大数据辅助公诉|大数据是干什么的 有什么用

① 大数据能做什么

a.零售业复：主要集中在客户营销分析上制，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。

b.金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。

c.医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体键康的趋势分析在电子病例、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。

d.制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。

e.公共事业：大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

② 大数据征信与银行风险控制创新

大数据征信与银行风险控制创新

数据将是未来银行的核心竞争力之一,这已成为银行业界的共识。在大数据时代，银行所面临的竞争不仅仅来自于同行业内部，外部的挑战也日益严峻，互联网、电子商务等新兴企业在产品创新能力、市场敏感度和大数据处理经验等方面都拥有明显的优势。在此形势下，利用大数据征信创新和提高银行的风险把控也逐渐成为业界关注与探讨的重要话题。

银行业在风险控制中的不足之处

普华永道发布的《2015年中国金融及银行业展望》指出，截至2014年第三季度末中国的商业银行不良贷款总额上升36%，达到7670亿元人民币，是四年来的高点。预计2015年不良贷款上升的趋势将持续。上述数据的背后，除了经济下行导致的逾期风险上升的原因之外，银行在风险控制中存在漏洞与缺陷也是重要原因。

信息不对称与贷款欺诈

随着P2P、小贷等民间借贷的兴起，借款人越来越容易通过非银行途径获得贷款。而民间借贷机构无须向人民银行上报数据，非银行体系的贷款申请情况、负债情况和逾期情况等信息不清晰、不透明、无法提前预知的矛盾愈发突出，往往到了借款人逾期甚至失联，银行才被动了解到借款人在民间借贷领域的部分历史逾期借贷情况或负债过高等不良行为信息。

贷款欺诈问题也是银行面临的另一个问题，尤其是在信用卡领域和部分运用信贷工厂模式运作的贷款产品。银行固化的发卡审核流程以及信贷工厂运作模式已经不再是秘密。目前信用卡、贷款的包装、组团欺诈骗贷的情况屡见不鲜，尤其是在信用贷款领域，约有60%的信用贷款来自于欺诈，这其中有一半以上是由于身份造假和资料包装。在数据维度不全面的情况下，银行等放贷机构由于没有第三方大数据支持，缺乏充分和有效的交叉核验手段，容易被组团骗贷者钻空子。

信息不及时与贷后风险防范

信息获取的不及时也给银行在贷后风险管理中带来了不同程度上的麻烦。例如，银行往往希望第一时间知道一家企业客户在获得贷款后是否面临新的法律诉讼，但是大多数银行使用的方式仅仅是依靠信贷经理不定期手动查询当地法院网站的方式获取信息，这当中存在着巨大的不确定性，一旦信贷经理忘记查询或者操作失误，贷后司法诉讼监控工作将形同虚设。这还不包括持续监控该客户在民间借贷中的申请情况、负债情况和逾期情况等风险点。银行在贷后风险防范过程中的手段和效率都极大地制约了银行风险控制的效果。

成本和效率的矛盾

为了解决信息不对称的问题和信息获取不及时的问题，银行往往需要采集大量的数据来辅助判断。但是数据采集的过程中通常运用的方法是要求借款人或企业补充提供大量的资料，这个过程中涉及到大量的人工成本和时间成本。而为了提高效率，需要搭建一套能够实现部分数据的自动采集，同时需要自动化程度较高的后台管理系统，但是这必须组建专门的工程师团队和进行大量的IT开发工作，对不少中小银行来说也是一个沉重的负担。

大数据征信与贷款风险控制

大数据征信产业的兴起

2015年1月，中国人民银行发印发了《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司等八家机构做好为期六个月的个人征信业务准备工作。这意味着，这八家机构或将成为我国首批商业个人征信机构。由此，正式拉开了大数据征信产业的序幕，个人征信市场成长空间已经打开。基于美国个人征信市场达600亿美元的规模，考虑到我国人口基数的庞大，未来发展成熟之后我国的个人征信市场空间很可能达到1000亿元规模。

值得注意的是，大数据征信成为了互联网巨头的必争之地。除了阿里巴巴和腾讯，网络、京东金融、小米金融、360金融等互联网公司也表示将打造互联网征信系统，并有意申请第二批个人征信牌照，部分机构已经向人民银行提交了申请。互联网公司的高调介入表明，一方面互联网公司的创新特性和快速扩张特性给传统征信领域带来了新的活力和机遇，另一方面互联网公司各自不同的大数据优势和应用场景优势，将使得征信市场的竞争日趋白热化。 国内大数据征信产业发展趋势

