Ⅰ 惊人大数据创造效率和价值
惊人大数据创造效率和价值
数据成为流入全球经济每一个领域的洪流1.企业产生了数量迅速增加的交易数据，获取着有关客户、供应商和业务运营的数以Tb的信息。实体世界中，数以百万计的联网传感器被嵌入到各种设备中，例如手机、“智能”能量计、汽车，以及在物联网时代能感知、创造和传达数据的工业机械2.的确，随着企业和组织开展经营以及与个人互动，他们产生着数量巨大的数字化“排出数据”,也就是作为其他活动的副产品而创造出的数据。社交媒体网站、智能电话以及其他消费电子设备（包括PC机和笔记本）使得全球数十亿人为可获得的大数据添砖加瓦。不断增多的多媒体内容对于“大数据”数量的指数增长起了重要作用。例如，每一秒的高清视频产生的比特量是存储一页文本所需的2,000多倍。在数字化世界中，消费者每天的生活--通讯、上网浏览、购物、分享、搜索--产生着数量庞大的数据。
我们说的“大数据”是什么意思？
大数据是指其规模超出通常的数据库软件工具的获取、存储、管理和分析能力的数据集。这一定义有意采用主观方式，包含了关于一个数据集有多大才可被视为大数据的动态定义--也就是说，我们并不从大于一定数量的Tb（1Tb等于1,024Gb）这一角度来定义大数据。我们假定，随着技术不断进步，可称为大数据的数据集的规模也将提高。另外，请注意，该定义可因经济部门而异，这取决于某一特定行业中通常可获得的软件有哪些，以及常见的数据集规模多大。有了以上说明，目前许多部门中的大数据范围为数十Tb到数Pb（1Pb等于1,024Tb）不等。
数量惊人的数据本身是一个全球性现象，但是，这意味着什么呢？全球许多公民对这一信息的集合抱以深深的怀疑，认为数据洪流不过是对其隐私的侵犯。但是，存在有力的证据表明，大数据可以发挥重要的经济作用，不但有利于私人商业活动，还有利于国民经济和公民。我们的研究发现，数据可以为世界经济创造重要价值，提高企业和公共部门的生产率和竞争力，并为消费者创造大量的经济剩余。
例如，如果美国医疗卫生部门能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量，我们估计，该部门每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元，其中2/3将以全国医疗卫生支出降低大于8%的形式表现出来。例如，在私营部门，我们估计充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。在欧洲发达经济体中，我们估计，仅通过利用大数据实现的运作效率提高，政府行政管理方面可以节省1000亿欧元（1400亿美元）以上的开支。这一估计尚未包括可以用来减少欺诈、错误以及税差（潜在税收与实际税收收入之差）的大数据影响作用。
数字化数据现在无所不在--每个部门中，每个经济体中，每个组织以及数字技术用户中。这一话题以前只有少数数据怪杰感兴趣，而现在大数据对各个部门的领导都具有重要意义，各种产品和服务的消费者必将通过大数据的应用而受益。随着计算领域中的摩尔定律、数字存储中的类似的定律以及云计算等趋势继续降低成本以及减少其他技术壁垒，人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果来进行深入分析的能力超过以往任何时候。花不到600美元，就可以买到容量足以存储世界上所有音乐的硬盘.[page]
随着运用越来越尖端的技术的软件与不断提高的计算能力相结合，从数据中提取洞见的能力也在显着提高。此外，由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2010年，超过40亿人（世界人口的60%）在使用手机，其中大约12%拥有智能电话--其渗透率以每年20%以上的速度增长。如今，3000多万联网传感器节点分布在交通、汽车、工业、公用事业和零售部门，其数量正以每年30%以上的速度增长。
