什么催生了大数据|大数据是什么有什么价值作用

❶ 大数据时代已经到来,什么是大数据

大数据时代已经到来,什么是大数据大数据时代已经到来,你了解吗？什么是大数据？一、大数据出现的背景进入2012年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识 到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的 挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日， 却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量，大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。二、什么是大数据？信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。1、大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。大数据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。从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、 大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义：“大数据是最大的 宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。”Kelly说：“大数据是可能不包含所有的 信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务 需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。三、大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据（Traditionalenterprisedata）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫记录（CallDetail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。3)社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。四、大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量; 网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前 为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。五、大数据的作用1、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。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。2、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。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各 行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费 者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，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。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。六、大数据的商业价值1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以 数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案 投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用 户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚 马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失 率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新 产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分 析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。七、大数据对经济社会的重要影响1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1) 由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对 计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的 干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。八、总结不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1)手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。3)既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。大 数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不 断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于 数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

❷ 大数据的特点和作用是什么

大数据的出现给很多企业对于寻找未来的方向性带来很大的帮助，所以很多企业开始密切关注大数据，现在很多人都开始关注大数据了，大数据能够给大家带来帮助，但是大家知道不知道大数据的特点和作用是什么呢？一般来说，大数据的特点就是数据体量巨大、类型多样、处理速度快、价值密度低。 大数据的特点是什么呢？具体来说，大数据具有4个基本特征： 一是数据体量巨大。现如今，一般的首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，就目前而言，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。 二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。 三是处理速度快。数据处理都需要很快的速度，可从各种类型的数据中快速提取高价值的信息。 四是价值密度低。以视频为例，在很长时间的视频中，在不间断的监控过程中，可能有用的数据只有几秒。 大数据的作用 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、数字家庭、物联网、社交网络、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，能够使大数据为大家更好的服务。 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。各行各业的决策对大数据的分析越来越重视，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在公共事业方面，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。 第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。 以上就是对于大数据的特点和作用的解答了，一般来说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、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。希望这篇文章能够给大家带来帮助。

❸ 大数据有哪些重要的作用

主要由以下三点作用：

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。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

❹ 大数据与海量数据的区别

大数据与海量数据的区别

如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较的单一，用户通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。然而，当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型：结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时，问题似乎就没有那么简单了。

大数据汹涌来袭

当类型复杂的数据汹涌袭来，那么对于用户IT系统的冲击又会是另外一种处理方式。很多业内专家和第三方调查机构通过一些市场调查数据发现，大数据时代即将到来。有调查发现，这些复杂数据中有85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。

如今大数据的概念也存在着很多的炒作和大量的不确定性。为此，编者详细向一些业内专家详细了解有关方面的问题，请他们谈一谈，大数据是什么和不是什么，以及如何应对大数据等问题，将系列文章的形式与网友见面。

有人将多TB数据集也称作”大数据”。据市场研究公司IDC统计，数据使用预计将增长44倍，全球数据使用量将达到大约35.2ZB（1ZB = 10亿TB）。然而，单个数据集的文件尺寸也将增加，导致对更大处理能力的需求以便分析和理解这些数据集。

EMC曾经表示，它的1000多个客户在其阵列中使用1PB（千兆兆）以上的数据数据，这个数字到2020年将增长到10万。一些客户在一两年内还将开始使用数千倍多的数据，1EB（1艾字节 = 10亿GB）或者更多的数据。

对大企业而言，大数据的兴起部分是因为计算能力可用更低的成本获得，且各类系统如今已能够执行多任务处理。其次，内存的成本也在直线下降，企业可以在内存中处理比以往更多的数据，另外是把计算机聚合成服务器集群越来越简单。IDC认为，这三大因素的结合便催生了大数据。同时，IDC还表示，某项技术要想成为大数据技术，首先必须是成本可承受的，其次是必须满足IBM所描述的三个”V”判据中的两个：多样性（variety）、体量（volume）和速度（velocity）。

多样性是指，数据应包含结构化的和非结构化的数据。

体量是指聚合在一起供分析的数据量必须是非常庞大的。

而速度则是指数据处理的速度必须很快。

大数据”并非总是说有数百个TB才算得上。根据实际使用情况，有时候数百个GB的数据也可称为大数据，这主要要看它的第三个维度，也就是速度或者时间维度。

Garter表示，全球信息量正在以59%以上的年增长率增长，而量是在管理数据、业务方面的显著挑战，IT领袖必须侧重在信息量、种类和速度上。

量：企业系统内部的数据量的增加是由交易量、其它传统数据类型和新的数据类型引发的。过多的量是一个存储的问题，但过多的数据也是一个大量分析的问题。

种类：IT领袖在将大量的交易信息转化为决策上一直存在困扰 – 现在有更多类型的信息需要分析 – 主要来自社交媒体和移动（情景感知）。种类包括表格数据（数据库）、分层数据、文件、电子邮件、计量数据、视频、静态图像、音频、股票行情数据、金融交易和其它更多种类。

