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關(guān)于大數(shù)據(jù)的介紹（關(guān)于大數(shù)據(jù)的介紹英文版）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-20 04:26:38 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1300 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于關(guān)于大數(shù)據(jù)的介紹的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)是什么意思？
2、大數(shù)據(jù)是什么概念
3、大數(shù)據(jù)有哪些重要的作用？
4、什么是大數(shù)據(jù)應(yīng)用？

關(guān)于大數(shù)據(jù)的介紹（關(guān)于大數(shù)據(jù)的介紹英文版）

一、大數(shù)據(jù)是什么意思？

中國(guó)發(fā)展門(mén)戶網(wǎng)訊隨著新一代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和深入應(yīng)用，數(shù)據(jù)的數(shù)量、規(guī)模不斷擴(kuò)大，數(shù)據(jù)已日益成為土地、資本之后的又一種重要的生產(chǎn)要素，和各個(gè)國(guó)家和地區(qū)爭(zhēng)奪的重要資源，誰(shuí)掌握數(shù)據(jù)的主動(dòng)權(quán)和主導(dǎo)權(quán)，誰(shuí)就能贏得未來(lái)。奧巴馬政府將數(shù)據(jù)定義為“未來(lái)的新石油”，認(rèn)為一個(gè)國(guó)家擁有數(shù)據(jù)的規(guī)模、活性及解釋運(yùn)用的能力將成為綜合國(guó)力的重要組成部分，對(duì)數(shù)據(jù)的占有和控制將成為繼陸權(quán)、海權(quán)、空權(quán)之外的另一個(gè)國(guó)家核心權(quán)力。此后，一個(gè)全新的概念——大數(shù)據(jù)開(kāi)始風(fēng)靡全球。

大數(shù)據(jù)的概念與內(nèi)涵

“大數(shù)據(jù)”的概念早已有之，1980年著名未來(lái)學(xué)家阿爾文•托夫勒便在《第三次浪潮》一書(shū)中,將大數(shù)據(jù)熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂(lè)章”。但是直到近幾年,“大數(shù)據(jù)”才與“云計(jì)算”、“物聯(lián)網(wǎng)”一道，成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的流行詞匯。2008年，在谷歌成立10周年之際，著名的《自然》雜志出版了一期?？瑢ｉT(mén)討論未來(lái)的大數(shù)據(jù)處理相關(guān)的一系列技術(shù)問(wèn)題和挑戰(zhàn)，其中就提出了“Big Data”的概念。2011年5 月，在“云計(jì)算相遇大數(shù)據(jù)” 為主題的EMC World 2011 會(huì)議中，EMC 也拋出了Big Data概念。所以，很多人認(rèn)為，2011年是大數(shù)據(jù)元年。

此后，諸多專家、機(jī)構(gòu)從不同角度提出了對(duì)大數(shù)據(jù)理解。當(dāng)然，由于大數(shù)據(jù)本身具有較強(qiáng)的抽象性，目前國(guó)際上尚沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一公認(rèn)的定義。維基百科認(rèn)為大數(shù)據(jù)是超過(guò)當(dāng)前現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具處理能力，處理時(shí)間超過(guò)客戶能容忍時(shí)間的大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)集。全球排名第一的企業(yè)數(shù)據(jù)集成軟件商Informatica認(rèn)為大數(shù)據(jù)包括海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜數(shù)據(jù)類型，其規(guī)模超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行管理和處理的能力。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)、大數(shù)據(jù)科學(xué)家JohnRauser提到一個(gè)簡(jiǎn)單的定義：大數(shù)據(jù)就是任何超過(guò)了一臺(tái)計(jì)算機(jī)處理能力的龐大數(shù)據(jù)量。百度搜索的定義為："大數(shù)據(jù)"是一個(gè)體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無(wú)法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理?；ヂ?lián)網(wǎng)周刊的定義為："大數(shù)據(jù)"的概念遠(yuǎn)不止大量的數(shù)據(jù)（TB）和處理大量數(shù)據(jù)的技術(shù)，或者所謂的"4個(gè)V"之類的簡(jiǎn)單概念，而是涵蓋了人們?cè)诖笠?guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可以做的事情，而這些事情在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。換句話說(shuō)，大數(shù)據(jù)讓我們以一種前所未有的方式，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得有巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，或深刻的洞見(jiàn)，最終形成變革之力。

綜合上述不同的定義，我們認(rèn)為，大數(shù)據(jù)至少應(yīng)包括以下兩個(gè)方面：一是數(shù)量巨大，二是無(wú)法使用傳統(tǒng)工具處理。因此，大數(shù)據(jù)不是關(guān)于如何定義，最重要的是如何使用。它強(qiáng)調(diào)的不僅是數(shù)據(jù)的規(guī)模，更強(qiáng)調(diào)從海量數(shù)據(jù)中快速獲得有價(jià)值信息和知識(shí)的能力。

大數(shù)據(jù)4V特征

一般認(rèn)為，大數(shù)據(jù)主要具有以下四個(gè)方面的典型特征：規(guī)模性（Volume）、多樣性（Varity）、高速性（Velocity）和價(jià)值性（Value）,即所謂的“4V”。

1．規(guī)模性。大數(shù)據(jù)的特征首先就體現(xiàn)為“數(shù)量大”，存儲(chǔ)單位從過(guò)去的GB到TB，直至PB、EB。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)開(kāi)始爆發(fā)性增長(zhǎng)。社交網(wǎng)絡(luò)（微博、推特、臉書(shū)）、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、各種智能終端等，都成為數(shù)據(jù)的來(lái)源。淘寶網(wǎng)近4億的會(huì)員每天產(chǎn)生的商品交易數(shù)據(jù)約20TB；臉書(shū)約10億的用戶每天產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)超過(guò)300TB。迫切需要智能的算法、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，來(lái)統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

