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大会主题：互联互通·共享共治大会特点：一、是第一次由中国举办世界互联网盛会二、是第一次汇集全球网络界领军人物共商发展大计三、是第一次全景展示中国互联网发展理念和成果四、是第一次以千年古镇命名世界网络峰会。大会意义：一、是为中国与世界互联互通搭建国际平台二、是为国际互联网共享共治搭建中国平台，让全世界互联网巨头在这个平台上交流思想、探索规律、凝聚共识，让互联网成为人类的阿里巴巴宝库，努力不让它成为潘多拉的魔盒。数据一、大数据的定义二、大数据的特征三、四大误区与核心思想四、大数据的应用大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。在我的眼里，大数据不是一门技术，而是一种从数据中去发现价值挖掘价值的技能——从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。关于数据的发展“大数据”起源于互联网维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。“大数据”兴起于物联网最早提出“大数据”时代已经到来的机构是麦肯锡。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。物联网与大数据密不可分。“大数据”的意义在于“增值”如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。数据量大（Volume）类型繁多（Variety）价值密度低（Value）速度快时效高（Velocity）核心价值：在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。形象化的理解大数据大数据不是什么完完全全的新生事物，Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用，根据客户的需求，Google实时从全球海量的数字资产(或数字垃圾)中快速找出最可能的答案，呈现给你，就是一个最典型的大数据服务。只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太少，在IT行业没有形成成型的概念。现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，才逐步形成大数据这个概念。大数据的4大误区与核心思想大数据就是数据大×懂大数据就必须要懂技术×所有公司都必须懂大数据×数据越多越好×一：有什么不重要，怎么用才重要二：对数据的容错性更强，来源更加多样化三：拥有大数据的身，也要有大数据的心四：强调趋势和未来思想大数据的9大应用1.理解、定位客户，以及为客户提供服务2.理解和优化业务流程3.大数据改善每个人的生活4.提高医疗和研发5.提高体育成绩6.优化机器和设备性能7.改善安全和执法8.改进和优化的城市和国家9.金融交易这是关于奢侈品营销的。PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间，RFID会被自动识别。同时，数据会传至PRADA总部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间，数据都被存储起来加以分析。如果有一件衣服销量很低，以往的作法是直接干掉。但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题。也许这件衣服的下场就会截然不同，也许在某个细节的微小改变就会重新创造出一件非常流行的产品。得数据者得天下大数据改变了什么？2009年爆发的甲型H1N1流感，谷歌公司就是通过观察人们在网上搜索的大量记录，在流感爆发的几周前，就判断出流感是从哪里传播出来的，从而使公共卫生机构的官员获得了极有价值的数据信息，并做出有针对性的行动决策，而这比疾控中心的判断，提前了一两周。美国的Farecast系统，它的一个功能就是飞机票价预测，它通过从旅游网站获得的大量数据，分析41天之内的12000个价格样本，分析所有特定航线机票的销售价格，并预测出当前机票价格在未来一段时间内的涨降走势，从而帮助虚拟乘客选择最佳的据统计，亚马逊销售额的1/3来自于它的个性化推荐系统。从一开始，亚马逊就从每一个客户身上捕获了大量的数据。比如，他们购买了什么书籍？哪些书他们只浏览却没有购买？浏览了多久？哪些书是他们一起购买的？根据这些数据，亚马逊就能够判断出客户个人的购物喜好，并为客户推荐相关的书籍。有了它，很多大型书店和音乐唱片商店就不得不歇业。医学交通电子商务andMore…例子1：在09年流感爆发的时候，google通过对人们输入词条的分析，挖掘出了有效及时的指示标，比通过层层收集的官方数据惊人很多。例子2：Farecast通过对于机票数据的趋势变化情况，提供票价预测的服务，目前公布准确度高达75%，现在被微软收购，整合在了bing的搜索中。