速度：这涉及到数据流、结构化记录的创建，以及访问和交付的可用性。速度意味着正在被生成的数据有多快和数据必须被多快地处理以满足需求。

虽然大数据是一个重大问题，Gartner分析师表示，真正的问题是让大数据更有意义，在大数据里面寻找模式帮助组织机构做出更好的商业决策。

诸子百家谈如何定义”大数据”

尽管”Big Data”可以翻译成大数据或者海量数据，但大数据和海量数据是有区别的。

定义一：大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据

Informatica中国区首席产品顾问但彬认为：”大数据”包含了”海量数据”的含义，而且在内容上超越了海量数据，简而言之，”大数据”是”海量数据”+复杂类型的数据。

但彬进一步指出：大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。

大数据是由三项主要技术趋势汇聚组成：

海量交易数据：在从 ERP应用程序到数据仓库应用程序的在线交易处理（OLTP）与分析系统中，传统的关系数据以及非结构化和半结构化信息仍在继续增长。随着企业将更多的数据和业务流程移向公共和私有云，这一局面变得更加复杂。海量交互数据：这一新生力量由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录（CDR）、设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传输（Manage File Transfer）协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。海量数据处理：大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的架构，例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。对于企业来说，难题在于以具备成本效益的方式快速可靠地从 Hadoop 中存取数据。

定义二：大数据包括A、B、C三个要素

如何理解大数据？NetApp 大中华区总经理陈文认为，大数据意味着通过更快获取信息来使做事情的方式变得与众不同，并因此实现突破。大数据被定义为大量数据（通常是非结构化的），它要求我们重新思考如何存储、管理和恢复数据。那么，多大才算大呢？考虑这个问题的一种方式就是，它是如此之大，以至于我们今天所使用的任何工具都无法处理它，因此，如何消化数据并把它转化成有价值的洞见和信息，这其中的关键就是转变。

基于从客户那里了解的工作负载要求，NetApp所理解的大数据包括A、B、C三个要素：分析（Analytic），带宽（Bandwidth）和内容（Content）。

1. 大分析（Big Analytics），帮助获得洞见 – 指的是对巨大数据集进行实时分析的要求，它能带来新的业务模式，更好的客户服务，并实现更好的结果。

2. 高带宽（Big Bandwidth），帮助走得更快 – 指的是处理极端高速的关键数据的要求。它支持快速有效地消化和处理大型数据集。

3. 大内容（Big Content），不丢失任何信息- 指的是对于安全性要求极高的高可扩展的数据存储，并能够轻松实现恢复。它支持可管理的信息内容存储库、而不只是存放过久的数据，并且能够跨越不同的大陆板块。

大数据是一股突破性的经济和技术力量，它为 IT 支持引入了新的基础架构。大数据解决方案消除了传统的计算和存储的局限。借助于不断增长的私密和公开数据，一种划时代的新商业模式正在兴起，它有望为大数据客户带来新的实质性的收入增长点以及富于竞争力的优势。

以上是小编为大家分享的关于大数据与海量数据的区别的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

❺ 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。

❻ 大数据 从“技术驱动”转向“应用驱动”