各类大数据公司介入大数据征信市场，使数据维度和种类相比两年前有了极大的丰富。特别是伴随着移动互联网时代兴起，围绕着移动上网设备信息、地理位置信息、运营商信息的大数据公司和大数据服务层出不穷，并开始运用在P2P的贷款审核和交叉核验流程中。但是，数据的来源和有效性依然制约着大数据征信产业的发展，目前行业依然处于早起的探索阶段，尚未有成熟的“杀手级”应用工具出现。

信息孤岛依然存在。信息孤岛是目前制约国内信贷行业发展的重要因素。信息不对称、不透明，带来了大量的多头负债风险和欺诈风险。在国内大数据征信产业兴起时，市场对于消除信息不透明、打破信息孤岛寄予极大的期待。从目前行业的发展情况来看，信息孤岛在短期内无法完全消失。

首先，公共事业缴费、固定资产、社保、居住等与贷款风险控制息息相关的信息，依然归属于相关政府部门。虽然工商、司法等信息已经向社会开放，但是政府信息开放程度依然较低，这将是一个长期而复杂的过程。

其次，掌握大量公民信息的互联网公司相互之间难以产生信息互通。目前国内社交数据、电商数据、地理位置数据、搜索数据、移动设备使用行为数据等互联网信息分别集中于阿里、网络、腾讯、京东、360等互联网巨头手中，这些公司在跑马圈地的过程中存在着大量的竞争关系，数据互通、信息共享在目前看来可能性极低。

最后，征信公司之间的信息也难以互通。征信公司的核心竞争力在于拥有自己独有的信息。作为直接竞争对手，征信公司之间不可能用自己的核心数据去提升竞争对手的竞争力。可以说，一方面征信公司致力于解决信息不对称，另一方面征信公司也在构建数据壁垒。

应用场景逐渐丰富，组合信用评估或成主流。放眼征信行业较为发达的美国，征信报告的运用早已不仅限于金融领域，例如招聘、租房、租车、相亲等行业和领域都需要使用个人征信报告。随着“互联网+”的推动、大数据概念的提出以及P2P互联网金融的发展，目前国内的征信公司也在应用场景的丰富性上进行着探索和尝试。

从国内大数据征信行业的发展现状来看，由于信息孤岛、数据不完全共享的现状将长期存在，当行业发展到一定阶段，将会产生组合式的信用评估。譬如要求当事人同时出具多家机构的信用报告，从社交、电商、招聘、浏览行为、地理位置等不同角度对当事人做出全息用户画像，判断其综合情况。这是因为单方面的信用评估已不能全面评价一个人，必须发挥出各家大数据征信公司的信息优势才能全面评价。

大数据征信在贷款风险领域的应用案例

反映电商信用行为的芝麻信用。芝麻信用基于阿里巴巴的电商交易数据和蚂蚁金服的互联网金融数据，并与公安网等公共机构以及合作伙伴建立数据合作，数据涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等等。芝麻信用以芝麻分来直观呈现信用水平，主要包含了用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度，从950～350分划分为5个等级，分数越高代表信用程度越好，违约可能性越低。芝麻征信还出具个人信用报告，其主要由央行征信中心负责提供，记录了个人基本信息、贷款信息、信用卡信息和信用报告查询记录等。

反映互联网社交行为的腾讯征信。腾讯征信的数据更多的是社交数据，其征信产品有两大类别：一是反欺诈产品，包括人脸识别和欺诈评测；二是信用评级产品，包括信用评分和信用报告。腾讯征信反欺诈产品的主要服务对象包括银行、证券、保险、消费金融、小贷、P2P等商业机构，它能帮助企业识别用户身份，防范涉黑账户或有组织欺诈，发现恶意或者疑似欺诈客户，避免资金损失。对于之前没有个人征信报告的蓝领工人、学生、个体户、自由职业者等用户，腾讯通过他们使用社交、门户、游戏、支付等服务，通过海量数据挖掘和分析技术来预测其风险表现和信用价值，为其建立个人信用评分。

反映借款人风险的好贷云风控。好贷云风控是好贷网和全球最大的个人信用评分机构FICO（费埃哲）共同打造的大数据风控平台，整合征信公司、司法数据、工商数据、消费数据等重要数据源头，构建了金融贷款机构风控所需全行业各领域的风险数据库，同时包括反欺诈风险名单库、重大风险识别名单库、贷款申请记录名单库的数据，合计已超过7000万条。多达6000多个维度的数据库不仅能有效补足贷款机构本地的数据库，还能协助其大幅提高反欺诈识别和信用风险识别能力，同时结合FICO的信贷决策引擎为信贷机构提供服务。金融机构不用再投入巨资自建系统，不用花巨大精力和成本寻找各种风控数据。

