科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。究竟大数据技术的核心原理是哪几方面呢？

数据即价值是目前计算机领域极其推崇的观念。数据无论多少都被归结为大数据，数据分析越来越热门，资本也对贴有大数据标签的公司趋之若鹜。如同流动的数字货币一样被一再的评估、追崇。数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。

数据核心原理：从“流程”核心转变为“数据”核心

大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。

科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。

数据价值原理：有功能是价值转变为数据是价值

大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。

数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。

全样本原理：从抽样转变为需要全部数据样本

需要全部数据样本而不是抽样，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果现在数据足够多，它会让人能够看得见、摸得着规律。

数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。

关注效率原理：由关注精确度转变为关注效率

关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门。大数据能提高生产效率和销售效率，原因是大数据能够让我们知道市场的需要，人的消费需要。大数据让企业的决策更科学，由关注精确度转变为关注效率的提高，大数据分析能提高企业的效率。

竞争是企业的动力，而效率是企业的生命，效率低与效率高是衡量企来成败的关键。一般来讲，投入与产出比是效率，追求高效率也就是追求高价值。手工、机器、自动机器、智能机器之间效率是不同的，智能机器效率更高，已能代替人的思维劳动。智能机器核心是大数据制动，而大数据制动的速度更快。在快速变化的市场，快速预测、快速决策、快速创新、快速定制、快速生产、快速上市成为企业行动的准则，也就是说，速度就是价值，效率就是价值，而这一切离不开大数据思维。

关注相关性原理：由因果关系转变为关注相关性

关注相关性而不是因果关系，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系，也就是说只需要知道是什么，而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。

在这个不确定的时代里面，等我们去找到准确的因果关系，再去办事的时候，这个事情早已经不值得办了。所以“大数据”时代的思维有点像回归了工业社会的这种机械思维——机械思维就是说按那个按钮，一定会出现相应的结果，是这样状态。而农业社会往前推，不需要找到中间非常紧密的、明确的因果关系，而只需要找到相关关系，只需要找到迹象就可以了。社会因此放弃了寻找因果关系的传统偏好，开始挖掘相关关系的好处。

非法在屋内打隔断的建筑物着火的可能性比其他建筑物高很多。纽约市每年接到2.5万宗有关房屋住得过于拥挤的投诉，但市里只有200名处理投诉的巡视员，市长办公室一个分析专家小组觉得大数据可以帮助解决这一需求与资源的落差。该小组建立了一个市内全部90万座建筑物的数据库，并在其中加入市里19个部门所收集到的数据：欠税扣押记录、水电使用异常、缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉，诸如此类。

接下来，他们将这一数据库与过去5年中按严重程度排列的建筑物着火记录进行比较，希望找出相关性。果然，建筑物类型和建造年份是与火灾相关的因素。不过，一个没怎么预料到的结果是，获得外砖墙施工许可的建筑物与较低的严重火灾发生率之间存在相关性。利用所有这些数据，该小组建立了一个可以帮助他们确定哪些住房拥挤投诉需要紧急处理的系统。他们所记录的建筑物的各种特征数据都不是导致火灾的原因，但这些数据与火灾隐患的增加或降低存在相关性。这种知识被证明是极具价值的：过去房屋巡视员出现场时签发房屋腾空令的比例只有13%，在采用新办法之后，这个比例上升到了70%——效率大大提高了。

全世界的商界人士都在高呼大数据时代来临的优势：一家超市如何从一个17岁女孩的购物清单中，发现了她已怀孕的事实；或者将啤酒与尿不湿放在一起销售，神奇地提高了双方的销售额。大数据透露出来的信息有时确实会起颠覆。比如，腾讯一项针对社交网络的统计显示，爱看家庭剧的男人是女性的两倍还多；最关心金价的是中国大妈，但紧随其后的却是90后。而在过去一年，支付宝中无线支付比例排名前十的竟然全部在青海、西藏和内蒙古地区。

预测原理：从不能预测转变为可以预测

大数据的核心就是预测，大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。

此外，随着系统接收到的数据越来越多，通过记录找到的最好的预测与模式，可以对系统进行改进。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。真正的革命并不在于分析数据的机器，而在于数据本身和我们如何运用数据。一旦把统计学和现在大规模的数据融合在一起，将会颠覆很多我们原来的思维。所以现在能够变成数据的东西越来越多，计算和处理数据的能力越来越强，所以大家突然发现这个东西很有意思。所以，大数据能干啥？能干很多很有意思的事情。

互联网、移动互联网和云计算机保证了大数据实时预测的可能性，也为企业和用户提供了实时预测的信息，相关性预测的信息，让企业和用户抢占先机。由于大数据的全样本性，人和人都是一样的，所以云计算机软件预测的效率和准确性大大提高，有这种迹象，就有这种结果。

信息找人原理：从人找信息，转变为信息找人

互联网和大数据的发展，是一个从人找信息，到信息找人的过程。先是人找信息，人找人，信息找信息，现在是信息找人的这样一个时代。信息找人的时代，就是说一方面我们回到了一种最初的，广播模式是信息找人，我们听收音机，我们看电视，它是信息推给我们的，但是有一个缺陷，不知道我们是谁，后来互联网反其道而行，提供搜索引擎技术,让我知道如何找到我所需要的信息，所以搜索引擎是一个很关键的技术。

