简介：许多朋友问有关大数据时代需要多少钱的问题。本文的首席执行官注释将为您提供一个详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
大数据目前缺乏人才，就业率很高。BIG数据通常需要学习3到6个月。如果您需要大数据培训，则建议[Dane Education]。
随着国家对大数据的重视，政府支持大数据，大数据在企业中变得越来越重要。通过挖掘和分析来结合数据之间的法律，并在发现业务问题和战略布局中发挥关键作用为公司计划。作为基础科学，大数据，无论是在数据开发和分析领域，物联网和人工智能算法的领域，都具有核心技术和工作需求。对应的工作大致如下：
方向1：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等；
方向2：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘，大数据算法等；
方向3：大数据操作和维护部门。如果您有兴趣，请单击此处，学习免费学习
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越来越多地提到大数据一词。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的大量数据，而这个大量数据的时代被称为大数据时代。
随着云的出现，大数据也吸引了越来越多的关注。BIG数据通常用于描述公司创建的大量非结构化和半结构数据。这些数据下载到关系数据库时花费了太多时间和金钱。
大数据分析通常与云计算有关，因为需要将实际的 - 大尺度数据集分析分析分配给像MapReduce这样的数百台甚至数千台计算机。
扩展信息：
在大数据时代的影响：
1.不是随机样本，而是所有数据：
在大数据时代，人们可以分析更多的数据，有时甚至处理与特殊现象有关的所有数据，并且不再依赖随机抽样（随机抽样。人们曾经认为这是合理的事情，应该是合理的限制，但高性能数字技术使人们意识到这实际上是人为的限制）。
2.不准确，但混合在一起：
有很多研究数据，人们不再热衷于追求准确性。以前需要进行分析的数据，因此人们必须尽可能准确地量化人们的记录。随着量表的扩大，对准确性的痴迷将削弱准确性。
有了大数据，人们不再需要要求一种现象。只要您有一般的发展方向，就可以适当地忽略微观层面的准确性，这将使人们在宏观层面上获得更好的见解；
3.这不是因果关系，而是相关性：
人们不再热衷于寻找因果关系。寻找因果关系是人类的长期习惯。在大数据时代，人们不需要注意事物之间的原因和影响，而应该找到事物之间的相关性；这正是在告诉人们为什么发生某些事情，但它使人们想起了这种情况。
参考数据来源：百度百科全书数据年龄
大数据的培训成本通常在15,000至20,000之间，上海有许多当地培训机构。上次我参加大数据交换会议。我在会议上看到了很多著名的机构，例如Rongda教育。最好选择或选择一个知名的机构
大数据时代
（大量信息（IT行业术语））
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提出“大数据”时代的最早时间是世界著名的咨询公司麦肯锡。麦肯锡说：“数据已经渗透到当今的每个行业和业务职能领域，成为一个重要的生产因素。随着新浪潮的生产率增长和消费者盈余的到来。”“大数据”一直存在于物理学领域，生物学领域，环境生态以及军事，金融，通讯和其他行业。信息行业的发展引起了人们的关注。
中文名
大数据时代
外语名称
大数据
提出
麦肯锡
类别
科学
目录
1生成背景
2影响力
?大数据
?大数据的本质
?数据值
?可视化
3个功能
4案例分析
5行业上升
6提供基础
7个响应措施
背景
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在2012年，大数据越来越多地提到，人们用它来描述和定义信息爆炸的质量数量。
大数据的时代即将到来
根据与相关技术发展和创新有关的研究和创新。在中国的某些互联网主题中，投资推荐报告。[1]
数据正在迅速扩展并变得更大。它决定了企业的未来发展。尽管许多公司可能没有意识到数据爆炸性增长引起的问题的隐藏危险，但随着时间的流逝，人们将越来越意识到对企业的重要性。
作为2012年2月的《纽约时报》，“大数据”时代已经到来，在商业，经济和其他领域，制定将越来越基于数据和分析，而不是基于经验，直觉和直觉