大数据：从“技术驱动”转向“应用驱动”继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据时代的来临，使得领域和行业边界愈加模糊，应用创新超越技术本身，生产模式向服务化转变，数据作为一种资产为企业带来新商业价值，数据开放让政府治理和个人福祉都面临着机遇和挑战……无论个人、企业组织、社会团体，还是国家和经济体，都能藉此实现大数据梦想。 当前，全球大数据产业正处于蓬勃发展的孕育期和机遇期。核心关键技术正在加快发展和更新换代，各类解决方案提供商加大力度宣传造势，尤其是围绕电信、航空、交通、生物、城市管理等重点领域描绘美好蓝图，力求推动行业应用和商业模式创新，抢占产业增长点。与此同时，小微企业和创业者对大数据热情高涨，期望借此机会实现高速成长的梦想。由于整个大数据产业开始转向应用创新阶段，高成长的预期让各方都对未来抱以乐观的态度。 从“技术驱动”转向“应用驱动” 作为一个独立的产业，大数据的产业体系框架表现为“两纵三横”:“两纵”基于技术的基础程度，分为底层技术和应用层技术，前者是共性、基础性技术，如Hadoop框架、Hbase数据库、Mahout算法集等；后者是“二次开发”行为，包括各类个性化方案、产品与服务。“三横”基于处理的流程顺序，分为基础设施、分析系统和应用工具，也可进一步细化为数据的采集、存储、处理、分析、服务五方面。目前，“两纵三横”的产业体系已经趋于成熟，能够应对绝大多数的产业应用需求。 广义的大数据应用本质上是一种“增值分析”,前景有着近似无限的可能，不受任何行业、资源、地域、用户的约束。从这个层面看，各产业领域未来发展方向几乎都能和大数据挂钩。以“十二五”国家战略性新兴产业发展规划为例，很多技术前沿的描述和布局，均与大数据相一致或关联，或是可以通过大数据实现。如新一代信息技术产业布局了物联网、移动终端设备、云计算、海量数据处理软件；节能环保产业布局了高效储能、节能监测和能源计量；生物医药产业布局了生物资源样本库、基因测序，以及基于物联网的远程健康管理服务等。 由于大数据技术兴起于互联网时代，互联网的快速发展与其持有的开放、共享、合作等观念密切相关，因而大数据技术的创新也引入了互联网的这种价值观。例如有不少大数据技术是开源的，可无偿供给全世界的开发者使用和改进。开源项目、开源社区和开放性创新联盟组织的成熟更是推动了大数据核心技术的发展，催生了多种用于存储、处理和分析大数据的新产品。这一过程有效降低了产业技术的壁垒，推动更多的企业和创业者介入，进一步加快了技术应用转化的过程，有助于产业的迅速成长。 虽然大数据产业的“技术驱动”色彩十分明显，与“应用驱动”阶段尚有一段距离，但这一转变过程正在加速进行。 细化的产业竞争策略逐步成型 大数据产业是典型的知识密集型服务业，除了基础设施环节会带来一定能耗之外，其余环节均为零能耗、高附加值。其在初始资本、法规监管等方面的准入门槛极低，但对人才资源的要求较高。为此，产业竞争呈现出数量大、水平高的特点，企业竞争策略逐步分化。 尽管大数据从业者正在急剧增加–几乎所有的信息技术企业都在此领域布局，同时创业者持续不断地进入，竞争者甚多，然而由此带来的并非过度竞争，而是良性竞争，最终将推动技术的创新和价值的实现。 这主要归功于两个原因：一是高创新的属性。大数据技术是信息技术领域中的高附加值环节，以谷歌、亚马逊等为代表的大数据企业，无论是在技术先进性、创新活跃度还是在市场份额上，都在全球处于领先位置。二是高增长的预期。作为企业个体，在产业急速成长的预期之下，基本都选择了追求专业性的策略，依靠产品性能和服务取胜，而摈弃了追求低成本的策略。 在竞争过程中，不同类型的竞争者各具优势。按照技术的变革性与应用水平，主要分化为三类竞争者：一是“互联网颠覆者”,谷歌以及各类大数据开源项目发展了全新的基础技术与数据库构架，依靠免费、开源的所谓互联网模式，彻底改变了原有的技术标准与游戏规则，颠覆了以往各自为阵的信息技术产业。 二是“初生牛犊”,在新的规则面前，大公司与创业者处在同一条起跑线上，一些拥有核心人才与市场嗅觉的创业企业，在特定工具、专业平台方面迅速抢占先机，填补市场空白，获得快速发展，在产业链中拥有了一席之地。 