大数据还改变了信息优势。按照循证医学，现在治病的第一件事情不是去研究病理学，而是拿过去的数据去研究，相同情况下是如何治疗的。这导致专家和普通人之间的信息优势没有了。原来我相信医生，因为医生知道的多，但现在我可以到谷歌上查一下，知道自己得了什么病。

谷歌有一个机器翻译的团队，最开始的时候翻译之后的文字根本看不懂，但是现在60%的内容都能读得懂。谷歌机器翻译团队里头有一个笑话，说从团队每离开一个语言学家，翻译质量就会提高。越是专家越搞不明白，但打破常规让数据说话，得到真理的速度反而更快。

机器懂人原理：由人懂机器转变为机器更懂人

不是让人更懂机器，而是让机器更懂人，或者说是能够在使用者很笨的情况下，仍然可以使用机器。甚至不是让人懂环境，而是让我们的环境来懂我们，环境来适应人，某种程度上自然环境不能这样讲，但是在数字化环境中已经是这样的一个趋势，就是我们所在的生活世界，越来越趋向于它更适应于我们，更懂我们。哪个企业能够真正做到让机器更懂人，让环境更懂人，让我们随身携带的整个的生活世界更懂得我们的话，那他一定是具有竞争力的了，而“大数据”技术能够助我们一臂之力。

大数据技术的其中一个核心目标是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐蔽在背后的规律，从而使数据发挥最大化的价值。由计算机代替人去挖掘信息，获取知识。从各种各样的数据（包括结构化、半结构化和非结构化数据）中快速获取有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据机器分析中，半监督学习、集成学习、概率模型等技术尤为重要。

电子商务智能原理：大数据改变了电子商务模式，让电子商务更智能

商务智能，在今天大数据时代它获得的重新的定义。例如：传统企业进入互联网，在掌握了“大数据”技术应用途径之后，会发现有一种豁然开朗的感觉，就像在黑屋子里面找东西，找不着，突然碰到了一个开关，发现那么费力的找东西，原来很容易找得到。大数据思维，事实上它不是一个全称的判断，只是对我们所处的时代某一个纬度的描述。

大数据时代不是说我们这个时代除了大数据什么都没有，哪怕是在互联网和IT领域，它也不是一切，只是说在我们的时代特征里面加上这么一道很明显的光，从而导致我们对以前的生存状态，以及我们个人的生活状态的一个差异化的一种表达。

当然，同样的技术也可以运用到疾病诊断、推荐治疗措施，甚至是识别潜在犯罪分子上。或者说，在你还不知道的情况下，体检公司、医院提醒你赶紧去做检查，可能会得某些病，商家比你更了解你自己，以及你这样的人在某种情况下会出现的可能变化。就像互联网通过给计算机添加通信功能而改变了世界，大数据也将改变我们生活中最重要的方面，因为它为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。

定制产品原理：由企业生产产品转变为由客户定制产品

下一波的改革是大规模定制，为大量客户定制产品和服务，成本低、又兼具个性化。比如消费者希望他买的车有红色、绿色，厂商有能力满足要求，但价格又不至于像手工制作那般让人无法承担。因此，在厂家可以负担得起大规模定制带去的高成本的前提下，要真正做到个性化产品和服务，就必须对客户需求有很好的了解，这背后就需要依靠大数据技术。

在互联网大数据的时代，商家最后很可能可以针对每一个顾客进行精准的价格歧视。我们现在很多的行为都是比较粗放的，航空公司会给我们里程卡，根据飞行公里数来累计里程，但其实不同顾客所飞行的不同里程对航空公司的利润贡献是不一样的。所以有一天某位顾客可能会收到一封信，“恭喜先生，您已经被我们选为幸运顾客，我们提前把您升级到白金卡。”这说明这个顾客对航空公司的贡献已经够多了。有一天银行说“恭喜您，您的额度又被提高了，”就说明钱花得已经太多了。

正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化。所以商家会比消费者更了消费者的行为。也许你正在想，工作了一年很辛苦，要不要去哪里度假？打开e-Mail，就有航空公司、旅行社的邮件。

企业产品直接销售给用户，省去了中间商流通环节，使产品的价格可以以出厂价销售，让销费者获得了好处，网上产品便宜成为用户的信念，网购市场形成了。要让用户成为你的产品粉丝，就必须了解用户需要，定制产品成为用户的心愿，也就成为企业发展的新方向。

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IOTCOFFEE

6月29日上午，天津“世界智能大会”现场，马云作了万字演讲，36氪做了一定精简，以下是马云演讲整理：

我今天不是为不同而不同，我自己觉得我们在进入数据时代，一个很重要的事，每个人对每个问题的看法、角度、深度和广度必须是不一样的，只有不一样，你才是你。

其实大数据时代，最重要的是让每个人做最好的自己。

我最近一直在讲，我说我念高中，从小到达，没有考试当过第一名，一个很重要的原因，我知道我当不了第一名。第二，当第一名太累。第三，第一名只有一个，一个班五十个人，做个二十名的人其实蛮好的。做最好的自己，做最有特色的自己。所以我们对任何问题的看法都必须要有不同的角度、不同的深度和不同的广度去看这个问题，我一直坚持自己这么想。

