涕零
1. 大数据最核心的价值是什么
大数据的核心价值在于规律的总结，通过大数据得出规律，从而预测未来。
目前很多大数据的项目做的是通过大数据分析用户的行为习惯和喜好，这是大数据的价值，但是这只是一部分。
大数据其他方面比如：AlphaGo是通过下棋的数据来给出它对每一个棋子将来怎么下的一个判断方法。还有无人驾驶技术，这也是通过大数据，训练出一个会开车的技术产品。淘宝有定位基准的广告，这种广告是根据用户的历史行为数据推送。
再向上思考一个层面，通过大数据的分析可以得到一定的规律。
比如：地球的轨道是需要通过大量的观测来得出一个结论，所有规律性的事物都是可以从数据中找到它的规律。有时候，有很多规律是没法用特别简化的公式来表达，那可能就出现比如人工智能、神经网络这样的算法。
这种规律是通过模型训练得到，虽然没法用特别简洁的公式来表达内在规律，但它的核心其实也是一个公式，也是一个规律。包括数据投递、广告投放，对于用户过去的行为数据做一些分析，会认为同样的行为大概率会发生同样的事情，这也是一些规律，而数据的核心在于它能得到一些背后的规律。
有规律就可以对未来的很多事情有判断作用。
2. 大数据的大价值预测
大数据的大价值预测数据本身是不会说话的，但是数据总结出的历史、数据反映出来的现状、数据呈现出的趋势能够说话。基于指标体系的预测分析平台建设的价值在于：平台展现出的任何一条曲线的变化都对应着某一个现状或问题，以及相关联的一系列指标，都意味着需要采取相应的改良措施。同时，由于行业数据的特殊性，结合专家的经验，可获取到管理上的缺陷，制定出相应的预防措施，反馈到企业的指标体系中，通过调整来进一步加强数据质量的管理，进而为有效提高续保率提供科学的数据依据。 2013年伊始，大数据开始充斥媒体，各行各业都相继进行数据分析、数据挖掘、领导决策等，那些占有“大数据”资源先天优势的群体，能否有效利用好数据，打破现有的传统格局，将决定其未来发展的命运。 大数据时代面临的挑战与机遇 大数据时代下的三百六十行，最不缺乏的就是数据，包括历史数据、行业最新数据等，但是却受阻于过量的冗余数据和数据不一致，而且它们变得越来越难于访问、管理和用于决策支持。目前的行业数据大多还停留在“集中化使用”阶段，传统的数据仓库方式，数据有进无出，仅解决了数据存储的问题，如何综合有效地使用这些数据，成为一大难题。而随着数据量成倍的增长，如何把这些大量的数据转换成可靠的信息以便于决策支持，是各行业面临的挑战。 大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测所做出的正确判断。所以，我们应当充分地认识到：大数据时代对于各个业来讲，既存在挑战，也是一个巨大的机遇。 首先，面对海量数据，依靠在各行各业丰富的数据治理方法论，实现源头数据的质量保障，确保基于这些真实数据的分析与决策能够行之有效。 如何保障数据质量？ 通过顶层设计的理念，确立企业的核心目标，围绕这个核心目标进行逐级分解，形成细颗粒度的详细指标体系，而基于指标体系的数据采集及处理平台，则以指标体系为依据，来到各个业务系统里去采集数据，或根据需要使用数据采集平台由人工进行填报，基于涉及各个指标的全样数据的完整采集，通过数据质量清洗工具与相应的检查规则，发现问题可及时对其进行修改，来对源头的数据从技术上进行严格把关。 其次，各行业的应用系统可谓纷繁复杂，由于这些系统的建设都是相对独立的，传统的数据处理方式只能针对各个业务系统去形成相应的分析数据，本质上未将数据进行整合与统一规划，因此形成了数据孤岛的现象。同方运用顶层设计理念下的指标体系梳理方法，以及业务元数据的技术手段，对各个业务系统的数据最终形成资源，进行统一化、标准化、集中化管理，实现数据的全局共享。用于综合应用、预测分析、领导决策等。 最后，通过基于指标体系的预测分析平台，能够为决策管理者提供科学的数据依据，同时也为涉及企业的客户管理、销售管理、市场管理、运维管理等各方面提供调整依据。
3. 大数据的七大核心价值
大数据的七大核心价值
随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。
大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。
近期有不少文章畅谈大数据的价值，以及其价值主要凸显在哪些方面，这里我们对大数据的核心具体价值进行了分门别类的梳理汇总，希望能帮助读者更好的获悉大数据的大价值。
核心价值究其用户到底是谁？
谈及价值，首先必须要弄清楚其用户到底是谁？有针对企业数据市场的，还有针对终端消费者的，还有针对政府公共服务的；其次要弄清楚大数据核心价值的表现形式、价值的体现过程以及最后呈现的结果。
商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策，对于企业用户，更关心的还是决策需求，其实早在BI时代这就被推上了日程，经过十余年的探索，如今已形成了数据管理、数据可视化等细分领域，来加强对决策者的影响，达到决策支持的效果。还有企业营销需求，从本质上来说，主要聚焦在针对消费者市场的精准营销。
对于消费者用户，他们对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索，并能提供友好、可信的信息推荐，其次是提供高阶服务，例如智能信息的提供、用户体验更快捷等等。
还有，大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中，并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。从户籍制度改革，到不动产登记制度改革，再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求，而此时的数据库更是以大数据为基础的，可见，大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。
