涕零
1. 大数据时代 如何理解“大数据”
最早提出大数据概念的学科是天文学和基因学，这两个学科从诞生之日起就依赖于基于海量数据的分析方法。大数据可以说是计算机和互联网结合的产物，计算机实现了数据的数字化;互联网实现了数据的网络化;两者结合才赋予了大数据生命力!随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活，加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及，新的数据正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的数据是互联网出现以后迅速产生的。不过，抛开数据的海量化生产和存储这种表面现象，我们更加要关注的是由数据量变带来的质变，这种质变表现在以下3个方面：1)数据思维大数据时代带给我们的是一种全新的思维方式，思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革!- 分析全面的数据而非随机抽样;- 重视数据的复杂性，弱化精确性;- 关注数据的相关性，而非因果关系。历来的商业变革都是由思维方式的转变开始的，旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候，如果大脑不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域，然后渗透到传统的商业领域：黑莓(Blackberry)、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎。。。案例比比皆是!当然，这些企业的没落并不是因为没有数据思维，但他们都是被新互联网思维淘汰的昔日巨人。数据思维是最新的思想，其影响力还没有发展到导致巨头轰然倒塌。但是，如果不给予足够的重视，下一波没落王国的名单中，可能就会有你!2)数据资产大数据时代，我们需要更加全面的数据来提高分析(预测)的准确度，因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种个人信息数据之外，我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据;我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能，这些家用电器在更好地服务我们的同时，也在生产大量的数据;甚至我们出去逛街，商户的路由器，运营商的WLAN和3G，无处不在的摄像头电子眼，百货大楼的自助屏幕，银行的ATM，加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。在互联网领域，我们喜欢说入口这个词，入口对应的直接意义是流量，而流量在互联网领域就意味着金钱，这种流量变现可能是广告，可能是游戏，也可能是电商。在大数据时代，入口这个词还有更深刻的意义，那就是数据生产的源头，用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事，也会留下一系列相关的数据，这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益!所以，在大数据时代，意识到数据也是资产的公司都已经开始在各个数据生产的源头进行布局，可能是一个解决刚兴需求的WEB网站，也可能是一个单纯的工具APP，还可能是一个可穿戴的数码产品!3)数据变现有了数据资产，就要通过分析来挖掘资产的价值，然后变现为用户价值、股东价值甚至社会价值。大数据分析的核心目的就是预测，在海量数据的基础上，通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。预测事情发生的可能性继续往下延伸，就可以通过适当的干预，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为精准营销，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。
2. 大数据受益股有哪些大数据受益股解析
大数据受益股及解析：（截止年12月）1：300245：天玑科技：出资1300万设立合资公司，开展云计算与大数据相关业务。2：300170：汉得信息：设立美国全资子公司，从事信息系统和数据管理系统的安装以及信息系统的集成。3：002236：大华股份：与阿里云计算正式签署战略合作协议，双方将围绕云计算、大数据技术在视频监控行业的应用，全面展开合作。4：300270：中威电子：公司主要产品是数字视频光端机、VAR光平台、高清摄像机及智能交通产品等，技术涉及图像视频智能分析方面，因此被市场列为“大数据”概念股票之一。5：002230：科大讯飞：购买上海瑞元100%的股权，积极推进公司在大数据业务分析领域的市场，在语音生态圈的基础上构建大数据分析平台。6：600804：鹏博士：鹏博士公司未来将以全国50个城市的云数据中心群为依托形成大数据优势，在对WIFI进网用户使用信息分析的基础上，提供精准的广告信息推送等应用服务，提升网络广告价值。