现在的每一个人都是被数据绑架了的，如果表达这样的观点的话，会有人反驳吗？我想应该是没有的，因为我们现在就是处在一个大数据的时代里面。我们每天使用的是我们的智能手机，智能手机里面有一个功能叫做云功能。这不是新鲜的词汇了吧，这就相当于为你自己的所有信息做了一个收集，而且你的手机的智能性会根据你每天的浏览状态和消耗状态的情况为你智能匹配出属于你的内容。

真的是实现了一句话，叫做世界上不会有两片相同的树叶。只不过是改头换面了一下，因为每个人的数据绝对是不一样的。我们的数据是有什么用的呢，要知道我们这些创造的数据那是相当有用的。就像是我们知道的很多商业的大亨，他们都是十分的看重我们的数据的，因为在他们的眼里我们的数据都是可以转化金钱的可能性，对这就是数据的强大性。

我们一般来说，我们每天接受到的推送真的接受过精密的计算的，这就要论算法的强大性。当我们的数据量被工程师接收到之后，就会通过细致的分析，最后产生一份详尽的报告。这样的报告就会反馈给我们的手机，现在的手机应该都可以自己计算了吧！总之就是属于你的手机真的是越来越像你自己，因为里面记录了太多属于你的痕迹。

所以说，为什么我们的马云、，马化腾这样的人物会踏上我们的中国首富，正是利用了数据的强大性。可以有效的分析自己的目标人群在哪里，可以知道自己的隐形的客户是谁，可以为自己的下一步的商业推广指明方向，所以APP上就会有越来越多的客户。这就是线上的一些推广策略，一定是要精准定位的，才可以有效的使用自己公司的人力。

就像马云的公司里面，招到的都是一些高精尖的人才。有一个男孩在几分钟的时间之内，迅速的攻破了阿里的防护网络，简直就是要惊掉下巴的节奏，因为我们知道的，阿里的安全维护也是做得相当好的，也是有很多人才都在做这些工作，但是这个男孩这么厉害，最后去哪了呢，不用说，当然是被马云招到自己公司了。这样一个厉害的数据人才，马云一定是不会放过的。

我们生活中所有使用的APP都有类似的功能，尤其在快递业越来越发达的今天，好像时不时就是买个快递，订个外卖，所以好像我们的信息越来越透明化了。但是，这样自己的信息被别人知道不会很危险吗？是的，是很危险的，尤其是近段时间，相信我们也听说了很多的事情，无一不是和信息的流出有关系。

所以，在这个大数据时代，我们一定要注意保护自己的信息。因为，你的信息基本上就是可以代表你这个人，当每个人都是由无数的代码组成的话，如果你不注意保护自己的信息，最后你就变成透明的了，是很可怕的。

黑发不知勤学早

白首方悔读书迟

在今天的这个社会你一定听过的时髦词语有：人工智能、大数据、互联网思维…，而本书《大数据时代》是2012年出版的，忆往昔，2012的时候小米手机1第一次正式网络售卖，那时的我刚踏入大学的校门，那时的你也绝不可能想象到几年后社会发展的如此之快，各种数据、各种共享经济席卷而来。虽然已经6年多过去了，但今天读这本书会发现，书中的思维依然值得我们学习。

另，这本书不是一本IT行业的技术书，并没有涉及到具体处理大数据的技术，而是一本开拓思维的、帮我们认识和了解大数据的指导性书籍。

本书作者是维克托·迈尔-舍恩伯格，为了说明这个作者牛X，简单贴一些他的成就：

学术成果有一百多篇论文公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上，他同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。 世界知名企业信赖的信息权威与顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业；而他自己早在1986年与1995年就担任两家软件公司的总裁兼CEO，由他的公司开发的病毒通用程序，成为当时奥地利最畅销的软件产品。 众多机构和国家政府高层的信息政策智囊。他一直专注于信息安全与信息政策与战略的研究，是欧盟专家之一，也是世界经济论坛、马歇尔计划基金会等重要机构的咨询顾问。

此书目录的结构清晰明了，第一部分主要是讲大数据时代的思维，第二部分讲了很多大数据在商业中的具体应用案例。体现作者水平的是第三部分，作者考虑到了大数据也是有两面性的，数据不可能主宰一切，故在第三部分讨论了大数据发展中带给人们的问题以及人们的应对措施。

了解大数据之前先要明白两个概念——数字化与数据化。

数字化：把模拟数据转换为0,1表示的二进制码。

一个例子就是，电脑、手机处理的数据都是数字化的0,1数据，而现实世界的温度、压力的实际存在形式是连续变化的模拟数据。数模转换是通过传感器、数/模、模/数转换器实现两者之间的相互转化。

数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程。所谓的数据挖掘、数据分析就是对数据化后的数据处理。

其中，数字化是数据化的前提。

对我来说，此书的帮助就是拓展了新的思维方式，认识到大数据时代的3个特点：

1.不是随机样本，而是群体数据

小样本时代： 样本远小于总体

大数据时代： 样本等于总体

正因为，样本数据量的增多，才挖掘到了数据间新的关系。对这么多样本数据的采集得益于今天技术的发展，电子化驱动的世界中，手机的信息、汽车上的传感器、微博空间的消息…都可以被记录并保存下来用于分析。

2.不是精确性，而是混杂性

因为小样本时代，最基本的要求就是保持收集数据的准确性，以利于分析并得出正确结论。而大数据时代，数据量的巨大和数据格式的不统一，必然会夹杂混乱或错误的数据，但为了利用大数据的优点必然要接受错误数据的存在。

这让我想起了一句话“模糊的精确比精确的模糊更好”。大数据让我们不再期待精确性，也无法实现精确性。

3.不是因果关系，而是相关关系

两个不同的逻辑方式对数据处理的过程也不一样：

因果关系： 为什么。

相关关系： 是什么。

例子：沃尔玛是世界上最大的零售商。2004年沃尔玛分析它的商品数据发现，每当季节性飓风来临之前，不仅手电筒销售量增加了，而且蛋挞的销量也增加了。因此当季节性风暴来临时，沃尔玛会把库存的蛋挞放在靠近飓风用品的位置，方便顾客购买。

上面这个例子说明，对于大数据分析得到的结论，我们往往暂时发现不了或者找不到数据间的因果关系。但大数据的现实结论又摆在眼前，所以在大数据的时代，除了我们潜意识里常用的因果关系外，我们要重视相关关系这一逻辑。