“这是一场革命，庞大的数据资源已经在各个领域开始了定量过程。无论学术，商业或政府如何，所有领域都将开始这一过程。”[2]
影响
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大数据
当前的社会是一个高速的社会，发展的技术，信息流通，人们的沟通越来越近，越来越方便，生活越来越方便。大数据是这个高科技时代的产物。[3]
随着云的出现，大数据也吸引了越来越多的关注。BIG数据通常用于描述公司创建的大量非结构化和半结构数据。这些数据在下载到关系数据库时花费了太多时间和金钱。BIG数据分析通常与云计算相关联，因为实际 - 时间大尺度数据集分析需要分配给数百台，甚至数百台计算机，例如MapReduce。[2]
在当今社会中，大数据的应用越来越多地证明了他的优势，并且它所占据的领域越来越大。e -Commerce，O2O，物流发行等，使用大数据开发的领域正在帮助企业不断帮助企业不断帮助企业。开发新业务和创新的操作模型。大数据的概念，消费者行为的判断，预测产品销售，准确的营销范围和库存供应已得到全面改进和优化。[4]
“大数据”是指在互联网行业中的这种现象：在日常操作中生成和积累的互联网行为数据。这些数据的规模是如此之大，以至于无法用G或T进行测量。
大数据有多大？一组称为“互联网上的一天”的数据告诉我们，当天，互联网的所有内容都可以用1.68亿DVD雕刻；发出的电子邮件为2,940亿（相当于美国两年来美国两年的纸质信件。）;售出378,000张手机，世界每天出生的婴儿有371,000人... [1]
截至2012年，数据量从结核病（1024GB = 1TB）升至PB（1024TB = 1pb），EB（1024pb = 1EB），甚至ZB（1024EB = 1ZB）。国际数据的研究结果公司（IDC）表明，2008年生成的数据量为0.49zb，2009年的数据量为0.8zb，2010年的增加为1.2zb。2011年的数字高达1.82zb，等同于世界上的等效人群产生的数据超过200GB。2012年，人类生产的所有印刷材料的数据量为200pb，以及该数据的数据量，以及这些数据量，这些数据量所有人都说，全人类的历史大约是5EB.IBM研究指出，整个人类文明获得的全部数据中有90％是在过去两年中产生的。到2020年，到2020年，今天的数据将达到44倍。[5]每天，全世界都会上传超过5亿张图片，每分钟20个小时的视频。音乐上传，每天都不能创建信息量。大约人们自己的数字信息。
这种趋势将继续下去。我们仍处于被称为“物联网”的初始阶段。随着技术的成熟，我们的设备，运输和“可穿戴”技术的快速开发将能够相互联系和交流。科学技术的进步已将创建，捕获和管理信息的成本降低到2005年的一个-sixth自2005年以来，用于硬件，软件，才能和服务的商业投资也增加了50％。它达到了4000亿美元。[5]
大数据的本质
大数据给我们带来了三个破坏性概念：所有数据是所有数据，而不是随机抽样；这是一个普遍的方向，不是精确的指导；这是相关性，而不是原因和作用。[6]
过去，我们通常认为这是受限制的限制，但是高性能的数字技术使我们意识到这实际上是人为的限制）。
B.这不是准确性，而是混合：有太多的研究数据，因此我们不再热衷于追求准确性；我们需要在之前进行分析的数据非常小，因此我们必须尽可能准确地量化记录。量表的扩展将以准确的范围削弱痴迷。有了大数据，我们不再需要要求一个现象来要求一种现象。只要我们掌握了一般开发方向，就适当地忽略了微观层面的准确性，这将使我们在Macrohas中成为宏观上的宏观洞察力。
C.这不是因果关系，而是相关性：我们不再热衷于寻找因果关系。寻找因果关系是人类的长期习惯。在大数据时代，我们不需要注意事物之间的因果关系，但我们应该寻找它，但我们应该找到它可以找到。相关性可能无法告诉我们为什么会发生某些事情，但它提醒我们这正在发生。
数据值
在大数据时代，最昂贵的是什么？
十年前，通道叔叔曾经说过：“最昂贵的是什么？”- “人才”，“人才”。然而，今天，十年后，大数据时代还带来了各种数据，这些数据继续增加了价值的两倍。可穿戴设备，数据的增长从未停止，甚至喷在井中。[7]
在一分钟内，微博上的数据量推动了新发行的100,000多个；社交网络上“ Facebook”的观点超过600万...