7：600588：用友网络：国内最大的管理软件厂商用友软件与微软、IBM两大国际IT巨头合作，合作内容涉及大数据、云平台合作。8：300074：华平股份：通过视频识别，成功进军“大数据”产业。9：002279：久其软件：以“大数据”为主线链接集团管控和电子政务两大传统主营业务,未来仍能保持稳定增长。10：000977：浪潮信息：公司以自有资金1,000万元在广东省广州市投资设立全资子公司广东浪潮大数据研究院有限公司,专业从事服务器、存储及大数据相关产品的研发、生产、销售。11：002642：荣之联：与美国数据分析解决方案提供商Alpine签订合作关系并获得其捕获、存储、管理和分析“大数据”的原始工具资源。12：300229：拓尔思：投资设立合资公司有利于推动公司金融大数据行业技术和信息服务业务的拓展，为公司未来向多领域多行业大数据应用业务拓展提供实践经验。13：300188：美亚柏科：全球仅有的电子数据取证行业两家上市企业之一。
3. 互联网大数据有哪些好处
大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力回、洞察力与最佳化处答理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。亿美软通推出数据云服务，延续亿美的客户服务、客户营销、客户管理的公司经营理念，通过庞大的消费数据资源，为客户提供数据验证，精准营销等数据级服务。简单说就是为企业提供数据验证和数据筛选业务。
4. 大数据技术在金融行业中的典型应用
大数据技术在金融行业中的典型应用近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。大数据在金融行业的典型应用场景大数据涉及的行业过于广泛，除金融外，还包括政治、教育、传媒、医学、商业、工农业、互联网等多个方面，各行业对大数据的定义目前尚未统一。大数据的特点可归纳为“4V”。第一，数据体量大（Volume），海量性也许是与大数据最相关的特征。第二，数据类型繁多（Variety），大数据既包括以事务为代表的传统结构化数据，还包括以网页为代表的半结构化数据和以视频、语音信息为代表的非结构化数据。第三，价值密度低（Value），大数据的体量巨大，但数据中的价值密度却很低。比如几个小时甚至几天的监控视频中，有价值的线索或许只有几秒钟。第四，处理速度快（Velocity），大数据要求快速处理，时效性强，要进行实时或准实时的处理。金融行业一直较为重视大数据技术的发展。相比常规商业分析手段，大数据可以使业务决策具有前瞻性，让企业战略的制定过程更加理性化，实现生产资源优化分配，依据市场变化迅速调整业务策略，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。当前，大数据在金融行业典型的应用场景有以下几个方面：在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于企业分析及风险控制。在证券行业的应用主要表现为：一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，投研模型会更加完善。二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。三是智能投资顾问。智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。在互联网金融行业的应用，一是精准营销。大数据通过用户多维度画像，对客户偏好进行分类筛选，从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。金融大数据的典型案例分析为实时接收电子渠道交易数据，整合银行内系统业务数据。中国交通银行通过规则欲实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能，以达到实时接收官网业务数据，整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录等数据的目的。该系统通过为交通银行卡中心构建反作弊模型、实时计算、实时决策系统，帮助拥有海量历史数据，日均增长超过两千万条日志流水的银行卡中心，形成电子渠道实时反欺诈交易监控能力。利用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎，帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据，处理海量高并发线上行为数据，识别恶意用户和欺诈行为，并实时预警和处置；通过引入机器学习框架，对少量数据进行分析、挖掘构建并周期性更新反欺诈规则和反欺诈模型。系统上线后，该银行迅速监控电子渠道产生的虚假账号、伪装账号、异常登录、频繁登录等新型风险和欺诈行为；系统稳定运行，日均处理逾两千万条日志流水、实时识别出近万笔风险行为并进行预警。