助纣为虐,有关监管部门当从技术层面上,建立相应的大数据网上监管平台,针对网络信息平台进行全天候在线监管,提高对各种利用隐性大数据违法行为的查处能力。
第三,建立失信黑名单制度。一旦发现平台有“杀熟”行为,不仅要给予其行政处罚,还要将其纳入诚信黑名单。
第四,平台当自治自律。平台应该意识到,诚信才是立商之本,不要一股脑地往“钱”看。利用大数据进行“杀熟”,既辜负了消费者的信任,也伤害了其利益,是一种竭泽而渔的做法。
最后,消费者应多个“心眼”。大数据“杀熟”套路多,消费者防不胜防。消费者不妨多个平台比差价,秉承货比三家原则,伪装成价格敏感型用户,以此“迷惑”大数据。
科技让生活更美好,无论新技术的规则怎样变化,发展迭代怎样迅速,都不应坏了诚信为本的经商老规矩。相信随着各项政策、法律、法规的完善以及互联网平台的自制、自律,形成执法者、网络平台、消费者三方共治的互联网经济新形态,由大数据技术引发的“杀熟”乱象就可以从根本上得到遏制,让消费者明明白白的消费。
E. 大数据时代应如何应对变革带来的机遇与挑战
大数据时代应如何应对变革带来的机遇与挑战
大数据时代带给我们更多冲击,要想与时俱进,并不断的提升,那就要摒弃原来的传统思想,大胆努力的接受大数据带来的新挑战。想要弄清楚大数据时代带给我们的变化,那就要先知道大数据是什么,这样方可以更好的迎接大挑战,应对时代带来的变革。大数据是指海量的数据,这是非结构化的数据,无法用传统的数据来处理。大数据技术的应用给人们生活带来了诸多的便利性,许多疫情的报告都来源于大数据。
大数据的应用并不是那么简单,其引发的是模式的变革,其应用不仅仅是发电、输电,而是基于互联网技术,这对于人们的生产过程以及商品交换带来了变革性的影响。整个变革过程的技术手段就是数据的挖掘与分析,其是在互联网基础上,将使制造行业的生产效率大幅度提升。大灵气无法产生新的物质产品,也无法创造新的市场需求,但却可以大幅度的提升生产力。
国际上对于大数据的定义了四大特征,那就是海量的数据规模、快速的数据流转、动态的数据体系、多样的数据类型以及巨大的数据价值。基于大数据的全国的数据信息总量每两年就翻番。对于企业而言,大数据来源于企业内部信息系统所产生的运营数据,数据越大结果越好。成功的进入大数据时代,企业将拥有更多的发展潜能。
通过对大数据的处理,人们放弃了因果关系而选择了相互联系。在未来的几年内,大数据将成为提升公司竞争力的有力基础,行业与行业之间的竞争将演变为数据的竞争,所以,解决数据资源的搜索与共享将成为当务之急。以互联网行业的代表阿里巴巴和谷歌为例,前者的服务器都达到了上万台,而后者则超过了五十万台,这就是数据的差别。
大数据是一种运营模式,数据的膨胀决定了企业的未来发展方向,越来越多的企业意识到了数据增涨的隐患。随着时间的推移,数据对于人们和企业的重要性会越发突显。
F. 网贷大数据不好的原因有哪些怎么查
大数据不好的原因有频繁申贷、贷款频繁、多次贷款逾期等不良信用行为过多等。
查询个人网贷大数据的渠道很多。
可以查询网贷数据库。只需要打开微信找到:早知数据。点击查询,输入信息即可查询到自己的征信数据,该数据源自全国2000多家网贷平台和银联中心,用户可以查询到自身的大数据与信用情况,可以获取各类指标,查询到自己的个人信用情况,网黑指数分,黑名单情况,网贷申请记录,申请平台类型,是否逾期,逾期金额,信用卡与网贷授信预估额度等重要数据信息等。
G. 大数据改革时代我们该如何去应对
大数据改革时代我们该如何去应对
对大数据进行进一步深度的分析,并挖掘出对企业发展有利的数据,这是现代企业最常见的行为。而通过对市场的整体分析了解经济增长的内动力以及结构变化和调整,进一步调整产业,以便更好的发挥企业优势,赢得市场,成为同行中的佼佼者,这是任何企业都希望看到的。但是,从大数据提出以来,越来越多的企业表示自己似乎看不懂,大数据变化的太快,让人捉摸不透。而对大数据的改革,我们该如何应对呢?
一、化零为整
数据是零散的,就像一盘散沙,分散在世界各地,企业要想分析市场,就要将这盘散沙捧起来,运用数据分析技术以及特长分析、挖掘埋藏在数据当中的宝贵价值,实现更好的决策,推动企业相关决策的进行。
二、去糟粕,挖精髓
数据泛滥的最直接后果就是数据中有大量无用数据的存在,这些无用的数据会对数据分析技术人员的分析行为造成一定的困扰,对此,技术人员需要对其进行整理、清洗,去掉无用的数据,将有价值的大数据挖掘出来,进行科学管理和分析,严格控制数据的质量,做到真正的数出有源、真实可靠。
三、重视数据源
大数据时代,数据来源不可能仅有一点,尤其是在行业分析当中,不仅要分析自己行业的发展,还要分析竞争对手的数据,更甚者需要分析市场环境的数据。多方面下手才能真正分析出到底是怎么回事,该如何去应对市场危机。
然而,不少企业用户在分析数据的时候,不舍得下血本,只是简单的对自己产品的用户行为以及各种数据进行分析,并不会投资分析大环境以及竞争对数,这样可能导致企业在发展过程中,看不清市场环境,无法做出正确的判断,也就是我们所说的决策失误。
当然,大数据涉及各行各业,分析大数据,不可能仅看一方面,也不可能毫无预算的去分析所有的数据,这样会导致很多浪费,也会增加企业的成本支出。作为现代化企业,最好的做法是转变自己的经营思路,加强各部门之间的沟通协调、保证数据收集的精准,为企业大数据的发展提供更好的环境。
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