所以我想今天来探讨一下，我挺喜欢“世界智能大会”这个词或者说叫做“智能”，我们很快进入智能世界。但我对于中国有些词的翻译，不对。人工智能这几个字听起来，是不对的，人把自己看得太高大。大数据这两个字也有问题，很多人讲这个“大”，误解很大，人家以为大数据就是数据量很大，其实大数据的大是大计算的大，大计算加数据，称之为大数据。

机器不应该像人一样，应该做人做不了的事

人工智能，我是这么看的：人是有智慧的，机器是讲究智能的，动物是有本能的。

这三个东西是不一样的，蒸汽机释放了人的体力，但并没有要求蒸汽机去模仿人的臂力。计算机释放了人的脑力，但并没有让计算机去按照大脑、人脑一样去思考，机器必须要有自己的方式，人类必须要尊重、敬畏机器的智能。机器必须要有自己独特的思考。

如果我们把汽车去模仿人类的话，汽车应该是两条腿走路，两条腿走路的汽车永远跑不快，人类在两千年以前，人类就在思考，要是能飞就好，总是希望自己能够长出翅膀来，但是没有想过飞机取代了人的飞行。很多的问题，我们都要有不同的思考去看问题。

我觉得所谓的智能世界，我们不应该让万物像人一样，机器应该具备自己的智能、具备自己的学习方式。所以我自己觉得，人工智能这几个词，Artificial Intelligence翻译过来总有一点误解，使得所有人希望机器怎么样像人一样去干。

1、智能世界三要素：互联网、大数据、云计算

智能世界有三个最主要的要素：第一、互联网；第二、大数据；第三、云计算；

互联网，是一个生产关系；云计算是一个生产力；而大数据是生产资料。有了生产资料，生产力和生产关系，这三个合在一起，天下没有一台机器，单独的一台机器是可能智能的，所有数据，基于互联网为基础设施、基于所有数据联通、基于强大的计算能力，才能进入到所谓的一个大的智能世界。智能世界是一个系统性思考，而不是单一的东西。

今天我们对于人工智能的理解还是非常之幼稚，就像一百年以前，人类对电的理解非常幼稚，认为电那就是一个电灯泡，没有想到今天会有电饭煲、洗衣机，有各种各样，人类会离不开电。

今天我们对AI没有清楚的定义。没有清楚的定义很正常，有清楚的定义就很不正常了，我们对于未来来讲，我们都是婴幼儿。人类往往会高估自己，做事情成功的人，所谓有一点成就的人，特别容易高估自己，像我这样的人往往以为我看清楚了，其实你根本没有看清楚。

人工智能有很多概念和观点，每个人都可以有不同的观点，然后你要相信你自己的观点，并且以此去坚持。就像我们做电子商务一样，我们不是今天相信，我们十八年以前相信，坚持了十八年，才会走到今天，每个人的做法都可以不一样。

2、智能时代为了解决人解决不了的问题

第二个，智能时代到底为了什么？为了解决人解决不了的问题，以及了解人不能了解的东西。

机器做人能做的事情，我觉得没有什么了不起，机器要做人做不到的事情才了不起。刚才那个机器人，在我看来是很愚蠢的，把一个东西推推倒，把自己爬爬起来，我们两岁的孩子都能做的，搞了半天，命也搞出，还是不如人的灵活。

甚至我最近前两天发现很多美国学者，特别是脑外科专家进入到了人工智能的研究，并且讲出人脑怎么样，机器要像人脑一样学习，我觉得这是一个悲哀，我们人类对大脑的了解不到5%，我们希望机器去学5%，那不是愚蠢吗。

所以我个人觉得，不要让机器去模仿人类，而让机器去做人做不到的事情。我们应该让机器做人类做不到的东西，让机器去发展自己智能的力量、尊重机器、敬畏机器，一个巨大的系统的诞生，它会与众不同的走出不一样的东西。

其实数据最可怕的是我了解你，比你了解自己一样，其实人类最不了解的还是自己。而大数据有可能解决一个了解自己的东西，人了解自己，我们中国的佛家讲究悟，而真正的大数据把人所有的Behavior，行为数据集聚起来以后，我们才开始对自己有一点点了解。

有一点是肯定的，未来的机器一定比你更了解自己，人类最后了解自己，是有可能通过机器来了解的，因为我们的眼睛是往外看的，IT往外看的，但是DT是往内看的，往内走才是有很大的一个差异。至于前段时间比较热门的AIphaGo，人跟围棋下，我在深圳互联网大会上讲了一下，我认为这是一个悲剧，围棋是人类自己研究出来，自己玩的东西，人要跟机器去比围棋谁下得好，我第一天就不会比，就跟人要跟汽车比谁跑步跑得快，那不是自己找没趣吗，它一定比你算得快。

围棋是为人类的乐趣去学的，等对方下两步臭棋，对方的电脑根据不会下臭棋，它的脑子算得比你快，记忆力比你好，而且不会有情绪，你怎么搞得过它呢，道理是一样，Alpha Go1.0跟G2.0比比才有意思，两辆汽车比比谁快才更好，人跟机器比谁厉害，没有意义。