可以通过许多方式来利用大数据在全球经济的各个部门中创造价值。的确，我们的研究表明，整个世界正处在一波巨大的创新、效率和增长之中，正处在竞争和价值获取的新模式的变革时代--所有这些都被大数据所推动，消费者、企业和经济部门无一不在挖掘利用大数据的潜力。但是，这一现象为何现在才发生呢？数据不是一直都是信息和通信技术的冲击中的一部分吗？是的，但是，我们的研究表明，大数据将会带来的变化的规模以及范围处在一个转折点上，随着一系列技术趋势开始加速并汇聚，必将大大扩展大数据的影响。我们已经看到这种汇聚在经济格局中带来的变化。
许多领先的企业已经在使用大数据创造价值，其他企业如果要与之竞争，需要探索如何做到这一点。政府在公共资金受到约束的时期，也面临着提高效率和为公民提供的资金带来的价值的机遇。鉴于全球许多国家人口老龄化这一现实，这一点可能非常重要。我们的研究表明，公共部门可以通过有效地使用大数据来显着提高效率。
然而，企业和其他组织以及政策制定者如果要充分发挥大数据的潜力，就需要应对很多挑战。能够掌握这些技术以获得最大价值的分析和管理人才不足，这是一个重大而紧迫的挑战，企业和政策制定者可以近期内着手解决。仅美国就短缺140,000 到 190,000具备深厚分析技能的人员，以及150万分析大数据并在其发现的基础上做出决策的管理人员和分析师。人才短缺仅仅是第一个挑战。其他挑战包括需要确保适当的基础设施落实到位，并且激励措施和竞争能够鼓励继续创新。此外，必须正确理解对于用户、组织和经济体带来的经济收益，而且必须实施安全措施，以便消除公众对大数据的担忧。
我们如何衡量大数据的价值？
当我们着手确定大数据创造价值的潜力多大时，我们只考虑了那些本质上依赖于大数据的使用的行为--也就是说，那些大数据的使用对于实施某一特定手段来说是必要（但往往未必足够）的行为。我们并未包括那些只包括自动化而并未涉及大数据的手段（例如，通过以ATM代替银行出纳而实现的生产率提高）的价值。另请注意，我们包括了需要使用大数据的手段的总价值。我们并未试图估计大数据对于某一特定手段创造的价值的相对贡献，而只是估计所创造的总价值。
我们完全可以预料，随着运用大数据的技术和技巧不断发展以及经济收益的增长（同时伴随着相关挑战和风险），有关大数据的故事将继续演变。
Ⅱ 请问移动的数据流量是什么意思是普通的流量么
数据流量是指通过GPRS、EDGE、TD-SCDMA、HSDPA等移动通信技术上网或使用相关数据增值业务所产生的数据流量。
Ⅲ 手握巨大的数据洪流 巨大跟洪流的意思一样吗
所谓巨大的数据洪流巨大跟洪流意思不一样敏拦，巨大的话就是非常多的数据，肆渗然后桥雹胡非常大量数据洪流，其实有一点意思相近的。
Ⅳ 数据流量和本地流量的区别是什么
数据流量和本地流量的主要区别是使用范围的不同。
数据流量包含本地流量，本地流量是属于数据流量的一种。
在手机网络上所有的内容都是数据，用户打开一个网页看到的图片、文字、视频等信息，都是通过数据传送到终端接收后反馈出来的，这个数据量就是流量。
由于手机网络包括国际、国内、省内和本地等网络状态，因而数据流量也包括国际、国内、省内和本地等网络数据流量，其范围包括本地流量范畴。
本地流量是在用户手机号码归属地（非漫游状态）使用手机上网所产生的流量。
综上所述，数据流量和本地流量的主要区别是使用范围的不同，数据流量包含本地流量，本地流量是属于数据流量的一种。
Ⅳ 数据流量是指什么
数据流量是指单位时间内流经封闭管道或明渠有效截面的流体量，又称瞬时流量。大数据能够精准的分析并处理产生的流量，高流量大数据还有承接广告、资本估值、异业合作等作用。
Ⅵ 应对信息洪流的六个方法
信息洪流，又称数字洪流，是指随着计算机的大量使用，数据和信息大量产生，用以形容淹没全世界的数字海啸。计算机科学家杰伦·拉尼尔就这样形容了这种感受：“这就好像你蹲下身子，埋下了一颗树种，结果它生长得如此之快，以至于你还没站起身来，它就已经把你居住的小镇整个吞噬了。
信息洪流会导致信息过载。信息过载是指当一个人面临大量信息时，产生了理解和决策困难。如果把人比作一台计算机，那么这个情况就很好理解，当输入这个系统的信息量超过它的处理能力时，那么决策者就会面临认知和决策困难，结果就是出现信息过载，随之而来的是决策质量的下降。
