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。

2017年初，哈佛大学政治学系教授加里·金（Gary King）在上海交通大学举办了一场名为《大数据，重要的不是数据》（Big Data is Not About the Data）的讲座。

主讲人Gary King是哈佛大学的校级教授（University Professor）。King教授以实证研究知名，擅长量化研究，其研究涉及政治学、公共政策、法学、心理学和统计学等领域。

以下是Gary King 教授演讲实录（有删节）：

我工作的领域叫做量化社会科学（Quantitative Social Science），有时，它有一个别称，叫大数据。“大数据”这个词最早是媒体发现的，它试图向大众解释我们是做什么的，目前看来解释的效果还不错。

然而，大数据的价值不是在数据本身，虽然我们需要数据，数据很多时候只是伴随科技进步而产生的免费的副产品。比如说，学校为了让学生能更高效地注册而引进了注册系统，因而有了学生的很多信息，这些都是因为技术改进而产生的数据增量。

大数据的真正价值在于数据分析。数据是为了某种目的存在，目的可以变，我们可以通过数据来了解完全不同的东西……有数据固然好，但是如果没有分析，数据的价值就没法体现。

先来看一个大数据在公共政策层面运用的案例。

我们曾经做过一个评估研究，发现2000年以后美国社会保障管理总署（U.S. Social Security Administration，简称“SSA”）对于美国社保账户及人口寿命的预测有系统性偏差。

大背景是，美国的社会保障平台是美国最大的单一政府平台，它的资金是跨代流动的——当前退休者的养老金供给来自于他们的下一代，即现在工作的人交的税金。

所以SSA需要预测这个信托基金项目里的资金流，以及人的寿命，正确预测这两点很重要，如果人们比SSA预期的更长寿——虽然这是好事——就很可能导致信托基金里就没有足够的钱给他们养老了。

我们研究发现，SSA的预测在2000年以后出现了系统性偏差——发生偏差的原因之一，是SSA使用的模型本质上定性分析的模型，且多年来几乎没有调整。由于一些药物的使用和癌症早期发现，美国人开始比模型预测地更长寿了。

我们通过分析得出的结论是，美国社保信托基金至少存在8千亿美元的缺口。

虽然结论有点不幸，但是政府需要提前知道。这样政府就可以有空间在税率，退休年龄等方面进行调整。这是公共政策层面的话题。

关于定性分析和定量分析，其实不是泾渭分明的。做分析全靠定性分析（由人主导）是不够的，因为你有很多数据不知道该怎么处理。 全靠定量分析（由机器主导）也不行，这就像一张巨大的excel表，但是表中没有行、列的标签。所以，大数据分析需要的是由人主导，由计算机辅助的技术（we need computer-assisted, human-led technology）。

我们还做过一个计算机辅助阅读的实验。我们开发了一套计算机辅助、自动化阅读的技术，这项技术能帮助人们从非结构化的文字中提取、组织并且处理大量信息。

我们曾用该技术处理了64000篇国会议员官方发布的新闻稿，想通过这项基础帮我们作分类，看国会议员在新闻稿中都说了些什么。

结果我们发现，居然有高达27%的议员发布的新闻稿内容只是单纯地想抨击对方（Partisan Taunting），而不是想要平衡预算或停止战争，或解决问题。

大数据时代，我们可以通过去量化过去不能量化的信息，使用精妙的统计学方法分析这些信息成为可能。

现在，我们都可以对一些强定性属性（inherently qualitative）的东西作定量分析了，如音频和视频。但是，目前仍有一些定性分析工作者要分析的内容还未被量化。所以，定性分析、定量分析要配合操作才行。

我参与过一个产品项目叫做Perusall。“Peruse”是仔细精读的意思，Perusall就是peruse + all，可以简单理解为大家一起读。

这个产品产生的背景是，大学教授会给同学布置阅读作业，但是教授很难评估学生是否阅读了规定的章节。如果有的学生没读而有的学生读了，这对整体课堂的授课效果会有影响。

Perusall的好处之一，是它把阅读从一个个体活动变成了一个集体活动。阅读文章的同学可以对自己看不懂的部分做批注，也可以对其他同学的批注作回复解答。这样更容易调动同学阅读的主动积极性，让阅读变得更有趣。人天生是社会动物，这也是为什么人们相比于在iTunes里听歌更愿意花钱去看演唱会，虽然前者音乐声音更清晰。