数据，除了它第一次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。事实上，大数据已经开始并将继续影响我们的生活，接下来让我们共同探索大数据的核心价值吧！当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。
《大数据时代》一书作者维克托认为大数据时代有三大转变：“第一，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。第二，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。第三，不再热衷于寻找因果关系，而是事物之间的相关关系。例如，不去探究机票价格变动的原因，但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，而大数据则使数据来源更加多样化，不仅包括企业内部数据，也包括企业外部数据，尤其是和消费者相关的数据。
随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。
一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。
一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场
大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。
在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。
大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。
企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如：一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。
二、大数据提高决策能力
当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。
大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。
这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。
如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。
在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。
三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力
当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？
我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。
今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。
在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。
大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。
四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新
在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。
大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。
纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。
还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。
过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。
维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。
五、大数据让每个人更加有个性
对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。
过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。
还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。
如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景……而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。
在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。
此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。
六、智慧驱动下的和谐社会
美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。
近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。
在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。
在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。
在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。
伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。
七、大数据如何预言未来？
著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。
这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。
结语
透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。
当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。
可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。
未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。
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4. 挖掘大数据蕴含的大价值
挖掘大数据蕴含的大价值
近日通过的《关于促进大数据发展的行动纲要》，标志着大数据在我国的发展与应用已经上升到国家战略层面。笔者认为，要使《行动纲要》中的内容尽快成为促进大数据发展和推进大数据应用的实际行动，需要从以下3个方面入手。
首先，在政府序列中明确大数据的牵头责任单位，并要求政府各主管部门制定大数据发展规划。说到底，大数据主要来源于部门行政记录数据、企业单位生产经营数据和互联网上生成的数据。目前，工信部负责信息化建设，网信办负责互联网管理，发改委负责发展规划的制定，统计局拥有大量动态统计数据，诸多政府部门如海关、工商、税务、质监等部门都拥有基于自身管理记录产生的数据。因此，这就需要明确一个牵头单位，负责协调各部门的具体职责与分工，制定和执行统一的发展规划，把握大数据应用在整体上及各个领域的推进情况；同时，也需要各政府职能部门依据大数据发展与应用大势，结合本领域的业务特点，制定大数据在本领域的详细发展与应用规划。
其次，积极推动相关法律法规的制定与完善，推动和促进数据的开放与国家秘密、个人隐私的保护。也就是说，应在积极开展调研、广泛征求各方意见的基础上，制定完善与大数据发展应用有关的法律法规，兼顾两个方面的工作。
一方面，要以立法形式要求各级政府部门和大数据企业开放并提供数据。目前，除政府统计部门以官网、微博、微信、年鉴、发布会等形式定期发布详尽的分组数据外，多数政府职能部门只是适时提供一些综合及简单分组数据，各大数据企业也仅仅会发布一些成型的大数据产品。因此，应通过完善立法，要求各政府部门实现信息共享，并定期发布详尽分组数据；要求大数据企业依法向政府统计部门提供生产经营中形成的基础数据，包括第三方数据。
另一方面，要通过立法和执法，严格保护企业秘密和公民隐私。具体来说，就是要明确保护的内容和范围，制定违反规定、泄露企业秘密和公民隐私的处罚条款。无论是政府机关还是大数据企业，违反规定都要依法严肃查处，通过严格执法震慑违法行为。
再次，加快启动大数据标准体系的研究和对接工作，为推进大数据应用奠定基础。大数据蕴含着大价值，但无论是政府部门的行政记录，还是企业单位电子化的生产经营记录，不同的大数据产品依照的都是本部门或本单位的标准。分类不一致，编码不一致，口径范围不一致，影响着大数据的应用与整合。因此，必须尽快启动和加强大数据标准体系的研究，由相关部门牵头，以现行标准为基础，充分考虑大数据的特点，统一研究并制定大数据代码标准、分类标准、技术标准。在应用大数据时，特别是对那些可以成为政府统计数据来源第二渠道的大数据，建议在分析出其与统一标准差异的基础上，实现向统一标准的转换。
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5. 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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6. 大数据如何贡献大价值
大数据如何贡献大价值一切的现象都在告诉人们，一个新的科技时代似乎正在来临。有些IT职业追潮人士甚至激动地认为“人类历史上第三次科技革命”即将到来。 大数据之惑 问题在于，什么是大数据？为什么人人言必称大数据？ “很大很大的数据”就是大数据。对“大”的定义在不断刷新。10年前1GB数据已经很大了，今天，1000GB并不算太大。 问题其实不在于大，而在价值。“大数据”再大仍旧只是数据，没有足够有效的分析与应用，一切数据都是垃圾。纽约时报专栏作家David Brooks认为，缺乏足够有效的分析是大数据的最大问题：越来越多的数据，带来越来越多的相关性；其实很多相关性都是没有意义的，这种欺骗性质的数据关联会把数据管理者和使用者引入歧途，浪费大量的人力物力去管理、分析这些数据。除了传统意义上人们认为的那些有行有列有数值或者文字的数据表单之外，IT技术还帮助人们收集了越来越多的其他类型的资料，比如视频，语音，图片，文档等。这些被称为“非结构化数据”。 结构化与非结构化数据每天都在成倍的增加。以道路视频监控为例，全上海的摄像头有10多万个，每一刻都在记录图片与视频。一旦发生案件或者事件，这些记录在硬盘库里的资料就成为侦察与审判环节的重要证据。尽管目前技术尚不支持，业界仍然期望未来能在TB乃至于PB级的视频数据里搜到一张特定身影或者脸孔。