三是“系统集成商”,像微软、IBM这样的传统IT巨头拥有强大的资金、研发能力和市场资源。他们能够敏锐意识到自我革命的紧迫性并马上采取应对举措，积极收购大数据相关企业，将收购获得的技术产品组装为面向行业的应用解决方案，并加强大数据商业营销。 另外，政府也是大数据产业的重要一环，主要体现在政府对公共数据的开放上这将使政府在促进产业发展上扮演更加重要的角色。 2009年，刚上任的美国总统奥巴马签署的首份总统备忘录即为《透明和开放的政府》，随后建立了统一的政府数据开放门户网站：Data.Gov,逐步开放政府拥有的公共数据，并提供多种应用程序接口，供开发者创建特色应用。截至2014年初，该网站开放的数据集已经超过了85000项，汇集了1200余个应用程序和软件工具、手机插件，其中超过300个是由个人或民间组织开发。新的商业模式和企业随之产生，如FlightCaster公司基于美国交通统计局、联邦航空局交通管制中心警报、美国气象局和航班运行状况信息网站FlightStats的数据，提供航班晚点预报，比航空公司的正式通知早6个小时，且准确率达到85%-90%. 数据驱动型的商业模式创新 数据驱动型的商业模式有如雨后春笋，在全球大量涌现。按照数据的获取、管理、分析、应用环节的区分方式，可以将大数据的商业模式分为数据托管和交易平台、关系挖掘和沉淀价值利用、数据社交和跨界连接三种类型。 数据托管和交易平台模式应用已有数十年之久，是发展最为成熟、最为普遍的大数据商业模式，本质是发挥规模效应，降低单个企业在数据信息存储和寻找上的投入成本。主要业务形态有空间出租托管、数据商店、数据市场等，典型的代表企业为亚马逊、EMC2、DropBox. 近年来引入“云”的概念，从简单的数据存储，逐步扩展到数据聚合平台，最终形成云服务；而以独特数据资源进行的整合朝着纵向产业链上下游整合和横向多种产业整合两个方向发展，促使了一站式数据商店和数据交易平台的出现。如亚马逊、微软等企业均建立了可以交易应用程序和高级数据集的数据商店，目前已有数万亿个数据点、数千个订阅、数百个应用程序。 关系挖掘是媒体热炒的主流大数据商业模式，也是数据科学的主要应用模式。核心是通过数据发现隐藏的相关性，最终用于指导商业、精准化服务与辅助决策。 实现这种模式需要一些先决条件，主要是面向数据的处理分析环节：一是目标领域的完全量化，如互联网广告领域，从广告点击到用户购买行为，均有完整详实的数据记录；二是数据处理能力的大幅提升，要能够处理非关系型数据，并在海量条件下保持实时快速的性能。该模式的难点在于需要颠覆常规的用户思维和需求逻辑，典型类型是沉淀价值的利用，将一些通常无意义的数据甚至是垃圾数据进行利用，最终得出有价值的结论。 例如，谷歌公司利用数十亿用户搜索时的错误拼写记录来提升其拼写检查器的智能性。就目前而言，基于关系挖掘的大数据模式尚未成熟，但承载了社会各界的较高期望：这种模式将有助于驱动产业转型和发展新兴产业，如推动生物医药等研发密集型产业、企业咨询等知识密集型产业向数据密集型产业转型，推动零售、交通等传统服务业向现代服务业转型，推动传统制造业向智能制造业转型等。 与前两种模式不同，数据社交和跨界连接模式直接面向每一个社会个体，本质上是充分挖掘物理世界的个体资源，将其变成虚拟世界的一个节点，与其他的节点进行连接、交互和交易，从而大大降低各类商业化业务的推广成本，并形成新兴业态。这种模式正在走向成熟，最典型的代表就是O2O. 例如微信成为了连接线上线下、开展移动支付的重要入口；打车软件有效降低了供需双方的信息不对称，提升了出租车市场的智能化程度；可穿戴设备将人体的讯息进一步量化，并提供决策建议；苹果Passbook软件为用户提供了一个智能的电子卡包。推行这种模式也有几个必要条件，主要是针对数据的采集传输环节：移动化，需要带有位置服务、能够发射无线信号的智能终端；稳定连接，需要高速、泛在的外部网络环境；在线支付，依靠用户最终的支付行为实现盈利；持续感知能力，需要先进的传感器技术、低功耗芯片技术以及电池技术作为保障。