一旦学生用Perusall在线上阅读之后，我们就有了很多之前不可能互获取的数据：知道学生在读什么，他们对阅读内容的反馈怎样，他们在读每一页的时候花多少时间；当然，如果你没有读书的第46-47页，我们也会知道这个。

一方面，Perusall会基于每个学生的阅读情况和评价质量，对学生的这项阅读作业进行打分，从老师的层面看，这省去了原先阅读作业不易评估的问题。

另一方面，Perusall会分析这些阅读数据，知道学生们读到哪里时觉得困惑。

Perusall可以在老师上课前生成一个“学生困惑报告”（Students confusion report）。拿到这份报告，我就可以在一走进课堂时说，“根据你们的阅读情况，你们可能有以下三个问题。”

分析和存储是大小企业的两个重要挑战。首先，大数据量的大幅度增长。经济，安全地存储这些数据是云计算机组织的首要任务之一。这引起了雇用熟练数据分析师，数据工程师和所有数据科学家的趋势。除了数据科学家必须拥有的各种技能，如分析，统计和编程，他/她也应该在组织存储数据的较新平台上工作。

数据科学与云计算的重要性

数据科学和云计算本质上是并行的。数据科学家通常分析存储在云中的不同类型的数据。随着大数据的增加，组织越来越多地在线存储大量数据，并且需要数据科学家。我们来看看数据科学家可能在云中工作的数据类型：

查看各种数据集，不论大小，格式等。

查看结构化，半结构化和非结构化数据

分析它们以获取见解

然而，这种数据的问题是，它经常处于不同的孤岛。鉴于存储现在便宜得多，开源平台和工具可用于数据科学家，云是关键。

云计算和数据科学家？

云计算可以帮助数据科学家使用诸如Windows Azure之类的平台，可以免费获得编程语言，工具和框架以及费用。

数据科学家通常很乐意使用MapReduce工具，如Hadoop来存储数据，以及检索工具，如Pig和Hive。他们还使用其他语言，如Python和Java来编写程序。

通常，可以看出，数据科学家使用两种类型的工具 - 开放源代码工具，如R，Python，Hadoop框架和几种可扩展的机器学习工具，以及其他更多的商业可用的工具，如MS SQL，Tableau，Oracle RDB和的BusinessObjects。

鉴于数据集的大小和工具和平台的可用性，了解云不仅对数据科学家是相关但至关重要的。

物联网

据Gartner介绍，到2020年，物联网将有大约260亿台设备。想像一下这种互连产生的数据。其中大部分将在云端可用。因此，需要灵活性，多个处理系统和不同的数据集，数据科学与云计算有着密切的关系。

数据科学家薪资

数据科学家是大数据和分析工作中最受追捧的人之一。与其他职业的简单比较可以让您清晰地了解事情的变化。

鉴于数据科学家所需的技能是广泛的，而且显然缺乏这种技能，所以赔偿是非常有竞争力的。根据Burtch Works的一项调查显示，3年以下工作经验的数据科学家的平均工资可能约为90,000美元，而在管理层面，这个数字科学家的平均工资可能高达16万美元。数据科学家在管理层面的薪酬比中级大数据专业人员更具竞争力，进一步重申数据科学家有一个光明的未来。

数据科学与云计算的未来

在组织投资最多资源两个方面保持盈利的时候，其中包括大数据，并确保数据保持在云中。处理数据并将其转移到云组织可以带来两个好处，包括处理大量数据以进行决策，并降低总体基础架构成本。在这两个领域的巨大需求和数十亿美元的投资都在这里留下来。

