第一篇：大數據時代已經到來,你了解嗎

大數據時代已經到來，你了解嗎？

一、大數據出現的背景

進入2012年，大數據(big data)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的證券公司等寫進了投資推薦報告。

數 據正在迅速膨脹并變大，它決定著企業的未來發展，雖然現在企業可能并沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識 到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

最 早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的 挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”“大數據”在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

大數據在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至于不能用G或T來衡量，大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。

二、什么是大數據？

信息技術領域原先已經有“海量數據”、“大規模數據”等概念，但這些概念只著眼于數據規模本身，未能充分反映數據爆發背景下的數據處理與應用需求，而“大數據”這一新概念不僅指規模龐大的數據對象，也包含對這些數據對象的處理和應用活動，是數據對象、技術與應用三者的統一。

1、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、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據對象既可能是實際的、有限的數據集合，如某個政府部門或企業掌握的數據庫，也可能是虛擬的、無限的數據集合，如微博、微信、社交網絡上的全部信息。大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從數據的類別上看，“大數據”指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶采用非傳統處理方法的數據集。

亞馬遜網絡服務(AWS)、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一臺計算機處理能力的龐大數據量。研發小組對大數據的定義：“大數據是最大的 宣傳技術、是最時髦的技術，當這種現象出現時，定義就變得很混亂。”Kelly說：“大數據是可能不包含所有的 信息，但我覺得大部分是正確的。對大數據的一部分認知在于，它是如此之大，分析它需要多個工作負載，這是AWS的定義。

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，包括數據采集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式數據庫，云計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。

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。對于不同領域、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，由于其業務 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”。大數據不是關于如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在于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里。

三、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，設備日志（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，然后為每個群體量定制特別的服務。2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。3)加強部門聯系，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。

四、大數據的特點

業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特征。具體來說，大數據具有4個基本特征：

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、是數據類別大和類型多樣

數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化 數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。

3、是處理速度快

在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。數據處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。

4、是價值真實性高和密度低

數據真實性(Veracity)高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

五、大數據的作用

1、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

移動互聯網、物聯網、社交網絡、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。云計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平臺。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

大數據具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹的數據治理、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境(Ramayya Krishnan,卡內基·梅隆大學海因茲學院院長)。

2、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎

面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬件與集成設備領域，大數據將對芯片、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理服務器、內存計算等市場。在軟件與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟件產品的發展。

3、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素

各 行各業的決策正在從“業務驅動” 轉變“數據驅動”。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態并迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費 者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷準確性和藥物有效性；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作 用。

4、大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變

例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。

六、大數據的商業價值

1、對顧客群體細分

“大數據”可以對顧客群體細分，然后對每個群體量體裁衣般的采取獨特的行動。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。云存儲的海量數據和“大數據”的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。

2、模擬實境

運用“大數據”模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有傳感器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網絡也在產生著海量的數據。

云 計算和“大數據”分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以 數據化。“大數據”技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變量(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案 投入回報最高。

3、提高投入回報率 提高“大數據”成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。“大數據”能力強的部門可以通過云計算、互聯網和內部搜索引擎把”大數據”成果和“大數據”能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用“大數據”創造商業價值。

4、數據存儲空間出租

企 業和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數據妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業用 戶兩大類。主要是通過易于使用的API，用戶可以方便地將各種數據對象放在云端，然后再像使用水、電一樣按用量收費。目前已有多個公司推出相應服務，如亞 馬遜、網易、諾基亞等。運營商也推出了相應的服務，如中國移動的彩云業務。

5、管理客戶關系

客 戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失 率、提高客戶消費等。對中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈里發布新 產品預告、特價銷售通知，完成售前售后服務等。

6、個性化精準推薦 在 運營商內部，根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟件推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分 析算法后，可以將之延伸到商用化服務，利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷，今后盈利可以來自于客戶增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”為例，信息并不都是“垃圾”，因為收到的人并不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數據進行分析后，可以給需要的人發送需要的信息，這樣“垃圾短信”就成了有價值的信息。在日本的麥當勞，用戶在手機上下載優惠券，再去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優惠支付。運營商和麥當勞搜集相關消費信息，例如經常買什么漢堡，去哪個店消費，消費頻次多少，然后精準推送優惠券給用戶。

7、數據搜索

數據搜索是一個并不新鮮的應用，隨著“大數據”時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網絡、用戶行為等數據。其商業應用價值是將實時的數據處理與分析和廣告聯系起來，即實時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。運營商掌握的用戶網上行為信息，使得所獲取的數據“具備更全面維度”，更具商業價值。典型應用如中國移動的“盤古搜索”。