数据接入、计算报警、案件调查的整体处理时间从数小时降低至秒级，监测时效提升近3000倍，上线3个月已帮助卡中心挽回数百万元的风险损失。网络的搜索技术正在全面注入网络金融。网络金融使用的梯度增强决策树算法可以分析大数据高维特点，在知识分析、汇总、聚合、提炼等多个方面有其独到之处，其深度学习能力利用数据挖掘算法能够较好地解决大数据价值密度低等问题。网络“磐石”系统基于每日100亿次搜索行为，通过200多个维度为8.6亿账号精确画像，高效划分人群，能够为银行、互联网金融机构提供身份识别、反欺诈、信息检验、信用分级等服务。该系统累计为网络内部信贷业务拦截数十万欺诈用户，拦截数十亿不良资产、减少数百万人力成本，累计合作近500家社会金融机构，帮助其提升了整体风险防控水平。金融大数据应用面临的挑战及对策大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹，但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破。一是数据资产管理水平仍待提高。主要体现在数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等方面。二是应用技术和业务探索仍需突破。主要体现在金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商较多，实现大数据应用的技术改造难度很大。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，需要投入大量的时间和成本进行调研和试错。系统误判率相对较高。三是行业标准和安全规范仍待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，对个人隐私的保护上还未形成可信的安全机制。四是顶层设计和扶持政策还需强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大潜力。以上问题，一方面需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，同时，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。只有这样，大数据技术才能在金融行业中稳步应用发展，不断推动金融行业的发展提升。
5. 大数据分析与金融有哪些结合点
在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。
利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于企业分析及风险控制。
在证券行业的应用主要表现为：一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，投研模型会更加完善。
二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。三是智能投资顾问。
智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。
在互联网金融行业的应用，一是精准营销。大数据通过用户多维度画像，对客户偏好进行分类筛选，从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。
6. 利用大数据炒股会赚吗
随着科学技术的发展，现在很多炒股软件都可以方便快捷地找到上市公司的关键数据。用大数据分析找出大股东的持仓成本，就等于看到了经销商的底牌。购买价格接近或低于市场平均持仓成本。利润机会越大，安全系数越高。
因为大数据分析人们的常识性需求或一些习惯性行为，只能通过多次或多次发生的常见行为事件找出一些规律。上述行为事件是相对固定时间或基本需求或习惯的单一行为的结果。作为股东，没有人能够预测未来。我们不否认这一点。然而，很少有人会否认每个人都可以回顾历史。我们不知道未来会上升还是下降。我们不知道如何波动。然而，如果一个好故事讲得很辛苦，说书人肯定会得到好处。粉丝越多，他得到的好处就越多。
7. 法人欠钱会影响股东的大数据吗
哦耶，这个影响多少是有的，但既然公司已行注销，与你关系就不咋地了
8. 大数据或重构商业银行
大数据或重构商业银行中国工程院院士、中国通信学会副会长邬贺铨将“大数据”描述为“没有办法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据结合。”他同时又指出，大数据本身的规模标准在不断变化中，以前叫海量数据，现在数据比海量数据还大量。 简言之，“大数据”的特征为：数据量极大，数据的种类繁多，数据增速加快，数据来源多样，数据必须经过处理，数据具有定向性。浩如烟海的“大数据”用处极大，完成了以往“不可能”完成的任务。 在美国总统科学技术顾问委员会提交给总统和国会的一篇名为《规划数字化的未来》的报告中，明确提到“如何收集、管理和分析数据正日渐成为网络技术研究的重中之重。