大数据的核心是什么？——预测。

我们处理大数据就是为了预测，预测城市里哪条道路现在不堵车、预测汽车零件是否该维修替换了、预测人们网上购物的个性化需求以推荐合适的商品…

虽然大数据的预测通常被视为人工智能的一部分，或一种机器学习，但这种定义有误导性。我们是通过用大量过往数据蕴藏的关系来对未来同类型事情进行预测，并不是教机器像人一样思考，更不是指望大数据像“神”一样预测未来的一切。所以，大数据的预测是一定条件下、有限的预测。

大数据的更好的发展需要三个方面的提升：思维、技术、数据。

数据本身并无价值，只有使用才会体现其价值。对于三者的关系，我认为技术是外在的实现手段，而数据是所有的基础。但在早期阶段，技术和思维是最有提高价值的，也是我们现在可以抓住的机会。

大数据发展的弊端：

1.隐私问题

2.预测判断以及惩罚人类的潜在行为，与伦理相悖

隐私问题随着商业公司和我们对数据的重视必然会有一定冲突。但这个问题远不如第二个问题严重。试想一下，大数据通过收集你以往做的事和说过的话，判断出80%的概率你将会有违法行为，故警察到家里把你逮捕。这是多么可怕！大数据预测和惩罚人们，并不是因为“所作的事情”，而是因为“将要做的事情”，而将要做的事情是机器判断出来的，我们并没有发生的行为。

对于这一个问题，我们必然要思考人与数据的关系。我的思考是，人是高度复杂的，数据是由人产生的，我们可以借助大数据的力量优化我们的社会，提高我们的工作生活效率，但应避免对数据的过度依赖，成为数据的“奴隶”。数据没有思维能力，更没有创新能力，数据造不出改变世界苹果，而人可以。

人的未来必须保留部分空间，否则大数据会扭曲人类最本质的东西——理性思维和自由选择。书中的一句话很好“人类最伟大之处正是算法和硅片没有揭示也无法揭示的东西，因为数据无法捕捉到这些”。

最后问你一个问题，你认为“日久见人心”是一种大数据思维吗？

END

诗词赏析 | 读书感悟 |

—不悔书堂—

科学技术是第一生产力，伴随着工具和技术的不断创新与突破，历史的车轮不断向前，特别是两次工业革命使人类的生产和生活发生了质的飞跃。信息技术革命，更是一个推动历史进步的强大推动力，随着信息时代的不断发展，整个世界正在由物理维度转向数字维度，大数据竞争，更是社会、行业和企业变革的关键所在。目前，大数据的竞争，已经引领着全球商业展开一场新的变革。

大数据时代，一切皆可数据化

在移动互联网时代，大数据无处不在，沟通了传统与现代，并且左右着一切。在大数据时代，大数据更是随处可见，无所不包，数据可以对一切事物进行描述、记录、分析和重组。而数据化则是指把现象转化成为可以制表分析的量化形式的过程。

应用信息经济学创始人，国际知名的测量师、决策分析师和风险管理专家，《数据化决策》的作者道格拉斯·W·哈伯德认为：“在专业的领域内量化，可避免低效的投资和管理失败案例的发生。”在计划和决策的过程中，人们掌握的信息越多、越全面，就能够尽可能地少走弯路，降低风险系数。因此，在大数据时代，谁在竞争中掌握了数据，并且能够从数据中挖掘出潜在的机会，那么，谁就把握住了成功。

《数据化决策》这本书想要向读者传达的理念就是“一切皆可量化”。我们都知道，我们每天所做的事情、所走的路线、所做的计划和决定，都是可以通过量化的数据来表示的。在《数据化决策》第一部分，就点明政府新环境政策对公共卫生的影响、信息的价值、管理效益、公众形象等看起来不可能量化的事情，都是可以量化的，阐述了作者一切事物都是可以量化的观点，而且作者所用的方法比统计学的传统教材简单得多。

马克思主义矛盾理论中说，不同的矛盾具有不同的特点，同一矛盾的不同方面有不同的特点。在《数据化决策》的第二部分，以不确定性、风险和信息价值等为着力点，阐述如何具体量化事物，提高针对性，这是掌握所有量化方法的基础。

不确定性的程度能够影响计划的进程和最终的结果，想要有一个理想的结果，就要最大限度地降低不确定性。在《数据化决策》的第三部分，提出通过随机抽样和控制实验等方式来控制不确定性的程度，并且提供了一些近似计算的快速简捷的方法。

理论必须植根于事实，否则，就会如同没有计算过程的数学题答案一样没有说服力。在《数据化决策》的第四部分，通过对美国环保局量化方法提升居民的用水安全等具体的案例的探讨，对如何量化偏好、价值、灵活性和产品质量等问题进行深入的探究，使其理论更具说服力。

就是通过这四个部分，道格拉斯·W·哈伯德阐述并论证了其“一切皆可量化”的理念。将事物量化成数据，就能够对事物把握得更为精准。苏格兰哲学家托马斯·里德认为：“要取得知识的进步，没有比模棱两可的话有更大障碍了。”量化就是扫除直观经验的有力武器，能够打败蕴藏在密密麻麻的琐碎数据中的魔鬼，从而做出正确的决策。

大数据时代，创新从数据中来

创新是一个国家和民族经久不衰的源泉，是一个企业能够屹立不倒、引领风骚的奥秘所在。在互联网时代和移动互联网时代，信息、技术、产品更新换代的速度加快，人们的需求更是不断地发生着变化，创新的重要性更为突出。在大数据时代，创新的着力点在哪里?创新从何而来?答案还是隐藏在大数据之中。

通过对大数据的处理、分析和对比，我们不仅可以寻找到市场的显性需求，同时还可以挖掘出市场的潜在需求，而这些潜在的需求就是企业的机遇之所在，同时也是企业创新的空间。洞悉到市场的潜在需求，并且能够满足这个需求，企业就能够开辟出属于自己的一片天地，建立起自己的帝国，成为这一领域的先锋和领导者。

奇虎360，2005年9月，由周鸿祎创立，是一个以360安全卫士、360杀毒为代表的免费网络安全平台。360建立的时候，有苹果、戴尔、联想、三星等计算机品牌，有强大的软件生产商微软，在计算机生产和软件生产领域均有强敌的情况下，他找到了一个全新的领域——计算机和软件使用安全。