2．多樣性。廣泛的數(shù)據(jù)來(lái)源，決定了大數(shù)據(jù)形式的多樣性。大數(shù)據(jù)大體可分為三類：一是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如財(cái)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、醫(yī)療系統(tǒng)數(shù)據(jù)等，其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)間因果關(guān)系強(qiáng)；二是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如視頻、圖片、音頻等，其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)間沒(méi)有因果關(guān)系；三是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如HTML文檔、郵件、網(wǎng)頁(yè)等，其特點(diǎn)是數(shù)據(jù)問(wèn)的因果關(guān)系弱。

3．高速性。與以往的檔案、廣播、報(bào)紙等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)載體不同，大數(shù)據(jù)的交換和傳播是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等方式實(shí)現(xiàn)的，遠(yuǎn)比傳統(tǒng)媒介的信息交換和傳播速度快捷。大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的重要區(qū)別，除了大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模更大以外，大數(shù)據(jù)對(duì)處理數(shù)據(jù)的響應(yīng)速度有更嚴(yán)格的要求。實(shí)時(shí)分析而非批量分析，數(shù)據(jù)輸入、處理與丟棄立刻見(jiàn)效，幾乎無(wú)延遲。數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度和處理速度是大數(shù)據(jù)高速性的重要體現(xiàn)。

4.價(jià)值性。這也是大數(shù)據(jù)的核心特征?，F(xiàn)實(shí)世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中，有價(jià)值的數(shù)據(jù)所占比例很小。相比于傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)最大的價(jià)值在于通過(guò)從大量不相關(guān)的各種類型的數(shù)據(jù)中，挖掘出對(duì)未來(lái)趨勢(shì)與模式預(yù)測(cè)分析有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法、人工智能方法或數(shù)據(jù)挖掘方法深度分析，發(fā)現(xiàn)新規(guī)律和新知識(shí)，并運(yùn)用于農(nóng)業(yè)、金融、醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域，從而最終達(dá)到改善社會(huì)治理、提高生產(chǎn)效率、推進(jìn)科學(xué)研究的效果。

大數(shù)據(jù)六大發(fā)展趨勢(shì)

雖然大數(shù)據(jù)目前仍處在發(fā)展的起步階段，尚存在著諸多的困難與挑戰(zhàn)，但我們相信，隨著時(shí)間的推移，大數(shù)據(jù)未來(lái)的發(fā)展前景非常可觀。

1．?dāng)?shù)據(jù)將呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)

近年來(lái)，隨著社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)互聯(lián)、電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的興起，音頻、視頻、圖像、日志等各類數(shù)據(jù)正在以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。據(jù)有關(guān)資料顯示，2011年，全球數(shù)據(jù)規(guī)模為1.8ZB，可以填滿575億個(gè)32GB的iPad，這些iPad可以在中國(guó)修建兩座長(zhǎng)城。到2020年，全球數(shù)據(jù)將達(dá)到40ZB，如果把它們?nèi)看嫒胨{(lán)光光盤(pán)，這些光盤(pán)和424艘尼米茲號(hào)航母重量相當(dāng)。美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心則指出,互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)每年將增長(zhǎng)50%,每?jī)赡瓯銓⒎环?目前世界上90%以上的數(shù)據(jù)是最近幾年才產(chǎn)生的。

2．?dāng)?shù)據(jù)將成為最有價(jià)值的資源

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為繼土地、勞動(dòng)、資本之后的新要素，構(gòu)成企業(yè)未來(lái)發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力?！度A爾街日?qǐng)?bào)》在一份題為《大數(shù)據(jù)，大影響》的報(bào)告宣傳，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新的資產(chǎn)類別，就像貨幣或黃金一樣。IBM執(zhí)行總裁羅睿蘭認(rèn)為指出,“數(shù)據(jù)將成為一切行業(yè)當(dāng)中決定勝負(fù)的根本因素,最終數(shù)據(jù)將成為人類至關(guān)重要的自然資源。”隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的不斷發(fā)展，我們有理由相信大數(shù)據(jù)將成為機(jī)構(gòu)和企業(yè)的重要資產(chǎn)和爭(zhēng)奪的焦點(diǎn)谷歌、蘋(píng)果、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭正在運(yùn)用大數(shù)據(jù)力量獲得商業(yè)上更大的成功，并且將會(huì)繼續(xù)通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)提升自己的競(jìng)爭(zhēng)力。

3．大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)行業(yè)智能融合

通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)收集、整理、分析、挖掘, 我們不僅可以發(fā)現(xiàn)城市治理難題，掌握經(jīng)濟(jì)運(yùn)行趨勢(shì)，還能夠驅(qū)動(dòng)精確設(shè)計(jì)和精確生產(chǎn)模式，引領(lǐng)服務(wù)業(yè)的精確化和增值化，創(chuàng)造互動(dòng)的創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)新形態(tài)。麥當(dāng)勞、肯德基以及蘋(píng)果公司等旗艦專賣(mài)店的位置都是建立在數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)之上的精準(zhǔn)選址。百度、阿里、騰訊等通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的掌握和分析,為用戶提供更加專業(yè)化和個(gè)性化的服務(wù)。在智慧城市建設(shè)不斷深入的情況下，大數(shù)據(jù)必將在智慧城市中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。由城市數(shù)字化到智慧城市，關(guān)鍵是要實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字信息的智慧處理，其核心是引入了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，大數(shù)據(jù)將成為智慧城市的核心智慧引擎。智慧金融、智慧安防、智慧醫(yī)療、智慧教育、智慧交通、智慧城管等，無(wú)不是大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合的重要領(lǐng)域。

