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  • 大数据核心价值的体现,主要体现在哪几方面,具体如下: 针对企业数据市场 商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策,对于企业用户,更关系的还是决策需求,还有企业营销需求。 针对终端消费者 对大数据...

    大数据的核心价值的体现,主要体现在哪几方面,具体如下:

    针对企业数据市场

    商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策,对于企业用户,更关系的还是决策需求,还有企业营销需求。

    针对终端消费者

    对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索,并能提供友好,可信的信息推荐,其次是提供高阶服务。

    大数据优化资源配置、大数据提高决策能力、智慧驱动下的和谐社会。

    1、大数据优化资源配置

    个人根据各种数据可以选择适合自己的工作,舒适的居住条件,便利的出行方式;

    企业依据各种类数据选择自己的生产经验方向,精细化分工,为空户量身定做产品,实现利益最大化。

    2、大数据提高决策能力

    这种基于大数据决策的特点是:

    一是量变到质变,由于数据被广泛挖掘,决策所依据的信息完整性越来越高,有信息的理性决策在迅速扩大,拍脑袋的盲目决策在急剧缩小;

    二是决策技术含量,知识含量大幅度提高;

    三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。

    宏观层面:大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向,制定并实施科学的经济政策;

    微观方面:大数据可以提高企业经营决策水平和效率,推动创新,给企业,行业领域带来价值。

    3、智慧驱动下的和谐社会,大数据带来全新的生活方式

    城市管理是一个辅复杂学科,智慧城市建设是一项复杂的系统工程。对智慧城市的建设应该同时着眼于三个空间的整体。大数据将为智慧城市的建设提供数据支持。

    伴随着智慧城市建设的火热进行,大数据应用已进入实质性借的那,有效拉动了大数据市场需求,带动了当地大数据产业的发展,大数据在各个领域的应用价值已得到初显。

    数据化:大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。

    与云计算结合:大数据离不开云处理,自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。

    数据管理成为核心竞争力:数据资产管理效率与主营业务收入增长率,销售收入增长率显著正相关,数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

    质量是关键:很多数据源会带来大量低质量数据,因企业需要理解原始数据,因企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距,消除低质量数据以获得最佳决策。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?
    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
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  • 大数据核心价值是什么?

    千次阅读 2019-11-05 11:00:00
    大数据核心价值是什么?有这样一段话:社交网络,让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络,为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户...

    大数据最核心的价值是什么?

    有这样一段话:社交网络,让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络,为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好,找出更符合用户“口味”的产品和服务,并结合用户需求有针对性地调整和优化自身,就是大数据的价值。诸位同僚觉得大数据的核心价值是什么?

    1

    先说结论:大数据的终极核心价值在于“资源优化配置”

    无论是大数据在农业的应用也好,工业的应用也好,抑或是在金融行业的应用也好,最终都是通过大数据技术来获知事情发展的真相,最终利用这个“真相”来更加合理的配置资源。

    具体来说,要实现大数据的核心价值,还需要前两个重要的步骤,第一步是通过“众包”的形式收集海量数据,第二步是通过大数据的技术途径进行“全量数据挖掘”,最后利用分析结果进行“资源优化配置”。

    2

    只说概念大家肯定没法直观的理解上面的观点,那就将几个咱们都接触过的例子讲一讲大数据是怎么通过这三步发挥核心价值的?

    第一步、通过“众包”产生和收集数据。

    高德地图、百度地图都有实时路况的功能,但大家有没有想过实时路况的数据是怎么收集的?

    实际上经过了三个阶段,开始是跟交通口的一些公司合作,获取交通流量监测设备的数据,这个方法缺陷很明显,一个是受制于人,一个是想扩大监测范围就要部署大量设备,费时费力,而且还受法律制约。

    于是一些专门做路况的公司开始用出租车当浮动车收集数据。但这种办法还是无法覆盖大量的大小路段,随着移动互联网的普及,高德地图的APP能够实时上传大量机动车的速度和位置信息,经过去噪和综合分析,就形成了覆盖率极高的实时路况信息。这就是一个典型的“众包”过程。

    严谨一点来说,众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务,以自由自愿的形式外包给非特定的(而且通常是大型的)大众网络的做法。

    大数据的“海量数据”就是由“众包”产生的。广义上,用户的行为数据,各种传感器的数据,也都是“众包”的形式,只要是由过去集中式的产生模式扩散到分布式的模式,都是众包的形式。

    3

    第二步、通过“全量数据挖掘”获知“真相”

    讲第二个特点之前希望大家能看一下上面的视频,通过分析阿里巴巴全年的数据得到的阿里巴巴的世界贸易与全国贸易的趋势。

    视频中体现的不仅是阿里巴巴集团的运营情况,其实也部分反映了整个中国的经济运行情况。而且这些数据不是通过采样得来的,就是真真切切的“全量数据”。

    我们再也不用通过“管中窥豹”的形式来推测全局,而是直接通过“上帝视角”来窥视真相。这就是大数据的魅力,我们获得了前所未有的获取真相的能力,而且对于大型互联网公司来说,即使是PB级别的数据分析也是准实时的,我们下一个小时就能够得知上一个小时的全量数据分析结果,这样的能力是前所未有的。

    4

    第三步 大数据的核心价值——“资源优化配置”。

    前段时间,滴滴打车曾通过投票和订单分析的方式得出了北上广深四地的加班大楼排行榜,敝司不幸排名第三,但事实真的是即使加班很晚也很难打到车啊啊!