这类搜索/分析技术未来将是启动视频类大数据应用的引擎。 同样，基于语音、照片或者文本的分析与数据挖掘同样可以给人类对数据的理解带来革命性的突破。问题在于，这类技术仍停留在实验室阶段。 尽管没有足够的应用，大数据仍然不可阻挡地火热了起来。不扯上大数据似乎就要落伍了一样，大数据满天飞的日子来到了。至于这股潮流到底会演变成象。com一样的泡沫，还是第三次产业革命，在华威先生们眼里，已经根本不重要了。业界，数据库/存储等领域供应商当然乐见其成，而企业的IT经理们则又多了一个申请预算的借口。 数据的价值及企业数据战略 数据的获取与存储仍然是IT建设的基础架构。一旦决定启动“大数据战略”，对资源源源不断的占用使得这一工作黑洞化。如何规避这种大数据黑洞？结合全球主要行业领导企业以及部分小而强的欧洲企业的成功案例，我认为，应该以应用（分析及业务决策）为中心建立相应的数据战略，并且随之建立相应的从收集数据、管理数据到最终业务决策的一整套流程。而不是为数据而数据——首先要建立以应用为中心的数据战略。说到应用，银行、保险、汽车、化工等几乎所有行业都在开展以数据分析为基础的各种应用，以JMP软件全球行业案例库里面的部分典型客户为例： 电商在分析顾客采购行为数据，以进行促销和相关货品推荐（交叉/提升销售） 航空公司在调查旅客反馈，以改进空中服务（客户挽留） 药厂在对临床实验数据进行分析，以判断新药的安全性和有效性（研发新产品） 汽车厂商在对维修信息进行分析，以改进汽车整车和关键零部件的可靠性以提升客户满意度（挽留及获取客户）、降低客户拥有成本和车厂的保修成本（降低成本） 手机公司在对手机销售量进行预测，以合理排产与优化库存（运营优化） 卫生管理部门在运用数据模型对流行病趋势进行描述、监控与预测 银行在对客户服务流程进行优化与改善，以提升客户满意度 电脑厂商在利用客户对不同配置组合进行市场调查，以进行定价 保险公司在根据保单出险情况进行保单定价的动态调整，以确保该产品基本盈利能力 半导体企业在对制造全流程数据进行分析/建模/优化，以改善工艺，提升良率，从而实现成本降低与利润提升 食品公司在利用数据分析和市场调查手段，研发本地客户最喜好的口味 快速食品行业在利用JMP地图分析工具与人口统计学相结合，以进行门店选址，客户获取及供应链优化 只有足够有效的应用，方可获取数据的价值。企业只有在战略层面确立了数据分析的重要性，方可持续改善。以GE为例，六西格玛及相应的数据分析流程已经成为GE的全球战略与文化。不仅如何，GE还持续不懈地推动基于数据分析的持续改善工作。在高端航空发动机研发及GE能源系统业务领域方面，GE也与时俱进，导入JMP所代表的业界最高水平的实验设计（DOE）方法，以进一步提升其研发水平。 其次，一切都离不开人。与这股指数级增长的数据分析需求相对应，统计、分析类人才正成为职场上的稀缺品种和抢手货。3月初华尔街日报刊登了“全美最抢手职业排名”，数据分析类职位高居榜单第二位。这是美国。对中国来说，或许排名更高，因为稀缺。 最后，建立一整套以数据分析及决策流程，以取代传统的拍脑袋决策体系。这一点对于中国企业来说尤其需要强调。这不仅仅是对战略的有效执行，更需要企业拿出“改变”的决心和勇气，在制度层面体现出对“改变”的鼓励和包容。 在这个应用为王的年代，对于企业来说，不论是搭建基础架构还是应用软件，要不要投入，如何投入，其实是个老话题了，无外乎价值与价格。大数据/云计算，不论名字如何变化，逻辑依旧。
7. 大数据的真正价值
大数据的价值：来a.数据辅助决自策：为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；b.数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务，等等c.数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有个大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务，等等但在实践中，我更加喜欢把数据的价值分为两个方面，一个方面是给企业创造营收，另一个方面就是给企业节省成本。
8. 大数据的价值和作用在哪里
【导读】这是一个数字信息时代，随着科技的不断发展，信息流通更加快速，人与人之间的交流也变得愈发密切，我们最能感受到的就是生活真的越来越方便，而如何将大数据运用到工作中去成为我们想要探讨的话题，企业如何利用这些大规模数据也成为了取得竞争的关键所在。今天我们就来具体的了解分析一下大数据的价值和作用在哪里。
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;
做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;
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;
及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元;
为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵;
分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存;
据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息;
从大量客户中快速识别出金牌客户;
使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
以上就是小编今天给大家整理的关于“大数据的价值和作用在哪里”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!