4．?dāng)?shù)據(jù)將越來(lái)越開(kāi)放

大數(shù)據(jù)是人類的共同資源、共同財(cái)富，數(shù)據(jù)開(kāi)放共享是不可逆轉(zhuǎn)的歷史潮流。隨著各國(guó)政府和企業(yè)對(duì)開(kāi)放數(shù)據(jù)帶來(lái)的社會(huì)效益和商業(yè)價(jià)值認(rèn)識(shí)的不斷提升，全球必將很快掀起一股數(shù)據(jù)開(kāi)放的熱潮。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)的發(fā)展需要全世界、全人類的共同協(xié)作，變私有大數(shù)據(jù)為公共大數(shù)據(jù)，最終實(shí)現(xiàn)私有、企業(yè)自有、行業(yè)自有的全球性大數(shù)據(jù)整合，才不至形成一個(gè)個(gè)毫無(wú)價(jià)值的“數(shù)據(jù)孤島”。大數(shù)據(jù)越關(guān)聯(lián)越有價(jià)值，越開(kāi)放越有價(jià)值。尤其是公共事業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)開(kāi)放數(shù)據(jù)將越來(lái)越多。目前，美歐等發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)的政府都在政府和公共事業(yè)上的數(shù)據(jù)做出了表率。中國(guó)政府也將一方面帶頭力促數(shù)據(jù)公開(kāi)共享，另一方面，還通過(guò)推動(dòng)建設(shè)各類大數(shù)據(jù)服務(wù)交易平臺(tái)，為數(shù)據(jù)使用者提供豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

5．大數(shù)據(jù)安全將日受重視

大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)中應(yīng)用日益廣泛的同時(shí)，大數(shù)據(jù)的安全也必將受到更多的重視。大數(shù)據(jù)時(shí)代，在我們用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取有價(jià)值信息的同時(shí)，“黑客”也可以利用這些大數(shù)據(jù)技術(shù)最大限度地收集更多有用信息，對(duì)其感興趣的目標(biāo)發(fā)起更加“精準(zhǔn)的”攻擊。近年來(lái)，個(gè)人隱私、企業(yè)商業(yè)信息甚至是國(guó)家機(jī)密泄露事件時(shí)有發(fā)生。對(duì)此，美歐等發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛制定完善了保護(hù)信息安全、防止隱私泄露等相關(guān)法律法規(guī)?？梢灶A(yù)見(jiàn)，在不久的將來(lái)，其他國(guó)家也會(huì)迅速跟進(jìn)，以更好地保障本國(guó)政府、企業(yè)乃至居民的數(shù)據(jù)安全。

6．大數(shù)據(jù)人才將備受歡迎

隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展及其應(yīng)用的日益廣泛，包括大數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)管理專家、大數(shù)據(jù)算法工程師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理等在內(nèi)的具有豐富經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析人員將成為全社會(huì)稀缺的資源和各機(jī)構(gòu)爭(zhēng)奪的人才。據(jù)著名國(guó)際咨詢公司Gartner預(yù)測(cè)，2015年全球大數(shù)據(jù)人才需求將達(dá)到440萬(wàn)人，而人才市場(chǎng)僅能夠滿足需求的三分之一。麥肯錫公司則預(yù)測(cè)美國(guó)到2018年需要深度數(shù)據(jù)分析人才44萬(wàn)—49萬(wàn)，缺口為14萬(wàn)—19萬(wàn)人。有鑒于此，美國(guó)通過(guò)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)，鼓勵(lì)研究性大學(xué)設(shè)立跨學(xué)科的學(xué)位項(xiàng)目，為培養(yǎng)下一代數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師做準(zhǔn)備，并設(shè)立培訓(xùn)基金支持對(duì)大學(xué)生進(jìn)行相關(guān)技術(shù)培訓(xùn)，召集各個(gè)學(xué)科的研究人員共同探討大數(shù)據(jù)如何改變教育和學(xué)習(xí)等。英國(guó)、澳大利亞、法國(guó)等國(guó)家也類似地對(duì)大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)做出專項(xiàng)部署。IBM 等企業(yè)也開(kāi)始全面推進(jìn)與高校在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的合作，力圖培養(yǎng)企業(yè)發(fā)展需要的既懂業(yè)務(wù)知識(shí)又具分析技能的復(fù)合型數(shù)據(jù)人才。（武鋒：國(guó)家信息中心）

二、大數(shù)據(jù)是什么概念

世界包含的多得難以想象的數(shù)字化信息變得更多更快……從商業(yè)到科學(xué)，從政府到藝術(shù)，這種影響無(wú)處不在?？茖W(xué)家和計(jì)算機(jī)工程師們給這種現(xiàn)象創(chuàng)造了一個(gè)新名詞：“大數(shù)據(jù)”。

所謂大數(shù)據(jù)，那到底什么是大數(shù)據(jù)，他的來(lái)源在哪里，定義究竟是什么呢?

