大數據產生的意義?

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。

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。

工業大數據對中國有什麼意義

工業大數據可以推動大數據在工業研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產品全生命週期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠，推動製造模式變革和工業轉型升級。

國家下一步將利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平臺，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網絡化和智能化。在應用項目試點過程中，需要開展應用示範安全可靠性方面的測評，利用大數據測試技術、工業電子系統測試技術和工業雲測試技術，保障工業企業大數據應用項目試點的穩步推進，中國軟件評測中心在相關方面有較深厚的技術積累和案例積累，可以為我國工業大數據發展保駕護航。

何謂大數據?大數據的特點,意義和缺陷.

大數據技術(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

特點：

1.數據量大；

2.數據類型多；

3.數據處理實時性強；

4.數據真實性。

意義：大數據的意義在於通過對大量數據進行分析從而對核心價值進行預測。

缺陷：對處理能力要求高，存在隱私安全問題。

人人都在說大數據，那大數據概念是怎麼產生的

關於“大數據”概念的產生

1.“大數據”的名稱來自於未來學家托夫勒所著的《第三次浪潮》

儘管“大數據”這個詞直到最近才受到人們的高度關注，但早在1980年，著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將“大數據”稱頌為 “第三次浪潮的華彩樂章”。《自然》雜誌在2008年9月推出了名為“大數據”的封面專欄。從2009年開始“大數據”才成為互聯網技術行業中的熱門詞彙。

2.最早應用“大數據”的是麥肯錫公司(McKinsey)

對“大數據”進行收集和分析的設想，來自於世界著名的管理諮詢公司麥肯錫公司。麥肯錫公司看到了各種網絡平臺記錄的個人海量信息具備潛在的商業價值，於是投入大量人力物力進行調研，在2011年6月發佈了關於“大數據”的報告，該報告對“大數據”的影響、關鍵技術和應用領域等都進行了詳盡的分析。麥肯錫的報告得到了金融界的高度重視，而後逐漸受到了各行各業關注。

3.“大數據”的特點由維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在《“大數據”時代》中提出

維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·克耶編寫的《大數據時代》中提出：“大數據”的4V特點：Volume(數據量大)、Velocity(輸入和處理速度快)、Variety(數據多樣性)、Value(價值密度低)。這些特點基本上得到了大家的認可，凡提到“大數據”特點的文章，基本上採用了這4 個特點。

4.在雲計算出現之後“大數據”才凸顯其真正價值

自從有了雲計算服務器，“大數據”才有了可以運行的軌道，才可以實現其真正的價值。有人就形象地將各種“大數據”的應用比作一輛輛“汽車”，支撐起這些“汽車”運行的“高速公路”就是雲計算。最著名的實例就是Google搜索引擎。面對海量Web數據，Google於2006年首先提出雲計算的概念。支撐Google內部各種“大數據”應用的，正是Google公司自行研發的雲計算服務器。

眾說紛紜的表達

《大數據時代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格解釋：瞭解什麼是“大數據”的定義非常關鍵。首先要明確的是，“大數據”並不是很大或者很多數據。根據維克托在書中的描述，“大數據”並不是一部分數據樣本，而是關於某個現象的所有數據。第二點，由於掌握了關於某個現象的所有數據，那麼在統計時就能接受更多不準確的信息。第三，“大數據”的分析著重在瞭解“什麼”而不是“為什麼”。比如人們可以通過各種相關數據來了解未來將會發生什麼，而不是這些事情發生的原因。要探尋原因會更難，很多時候，知道會發生什麼已經足夠了。以上這些就是“大數據”的核心，有足夠多的數據，允許數據中存在不準確的信息和不去探尋事件發生的原因而是探尋會發生什麼事件。

維基百科對“大數據”的解讀是：“大數據”(Bigdata)，或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的信息。

百度百科對“大數據”的定義為：“大數據”(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

傳媒專家劉建明教授認為：“大數據”同信息是不可分離的，是指信息浩大數量的統計與技術運作。作為人類認知社會方法的一次飛躍，“大數據”技術將給企業運營、政府管理和媒體傳播的科學化創造有效機制。

“大數據”的基本判斷標準

什麼樣的數據才是“大數據”?透過層層的迷霧和眾說紛紜，可以講：有了雲計算服務器才有了“大數據”應用的價值。

維克托曾說過：“假設你要測量一個葡萄......