七、大數據對經濟社會的重要影響

1、能夠推動實現巨大經濟效益

比如對中國零售業凈利潤增長的貢獻，降低制造業產品開發、組裝成本等。預計2013年全球大數據直接和間接拉動信息技術支出將達1200億美元。

2、能夠推動增強社會管理水平

大數據在公共服務領域的應用，可有效推動相關工作開展，提高相關部門的決策水平、服務效率和社會管理水平，產生巨大社會價值。歐洲多個城市通過分析實時采集的交通流量數據，指導駕車出行者選擇最佳路徑，從而改善城市交通狀況。

3、如果沒有高性能的分析工具，大數據的價值就得不到釋放 對大數據應用必須保持清醒認識，既不能迷信其分析結果，也不能因為其不完全準確而否定其重要作用。

1)由于各種原因，所分析處理的數據對象中不可避免地會包括各種錯誤數據、無用數據，加之作為大數據技術核心的數據分析、人工智能等技術尚未完全成熟，所以對 計算機完成的大數據分析處理的結果，無法要求其完全準確。例如，谷歌通過分析億萬用戶搜索內容能夠比專業機構更快地預測流感暴發，但由于微博上無用信息的 干擾，這種預測也曾多次出現不準確的情況。2)必須清楚定位的是，大數據作用與價值的重點在于能夠引導和啟發大數據應用者的創新思維，輔助決策。簡單而言，若是處理一個問題，通常人能夠想到一種方法，而大數據能夠提供十種參考方法，哪怕其中只有三種可行，也將解決問題的思路拓展了三倍。

所以，客觀認識和發揮大數據的作用，不夸大、不縮小，是準確認知和應用大數據的前提。

八、總結

不管大數據的核心價值是不是預測，但是基于大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

1、從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：

1)手握大數據，但是沒有利用好；比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。2)沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它；比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有數據，又有大數據思維；比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：

1)擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益；

2)還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。大 數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不 斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對于 數據的應用需求和應用水平進入新的階段。【編輯推薦】

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第二篇：大數據時代的到來對體育的影響

大數據時代的到來對體育的影響

中圖分類號：G81 文獻標識：A 文章編號：1009-9328（2014）06-000-01

摘要由于科學實驗與互聯網的飛速發展，出現了大數據。在大數據時代，數據挖掘在體育領域中發揮了顯著的作用，從大量的數據集中去分析和挖掘潛在價值。數據就像一個神奇的鉆石礦，當它的首要價值被發掘后仍能不斷給予。它的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而絕大部分都隱藏在表面之下。

關鍵詞大數據體育影響

一、前沿

隨著科技的進步和人們生活的互聯網化，圍繞大數據的應用范疇將越來越多。如今“大數據”這個詞匯越來越火，但相當多的人并不清楚大數據究竟是什么。讓人們更能直接感受到大數據存在的場景卻是體育運動。

二、大數據概述

大數據(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、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。首先，大數據是結構化數據、半結構化數據與非結構化數據的總和。在如此龐大的數據中，只有10%的數據是存儲在數據庫中的結構化數據，其余的則是郵件、視頻、微博、帖子、頁面等點擊等產生的大量的半結構化數據、非結構化數據。其次，大數據的“大”意義具有多樣性。再次，大數據的“數據”不是數據儲存，而是數據獲取與數據應用。不能只空談“大數據”的概念而不談“分析”，“分析”才是承接大數據的價值體現。

三、體育領域中的大數據

《點球成金》這部電影點醒了不少企業家，那些看似呆頭呆腦，缺乏運動細胞的數據分析人員原來都是火眼神探，那些看似無聊的數據下其實埋藏著金礦。在體育界，數據分析已經走到了企業應用的前面，傳感器和3D雷達正采集著大量的運動員數據，而數據分析的廣泛應用也促使職業體育內部發生著廣泛而深刻的變化。從高爾夫到網球，從橄欖球到足球，數據分析如今正席卷職業體育界。每次擊球，每次揮桿都可能會影響整場比賽的結果。運動員和球隊如今越來越依靠數據分析來使他們更快更強。

IBM贊助網球賽事并提供技術支持始于1993年，在1998年，IBM就為美國網球公開賽提供了虛擬化技術。從2005年以來，IBM通過Slam Tracker追蹤了四大滿貫賽事八年來的全部8128場比賽，每場比賽收集4100萬個數據點。有了這些數據，我們可以知道Ace球的數量，對比賽結果的影響很大，首先被破發的選手失敗的可能性很大。

在網球領域，大數據包括錦標賽、比賽和球員統計，基于數據挖掘可以告訴小威廉姆斯，要戰勝莎拉波娃，接對方一發的回球得分率要爭取超過36%；而莎拉波娃要打敗小威廉姆斯，接對方一發的回球得分率要爭取超過28%。在互聯網時代，數據的獲取相對容易，但分析挖掘出大量數據中存在的價值，仍是一個重要的課題。