一：大數(shù)據(jù)的定義。

1、大數(shù)據(jù)，又稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人腦甚至主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)，是指從各種各樣類型的大數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的技術(shù)的能力，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、管理、分析挖掘、可視化等技術(shù)及其集成。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，云計(jì)算平臺(tái)，互聯(lián)網(wǎng)，和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)也是一種模式，你如果真想了解大數(shù)據(jù)，可以來(lái)這里，這個(gè)手機(jī)的開(kāi)始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來(lái)就可以找到，我想說(shuō)的是，除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來(lái)了。

3、大數(shù)據(jù)應(yīng)用，是

指對(duì)特定的大數(shù)據(jù)集合，集成應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，獲得有價(jià)值信息的行為。對(duì)于不同領(lǐng)域、不同企業(yè)的不同業(yè)務(wù)，甚至同一領(lǐng)域不同企業(yè)的相同業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，由于其業(yè)務(wù)

需求、數(shù)據(jù)集合和分析挖掘目標(biāo)存在差異，所運(yùn)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)也可能有著相當(dāng)大的不同。惟有堅(jiān)持“對(duì)象、技術(shù)、應(yīng)用”三位一體同步發(fā)展，才

能充分實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

當(dāng)你的技術(shù)達(dá)到極限時(shí)，也就是數(shù)據(jù)的極限”。大數(shù)據(jù)不是關(guān)于如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰(zhàn)在于哪些技術(shù)能更好的使用數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況如何。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)相比，開(kāi)源的大數(shù)據(jù)分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)服務(wù)的價(jià)值在哪里。

二：大數(shù)據(jù)的類型和價(jià)值挖掘方法

1、大數(shù)據(jù)的類型大致可分為三類：

1)傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM

systems的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的ERP數(shù)據(jù)，庫(kù)存數(shù)據(jù)以及賬目數(shù)據(jù)等。

2)機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail

Records)，智能儀表，工業(yè)設(shè)備傳感器，設(shè)備日志(通常是Digital exhaust)，交易數(shù)據(jù)等。

3)社交數(shù)據(jù)(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數(shù)據(jù)等。如Twitter，F(xiàn)acebook這樣的社交媒體平臺(tái)。

2、大數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)價(jià)值的方法主要分為四種：

1)客戶群體細(xì)分，然后為每個(gè)群體量定制特別的服務(wù)。

2)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境，發(fā)掘新的需求同時(shí)提高投資的回報(bào)率。

3)加強(qiáng)部門(mén)聯(lián)系，提高整條管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的效率。

4)降低服務(wù)成本，發(fā)現(xiàn)隱藏線索進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。

三：大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

業(yè)界通常用4個(gè)V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來(lái)概括大數(shù)據(jù)的特征。具體來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)具有4個(gè)基本特征：

1、是數(shù)據(jù)體量巨大

數(shù) 據(jù)體量(volumes)大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB規(guī)模左右，但在實(shí)際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級(jí)的數(shù)據(jù)量;

百度資料表明，其新首頁(yè)導(dǎo)航每天需要提供的數(shù)據(jù)超過(guò)1.5PB(1PB=1024TB)，這些數(shù)據(jù)如果打印出來(lái)將超過(guò)5千億張A4紙。有資料證實(shí)，到目前

為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量?jī)H為200PB。

2、是數(shù)據(jù)類別大和類型多樣

數(shù)據(jù)類別(variety)大，數(shù)據(jù)來(lái)自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化

數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數(shù)據(jù)，個(gè)性化數(shù)據(jù)占絕對(duì)多數(shù)。

3、是處理速度快

在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價(jià)值的信息。

4、是價(jià)值真實(shí)性高和密度低

數(shù)據(jù)真實(shí)性(Veracity)高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息之力以確保其真實(shí)性及安全性。以視頻為例，一小時(shí)的視頻，在不間斷的監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。

四：大數(shù)據(jù)的作用

1、對(duì)大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的結(jié)點(diǎn)

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字家庭、電子商務(wù)等是新一代信息技術(shù)的應(yīng)用形態(tài)，這些應(yīng)用不斷產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。云計(jì)算為這些海量、多樣化的大數(shù)據(jù)提供存儲(chǔ)和運(yùn)算平臺(tái)。通過(guò)對(duì)不同來(lái)源數(shù)據(jù)的管理、處理、分析與優(yōu)化，將結(jié)果反饋到上述應(yīng)用中，將創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值。

大數(shù)據(jù)具有催生社會(huì)變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)治理、富有洞見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析和激發(fā)管理創(chuàng)新的環(huán)境(Ramayya

Krishnan,卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)海因茲學(xué)院院長(zhǎng))。

2、大數(shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長(zhǎng)的新引擎

面向大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)會(huì)不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設(shè)備領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將對(duì)芯片、存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響，還將催生一體化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理服務(wù)器、內(nèi)存計(jì)算等市場(chǎng)。在軟件與服務(wù)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將引發(fā)數(shù)據(jù)快速處理分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和軟件產(chǎn)品的發(fā)展。

3、大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素

各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”

轉(zhuǎn)變“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。對(duì)大數(shù)據(jù)的分析可以使零售商實(shí)時(shí)掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)并迅速做出應(yīng)對(duì);可以為商家制定更加精準(zhǔn)有效的營(yíng)銷(xiāo)策略提供決策支持;可以幫助企業(yè)為消費(fèi)

者提供更加及時(shí)和個(gè)性化的服務(wù);在醫(yī)療領(lǐng)域，可提高診斷準(zhǔn)確性和藥物有效性;在公共事業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)也開(kāi)始發(fā)揮促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定等方面的重要作用。

4、大數(shù)據(jù)時(shí)代科學(xué)研究的方法手段將發(fā)生重大改變

例如，抽樣調(diào)查是社會(huì)科學(xué)的基本研究方法。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，可通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、跟蹤研究對(duì)象在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的海量行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行挖掘分析，揭示出規(guī)律性的東西，提出研究結(jié)論和對(duì)策。

五：大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值

1、對(duì)顧客群體細(xì)分

“大數(shù)據(jù)”可以對(duì)顧客群體細(xì)分，然后對(duì)每個(gè)群體量體裁衣般的采取獨(dú)特的行動(dòng)。瞄準(zhǔn)特定的顧客群體來(lái)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)和服務(wù)是商家一直以來(lái)的追求。云存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)和“大數(shù)據(jù)”的分析技術(shù)使得對(duì)消費(fèi)者的實(shí)時(shí)和極端的細(xì)分有了成本效率極高的可能。