❼ 互联网的快速发展产生大数据

互联网的快速发展产生大数据 自上个世纪70年代驶入信息高速公路，互联网的发展始终在创新与改变中跨越前行。每一天开启网络，迎接我们的都是可能或正在发生的各种改变。眼下，人们还在津津乐道云计算的时候大数据时代已经悄然到来。从联系平台到浏览平台，到交互平台，到工作平台，互联网始终在不断发展中前行。邬贺铨说，随着互联网的不断发展，逐步进入大数据时代，城市数据、企业数据、医疗数据、网站数据成为我们虚拟与现实生活的重要组成部分。 什么是大数据？邬贺铨解释说，大数据是指无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。当然，大数据规模的标准是持续变化的，当前广泛指单一数据集的大小在几十TB和数PB之间。 毫无疑问，大数据将加快推动互联网的演进。大数据催生的新业态还会让我们工作更轻松、经济更活跃、生活更便利。邬贺铨说。 大数据可以提供宏观经济分析服务。日本公司的经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算出采购经理人指数的PMI预测值。 大数据可以有力地支撑信息消费。中国的网购60%是对实体店购物的替代，40%是因为方便和品种多等原因而新增的购买量。电子商务更有利于手机用户需求，大数据又将进一步促进其销售。 大数据还能够提供咨询服务。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，将各地的降雨、气温、土壤状况、农作物产量做成精密图表，从而预测各个农场的来年产量，向农户出售个性化保险。 大数据的应用还体现在我们生活中。邬贺铨说，北京公交一卡通每年产生4000万条刷卡纪录，分析这些数据可优化设计城市公交路线。这是大数据对交通服务的改变。 互联网的快速发展产生大数据，大数据反过来驱动互联网各类应用的加速演进。在可以预见的未来，通过对大数据的充分挖掘将产生更多新的应用，将催生更多的新业态出现。将会为我们带来更多的便利和惊喜。邬贺铨说。