银行风险控制与大数据征信的结合

大数据难以解决所有问题，但可以作为有效的工具。大数据能为信贷行业带来什么价值？笔者的判断是：大数据在未来一段时间，仍无法解决信贷风控中的所有问题；或者说单纯依靠大数据进行信贷风控、审批全流程的贷款种类还很有限。

但是，大数据已经可以解决信贷行业的一部分问题，并且将发挥越来越重要的作用。比如，大数据在进行反欺诈识别、风险动态监测、用户行为分析、用户画像等领域，都已经有了越来越多的运用。银行机构应当拥抱大数据，敢于和善于运用大数据辅助进行风险把控。 通过大数据，将民间借贷信息对银行透明化。银行机构通过大数据征信的数据，可以了解借款人在民间借贷的信息。目前大数据征信公司提供的民间借贷相关信息主要包含黑名单信息、贷款申请信息和被查询信息。以好贷云风控为例，其包含了各家征信公司的黑名单信息以及好贷云风控平台整合的数十家P2P平台的黑名单信息，同时也包含了好贷网的1000万条贷款申请记录和每个星期增加一倍的被查询信息。这些信息都从侧面反映了借款人的民间借贷情况。通过大数据征信，将能够使民间借贷信息对银行机构越来越透明，识别出更多的民间借贷风险，更好地进行贷款审核和反欺诈识别。

丰富数据维度，提升对信用档案客群风控能力。2014年，美国政策与经济研究委员会（PERC）对于非金融信息（也成为替代性信息）在信贷决策中作用的研究表明：诸如水、电、煤、有线电视、手机等非金融信息纳入征信系统，显著地提高了信用档案在案人群的信贷获得能力。

目前不少银行逐步认识到已经纳入银行传统数据库的信息量并不丰富和完整，开始积极与第三方大数据征信公司频繁接触与接洽合作，如客户信息、银行拥有客户的基本身份信息等。但客户其他的信息，如性格特征、兴趣爱好、生活习惯、行业领域、居住状况等却是银行难以准确掌握的；另一方面对于多种异构数据的分析是难以处理的，如银行有客户的资金往来的信息、网页浏览的行为信息、服务通话的语音信息、营业厅、ATM的录像信息，但除了结构化数据外，其他数据无法进行分析，更谈不上对多种信息进行综合分析，无法打破“信息孤岛”的格局。通过与第三方大数据征信公司的合作，尽力弥补自身在获取信息维度以及数据挖掘和分析能力方面的不足。

综上，笔者认为，在互联网时代和大数据时代的背景下银行如欲进一步加快转型的步伐、实现诚信社会与普惠金融的愿景、肩负信用风险管理重任，就要在信息使用、贷前调查、贷中监控等风险控制方面借助互联网的优势，拥抱大数据征信，充分利用内外各种信息做好客户征信和增信，进一步提高对风险的控制和管理水平，才能立于不败之地。