于是，360安全卫士、360杀毒、360系统急救箱、360游戏保险箱等一系列的安全软件诞生了，因为360认为同搜索、电子邮箱、即时通信一样，互联网安全是互联网的一项基础服务，所以，互联网安全服务应该是免费的，它是免费安全的首倡者。凭借其免费的、有保证的优质服务，360在杀毒软件中闯出了属于自己的一片天地，树立起了自己的品牌。

在移动互联网时代，360的安全软件更是覆盖到了手机上。根据相关统计数据显示，截至2012年9月，360手机安全产品和服务在中国智能手机安全产品市场占到了70%的比例，奇虎360成为中国最大的互联网安全公司之一。2013年10月29日，360宣布推出通过具有定位、安全预警和通话连接功能，用于保障儿童外出安全的“360儿童卫士”手环。

2014年4月14日，主要提供云主机、云安全、云监控服务的“360云”悄然上线。想要通过整合IDC服务商的数据中心资源，找到一个全新的云计算解决方案。

360系列安全软件的免费，是一个企业理念的创新，是技术上的创新，如果360这款免费的新软件不能满足用户的使用诉求，用户用过一次之后就会将其卸掉，那么用户数量也就不可能达到上亿。因为其能够满足用户对安全的诉求，普及到家家户户的电脑中去，不但使老百姓受益，更是颠覆了整个产业。在这创新背后，是以对大数据的分析作为依据的。

先是免费。根据当前中国的经济发展现状、人们的消费观念、软件消费的形式等，360分析出，现在并不是收费软件发展的最佳时机，因此，在收费安全软件举步维艰的情况下，他们选择为用户提供免费的安全软件和安全服务。然后是技术，人们关注的是结果，看的是效果，如果你的软件能够解决安全问题，那么他们就会继续使用，如果不能，很抱歉，他们会果断地卸掉，而且基本上就不会再给你第二次机会了，因此，抓住用户诉求的数据，找到用户真正的需求，才能抓住用户。最后的“360云”，更是一个收集、分析数据的绝佳工具，利用云计算找到消费者新的诉求，找到新的创新点，保证企业更好地发展。

大数据时代，数据、技术、思维三足鼎立

根据大数据的三种来源：数据本身、技能和思维，相应地出现了三种大数据公司：

第一种是基于数据本身的公司。这些公司或是本身就拥有大量的数据，或是可以收集到大量的数据。它们有的拥有从数据中提取有价值信息、催生出创新思想的能力，有的则不具备，比如说社交网站Twitter，它的海量数据就是自己不利用，而是通过两个独立的公司，将数据授权给他人使用。

第二种是基于技能的公司。这样的公司一般是技术供应商、咨询公司或是分析公司。它们不一定拥有大量的数据，也不一定能够提出数据的创新性用途，但是它们拥有专业的技能。天睿公司是一家大数据分析公司，它不具备海量的大数据，但是根据沃尔玛提供的数据，它可以运用技术进行分析，并为之制订出有效的营销计划。

第三种是基于思维的公司。这些公司生存的秘诀不是在于数据和技术，而是在于思维，是创始人和员工们的创新思维使它们脱颖而出。社交旅行创业公司Jetpac就是根据用户在网上分享的旅游照片，为用户推荐下一次的旅游景点，该公司就是通过这种新颖的想法创造和获得价值的。

目前，前两种一直是备受关注的，因为我们所处的就是一个大数据的时代，大数据的收集与应用是一条主线。虽然第三种所受到的关注度没有前两者那样高，但是其发展潜力是不容忽视的，就如同在互联网时代，你能玩转互联网，玩不转互联网思维，前途依然是未卜的。于是，这三股力量呈现出三足鼎立之势

什么是大数据？

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。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。

大数据有何作用？

第一，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)。

第二，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。

第三，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。

第四，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。

了解了大数据的概念和作用，我们先来看一下商业巨头们如何利用大数据吧。

一、谷歌公司（google Inc）

第一个 ：ReCAPTCHA案例。

这个虽然是被谷歌收购的，但是，具有典型的谷歌思维。为了解决垃圾邮件和网络机器人的问题，冯.安发明了验证码的解决方案。如果只限于此，也就没有特别可以称道的，但是他意识到每天有这么多人要浪费10秒钟的时间输入这堆恼人的字母，而随后大量的信息被随意地丢弃时，他开始寻找能使人的计算能力得到更有效利用的方法。 他想到了一个继任者，恰如其分地将其命名为ReCaptcha。和原有随机字母输入不同，人们需要从计算机光学字符识别程序无法识别的文本扫描项目中读出两个单词并输入。其中一个单词其他用户也识别过，从而可以从该用户的输入中判断注册者是人;另一个单词则是有待辨识和解疑的新词。为了保证准确度，系统会将同一个模糊单词发给五个不同的人，直到他们都输入正确后才确定这个单词是对的。在这里，数据的主要用途是证明用户是人，但它也有第二个目的：破译数字化文本中不清楚的单词。ReCaptcha的作用得到了认可，2009年谷歌收购了冯·安的公司，并将这一技术用于图书扫描项目，再后来，谷歌街景也开始使用这项技术。把验证码和OCR需求巧妙结合起来，这展示了思维的威力，实现了ReCaptcha技术提供者和使用者的双赢，技术提供者利用OCR识别获得了自己的受益，使用者不需要任何付费(互联网免费思维)，也愿意使用，对于用户其实也没有影响，没有增加额外的工作。上研究生的时候，就研究OCR汉字识别问题，识别率始终是个问题，对于手写就更低了，要花费大量人力来解决，并且，人工识别工作是非常无聊，没有办法来保障质量。再想起12306的验证码，更令人无语了。我们浪费了多少资源?我们有多少资源可用充分来利用?