开动你的脑筋，有任何意见请在下方评论，或者去大数据学习交流8群640193172讨论，欢迎你的加入！

大数据相关岗位目前基本都属于大缺口，高工资的黄金职业，这吸引了很多想要追赶时代潮流或是改变自己职业方向的人争相学习。大数据相关知识，自学难度大，参加培训成本又偏高，要如何选择才好呢？我们先来了解一下大数据的主要学习内容有哪些再来决定吧！

学习大数据，要从Java开始学起，如果已经有Java编程语言了，学习大数据就会相对轻松很多。在掌握了大数据的基本编程语言之后，就要正式进入大数据相关知识的学习了。

首先是基础阶段。这一阶段包括：关系型数据库原理、LINUX操作系统原理及应用。在掌握了这些基础知识后，魔据教育还会安排这些基础课程的进阶课程，即：数据结构与算法、MYSQL数据库应用及开发、SHELL脚本编程。在掌握了这些内容之后，大数据基础学习阶段才算是完成了。

接下来是大数据专业学习的第二阶段：大数据理论及核心技术。第二阶段也被分为了基础和进阶两部分，先理解基础知识，再进一步对知识内容做深入的了解和实践。基础部分包括：布式存储技术原理与应用、分布式计算技术、HADOOP集群搭建、运维；进阶内容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源码分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP项目实战。

完成了这部分内容的学习，学员们就已经掌握了大数据专业大部分的知识，并具有了一定的项目经验。但为了学员们在大数据专业有更好的发展，所学知识能更广泛地应用到大数据相关的各个岗位，有个更长远的发展前景，魔据教育还安排了第三阶段的课程学习。

第三阶段叫做数据分析挖掘及海量数据高级处理技术。基础部分有：PYTHON语言、机器学习算法、FLUME+KAFKA；进阶部分有：机器学习算法库应用、实时分析计算框架、SPARK技术、PYTHON高级语言应用、分布式爬虫与反爬虫技术、实时分析项目实战、机器学习算法项目实战。

以上便是大数据的主要学习内容。相信在掌握了以上大数据专业知识后，学员们一定能够在将来的工作中得心应手，完成自己的职业理想。

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大数据分析如今已不能再称之为新技术。大多数移动应用程序开发人员已经明白，他们需要挖掘他们的数据来积极获取日常的见解。许多大型应用程序开发企业已经意识到，要在市场上不断地发展和更新，必须采用大数据技术。亚马逊，微软，甲骨文等大型跨国公司已经采用了大数据解决方案来拓展业务，希望为消费者提供最好的服务。

据预测，以目前的速度发展，到2020年大数据的市场规模将超过2030亿美元。2017年即将结束，随着需求的增长，数据的重点也在以同样的速度增长。今年以来，大数据的主要趋势围绕企业的大数据能力发展。移动应用程序开发人员正在寻找以更快的速度精确分析更多数据的最佳方法。大数据已经成为在最初投资中获得成功的技术。因此，许多移动应用程序开发商和大公司都期待着扩大他们的大数据项目。大数据实施的目标是在不久的将来取得更大的财务业绩。

随着这项技术的逐步回应和财务增长，以下是一些预测，以证明大数据将在2018年能成熟应用并卓有成效。

1.提高速度

从基本的蓝牙连接到大数据分析，如今的技术正在迅速发展。随着世界慢慢接受诸如5G网络等新技术，高速网络和数据分析成为首要关注点。要构建更多这样的实时应用程序，移动应用程序开发人员需要高效地管理数据分析。

最好的解决方案是采用大数据。它以最好的方式以前所未有的速度分析大量的数据。大数据分析比传统的数据分析技术速度更快。

2.云计算的影响

就像大数据一样，云计算的应用还在不断上升。数据分析师认为，在基于云计算的大数据分析解决方案（BDA）方面的投入是值得的。调研机构IDC预测，在未来，这些基于云计算的BDA技术的支出是主要内部部署解决方案支出的4.5倍。

