大數據的重要意義在於?

General 更新 2024-11-23

什麼是大數據,大數據的意義是什麼?

大數據的意思就是數據要在線,這樣你的數據才能有價值,用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據,電影裡好多這種素材,比如人臉的搜索,人員的定位,人流的分析,運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多,只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。

大數據的意義

現在的社會是一個高速發展的社會,科技發達,信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來臺演講中就提到,未來的時代將不是IT時代,而是DT的時代,DT就是Data Technology數據科技,顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。 有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類,而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似,大數據並不在“大”,而在於“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言,如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。 大數據的價值體現在以下幾個方面:1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值不過,“大數據”在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考,科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過:“就今日言,有很多人忙碌於資料之無益累積,以致對問題之說明與解決,喪失了其對特殊的經濟意義的瞭解。”這確實是需要警惕的。在這個快速發展的智能硬件時代,困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋範圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如,通過結合大數據和高性能的分析,下面這些對企業有益的情況都可能會發生:1)及時解析故障、問題和缺陷的根源,每年可能為企業節省數十億美元。2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線,躲避擁堵。3)分析所有SKU,以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。4)根據客戶的購買習慣,為其推送他可能感興趣的優惠信息。5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。

什麼是大數據,大數據為什麼重要,如何應用大數據

空談數據沒有太大意義,要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說,我們的數據主要做傳播指導;2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據(媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據),通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題,3、我們主要是在大數據的維度上的研究上,我們的維度更多更寬廣,維度的多少決定了效果。

大數據處理的意義是什麼啊?

1.變革價值的力量

未來十年,決定中國是不是有大智慧的核心意義標準(那個”思想者”),就是國民幸福。一體現到民生上,通過大數據讓事情變得澄明,看我們在人與人關係上,做得是否比以前更有意義;二體現在生態上,看我們在天與人關係上,做得是否比以前更有意義。總之,讓我們從前10年的意義混沌時代,進入未來10年意義澄明時代。

2.變革經濟的力量

生產者是有價值的,消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值,消費者不認同的,就賣不出去,就實現不了價值;只有消費者認同的,才賣得出去,才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義,從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。

3.變革組織的力量

隨著具有語義網特徵的數據基礎設施和數據資源發展起來,組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網絡結構產生無組織的組織力量。最先反映這種結構特點的,是各種各樣去中心化的WEB2.0應用,如RSS、維基、博客等。 大數據之所以成為時代變革力量,在於它通過追隨意義而獲得智慧。

大數據的到來對我國經濟發展有什麼意義

大數據(big data),是指無法在可承受的時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。

有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類,而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似,大數據並不在“大”,而在於“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言,如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面:

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;

2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

什麼是大數據,大數據為什麼重要,如何應用大數據

讀讀這本書吧。。

駕馭大數據 駕馭未來

文/林海龍 虎嗅網友

大數據的流行,也引發了圖書業大數據出版題材的升溫。去年出版的《大數據》(塗子沛著)是從數據治國的角度,深入淺出的敘述了美國政府的管理之道,細密入微的闡釋了黃仁宇先生”資本主義數目式管理“的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。

該書的整體思路,簡單來說,就是敘述了一個”數據收集-知識形成-智慧行動“的過程,不僅回答了”what“,也指明瞭”how“,提供了具體的技術、流程、方法,甚至團隊建設,文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起,介紹了大數據的概念、內容,價值,並分析了大數據的來源,也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景;在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法,第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架,包括瞭如何進行優質分析,如何成為優秀的分析師,如何打造高績效團隊,最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓,結構上百川歸海,一氣呵成,總的來說,體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強,非常值得推薦,是不可多得的好書!

大數據重要以及不重要的一面

與大多數人的想當然的看法不同,作者認為“大數據”中的”大”和“數據”都不重要,重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據,甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同,“大數據可能是凌亂而醜陋的”並且大數據也會帶來“被大數據壓得不看重負,從而停止不前”和大數據處理“成本增長速度會讓企業措手不及”的風險,所以,作者才認為駕馭大數據,做到遊刃有餘、從容自若、實現“被管理的創新”最為重要。在處理數據時,作者指出“很多大數據其實並不重要”,企業要做好大數據工作,關鍵是能做到如何沙裡淘金,並與各種數據進行結合或混搭,進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的“新數據每一次都會勝過新的工具和方法”的原因所在。

網絡數據與電子商務

對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念,然而作者認為從更深層次的角度看,下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦,即“關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼”。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘,作者不是泛泛而談,而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為,《駕馭大數據》的作者提出的網絡數據作為大數據的“原始數據”其實也蘊含著另外一重意蘊,即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動,也才具有了收集這些數據的條件,從這點看,直接面向終端的企業如果不電子商務化,談論大數據不是一件很可笑的事?當然這種用戶購買路徑的行為分析,也不是新鮮的事,在昂德希爾《顧客為什麼購買:新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問,暗中尾隨顧客,用攝影機或充滿密語的卡片,完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作,並進行深入的總結和分析,進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等,都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙,當然電子商務時代,數據分析的成本更加低廉,也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據(如信用記錄)。

一些有價值的應用場景

大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現,電子商務是一個案例,同時,作者也提到了車載信息“最初作為一種工具出現的,它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險”,然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息,對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手......

大數據平臺的目的和意義,其主要內容和能達到的經濟利益和社會效益是什麼?

大數據在帶來巨大技術挑戰的同時,也帶來巨大的技術創新與商業機遇。不斷積累的大數據包含著很多在小數據量時不具備的深度知識和價值, 大數據分析挖掘將能為行業/企業帶來巨大的商業價值,實現各種高附加值的增值服務,進一步提升行業/企業的經濟效益和社會效益。指出大數據將帶來巨大的變革,改變我們的生活、工作和思維方式,改變我們的商業模式,影響我們的經濟、政治、科技和社會等各個層面。大數據為美國的醫療服務業每年節省3000億美元,為歐洲的公共部門管理每年節省2500億歐元,為全球個人位置數據服務提供商貢獻1000億美元,幫助美國零售業淨利潤增長60%,幫助製造業在產品開發、組裝等環節節省50%的成本。

什麼是大數據?有什麼意義?

大數據就是大量的數據,通過分析找出他們的規律

大數據的應用主要在哪些領域,影響和作用是什麼

領域很廣的,以後會涉及到很多很多行業,涵蓋了所有,這就是大數據的影響。檸檬學院大數據。

大數據對我們有什麼作用呢?

第一,對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點

第二,大數據是信息產業持續高速增長的新引擎

第三,大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素

第四,大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變

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