大数据在日本有什么用

1. 如何用大数据分析创造商业价值

法则15--大数据价值不在大，而在于挖掘能力
维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候，要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。
什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为：1）需要全部数据样本而不是抽样；2）关注效率而不是精确度；3）关注相关性而不是因果关系。
我们认为，大数据并不在"大"，而在于"有用"。大数据思维首先就是要能够充分理解数据的价值，并且知道如何利用大数据为企业经营决策提供依据，即通过数据处理创造商业价值。
大数据思维核心是理解数据的价值，通过数据处理创造商业价值
《哈佛商业周刊》指出：数据科学家是21世纪最性感的职业。在获取海量数据后，就要考虑如何去利用数据。数据科学家就是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师。大数据时代正是凸显了数据科学家的重要性以及将数据分析和业务结合的必要性。当具备硬件和基础设施时以产生海量的数据时，需要有人将大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据，进行整合、清理来形成结果数据集。
人才雷达就是一个典型例子。基于每个人在网络上留下的包含着其生活轨迹、社交言行等个人信息的网络数据，依靠对这些数据的分析，从个人的网上行为中剥离出他的兴趣图谱、性格画像、能力评估，基于数据挖掘的人才推荐平台人才雷达（Talent Radar）帮助企业更高效的实现人岗匹配，提供猎头服务。为了评估一个技术人员的专业技能，人才雷达利会利用其在专业论坛（如Github、CSDN、知乎、丁香园等）上的发帖数、内容被引用数、引用人的影响力等数据，通过这些信息建模，完成其专业影响力的判断。同时，微博的数据也被充分利用起来。其中折射出的社交关系也是判断一个人职业能力的因素之一。所以，判别用户在社交网络上其好友的专业影响力也是人才雷达推荐系统中的一个重点。同时，即使被推荐者的个人能力难以符合职业需求，但如果他有着能力不错的好友关系，则也可以作为合适的"推荐人"将任务传播到下一层级当中。不同用户在社交网络上的行为习惯也是不同的，例如发微博的时间规律，在专业论坛上的时间长短，这些行为模式可以用来判别其工作时间规律，看其是否符合对应的职位需求。通过各种数据源的融合和分析，人才雷达不仅能够在节省成本的前提下帮助企业提高人才招聘的效率。与传统的猎头业务相比，其采用群体智慧的方式能够更广泛和客观的筛选人才，并且由于其被动测量的方式也能在一定程度上避免直接面试时部分求职者的虚假表现。它现在的客户有淘宝、微软、网络等知名企业。
亚马逊于2013年12月获得"预期递送（anticipatory shipping）"新专利，使该公司甚至能在客户点击"购买"之前就开始递送商品。该技术可以减少交货时间和减少消费者光顾实体店的次数。在专利文件中，亚马逊表示订购和收货之间的时间延迟"可能会削弱顾客从电商购买物品的热情。"亚马逊指出，它会根据早前的订单和其他因素，预测某一特定区域的客户可能购买但还未订购的商品，并对这些产品进行包装和寄送。根据该专利，这些预递送的商品在客户下单之前，存放在快递公司的寄送中心或卡车上。在预测"预期递送"的商品时，亚马逊可能会考虑顾客过往的订单、产品搜索、愿望清单、购物车的内容、退货、甚至顾客的鼠标游标停留在某件商品的时长。这项专利表明，亚马逊希望能充分利用它所拥有的海量客户信息，借此形成竞争优势。
大数据最本质的应用就在于预测，即从海量数据中分析出一定的特征，进而预测未来可能会发生什么。当不同的数据流被整合到大型数据库中后，预测的广度和精度都会大规模的提高。

2. 大数据是什么概念

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。

所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?