许多大型公司正在设法在其解决方案中实现云功能。这些解决方案提供了更好的分析管理和高效的运行。到2018年，云计算将成为大数据中的主要部分。由此，传统分析提供商与云计算供应商之间的竞争将会越来越激烈。

像hadoop，Storm，Spark等公司已经开始主导大数据分析的业务。而行业领先的云计算供应商，如谷歌云，IBM，AWS和微软Azure都在提供大数据分析产品。

3.人工智能

随着企业向机器学习技术、复杂系统和高级分析的方向发展，人工智能（AI）的投资已增加了两倍。

在提供最佳解决方案方面，大数据分析供应商之间一直存在着激烈的竞争。随着人工智能（AI）和机器学习等技术的实施和解决，其竞争日益加剧。在过去的几年中，这类解决方案主要影响了市场的增长。顶级的移动应用程序开发人员正在将人工智能的功能集成到许多应用程序中。2017年将在大数据中采用人工智能提供一个更大的愿景。

4.可观的薪酬

在大数据分析解决方案的行业领先企业中，大数据技能和项目提供了可观的薪酬标准。过去几年，随着大数据在市场上的发展，数据科学家和数据库专业人员的薪酬得到更多的增长。专家们表示，随着大数据需求的增加，从事大数据项目的移动应用开发者的薪酬将会大幅增长。

此外，还有一些在线培训网站提供有关Hadoop，Spark等大数据技术的付费课程。预计未来几年培训的人数有可能增加。企业对大数据专家的需求可能会持续。

5. 巨大的生产力

大数据带来了许多挑战。专家建议，成功克服这些挑战的组织可以获得更好，更高的生产力。根据调研机构IDC公司的预测，到2020年，通过大数据解决方案，企业将能够分析相关数据，并提供最佳解决方案。这将提高组织的生产力，并为他们的消费者和市场价值提供更多的服务。

为了提高组织的工作效率，重要的是要确定哪些数据是重要的，还需要评估向消费者提供可操作的见解的过程。

大数据技术无疑将提供最好的数据分析解决方案，为组织带来更好的生产力。这无疑是市场上最有意义的成就。

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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新华社北京4月24日电（记者班娟娟　陈弘毅）4月24日《经济参考报》刊发题为《大数据产业发展明确四大重点》的报道。文章称，在23日召开的首届数字中国建设峰会分论坛上，一系列关于促进大数据和数字经济发展的新政出炉，加快发展数字经济的路线图更加明晰。

4月23日，在首届数字中国建设成果展览会上，观众在拍摄数字公民安全解码芯片。　新华社记者　宋为伟　摄

在大数据分论坛上，工业和信息化部副部长陈肇雄提出推进大数据发展的四大重点方向。一是推动大数据创新发展，支持前沿技术创新，加快关键产品研发，推进大数据与云计算的深度融合，促进产学研深度融合，造就一批明星企业和人才。二是推动大数据融合发展，深挖融合潜力，加快工业互联网、工业大数据建设，培育数据驱动发展新模式、新业态。三是激发市场活力，鼓励建立大数据公共服务平台，鼓励中小企业深挖细分市场，积极参与数据安全建设，推动大数据企业的国际化发展。四是推动大数据安全发展、强化保障能力，加强大数据安防产品开发，维护数据的可靠性，构建安全保障体系，建立高效的数据安全管理机制。

其中，加快布局工业互联网成为推动数字经济发展的重要途径。在当日举行的数字经济分论坛上，工业和信息化部信息化和软件服务业司副司长李冠宇提出，在推进工业互联网平台发展方面，将加强顶层设计，并将制定出台《工业互联网平台建设和推广工程实施指南》，统筹推动平台培育、企业上云、百万工业ＡＰＰ培育等重点工作。此外还将制定出台工业互联网平台评价指南，分期分批遴选10家跨行业跨领域工业互联网平台，鼓励地方支持行业骨干企业建设本区域本行业平台，形成一批面向特定行业独立运营的工业互联网平台。