第二个：拼写检查纠错的案例。

我们都经常使用微软的Word，其中就有拼写检查纠错功能，微软实现这个功能，采用的是传统的软件思维，也就是利用规则和词库来解决，这个需要不断耗费人力进行规则和词库的升级，对于不同的语言，耗费更是巨大。谷歌解决这个方法，用的相对巧妙，在搜索的时候，当你输入一个错误的词时，会给一个提示，要找的是不是建议的词，如果用户确认后，谷歌就进行记录处理，后面，再经过一些算法处理，经过大量的数据学习，各个拼写检查纠错就越来越好，并且，这个后续维护成本很低， 效果越来越好。其实，谷歌翻译也使用了类似的思路，虽然前期算法，包括大数据处理花费了比较多，后续，基本实现了自动化，系统会越来越强，维护升级成本很低，项目就变成可持续发展。

第三个：对流感的预测

2009年，一种新型的流感病毒h1n1在全球迅速传播开来。美国，和世界上所有的国家一样，要求医生们发现案例市告知疾病控制与预防中心。但是，人们并不是在第一时间去医院检查，而是会有一段时间的延迟，消息要传达到疾控中心也要时间，从而造成一定的滞后性。

在该病毒爆发的几周前，谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇论文。文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围内，而且具体到特定的地区和州。

谷歌如何做到的呢？数据。

谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，谷歌保存了多年来所有的搜索记录，每天都会超过30亿条的搜索指令。如此庞大的数据资源才能支撑谷歌完成这项工作。

二、facebook。

Facebook（脸书）是美国的一个社交网络服务网站 ，创立于2004年2月4日，总部位于美国加利福尼亚州帕拉阿图，2012年3月6日发布Windows版桌面聊天软件Facebook Messenger ，主要创始人马克·扎克伯格。它是世界排名领先的照片分享站点，截至2013年11月每天上传约3.5亿张照片、截至2012年5月，拥有约9亿用户。Facebook的总部设在硅谷的门洛帕克（Menlo Park）——1 Hacker Way 从2006年9月11日起，任何用户输入有效电子邮件地址和自己的年龄段，即可加入。在2015年8月28日，单日用户数突破10亿。

fancebook，拥有这庞大数据，同时它也不会浪费这些数据。Facebook通过用户社交网络图得知人们的喜好、

说完了，我们转过头看一下我们国内。

大数据现今在国内也是蓬勃发展，让我让数据说话！

大数据企业发展态势

态势一：2017年，我国大数据企业依旧整体呈现“金字塔”状的实力分布，从金字塔上层来看，我国大数据企业发展指数高于50的企业数量占比仅为7.4%，与去年相比，中高区间的龙头企业发展指数均有不同程度的提升，体现出“强者恒强”的发展势头。2017年，随着新晋企业数量增多、初创企业发展活力不断提升，金字塔根基更趋稳固；专精特新的独角兽企业发展势头迅猛，成为我国大数据企业发展的中坚力量。

态势二：2017年，我国大数据企业基础画像指数呈现较为明显的三重集团趋势，可以分为领军企业（数量占比9.23%，指数跨度从62.50到10.46）、中坚企业（数量占比29.49%，指数跨度从9.89到1.00）、上升企业（数量占比为50.16%，指数跨度从0.98到0.001）三类企业。从构成占比上看，2017年，我国大数据领军企业占比基本维持不变，而中坚企业占比显著增加，上升企业比例对比2016年有较为明显的减少。

态势三：2017年，我国大数据企业技术研发指数呈现“龙头领先、中小微主体跟进”总体趋势，技术研发指数超过10的龙头企业数量占比为9.85%，低于10的企业占比达到90.15%。大数据企业技术研发指数平均值为4.06，同比2016增长了3.18%，其中，以华为、中兴等通信企业和BAT等互联网企业为代表的TOP20龙头企业的技术研发指数同比2016年增长了5.73%。

态势四：2017年，我国大数据企业市场拓展指数呈现出“龙头带动、全面壮大”的分布格局，我国大数据企业市场拓展指数小于30的企业数量占到92.88%，指数超过30的大数据企业占比为7.12%。与2016年相比，龙头企业依旧强势引领大数据市场，中间企业及长尾企业亦积极拓展市场版图，行业整体呈稳步发展态势。

态势五：2017年，大数据企业尤其是骨干企业发展集聚态势进一步强化，绝大多数企业集聚在北京、天津、山东、江苏、浙江、上海、广东、福建等东部沿海信息技术产业基础较好的省市。与2016年相比，东北、中西部等重点城市，以及乌鲁木齐、呼和浩特等地的大数据企业集聚化趋势日益明显。

态势六：2017年，我国产业环节大数据企业聚焦数据采集、数据存储、数据预处理、数据分析、数据可视化、数据流通，跨度从19.48到6.87，发展指数相对比较均衡，数据分析环节企业发展指数水平相对突出，发展指数达到19.48，数据大数据分析挖掘环节必将涌现出更多的独角兽企业。与2016年相比，大数据分析环节指数增长3.8，其他环节指数均有不同程度下降。

态势七：2017年，我国重点行业大数据产业企业聚焦政务、工业、健康医疗、交通、农业、金融、教育、能源等17个行业领域，企业平均发展指数为23.36，最高的安防大数据企业发展指数达到35.71，最低的能源大数据企业发展指数为16.89。与2016年相比，主要行业大数据企业平均发展指数同比增加了0.25，大多数行业发展指数都稳中有进，除安防领域初步定型，同比2016年降低了4.01，其他重点行业领域指数均有不同程度上升。

态势八：2017年，我国特色细分领域大数据企业主要分为三大阵营，与2016年相比，三大阵容的特色细分领域发生了明显变化。一是从事人工智能相关的龙头企业处于第一阵营，平均发展指数维持在21左右；二是从事工控安全、数据库、区块链、征信分析、商业智能BI、数据中心IDC、数据营销、基因测序等10类细分领域大数据相关业务的龙头企业处于第二阵营，平均发展指数处于13.97到17.78之间；三是以虚拟现实、开源技术和车联网为代表的第三阵营，整体发展指数相对略低，处于12左右。