9. 大数据如何发挥大价值
大数据如何发挥大价值
大数据时代，CIO的竞争优势从信息技术转变为围绕客户体验、数据分析、流程管理领域，让数据发挥大价值。
全球每秒钟发送2900万封电子邮件，推特上每天发布 5000万条消息；亚马逊每天产生 630万笔订单；Google每天需要处理24PB 的数据……
海量数据的处理，以及如何用数据创造更大的价值，给CIO们提出了更多的挑战。根据Valueresearch研究报告显示，大数据已经跃升为CIO关注度排名第四的技术与应用，并且还在持续提升中。
2013年9月4日，商业价值、ITValue和CommVault公司在北京联合举办了“大数据的大价值”的CIO沙龙。12位来自不同行业的CIO进行了精彩的分享和讨论。
业务需求引导数据分析
在一个家庭里，谁来主导旅游消费？谁来做旅游决策？
中青旅控股有限公司（下称“中青旅”）的IT部门和市场推广部联合成立了一个数据挖掘小组，在总裁助理林军的带领下，以业务需求出发用信息技术做数据挖掘，得出如下信息：在中国家庭里，旅游通常是太太来做决策；国内家庭客户策划旅游中，欧美游所需计划决策时间最长，其次是东南亚旅游，而国内游则是决策时间最短，经常会临时抱佛脚说走就走。于是，中青旅根据数据挖掘分析的结果，进行旅游产品策划和收益管理的调整，更能针对性地满足客户的需求和优化客户的体验，而且优化之后的旅游产品推广效果和盈利情况更佳。
中粮大悦城（下称“大悦城”）CIO张岩也表示，明晰业务需求才能更好地进行数据挖掘。大悦城进驻了数百家知名品牌商户，其内部系统的数据是纷繁复杂的：包括POS数据、客流的数据、商流的数据、会员的数据等等。如果从IT的角度进行分类管理、分析价值，各个业务部门的数据差异巨大，数据分析价值很低。但改由数据创造价值或者以大悦城整体商业价值来进行分析，数据分析更有价值 。
张岩带领数据分析团队，优先从商业的逻辑来考虑，对大悦城历年的销售数据进行系统梳理，建立了符合购物中心行业特色的数据分析体系。体系中包含了品牌商户、消费客群、项目收益3大系统模块，做到了从3大商业经营角度综合分析项目运转情况。得益于这套商业分析系统，朝阳大悦城帮助入驻的500多家商户，根据分析情况调整销售策略，实现了朝阳大悦城销售额年增长率近40%的高增长。
新东方教育科技集团信息管理部总监官冲认为，做数据分析和挖掘的人，一定得是懂业务的人。数据挖掘可以由外部人员来教授方法，但一定由内部人员自己实践。只有自己更了解自己的业务，能判断出哪类数据挖掘对企业有价值。其实，企业能用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析需要由业务需求为主导，这样企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。
大数据有大价值
爱康国宾健康管理集团每年有200万人次的体检数据，这些数据蕴含着黄金般的价值。这些数据能从遗传、生活习惯、饮食等角度出发，对身体状况跟踪预测，对疾病早期预警，进行全方位的健康干预，进而对客户进行有偿或无偿服务，成为爱康国宾一片新的业务蓝海。
爱康国宾信息技术副总裁冯朝晖介绍，爱康国宾现在已经在为客户提供一些基础的健康管理服务，比如根据体检指标，分析客人的常见慢性病风险，并将慢性病的预防和保健常识通过短信定期推送给客人。未来这项业务还会和医院实现联动。
在张岩的主持下，大悦城搭建商业经营预测、管理体系：以数据挖掘方式，分析大悦城的整体商业变化规律。在数据挖掘中，大悦城并不是关注确切的销售数据，而是寻找发现在商业经营中销售变化的规律。同时，通过大数据技术筛选评估出近百个影响销售规律变化的主观因素，并通过大量的计算与验证，评估出每个影响因素的影响度指标，同时确定该影响因素相关的业务部门。最终，由近百个专项数据分析的结果，建立了全数据的大悦城经营模型（即虚拟大悦城）。从这个模型中，可以预测购物中心的经营状况，为招商、运营、推广各部门的工作提供了良好指导，并且成为管理层经营策略制定的重要依据。
CommVault中国区总经理徐永兴表示，做企业基本要考虑3个关键问题：1.增加收入；2.降低成本；3.控制风险。近30年来，企业将70%以上的资金和注意力都集中在前两项，而控制风险总是容易被忽视。CIO很多时候投入的大量的资金和精力都是在控制风险。其实，如果把数据管理做好，不但能帮CIO节省IT支出，甚至还能挖掘数据的价值，来更好地增加收入和降低成本，让CIO更具价值。
CIO如何从数据处理转型到数据业务？商业价值总经理万宁谈到，在社会信息化环境下，企业IT新趋势：1.CIO竞争优势从信息技术转变为围绕客户体验、数据分析、流程管理领域。2.相比业务流程设计，信息管理技术的重要性会更高。创建企业数字化业务模式，企业需要从技术角度、业务流程、人员角色、上升到企业企战略层面建立数字化企业。3.集中提供的应用和基础架构将会嵌入在业务服务之中，由企业共享的服务组织提供。
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10. 大数据的价值是什么
“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。