在完善公共支撑体系方面，工信部将建立涵盖标准、监测分析、数据管理、质量管理与技术成果转化在内的公共支撑体系，营造开放、规范、诚信、安全的工业互联网平台发展环境。

数字经济既蕴含着巨大的发展机遇，也会带来潜在的风险。国家互联网信息办公室副局长张望在数字经济分论坛上指出，近年来，地下数据交易猖獗，“熔断”“幽灵”等安全漏洞频出，数据泄露和网络攻击事件频发，给个人隐私保护、企业安全生产、经济社会发展乃至国家安全都可能带来新的挑战。同时，数字经济对原有的行业秩序、利益格局和治理体系也会产生较大的冲击。

加强制度设计，提升数字经济监管能力和治理水平势在必行。张望指出，坚持包容与监管并重，支持与规范并行，逐步建立与新业态发展相适应的监管方式；完善反不正当竞争法和反垄断法，加快推动促进和规范数字经济发展的法律法规的立法进程，营造公平、有序、创新、活跃的数字经济市场环境；运用大数据、人工智能、区块链等技术，推进技术与管理并举的数字经济治理模式，提升数字经济领域态势感知、风险预警水平，提高风险防范能力，推动数据共享，促进协同治理，实现决策科学化、精准化，提升数字经济治理能力；推动制定跨境电商、市场准入、数据流动等国际贸易和投资新规则，推动共建网络空间命运共同体。（完）

转载自百家号作者：小郑科技汇

数据收集和提取是很多现代技术需要的，它们在各种行业中发挥着重要作用。例如大数据是涉及从大量数据中收集，存储，分析和获取的通用平台。人工智能和机器学习是两种更智能更有效的方式筛选数据和信息的技术。移动和物联网设备用于从客户，用户和受众收集数据。

数据可以在医疗保健，零售和营销，制造等行业的决策和战略构建中发挥不可或缺的作用。但对任何人来说，如果它不可靠，那么它是没有用的。被称为“数据准确性”，数据一共包括大小，种类，来源，准确性和价值。不准确或无效的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策或行动。例如医学上不正确的数据表明符合患者的症状的诊断。医生和专业人员可能会开展相关治疗，如果诊断出现错误可能会直接伤害患者。医疗保健和医疗领域的不准确数据可能对所有相关人员有害，可能导致患者死亡。数据来源是很重要的一个方面，如果无法信任数据源，后续数据如何都不知道如何吃力，如果你无法确定准确性，无法知道结的真金爱，如果流程和度量不准确，那么无法确定报告的见解是否准确。

此外无效的准确性会对其他数据元素产生负面影响。如果数据不准确，它的价值会突然降低。至少对于可靠的部分，数量和种类也会减少。这就是为什么许多人将准确性视为现代数据最重要的方面之一。那么如何确保数据准确性达到最高标准

1、减轻“脏数据”

错误或不准确的数据通常被称为“脏数据”。出于显而易见的原因，流入或流出的信息仍然是准确可靠的，这一点很重要。为此必须遵循基本流程来保护和了解可用内容。第一步是了解数据和数据流。

2、了解数据

在处理，清理和整理数据之前，您必须知道它的来源和目的，将用于什么以及它将如何适用于相关业务和战略。没有正确的方向，就无法知道信息的价值，以及与当前项目相关的部分。确定您的系统将要做什么，将如何利用数据。在做任何其他事情之前执行此操作筛选信息。

3、调整输入

数据通常以不同的形式出现，通常通过单独的字段或具有单独元素。然后将其解析并添加到更大的数据库中，高级系统必须进一步组织和分析。例如在网站上使用简单的联系单。每个字段表示客户或受众将提供特定数据段，从其名称、地址和联系方式。如果客户在特定字段中包含错误信息，则在可以交换相应信息之前，该数据集基本上无用。这是关于调整输入或进入的数据以匹配整体数据库的信息。确保系统正在收集并报告必要的输入信息。

4、审查数据来源

有许多数据来源或原点不会总是直接从客户那里收集它，它将来自物联网或其它连接设备，有时它将来自销售点系统。它甚至可能来自同事或移动应用程序。在从核心数据库中提取和合并此信息之前，检查和识别来源以及来源的有效性非常重要。例如如果您正在收集位置信息，是否来自可信任的设备并且需要精确测量。