2、模擬實(shí)境

運(yùn)用“大數(shù)據(jù)”模擬實(shí)境，發(fā)掘新的需求和提高投入的回報(bào)率?，F(xiàn)在越來(lái)越多的產(chǎn)品中都裝有傳感器，汽車(chē)和智能手機(jī)的普及使得可收集數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網(wǎng)絡(luò)也在產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)。

云計(jì)算和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)使得商家可以在成本效率較高的情況下，實(shí)時(shí)地把這些數(shù)據(jù)連同交易行為的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存和分析。交易過(guò)程、產(chǎn)品使用和人類行為都可以

數(shù)據(jù)化?！按髷?shù)據(jù)”技術(shù)可以把這些數(shù)據(jù)整合起來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而在某些情況下通過(guò)模型模擬來(lái)判斷不同變量(比如不同地區(qū)不同促銷(xiāo)方案)的情況下何種方案

投入回報(bào)最高。

3、提高投入回報(bào)率

提高“大數(shù)據(jù)”成果在各相關(guān)部門(mén)的分享程度，提高整個(gè)管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的投入回報(bào)率。“大數(shù)據(jù)”能力強(qiáng)的部門(mén)可以通過(guò)云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)和內(nèi)部搜索引擎把”大數(shù)據(jù)”成果和“大數(shù)據(jù)”能力比較薄弱的部門(mén)分享，幫助他們利用“大數(shù)據(jù)”創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。

4、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間出租

企業(yè)和個(gè)人有著海量信息存儲(chǔ)的需求，只有將數(shù)據(jù)妥善存儲(chǔ)，才有可能進(jìn)一步挖掘其潛在價(jià)值。具體而言，這塊業(yè)務(wù)模式又可以細(xì)分為針對(duì)個(gè)人文件存儲(chǔ)和針對(duì)企業(yè)用

戶兩大類。主要是通過(guò)易于使用的API，用戶可以方便地將各種數(shù)據(jù)對(duì)象放在云端，然后再像使用水、電一樣按用量收費(fèi)。目前已有多個(gè)公司推出相應(yīng)服務(wù)，如亞

馬遜、網(wǎng)易、諾基亞等。運(yùn)營(yíng)商也推出了相應(yīng)的服務(wù)，如中國(guó)移動(dòng)的彩云業(yè)務(wù)。

5、管理客戶關(guān)系

客戶管理應(yīng)用的目的是根據(jù)客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠(chéng)度、降低客戶流失

率、提高客戶消費(fèi)等。對(duì)中小客戶來(lái)說(shuō)，專門(mén)的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級(jí)CRM來(lái)使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈里發(fā)布新

產(chǎn)品預(yù)告、特價(jià)銷(xiāo)售通知，完成售前售后服務(wù)等。

6、個(gè)性化精準(zhǔn)推薦

在運(yùn)營(yíng)商內(nèi)部，根據(jù)用戶喜好推薦各類業(yè)務(wù)或應(yīng)用是常見(jiàn)的，比如應(yīng)用商店軟件推薦、IPTV視頻節(jié)目推薦等，而通過(guò)關(guān)聯(lián)算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分

析算法后，可以將之延伸到商用化服務(wù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，今后盈利可以來(lái)自于客戶增值部分的分成。

以日常的“垃圾短信”為例，信息并不都是“垃圾”，因?yàn)槭盏降娜瞬⒉恍枰灰暈槔?。通過(guò)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，可以給需要的人發(fā)送需要的信息，這樣“垃圾短信”就成了有價(jià)值的信息。在日本的麥當(dāng)勞，用戶在手機(jī)上下載優(yōu)惠券，再去餐廳用運(yùn)營(yíng)商DoCoMo的手機(jī)錢(qián)包優(yōu)惠支付。運(yùn)營(yíng)商和麥當(dāng)勞搜集相關(guān)消費(fèi)信息，例如經(jīng)常買(mǎi)什么漢堡，去哪個(gè)店消費(fèi)，消費(fèi)頻次多少，然后精準(zhǔn)推送優(yōu)惠券給用戶。

7、數(shù)據(jù)搜索

數(shù)據(jù)搜索是一個(gè)并不新鮮的應(yīng)用，隨著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來(lái)，實(shí)時(shí)性、全范圍搜索的需求也就變得越來(lái)越強(qiáng)烈。我們需要能搜索各種社交網(wǎng)絡(luò)、用戶行為等數(shù)據(jù)。其商業(yè)應(yīng)用價(jià)值是將實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理與分析和廣告聯(lián)系起來(lái)，即實(shí)時(shí)廣告業(yè)務(wù)和應(yīng)用內(nèi)移動(dòng)廣告的社交服務(wù)。

運(yùn)營(yíng)商掌握的用戶網(wǎng)上行為信息，使得所獲取的數(shù)據(jù)“具備更全面維度”，更具商業(yè)價(jià)值。典型應(yīng)用如中國(guó)移動(dòng)的“盤(pán)古搜索”。

六：大數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的重要影響

1、能夠推動(dòng)實(shí)現(xiàn)巨大經(jīng)濟(jì)效益

比如對(duì)中國(guó)零售業(yè)凈利潤(rùn)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，降低制造業(yè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、組裝成本等。預(yù)計(jì)2013年全球大數(shù)據(jù)直接和間接拉動(dòng)信息技術(shù)支出將達(dá)1200億美元。