3、你没有办法停止，只能拥抱它

第三，智能社会会给我们带来什么？喜欢的人看起来都好，不喜欢的人看起来都是问题。

这是我们人类的本性，我要喜欢他，我看他什么都能接受，我要讨厌他，他哪怕笑一笑，我都很讨厌。人类进入智能社会也是一样，有很多人特喜欢，也有很多人反对，反对的人总能提出很多的威胁的理论，支持的人也能找出各种还是理由，这是未来，这是趋势。

我认为这种东西你没有办法停止它，你只能拥抱它，改变自己适应它。我们不能改变未来，那就学会改变自己。人工智能你是改变不了的，你只能改变自己。

未来三十年也好、五十年也好，人类的冲击一定会非常之大，而且一定会非常疼痛的，任何高科技带来的问题，带来好处也会带来坏处。

互联网带来好处，也一定带来社会治理的问题，我们天天想人活得长一点，以后，由于大数据和计算能力的提升，人将活得越来越长，这是好事还是坏事？不知道。

人均年龄20岁的时候，我们只有七八亿人口；年均年龄到30岁的时候，我们已经到了20亿人口；现在我们人均年龄到了六七十岁，人类人口已经到了76亿人口——我们该怎么解决人口膨胀的问题。

现在70亿人我们已经觉得地球的资源不够，那么如果到了人均年龄100岁，出现两百多亿人口的时候，我们这个世界会往哪儿去？

当然有一点是肯定的，这个世界有一个程序设计，我们人类还不够智慧，摸出这个程序设计，就是人活得长的时候，生育能力一定差，会打仗的民族人口一定少，它是有一个程序在里边的。

很多人说人工智能让很多人失业。我小时候，我爸说马云你必须要有一技之长，我刚好相反，我要啥都懂一点，啥不深，可能更好，我把边上的东西都串起来。

事实上，一技之长二十年以后，可能无计可施，你不改变自己，你今天认为的专业技能，三十年以后都没有了。今天数据技术的分析师很重要，这个行业以后就没有了，一定是计算机进行分析。

刚开始出来铁路的时候，挑担子的人就业没有了，但至少增加了两百多万的铁路工人，这些东西都是产业之间的变革。无人机、无人汽车、无人驾驶出来以后，大批的司机可能就没有了，不是说就业没有了，但是每次技术革命都会诞生很多新的就业，只是人类要去做更多有价值的东西，做人类应该做的事情，而不是去做机器要做的事情。

对于就业要有新的价值的发现，对就业，对新的价值的判断。

有一点是肯定的，三十年以后的就业，五十年以后的就业，一定比今天多，工资一定比今天好，但是未必是你，如果你不改变，你就没机会。所以我们这一代人还算比较运气，但是我们的孩子如果不改变，麻烦就大，而改变孩子，在中国这样的社会，我们的父母还是有很大的决定权。

我经常讲，过去的工业化，我们把人变成了机器，未来的数据化，我们会把机器变成人，机器会越来越聪明，未来所谓的程序化的工作，技术化的工作，都会变得越来越麻烦。所以，未来的社会应该想办法让人活得更像个人，机器更像机器，这样才是我们应该要有的社会。

企业如何应对？多思考客户跟未来

我自己觉得，数据的时代还刚刚开始，零头都没有到，中国是有机会走出一条独特之路，我特别不喜欢很多今天的科技人员，特别是写论文为主的科技人员讲美国做了这个事情，所以我们必须做这个事情。我们应该填补未来的空白，我们中美之间的比较没有多大意义，美国有了，我们必须有一个？是未来有，我们必须要有，我们要为未来定标准。

所以其实多花一点时间在客户上、在未来上，比多花点时间在竞争对手上要来得重要。刚才李彦宏讲贵州的事情，说他担心我们两个人吵架观点不一样，马化腾出来打了个圆场，我根本就不知道李彦宏在那儿，我也不知道马化腾（打圆场）。

今天大家都刚开始起跑，未来的竞技，如果是一万米跑步的话，大家都跑了十米左右，别看边上的人是你的竞争对手，跑三千米以后，才知道谁是竞争对手。

你看前面更高的高手，我不是看百度，也不是看腾讯，我们应该看看Google走到哪里，IBM走到哪里，看看世界，甚至最应该看的是未来、客户，我们的孩子们会碰上什么问题，我们去解决它。

我认为中国有这个能力，也有这个担当，中美之间对抗没有意义，中美之间联合起来解决问题才是有意义的，你如果说牛，跟Facebook，跟Google联合起来解决一个联合的问题，这才是我们这个世界应该去倡导的东西，而不是说他有，我必须有，我要把他干倒，我觉得这个时代已经过去了。

社会如何应对？要重新定义“聪明”、改变教育

下一个问题，我们探讨一下如何做好准备，我们做好准备数据时代的到来？

我们这帮人今天在座三十岁以上的人，你要改也有一点难度了，你的地位未来二三十年只会摇晃、疼痛，但是我们不能让我们的孩子失去一代，最重要的是我们必须进行教育的改革。坏事是这个冲击一定会来，好事是孩子给我们留下了一点时间。

我们要重新认定、重新思考我们的教育方式。

刚才牛津大学的维克托讲的，我非常同意，我们对教育得重新re-define一下。科学不是真理，科学是用来证明真理的。对未来和对宇宙来讲，今天的科学还是一个婴幼儿，我们应该去思考未来，教育来讲，过去两三百年知识积累的教育，让人类取得了巨大的红利，但是未来知识会让机器越来越聪明。