进过调研分析，我们可以作出预判

2018年我国大数据产业发展的主要趋势有：

1、产业将持续保持快速增长态势。预计2018年我国大数据核心产业规模将突破5700亿元。

2、融合渗透效应向更深层次延伸。延伸方向既包括经济运行、社会生活等应用领域，也包括物联网、人工智能等关联技术。

3、制造业数字转型作用日益凸显。以大数据驱动制造业数字化转型的新模式、新业态将不断涌现。

4、技术创新仍是产业发展主基调。大数据领域核心关键技术将加速突破，跨学科、跨领域交叉融合技术研究将成为发展重点。

5、产业集聚特色化发展态势逐步显现。国家大数据综合试验区建设的不断深入，一批省级大数据产业集聚区将进一步优化资源配置、形成集聚效应、发挥辐射带动作用。

6、产业生态体系迈入成熟完善阶段。大数据相关政策将加快落地实施，更多创新性政策将加快出台，大数据产业发展环境将进一步优化。

区域大数据产业发展态势：

态势一：2017年，国家大数据综合试验区依然引领产业发展，其所在区域的大数据产业发展总指数在全国大数据产业发展总指数的占比达37.54%。试验区内各省市指数较去年增幅均值为6.23，高于全国增幅均值的5.78，大数据产业发展速度高于全国平均水平。

态势二：2017年，大数据产业集聚发展效应进一步凸显，长三角地区、珠三角地区、中西部地区和东北地区大数据产业集聚发展格局基本形成。

态势三：2017年，北京、江苏、广东、浙江、上海等五省市成为大数据产业发展第一梯队，其大数据发展总指数在全国大数据发展总指数的占比高达26.52%，领先的优势地位明显。浙江省大数据产业发展指数较去年增长12.71，成为全国大数据产业发展指数增幅最高城市。

态势四：2017年，我国东部、西部、中部、东北四个分区产业发展差异化明显。东部地区整体发展水平最高，大数据产业发展指数增幅均值为7.39，远超全国平均水平5.78，天津、河北、海南排名上升；西部地区未来仍有巨大发展空间，重庆大数据产业发展指数较去年增长10.12，增幅仅次于浙江省位列全国第二，宁夏、内蒙古二地成后起之秀；中部地区整体发展速度高于西部和东北，山西发力大数据产业，排名明显提升。东北地区辽宁继续蝉联区域榜首，辐射带动作用逐步凸显。

态势五：2017年，各省市大数据产业发展环境均呈现向好态势，各省市的发展环境平均指数为10.9，较去年提高32.9%，18个省市的发展环境指数高于平均值，占比达到58%，而发展环境指数在去年平均值以上的省市高达30个；同时，江苏、重庆、安徽等地由于组织机制进一步完善、区域信息化水平加速提升等因素影响，较去年排名增速明显。

态势六：2017年，全国各省市大数据产业发展水平均有提升，大数据产业发展总指数为363.9，较去年提升16.8%；

但受数据集聚开放水平、大数据产业规模、大数据企业主体等多种因素共同影响，各省...

卡车之家特约作者：凌晨发车

目前来说，运输个体户仍然是物流行业的主力军，奋战在祖国的大江南北。

上个世纪九十年代以前，卡车一般为国营单位运输车队所有，刚解决了温饱问题不久的国人绝大多数还是无力购买昂贵的卡车，开卡车的卡车司机也算得上一份令人羡慕的体面工作，当然主要职责只是开车。新世纪以来，随着金融政策的开放和公路运力的需求量猛增，大量个人购买卡车一股脑涌入运输行业。

金融政策的开放大大降低了货运行业的入行门槛，低首付甚至零首付购车的确刺激了商用车销量，然而也带来了运力过剩的局面。以前货找车的情况不复存在，随之而来的是越来越低的运价，对于散户尤其是贷款购车的个体散户来说，为了还贷，低运价也得硬着头皮跑，然后陷入运价越来越低的恶性循环。关于运价，我个人的看法是在未来很长一段时间内只会越来越低，大幅上涨的可能性几乎没有，即便卡友们以罢工游行的方式来抗议，也只能说是发泄一下内心的积怨，可能会换来短暂的运价小幅上涨，到最后还是要接受越来越低的运价。

个体散户是驾驶者，也是实际运营者。因此散户卡友不仅要把车开好，还要考虑配货、运营成本成本控制（可能很多卡友对于运营成本成本的控制仅仅局限于燃油费以及高速过路费）和降低空驶率等等问题。挡在大多数散户卡友面前的莫过于货源信息的掌握程度，初始运价经过中间环节的层层剥削到达散户卡友手中可能已经成了白菜价，还有可能由于没有合适的货源而等上好几天而白白浪费了时间。每天的运营成本硬生生地摆在面前，没有出车的时间就意味着每天大几百块的净支出！

实事求是地说，大多数个人养车的卡友挣到手的和司机挣的是差不多的，没请司机的多挣个司机钱（单人驾驶的劳动强度相对来说非常大），这也是夫妻车越来越多的重要原因（不过出于安全考虑，长途驾驶的卡友还是要请一个靠谱的搭档，开车对于人类来说本身就是件危险的事，尤其是开卡车）。

低运价时代的来临让散户卡友的利润空间越来越小，部分选择了退出运输行业，有的选择当职业司机，而其余的卡友出于各种原因还在坚挺。确实有部分卡友养车很精明，对货源掌握得比较好，配货相对合理，空驶率相对较低，但这在三千多万卡友中能做到的为数不多。在这里，我并没有贬低个体散户卡友的意思，在低运价的大环境下，个体散户对于运营成本的控制、行驶路线的规划、货源的合理分配这些方面的能力来说相对于正规的大物流公司确实要小不少，不是卡友自身运营能力不够，而是单打独斗的孤虎难和群狼争食。正规物流公司能跑的运价相对于个体散户卡友来说相对要低不少，但是人家照样能挣钱，散户的市场正一步步被大物流公司蚕食。

未来的道路运输市场肯定是以正规的大物流公司为主力军，小的货运信息部未来将不复存在，取而代之的将会是大的正规货运平台，很多卡友将回归到“国营厂运输队时代”，成为职业司机，只管把车开好，仅仅负责运输环节，保证货物按时安全抵达。但是这并不意味着未来散户卡友将无生存之路，只是要在未来的低运价时代讨生活，散户卡友要与时俱进，合理利用网络平台（这里并没有给任何货运APP或者网站打广告的意思）和自身的人际网进行货源的合理配置以及行驶路线的合理规划。换句话说，未来的散户卡友将比现在更累，要操心的事情比目前来说要更多，年行驶里程将比目前多得多，足够的行驶里程之上才能有利润可言。