七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。

2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;

2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。

大 数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不
断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于
数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

3. 大数据现在好多都在说到底是跟风还是真的有用哦

大数据很有用，有些征信局都不能回答的问题比如你的生活状况，喜好，还款意愿之类都能通过大数据分析得到

4. 日本为什么要用大数据AI分配结婚对象

可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

5. 大数据有哪些重要的作用

我们正处在科技高速发展的时代，如今互联网已经与我们的生活息息相关，我们每天在互联网产生大量的数据，这些数据散落在网络中看似没有怎么作用，但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。

一、发展大数据技术可以提高生产力

大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例，很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些，通过这些数据获取更多的生产力，提高生产能力，为企业带来更多的商业价值。目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题，相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快，更能获取可“回收利用”的信息流量，提高行业内的生产力。

二、发展大数据技术可以改善营销决策

近几年的数据量暴增，数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源，大数据技术在海量数据的分析中，寻求到最合适的企业营销策略，通过数据分析给企业带来更明智的策略。

大数据工程师通过对客户的数据精湛分析，分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务，通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估，一系列的运用大数据及时改善营销决策，给企业带来有价值的数据决策。

三、发展大数据技术的未来优势

大数据行业的兴起，许多开发企业都意识到，想要在行业内不断的发展就要运用大数据技术，提升自身企业的品牌价值，在行业比拼中寻求更多的竞争优势，微软亚马逊等大型跨国公司目前都在采用大数据解决问题，为消费者提供更好的服务。

目前有很多行业和企业都尝到大数据技术的甜头了，未来会有越来越多运用大数据技术的产业，以现在大数据发展的速度来看，2020年大数据的市场规模将达到2030亿美元，很多企业都在期盼大数据项目可以运用的范围更广阔，然后通过运用产生更大的利益空间。

大数据技术能为行业提高生产力、改善营销决策，给企业带来更好的发展前景，目前大数据技术发展虽然在初级阶段，但是发展势头很猛，未来也会有更多的行业领域涉足大数据技术运用，大数据技术未来发展形式一片大好!

当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师，如果想系统的学习编程的可以来我这看看。

对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

三、可视化工具开发

可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。成都加米谷大数据培训机构，专注于大数据人才培养。

希望对您有所帮助！~

6. 大数据分析技术应用领域有哪些啊，生活中有用吗

应该有用的吧

7. 大数据时代已经到来,什么是大数据

大数据时代已经到来,什么是大数据

大数据时代已经到来,你了解吗？什么是大数据？一、大数据出现的背景进入2012年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识 到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的 挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日， 却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。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，大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。二、什么是大数据？信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。1、大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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。大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、 大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义：“大数据是最大的 宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。”Kelly说：“大数据是可能不包含所有的 信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务 需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。三、大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据（Traditionalenterprisedata）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫记录（CallDetail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。3)社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。四、大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量; 网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前 为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。五、大数据的作用1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各 行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费 者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作 用。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。六、大数据的商业价值1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以 数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案 投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用 户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚 马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失 率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新 产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分 析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。七、大数据对经济社会的重要影响1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1) 由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对 计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的 干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。八、总结不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1)手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。3)既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。大 数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不 断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于 数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