什么是聪明，聪明就是记性比你好，算的比你快，它还体力比你强，这三样东西，人类跟机器都没法比，电脑一定比你算得快，记忆，它从来不会忘掉，它插上电，永远不停止，而且它的知识越来越结构化的情况下，我们的孩子今天的教育如果依然围绕数学算得快，背书背得好，可能麻烦就来了。但是不等于放弃，我没有说放弃这个教学。

教和育是两回事，教让人具备知识，育让人成为真正的人，育让以机器为主的知识和科技为主的力量有与众不同，可以活得更好。所以未来的一百年是智慧的时代，而智慧的时代，我认为是体验的时代，是服务的时代，机器将会取代我们过去两百多年依赖的技术和科技为积累的一切的东西。

经常有孩子几年前，孩子的父母来问我，马云啊，你看我们学这个科好不好，我孩子考大学了，学了这个以后，能找到工作吗，以前能够判断四年以后这个行业行不行，现在根本很难判断。

我们原来的教育体制永远希望你成为最好的学生，我认为我们要让这些孩子做最好的人，人与机器之间，未来的竞争就是人是有智慧的，机器只能是智能。

我希望我们专注的是教知识、教文化，还有多花点在价值观上面，因为像创意、创新、创造，机器还是有很大的难度。我坚定希望未来的孩子，多花在琴棋书画上面，音乐让孩子能够产生智慧源泉、下棋让孩子懂得格局、布局、舍和得，书诗歌懂得执着坚持，画培养想象力。培养想象力、好奇心是我们这些孩子们未来生存的必须的条件，如果我们孩子们丧失了创新力、创造力、好奇心，那我们一定人类会输给机器，我们最怕的不是机器学人，我们怕的是我们的教育让我们人都开始学机器的时候，这个时代、这个世界才是真正的威胁。

另外一个问题，我想...

俺黑君够黑，慎关注！

究竟什么是大数据？如何对大数据进行定义？大数据有哪些特征？了解了这些才能更好的知道自己学习是怎样的一门技术，以及它的前景如何。本文达妹就带大家一起了解大数据。

DT时代，人人言必称大数据，所有的新系统几乎都是基于大数据，有人认为用了MongoDB就是大数据，也有人用了Hadoop就是大数据，或者认为数据量大就是大数据。

更有甚者，笔者看到一篇新闻报道，说某企业成功实施大数据项目，结果只是SQL-Server集群……天呐，这可是上世纪的技术了！

说了这么多到底什么是大数据呢，其实大数据并没有教科书式的明确定义，但是却有比较公认的特性描述，符合这些特性的就可以称作大数据，即大数据的4个V。

第一个V——高容量

这个最好理解，数据量一定要大，才好意思称自己为大数据嘛。大到什么程度呢？依目前行情来看，至少也要到TB级，很多案例都是PB甚至更高。但如果是GB级，非说自己是大数据也不是不可以，就是有点无颜见江东父老啊……

第二个V——多样化

这个很关键了！是区别于以往海量数据挖掘的最主要特征。它有两层含义，一是数据来源多样化，系统数据、设备日志、传感器、文件系统等等来源。二是数据结构多样化，这是核心特征！要包含结构化数据、非结构数据（包括所谓半结构化数据）。

总结起来就是，多源异构。这就是为什么有人认为使用NoSQL数据库（如MongoDB）就是大数据了，因为满足了多样化的特征，但其实还不够。

第三个V——高速

即时效性，基本上至少也要达到亿级数据一秒查询，做的比较好的可以达到千亿级数据一秒查询。这个特征几乎决定了传统技术架构无法满足要求，因此Hadoop架构的出现催化了大数据的发展，也是有人认为Hadoop就是大数据的原因。

第四个V——价值

这个很好理解，数据一定要有价值、而后才能产生价值。就好比存商品的叫才能仓库，存垃圾的叫垃圾填满坑一样。没价值的数据就像一个垃圾填满坑，这也是为什么数据治理在大数据实施中非常重要的原因之一。

最后，也是最重要的，以上4个V是逻辑与的关系，即需同时、注意是同时满足上述四个特征，就可以放心的说自己是大数据了！

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大数据的核心价值的体现

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。

当今时代已经进入了移动互联网时代，也就是我们通常所说的大数据。那么大数据时代有什么特点，下面济南优就业IT培训的小编来为大家介绍一下大数据崛起的特征。欢迎大家阅读，供您参考。

1.移动互联时代，数以百亿计的机器、企业、个人随时随地都会获取和产生新的数据

即便是在“摩尔定律”——每18个月芯片性能将提高1倍——的支撑下，硬件性能进化的速度也早已赶不上数据增长的速度，并且差距越来越巨大。

1分钟之内，新浪微博发送数万条微博，苹果应用商店下载次数以万计，淘宝卖出了几万件商品，百度产生了百万次搜索查询……所有这些行为都由海量的数据来呈现。

在去年12月12日电商的促销期，淘宝网推出“时光机”——一个根据淘宝买家几年来的购买商品记录、浏览点击次数、收货地址等数据编辑制作的“个人网购志”，从而记录和勾勒出让人感怀的生活记忆。背后，是基于对4.7亿淘宝注册用户网购数据的分析处理，这正是大数据的典型应用。