可口可乐依赖客户的意见和偏好为市场营销和销售决策提供信息。他们直接到源头以找到他们需要的信息。在这种情况下，消费者是他们的目标受众。重要的是要考虑可口可乐如何使用与源相关的信息，因为它对结果细节的价值和准确性产生巨大影响。

5.优先考虑数据治理

数据治理是企业环境中数据的一般管理。它明确概述了确保与组织相关的数据的可用性，完整性，准确性和安全性，合并数据治理策略，尤其是大型组织，有助于让每个人都在同一个页面上，特别是从一个部门到另一个部门。数据治理本身无本质上的复杂，但实施数据治理可以验证团队收集、处理或存储的数据准确性。

最后，在处理数据时，无论是哪个行业，准确性对其价值都至关重要。收集的信息是否可以得到适当的验证和归属？如何回答这些问题将决定数据系统的整体有用性以及所收集的见解。虽然原始数据正在被处理以提取和可操作，但如果核心数据本身不值得信任，那么这些信息将毫无用处。

　　当今世界，社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长。 企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。处理如此大量的数据需要专门的工具和技术。 大数据是我们生活中重要的一部分。

　　目前，登录我们的Facebook帐户，在Instagram上传照片或者在Flipkart，Amazon或Snapdeal上浏览各种产品已经成为我们日常工作的一部分。 当我们在Whatsapp上看不到我们的信息时，我们觉得这一天是不完整的。 技术精明的世界正在被在线社交媒体如FB，WhatsApp，Twitter等所统治。那么，你有没有想过每天由社交媒体或各种企业应用程序生成的数据的百分比和百亿分之几呢？ 根据维基百科，每天有2.5eb的数据被各种在线应用程序所创建。 要管理和处理如此大量的数据变得相当困难。

　　大数据，顾名思义，是指在各种软件工具的帮助下，难以捕捉、管理或处理的海量数据。大数据需要使用各种技术和技术，比如预测用户行为或其他高级数据分析，以获取它们的有用信息，这可以进一步发挥杠杆作用。根据维基百科，大数据是一个数据集的术语，它是如此之大或复杂的，以至于传统的数据处理应用程序是不够的。 需要对其进行计算获取，组织和分析，以确定某些模式或趋势，以进一步便利处理，更新或管理如此庞大的数据。

　　大数据的五个V

　　我们可以借助以下特这来识别大数据：

　　1. 体积:大数据的特征很大程度上取决于生成和存储数据的数量。

　　2.多样性:大数据的类型和性质帮助分析人们有效地利用所产生的洞察力。

　　3.速度:大数据也通过数据生成和处理的速率来确定，以满足各种需求。

　　4.可变性:我们可以考虑一个数据集，如果它不一致的话，就会成为大数据，从而阻碍了用于处理和管理它的各种进程。

　　5.准确性:在一些数据中，质量会发生很大的变化，分析这样的场景会成为一项具有挑战性的任务，因为这会导致分析过程中的很多混乱。

　　与大量数据相关的各种挑战包括：

　　1.搜索，分享和转移

　　2.调整数据

　　3.分析和捕获

　　4.存储，更新和查询

　　5.信息隐私

　　企业如何开始利用大数据?

　　考虑到当今各种在线企业应用需求的巨大增长，当今时代被称之为企业时代。这一点最能说明的事实是，沃尔玛每小时约有100万笔交易。这个统计数据让人深思，各种企业应用程序如何处理和使用如此庞大的非结构化数据。

　　显然，有效使用数据可能是一项艰巨的任务，特别是随着新数据源数量的增加，对新数据的需求以及对提高处理速度的需求。 因此，为了提高运营效率和加速业务增长，企业需要应对和克服这些挑战。 正在采用各种大数据技术和方法来处理和获取这种非结构化数据集中的正确数据（这些数据是充分和适当的）。