8. 大数据时代 大数据应用随处可见可感可知

大数据时代：大数据应用随处可见可感可知

大数据时代：大数据应用随处可见可感可知 ,大数据是一场人人都想抓住的变革机遇。不管是IT巨头还是创业小团队，都想在这个极具变化的变革初期占领一席之地，立名、掘金、抢占话语权。
正如知名IT评论人谢文所说：“大数据之所以可能成为一个时代，在很多程度上是因为这是一个可以由社会各界广泛参与，八面出击，处处结果的社会运动，而不仅仅是少数专家学者的研究对象”。数据产生于各行各业，这场变革也必将影响到各行各业，因此，机遇也蕴含于各行各业。致力于IT创业的人们紧紧盯着这个市场，洞察着每一个机遇。
如果说云计算主要提供了强大的后台运算能力，对大众来说，看不见摸不着；那么大数据却是和人们的生活紧密相关的。大数据应用随处可见可感可知。
大数据与公共安全
未来，大数据将成为社会基础设施的一部分，跟公路、自来水、电一样，成为人们生活不可或缺的一部分。但大数据的作用并不仅仅局限于为普通消费者提供生活必须服务，更可以有效协助公安部门提供公共安全服务。而数据的有效利用并服务于社会则需要数据的公开和共享。
4月15日发生的波士顿马拉松爆炸案造成3人死亡，多人受伤。FBI在波士顿马拉松爆炸事件后在案发现场附近采集了10TB左右的数据。虽然通过大数据“已经锁定并逮捕嫌疑犯”的报道已被FBI和波士顿警察局声明谴责，但未来大数据分析技术炉火纯青以后，社交媒体规范和信息分享机制健全，数据来源和质量可靠，那利用大数据锁定嫌疑犯将变得简单而高效。
利用大数据还可以预防和打击犯罪。密歇根大学曾在网上发布报告指出，研究人员正在用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法，利用大量数据创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。在研究某一片区的犯罪率时，他们还将相邻片区的各种因素列为他们考虑的对象。随着将越来越多的数据加入到研究中来，研究者们认为他们能在额外变量是如何影响犯罪率这一问题上得到更准确的结论，并且为警察更具针对性的锁定犯罪易发点、抓获逃犯提供支持。
大数据开发和应用还有助于完善救灾系统。7·21北京暴雨发生时，由于求救人数众多，救援电话被打爆，被困人员无法从官方获得帮助，从而转向微博平台。一条包含人物、时间和地点三要素的微博可迅速了解救援所需，打开微博附加坐标数据即可实现地图定位，为及时救灾提供方便。雅安地震中，除了微博再次凸显新媒体传播优势外，微信群及各大互联网公司推出的寻人平台也为救灾提供了多渠道支持。但各大网站数据并不互通，而且数据的低精确度和低效成为最大弊端。若要发挥数据的最大价值，数据必须是在线、公开、共享、互联、相关的。由此看出，数据的公开和共享是一件有必要且有待解决的事情。
实践代表：各国政府
大数据与医疗健康
“个性化医疗”和“量化自我”是近期比较火的两个词。在大数据时代，人们会长期监测自身健康数据，“预防”比“治疗”变得更重要，而且医生会通过分析病人的历史数据给出个性化治疗方案。
利用大数据的分析方法可以分析人类基因序列，得出基金突变的概率，提前避免疾病的发生。根据美国《人物》杂志的报道，奥斯卡最佳女主角于安吉丽娜·朱莉基因突变，患上乳腺癌的几率高达87%，患上卵巢癌的几率高达50%。5月中旬，朱莉已接受双乳乳腺切除手术，近期，还要切除卵巢，以降低致癌风险。
在个性化医疗领域，康诺云今年即将推出的可佩戴设备可收集和监测佩戴者的血压、心率等，并将这些数据上传至云后台，通过分析佩戴者的数据，预测其健康状况和未来某种疾病的发病概率。若这些数据出现异常，则会收到手机提醒，甚至会给出对应的解决方案。
另外，GE和Intel正联合开发一个大数据“魔毯”项目，其原型使用家中地毯内装的传感器感应缺乏人照料的老人下床和行走的速度和压力，一旦这些数据发生异常则对老人的亲人发送一个警报。
此外，利用大数据技术还可以制定量身打造的健身计划。咕咚手环是首款基于网络云开发的便携式可穿戴设备，主打“运动状况提醒”、“睡眠监测”、“智能无声唤醒”三大功能。知名运动品牌耐克还推出了"Nike+"跑鞋，通过无线Nike+iPod运动组件与iPod实现信息互通，将Nike+运动鞋与iPod连接后，iPod就可以存储并显示运动日期，时间、距离、热量消耗值和总运动次数，运动时间，总距离和总卡路里等数据。
目前大数据在医疗领域的应用可谓是风生水起，百家争鸣，大家都看到了这一领域的机遇，并想分一杯羹，只是由于基础设施、用户习惯、法律法规等等方面的限制，目前并未出现非常成功的案例。
实践代表：康诺云、咕咚手环、Jawbone up
大数据与娱乐
大数据时代，只要你上网，使用社交产品，那么就没有谁会比商家更了解你。你可能还没考虑过自己最喜欢哪个电影明星，最喜欢哪种类型的影片，是喜欢在家看电影还是喜欢影院看，但拥有数据的商家已经对你了如指掌了。未来，不管你的品味多么与众不同，多么挑剔，你肯定能找到符合自己的娱乐项目。因为你的历史数据会告诉商家有诸如你这样一类人群的存在。有利可图的事情，都会有人去做；任何一个市场空白，只要被人发现了都会被填补。