随着传统互联网向移动互联发展，全球范围内，除了个人电脑、平板电脑、智能手机、游戏主机等常见的计算终端之外，更广阔的、泛在互连的智能设备，比如智能汽车、智能电视、工业设备和手持设备等都连接到网络之中。基于社会化网络的平台和应用，让数以百亿计的机器、企业、个人随时随地都会获取和产生新的数据。

互联网搜索引擎是大数据最为典型的应用之一。百度日处理数据量达到数十PB，并呈现高速增长的态势。如果一张光盘容量为1GB，这相当于垒在一起的几千万张光盘。微软Bing(在中国为必应)搜索引擎，一周需要响应100亿次量级的搜索请求。通过和Facebook的合作，每天有超过10亿次的社交网络搜索请求通过Bing来处理。

短短的18个月，中国移动互联网流量增加了10倍。中国工程院院士邬贺铨说，随着社交网络的逐渐成熟、移动带宽迅速提升，更多的传感设备、移动终端接入网络，产生的数据及其增长速度比历史上任何时期都要多，互联网上的数据流量正在迅猛增长。邬贺铨认为，在云计算、物联网等技术的带动下，中国的移动互联网已经步入“大数据”时代。

而根据市场调研公司IDC的报告，全球信息总量每过两年就会增长一倍，2011年全球产生的数据总量为1.8ZB(1ZB约为百万PB)，相比2010年增长了1ZB，相当于全球历史数据总和。

继云计算后，大数据(big data)成为信息技术领域最为热门的概念之一。

2.大数据有四个特征，最重要的是获得洞察力和价值

在IT业界，有人把大数据产业定义为：“建立在对互联网、物联网等渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业”，或者如IT巨头概括大数据战略为：“致力于让所有用户能够从几乎任何数据中获得可转换为业务执行的洞察力，包括之前隐藏在非结构化数据中的洞察力”。

“总之是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。”微软公司全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席张亚勤博士接受记者采访时说。

虽然有多种解读，但业界一般认为，大数据有四个“V”字开头的特征：Volume(容量), Variety(种类), Velocity(速度)和最重要的Value(价值)。Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性。张亚勤说，IT业界所指的数据，诞生不过60多年。而一直到个人电脑普及前，由于存储、计算和分析工具的技术和成本限制，许多自然界和人类社会值得记录的信号，并未形成数据。几十年前，气象、地质、石油物探、出版业、媒体业和影视业是大量、持续产出信号的行业，但那时90%以上采用的是存储模拟信号，难以通过计算设备和软件进行直接分析。拥有大量资金和人才的政府和企业，也只能把少量最关键的信号，进行抽取、转换、装载到数据库中。

张亚勤认为，尽管业界对达到怎样的数量级才算是大数据并无定论，但在很多行业的应用场景里，数据集本身的大小并不是最重要的，是否完整才最重要。

Variety则意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。互联网时代，各种设备通过网络连成了一个整体。进入以互动为特征的Web2.0时代，个人计算机用户不仅可以通过网络获取信息，还成为了信息的制造者和传播者。这个阶段，不仅是数据量开始了爆炸式增长，数据种类也开始变得繁多。

“这必然促使我们对海量数据进行分析、处理和集成，找出原本看来毫无关系的那些数据的‘关联性’，把似乎没有用的数据变成有用的信息，以支持我们做出的判断。”张亚勤说。

Velocity可以理解为更快地满足实时性需求。数据的实时化需求正越来越清晰。对普通人而言，开车去吃饭，会先用移动终端中的地图查询餐厅的位置，预计行车路线的拥堵情况，了解停车场信息甚至是其他用户对餐厅的评论。吃饭时，会用手机拍摄食物的照片，编辑简短评论发布到微博或者微信上，还可以用LBS(基于位置的服务)应用查找在同一间餐厅吃饭的人，看有没有好友在附近……

张亚勤说，如今，通过各种有线和无线网络，人和人、人和各种机器、机器和机器之间产生无处不在的连接，这些连接不可避免地带来数据交换。而数据交换的关键是降低延迟，以近乎实时——这意味着小于250毫秒——的方式呈献给用户。

“但比前面3个‘V’更重要的，就是Value，它是大数据的最终意义——获得洞察力和价值。”张亚勤说，大数据的崛起，正是在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术的迅速发展驱动下，呈现这么一个过程：将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。

百度相关专家认为，就大数据的价值而言，就像沙子淘金，大数据规模越大，真正有价值的数据相对越少。

“所以真正好的大数据系统，重要的不是越多越好，其实越少越好。”张亚勤说，开始数据要多，最好还是要少，把ZB、PB最终变成一个比特，也就是最后的决策。这才是最关键的。

3.云计算和大数据是一个硬币的两面,大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革

如同云计算的出现，大数据也不是一个突然而至的新概念。

“云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。”张亚勤说。云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。

30年前，存储1TB也就是约1000GB数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元;但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。

目前，云计算已经普及并成为IT行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的IT资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。

大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。“在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技术领域在大数据时代取得新的进展。”张亚勤说。

