涕零
Ⅰ 大数据的核心价值和意义
大数据的核心价值和意义
“大数据”不是“数据分析”的另一种说法！大数据具有规模性、高速性、多样性、而且无处不在等全新特点，具体地说，是指需要通过快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量、多样化的交易数据、交互数据为基础，针对企业的运作模式提出有针对性的方案。由于物联网和智能可穿戴的普及带来的，生产线上普通的蓝领员工，前台电话员，等企业内的低阶员工也成为产生大数据的数据内容的一部分，数据的产生除了来自社交网络，网站，电子商务网站，邮箱外，智能手机，各种传感器，和物联网，智能可穿戴设备。
大数据营销与传统营销最显著的区别是大数据可以深入到营销的各个环节，使营销无处不在。如用户的偏好？上网的时间段？上网主要浏览页？对页面和产品的点击次数？网站上的用户评价对他的影响？他会在哪些地方分享对产品和购物过程的体验？这些都是对用户网上消费和品牌关注度的深入分析，可以直接影响用户消费的倾向等商业效果。
大数据彻底改变企业内部运作模式，以往的管理是“领导怎么说？”现在变成“大数据的分析结果”，这是对传统领导力的挑战，也推动企业管理岗位人才的定义。不仅懂企业的业务流程，还要成为数据专家，跨专业的要求改变过去领导力主要体现在经验和过往业绩上，如今熟练掌握大数据分析工具，善于运用大数据分析结果结合企业的销售和运营管理实践是新的要求。
当然大数据对企业的作用一个不可回避的关键因素是数据的质量，有句话叫“垃圾进，垃圾出”指的是如果采集的是大量垃圾数据会导致出来的分析结果也是毫无意义的垃圾。此外，企业内部是否会形成一个个孤立的数据孤岛，数据是否会成就企业内某些人或团队新的权力，导致数据不能得到实时有效地分享，这些都会是阻碍大数据在企业中有效应用的因素。
而随着大数据时代的到来，对大数据商业价值的挖掘和利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。业内人士称，电商企业通过大数据应用，可以探索个人化、个性 化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务，创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更 多更好地增加用户粘性，开发新产品和新服务，降低运营成本的方法和途径。而获取信息发展大数据主要有以下两个资质。
1、获取大数据，首先，需要让大数据有一个入口，基本上就是我们所说的带宽。如果是海量数据的话那么就需要交给拥有因特网接入服务（ISP许可证）的企业了，或者企业也可以自己申请ISP许可证来做互联网接入服务。
2、获取大数据后需要有一个存储大量数据的服务器，海量数据的涌入那么就需要海量的存储空间，一般的服务器或或许承载不了这么大的数据量，需要有专门的服 务器机房。服务器机房一种是外包给拥有因特网数据中心(IDC许可证)的企业，但是可能对数据的掌握性不是很好，对机房的维护什么的也不是很到位；另外一 种就是自己申请IDC许可证，企业自己建立数据机房。
经过多年努力，我国已拥有全球最多的互联网用户和移动互联网用户、全球最大的电子信息产品生产基地、全球最具成长性的信息消费市场，培育了一批具有国际竞争力的企业。庞大的用户群体和完整的经济体系积累了丰富的数据资源，而工业互联网将进一步激发大数据发展的潜力，不断拓展信息产业新蓝海。
大数据的意义或作用归根到底就四个字：辅助决策。利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势，这些都可以为辅助决策服务。我们掌握的数据信息越多，我们的决策才能更加科学、精确、合理。从这个方面看，也可以说数据本身不产生价值，大数据必须和其他具体的领域、行业相结合，能够给企业决策提供帮助之后，才具有价值。很多企业都可以借助大数据，提升管理、决策水平，提升经济效益。
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Ⅱ 大数据对科学有什么意义
大数据，或称来巨量资料自，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据对科学的意义现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销2、做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型3、 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
Ⅲ 如何正确认识大数据的价值和效益
1、数据使用必须承担保护的责任与义务
我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。
数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。
Ⅳ 李国杰的学术成就