《纸牌屋》的成功在一定程度上得益于大数据，其出品方Netflix称挖掘其用户行为的“大数据”已经很长时间，《纸牌屋》是其数据分析结果的第一次战略运用。通过数据分析，Netflix甚至比观众还要清楚他们的观影喜好。据悉，该网站基于3000万北美用户观看视频时留下的行为数据，推测出一部剧的关键要素可以是凯文·史派西、大卫·芬奇和BBC出品三者的交集，可以获得成功，于是打造了《纸牌屋》。
一支叫熊战士（Bear Warrior）的朋克乐队设计了一台名为“POGO温度计”的设备，可以通过安装在音乐厅地毯中的一系列感应器检测出听众舞步的强度，然后将信号发送到一台中央计算机，最后让中央计算机对信号进行分析研究，帮助乐队改进他们的演绎方式。乐队主唱表示：“这些数据可以帮助我们了解到我们还可以如何去改善我们的演绎方式，让听众对我们的音乐作品作出我们希望看到的回应。”
此外，微软研究院计算机专家David Rothschild通过数据分析预测奥斯卡金像奖得主，他表示：“我预测奥斯卡金像奖得主的方法与预测其它事情的方法完全相同，其中包括政治。首先关注最有效的数据，然后创建不受任何特别年份结果干扰的统计模型，所有模型都根据历史数据进行测试、校正，我们在建模时很有耐心，确保模型能够正确预测外样本结果，而不仅仅是过去发生的结果。我们创建的模型是用来预测未来的，而不是预测过去的。”
5月29日，林俊杰《因你而在》微电影完整版通过QQ音乐独家首发，这种通过系列微电影推广专辑的线上营销方式算是唱片领域的新尝试。我相信，用户是否打开连接、是否全部看完、详细观看哪个片段、在什么地方快进或暂停等等这样数据最终都会被华纳唱片公司收集和掌握，从而分析用户喜好，为下一张专辑的制作提供科学依据。
实践代表：Netflix、乐视TV
大数据与农业
市场经济的弊端之一即具有滞后性，这对三大产业影响最大的就是农业。由于在市场经济条件下，农业生产很难在全国范围内形成统一规划，致使农业生产受市场波动影响颇大，而且农业生产很多方面依靠的是感觉和经验，并没有量化的数据支撑。大数据时代，不仅可以通过建立统一的数据平台，调控农业生产；还可以记录分析农产品种植过程中的数据，通过分析数据，决定浇水、施肥、光照、温度等条件，从而提高产量。
连锁型的社区生鲜超市M6于8年前就开始了数据化管理，物品一经收银员扫描，总部的服务器马上就能知道哪个门店，哪些消费者买了什么。M6免费为顾客办理实名制会员卡，用户持卡结账可以享受优惠，但M6不找零，这样一来，既可以提高收银效率，又为数据分析提供基础。在一些细节上，M6的收银模块甚至比一些大商超更细致，比如，信息被扫描进系统后，顾客突然要求退掉其中一件或几件，或者整单退掉，为什么要退掉，这些信息全都被写入了后台数据库。2012年，M6的服务器开始从互联网上采集天气数据，然后，从中国农历正月初一开始推算，分析不同节气和温度下，顾客的生鲜购买习惯会发生哪些变化。
日本宫崎县西南部的“都城”市已经开始利用云和大数据进行农业生产。通过传感器、摄像头等各种终端和应用收集和采集农产品的各项指标，并将数据汇聚到云端进行实时监测、分析和管理。富士通和新福青果合作进行卷心菜的生产改革。两家公司在农田里安装了内置摄像头的传感器。把每天的气温、湿度、雨量、农田的图像储存到云端。还向农民发放了智能手机和平板电脑，让大家随时记录工作成果和现场注意到的问题，也都保存到云端。卷心菜增产3成，光合作用也实现IT管理
实践代表：M6、富士通、新福青果
其实，大数据与交通、金融、制造、教育、商业等领域均有密切关系。《大数据中国》第二期将集中探讨大数据的跨界旋风，盘点、分析、评论大数据在医疗、金融、商业、教育、制造、农业、交通、天气、娱乐、电商物流等十个领域的应用发展和实践情况.

9. 大数据是什么鬼，有用吗

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
我们的生活和大数据息息相关，学好这一专业，对以后的就业会有很大的帮助。

10. 什么是大数据时代

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?

七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。

2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;

2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。

大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。