第一篇:大數據時代——演講稿
大數據
大數據,或稱巨量數據、海量數據、大資料,指的是
在合理時間內達到截取、管理、處理、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。
(通過圖片形象的描述大數據)
中國的大數據
大數據的特點
具體來說,大數據具有4個基本特征:
一是數據體量巨大。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。
演繹歷史僅需133天
二是數據類型多樣。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。
三是處理速度快。
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。四是價值密度低。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。
有用數據僅為3600分之一
面臨大數據時代的到來,你準備好了嗎
大數據時代到來
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。”
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,甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。[1]
數據正在迅速膨脹并變大,它決定著企業的未來發展,雖然很多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。
正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱,“大數據”時代已經降臨,在商業、經濟及其他領域中,決策將日益基于數據和分析而作出,而并非基于經驗和直覺。
哈佛大學社會學教授加里·金說:“這是一場革命,龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程,無論學術界、商界還是政府,所有領域都將開始這種進程。”
大數據應用案例
1.醫療行業
在加拿大多倫多的一家醫院,針對早產嬰兒,每秒鐘有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析,醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題并且有針對性地采取措施,避免早產嬰兒夭折。
2.能源行業
智能電網現在歐洲已經做到了終端,也就是所謂的智能電表。在德國,為了鼓勵利用太陽能,會在家庭安裝太陽能,除了賣電給你,當你的太陽能有多余電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數據,收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等,從而推斷出在未來2~3個月時間里,整個電網大概需要多少電。有了這個預測后,就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣,如果提前買就會比較便宜,買現貨就比較貴。通過這個預測后,可以降低采購成本。
3.通信行業
電信業者透過數以千萬計的客戶資料,能分析出多種使用者行為和趨勢,賣給需要的企業,這是全新的資料經濟。
中國移動通過大數據分析,對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化,再以最快捷的方式推送給指定負責人,使他在最短時間內獲知市場行情。
結合自己的經歷,移動推出夜間流量包
4.零售業
零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析,從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見,此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨,同時在保持市場份額的前提下,增加了高利潤率自有品牌商品的比例。
第二篇:大數據時代演講稿
大家早上好
上周,財經郎眼的主題是大數據來了,我感覺這期節目很不錯,所以我把大數據時代作為我今天的演講主題。現在,我跟大家分享一個新的名次,大數據時代。我相信大家對大數據這個名次并不陌生,我們在生活中經常聽到人們討論大數據,但什么是大數據,它會對我們的生活有什么影響呢? 在歷史上,有過五個對人們生活產生了重要影響的信息革命。第一次信息革命是語言的產生,第二次信息革命是文字的產生,第三次信息革命是紙張的發明,第四次信息革命是印刷術的發明。那第五次信息革命,也是離我們最近的一次信息革命,就是互聯網時代的到來。這5次信息革命,一次比一次的影響更大。互聯網沖刷著一切,改變了一切。現在,互聯網+信息,產生了一個現在很熱的一個詞,大數據。最近,貴州成立了中國首個大數據交易所,首批數據交易,賣方為騰訊計算機系統有限公司,買方為京東云平臺。當大數據與經濟相聯系,便預示著一次新的信息革命,大數據時代。你可以想像一下它會對我們生活產生什么樣的影響了。
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。” 今天,人們每天都會產生大量的數據,舉個例子,百度導航每天需要提供的數據超過1.5PB(1PB=1024TB),這些數據打印出來需要5000億張A4紙。現在,這些數據可以交易了。那企業買這些數據有什么用呢?
在大數據時代,企業有所有的信息,通過分析,企業知道顧客需要什么,因為企業有這些顧客需求的信息,因此企業不僅可以更好的滿足他們的需求,同時還可以知道他們這個產品需要什么,同時企業可以生產產品并賣出。因此,企業在滿足消費者需求的同時也降低了成本,企業不再為庫存擔憂,生產效率也大大提高了。舉個例子,沃爾瑪被稱為最了解顧客購物習慣的零售商,沃爾瑪曾經創造了“啤酒與尿布”的經典商業案例;在一定程度上,沃爾瑪使用的大數據模式,已經從滿足消費需求發展到創造消費需求。再舉一個例子。美國的塔吉特百貨公司根據一個女孩在塔吉特連鎖店中的購物記錄,推斷出這一女孩懷孕,然后開始通過短信的形式向女孩推薦一系列孕婦產品。這一作法讓女孩的家長勃然大怒,事實真相卻是女孩確實隱瞞了懷孕消息。為什么塔吉特知道女孩懷孕了?塔吉特認識這個女孩嗎?當然不是。通過大數據分析,塔吉特百貨將看似雜亂無章的購買清單,對比發現其中的規律和不符合常規的數據,實現精準營銷。
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。