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大数据1、概念2、特点4、大数据价值5、多重挑战目录6、服务前景3、商业应用8、我国的应对7、大数据分析随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。概念大数据比云计算更为落地商业模式驱动应用需求驱动云计算本身也是大数据的一种业务模式大数据不仅仅是“大”多大？PB级比大更重要的是数据的复杂性，有时甚至大数据中的小数据如一条微博就具有颠覆性的价值软件是大数据的引擎•和数据中心（DataCenter）一样，软件是大数据的驱动力.•软件改变世界!大数据的4V特性体量Volume多样性Variety价值密度Value速度Velocity非结构化数据的超大规模和增长总数据量的80~90%比结构化数据增长快10倍到50倍是传统数据仓库的10倍到50倍大数据的异构和多样性很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据）无模式或者模式不明显不连贯的语法或句义大量的不相关信息对未来趋势与模式的可预测分析深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等）实时分析而非批量式分析数据输入、处理与丢弃立竿见影而非事后见效商业应用先来看这么一则偏笑话的案例吧：某超市通过分析一位女顾客的购物数据（包括购物清单，浏览物品，咨询信息，视频监控信息超市内徘徊区域等），根据分析结果给该女顾客寄来了孕婴童试用品，这一举动让该女顾客的父亲非常生气，立马致电该超市投诉，因为她女儿还未成年！超市经理立马登门拜访道歉，不过事实是，不久后这位小女孩因遮盖不住隆起的腹部而不得不向父亲告知真相：她真的怀孕了。对于企业而言，大数据有时候像是一个侦探家，能够拨开重重迷雾，找到问题的本质以及解决方案，而关键在于，你是否真的懂得如何去驾驭它，让它为你服务。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于“IT”与“经营”的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。微博为新浪带来巨大价值马云的判断来自于数据分析“2008年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。海关是卖了货,出去以后再获得数据;而我们提前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。”马云对未来的预测，是建立在对用户行文分析的基础上。通常而言，买家在采购商品前，会比较多家供应商的产品，反映到阿里巴巴网站统计数据中，就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的数值，综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大，保证用户行为模型的准确性。因此在这个案例中，询盘数据的下降，自然导致买盘的下降。腾讯在天津投资建立亚洲最大的数据中心；百度也在投资建立大数据处理中心；新浪推出企业微博产品，提供精准的数据分析服务。2019/10/23大数据的应用不仅仅是精准营销通过用户行为分析实现精准营销是大数据的典型应用，但是大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景消费行业金融服务食品安全医疗卫生军事交通环保电子商务气象更高一层数据层面整合企业内外部不再是一个冷冰冰的系统，而变成了推动业务发展，挖掘客户内心需求的真正推动剂；大数据将催生更多的应用领域需求。挖掘内心需求产生新的用户量、给用户产生行为指纹用户在线的每一次点击，每一次评论，每一个视频点播，就是大数据的典型来源。互联网企业之所以取得令人瞩目的成绩，其核心的本质就是包括用户网络操作的大数据，进行记录和分析，形成用户“行为指纹”，从而洞悉用户的潜在的、真实的需求，形成预判。这是传统企业花费重金都难以企及的梦想。所有传统的产品公司都只能沦为这种新型用户平台级公司的附庸。产生新的用户量、给用户产生行为指纹改变商业模式以往大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，而现在提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，即通过收集、整理生活中方方面面的数据，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。•谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。大数据也日益显现出对各个行业的推进力。•大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。社交网络兴起，大量的UGC(即用户生成内容)内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从数据量来说，目前已进入大数据时代，但现在的硬件明显已跟不上数据发展的脚步。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生。大数据价值虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。据统计，目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。启发各行业对IT系统投资新热点伴随着各种随身设备、物联网和云计算云存储等技术的发展，人和物的所有轨迹都可以被记录。在移动互联网的核心网络节点是人，不再是网页。数据大爆炸下，怎样挖掘这些数据，也面临着技术与商业的双重挑战。首先，如何将数据信息与产品和人相结合，达到产品或服务优化是大数据商业模式延展上的挑战之一。张夏天认为，大数据对算法和计算平台的挑战加大，计算开销大增。总量上升，质量下降，这是大数据带来的重大挑战其次，巧妇难为无米之炊，大数据的关键还是在于谁先拥有数据。多盟联合创始人兼COO张鹤表示，智能手机是根据用户营销而不是根据媒体营销。移动互联网提供了新的数据来源，数据分析能够针对每一位用户的手机信息做精准匹配，但目前大数据时代还没有真正来临。多盟虽然每天可覆盖1800万用户，但对用户行为的描述，还需要更大的数据量。从市场角度来看，大数据还面临其他因素的挑战。架势无线CEO叶忻直言，大数据很有前景，但是市场中数据噪音太多，会导致数据价值大大降低。以无线营销为例，大量的刷量以及水军好评差评等数据已经严重干扰了数据的准确性，这实际上大大降低了数据的价值。多重挑战数据服务前景《中国经营报》：现在大数据越来越多被提及，你觉得数据挖掘在商业模式上有什么新的趋势？答：大数据就是实时数据的处理和实时结果的导向，越来越多的数据挖掘前端化，或者说直接为消费者感知和直接提供消费者所需要的服务，通常形式是诞生了各种各样的个性化推荐的服务。《中国经营报》：在大数据背景下，对于各种从事数据挖掘的公司有什么新的机会？答：大数据的前提是数据总量的迅速增加以及数据的流动性增加，前者是由于用户的行为在手机和电脑上越来越多，门槛越来越低；另外一个因素是因为各种平台的开放导致流动性增加，以上两个因素的诞生才能催生更多的直接为消费者服务的大数据公司。以北京百分点信息科技有限公司(以下简称“百分点”)为例，这家公司的方向、应用和诞生时间，恰好符合了这样的趋势。产业界对于大数据的热情持续升温的同时，资本也敏锐地发现了这一趋势，并开始关注数据挖掘和服务类公司。基于此，《中国经营报》记者专访了对这个领域深有研究的资深人资。《中国经营报》：从投资角度，你怎么看数据挖掘类公司的投资价值和公司前景？答：我看好以大数据为出发点的商业模式和电商的后续服务产品。它们的前景大方向是符合趋势的，但是具体产品和数据处理能力，可能是最终成败的因素。《中国经营报》：从行业角度看做大数据的门槛在哪里？做数据挖掘需要具备哪些重要的因素？答：门槛主要是如何获得大量数据，数据的质量、相关性以及是否有好的处理能力和技术，最终应用的方向是商业化的关键。《中国经营报》：在你看来，IDG投资百分点主要看中哪几个关键点？你认为百分点所处的竞争环境如何？答：百分点具有良好的团队、技术能力、行业能力以及研究能力，在它们的创始人之间既有互补又有突出。另外，它们的诞生和发展符合了大的趋势，而且相对又有一点领先。目前的竞争环境主要取决于国内互联网公司，尤其是大公司对于开放数据的态度和速度，同时也包括它们的技术能力和产品是否能够不断地超越用户的需求。越来越多的应用涉及到大数据，不幸的是所有大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是描述了数据库不断增长的复杂性。那么大数据给我们带来了什么好处呢？大数据最大的好处在于能够让我们从这些数据中分析出很多智能的，深入的，有价值的信息。下面我总结了分析大数据的5个方面。我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。1.AnalyticVisualizations（可视化分析）2.DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）3.PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力）4.SemanticEngines（语义引擎）5.DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。2019/10/23我国的应对最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普、IBM、微软在内的全球IT巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词