以机器学习、数据挖掘为基础的高级数据分析技术，将促进从数据到知识的转化、从知识到行动的跨越。” “大数据”时代与既往存在的数据区别是，由于数据量的不同，使得“大数据”的挖掘工作量迅猛增加；尤其是数据来源更广，通过交换、整合和研究，可以发现市场发展趋势，市场参与者的需求，让企业从中寻找适合自己的商机，商机在握，就能为企业创造新价值。相比“大数据”的作用，如果说现有的数据能提供对企业类似的帮助，仅是在边缘地带，“大数据”却能真正深入核心。为此，必须使用仿真和复杂的计算，计算速度要求极快，以适应超量、在限时内完成工作的要求。 当然，“大数据”由于人为制造、以讹传讹、操作失误等问题，同样会存在虚假数据。因此，为了最大限度保证数据的准确性，需要大量的数学模型，而且分析结论可直观获得。其中，多源数据的存在提高了结论的完整性。所谓多源数据，是指对同一事物，采集它多方面、多纬度、多形态的记录数据。特别是用于预测时，还要关注历史数据，将两者对比，以缩小过去与未来预测的映射差距。 另外，“大数据”的最终结果展示也应该引起我们足够重视。最近爆发的美国“棱镜门事件”，表面上看，是美国政府对情报的窃取。实际上折射出“大数据”如何展示、向谁展示的问题。特别是“大数据”能够在一定程度上探寻人的思想时，就更加突显其重要性。 三十年前，商业银行用传统的算盘核算、簿记记录各类数据，今天，则以计算机运行、电子数据采集为主，并由此形成了海量数据。 相对“大数据”，过往数据因为过于零散、连续性不足、源头单一、形式单调，无法表现客户的交易行为、交易偏好和交易习惯等个性特征，银行也无法知晓客户对银行产品喜欢或讨厌的具体原因，以及对银行产品和服务满意与否的信息。海量的“大数据”却可以弥补这些缺憾。 商业银行核心竞争力，外部体现在市场份额、市场对其综合评价；内部则是股东利益最大化，员工的满意度。要实现核心竞争力，源头是市场与客户。“大数据”恰恰可以为开拓两个源头发挥重要引领作用。《经济学人》在一篇报道中写到“过去，这些数据储存在不同的系统当中，如财务系统、人力资源系统和客户管理系统，老死不相往来。现在这些系统彼此相连，通过‘数据挖掘’的技术，可以获得一幅关于企业运营的完整图景，这被称为：一致的真相。” 可以预见，今后“大数据”对商业银行的作用主要表现在：第一，对客户的了解程度与过去彻底不同。“大数据”不但让银行把握客户现在，更可以了解客户的历史，通过数据的交换、映射对其进行短期、中期预测。 第二，与客户开展多渠道互动，全面评估商业银行自身的产品和服务在客户中的满意度。商业银行通过自身和公共信息归集渠道掌握的数据，进行分析，有助于改进和提高产品种类及服务质量，在第一时间争取主动。 第三，“大数据”成为商业银行竞争的主要手段之一，其完整性、准确性将决定商业银行的竞争结果。“大数据”在竞争中成为名副其实的“双刃剑”，竞争双方都可以利用掌握的数据来制订竞争策略。 第四，商业银行营销手段以“大数据”为依托，开展针对性的销售。 第五，商业银行风险管理出现巨大变化。商业银行风险管理模型离不开数据。“大数据”的数据多样性和丰富性，能弥补过去数据不够的缺陷，最终带来管理方法的飞跃。 第六，多样化金融型态与传统商业银行展开竞争。马云[微博]涉足准金融业务，是电商市场发展的必然结果。某种意义上也预示“大数据”时代中，新的、能够节约交易成本的方式将不断涌现。 在“大数据”时代，商业银行要积极做好应对工作。 首先，商业银行在日常经营中产生的大量数据是形成整个社会“大数据”的重要组成部分，因此，要对数据管控、数据处理和数据结果反映作出正确处置。 一是数据管控上要依照标准化采集，统一化处理，时效化完成，分级化查阅。坚持做到采集的数据准确，结果可视，使数据应用性大大提高；二是数据处理时一定要科学、依照规则，特别要杜绝以假乱真，以次充好现象；三是处理后的结果，要依照规定展示，并且严格按照国家法律法规进行使用，避免影响商业银行声誉风险事项产生。 其次，商业银行需要投入大量资源用于适应“大数据”技术的需要。对此，对资源的投入一定要有相当的前瞻性，并兼顾当前实际。争取在过渡期内，尽可能地实现资源利用最大化。 最后，商业银行要高度重视适应“大数据”技术的人力储备。美国就曾预计，为适应“大数据”时代到来，未来美国需要60万名拥有数据分析特长，又懂行业知识的复合型人才。这类人才仅仅经过大学培养远远不够，还需要丰富的实践经验。我国商业银行对此类人才的储备相当不足，抓紧人力资源准备更为迫切。 此外，“大数据”时代将带动整个社会交易方式的变化，对诸如商业银行大多不需要体验型服务的行业冲击更大，从业人员和物理型网点一样将趋于减少。一增一减矛盾日益明显，要战略上着眼，早做布局。 商业银行对系统建设要高屋建瓴。今后商业银行的产品和资金提供主要由数据流来实现。同样，服务的虚拟化趋势，会让更多的服务由网络来承担。这一方面需要商业银行借助于社会网络，另一方面其自身的系统建设也必须与此匹配，强大的系统是商业银行未来经营管理的利器。 同样，商业银行要注重利用社交媒体的数据，拓展渠道获取客户信息。学会使用各类媒体，不但为客户服务，而且为优化商业银行自身形象服务。积极参与网络工具形成的各种运作方式，并研究在运作方式中融入商业银行工作目标。真正使媒体、网络工具成为维系、拓展客户的桥梁和重要的通道。
9. 如何理解“大数据” 数据质变的3个方面