美國目前大約已有20支NBA球隊，使用由IBM公司開發的數據挖掘應用軟件Advanced Scout系統來優化他們的戰術組合。教練通過對球員及賽場采集的大量信息，通過數據分析來臨場決定替換球員。教練員可以在家里或在工作途中運用此工具對儲存在NBA中心服務器上的數據進行挖掘。在系統中，每場比賽的時間都按得分、搶斷、助攻、失誤等等指標被統計分析，且時間標記讓教練員方便借助回放和定位NBA比賽的錄影片段來幫助理解統計結果的含義。通過挖掘數據背后的含義，來制定每場比賽的排兵布陣，以及戰術打法。

在NBA的官方網站上，有專門的統計頁面，這里面把NBA歷史上收集的幾乎所有球員、球隊信息以非常易用的方式提供出來，后臺使用了SAP HANA這樣的內存分析數據庫，以應對網站數以萬計的訪問者的訪問，提高隨機、靈活查詢的速度，提供了一種前所未有的用戶體驗，對上百個指標的不同過濾、統計、排序等等，可以定制分析報表，而不需要大量固化報表格式和場景。一個看似并不“高科技”的體育項目，都可以如此利用“大數據”的手段，以提供非常優秀的用戶體驗，從數據收集到數據統計和挖掘，到優秀的數據展現，都值得其他項目向其學習。

大數據對體育的影響不僅僅表現在運動場上，隨著移動互聯和計算機技術的飛速發展，對大數據的信息挖掘在體育產業中的作用也不可小視。根據特定的客戶人群，向他們推送一些其他賽事的廣告信息，從而增加賽事門票銷售收益。數據挖掘從技術上可以判斷哪些是他們潛在的最有價值客戶、支持修改或重新制定產品推廣策略，從而把合適的產品推銷給需要他們的客戶群體，以便用最經濟的促銷獲得最好的銷售結果。此外，對大數據的挖掘還可以對體育博彩線和運動員表現進行分析，成功找出其中的不正常交易。因此，建立系統的數據網絡，及時、有效地利用數據挖掘技術，可以更好推動體育產業的進一步發展。

用分析從大量的數據中尋找相關性模式，發現以前不為人知的、超越于平凡知識之上的、至關重要的新知識。這樣的新知識，是隱藏在表象之下的獲勝關鍵，是決定競爭結局的密碼，是價值，是財富，是自我實現之路。這才是為什么那大數據倍受追捧的原因。

參考文獻：

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第三篇：大數據時代

大數據時代

近年來，隨著互聯網、移動互聯網、智能手機及傳感器等的普及，信息流量有了爆發性的增長，兩會以后，互聯網里最熱的詞匯，就是李克強總理在政府工作在報告里面提到的“互聯網+”，大數據將會更廣泛的被運用到各個領域，越來越多的業內人士開始談論“大數據”，如何利用大數據，成為政府和眾多企業關心的熱點？

互聯網+《大數據》緊緊圍繞這些問題展開，幫您如何利用大數據為企業從戰略上面進行指導挖掘和預測，從戰術上進行營銷服務和安全措施，精彩我們共同期待。

第一篇大數據很熱，大數據不神秘（趨勢）有人說，如果你不知道大數據，你就OUT了 －－大數據到底有多熱 什么樣的數據算是大數據 －－大數據的特點和概念辨析 亂我心者，大數據之事多煩憂 －－大數據并不象你想象的那樣神秘 身邊的大數據

－－大數據就在你我身邊

案例分析：淘寶是如何利用大數據淘寶的 小結：不管你愿不愿意，大數據已經在那里 電話：010---59002742 010--59004371 第二篇：認識大數據 1.什么是大數據 2.大數據應用的意義

3.大數據在企業經營中應用的意義 4.對大數據的認識誤區 案例分析

第三篇：大數據時代變革 1：大數據時代的思維變革 2：大數據時代的商業變革 3：大數據時代的管理變革

第四篇：大數據在營銷中的運用 大數據精準營銷 1.什么是精確營銷 2.精確營銷的方法 實操教學+案例分析

第五篇：在技術中應用 數據挖掘

大數據的核心價值——挖掘 1.什么是數據挖掘？ 2.數據挖掘的流程 3.數據挖掘解決的問題 結合現場實操教學+案例分析

第六篇：預測

大數據的核心價值——預測 1：如何預測？ 案例分析

第七篇：大數據與云計算 1：什么是云計算

2：大數據與云計算的關系

第八篇：大數據的安全問題

大數據給信息安全帶來新的挑戰和機遇 大數據存儲安全策略 大數據應用安全策略 大數據管理安全策略

第四篇：大數據時代

“大”數據時代 眾所周知，數據本身就蘊藏著價值，但是將有用的數據與沒有價值的數據進行區分看起來可能是一個棘手的問題。

顯然，您所掌握的人員情況、工資表和客戶記錄對于企業的運轉至關重要，但是其他數據也擁有轉化為價值的力量。一段記錄人們如何在您的商店瀏覽購物的視頻、人們在購買您的服務前后的所作所為、如何通過社交網絡聯系您的客戶、是什么吸引合作伙伴加盟、客戶如何付款以及供應商喜歡的收款方式……所有這些場景都提供了很多指向，將它們抽絲剝繭，透過特殊的棱鏡觀察，將其與其他數據集對照，或者以與眾不同的方式分析解剖，就能讓您的行事方式發生天翻地覆的轉變。