例子3：Xoom是从事跨境汇款业务的公司，处理过的一个案例是，单独看一笔交易是合法的，但是重新检查了所有数据之后，发现犯罪集团正在进行诈骗。例子4：hadoop分析VISA的数据，将原来需要一个月的时间缩短为13分钟。例子5：亚马逊三分之一的销售额来自个性化推荐系统。例子6：美国折扣零售商能够通过用户购买商品的历史，判断出是否怀孕。例子7:UPS有6W辆车，通过对车辆损害的数据挖掘，能够及时的预测哪些车辆需要维修，达到预警的目的。例子8:日本通过研究驾驶员的坐姿数据，用来作为汽车防盗系统中。例子9:UPS通过对于位置数据的分析，获取最佳行车路径。例子10:IBM开发了一套复杂的预测模型，完成了电动汽车动力与电力供应系统的预测。例子11:微软和谷歌以及百度等搜索引擎的贫血检查以及纠错提示，有效的利用了数据废气。例子12:巴诺通过分析人们在阅读时候的行为，得出往往人们会放弃长篇幅的非小说类书籍。例子13:The-numbers通过对于历史电影相关的数据的相关关系，来预测电影票房。大量的例子塔吉特百货孕妇营销分析最早关于大数据的故事发生在美国第二大超市塔吉特百货。孕妇对零售商来说是个含金量很高的顾客群体，但是她们一般会去专门的孕妇商店。人们一提起塔吉特，往往想到的都是日常生活用品，却忽视了塔吉特有孕妇需要的一切。在美国，出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时候再行动就晚了，因此必须赶在孕妇怀孕前期就行动起来。塔吉特的顾客数据分析部门发现，怀孕的妇女一般在怀孕第三个月的时候会购买很多无香乳液。几个月后，她们会购买镁、钙、锌等营养补充剂。根据数据分析部门提供的模型，塔吉特制订了全新的广告营销方案，在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。结果，孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。2002年到2010年间，塔吉特的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。大数据的巨大威力轰动了全美。1.医疗服务通过一系列的病历等数据，得出某一类人的健康趋势，例如“做IT8年”“病中还坚持工作”“每天吃盒饭”“每天一包烟提神”“每天一杯咖啡提神”将这些标签具体到某一群人，然后个性化的推送一条如上图的信息。还有人要加班吗？2.罪案预警通过对全市的历史罪案以及出警纪录得出城市各种罪案高发区域，例如剁手区/掏包区/性侵区……等等，每天发布提醒，推送到市民的手机/平板等所有终端。我相信性侵区的流氓早晚不堪重负而投案自首的。3.大龄青年相亲此想法如果搭配上类似GoogleGlass的可穿戴设备就更棒了，在上百人的男女相亲大会上，你带着功能齐全的眼镜四处看妞，系统自动分析各种数据，帮你找到最搭配的另一半，按照匹配度自动走在一起。当然，如果那时红外线透视功能很发达，能加入匹配度最高可以付费看裸体的VIP功能就更棒了。大数据时代，数据量增大，要求大量人力进行数据分析处理管理，对信管的需求有所增加。中国怎么建设大数据？一、是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二、是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三、是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四、是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。大数据带给我们的隐患：隐忧一，数据采集过程中的偏差。隐忧二，市场干扰数据的准确性。隐忧三，“第三只眼”的监控。隐忧四，营销轰炸。数据和数据集本身并不是客观的，而是由人们设计的，人们用数据来说话，从数据进行推断以及解释数据。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。普通人的各种私人信息也会成为被收集的数据，我们的隐私岌岌可危！！！！！隐私×企业方面：一个好的企业应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，企业可以从下面六个方面着手，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展，具体为下面六点：1.目标2.准则3.重新评估4.重视大数据技术5.培训企业的员工6.培养三种能力Teradata大中华区首席执行官辛儿伦对新浪科技表示，随着大数据时代的到来，企业应该在内部培养三种能力。第一，整合企业数据的能力；第二，探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力；第三，进行精确快速实时行动的能力。