大數據的內容和基本含義？

“大數據”是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，如2014年的兩會，我們聽得最多的也是大數據分析，那麼，什麼是大數據呢，什麼是大數據概念呢，大數據概念怎麼理解呢，一起來看看吧。

1、大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

2、大數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到其內在規律。

3、大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和諮詢是紛繁複雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。

4、大數據的挖掘和處理。大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單臺的計算機進行處理，必須採用分佈式計算架構，依託雲計算的分佈式處理、分佈式數據庫、雲存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理必須用到雲技術。

5、大數據的應用。大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，儘管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。

6、大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能瞭解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我麼面前。

什麼是大數據 大數據是什麼意思

“大數據”不是“數據分析”的另一種說法！大數據具有規模性、高速性、多樣性、而且無處不在等全新特點，具體地說，是指需要通過快速獲取、處理、分析和提取有價值的、海量、多樣化的交易數據、交互數據為基礎，針對企業的運作模式提出有針對性的方案。由於物聯網和智能可穿戴的普及帶來的，生產線上普通的藍領員工，前臺電話員，等企業內的低階員工也成為產生大數據的數據內容的一部分，數據的產生除了來自社交網絡，網站，電子商務網站，郵箱外，智能手機，各種傳感器，和物聯網，智能可穿戴設備。

大數據營銷與傳統營銷最顯著的區別是大數據可以深入到營銷的各個環節，使營銷無處不在。如用戶的偏好？上網的時間段？上網主要瀏覽頁？對頁面和產品的點擊次數？網站上的用戶評價對他的影響？他會在哪些地方分享對產品和購物過程的體驗？這些都是對用戶網上消費和品牌關注度的深入分析，可以直接影響用戶消費的傾向等商業效果。

大數據徹底改變企業內部運作模式，以往的管理是“領導怎麼說？”現在變成“大數據的分析結果”，這是對傳統領導力的挑戰，也推動企業管理崗位人才的定義。不僅懂企業的業務流程，還要成為數據專家，跨專業的要求改變過去領導力主要體現在經驗和過往業績上，如今熟練掌握大數據分析工具，善於運用大數據分析結果結合企業的銷售和運營管理實踐是新的要求。

當然大數據對企業的作用一個不可迴避的關鍵因素是數據的質量，有句話叫“垃圾進，垃圾出”指的是如果採集的是大量垃圾數據會導致出來的分析結果也是毫無意義的垃圾。此外，企業內部是否會形成一個個孤立的數據孤島，數據是否會成就企業內某些人或團隊新的權力，導致數據不能得到實時有效地分享，這些都會是阻礙大數據在企業中有效應用的因素。

而隨著大數據時代的到來，對大數據商業價值的挖掘和利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。業內人士稱，電商企業通過大數據應用，可以探索個人化、個性 化、精確化和智能化地進行廣告推送和推廣服務，創立比現有廣告和產品推廣形式性價比更高的全新商業模式。同時，電商企業也可以通過對大數據的把握，尋找更 多更好地增加用戶粘性，開發新產品和新服務，降低運營成本的方法和途徑。

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。

大數據時代,大數據概念,大數據分析是什麼意思？

世界包含的多得難以想象的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從政府到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：“大數據”。大數據時代什麼意思？大數據概念什麼意思？大數據分析什麼意思？所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢？

一：大數據的定義。

1、大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)數據庫，數據挖掘電網，分佈式文件系統，分佈式數據庫，雲計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發也是一種模式，你如果真想了解大數據，可以來這裡，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者瞭解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

3、大數據應用，是 指對特定的大數據集合，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據集合和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持“對象、技術、應用”三位一體同步發展，才 能充分實現大數據的價值。 當你的技術達到極限時，也就是數據的極限”。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的數據庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。

二：大數據的類型和價值挖掘方法1、大數據的類型大致可分為三類：1)傳統企業數據(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。2)機器和傳感器數據(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫記錄(CallDetail Records)，智能儀表，工業設備傳感器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。3)社交數據(Socialdata)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平臺。2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。3)加強部門聯繫，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。

三：大數據的特點業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：1、是數據體量巨大數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;百度資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB(1PB=1024TB)，這些數據如果打印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。2、是數據類別大和類......