这些巨大的数字是什么意思？
这意味着品牌富裕的手段可能在其前面，其价值与石油和黄金相当。
实际上，当您仍在使用诸如微博之类的社交平台作为抒情或讨论工具时，华尔街富裕财富的大师正在挖掘这些互联网的“数据财富”。
让我们一起看看 - 他们如何做到。
这些数据可以做什么。有六个主要值：
●1。华尔街根据人民的情绪出售股票；
●2。根据购物网站的客户评论，对冲基金分析了公司产品的销售状态；
●3。银行根据工作网站上的职位数量推断就业率；
●4。投资机构收集和分析上市公司的声明，以查找有关破产的线索；
●5。根据网民的搜索，美国疾病控制和预防中心分析了全球流感和其他疾病的传播；
●6。美国总统奥巴马的竞选团队根据选民的微博分析了总统候选人的偏好。[1]
可视化
“数据是新的石油，”亚马逊前首席科学家安德烈亚斯·魏根说。当Instagram以10亿美元的价格售出时，柯达（Kodak）是1881年成立的世界上最大的图像产品和服务提供商。
大数据非常重要，以至于它已成为目前的重要研究主题，用于获取，存储，搜索，共享，分析甚至可视化。
“当时，眼前的宏伟和大量数据是什么。什么样的壮观场景是什么？？”
我问过中国著名的搜索引擎专家刘·江奥。
您知道，Liu Jianguo一直是百度的首席技术官。在这样的网站中，每天需要响应网民的各种搜索请求（2013年约8.77亿次），如果您只是安静地坐在后台，可能会暂时放心。BAIDU提供搜索服务，逐渐添加了百度指数，然后根据网民的搜索数据“ Post Bar”和Baidu Statistics产品建立了重要产品。
Liu Jianguo没有直接回答这个问题。他想了很长时间，似乎在记忆中。他嘴角的微笑是秘密的。
但是，一些公司觉得他们接近上帝对大数据的看法。美国洛杉矶的公司宣布，他们已经建立了全球夜景的历史数据模型，并且在过滤了波动之后，他们从房地产和消费中进行了研究报告。
在数据可视化方面，我的最新故事是，一个非常聪明的印度男子在美国思科物流部门工作的朋友，以高昂的价格被Facebook挖出并进入其数据研究团队。物流企业和供应链的人员和专家。“ Facebook想知道它是否可以从物流的角度和过程中分析用户的路径和行为。”
特征
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大数据量（音量）
第一个功能是大量数据。大数据的起始表单元至少为p（1,000 t），e（100万t）或z（10亿吨）。
有很多类型（品种）
第二个功能是有许多数据类型。包括网络日志，音频，视频，图片，地理位置信息等，多种类型的数据提出了更高的数据处理功能要求。
低值（值）
第三个功能是数据值密度相对较低。例如，随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息量很大，但是值密度很低。如何通过强大的机器算法“纯”数据的价值是一个需要解决大数据时代的问题。
快速，高时限（速度）
第四个功能是快速处理速度和高及时性要求。这是与传统数据挖掘区别的大数据的最重要特征。
现有的技术架构和路线无法再处理如此大量的数据。对于关联组织，如果无法及时处理大量收集的信息来处理反馈有效的信息，则可以说，在大数据时代，它对人类数据控制能力提出了新的挑战，还为人们提供了前所未有的空间和潜力，以获得更深刻而全面的见解。[2]
案例分析
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一个案例
如果您很高兴，他会焦虑地给你买你的焦虑[2]
华尔街“ DWNut Capital Market”公司首席执行官Paul Huoting的日常工作之一是使用计算机程序来分析世界3.4亿微博帐户的信息，然后判断人们的情绪，然后使用“ 1”到“ 50”得分。根据得分结果，Huo Ting决定处理如何处理一百万美元的手。
Huo Ting的判断原则很简单：如果每个人似乎都很高兴，那就买下来；如果每个人的焦虑都会上升，它将出售。
这次招聘非常重要 - 在当年第一季度，Huo Ting的公司获得了7％的收益率。
两个案例
