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,随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。非结构化数据和半结构化数据。
大数据(big data)是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。在大数据时代我们有三种思维方式可供参考。
数据管理成为核心竞争力,直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后,企业对于数据管理便有了更清晰的界定,将数据管理作为企业核心竞争力,持续发展,战略性规划与运用数据资产,成为企业数据管理的核心。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;此外,对于具有互联网思维的企业而言,数据资产竞争力所占比重为36.8%,数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。随着云计算、移动互联网等新一代信息技术的应用普及,人类社会已经飞速进入大数据时代。我国大数据的应用情况如何?备受关注的数据安全问题如何保障?相关产业未来前景与趋势如何?针对这些问题,中国经济时报记者专访了国务院发展研究中心产业经济研究部研究室主任、研究员、博士生导师魏际刚。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。随着信息技术和互联网的快速发展,爆发增长、海量集聚的大数据在各行各业的应用不仅成为驱动经济增长和社会进步的重要推动力,还催生出一批具有商业价值和社会价值的企业,这些企业推动大数据产业进入了蓬勃发展的阶段。
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。在大数据已经开始落地应用的当下,能否通过大数据所开辟出的价值空间让更多参与者(企业和个人)受益是非常重要的,也能够在很大程度上决定大数据是否能够得到一个快速的发展。
10月8日,文化和旅游部发布《在线旅游经营服务管理暂行规定(征求意见稿)》公开征求意见的通知,指出在线旅游经营者不得利用大数据等技术手段,针对不同消费特征的旅游者,对同一产品或服务在相同条件下设置差异化的价格,不得非法删除旅游者评价。其中,“大数据杀熟”再次成为公众关注焦点。
人工智能+海量医疗大数据,看似是一个完美的组合,但大医疗+大健康+大数据,究竟是近在眼前,还是远在天边?近日,在第四届中国医药创新与投资大会上,港交所集团行政总裁李小加表示,2018年4月,港交所出台IPO新归,生物企业可以零利润赴港上市。医学影像数据、患者就医产生的临床数据和就医行为数据,药物研发产生需要处理的科研数据……医疗健康领域的海量数据处理需求成为AI落地的天然温床。
近期,最大的行情波动莫过于25日凌晨比特币价格从9500美元附近一路暴跌至7700美元。据统计,此次下跌引发了BitMex上价值超过6亿美元的多头头寸被清算,而OKEx的爆仓金额也达到9.2亿USDT(约合 65.2 亿人民币)。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。2019杭州·云栖大会开出了一艘驶向政府治理蓝海的小船。会上会下,场内场外,关于数字政府的讨论异常热烈。出席大会的浙江省长袁家军在主旨演讲中说,近年来,浙江主动适应万物互联时代趋势,把推进政府数字化转型作为深化“最多跑一次”改革、构建高质量发展体制机制、打造最佳营商环境的着力点和突破口,正在掀起一场刀刃向内的政府治理革命。
大数据时代大量基于网络、社交媒体、人工智能、传感器等产生的实时电子印记数据,从网络上的集体活动、社交媒体、即时通信到在线交易、政府情报和数字化图书馆,越来越多的社会生活留在电子文本中。为探索大数据研究的跨学科方法论,促进学科整合与创新,由清华大学社会科学学院主办,清华大学社会网络研究中心(CSNR)、清华大学数据科学研究院(IDS)承办的“2019社会计算国际会议”(2019 International Conference of Social Computing)在清华大学召开,邀请全球学者在大数据分析方法与社会科学的交叉领域进行交流和沟通。
大数据(big data)是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。通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据,其规模往往达到了PB(1024TB)级。不同机构对大数据也有不同的定义。
大数据专业对于很多大学生而言都不陌生,随着科技的进步,越来越多的数据能够被我们所熟知并掌控,并且有更加先进的计算机对这些数据进行分析,帮助我们做出相应的改进措施。大数据专业是帮助我们分析问题和解决问题的,通过对海量数据进行相关的分析、交换、整合,能够让我们了解和掌控新的内容和新的价值,能够创造一些新的商机。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。大数据可能正在引发某种“致命的自负”——让企业家们误以为自己可以控制一切。实际上,所谓的控制永远都仅仅只是一部分。我们穷尽理性,也绝对没有办法把事物完全厘清。甚至可以说,我们永远都是在逼近厘清的道路之上。