目前来说，散户卡友的运营成本居高不下，很多卡友到换车的时候仔细一算可能就挣了一个卖车的钱，心里拔凉拔凉。燃油费、车辆维护费用、车辆折旧、高速费用、年检费用、保险费用、罚款费用等等重重地压在卡友身上，尽可能降低运营成本才能在未来有立足之地。散户卡友可控制的是燃油成本、车辆维护成本以及罚款费用，其余费用对于散户卡友来说弹性空间太小。在运营成本中占很大比重的燃油成本受个人驾驶水平是比较大的，同样的线路、吨位、车辆动力配置，不同的人开出来的燃油消耗可能是天壤之别。因此散户卡友一定要提高自己的驾驶水平，不仅仅是要方向盘打得好，还要合理选择挡位，控制好油门开度，将转速控制在发动机经济转速区间的时间尽可能长一些，不憋车，正确合理地操作。目前据我了解到的来说，很多卡友的燃油成本有很大的的降低空间，卡友们可以算算平均油耗降低5L/100km每年从燃油费上可以省多少钱，这可是省下的真金白银，如果用心去改自己不好的驾驶习惯，回报的将会是白花花的银子，不仅反映在油耗上，车辆磨损也会随之减小。按时进行正规保养，切勿贪图便宜而因小失大。

抱团取暖的群狼战术也是未来散户卡友的可取之道。众人拾柴火焰高，单打独斗越来越难。小型车队模式现在在一些地区的卡友中比较常见，几个伙计一起出车，路上相互有照应，货源信息也是共享，运输效率相对单兵作战来说要高不少。当然这种模式很重要的一点就是伙计之间的信任基础，彼此信任才能一起走下去。

职业司机也好，个体散户也罢，风里雨里讨生活实属不易，相互扶持，相互理解，一起走下去。

天下卡友一家亲，高高兴兴出车，平平安安归来！

某比萨店的电话铃响了，客服人员拿起电话。

客服：XXX比萨店。您好，请问有什么需要我为您服务 ？

顾客：你好，我想要一份……

客服：先生，烦请先把您的会员卡号告诉我。

顾客：16846146***。

客服：陈先生，您好！您是住在泉州路一号12楼1205室，您家电话是2646****，您公司电话是4666****，您的手机是1391234****。请问您想用哪一个电话付费？

顾客：你为什么知道我所有的电话号码？

客服：陈先生，因为我们联机到CRM系统。

顾客：我想要一个海鲜比萨……

客服：陈先生，海鲜比萨不适合您。

顾客：为什么？

客服：根据您的医疗记录，你的血压和胆固醇都偏高。

顾客：那你们有什么可以推荐的？

客服：您可以试试我们的低脂健康比萨。

顾客：你怎么知道我会喜欢吃这种的？

客服：您上星期一在中央图书馆借了一本《低脂健康食谱》。

顾客：好。那我要一个家庭特大号比萨，要付多少钱？

客服：99元，这个足够您一家六口吃了。但您母亲应该少吃，她上个月刚刚做了心脏搭桥手术，还处在恢复期。

顾客：那可以刷卡吗？

客服：陈先生，对不起。请您付现款，因为您的信用卡已经刷爆了，您现在还欠银行4807元，而且还不包括房贷利息。

顾客：那我先去附近的提款机提款。

客服：陈先生，根据您的记录，您已经超过今日提款限额。

顾客：算了，你们直接把比萨送我家吧，家里有现金。你们多久会送到？

客服：大约30分钟。如果您不想等，可以自己骑车来。

客服：根据我们CRM全球定位系统的车辆行驶自动跟踪系统记录。您登记有一辆车号为SB-748的摩托车，而目前您正在解放路东段华联商场右侧骑着这辆摩托车。

顾客当即晕倒。

上面是一个在网上看到的故事，虽然有点夸张，但是并不是毫无凭据。数据是互联网的是互联网的灵魂，是互联网不断向前发展的灵魂，这已经成为了所有网络大咖的共识了。曾经有幸听过一位厦大教授关于大数据时代的学术报告，并且很有幸被提问到。当时老师：“你认为大数据在生活中的应用有哪些？”当时我记得我的回答是：“在各大电商平台对消费者的物品推荐属于大数据应用。因为电商平台对用户的查询和购物爱好进行跟踪，从而能得到用户最想要购买的产品，这就是大数据在生活某些方面的应用。”说到这里就不得不提当初在学校大数据中心面试的时候面试评委也问过这样我一个问题。当时我举了一个这样的例子：在德国小孩子用的尿片总是和爸爸们爱喝的啤酒放在一块，因为超市工作人员发现，每当爸爸给孩子买尿片的时候总是喜欢给自己带上一份啤酒作为犒劳。于是把尿片和啤酒放在一起能大大增加两者的销量。我想这就是原始的数据运用吧。数据所能决定的东西或许在短时间内并不会产生多大的实际效益，然而在长远看来数据所能带来的是更大的财富。

【聚焦智能制造、工业互联网的原创型、产业新媒体】

9月25-26日，由人民邮电出版社主办，信通传媒、《大数据》杂志、数创汇承办、造奇新媒体作为媒体支持的“2017第四届中国国际大数据大会”在京隆重召开。来自大数据行业主管部委、院士专家、地方主管部门、大数据领军企业，以及政务、通信、金融、零售、旅游、医疗等行业应用单位共1600多位代表齐聚一堂，一百多位演讲嘉宾带来大数据产业政策方向、市场趋势、技术方案和创新实践的精彩分享，共推大数据产业务实发展。

中国工程院李国杰院士在大会上作主旨报告，指出大数据与人工智能是信息时代的新阶段，未来10到15年对经济贡献最大的是信息技术融入各个产业的新产品、提供个性化产品和服务的新业态、产业链跨界融合的新模式。

以下内容来源于现场速记：

大家上午好，最近因为大数据人工智能很火，大数据的应用的很多，我讲两点：

第一点，现在到底是一个什么时代。因为现在社会上都说现在中国信息时代已经过去了，经过物联网的时代，现在已经进入大数据的时代，现在到底是一个什么时代。从人类社会发展的长周期来看，应该说人类有文明以来分为三个时代：农业时代、工业时代和信息时代，前面原始人类界的时期都没有算。信息实际是从二战以后开始，现在算起来也就半个多个世纪，与工业时代相比，信息时代可能正处在从蒸汽机时代阶段向电器时代阶段的转变期。