❽ 大数据时代出现的必然性

大数据时代出现的必然性大数据是当下非常火爆的一个词，人人都在谈论大数据。但大数据的定义是什么？它到底是如何出现的？它有什么特别之处？它最大的应用领域在哪里？它的发展方向是什么？对于以上问题，其实大多数人是弄不清楚的。 1）大数据时代出现的必然性 大数据和云计算这两个词经常被同时提到，很多人误以为大数据和云计算是同时诞生的、具有强绑定关系。其实这两者之间既有关联性，也有区别。云计算指的是一种以互联网方式来提供服务的计算模式，而大数据指的是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和关联形态上的颠覆性变化的总和。大数据处理会利用到云计算领域的很多技术，但大数据并非完全依赖于云计算；反过来，云计算之上也并非只有大数据这一种应用。 云计算的起源可以追溯到 2003 年末 Amazon 公司工程师 Chris Pinkham 提交给 CEO Jeff Bezos 的一篇论文中的一个设想：将 Amazon 内部使用的计算基础设施开放给全世界的开发者。次年 11 月，Amazon 发布了第一版云计算服务：Simple Queue Service。Simple Queue Service 再往后发展至 2006 年，演变成立今天著名的 AWS（Amazon Web Sercice）。同在 2006 年，Google 公司 CEO Eric Schmidt 首次公开提出了“云计算”（Cloud Computing）的这一概念，云计算也在这一年开始变得广为人知。 大数据这个词的流行却晚了好几年——直到 2009 年，大数据这个说法才逐渐开始在互联网圈内传播。但仅仅在互联网领域流行，仍然不足以引起普遍关注，因为纯互联网经济毕竟只占全球经济总量的很小一部分。而大数据概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在 2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”——美国政府希望利用大数据解决一些政府部门面临的非常重要的问题，该计划由横跨 6 个政府部门的 84 个子课题组成。这标志着大数据真正开始进入主流的传统线下经济。 大数据出现的时间点自有它深刻的原因。2009 年至 2012 年这段时间正是电子商务在包括中国在内的全球全面开花的几年。众所周知，互联网领域有 3 大类商业模式：广告、游戏和电子商务。而电子商务又是第 1 个真正将纯互联网经济与传统经济嫁接在一起诞生的混合模式。准确地说，正是互联网与传统经济的碰撞，才真正催生出了今天几乎全民关注的“大数据”。大数据横跨了互联网产业与传统产业，而且大数据真正广阔的应用领域其实也正是比纯互联网经济大得多的传统产业。 从数据量的角度来看，在电子商务模式出现以前，传统企业的数量增长缓慢。传统企业的数据仓库中的数据大多数来自于交易型数据，而交易这种行为处于用户消费决策漏斗的最底部，这就决定了交易前的各种浏览、搜索、比较等用户行为数据的都量远远超过交易数据。电子商务模式使得企业可以采集到用户的浏览、搜索、比较等行为，这就导致企业的数据规至少提升了一个数量级。现在日益流行的移动互联网以及将来会流行的物联网又必将使数据量提高两三个数量级。从这个角度来讲，大数据时代是必然会出现的。 从 IT 产业的发展来看，第一代 IT 巨头大多是 2B 的，比如 IBM、Microsoft、Oracle、SAP 这类传统 IT 企业；第二代 IT 巨头大多是 2C 的，比如 Yahoo、Google、Amazon、Facebook 这类互联网企业。一个有意思的现象是：大数据时代前，这两类公司彼此之间基本是井水不犯河水，我们很少看见这两类公司的老板们在一起坐而论道；但在当前这个大数据时代，这两类公司已经开始直接竞争。比如 Amazon 已经开始提供云模式的数据仓库服务，直接抢占 IBM、Oracle 的市场。这个现象出现的本质原因是：在互联网巨头的带动下，传统 IT 巨头的客户普遍开始从事电子商务业务，正是由于客户进入了互联网，所以传统 IT 巨头们不情愿地被拖入了互联网领域。如果他们不进入互联网，他们业务必将萎缩。所以第三代 IT 巨头可能会是 2B 与 2C 融合的 IT 公司。 2）大数据的核心内涵 大数据概念虽然非常火爆，但少有人真正理解大数据的核心内容。一个普遍而且严重的误解就是：大数据= 数据大，即大数据就是量大的数据。事实上，除了数据量大这个字面意义，大数据还有两个更重要的特征： 1） 跨领域数据的交叉融合。相同领域数据量的增加是加法效应，不同领域数据的融合是乘法效应 2） 数据的流动。数据必须流动，流动产生价值 对于第 1） 点，百分点推荐系统研究中心实验结果显示：百分点公司有 3 家客户，分别是从事服装、化妆品和箱包销售的电商，百分点向这 3 家客户提供个性化商品推荐服务，即：百分点挖掘用户的偏好，不同的用户上同一家电商网站时，向他们展现不同的服装、化妆品或箱包，从而提高电商的转化率和客单价。我们做过两种测试： a） 将每家网站的数据隔离。当每家网站自身的数据量增加到以前的 4 倍时，推荐效果大约能提高 5%； b） 将三家网站的数据在去除敏感信息之后进行某种融合。融合后的数据大致是与单家网站的数据的 3 倍，比第一种情况数据量还少。但利用融合后的数据进行数据挖掘时，推荐效果能提升 30%，而且推荐商品并未发生变化，仍然是：用户上服饰类网站时只看见服装、上化妆品网站时只看见化妆品、上箱包网站时只看见箱包。 解释得详细一点，上述实验说明：对同一个消费者，如果我们要向其推荐服装。第一种方法是我们根据他过去的 4 次购买服装的行为来预测其下一次可能会购买的服饰；第二种方法是我们根据他过去分别购买服装、化妆品和箱包的各 1 次行为来预测其下一次可能会购买的服饰。两种方法的基于的用户行数分别是 4 次和 3 次，但第二种方法的效果明显更好。 对于第 2） 点，其实 10 多年前传统企业开始做数据仓库时，数据仓库从业者经常强调一个观点：企业级数据仓库的目标是让不同部门的数据流动起来，各个部门数据割裂，数据的价值就得不到发挥。到了今天的互联网时代，我们发现即使企业已经打通了内部各个部门之间的数据，但与整个互联网比起来，数据量仍然微乎其微，数据应该以互联网为媒介在企业之间某种形式的流动。