在搜索引擎和在线广告中发挥重要作用的机器学习，被认为是大数据发挥真正价值的领域。在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，计算机可以更好地学习模拟人类智能。随着包括语音、视觉、手势和多点触控等在内的自然用户界面越来越普及，计算系统正在具备与人类相仿的感知能力，其看见、听懂和理解人类用户的能力不断提高。这种计算系统不断增强的感知能力，与大数据以及机器学习领域的进展相结合，已使得目前的计算系统开始能够理解人类用户的意图和语境。“这使得计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们去工作”。

在商业模式上，张亚勤认为，对商业竞争的参与者来说，大数据意味着激动人心的业务与服务创新机会。零售连锁企业、电商业巨头都已在大数据挖掘与营销创新方面有着很多的成功案例，它们都是商业嗅觉极其敏锐、敢于投资未来的公司，也因此获得了丰厚的回报。

IT产业链分工、主导权也因为大数据产生了巨大影响。以往，移动运营商和互联网服务运营商等拥有着大量的用户行为习惯的各种数据，在IT产业链中具有举足轻重的地位。而在大数据时代，移动运营商如果不能挖掘出数据的价值，可能彻彻底底被管道化。运营商和更懂用户需求的第三方开发者互利共赢的模式，已取得一定共识。

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？

一：大数据的定义。

1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

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。

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。

二：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：包括消费者数据，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：包括呼叫记，智能仪表，设备日志，交易数据等。3)社交数据：包括用户行为记录，反馈数据等。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。

三：大数据的特点

具体来说，大数据具有4个基本特征：

1、是数据体量巨大

2、是数据类别大和类型多样3、是处理速度快4、是价值真实性高和密度低

四：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。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;4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变，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。

五：大数据的商业价值

1、对顾客群体细分

2、模拟实境3、提高投入回报率4、数据存储空间出租5、管理客户关系6、个性化精准推荐7、数据搜索

六：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2、能够推动增强社会管理水平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

大数据定义

一般而言，大数据是指数量庞大且复杂的数据集，以至于传统的数据处理软件无法在合理的时间内捕获，管理和处理数据。

这些大数据集可以包括结构化，非结构化和半结构化数据，每个数据都可以挖掘出价值潜力。

究竟有多少数据实际上构成“大”呢是有争议的，但它通常可能是PB级的倍数，可能对应于EB级的数据。（1EB=1024PB 1PB=1024TB 1TB=1024GB）

大数据通常以三个特征：

极端的数据量广泛的多种类型的数据能够加工处理的数据

构成大数据存储的数据可以来自网站，社交媒体，桌面和移动应用，科学实验以及物联网中越来越多的传感器和其他设备。

大数据和分析

真正能够从所有大数据中获得价值的是应用于数据的分析。没有分析，这仅仅只是一堆数据。

数据分析包括检查数据集以获得见解或得出数据中的有价值内容。

通过分析数据可以做出更明智的业务决策，例如何时何地进行营销活动或引入新产品或服务。

分析可以指基本的商业分析或更高级的预测性分析，例如科学机构使用的分析。在最先进的数据分析类型中，数据挖掘是分析师评估大型数据集来发现看似无关事务之间关系的一种方式。

IT中的架构来支持大数据

对于大数据工作，团队需要有适当的设备来收集和存储数据，提供对数据的访问，并在存储和传输过程中保护信息。

由于公司希望继续利以数据为中心的投资，因此大部分基于大数据的架构可能都是公司内部自己部署的。但越来越多的机构依靠云计算服务来处理大部分大数据需求。

数据收集需要有数据源。其中很多，如网络应用程序，社交媒体渠道，移动应用程序和电子邮件已经成为了重要的几个数据源。但随着物联网逐渐成熟，企业可能需要在各种设备和产品上部署传感器来收集数据，并生成用户对应的数据。

为了存储所有传入的数据，大数据需要有适当的数据存储方式。存储方式包括传统的数据仓库，数据池和基于云的存储。

以上这些关于大数据的基本知识你get到了吗。

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。

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。

需要提出的是大数据本身并不产生价值，如何分析和利用大数据对业务、对人们、对社会产生帮助才是它的价值所在。

大数据的多种定义

对于大数据的具体定义和价值，大多数人都停留在知其然而不知其所以然的阶段。

但这也并不妨碍大数据这一词汇在大众心中的高度，它代表着先进，代表着高科技，代表着不可预知但可以预见的未来世界。

麦肯锡最早提出了大数据时代的到来：“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。”

对于大数据的定义，权威机构们给出了不同的表述：

世界知名咨询企业Gartner给出的定义是：“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

还有一些是这样表述的，大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”

不管是信息资产还是数据集合，这些定义无不在昭示着大数据对于人们未来社会的价值。

纷繁复杂的大数据体系

据资料显示，业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

Volume，数据体量巨大。如果单单从存储量方面来考量的话，从最小的数据存储单位bit开始，按顺序往上Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB……那么截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量可达数百PB，而历史上有记载开始人类说过的所有的话的数据量大约要以EB来衡量。

Variety，数据类型繁多。类型的多样性让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

Value，价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。数据总量越大，无效冗余的数据则越多，如何通过强大的机器算法迅速地完成数据的价值“提纯”是目前大数据背景下亟待解决的难题。

Velocity，处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征，根据IDC“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