大数据与人工智能是信息时代的一个新阶段。我们过去讲信息化，网络化，现在是智能化，好像那个都不重要了，其实我觉得与其强调智能化和数字化、网络化的区隔，不如多强调智能化和信息化的密切联系，数字化和网络化如果没有做好的话，我觉得智能化不好做。

在中国科学院人工牵头咨询的时候，我自己参考了过去国外信息传播的概念，对经济长波的预测，一个长波大概是20年，并且有缩短的趋势。伴随着互联网、移动中心这些改变，到2008年金融危机了，应该是到了高峰点往下走，所以现在是什么时候呢？现在经济涨了3%到4%，是经济的衰退期，我们现在讲如火如荼，但是总体来讲是一个衰退期，是一个低潮。

历史上经济的衰退期正好是重大的发明期，再结合2012年的发展，西方已经加快下一波的发展，大概是这么一个总趋势，这是我个人的判断。但是不管怎么变，前面都是属于信息时代。

从这个时代我们得出一个结论应该是两点：

第一点，未来10到15年对经济贡献最大的可能不是大数据和人工智能的新技术，而是信息技术荣辱各个产业的新产品、提供个性换产品和服务的新业态、产业链跨界融合的新模式。这些创新主要是已知技术的新组合。这些创新大多数是已知技术新的融合。

第二点，在经济的衰退复苏期要特别重视基础性技术的发明，未来10到15年应力争在大数据和人工智能领域做出像电子计算机、集成电路、互联网一样的重大发明。现在各种各样的学习谈不上重大的发明，这些是小的发明，是它自己冒出来的，我们希望未来有重大发明出来。

历史上重大基础发明都经过较长时间的技术改进和扩散之后才能产生巨大经济效益，信息技术也不应例外。从2016年到2025年的10年内，汽车、消费品、电力、物流等行业的数字化转型有望带来100亿美元的社会与企业家职。大数据和人工智能提升传统产业的前景十分光明。

这里面有一张图，我经常讲技术的发展S线现在比较慢，但是S线前面有1960年到1980年经过一段时间，但是你会发现以后还有一个S线，这是是专利技术的增长量来反映技术法则，中国的法则可能还有几倍、十几倍的增长在后面，不是说走完了就完了，经过的可能是经济技术。

大家最近讲人工智能，讲大数据以后，我是做计算机出身，我一直觉得搞人工智能老实讲，人工智能是一个新的学科，涉及脑科学、计算机科学、统计学和社会科学等等。但是到目前为止脑科学对人工智能的贡献是很小，现在所谓的机器学习，谈不上神经科学有多大的影响。

统计学对人工智能有很大的影响，但是没有人说把人工智能当成统计学的一个分子。从目前来看，人工智能本质上是计算机的一个分支，从应用来看，人工智能是计算机技术的非平凡的一年。所谓的智能化前提就是计算器化，目前不存在脱离计算机的优势。所以我觉得我们应该强调学科的融合，从老的学科分离出新学科很常见，计算机应该积极支持新学科的成长。但是，大数据和人工智能要注重只是的融合，钱学森先生就说过“必集大车，才能得智慧”。人工智能的权威就说过，人工智能的任务是在研究还没有解决的计算机问题。从这个意义上来讲，所谓智能时代不是后信息时代，大数据更不是。将来我们要把钢铁变成碳纤维就是高谈，现在是一个硅基时代。

下面，我再讲另外一点关于重视大数据和人工智能基本理论和基础设施，一个看法人工智能等于A+B+C，A就是算法，B就是大数据，C就是算力。我的看法是把大数据AI结合在一起看，大数据肯定是A+B+C+D+E，A还是算法，B是基本理论或者基础设施，C是计算能力，D是领域知识，E是生态环境。由于时间有限，我今天没有时间展开讲，我就讲两点，今天主要是讲B基本理论。

大数据和人工智能要特别重视大众的刚性需求，我以前在2011年的时候写了一篇文章叫为“大众计算”，今后的几十年信息技术发展方向计算是为大众服务，为多数人服务。就我们关心的高端的消费人群，因为我们经常讲以前当年我们小时候是毛主席老说水深火热，现在人工智能和大数据需要关心大众刚性的需求，包括健康、出行、安全这些都是刚性需求。我们要多做一些真正的解决问题的探索，这样才有一定作用。

要满足大数据的刚性需求一定要有基础设施，工业时代就是铁路、公路、机场，智能化阶段的基础设施是：大数据中心、机器学习训练平台等。大数据的存储、管理和分析成为新的基础设施，所以大数据也催生了Scolable AI也成为基础设施。

我们中国人是很重视“名”的，信息领域是不断的造新名词，但是一般新的名词或者一个新的学科一旦上升为国家意志以后，原来的技术学科就被边缘化了，现以“系统结构”和“基础软件”申请国家项目，已经很难拿到经费。

在2016年国家自然科学基金计算机学科的4863项申请项目中，计算机科学的基础理论只有16项，计算机体系结构22项，程序设计语言及支撑环境13项，高速数据传输技术2项。但是，计算机图像与视频处理有439项，模式识别理论及应用357项，人工智能应用258项。所以构建大数据和AI基础设施离不开“系统结构”和“基础软件”，基础设施不能进入世界一流或者不能自主可控。

国务院已经公布了《新一代人工智能发展规划》，规划里面分析更多的是应用为主的开发，涉及到人工智能基本理论的比较少，在未来应该高度重视这些基础数据，数据和科学，其实在座的可能都是企业界的，除了应用之外还应该重视科学，什么叫数据科学？数据科学是用数据的办法来研究科学和用科学的办法来研究数据，这个叫做数据科学。前面像什么经济学、天文学那些，后面讲的就是统计学习。这种事情要搞起来一定要数学家、计算机科学家和各个领域的深度合作。

深度学习为什么这么有效？没有人解释为什么，最近以色列希伯来大学有一个学者Tishby提出一个理论叫“信息瓶颈”，他发现深度学习与“物理重整化是完全相同的过程，提出“学习最重要的部分是忘记”。我们应重视这一类的基础研究。