参照“企业级数据仓库”的概念，现在已经开始出现了“互联网数据仓库”的概念：就是企业通过互联网渠道将与自己相关的外部数据与内部数据进行整合，从而形成“互联网数据仓库”。百分点已经在零售与媒体领域比较成功地打造了“开放数据联盟”，该联盟的成员可以在公允、安全的情况下基于该联盟建立起自己的“互联网数据仓库”，从而享用海量数据的价值。 3）大数据的应用领域 大数据的起源要归功于互联网与电子商务，但大数据最大的应用前景却在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化，二是因为传统产业仍然占据了国家 GDP 的绝大部分份额。 哪些传统企业最需要大数据服务呢？至少有 3 类企业： 1） 对大量消费者提供产品或服务的企业 2） 做小而美模式的中长尾企业 3） 面临互联网压力之下必须转型的传统企业 第 1） 类企业都需要利用大数据精准分析不同消费者的偏好，提高营销和服务的质量；第 1） 类企业都需要利用大数据分析精准定位自己的客户群；第 3） 类企业主要指哪些正在遭受来自互联网的新玩家冲击的传统企业，此类企业自然都需要利用互联网和大数据作为自我进化的工具。当然，第 3） 类企业与前 2 类企业有重叠。 具体来讲，中国最需要大数据服务的行业就是受互联网冲击最大的产业，首先是线下零售业，其次是金融业。 受电商的冲击，国内很多零售巨头都增长严重放缓，甚至遭遇负增长，线下零售已经到了不得不变革的危机关头。我们也看到了银泰百货、王府井百货、万达集团这些具有创新意识的传统巨头开始利用互联网和大数据来改造线下商业。其中银泰百货以手机为载体、利用 O2O 方式进行双线数据挖掘的创新非常值得借鉴。 而金融行业就更加特殊：金融业并不销售任何实体商品，它自诞生起就是基于数据的产业。由于国家管制，金融业在前几年享受了非常好的政策红利，内部变革动力不足。而目前金融业已经逐渐开始放松管制，新兴的金融机构必将利用互联网以及大数据工具向传统金融巨头发起猛烈攻击。而传统金融机构在互联网方面的技术积累和数据积累都不足，要快速应对新进入者的挑战，必然需要大数据服务。我们也看到了中信银行信用卡中心、招商银行信用卡中心已经在开始利用互联网大数据进行创新。 那么传统产业需要什么样的大数据服务呢？这主要包括 3 层： 1） 基于大数据的行业垂直应用。每个行业都有自己的特点，所以自然会存在行业应用的需求； 2） 顾客标签与商品标签的整理。不管什么行业，都需要精细化整理自己顾客的属性标签以及商品属性标签，而且这些标签必须能够细化到单个顾客和单个商品。标签是行业应用的基础； 3） 企业内部和外部数据的整合与管理。要给顾客和商品打标签，首先必须整合企业内部和外部数据，尤其是日益重要和庞大的外部数据。 图：传统企业需要的大数据服务 第 3 层和第 2 层的方法相对比较通用，行业特殊性相对较少。百分点已经在第 3 层和第 2 层做出了比较成熟的产品，并且也开始在第 1 层做出了一些具体的行业应用产品，比如针对服饰行业的时尚服饰搭配系统。 4）大数据的发展方向 大数据产业未来会向什么方向发展？随着数据逐渐成为企业的一种资产，数据产业会向传统企业的供应链模式发展，最终形成“数据供应链”。拿钢铁产业来讲，铁矿石公司从矿场中挖出矿石，经过粗加工，卖给钢铁企业；钢铁企业再进行精细一点的加工，将板材、钢条卖给下游制造业公司；这些制造业公司做出汽车、飞机、门窗、电脑等产品卖给下游公司。这个产业链中存在找矿、运输、加工等诸多环节，每个环节都有对应的企业。 图：传统企业的供应链 在“数据供应链”中，存在数据、数据整合与挖掘工具以及数据应用这 3 大环节。数据就好比矿场的矿石；数据整合与挖掘工具就好比钢厂的冶炼炉；而精准营销、服饰搭配等数据应用就好比汽车、电脑等可以出售给消费者的产品。企业在数据供应、数据整合与挖掘、数据应用等所有环节都需要专业的服务。这里尤其有两个明显的现象： 1） 外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代，单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟； 2） 能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。 5） 什么样的大数据企业会胜出 常有大数据从业者以及投资人和我们探讨一个问题：大数据产业中，什么样的企业会最终胜出？这是一个很难回答的问题，而且即使回答了，三五年内可能都无法判断其正确性。但从“数据供应链”中的各个环节来分析，还是可以得出一些具有参考价值的结论。 1） 数据供应。在互联网没有流行的时代，企业做数据仓库、商业智能、数据挖掘等系统时采用的数据基本都来自于企业内部，企业几乎无法获取外部数据，所以很少有专业的数据供应商。互联网改变了这一局面，将来会有专业的数据供应商。但既然是因为互联网的出现导致了数据供应商的出现，那么反过来数据供应商就必须具有很强的互联网基因； 2） 数据整合与挖掘。数据挖掘工具供应商在非互联网时代就早已存在。但互联网时代使得企业的数据量激增、数据类型发生极大变化（不同于传统的来自于单一领域的结构化数据，互联网数据以跨域的非结构化数据为主），传统的数据挖掘工具供应商的技术和方法已经很难适应。要跟上时代的变化，数据挖掘技术与工具应用商必须具备互联网公司的海量数据处理和挖掘的能力； 3） 数据应用。具体的行业应用与传统行业的业务关系密切，要做好行业应用，最好需要有服务传统行业的经验，了解传统行业的内部运作模式。这时候仅仅具有 2C 经验的互联网基因的公司又稍显不足。 综合起来看，如果一家大数据从业公司同时兼备互联网数据获取能力、互联网技术、互联网执行力，又有做 2B 服务的经验，那么这家公司将比较容易取得领先优势。这个结论其实一点也不奇怪：如本文开篇所述，大数据本来就是互联网与传统产业碰撞时的产物。 用“方兴未艾”这个词来形容大数据产业的发展阶段都还为时过早，目前的大数据产业只能说是小荷才露尖尖角。国内企业在第 1 代 IT 产业（硬件和软件产业）中是明显落后国外企业的；在第 2 代 IT 产业（互联网产业）中，国内企业已经与国外企业差距不大甚至在很多方面超过了国外企业；希望在第 3 代 IT 产业（云计算和大数据）浪潮中，国内企业能够完全赶上并且超过国外企业，我们也认为这是很有可能的。