　　在过去，许多企业都投入巨资开发各种数据仓库。它们可以作为中心数据系统来报告、提取、转换和加载不同的进程，还可以从不同的数据库和其他源(企业内部和外部)获取数据。由于数据的种类、速度和数量都在不断增加，这使得如此昂贵的企业数据仓库超载，造成了巨大的处理负担。

　　为了摆脱这个瓶颈，组织正在选择不同的开源工具，如Hadoop来卸载数据仓库处理功能。如果Hadoop与各种数据仓库一起使用，Hadoop可以帮助企业降低成本并提高效率。然而，由于Hadoop需要一些特殊的技能来部署，组织已经开始尝试其他的选择。戴尔，英特尔，Cloudera和Syncsort共同开发的解决方案适用于用例驱动的Hadoop参考架构。该技术借助体系结构简化了数据处理，帮助用户优化已经存在的数据仓库。此卸载解决方案使用Cloudera Enterprise软件提供Hadoop环境。 Hadoop的Cloudera Distribution（CDH）提供了Hadoop的所有核心元素，如可扩展存储和分布式计算。它允许用户将Hadoop部署周期缩短到几周，在数小时内开发Hadoop作业，并且变得完全有效率。 CDH还确保高可用性，安全性以及与大量其他工具的集成。

　　大数据企业模型

　　让我们对企业正在实现的一般大数据模型进行概述，主要包括以下几个中间系统或过程。

　　数据源:这些是实现不同大数据技术的数据集。它们可以以非结构化、半结构化或结构化的格式存在。有一些非结构化的数据集，它们是通过图像、音频/视频片段或文本的形式从几个社交媒体应用程序中提取出来的。半结构化数据集由不同的机器生成，需要较少的努力将它们转换成结构化的形式。一些数据集已经在结构化表单中了，比如来自多个在线应用程序或其他主数据的事务信息。

　　获取：在从多个源获取各种类型的数据集并插入之后，它们可以直接写入实时存储过程，或者可以写成消息到磁盘，数据库事务或文件。 一旦收到这些数据，就有各种各样的选择来保存这些数据。 数据可以写入多个文件系统，也可以写入RDBMS，甚至可以写入各种分布式集群系统，如NoSQL和Hadoop分布式文件系统。

　　组织：这是组织各种采集的数据集的过程，以便它们以适当的形式进一步分析。在这个阶段，数据的质量和格式通过使用各种技术来快速评估非结构化数据，比如在批处理中运行map-reduce进程（Hadoop）或者在内存中运行map-reduce进程（Spark）。还有其他评估选项可用于实时流数据。这些基本上是广泛的过程，使得开放的摄取，数据仓库，数据库和分析模型成为可能。它们通过管理新的和传统的数据处理环境之间的双向差距来扩展所有类型的数据和域。他们最重要的特征之一就是符合四个V的标准 - 一个庞大的数量和速度，多种数据集，而且在我们的分析运作的任何地方，它们也帮助我们找到价值。除此之外，他们还提供各种数据质量服务，帮助维护元数据和跟踪转型沿袭。

　　分析：数据集转换为有组织形式后，进一步分析。所以大数据的处理输出在从低密度数据转换为高密度数据之后被加载到基础数据层中。除了基础数据层以外，还可以将其加载到各种数据仓库，数据发现实验室（数据存储集，处理引擎及其分析工具集），数据集市或存储库中。由于发现实验室需要快速连接到事件处理，数据存储库和数据仓库，因此数据传输需要像InfiniBand这样的高速网络。这就是从大数据输出到数据仓库进行进一步分析的基本加载结果。

　　我们可以看到，存储库和数据仓库都提供了原位分析，这表明分析处理可以在源系统中进行，而无需将数据移动到其他分析环境所需的额外步骤。 SQL分析允许在每个数据存储上独立进行各种简单和复杂的分析查询。因此，数据处理或分析越快，系统的性能就起着重要的作用，决策过程就越快。有许多选项，如柱状数据库，内存数据库或闪存，使用它可以提高几个数量级的性能。