从历史上来看，信息过载并不是第一次出现。当文艺复兴时期德国的古登堡第一次发明印刷机的时候，当时的人们突然发现，过去稀少而珍贵的手抄本，被廉价而丰富的印刷书籍所取代，人们一下子变得不知所措，无法阅读和理解这些扑面而来的印刷书籍，当时的信息过载，被形象地称作“印刷压力”。
到了二十漏掘茄世纪五十年代，随着计算机和互联网的普及，电子邮件、推特和facebook等等产生了大量的数据和信息，如前面所提到的，人们完全淹没在信息洪流中，每天都被信息过载所困扰。2012年，根据McKinsey Global Institute的调查，平均每个人有28%的时间被用于处理电子邮件。
美国的一份研究显示，员工在办公室上班时，大约每3分钟就会被打断一次工作。这份研究还散搭表明，人们在电脑屏幕同时开启的窗口数，平均为8个。精神病学家爱德华 · 哈洛威尔创造了名词“注意缺乏特征”（ADT）来描述这种恶劣的现代生活方式。
信息过载会导致信息焦虑。信息焦虑指我们能够理解的信息和我们认为必须理解的信息之间的巨大差距，因为巨大差距的存在，人们会感到焦虑。从生物学的角度来看，因为大脑用于处理信息的部位发育最晚，进化的速度赶不上信息增加的速度，所以会产生信息过载和信息焦虑。
既然信息洪流不可避免，那么我们将如何来减少信息过载和信息焦虑呢？可以尝试以下方法：
方法一，认识到注意力是我们最宝贵的资源。刻意减少对于非重要信息的关注，尽量不要成为一个返察吃瓜群众。以我自己为例，当我关闭朋友圈以后，重要的信息依然可以获取，而关注那些所谓时事新闻而损失的注意力和浪费的时间，却大大减少，可以把有限的注意力用在最重要的事情。相应的，信息过载和信息焦虑也减轻了，因为自己知道错过的那些并不重要。
方法二，不轻信、不盲从任何信息。信息有真有假，有重要，有次要。根据信息和知识的定义，真实而且有意义的信息，才是知识。时刻保持警惕，不轻易相信网上疯传的热文，所谓专家意见，提高自己的批判性思维能力，确保自己不会信息洪流淹没。
方法三，收费信息价值大于免费信息。因为收费信息经过残酷的市场竞争考验，能够收费，说明还是有价值的。而免费的信息看起来很划算，但实际上往往价值不高，一是会占用你宝贵的注意力，二是可能是虚假的误导信息，即使耗费时间进行验证也不划算，三是免费信息很可能是广告软文，或者通过后台统计文章点击情况收集你的信息，让你在其他方面遭受损失。
方法四，对信息进行分级，给予不同的权重。例如，朋友圈的信息<门户网站新闻<专业杂志<经典书籍<专业论文<自己采集的第一手数据。通过这样的分级，错误或者次要的信息就不会干扰你的决策了。万维纲老师在《智识分子》也提到，要做信息极客，需要做到三件事，阅读学术论文 、直接阅读原始数据 、主动采集和分析数据 。
方法五，紧跟某一个专业领域的牛人。每个专业的信息量如此之大，仅仅依靠搜索引擎，难以完成过滤和筛选的任务，那么通过这个领域的牛人，来过滤、掌握最新发展，显然要更靠谱一些。如果将人比作计算机，那么你接入某个领域最重要的网络节点，显然会有助于你提高获取信息的质量和效率。阳志平老师说过，面对信息过载的方法是：不要面对信息，而要面对人；信息不重要，信息承载人最重要。
方法六，采取科学的态度，重视信息产生的方法和过程，而不是信息给于的结论。科学就是随时会被证伪，专家的意见，也往往是错误的，但是你如果能够掌握科学的方法，被误导、被操纵的可能性就会小很多。
PS：照片拍摄于2016年11月14日，超级月亮。
参考资料：
1. https://en.wikipedia.org/wiki/Information_overload
2.《信息简史》美 詹姆斯 格雷克
3.《番茄工作法图解：简单易行的时间管理方法》 诺特伯格 Staffan Noteberg
4.工作谈018：元认知学习法（3） 2016-06-11 阳志平 微信公众号 心智工具箱
5.Scalers：如何做好信息分层分级？ 2016-10-26 Scalers 微信公众号 ScalersTalk成长持续论