主要从事中国社会主义经济理论、经济管理和人口经济学研究，注重拓宽研究领域，成果丰硕。其主要学术思想与理论贡献有五个方面：1、对我国所有制形式及其改革的研究。2、对生产关系的研究。3、对发展经济学的理论研究。4、对人口经济学的研究。5、注重拓宽管理学领域的研究。以上五方面的理论观点集中体现在已发表的主要论文和专著中，形成李国杰教授完整的学术思想体系。主要论文近30篇，获奖和有代表性的如：《究竟应该如何理解生产关系》、《深化改革完善承包经营责任制的内外环境》、《当前我国控制人口增长的几个问题》(获1987年甘肃人口学会优秀论文奖)、《传宗接代是人类社会发展的前提》等。主要著作6部，其中具代表性的有：《车间管理基础》、《我国国有企业股份制探讨》，获甘肃企业管理协会1990年优秀论著奖，《现代企业管理辞典》获1993年甘肃省社会科学优秀成果评奖委员会、省社会科学联合会和甘肃经济学会优秀成果奖。主持翻译校审美国威廉·彼得逊《人口学基础》等。个人文集一部：《李国杰文集》主持研制成功了曙光1号并行计算机，曙光1000大规模并行机和曙光2000、曙光3000超级服务器、领导研制成功曙光4000超级服务器、曙光5000A高效能计算机，其中，曙光1号获1994年中国科学院科技进步特等奖和1995年国家科学技术进步二等奖；曙光1000获得1996年中国科学院科技进步特等奖和1997年国家科学技术进步一等奖。曙光2000和曙光3000分别获得2001年和2003年国家科技进步二等奖、2008年11月17日，曙光5000A以峰值速度230万亿次、Linpack值180万亿次的成绩再次跻身世界超级计算机前十位，成为世界上进入超级计算机前十位的唯一非美国造计算机。领导计算所研制成功龙芯高性能通用CPU。主要从事计算机体系结构、并行算法、人工智能等方面的研究，发表论文100多篇，合著英文专著4本。1994年获得首届何梁何利基金科技进步奖，1995年被评为国家级有突出贡献的中青年专家，1998年获王丹萍奖，2000年被评为全国先进工作者，2001年获得国家高技术研究发展计划（863计划）15周年突出贡献奖，同年还获得美国普渡大学杰出校友奖，2006年获得首届信息界学术大会最高学术大奖，同年还获得中华十大财智人物“勇于创新奖”。2008年获得“国家科技计划（火炬计划）实施二十周年突出贡献奖”。第九届、十届全国人大代表，中共十七大代表。现任中国科学院计算技术研究所所长、曙光公司董事长、中国计算机学会理事长、国家信息化专家咨询委员会信息技术与新兴产业专委会副主任、英文版计算机学报主编。
Ⅳ 大数据是什么有什么价值作用
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。 大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底网络地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。
一、技术价值
大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。
App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。
大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。
大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。
交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。
淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。
由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。
只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。
目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。
这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。
无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。
二、商业价值
在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？
而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。
单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。
Ⅵ DOA的DOA意义