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③ 利用大数据分析将保险业风险防控做到极致

利用大数据分析将保险业风险防控做到极致互联时代，特别是移动互联网日渐普及之后，大数据的搜集变得更为方便和可行，大数据的应用价值受到了各行各业的关注，甚至大数据本身也成了一个专门产业。保险作为基于大数法则运营发展的商业行为，对大数据的利用有着天然的倾向性。笔者围绕风险防控这一经营实务，围绕核保、核赔这两大关键节点，探讨大数据分析在风险防控中的应用，分析优势性，指出限制性，并基于行业现状对大数据分析的发展提出建议。保险业面临风险控制新挑战虽然风险防控是保险业发展过程中永恒的课题，但是随着经济社会的发展，新风险点层出不穷，恶意欺诈手段不断翻新，保险业风险防控受到的更为严峻的冲击。具体表现为：1.行业竞争倒逼核保和理赔速度的提升，可能带来核保、核赔质量下降的负面影响。从纯理论角度和最理想化的角度来讲，核保和核赔这两个环节是可以为保险公司屏蔽所有逆选择和道德风险的。但付出的代价是用大量的人力对每个投保和理赔申请都进行大量的细致调查。这在保险公司实际运营中是不可能的。特别是在行业竞争越来越激烈的今天，为提升客户体验，保险公司的投保条件愈发宽松，核保核赔速度快，甚至免核保、免体检、快速赔付已经成为保险公司吸引客户的“标配”所在。各家公司千方百计提高服务速度，核保核赔部门往往要承受客户和销售部门的双重压力。在此情况下，虽然保险公司的保费收入有了较大增长，但是承受的风险冲击将明显增大。公司管理层对业绩增长的期待，或多或少冲淡了本该固若金汤的风控意识。2.互联网保险的发展，客观上增加了风险控制的难度。如今，网络销售、移动互联网销售日益被保险公司所重视。各种保险销售网站，成为了保险公司新的保费增长点。甚至客户通过手机微信等软件终端，就可以轻松完成投保或理赔过程，在这种情况下，材料真实性验证难度较大，信息不对称性更为突出，机会型欺诈风险增加。异地出险的增加，也对理赔后续工作提出较高要求，容易出现保险服务流程衔接的空白。在传统保险销售过程中，销售人员与客户面对面地沟通，其实也是一种了解客户的过程。但是互联网保险的发展让这个过程消失。核保部门失去了一道天然屏障。这些都是增加了风险控制的难度。大数据分析在保险业风险防控中的实际意义虽然互联网技术的发展，给传统思维下的风险防控带来了巨大的挑战。但是笔者认为，任何新技术的进步都是双刃剑。而且解铃还须系铃人，互联网技术带来的“麻烦”也必将由互联网技术本身来开出药方。这个药方就是大数据分析。IBM公司曾用5个特征来描述大数据，既大量、高速、多样、低价值密度、真实性。这些特征其实也表明了大数据对风险防控的意义。1.大数据时代下，核保环节通过大数据分析有条件对客户进行系统性风险扫描。具体来讲，在传统核保过程中，客户告知什么，保险公司就审核什么。核保人员要从有限的告知信息中，发现风险点的蛛丝马迹。这个过程中的风控主要依靠客户的诚信水平和核保人员的工作经验。而且大量的投保告知，也挑战了客户的耐心。面对大量的提问，客户很有可能引起反感，不认真填写告知内容或干脆放弃购买保险产品。但在大数据条件下，保险公司有条件从数据库中获取客户的大量相关信息。比如通过了解客户的就医记录，可以准确推断客户的健康状况；通过查询客户在各家保险公司的既往投保记录，可以分析投保人有无重复投保、短期内大额投保等高风险行为，等等。这些都将打破既往核保的管理思路，使得核保过程更加精确化。同时客户需要进行的投保告知大大减少，只要授权保险公司查询相关信息，即可快速得到核保结果。2.大数据时代下，核赔环节通过大数据分析更可能发现理赔欺诈的线索，堵住风险漏洞。传统的核赔过程中，主要靠核赔人员的经验甄别风险，靠调查人员有意识的排查堵住理赔欺诈的发生。这种情况下，人为制造保险事故、虚报并不真实存在的保险事故、夸大保险事故损失金额，都成为可能发生的情况。但在大数据条件下，保险公司不同地区的既往理赔数据，甚至不同保险公司之间的理赔数据有可能汇聚成一个超级数据库。任何理赔申请，都可以先经过数据库的检验。3.大数据分析辅助风险控制的理论研究，已经有了一定的积累，为进一步应用打下了基础。近年来，大数据的开发应用不仅得到了实务界的关注，也吸引了理论界进行更为细致的研究，并取得了一定成果。例如欺诈分析技术，就是综合了大数据模型、统计技术和人工智能在反保险欺诈领域的一项应用。目前这项技术已有了比较完整的理论模型，建立了相应的算法体系，具体包括有监督算法和无监督算法。笔者认为，这些理论研究虽然对保险实务从业者来讲有一些晦涩，但是今后的大数据分析甚至人工智能在保险业的应用，就是建立在这些理论研究基础之上的。基于大数据技术提升保险业风险控制结合大数据技术本身的发展要求，以及当前保险公司实际运营情况。笔者在这部分将提出大数据时代提升保险业风险控制的具体工作建议。1.以数据库建设为基础，在内部数据资源整合的基础上，争取建立全行业共享的大数据平台。在这里所讨论的所有大数据分析的优势，都建立在保险公司能够收集到海量有价值数据的基础之上。这种数据资源的整理，首先是公司内部资源的整理。特别是对于混业经营的大型金融集团来说，内部已有的数据资源整合就已经是非常伟大的成就。要让各家公司共享信息，注定是艰难的，这需要行业协会、监管部门的推动，需要各家公司站在更长远的角度展望保险业的发展。2.保险公司要千方百计提升IT技术水平，储备大数据分析的技术力量。大数据分析对数据库技术的要求是比较高的，公司网络系统和数据计算能力面临考验。更为重要的是，如果要想进一步开发大数据资源，就必须有专门的统计分析人才。技术储备，不是过往运营数据分析等简单的数据开发，而是一整套科学的体系。保险公司有必要提前进行技术储备。3.大数据分析过程中，要特别注意数据安全和客户信息的保密管理。大数据和互联网一样，也是一把双刃剑。保险公司挖掘好这座宝藏，能够在风险防控上取得事半功倍的效果。但同时也担负着维护数据安全的重任。海量的个人信息数据存储在保险公司，一旦泄露后果不堪设想。单个的数据泄露就可能引起客户的诉讼。批量的数据泄露，可能给公司带来的就是灭顶之灾。从法务角度来讲，保险公司在引用客户信息之前，要取得客户授权，规避法律风险。同时要尽可能依靠大数据分析，通过简单的客户信息就推断出某类业务的风险。总之，风险控制是保险公司稳健经营的重要一环。在大数据时代，保险业必然要利用新技术手段，将风险防控工作做到极致，为公司和行业的发展创造价值。