2、能夠推動(dòng)增強(qiáng)社會(huì)管理水平

大數(shù)據(jù)在公共服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，可有效推動(dòng)相關(guān)工作開(kāi)展，提高相關(guān)部門(mén)的決策水平、服務(wù)效率和社會(huì)管理水平，產(chǎn)生巨大社會(huì)價(jià)值。歐洲多個(gè)城市通過(guò)分析實(shí)時(shí)采集的交通流量數(shù)據(jù)，指導(dǎo)駕車(chē)出行者選擇最佳路徑，從而改善城市交通狀況。

3、如果沒(méi)有高性能的分析工具，大數(shù)據(jù)的價(jià)值就得不到釋放

對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用必須保持清醒認(rèn)識(shí)，既不能迷信其分析結(jié)果，也不能因?yàn)槠洳煌耆珳?zhǔn)確而否定其重要作用。

1) 由于各種原因，所分析處理的數(shù)據(jù)對(duì)象中不可避免地會(huì)包括各種錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、無(wú)用數(shù)據(jù)，加之作為大數(shù)據(jù)技術(shù)核心的數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)尚未完全成熟，所以對(duì)

計(jì)算機(jī)完成的大數(shù)據(jù)分析處理的結(jié)果，無(wú)法要求其完全準(zhǔn)確。例如，谷歌通過(guò)分析億萬(wàn)用戶搜索內(nèi)容能夠比專業(yè)機(jī)構(gòu)更快地預(yù)測(cè)流感暴發(fā)，但由于微博上無(wú)用信息的

干擾，這種預(yù)測(cè)也曾多次出現(xiàn)不準(zhǔn)確的情況。

2)必須清楚定位的是，大數(shù)據(jù)作用與價(jià)值的重點(diǎn)在于能夠引導(dǎo)和啟發(fā)大數(shù)據(jù)應(yīng)用者的創(chuàng)新思維，輔助決策。簡(jiǎn)單而言，若是處理一個(gè)問(wèn)題，通常人能夠想到一種方法，而大數(shù)據(jù)能夠提供十種參考方法，哪怕其中只有三種可行，也將解決問(wèn)題的思路拓展了三倍。

所以，客觀認(rèn)識(shí)和發(fā)揮大數(shù)據(jù)的作用，不夸大、不縮小，是準(zhǔn)確認(rèn)知和應(yīng)用大數(shù)據(jù)的前提。

七：最后北京開(kāi)運(yùn)聯(lián)合給您總結(jié)一下

不管大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是不是預(yù)測(cè)，但是基于大數(shù)據(jù)形成決策的模式已經(jīng)為不少的企業(yè)帶來(lái)了盈利和聲譽(yù)。

1、從大數(shù)據(jù)的價(jià)值鏈條來(lái)分析，存在三種模式：

1)手握大數(shù)據(jù)，但是沒(méi)有利用好;比較典型的是金融機(jī)構(gòu)，電信行業(yè)，政府機(jī)構(gòu)等。

2)沒(méi)有數(shù)據(jù)，但是知道如何幫助有數(shù)據(jù)的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務(wù)企業(yè)，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有數(shù)據(jù)，又有大數(shù)據(jù)思維;比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未來(lái)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最具有價(jià)值的是兩種事物：

1)擁有大數(shù)據(jù)思維的人，這種人可以將大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值轉(zhuǎn)化為實(shí)際利益;

2)還未有被大數(shù)據(jù)觸及過(guò)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍(lán)海。

大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)與專業(yè)技術(shù)、信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)與各行業(yè)領(lǐng)域緊密融合的典型領(lǐng)域，有著旺盛的應(yīng)用需求、廣闊的應(yīng)用前景。為把握這一新興領(lǐng)域帶來(lái)的新機(jī)遇，需要不

斷跟蹤研究大數(shù)據(jù)，不斷提升對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)知和理解，堅(jiān)持技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用創(chuàng)新的協(xié)同共進(jìn)，加快經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與利用，推動(dòng)國(guó)家、行業(yè)、企業(yè)對(duì)于

數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求和應(yīng)用水平進(jìn)入新的階段。

三、大數(shù)據(jù)有哪些重要的作用？

我們正處在科技高速發(fā)展的時(shí)代，如今互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)與我們的生活息息相關(guān)，我們每天在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)散落在網(wǎng)絡(luò)中看似沒(méi)有怎么作用，但是這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的處理整合起來(lái)確實(shí)非常有價(jià)值的。

一、發(fā)展

當(dāng)下，大數(shù)據(jù)方面的就業(yè)主要有三大方向：一是數(shù)據(jù)分析類大數(shù)據(jù)人才，二是系統(tǒng)研發(fā)類大數(shù)據(jù)人才，三是應(yīng)用開(kāi)發(fā)類大數(shù)據(jù)人才。他們的基礎(chǔ)崗位分別是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析師，如果想系統(tǒng)的學(xué)習(xí)編程的可以來(lái)我這看看。

對(duì)于求職者來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)只是所從事事業(yè)的一個(gè)方向，而職業(yè)崗位則是決定做什么事?大數(shù)據(jù)從業(yè)者/求職者可以根據(jù)自身所學(xué)技術(shù)及興趣特征，選擇一個(gè)適合自己的大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位。下面為大家介紹十種與大數(shù)據(jù)相關(guān)的熱門(mén)崗位。

一、ETL研發(fā)

企業(yè)數(shù)據(jù)種類與來(lái)源的不斷增加，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與處理變得越來(lái)越困難，企業(yè)迫切需要一種有數(shù)據(jù)整合能力的人才。ETL開(kāi)發(fā)者這是在此需求基礎(chǔ)下而誕生的一個(gè)職業(yè)崗位。ETL人才在大數(shù)據(jù)時(shí)代炙手可熱的原因之一是：在企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開(kāi)發(fā)