李国杰院士在关于大数据应用与研究所面临的问题与挑战中指出，大数据时代，“需要考虑对整个 IT 架构进行革命性的重构”。广义上讲，革命指推动事物发生根本性变革，引起事物从旧制到新制的飞跃。我们认为 IT 架构的革命性重构应该从硬件和软件两个方面来考虑。云计算已经较好地解决了硬件方面的问题，并且为软件方面的革命性重构奠定了重要基础。但软件方面，在软件的体系结构上，目前还没有很好的解决方案。受软件体系结构的局限，信息技术领域长期存在的问题在大数据时代愈发突出：（1）信息共享。经过数十年来信息技术发展和信息化应用的积累，政府部门和企业中建立的各种业务信息系统越来越多。但这些系统间很难实现信息共享，甚至新建的信息系统也难以和其他系统共享信息。信息“孤岛”和信息“烟囱” 现象普遍存在，而且问题越来越严重。采用“接口”和“信息交换平台”或“数据交换平台”等方案，不能从根本上解决问题。（2）系统扩展。信息系统建设完成后，应用需求发生变化就要重新修改代码才能实现功能更改，造成应用信息系统对软件开发者的依赖。一旦需求变化成为常态，系统的功能扩展问题就变得非常突出。（3）数据管理。过去的信息系统涉及的多是结构化数据，通过关系型数据库管理系统（RDBMS, Relational Data Base Management System）就能很好地对数据进行管理。现在面临的大数据具有海量、异构、多源、动态、实时变化和爆发式增长的特点，数据来源多样，种类繁多，动态变化，包括来自物联网的物理空间数据，社交网络的网络空间数据等，至今没有统一的数据定义和管理办法。（4）大数据分析和挖掘支持。大数据需要通过处理、分析和挖掘才能产生价值，才能为决策提供支持。但目前对具有上述特点的大数据缺乏符合数据密集 型模式的数据管理机制和平台，因而对大数据的处理、分析和挖掘难以获得具有持续、全面、科学和客观的大数据分析和挖掘结果。（5）软件工程。传统的面向业务的软件开发过程复杂，开发和维护成本高，无法应对处于常态的业务应用需求变更，软件生命周期短，更新、淘汰和重新开发带来的投入大。在互联网和移动互联网时代，强调一切业务数据化，就意味着要采集、记录、存储和管理一切业务过程中产生的数据，这对于需求分析、数据模型和业务应用等，都充满了不确定性，也和传统的软件开发中要尽量有一个稳定、明确的需求正好相反，这给传统的面向业务的软件工程带来了严峻的挑战。（6）信息安全。信息安全涉及国家安全、社会稳定、企业利益和个人隐私。传统的信息安全多是封闭环境下的信息安全，强调的是网络安全、系统安全和应用安全。在信息安全上，我国采用的是分级保护和等级保护的信息安全制度。传统的数据安全，多强调的是数据中心的安全，虽然有备份、灾备等技术保障数据的安全，但还存在着越权访问等数据泄露隐患。在云计算、互联网和移动互联网应用以及大数据时代下，环境更为开放，对数据安全的要求更高，给信息安全带来了更为严峻的挑战。所以，信息安全除了网络安全和系统安全保障之外，在安全的软件体系结构和安全的数据保护机制等方面还要有更深入的研究。（7）数据提供者利益保障。在大数据时代，以数据建设和提供信息（数据）服务的企业和部门越来越多，对这类数据提供者的利益保护愈发重要。但由于信息具有易复制、易传输、难保护的特点，现有的技术体系缺乏对数据保护和授权使用的机制，不足以保障数据提供者的利益，不利于这类企业或部门的发展。
Ⅶ 大数据的价值体现有哪些
第一、帮助企业寻找更多的市场机会
基于用户分析的基础上，企业可以获得更好的产品和营销的创意和概念，怎么去搜集到更多的用户信息，挖掘可能有的市场机会，这是大数据帮助企业实现的最好方法。
第二、帮助企业提高决策的科学合理性
从大数据诞生的时候来讲，它都是站在企业的决策角度出发，从数据的数量到数据的本质，数据越多，管理者进行决策的时候所依据的信息完整性就会越高。
第三、帮助企业找到人员管理新模式
企业的员工是无条件的服从上级的管理，还是内部一盘散沙，企业的管理效率高不高，在竞争环境日益激烈的今天，对于企业来说，管理高不高效直接关系到企业的经营效益高不高效，大数据与企业的核心管理因素相结合，成为企业的资产之一，大数据的成果可以进行企业内部共享，对于企业来说，这是一个变革的机会。
第四、帮助企业提供更加个性化的服务
弹性管理，个性化领导，每一个员工都可以得到更加个性化的培训，每一个用户都可以得到更加个性化的服务，对于企业来说这种个性化的创新无疑要依靠大数据技术的支持和发展。
第五、帮助企业进行商业模式的改革
新型的商业模式不断的出现，对于新的市场机会的出现，大数据可以帮助企业获得更好的产品，新的业务模式也需要企业的商业模式进行支持，抓住机会，企业就可以进行更多的产品和服务的创新。
Ⅷ 大数据的权威定义
大数据是IT行业的术语，指的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据起源 2008年9月，美国《自然》杂志，正式提出“大数据”概念2011年2月1日，美国《科学》杂志，通过社会调查的方式，第一次分析了大数据对人们生活的影响2011年5月，麦肯锡研究院分布报告。大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取，存储，管理和分析能力的数据集。具有4V特征（value，volume，velocity，variety）Value：价值高。Volume：体量大。（数据每个18月翻一番，而每年产生的数据量增长到44万亿GB）Velocity：速度快。（数据生成，存储，分析，处理远远超过人们的想象力）Variety：种类多。大数据的来源按产生主体（1）企业（关系型数据库，数据仓库）（2）人（浏览信息，聊天，电子商务……）（3）机器（服务器产生日志，视频监控数据）数据来源的行业划分（1）BAT三大公司为代表（2）电信、金融、保险、电力、石化系统（3）公共安全、医疗、交通领域（4）气象、地理、政务等领域（5）制造业和其他产业3.按数据存储的形式划分（1）结构化（2）非结构化二．大数据技术支撑大数据运用场景环境，教育，医疗，农业，智慧城市，零售业，金融业。大数据的处理方法数据采集数据抓取，数据导入，物联网设备自动抓取数据预处理数据清理，数据集成，数据转换，数据规约。