未来5年内，需要新增至少1000倍数量的AI研发工程师，现在需要硕士博士研发的AI技术及10年后将是高中生的课外作业。

很多人老拿人跟机器学习去比，其实这个是错的，人脑出生的大脑已经是经过大数据学习完的，他是几百万年进化过来的，几百万年数数代代经过非常多的大数据形成，所以体现在大脑的结构上面，出生以后人类个体的发育已经不是大数据了，他是形成一些小数据来修改大脑，所以出生的时候大脑连接非常多，以后不是增加连接，是越学越少慢慢做减法的过程。所以它不是讲现在人脑学习的过程。

人类大数据学习体现在基因“进化”上，当代人的学习过程对计算机的大数据学习并没有多大启发。要从动物和人类的进化中获取大数据学习的“经验”。人脑是进化出来的，不是科学出来的，要理解大脑必须理解进化。

学术界普遍将人工智能的研究途径归纳为三类：符号主义、连接主义和行为主义。虽然也有人将行为主义称为“进化主义”。但主要还是指以Brooks为代表感知—行动学派。

上世纪90年代初形状的“计算智能”，学派不仅研究人工神经网络，还研究遗传算法、进化程序、混沌计算等，进化计算的主要优点是简单、通用、鲁棒性强和适合运用于并行处理。

领域知识绝不可忽视，基于大数据的研究地四范式成为热门以后，“数据就是力量”，大有取代“知识就是力量”之势。但许多教训提醒我们：领域知识决不可忽视。

离散的数据背后可能是一个连续的模型，这个连续的模型需要深入掌握领域知识才能获得。进化计算实质上是自适应的机器学习方法，它的核心思想是利用进化历史中获得的信息和知识指导搜索或计算，这些知识需要从领域专家获得。

美国曼哈顿工程的负责人奥本海默在二战胜利以后说：“我们得到一棵硕果累累的大树，并拼命地摇晃，结果得到了雷达和原子弹……，其全部精神实质在于队已知的疯狂而粗暴地掠夺，而毫无对未知的认真而谦虚地探索。”

谢谢大家！

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现代人生活中越来越离不开大数据，进入大数据时代，信息和数据已成为人类社会最重要的资源之一。互联网信息和各种各样的软件信息影响着人们的生活。各行各业也争相建立大数据库，使用大数据实现白便捷与收益。大数据，是当今时代的发展趋势，是一个极大的机遇，同样也面临着巨大的挑战。

文件是数据处理和运行的核心，大多数用户的文件都在第三方运行平台中进行处理和存储，且大部分文件保护机制要依赖于操作系统本身的安全性。而过于庞大和复杂的系统难免出现安全漏洞，会让恶意代码有可乘之机，不及时发现并修复，数据很有可能会被损坏、丢失或者恶意篡改，造成极大的损失。

现在疯狂增长的数据量，里面有价值的信息是可观的，也是可以变现的。很多犯罪分子盯着这个机会，通过一些不法手段来获得一些数据库里面的数据，通过贩卖数据或者别的途径来获得利益。一些黑客也会因为种种原因而攻击数据库，只因取得数据的成本太低。

大数据时代来临，但是大部分人对于信息安全的意识不够，对相关数据的使用不当，造成敏感、隐私数据的泄露，尤其是具有一定关联性的多组数据同时泄漏，引发的连锁反应会让问题加重。

大数据时代时代下最大的考验是信息安全，信息安全技术也随之面临很大的考验，互联网信息安全的发展趋势非常可观，这将是大户居时代中最值得关注的问题，在未来的IT行业里，信息安全技术将会有着无可限量的发展前景。

闰业学院，专业从事IT管理咨询和IT运维、信息安全技术服务和人才培训等专项业务。为成为IT管理咨询及技术服务领域的专业品牌方向而努力。闰业学院设有信息安全保障认证等课程，助你成为出色的互联网信息安全人才，在IT行业一展抱负。

做网络营销

不论是个人还是公司都想要实现产品的渠道拓展和推广宣传

但绝大多数的企业都不能达成想要的效果

其实原因有很多

一、想要做好网络营销

客户是王道

没有强大的客户群做后盾

网络营销的销量不过是空想罢了

当下客户渠道大多以网络大数据信息采集的方式来获取

如云速数据挖掘

通过输入行业关键字

就能一键采集指定区域的客户信息和联系方式

省时高效

二、通过客户信息

从分考虑分析目标群体的生活轨迹和习惯

来预测客户下一步的消费行为

以正确的时间正确的方式传达产品信息

从而完成营销活动

三、产品文案的策划一定要以客户需求为重点

并且简单易懂、快速吸引客户眼球

才能使转化率达到最佳

信息技术是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。作为其伟大的产物“互联网”带给人们莫大的方便。其中一个典型的应用就是“大数据”。

作为信息技术的一个里程碑是不能不提互联网的。实际上Internet表示的意思是互联网，又称网际网路，根据音译也被叫做因特网、英特网，是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一且巨大的全球化网络，在这个网络中有交换机、路由器等网络设备、各种不同的连接链路、种类繁多的服务器和数不尽的计算机、终端。使用互联网可以将信息瞬间发送到千里之外的人手中，它是信息社会的基础。

互联网作为信息传递的枢纽，范围遍布全球。就像一张无比巨大的网，将全球各各地方的移动终端连接起来，使人们的信息可以及时快速的传给远隔他乡的人。

互联网之所以能成为信息社会的基础，不仅仅在于其高效的传播方式。其庞大的数据库才是现代信息技术发展的关键。就“百度”而言，其庞大的数据库大大提高了人类检索信息的效率。其影响不单单只局限于提供人们所需的知识。同样为现代社会的发展，奠定了必不可少的基础。

“大数据时代”作为而今信息技术日趋成熟的成果。其诞生和数据库是密不可分的。而从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。

物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来‘大数据’这场信息社会的变革。

而今的大数据，凭着其庞大的数据库，和卓越的分析能力，在社会各方面有着广泛的应用。在各个方面都看得到大数据的影子，如而今日渐精确的天气预报，到心理学，社会学的伦理研究，再到日后不流血的网络战争。对于人类生活方面，大数据等信息科技也给我们的生活带来了如下的的便利。

1、高速、大容量。速度越来越高、容量越来越大，无论是通信还是计算机发展都是如此。

2、综合化。包括业务综合以及网络综合。

3、数字化。

4、个人化。即可移动性和全球性。

一个人在世界任何一个地方都可以拥有同 样的通信手段，可以利用同样的信息资源和信息加工处理的手段