大數據時代：大數據是什麼？

大數據是什麼？是一種運營模式，是一種能力，還是一種技術，或是一種數據集合的統稱？今天我們所說的“大數據”和過去傳統意義上的“數據”的區別又在哪裡？大數據的來源又有哪些？等等。當然，我不是專家學者，我無法給出一個權威的，讓所有人信服的定義，以下所談只是我根據自己的理解進行小結歸納，只求表達出我個人的理解，並不求全面權威。先從“大數據”與“數據”的區別說起吧，過去我們說的“數據”很大程度上是指“數字”，如我們所說的客戶量，業務量，營業收入額，利潤額等等，都是一個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本，這些數據分析起來相對簡單，過去傳統的數據解決方案（如數據庫或商業智能技術）就能輕鬆應對；而今天我們所說的“大數據”則不單純指“數字”，可能還包括“文本，圖片，音頻，視頻……”等多種格式，其涵括的內容十分豐富，如我們的博客，微博，輕博客，我們的音頻視頻分享，我們的通話錄音，我們位置信息，我們的點評信息，我們的交易信息，互動信息等等，包羅萬象。用正規的語句來概括就是，“數據”是結構化的，而“大數據”則包括了“結構化數據”“半結構化數據”和“非結構化數據”。關於“結構化”“半結構化”“非結構化”可能從字面上比較難理解，在此我試著用我的語言看能否形象點地表達出來：由於數據是結構化的，數據分析可以遵循一定現有規律的，如通過簡單的線性相關，數據分析可以大致預測下個月的營業收入額；而大數據是半結構化和非結構化的，其在分析過程中遵循的規律則是未知的，它通過綜合方方面面的信息進行模擬，它以分析形式評估證據，假設應答結果，並計算每種可能性的可信度，通過大數據分析我們可以準確找到下一個市場熱點。 基於此，或許我們可以給“大數據”這樣一個定義，“大數據”指的是收集和分析大量信息的能力，而這些信息涉及到人類生活的方方面面，目的在於從複雜的數據裡找到過去不容易昭示的規律。相比“數據”，“大數據”有兩個明顯的特徵：第一，上文已經提到，數據的屬性是包括結構化、非結構化和半結構化數據；第二，數據之間頻繁產生交互，大規模進行數據分析，並實時與業務結合進行數據挖掘。解決了大數據是什麼，接下來還有一個問題，大數據的來源有哪些？或者這個問題這樣來表達會更清晰“大數據的數據來源有哪些？”對於企業而言，大數據的數據來源主要有兩部分，一部分來自於企業內部自身的信息系統中產生的運營數據，這些數據大多是標準化、結構化的。（若繼續細化，企業內部信息系統又可分兩類，一類是“基幹類系統”，用來提高人事、財會處理、接發訂單等日常業務的效率；另一類是“信息類系統”，用於支持經營戰略、開展市場分析、開拓客戶等。）傳統的商業智能系統中所用到的數據基本上數據該部分。而另外一部分則來自於外部，包括廣泛存在於社交網絡、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成，其產生往往伴隨著社交網絡、移動計算和傳感器等新的渠道和技術的不斷湧現和應用。具體包括了：如，呼叫詳細記錄、設備和傳感器信息、GPS 和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。由於來源不同，類型不同的數據透視的是同一個事物的不同的方面，以消費客戶為例，消費記錄信息能透視客戶的消費能力，消費頻率，消費興趣點等，渠道信息能透視客戶的渠道偏好，消費支付信息能透視客戶的支付渠道情況，還有很多，如，客戶會否在社交網站上分享消費情況，消費前後有否在搜索引擎上搜索過相關的關鍵詞等等，這些信息（或說數據）......