转换：过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。规约：寻找依赖于发现目标的数据的有用特征，缩减数据规模，最大限度地精简数据量。统计与分析统计与分析主要是利用分布式数据库，或分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总，以满足大多数常见的分析需求，在这些方面需要使用不同的框架和方法。Hadoop：大数据的核心，主要组成部分包括：maprece（处理）和HDFS（存储）和yarn（集群资源管理和调度）；Hbase：常用数据库；spark：实时数据处理框架；sqoop：数据导入导出；flume：日志采集工具Hive：数据仓库，必须有SQL基础，可以做离线的数据分析，把复杂的maprece代码转化为简单的sql语句，而且可以处理的数据类型更加丰富，对接的工具也更多，是整个大数据学习中非常主要的一部分。
Ⅸ 人类进入数据化生存时代 大数据蕴含大价值
人类进入数据化生存时代 大数据蕴含大价值_数据分析师考试
移动互联技术的普及，将每一个人都纳入到互联网之中，并随之产生海量的数据。那么，这些数据意味着什么，对人类有何价值？这就是当前计算机领域最热门的“大数据”研究。10月20日，中国计算机学会大数据专家委员会成立，在随后的“大数据”论坛上，与会嘉宾认为，人类已经进入了一个“数据化生存”的时代，“大数据”中蕴含着巨大的价值，并且已经在日常生活中发挥着潜移默化的作用。
据经济之声《天下财经》报道，“数据”是什么？数据就是资源，它像空气和水、石油和煤炭一样，就在你的周围自然而然的存在着，你每一次点击鼠标，每一次刷卡消费，其实就已经参与到了数据的生成，可以说，每一个人既是数字的生产者，也是数据的消费者。英国帝国理工学院教授、海量数据分析专家郭毅可就是这种理念的坚定支持者。
郭毅可：以前数据不是人类的资源，现在数据是一种自然资源，和水、油、气一样，没有数据不能生活，这就是数据。
其实，数据一直存在，但为什么现在人们会如此重视它？美国罗格斯－新泽西州立大学商学院教授熊晖认为，这是因为当前的技术手段为“大数据”的收集和分析提供了保障。
熊晖：现在这个大数据，我们第一次有了这么精细的观测手段，比如说，以前我们不可能知道每一个人的地理信息，现在我可以非常精细的知道你每时每刻在什么地方出现，然后就可以产生非常精细化的数据，可以用来描述人、社会和整个环境的行为，这些东西我们了解的更深了，可以帮助我们减少社会的复杂度。
今年3月，美国奥巴马政府宣布了“大数据研究和发展计划”，并设立了2亿美元的启动资金，希望增强收集海量数据、分析萃取信息的能力，认为这事关美国的国家安全和未来竞争力，鼓励大学培养下一代的“大数据科学家”。
如果抛开政府行为，“大数据”分析其实早已经在商业领域大显身手。金蝶国际软件集团首席科学家张良杰介绍，他们参与搭建的全国中小企业信息平台，上面汇集了4000万家企业，通过对这些企业海量数据的挖掘和分析，能够对经济运行状况做出准确的预警，有助于国家相关部门做出应对决策。此外，张良杰还举例说，在微观经济领域，“大数据”的作用也越发凸显。
张良杰：(美国一家公司)把天气预报的信息和数据，利用跟天气相关的大数据，在亚马逊的云平台上做处理，然后可以帮助农业的种植者能够很好地保障他们的收益。另外一个领域就是在企业的管理上，大数据可以帮助他们做决策。
在金融领域，“大数据分析”早已经成为一种流派，在美国华尔街，对冲基金、股票分析、高频数据交易等领域，数据分析师都是最抢手的人才；在中国，阿里巴巴旗下的金融业务，也开始利用电子商务数据来发放“信用贷款”，发展势头迅猛。
中科院虚拟经济与数据科学研究中心副主任石勇，是人民银行征信系统的建立者之一，他介绍，“征信系统”也是大数据的一种应用，是一个国家金融业务开展的基础。
石勇：在座的每一个人在银行做的任何事，包括在ATM上取钱，数据都在里面，现在各个商业银行都在用你们的信用评分(这个模型就是我们算出来的)来做贷款处理，这个重要性就不用讲了，美国引发次贷危机的三大指标之一就是信用评分，我们连信用评分都没有，怎么把经济工作搞好？
还有学者预测，谁拥有了数据以及对数据的发掘能力，谁就将占领下一个十年全球经济发展的制高点。但是目前，我国大数据应用刚刚起步，基于大数据的商业模式还在萌芽阶段，从需求来看，很多产业对大数据的使用还没有意识，而供给一方，由于技术和人才储备上的落后，也缺乏深厚的数据分析手段来支撑需求。
此外，在制度层面，中国工程院院士、中国计算机学会大数据专家委员会主任李国杰提醒，当前我国大量的基础数据掌握在政府部门手中，今后要想不输在起跑线上，政府部门就要有更开放的姿态分享手中的数据。
李国杰：政府部门的数据共享一直是个软肋，国外有数据公开法等法律的规定，政府采购的信息要共享等等，相对来说执行的比价好，而中国由于部门的色彩(比较重)，这些大数据怎么共享利用这是要解决的大问题，也呼吁政府要尽快实现数据的共享，实现数据的开发。
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Ⅹ 现在是个互联网时代是个大数据时代，做什么最适合IT人呢
现在IT很多方面的工作都很吃香啊，但是你也清楚互联网是个是个大数据的时代，只要把一门技术钻研做好就可以了，在一个领域上有所发展就挺好的。