隨著數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增大，傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)處理成本過(guò)高企業(yè)負(fù)擔(dān)加重。而Hadoop廉價(jià)的數(shù)據(jù)處理能力被重新挖掘，企業(yè)需求持續(xù)增長(zhǎng)。并成為大數(shù)據(jù)人才必須掌握的一種技術(shù)。

三、可視化工具開(kāi)發(fā)

可視化開(kāi)發(fā)就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過(guò)操作界面元素，有可視化開(kāi)發(fā)工具自動(dòng)生成相關(guān)應(yīng)用軟件，輕松跨越多個(gè)資源和層次連接所有數(shù)據(jù)。過(guò)去，數(shù)據(jù)可視化屬于商業(yè)智能開(kāi)發(fā)者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成了一項(xiàng)獨(dú)立的專業(yè)技能和崗位。

四、信息架構(gòu)開(kāi)發(fā)

大數(shù)據(jù)重新激發(fā)了主數(shù)據(jù)管理的熱潮。充分開(kāi)發(fā)利用企業(yè)數(shù)據(jù)并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構(gòu)師必須了解如何定義和存檔關(guān)鍵元素，確保以最有效的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和利用。信息架構(gòu)師的關(guān)鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)建模等。

五、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究

為方便企業(yè)決策，出于分析性報(bào)告和決策支持的目的而創(chuàng)建的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究崗位是一種所有類型數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略集合。為企業(yè)提供業(yè)務(wù)智能服務(wù)，指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)和監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量和控制。

六、OLAP開(kāi)發(fā)

OLAP在線聯(lián)機(jī)分析開(kāi)發(fā)者，負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從關(guān)系型或非關(guān)系型數(shù)據(jù)源中抽取出來(lái)建立模型，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)訪問(wèn)的用戶界面，提供高性能的預(yù)定義查詢功能。

七、數(shù)據(jù)科學(xué)研究

數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個(gè)全新的工種，能夠?qū)⑵髽I(yè)的數(shù)據(jù)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的商業(yè)價(jià)值。隨著數(shù)據(jù)學(xué)的進(jìn)展，越來(lái)越多的實(shí)際工作將會(huì)直接針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行，這將使人類認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)，從而認(rèn)識(shí)自然和行為。

八、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析

營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)經(jīng)常使用預(yù)測(cè)分析預(yù)測(cè)用戶行為或鎖定目標(biāo)用戶。預(yù)測(cè)分析開(kāi)發(fā)者有些場(chǎng)景看上有有些類似數(shù)據(jù)科學(xué)家，即在企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過(guò)假設(shè)來(lái)測(cè)試閾值并預(yù)測(cè)未來(lái)的表現(xiàn)。

九、企業(yè)數(shù)據(jù)管理

企業(yè)要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量必須考慮進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，并需要為此設(shè)立數(shù)據(jù)管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術(shù)工具匯集企業(yè)周?chē)拇罅繑?shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，成為一個(gè)可用的版本。

十、數(shù)據(jù)安全研究

數(shù)據(jù)安全這一職位，主要負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)部大型服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)安全管理工作，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)、信息安全項(xiàng)目進(jìn)行規(guī)劃、設(shè)計(jì)和實(shí)施。成都加米谷大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，專注于大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)。

希望對(duì)您有所幫助！~

四、什么是大數(shù)據(jù)應(yīng)用？

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)不斷向世界的各行各業(yè)滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網(wǎng)上購(gòu)物時(shí)，經(jīng)常會(huì)發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)門(mén)戶網(wǎng)站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因?yàn)橛脩羯暇W(wǎng)行為軌跡的相關(guān)數(shù)據(jù)都會(huì)被搜集記錄，并通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，使用推薦系統(tǒng)將用戶可能需要的物品進(jìn)行推薦，從而達(dá)到精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的目的。下面簡(jiǎn)單介紹幾種大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景。

大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)讓就醫(yī)看病更簡(jiǎn)單。過(guò)去，對(duì)于患者的治療方案，大多數(shù)都是通過(guò)醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行，優(yōu)秀的醫(yī)師固然能夠?yàn)榛颊咛峁┖玫闹委煼桨福捎卺t(yī)師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的深度融合，大數(shù)據(jù)平臺(tái)積累了海量的病例、病例報(bào)告、治愈方案、藥物報(bào)告等信息資源.所有常見(jiàn)的病例、既往病例等都記錄在案，醫(yī)生通過(guò)有效、連續(xù)的診療記錄，能夠給病人優(yōu)質(zhì)、合理的診療方案。這樣不僅提高醫(yī)生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時(shí)間接受最好的治療。下面列舉大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用，具體如下。

(1) 優(yōu)化醫(yī)療方案，提供最佳治療方法。

面對(duì)數(shù)目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細(xì)胞時(shí)，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。借助于大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治療方案，從而建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫(kù)。如果未來(lái)基因技術(shù)發(fā)展成熟，可以根據(jù)病人的基因序列特點(diǎn)進(jìn)行分類，建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫(kù)。在醫(yī)生診斷病人時(shí)可以參考病人的疾病特征、化驗(yàn)報(bào)告和檢測(cè)報(bào)告，參考疾病數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時(shí)，醫(yī)生可以依據(jù)病人的基因特點(diǎn)，調(diào)取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時(shí)進(jìn)行治療。同時(shí)這些數(shù)據(jù)也有利于醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)出更加有效的藥物和醫(yī)療器械。