大數據(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、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

“大數據”這個術語最早期的引用可追溯到apache org的開源項目Nutch。當時，大數據用來描述為更新網絡搜索索引需要同時進行批量處理或分析的大量數據集。隨著谷歌MapReduce和Google File System（GFS）的發布，大數據不再僅用來描述大量的數據，還涵蓋了處理數據的速度。

早在1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒便在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為“第三次浪 潮的華彩樂章”。不過，大約從2009年開始，“163大數據”才成為互聯網信息技術行業的流行詞匯。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。此外，數據又并非單純指人們在互聯網上發布的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。

大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特征而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以云計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

第五篇：大數據時代

《大數據時代》讀書筆記

作者：邁爾舍恩伯格

出版發行：浙江人民出版社

版次：2013年1月第一版

讀者：物流一班、時菲陽

一、作者觀點

谷歌有一個名為“谷歌流感趨勢”的工具，它通過跟蹤搜索詞相關數據來判斷全美地區的流感情況。這就是一個典型的“大數據”的應用例子，舍恩伯格的這本《大數據時代》受到了廣泛的贊譽，他本人也因此書被視為大數據領域中的領軍人物。

作者提出了三點結論：第一，要盡可能分析事物相關的“全部”數據，而不是之前的隨機抽樣，即“樣本=總體”。第二，要樂于接受數據的繁雜，而不應過分追求其精確性。第三，重視大數據呈現的“相關關系”，而不要執于探索事物間的因果關系。

二、摘抄：

在甲型H1N1流感爆發的幾周前，互聯網巨頭谷歌公司的工程師們在《自然》雜志上發表了一篇引人注目的論文。它令公共衛生官員們和計算機科學家們感到震驚。文中解釋了谷歌為什么能夠預測冬季流感的傳播：不僅是全美范圍的傳播，而且可以具體到特定的地區和州。谷歌通過觀察人們在網上的搜索記錄來完成這個預測，而這種方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年來所有的搜索記錄，而且每天都會收到來自全球超過30億條的搜索指令，如此龐大的數據資源足以支撐和幫助它完成這項工作。

發現能夠通過人們在網上檢索的詞條辨別出其是否感染了流感后，谷歌公司把五千萬條美國人最頻繁檢索的詞條和美國疾控中心在03年至08年間季節性流感傳播時期的數據進行了比較。其他公司也曾試圖確定這些相關的詞條，但是他們缺乏像谷歌公司一樣龐大的數據資源、處理能力和統計技術。

雖然谷歌公司的員工猜測，特定的檢索詞條是為了在網絡上得到關于流感的信息，如“哪些是治療咳嗽和發熱的藥物”，但是找出這些詞條并不是重點，他們也不知道哪些詞條更重要，更關鍵的是，他們建立的系統并不依賴于這樣的語義理解。他們設立的這個系統唯一關注的就是特定檢索詞條的頻繁使用與流感在時間和空間上的傳播之間的聯系。谷歌公司為了測試這些檢索詞條，總共處理了4.5億個不同的數字模型。在將得出的預測與07年、08年美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，谷歌公司發現，他們的軟件發現了45條檢索詞條的組合，一旦將它們用于一個數學模型，他們的預測與官方數據的相關性高達97%。和疾控中心一樣，他們也能判斷出流感是從哪里傳播出來的，而且他們的判斷非常及時，不會像疾控中心一樣要在流感爆發一兩周之后才可以做到。

所以，09年甲型H1N1流感爆發的時候，與習慣性滯后的官方數據相比，谷歌成為了一個更有效、更及時的指示標。公共衛生機構的官員獲得了非常有價值的數據信息。驚人的是，谷歌公司的方法甚

至不需要分發口腔試紙和聯系醫生——它是建立在大數據的基礎之上的。這是當今社會所獨有的一種新型能力：以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。基于這樣的技術理念和數據儲備，下一次流感來襲的時候，世界將會擁有一種更好的預測工具，以預防流感的傳播。

三、感想：

看完本書有如下感想：

首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對于個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。

其次，作者認為大數據時代具有三個顯著特點。

一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據；

二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。

三、了解數據之間的相關性，勝于對因果關系的探索。“是什么”比“為什么”重要。

最后，作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相干的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公

司（阿里巴巴、淘寶網）。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。