④ 关于政法机关迎人工智能：机器人协助克服主观因素误差的介绍

机器人协助执法办案克服主观因素带来的误差

政法机关迎来人工智能“好帮手”

亚太人工智能政策与法律研究院院长、北师大法学院教授刘德良认为，智能机器人刚刚运用到政法工作中，相关技术尚未成熟，需要给予其更多的发展空间。

冀太刚则担忧，即便技术更新升级，机器人还是存在着与群众沟通缺乏感情，服务、执法机械化等问题。

在刘德良看来，用户体验的改善需要技术开发团队和法律专业工作者加强沟通，明确用户需要，这样才能做出有温度的好产品。

王栋建议，最高人民检察院、最高人民法院等中央政法机关应做好顶层设计，规范政法机器人的应用领域和规则，同时培养一批既懂法律又懂科技的复合型人才，让科技不仅能够支撑政法工作的发展，而且能够引领政法工作的发展。

⑤ 什么叫大数据.有什么用.

大数据是指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版合，是需要新处理模式权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，简单来说大数据就是海量的数据，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。大数据的7大特征：海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。很多情况下大数据来源于生活。比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……这都是数据，人一多各种各样的信息就越多，还不断增长，把这些信息集中，就是大数据。大数据的价值并不是在这些数据上，而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。