(2)有效預(yù)防預(yù)測(cè)疾病。

解決患者的疾病,最為簡(jiǎn)單的方式就是防患于未然。通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)于群眾的人體數(shù)據(jù)監(jiān)控，將各自的健康數(shù)據(jù)、生命體征指標(biāo)都集合在數(shù)據(jù)庫(kù)和健康檔案中。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，推動(dòng)覆蓋全生命周期的預(yù)防、治療、康復(fù)和健康管理的一體化健康服務(wù),這是未來(lái)健康服務(wù)管理的新趨勢(shì)。當(dāng)然，這一點(diǎn)不僅需要醫(yī)療機(jī)構(gòu)加快大數(shù)據(jù)的建設(shè)，還需要群眾定期去做檢查，及時(shí)更新數(shù)據(jù)，以便通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)防和預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生，做到早治療、早康復(fù)。當(dāng)然,隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，以及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，一些大規(guī)模的流感也能夠通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。

大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，越來(lái)越多的金融企業(yè)也開(kāi)始投身到大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業(yè)在大數(shù)據(jù)價(jià)值潛力指數(shù)中排名第一。下面列舉若干大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的典型應(yīng)用，具體如下。

(1) 精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。

銀行在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構(gòu)建用戶360立體畫(huà)像，即可對(duì)細(xì)分的客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)等個(gè)性化智慧營(yíng)銷(xiāo)。

(2) 風(fēng)險(xiǎn)管控。

應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以統(tǒng)一管理金融企業(yè)內(nèi)部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和外部征信數(shù)據(jù),更好地完善風(fēng)控體系。內(nèi)部可保證數(shù)據(jù)的完整性與安全性，外部可控制用戶風(fēng)險(xiǎn)。

(3) 決策支持。

通過(guò)大數(shù)據(jù)分析方法改善經(jīng)營(yíng)決策，為管理層提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，從而使經(jīng)營(yíng)決策更高效、敏捷、精準(zhǔn)。

(4) 服務(wù)創(chuàng)新。

通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個(gè)人與政府提供增值服務(wù),不斷增強(qiáng)金融企業(yè)業(yè)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

(5) 產(chǎn)品創(chuàng)新。

通過(guò)高端數(shù)據(jù)分析和綜合化數(shù)據(jù)分享,有效對(duì)接銀行、保險(xiǎn)、信托、基金等各類金融產(chǎn)品，使金融企業(yè)能夠從其他領(lǐng)域借鑒并創(chuàng)造出新的金融產(chǎn)品。

大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的應(yīng)用

美國(guó)零售業(yè)曾經(jīng)有這樣一個(gè)傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒并排放在一起銷(xiāo)售，結(jié)果紙尿褲和啤酒的銷(xiāo)量雙雙增長(zhǎng)!為什么看起來(lái)風(fēng)馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?后來(lái)經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，這些購(gòu)買(mǎi)者多數(shù)是已婚男士，這些男士在為小孩購(gòu)買(mǎi)尿不濕的同時(shí)，會(huì)同時(shí)為自己購(gòu)買(mǎi)一些啤酒。發(fā)現(xiàn)這個(gè)秘密后，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購(gòu)買(mǎi)的時(shí)候更方便，銷(xiāo)量自然也會(huì)大幅上升。

之所以講“啤酒-尿布”這個(gè)例子，其實(shí)是想告訴大家，挖掘大數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值，是零售業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，下面列舉若干大數(shù)據(jù)在零售業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用，具體如下。

(1) 精準(zhǔn)定位零售行業(yè)市場(chǎng)。

企業(yè)想進(jìn)人或開(kāi)拓某一區(qū)域零售行業(yè)市場(chǎng)，首先要進(jìn)行項(xiàng)目評(píng)估和可行性分析，只有通過(guò)項(xiàng)目評(píng)估和可行性分析才能最終決定是否適合進(jìn)人或者開(kāi)拓這塊市場(chǎng)。通常需要分析這個(gè)區(qū)域流動(dòng)人口是多少?消費(fèi)水平怎么樣?客戶的消費(fèi)習(xí)慣是什么?市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)知度怎么樣?當(dāng)前的市場(chǎng)供需情況怎么樣等等，這些問(wèn)題背后包含的海量信息構(gòu)成了零售行業(yè)市場(chǎng)調(diào)研的大數(shù)據(jù)，對(duì)這些大數(shù)據(jù)的分析就是市場(chǎng)定位過(guò)程。

(2) 支撐行業(yè)收益管理。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，為企業(yè)收益管理工作的開(kāi)展提供了更加廣闊的空間。需求預(yù)測(cè)、細(xì)分市場(chǎng)和敏感度分析對(duì)數(shù)據(jù)需求量很大，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析大多采集的是企業(yè)自身的歷史數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析，容易忽視整個(gè)零售行業(yè)信息數(shù)據(jù)，因此難免使預(yù)測(cè)結(jié)果存在偏差。企業(yè)在實(shí)施收益管理過(guò)程中如果能在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，依靠一些自動(dòng)化信息采集軟件來(lái)收集更多的零售行業(yè)數(shù)據(jù)，了解更多的零售行業(yè)市場(chǎng)信息,這將會(huì)對(duì)制訂準(zhǔn)確的收益策略，贏得更高的收益起到推進(jìn)作用。

(3) 挖掘零售行業(yè)新需求。

作為零售行業(yè)企業(yè)，如果能對(duì)網(wǎng)上零售行業(yè)的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，建立網(wǎng)評(píng)大數(shù)據(jù)庫(kù)，然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費(fèi)者的消費(fèi)行為、價(jià)值取向、評(píng)論中體現(xiàn)的新消費(fèi)需求和企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題，以此來(lái)改進(jìn)和創(chuàng)新產(chǎn)品，量化產(chǎn)品價(jià)值，制定合理的價(jià)格及提高服務(wù)質(zhì)量，從中獲取更大的收益。

以上就是關(guān)于關(guān)于大數(shù)據(jù)的介紹相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。