　　决定：这是通过使用多种先进技术进行各种决策过程以达成最终结果的地方。 这一层由几个实时交互式数据建模工具组成。 他们能够查询，报告和建模数据，同时保留大量的数据。 这些工具包括不同的高级分析，库内和数据库内统计分析，高级可视化，以及传统的组件，如报告，警报，仪表板和查询。

　　大数据对于企业应用程序的意义和作用

　　大数据在许多企业应用程序中的确扮演着相当重要的角色，这就是为什么大型企业花费数百万美元的原因。让我们看看这些企业通过实施大数据技术获益的几种情况。

　　1.结合各种传统企业数据对大数据进行分析和提炼，带给企业更深入透彻的洞察力。它可以带来更高的生产力，更大的创新和更强的竞争地位。

　　2.大数据在医疗服务中扮演更重要的角色。它通过使用家庭内的监测设备来帮助管理患者的慢性病或其他长期病症，所述监测设备测量生命体征并检查患者的进展以改善他们的健康并减少医院入院和就诊到医生诊所。

　　3.制造公司还在其产品中部署传感器来远程收集数据，例如通用汽车的OnStar或雷诺的R-Link。这有助于提供通信，导航和安全服务。他们还透露了使用模式，失败率等产品改进机会，可以进一步降低组装和开发成本。

　　4.使用智能手机和其他GPS设备的惊人增长为广告商提供了一个机会，当他们靠近商店，餐馆或咖啡店时，他们可以瞄准他们的消费者。零售商更了解他们产品的狂热买家。通过电子商务网站使用各种社交媒体和网络日志文件，可以帮助他们获得有关未购买产品的信息，以及为什么他们不愿意购买产品。这可以导致更有效的以客户为中心的微型营销活动，并提高供应链效率，从而实现更准确的需求计划。

　　5.最后，如果没有大数据，Facebook，Instagram，Twitter和LinkedIn等社交媒体网站将不会存在。他们向不同用户提供的个性化体验只能通过存储和使用关于该用户或成员的所有可用数据来提供。

　　大数据对于企业应用程序有多安全？

　　由于它涉及属于几个可能或可能不相互关联的组织的各种重要数据，或者它们的用户，因此大数据应该具有高度的安全性是非常重要的，这样就不必担心几家企业正在实施它。大数据基本上提供了全面的数据安全方法。

　　1.确保正确的人员（内部或外部）通过正确的渠道（通常使用Kerberos）在正确的时间和正确的地点访问适当的信息和数据。

　　2.高安全性可以防止恶意攻击，还可以通过对数据进行加密（使用Cloudera Navigator Encrypt）并保护数据在运动或静止时保护组织的信息资产。

　　3.它还使所有组织能够将不同的角色和责任分开，并保护所有敏感数据，而不会像使用DBA等的特权用户访问一样，使用各种数据屏蔽和子集技术来降低敏感数据的使用。

　　它还将所有传统数据管理的审计，监控和合规报告扩展到大数据系统。

　　令人惊讶的统计数据

　　全球数据的90％是在过去两年中创造的，预计到2017年，大数据将会从2012年的120亿美元增长到500亿美元。

　　数字世界的70％（900eb）由用户生成。

　　企业存储所有数据的80％。

　　白宫政府正投资2亿美元在大数据研究项目上。

　　到2020年，中国将占世界数据的五分之一。

　　数据可访问性增加10％，这意味着财富1000强公司的净收入额外增加了657亿美元。

　　根据商业管理书籍畅销书作家汤姆·彼得斯（Tom Peters）的说法，“不了解在新经济中将数据和信息作为有形资产进行管理的压倒一切的重要性的组织将无法生存。”因此，大数据的承诺真的有动力企业和企业来投资。我们需要继续研究和设计新技术和新技术，为各行各业采用大数据提供快速可靠的途径。我们需要不断提高技能，管理各种开源工具和技术，以充分利用最佳的大数据功能。这将有助于各企业管理日益增加的数据集并有效地使用它们。

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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。