大数据

大数据指的是那些无法在可接受的时间内通过传统工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。这种信息资产因其海量、快速增长和多样化的特性，需要新的处理模式，从而能够提供更强的决策力、洞察力和流程优化能力。

在《大数据时代》一书中，作者维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶指出，大数据不同于传统的抽样分析，而是倾向于对所有数据进行分析处理。IBM提出了大数据的五大特点：容量、速度、多样性、价值和真实性。Gartner公司对大数据的定义也强调了其需要新处理模式的特点。

特征

• 容量：数据量的大小决定了数据的价值和潜在信息。
• 多样性：数据类型的不同。
• 速度：获取数据的速度。
• 真实性：数据的质量。
• 复杂性：数据量庞大，来源多样化。

意义

大数据是现代社会科技进步和信息流通的产物。阿里巴巴创始人马云认为，未来的时代将是DT（数据科技）时代，而非IT时代，这表明大数据对阿里巴巴的重要性。

有人将数据比喻为蕴藏能量的煤矿，但大数据的价值不在于其规模，而在于其实际用途。对于许多行业来说，如何有效利用这些大规模数据成为了赢得市场竞争的关键。

大数据的应用

大数据的应用主要体现在以下几个方面：

1. 对大量客户提供产品或服务的企业可以通过大数据进行精准营销。
2. 小型企业可以利用大数据进行服务转型。
3. 面临互联网压力的传统企业需要充分利用大数据的价值。

尽管大数据在经济发展中有重要作用，但它并不能取代所有理性的社会问题分析。经济学家路德维希·冯·米塞斯提醒我们，过多地积累数据而不加以分析和理解，反而会导致问题的复杂化。

大数据的价值

企业可以通过数据分析来降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策。例如，通过大数据和高性能分析，可以实现以下目标：

• 快速找到故障、问题和缺陷的原因，为企业节约大量资金。
• 实时规划快递车辆的路线，避免交通拥堵。
• 分析所有SKU，以最大化利润为目标定价和清理库存。
• 根据客户的购买习惯推送他们可能感兴趣的产品信息。
• 快速识别出优质客户。
• 利用点击流分析和数据挖掘预防欺诈行为。

结构

大数据只是互联网发展到当前阶段的一种现象，并不需要过分神话它。在云计算技术的支持下，这些原本难以收集和利用的数据变得容易处理。通过不断的技术创新，大数据将为人类创造更多价值。

为了更好地理解大数据，可以从以下三个层面来剖析：

1. 理论：从大数据的特征和价值出发，探讨大数据的发展趋势和隐私问题。
2. 技术：从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的角度，说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
3. 实践：从互联网、政府、企业和个人四个角度，展示大数据的应用场景和未来前景。

趋势

• 数据资源化：大数据成为企业和社会的重要战略资源，需要提前制定大数据营销战略计划。
• 与云计算的深度结合：大数据离不开云计算，两者的关系将更加紧密。
• 科学理论的突破：大数据的快速发展可能引发新一轮的技术革命。
• 数据科学和数据联盟的成立：数据科学将成为一门独立学科，数据共享平台将建立起来。
• 数据泄露泛滥：数据泄露事件将增多，企业需要加强数据安全措施。
• 数据管理成为核心竞争力：数据管理直接影响企业的财务表现。
• 数据质量是BI成功的关键：高质量的数据是商业智能成功的基础。
• 数据生态系统复合化程度加强：数据生态系统将变得更加复杂，包括更多参与者和细分市场。

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