国际商业机械公司（IBM）估计，这些“数据”有价值的地方主要是时间限制。这段时间对于可能会失败的华尔街至关重要。微博和其他平台；现在，将近一半的公司采用了这种手段。
●“社交偏蒙”初创公司在“大数据”行业中充满活力，他们是微博的合作伙伴。被广告商所爱的是出版。
●通过Josh James的Omniture Company，您可以知道有多少人访问了您的网站，以及他们已经停留了多长时间 - 这些数据对任何公司至关重要。
●Microsoft Expert Gillar喜欢可视化这些“大数据”结果：他邀请客户到办公室展示包含这些公司的数据图 - 有些是普通时间表，有些是蒲公英，有些是整个屏幕的泡沫，显示了粉丝的泡沫这些客户中，正在谈论主题在说什么。
●“ Facebook”数据分析师Jefferson的工作是建立一个数据分析模型，以找出用户点击广告的动机和方法。
治疗和分析工具
用于分析大数据的工具主要是开源和商业生态系统。
开源大数据生态系统：
1. Hadoop HDF，Hadoopmapreduce，HBase，Hive逐渐生产，并逐渐形成Hadoop生态系统。
2. hypertable是一种替代方法。它存在于Hadoop生态系统之外，但是有一些用户。
3. NOSQL，MEMBASE，MONGODB
商业大数据生态系统：
1.所有-in-一个数据库/数据仓库：IBM Puredata（Netezza），OracleExadata，Sap Hana等。
2.数据仓库：Teradataasterdata，EMC GreenPlum，Hpvertica等。
3.数据市场：Qlikview，Tableau和国内Yonghong Data Mart。
上升
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越来越多的政府，企业和其他机构已经开始意识到，数据已成为组织中最重要的资产，数据分析能力正成为组织的核心竞争力。有三个主要案例：
1. 2012年3月22日，奥巴马政府宣布了2亿美元的投资，以推动与大数据相关的行业的发展，并将“大数据策略”提高到国民意愿。奥巴马政府将数据定义为“新石油”将来”并表明一个国家具有解释数据使用的规模，活动和能力将成为全国性全国实力的重要组成部分。将来，对数据的拥有和控制甚至将成为土地力量。
2.联合国还于2012年发布了一份白皮书，指出大数据是联合国和政府的历史机会。现在，人们可以使用极富丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的真实时间分析，以实时进行前所未有的分析。，帮助政府更好地应对社会和经济运营。
3.最积极的是众多IT公司。Mckinsey在一份特殊研究报告中提出的题为“大数据，下一轮创新，竞争和生产力的最前沿”，“对于企业，大量数据的使用将成为基础为了将来的竞争和增长。”该报告在行业中引起了广泛的反应。
IBM提出，在过去的十年中，他们放弃了PC，并成功地转向了软件和服务。这次，它将远离服务和咨询，更多地关注大数据分析软件带来的新业务增长点。IBM总裁Luo Ruilan认为，“数据将成为所有行业的基本因素，而不是确定胜利和失败，最终数据将成为人类的重要自然资源。”
在中国，百度致力于开发自己的大数据处理和存储系统。腾讯还建议，在2013年的数据运行时期，如何整合这些数据已成为将来的关键任务。
实际上，自2009年以来，“大数据”主题的合并和收购已经不断出现，并合并和收购的数量和规模逐渐增加。Sun和Hewlett -Packard的高达176亿美元，可以看到大数据的行业价值。[1-2]
提供证据
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大数据是信息和通信技术的积累。根据其自身技术发展的逻辑，它从提高的生产效率增长到更高级的智能阶段。无处不在的信息感知和收集终端为我们收集了大量数据，云计算代表的计算技术的持续进度为我们提供了具有强大的计算能力。与物质世界平行的数字世界[1-2]。