⑥ 大数据有什么用途

大数据的价值体现在以三方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数专据属进行精准营销；

2、做小而美模式的中小微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。

大数据技术主要包括以下作用：

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。

⑦ 大数据时代 解析大数据真正价值所在

大数据时代：解析大数据真正价值所在

目前大数据人们已经耳熟能详，如今在利益格局多元化、社会需求多样化的公共决策与公共服务领域，大数据也能一显身手。随着中国进入大数据时代后，与其相关的各种话题就不绝于耳：电影《小时代》说会根据大数据选角和删减戏份；网络称靠数据挖掘押中了今年的高考作文题；目前正如火如荼的世界杯中大数据也没有缺席——德银甚至借助大数据计算出了一份夺冠概率表。据外电报道，德银根据各个球队的FIFA排名、历史战绩、球员构成和赌球赔率等因素，建立了量化分析模型，并根据复杂计算得到一份夺冠概率表格。其中巴西名列第一，紧随其后的是德国、西班牙、法国。然后再根据某些假设，得出最终的冠军得主。对于看似万能的大数据，如今在利益格局多元化、社会需求多样化的公共决策与公共服务领域，是否也能一显身手呢？大数据为政策制定导航今年年初，备受关注的“单独两孩”政策在各地落地后，国家卫生和计划生育委员会宣传司司长、新闻发言人毛群安曾透露，为这项政策的出台，相关机构和部门做了将近10年的研究，对人口政策采取什么样的调整都进行过数据模拟。大数据同样可以被用于城市交通规划。PADIS还曾对某个城市的交通拥堵问题进行过预测分析。与认为应该限制人口和机动车数量，加快发展公共交通的传统观点不同，PADIS的预测结果显示，人口集中居住区域与经济中心的严重偏离才是导致市民出勤需求上升、交通恶化的根本原因，单纯增加公共交通设施、控人控车只能扬汤止沸。为此，PADIS开出的“药方”是改善城市规划管理，让城市向多中心方向发展。除了能帮助政府调整计生政策、规划交通外，这一系统还能凭借其拥有的海量数据和强大的模拟预测能力，对延迟退休、养老金缺口、环境治理、房价上涨等热点问题提出自己的“真知灼见”，范围足以涵盖我们生活的方方面面。大数据只能辅助决策大数据的魅力在于能够通过对海量数据的分析，以一种前所未有的方式获得具有巨大价值的产品或深刻的洞见。那么是不是意味着可以完全相信计算机，让数据和软件来帮助我们做决定？答案当然是否定的。PADIS系统项目技术总监、神州数码信息服务股份有限公司大数据专家史文钊认为，现在没有也不应该制造出一个自动决策系统。他说，大数据只能辅助决策而不能代替决策。总结这些年的经验，最好的系统应当是人和计算机的完美结合。大数据应用十分强大而且还会更加强大，它能实现数据挖掘分析、政策模拟、指标预警等多种功能，但它仍然只是一个辅助决策系统。挖掘大数据的富矿“互联网女皇”玛丽·艾克在《2014年互联网趋势报告》中专门将大数据提了出来，认为在2014年大数据将更加实用，比以往任何时候都更加贴近普通人的生活。从2014年开始一些依靠解读数据提供解决方案的新型服务开始出现，大数据解决大问题的趋势也将显现。同时她还发现在现有的通用数据中有34%的信息具备研究价值，但其中只有7%的数据被做了标记，被分析过的只有1%。数据获取固然重要，但缺乏分析的数据毫无意义。大数据真正的价值不是海量的数据简单集合，而是找到这些数据之间的关联，发现它们背后的规律，为解决实际问题服务。如同矿藏一样，数据也有贫矿富矿之分。在目前的情况下，尤其是在智慧城市建设中，我们需要注重的应该是如何盘活已有数据存量，用好大数据增量，来提升城市公共服务能力和管理决策水平。

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⑧ 大数据是干什么的 有什么用

关于复大数据，麦肯锡全球研究制所给出的定义是：

一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

简单理解为：

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据的核心作用是数据价值化，简单说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。

⑨ 大数据处理在实际生活中有哪些应用

现在越来越多的行业和技术领域需要用到大数据分析处理系统。说到大数据处理，首先我们来好好了解一下大数据处理流程。

1.数据采集,搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用（刚开始做只想着功能，有些数据没采集， 后来被老大训了一顿）。

2.数据清洗/预处理：就是把收到数据简单处理，比如把ip转换成地址，过滤掉脏数据等。

3.有了数据之后就可以对数据进行加工处理，数据处理的方式很多，总体分为离线处理，实时处理，离线处理就是每天定时处理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,离线处理主要用storm,spark,hadoop,通过一些数据处理框架，可以吧数据计算成各种KPI,在这里需要注意一下，不要只想着功能，主要是把各种数据维度建起来，基本数据做全，还要可复用，后期就可以把各种kpi随意组合展示出来。

4.数据展现，数据做出来没用，要可视化，做到MVP，就是快速做出来一个效果，不合适及时调整，这点有点类似于Scrum敏捷开发，数据展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己来画页面。

大数据处理在各行业的渗透越来越深入，例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策，各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。

⑩ 大数据是什么，大数据能做什么

大数据能做如下：一、对信息的理解。你发的每一张图片、每一个新闻、版每一个广告，权这些都是信息，你对这个信息的理解是大数据重要的领域。二、用户的理解。每个人的基本特征，你的潜在的特征，每个用户上网的习惯等等，这些都是对用户的理解。三、关系。关系才是我们的核心，信息与信息之间的关系，一条微博和另外一条微博之间的关系，一个广告和另外一个广告的关系。一条微博和一个视频之间的关系，这些在我们肉眼去看的时候是相对简单的。大数据专业术语：1、apache软件基金会(asf)提供了许多大数据的开源项目，目前有350多个项目。是专门为支持开源软件项目而办的一个非盈利性组织。在它所支持的apache项目与子项目中，所发行的软件产品都遵循apache许可证。2、apachemahoutmahout提供了一个用于机器学习和数据挖掘的预制算法库，也是创建更多算法的环境。换句话说，是一个机器学习的天堂环境3、apacheoozie在任何编程环境中，需要一些工作流程系统来以预定义的方式和定义的依赖关系来安排和运行工作。oozie提供的大数据工作以apachepig，maprece和hive等语言编写。