如何理解“大数据”：数据质变的3个方面
大数据(Big Data)，字面意思是“海量数据”，简单讲就是所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前的主流技术和工具来处理，这里的“处理”涵盖了很多层含义：提取、存储、管理、分析、传输、预测等。
可是，这仅仅是对“大数据”的粗浅理解。
最早提出“大数据”概念的学科是“天文学”和“基因学”，这两个学科从诞生之日起就依赖于“基于海量数据的分析”方法。
大数据可以说是“计算机”和“互联网”结合的产物，计算机实现了数据的“数字化”;互联网实现了数据的“网络化”;两者结合才赋予了“大数据”生命力!
随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活，加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及，新的“数据”正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的“数据”是互联网出现以后迅速产生的。
不过，抛开数据的海量化生产和存储这种表面现象，我们更加要关注的是由数据量变带来的质变，这种“质变”表现在以下3个方面：
1)数据思维
大数据时代带给我们的是一种全新的“思维方式”，思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革!
– 分析全面的数据而非随机抽样;
– 重视数据的复杂性，弱化精确性
– 关注数据的相关性，而非因果关系。
历来的商业变革都是由“思维方式的转变”开始的，旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候，如果大脑不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。
这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域，然后渗透到传统的商业领域：黑莓(Blackberry)、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎。。。案例比比皆是!
当然，这些企业的没落并不是因为没有“数据思维”，但他们都是被“新互联网思维”淘汰的昔日巨人。“数据思维”是最新的思想，其影响力还没有发展到导致巨头轰然倒塌。但是，如果不给予足够的重视，下一波没落王国的名单中，可能就会有你!
2)数据资产
大数据时代，我们需要更加全面的数据来提高分析(预测)的准确度，因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种“个人信息数据”之外，我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据;我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能。
这些家用电器在更好地服务我们的同时，也在生产大量的数据;甚至我们出去逛街，商户的路由器，运营商的WLAN和3G，无处不在的摄像头电子眼，百货大楼的自助屏幕，银行的ATM，加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。
在互联网领域，我们喜欢说“入口”这个词，“入口”对应的直接意义是“流量”，而流量在互联网领域就意味着“金钱”，这种流量变现可能是广告，可能是游戏，也可能是电商。
在大数据时代，“入口”这个词还有更深刻的意义，那就是“数据生产的源头”，用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事，也会留下一系列相关的“数据”，这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益!
所以，在“大数据”时代，意识到“数据也是资产”的公司都已经开始在各个“数据生产的源头”进行布局，可能是一个解决刚兴需求的WEB网站，也可能是一个单纯的工具APP，还可能是一个可穿戴的数码产品!
3)数据变现
有了“数据资产”，就要通过“分析”来挖掘“资产”的价值，然后“变现”为用户价值、股东价值甚至社会价值。
大数据分析的核心目的就是“预测”，在海量数据的基础上，通过“机器学习”相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。
“预测事情发生的可能性”继续往下延伸，就可以通过适当的“干预”，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐“商品”，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为“精准营销”，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。
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