尽管大数据在信息和通信技术方面繁殖，但越来越普遍和成熟的信息，但其对社会经济生活的影响不仅限于技术水平。从本质上讲，它为我们提供了一种新的方法，可以使世界越来越基于数据分析，而不是在过去的经验和直觉上，制定行为越来越多地基于数据分析。
实际上，大数据的影响不仅限于信息和通信行业，而是“吞噬”并重建许多传统行业。广泛使用数据分析方法并优化运营的公司本质上是一家数据公司。已被广泛使用。通过数据挖掘以及重塑和优化供应链等传统企业，例如Wal -Mart。优秀的亚马逊和淘宝等新上升的电子商务已经通过了大量数据的大量数据。管理器和分析以为用户提供更多专业和个性化的服务。
最令人惊讶的例子是，在Twitter的情感趋势时，社交媒体监控平台DATASIFT监视Facebook（Facebook）IPO之间的关系，以随着Facebook的股票价格波动。在Facebook的开放之前，Twitter上的情感逐渐变成负面，而Facebook的情感股价在25分钟内开始下降。当Twitter上的情绪转向前线时，Facebook的股票价格在8分钟后开始反弹。在最后，当股市接近收盘时，Twitter上的情感变为负面，Facebook的股价在10分钟内开始下降。最后的结论是，Twitter上的每种情感倾向都会影响Facebook股价的波动。
这只是基于社交网络产生的大数据，“预见未来”的众多案例之一。此外，还有一些例子，例如Google预测通过网民搜索行为爆发流感爆炸的爆发。不仅在业务方面，而且在社会建构方面也是大数据的作用。智能电网，智能运输，智能医疗保健，智能和环境保护以及智能城市的蓬勃发展与大数据技术和应用的开发密切相关。
“大数据”可能带来的巨大价值正在逐渐得到认可。它通过技术创新和发展以及全面的感知，收集，分析和共享数据为人们提供了一种新的方式来查看世界的方式。根据事实和数据，更多的决策。这种思维方式可以预见，将促进一些习惯依靠“几乎”操作的社会变化。
回应
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良好的企业应提前计划。从现在开始，我们应该开始准备为公司后期的数据收集和分析做准备。企业可以从下面的六个方面开始。它可以迅速发展，特别是下面的六点。
目标
几乎每个组织都可能会收集连续数据。无论是社交网络还是研讨会传感器设备，每个组织都有大量数据要处理，IT人员都需要了解其业务运营期间的数据生成的内容。基于您自己的数据，请确定数据范围。
标准
尽管每个企业都会生成大量数据，而彼此之间是不同的，并且需要各种各样的数据，这要求企业IT人员收集现在需要的数据，并找到最能反映企业业务的数据。
重新评估
大数据需要在服务器和存储设施中收集，大多数公司信息管理体系结构将经历重要的重大更改。IT经理需要准备扩展其系统以解决数据的持续扩展。IT经理必须了解公司以了解公司。现有IT设施的状况通过为大数据设置设施以避免购买某些不必要的设备而进行指导。
注意大数据技术
大数据是近年来仅出现的一个词，并不是所有的人员对大数据了解很多。例如，今天的Hadoop，MapReduce，Nosql和其他技术是2013年出现的技术。该领域的技术和工具，以确保他们将来可以在面对大数据时做出正确的决定。
培训公司的员工
大多数公司是最缺乏才能的公司，当大数据到来时，公司将在收集和分析的这一方面缺乏才能。对于某些公司，尤其是那些人数较少的公司，员工面临大会员。DATA将是一个挑战。企业应在正常时间对员工进行更多的培训，以确保员工在大数据到来时可以适应相关工作。
培养三种能力
Teradata Greater China Ceo Sing Erlun告诉Sina Technology，随着大数据时代的出现，企业应在内部培养三个功能。首先，将企业数据整合的能力。其次，探索数据背后的价值以及制定精确操作程序的能力；第三，能够准确，快速，真实的时间动作的能力。
在上述点，当大数据的时代到来时，大量数据不会无助，而是成为竹子，从数据中获得的好处也将促进企业的快速发展。
希望收养，谢谢
世界上包含的数字信息变得越来越难以想象...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为这种现象创建了一个新的术语：“大数据”。什么。大数据时代意味着吗？大数据的概念意味着什么？大数据分析意味着什么？SO称为大数据，大数据到底是什么，他的来源在哪里，定义是什么？