❾ 工业4.0有哪些技术支柱

大家都知道工业4.0，那么大家知道是什么催生了工业4.0吗？事物的发展都有必然性，工业4.0也不例外，面对越来越个性化的小批量的定制订单，工业4.0的出现就成了必然。复杂性带来的变化世界变得越来越复杂，我们如何应对？ 根据2013年在德国做的一项调查结果 人们对于复杂性的理解是这样的： 大量：大量的产品与非必要流程；大量的部件和装配件；许多细节。多样性：复杂性的变量；产品和流程中无增值的变量。动态：许多有影响的参数；交互，混乱的关系；复杂的从属关系。不透明：缺乏可视性；复杂的产品结构；不可预测的复杂的相关性。（资料来源：弗劳恩霍夫IPA）经过了100多年的工业变迁，我们重回复杂产品时代 复杂性的几个方面 “掌控”复杂性的战略 当前战略已经到达瓶颈 复杂性给制造业带来的转变 制造业的转变 从增值到创造价值 （资料来源：弗劳恩霍夫IPA）复杂性给行业带来的影响 – 汽车行业 汽车行业价值创造的两元对立 复杂性为新的竞争者打开市场 （资料来源：弗劳恩霍夫IPA）复杂性催生第四次工业革命人类走过的四次工业革命 （资料来源：弗劳恩霍夫IPA）复杂到简单，简单又到复杂，复杂性催生了第四次工业革命，首先一点就体现在复杂性需要更多样更细致更频繁的联系，于是有了万物互联。物联网催生了大数据，大数据提升了信息化水平，也让远程控制成为现实。通过数据的运用及决策，使相连的“物”也具备了一定智能。万物互联万物互联（IoX） 世界网络是新的商业生态系统的基础 在2014年7月有超过29亿人在使用互联网  在2014年有超过65亿的东西通过互联网被连接（到2020年预计有500亿东西会被连接）  不可数量的服务，例：在苹果商店有12亿app被下载超过750亿次（仅2014年）  新形式的经济活动异军突起： – 共享经济 – 产销者 – 工业4.0（资料来源：弗劳恩霍夫IPA）从互联网到物联网互联网让信息在全世界范围充分流动 物联网进一步连接起所有可以连接的物件，信息、数据不仅可以用来通讯，也可以用来实现控制、优化。 物联网（IoT)到底带来了什么？物物相连的互联网 物联网催生了大数据，大数据提升了信息化水平，也让远程控制成为现实。通过数据的运用及决策，使相连的“物”也具备了一定智能。 复杂性与工厂内物联网生产IT系统的变迁（资料来源：弗劳恩霍夫IPA）万物互联是工业4.0的基础也是其形式，而面对复杂的环境，其他相关技术的支持也是必不可少的。相关的支持技术制造业走向未来的趋势 制造企业组织  分散式生产和复杂价值系统的服务工程和混合商业模式  可调适制造系统  高效的能源利用与管理  资源与质量管理 生产流程  衍生性流程  灵活的机器与处理系统  运用新材料的生产  新的制造工艺（如3D打印） 信息与沟通技术，自动化  基于数据与知识的系统与流程  信息物理制造系统，分散式自动化解决方案  机器人与辅助系统  人与工厂的互动  高效的人机交互系统（HMI）  实验室自动化 （资料来源：弗劳恩霍夫IPA）支持技术（内圈）及应用（外圈）概览 （资料来源：弗劳恩霍夫IPA）初始的核心技术物联网与务联网追溯与跟踪 智能移动设备嵌入式系统 新的支持技术社交媒体 云计算 大数据 无线与近距离控制技术 解决方案模块（资料来源：弗劳恩霍夫IPA）云服务-规划与控制服务（资料来源：弗劳恩霍夫IPA）新的机器人技术（资料来源：弗劳恩霍夫IPA）当具备了精确加工能力后，机器人就可以完成多种机加工任务，使得定制化机加工更加容易实现。智能维护–运转的生产中的智能维护崭新的传感器的整合被动的与积极的，低成本的与IP驱动的传感器可收集多种多样的数据 灵活的IT架构在实时IT系统中将测量的值互联起来 对于混合生产数据（如传感器、机器数据等）的大数据分析能识别模式或关键值（例如上升的能量消耗）先进 维护进度是基于供应商数据的。新的研究方法正是运用传感器与机器数据来计算最适宜的维护进度。（资料来源：弗劳恩霍夫IPA）智能物流智能物流-iBin 运用智能盒子的自主的订单管理（资料来源：弗劳恩霍夫IPA）新的人机界面聚焦于人的机器界面 作为新的自动化准则的直观交流用于混合装配系统的界面（资料来源：弗劳恩霍夫IPA）远程界面 可视化界面 手势界面 语音界面 物理界面 触觉界面 头部佩戴仪器 力反馈系统智能反馈 – 虚拟现实案例：利用动作捕捉将现实反馈到规划中的模型中 （资料来源：弗劳恩霍夫IPA）用于生产的移动设备 智能的，任务导向的，分散的相关信息的表示 （资料来源：弗劳恩霍夫IPA）生产中的分布式智能（资料来源：弗劳恩霍夫IPA）在众多支撑技术之中，最核心的莫过于信息物理系统（CPS）架构了，它赋予每一个冷冰冰的物件以身份，使其有可追溯的历史信息，有逻辑运算能力支持的智能，并且相互连接，共同形成一个智能的环境。CPS架构信息物理系统（CPS）的定义 在新的生产环境中，物理的实体如机器、工具、运输装置、产品等都具备了携带和交换信息的能力，每个物品都拥有身份，有可追溯的历史信息，有逻辑运算能力支持的智能，并且相互连接，共同形成一个智能的环境，即信息物理系统CPS，为智能制造提供了技术基础。具有智能的产品承载盘示例 从被动的载体到信息物理生产系统 产品承载盘 一切活动都在数字环境下 生产的数字阴影 仿真模型确保“一批次”生产 传统的自动化控制链对灵活性和透明度的需求带来了中心化IT整合 众多界面要求付出巨大精力处理复杂性  对变化的复杂实施  主要数据的质量非常关键手工维护耗费时间 整体信息架构的改变—分散的功能生产要素之间直接的实时网络连接（产品、订单、员工和生产系统） 降低所有角色的复杂性，甚至包括个体化生产  更少的界面-更少精力  快速的可行性检查 通过工厂云实现外部化控制复杂生产的需求、基予CPS构架的万物互联，生产要素之间有了相互沟通，再配合相关技术的支持，让面向服务型的未来的人们更加从容不迫。面向服务的未来IT架构的未来 现有的IT架构的解体 金字塔结构变成云端里的网状结构 现在  长期形成的清晰的层级结构模型 未来  服务导向  全领域的服务导向（XaaS）  服务导向的IT架构（SoA）  层级解体  层级结构的解体  基于服务的新的应用  App化  流程持有者开发App 实时模拟  开放式标准  IT云端的高效优势  聚焦于信息/语义 一切皆服务实施工业4.0的新的IT架构 在新的IT架构下，一条服务总线将所有的功能模块连接起来，不再区分是ERP、MES还是PLM。而工厂内物联网中的设备，信息物理器件（智能传感器），甚至产品本身都和这条总线相连，共享数据，并可随时调用相关功能。所有的功能模块都可存储在云端，只在需要服务时被调用。所以，一切的活动都可以视为提供服务，而且，只有调用服务模块是才需要付费。在这样的架构下，所有的资源都得到最有效的利用，无谓的浪费降到最低。 诚然对未来的畅想都是美好的，但我们在工业4.0的道路上，依然是任重道远，需要我们协力前行。

❿ 什么是大数据时代

“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当回今每一个行业和答业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。