    所以滴滴打车更名为“滴滴出行”之后,也抛出了他们伟大的愿景,那就是利用大数据分析实时综合调度“快车”、“专车”、“出租车”、“顺风车”甚至是滴滴巴士的资源,实现全局的交通资源优化。

    事实也是如此,滴滴的司机们越来越多的需要完成“指派任务”,而不是集中去抢高净值客户。也许对于个别单体来说他们的利益降低了,但全局的资源配置却避免了全局的资源浪费和过度竞争,无疑大大提高了交通资源的使用效率。所以我们说,基于大数据分析的结果,进行资源优化配置,才是大数据应用的落地点和真正价值。

    而“资源优化配置”的价值,又远远超出我们能够想象的层面,在资本寒冬即将来临的大背景下,利用大数据实现资源的高效利用,显得更加重要。广告行业利用DMP、DSP进行广告的精准投放,房地产行业利用大数据分析价值洼地,宜信利用大数据建设征信系统降低坏账率,券商陆续推出大数据基金,全部都是广义的“资源优化配置”的体现。

    大数据也远远不再停留在学术和“分析现象”的阶段,而是在各行各业实现了落地并发挥着非常非常重要的价值。我是在互联网广告行业从事程序化购买系统建设的,而这个行业也是大数据最先发挥价值的地方。举个最简单的例子来说明大数据在广告资源优化配置上的作用。

    宝洁集团是我们的客户,而宝洁的产品有非常强的用户性别倾向性,护舒宝的广告就应该投给女性,投给男性就是赤裸裸的浪费。

    而吉列的目标用户就只是男性。之前保洁集团是怎么做广告的?就是海投品牌广告,不分性别的海投,那这个做法在投放之前就已经确切无疑的知道有一半广告费用时浪费的。但没有办法,因为我们没有大数据技术来发掘用户的性别。

    而随着DMP(Data Management Platform)技术的不断成熟,越来越多的广告主建立起自己的用户数据中心,可以不断积累客户的各种用户行为,进而判断出用户的性别,再通过DSP(Demand Side Platform)系统定向投放,最终可以为宝洁节省一半的广告预算。

    上面的例子正是广告资源的优化配置,事实上DMP系统对用户画像的构建精确程度远超人们的想象,精准投放的各类筛选条件也越来越精细。现在微信支持精确到设备的精准投放,也就是未来完全可能实现精确到每个人终端的精准投放,这都依赖于大数据对于用户行为的挖掘,最终实现整个广告行业的效果提升。

    很多同学可能会说大数据的核心是数据挖掘,是分布式存储,是NLP,是深度学习,但这一切其实只是大数据的技术途径,大数据的终极核心价值就在于“资源优化配置”。

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  • 生活在这样一个万事万物高速发展的时代,包括人工智能、区块链等...而这一切,正是大数据所催生。 大数据研究专家维克托·迈尔-舍恩伯格曾经说过:世界的本质是数据。在他看来,认识大数据之前,世界原本就是一个数据

    生活在这样一个万事万物高速发展的时代,包括人工智能、区块链等高科技在内的前沿技术都让我们的生活越来越便利,这便利正是社会对我们每个人极尽透彻的了解而产生的结果,换句话说,在这样的时代里,每个人都将成为越来越透明的存在,因为足够了解,所以才能够提供足够的便利。而这一切,正是大数据所催生。

    大数据研究专家维克托·迈尔-舍恩伯格曾经说过:世界的本质是数据。在他看来,认识大数据之前,世界原本就是一个数据时代;认识大数据之后,世界不可避免地分为大数据时代、小数据时代。

    大数据的核心价值是什么?

    大数据

    随着社会不断发展的脚步,各类数据不断累积,如果说小数据时代的各类分析调研更多的是靠样本采集,那么现在,不管从数据的维度还是层次来看,数据体量的累积已经到了一个非常夯实的阶段。在这两个时代的过渡中,人们也自然而然的从先前的样本思维转变成大数据时代需要具备的整体思维,以更好的运用大数据,或者说,抽样调查将成为过去时,对所有数据进行分析处理才是大数据时代应有的思维方式。人们希望能够从多维度,多角度,多层次的数据中找到宝藏。

    有这样一段话:社交网络,让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络,为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好,找出更符合用户“口味”的产品和服务,并结合用户需求有针对性地调整和优化自身,就是大数据的价值。 那大数据的核心价值到底是什么?