百年企业IBM也曾提到大数据的特点，除了以上具有普遍性质的四个Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）外，还包括Veracity（真实性）。

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。

而正是因为大数据的以上特性，也导致对数据的挖掘和分析的难度大大增加，想要通过算法从大量的包括有用的无用的数据中找出隐藏在其中的信息，这将是一个无法想象的繁复的过程。大数据并不意味着无数数据的任意堆叠，而是代表着数据计算和一系列挖掘，分析的连带反应。

而数据挖掘、分析这一系列的行为包含了非常多包括统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统、模式识别等学科知识，也利用了来自统计学的抽样、估计和假设检验，人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术等领域的思想。同时，数据挖掘也接纳了来自包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索等其他领域的思想。

而大数据的繁杂和所涉及的学科范围之广度和深度让所有对于数据的挖掘和分析成为了亟待解决的难题。

大数据的价值远不止你所想

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。

例如，大数据曾被洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作用于预测犯罪的发生；google流感趋势利用搜索关键词预测禽流感的散布；麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划；气象局通过整理近期的气象情况和卫星云图，更加精确的判断未来的天气状况。

在数据样本足够多的情况下，我们会发现，随机事件慢慢会带有必然趋势朝着他自身的概率发展。就像一枚硬币的正反面，就像一道选择题的四个选项。我们也可以说在真实数据足够多的情况下，很多预测性的事物都会越来越精准。

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。

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，虽然人们的出行的模式有很大不同，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，即93%的人类行为可预测。

可预测代表着可控，可控代表着失误的不断减少。

最终，我们都将从大数据分析中获益。

本文图片及部分资料来自网络

社交媒体、物联网和电子商务的兴起，正在促使企业审视数据战略，希望从大数据分析中挖掘更多的商业价值。

对于任何企业来说，大数据都是其商业皇冠上最为耀眼夺目的那颗宝石。

伴随着传统的商业智能系统向纵深应用的拓展，商业决策已经越来越依赖于数据，其中客户数据又是数据中最为重要的。

因此，产生了客户数据分析，不断地，组织投资在数据分析领域，希望能够从数据中挖掘价值，从而更好地开拓客户、维护客户。

什么是客户分析？

客户分析就是根据各种关于客户的信息和大数据来了解客户需要，分析客户特征，评估客户价值，从而为客户制订相应的营销策略与资源配置计划。

我们为什么客户分析？

通过客户分析，企业可以利用收集到的信息，跟踪并分析每一个客户的信息，不仅知道什么样的客户有什么样的需求，同时还能观察和分析客户行为对企业收益的影响，使企业与客户的关系及企业利润得到最优化，客户分析将帮助企业充分利用其客户关系资源，在新经济时代从容自由地面对客户。

我们怎样客户分析？

现在是大数据时代，企业不再只依靠经验来推测，而是利用科学的手段和法，收集、分析和利用各种客户信息，利用大数据和客户分析系统轻松的获得最有价值、最有效的信息。如企业的哪些产品最受欢迎，原因是什么，有什么回头客，哪些客户是最赚钱的客户，售后服务有哪些问题等。

看到这里是不是很想问了，不是每家公司都有专业的大数据收集、也不是每家公司都有足够的能力进行客户分析。

那怎么办呢？

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21世纪是世界经济发展的时代，是科学力量加强的时代。在这个科技飞速发展的时代里，几乎每天都会有全新的概念提出。自从2016年底马云提出了新零售这个理念以后，国内的各行各业、特别是电商与实体店主们都绞尽脑汁想将其给研究透彻了，各大网站和媒体也纷纷发布了不同人士对新零售的分析。如何做到新零售的转变，在一段时间便成为了经营者和运营公司们最关心的事情。

当你仔细研究过新零售的概念和特征后不难发现，它其实是对以往零售中不足或鸡肋进行整改并升级的一种“加强版”。对于消费者：提高体验感；对于经营者：提升用户流量、精准营销……这都是关注新零售时最在意的几点要素。

国际商业机器公司（IBM）提出大数据拥有：大量、高速、多样、低价值密度、真实性的特点。而在2012年出版的《大数据时代》中也提出：大数据是指不利用抽样调查这种捷径，而选择使用所有数据分析处理。

大数据的重要意义不在于掌握了多少数量庞大的信息，而在于对这些信息数据的处理。从它的这种特点来分析便不难得知它在新零售中起到了什么关键性的作用。

进行营销的过程中需要调动大数据库内的用户信息，并进行技术分析，得出他们现在需要什么，甚至还可以得出日后可能需要什么样的消费。比如：一个用户购买了大量的婴儿衣物，便可由数据得出他家有新生儿，并且分析接下来还很有可能需要婴儿的奶粉，便可以通过这些数据分析给他推荐相关商品。若要通俗点来说的话便是和“猜你喜欢”非常相似了。

想要真正做到新零售，大数据是不可或缺的一项技术支持。但很多平台不是无法保证数据的数量或精准性就是对这些数据的独享，这导致经营者们无法从根本上解决对大数据的需求，而且在进行针对性宣传的时候无法达到理想的效果。

但团卖物联却将大数据沉淀在商圈，让商圈能够自主调动信息库中所需的信息，让这些信息能够真正的功能最大化。这都是为了让合作店家能够享受在大数据支持下的新零售带来的好处。