    大数据作为重要的基础性战略资源,核心价值在于应用,在于其赋值和赋能作用,在于对大量数据的分析和挖掘后所带来的决策支撑,能够为我们的生产生活、经营管理、社会治理、民生服务等各方面带来高效、便捷、精准的服务。

    从这些特点我们可以看出,如果说大数据的价值就在于如何分析这些繁复的数据得出预测性结论并最终利用它来实现某种职能、产生某种作用,那么对于这些数据的分析和处理则是商业社会中企业的竞争力所在。

    如果从企业决策的角度来看,在任何行业,任何领域,通过推动数据化或大数据演算提升企业决策和企业战略实施的,仍然是人的大脑。唯一的区别是,从前依靠丰富的企业经验和信息整合能力来决策的领导层,如今依靠的是高性能并行的计算机处理技术来处理海量的数据集,分布式的演算出最终的战略决策。利用这样的科技,就可以大大提升领导决策的精准度和效率。而其实大数据的作用已经不仅仅是为各类决策提供帮助,它甚至能够用海量的数据塑造个体,用户分析将不再适用,因为大数据甚至可以塑造用户。

    从商业角度来看,从繁杂庞大的数据中挖掘、分析用户的行为习惯和喜好,研发出更符合用户偏好的产品和服务,并结合用户需求有针对性地调整和优化产品,以优化用户体验,最终获得商业利益,就是大数据在商业社会的价值。抛开商业,利用大数据预测可能的灾难,利用大数据分析癌症可能的引发原因并找出治疗方法,都是未来能够惠及人类的事业。

    大数据的核心价值是什么?

    大数据商业应用

    在大数据时代,不再依赖于采样的人们可以获得并分析更多的数据,更清楚地发现样本无法揭示的细节信息,随着计算机处理能力的日益强大,人工智能机器学习系统的不断升级,庞大的数据给人们带来的价值成倍攀升。实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类不断发现各种规律,从而能够预测未来。

    大数据的核心价值是什么?

    大数据预测

    如果说理论是认知大数据的必经途径,那么技术则是大数据价值体现的手段和前进的基石,而大数据的最终价值体现则要靠实践。

    2010年《Science》上刊登了一篇文章指出,虽然人们的出行模式有很大不同,但我们大多数人同样是可以预测的。这意味着我们能够根据个体之前的行为轨迹预测他或者她未来行踪的可能性,也就是说93%的人类行为可预测。

    大数据的核心价值是什么?

    Science

    可预测代表着可控,可控代表着失误的不断减少。随着计算机的处理能力的日益强大,你能获得的数据量越大,你能挖掘到的价值就越多。最终,我们都将从大数据分析中获益。

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  • 大数据核心价值是什么?

    千次阅读 2019-06-09 21:59:51
    大数据核心价值就是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。 当这项技术在自己用的时候(如google等),自己将会非常收益,因为...

    大数据最核心的价值就是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。

    当这项技术在自己用的时候(如google等),自己将会非常收益,因为成本会降低;当这项技术作用在客户时候,客户同时也会受益。能够让客户和自己同时受益的技术,就是最有商业价值的。所以,大数据并不只是喊口号的空话,而是像其他的新兴技术一样,商业化是需要一个过程,就现在看来,大数据还是属于雷声大雨点小的阶段,所以让很多人会去认为大数据炒作的嫌疑更大。

    虽然大数据并不是仅仅局限在技术的显示,但是Hadoop系统的技术已经在事实上获得认可了,因此,在讨论大数据最核心的价值同时,也不能脱离Hadoop系统的技术。

    一、海量

    这是大数据里面最关键的一条,少量的数据在IT行业有许多解决方案,所以大数据技术并不占优。

    二、存储

    这里首先是需要很多存储的技术,其次数据的存储设备需要有扩展性,只要将存储服务器的节点增加即可,将默认的副本技术让数据不丢失。

    三、分析

    海量的数据分析一定是需要进行分布式处理的,不然时间成本太大。分布式技术很早就已经有了,都很专业和复杂。Hadoop只需要让分布式处理上运行几十条或者上百条代码即可完成,在专业程序上只需要很短的时间就可以完成基本的数据分析。当然最专业的大数据分析还是需要专家还完成。

    四、优秀

    Hadoop系列技术是专门为海量数据处理而进行设计的,IT行业的顶级企业参与了贡献和相关技术的贡献,在生态圈上具有完善的一套体系,所以各种需求都能够基本满足。相较于其余的分布式技术,Hadoop则更加优秀。

    五、快速

    (1)在集群的处理上的性能,会随着运算借点的增加而将线性进行扩展。

    (2)基于JAVA语言实现,将学习的门槛大大的降低了。

    (3)对于集群的部署和维护,变得越来越容易(有很多自动化的集群构建和维护工具,包括许多商业版本,都提供web界面的运维功能)。

    六、廉价

    (1)不需要购买IBM、Oracle、EMC等公司昂贵的硬件、软件和服务,也无需windows授权。

    (2)因为会这项技术的人或公司越来越多,购买或定制开发基于相关技术的商业产品越来越便宜

    综上,相对于其他技术体系,大数据的综合成本最优。

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空空如也

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大数据的核心价值

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