一：大数据的定义。
1.大数据（也称为大量数据）是指涉及的大量数据，以至于它无法通过人脑甚至主流软件工具。确定更多积极的信息。
2.大数据技术是指从各种类型的大数据中快速获取有价值的信息技术的能力，包括数据收集，存储，管理，分析，可视化和其他技术及其集成。技术适用于大数据，包括大数据并行处理（MPP）数据库，数据挖掘功率网格，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，Internet和可扩展存储系统。
互联网是一个神奇的大网络，大数据开发也是一个模型。如果您真的想知道大数据，可以来这里。这款手机的开始号是187的中间。您可以按顺序找到它。我想说的是，除非您想做或理解此内容，否则如果您只是开心，就不要来。
3.大数据应用程序，是
指的是特定的大数据收集，集成大数据技术并获得有价值的信息。对于不同领域和不同企业的不同业务，甚至在同一领域的不同企业的相同业务，其业务需求，数据也存在差异集合，分析和挖掘目标。BIG差异。仅通过遵守“对象，技术和应用程序”的同时开发，大数据的价值才能充分实现大数据的价值。
当您的技术达到极限时，即数据限制。“大数据不是关于如何定义它的，最重要的是如何使用它。最大的挑战是技术可以更好地使用数据和大数据的应用。数据分析工具（例如Hadoop）是这些非结构性数据服务的价值。
两个：大数据的类型和价值挖掘方法
1.大数据的类型可以大致分为三类：
1）销售款式：包括CRM
系统消费者数据，传统ERP数据，库存数据和帐户数据。
2）机器和传感器数据（机器基因播/传感器数据）：包括呼叫记录尾巴
记录，智能仪器，工业设备传感器，设备日志（通常数字排气），交易数据等。
3）socialdata：包括用户行为记录，反馈数据等。社会媒体平台，例如Twitter，Facebook。
2.大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1）客户组细分，然后为每个组数量定制特殊服务。
2）模拟真实环境，发现新需求并增加投资回报率。
3）加强部门的联系并提高整个管理链和工业链的效率。
4）降低服务成本并找到用于产品和服务创新的隐藏线索。
3：大数据的特征
该行业通常使用4 V（IE卷，品种，价值，速度）来总结大数据的特征。特别是，大数据具有4个基本特征：
1.这是巨大的数据量
体积（体积）很大，是指大数据集，通常约为10TB。但是，在实际应用中，许多企业用户将多个数据集放在一起，并形成了PB级数据。百度信息表明，其新的首页导航每天需要超过1.5pb（1pb = 1024tb）。如果印刷了这些数据，将打印超过5000亿块A4纸。根据信息的依据，已经确认，到目前为止，人类生产的印刷材料量仅为200％。
2.这是一种多样化的数据类别
数据类别很大，数据来自各种数据源。数据类型和格式变得越来越丰富。
数据类别包括半结构和非结构性数据。当前数据类型不仅是文本形式，而且还包括图片，视频，音频和地理位置信息等各种数据。个性化数据是绝对多数的。
3.快速处理速度
在大量数据的情况下，可以实时处理数据。数据处理遵循“ 1第二定律”，并且可以从各种类型的数据中迅速获得高价值信息。
4.高价值和低密度的价值
数据真实性很高。由于新数据源的兴趣，例如社交数据，公司内容，交易和应用程序数据，传统数据源的局限性被破坏了。企业需要越来越有效的信息来确保其真实性和努力。举例来说，在不间断监视的过程中，一个小时的视频只有一两秒钟。
四：大数据的作用
1.大数据的处理分析已成为新一代信息技术集成应用的节点
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式。这些应用程序继续生成大数据。CloudComputing为这些庞大而多样的大数据提供了存储和计算平台。通过管理，处理，分析和优化不同数据源的管理，处理，分析和优化，结果将被送回上述应用程序，并将将创造巨大的经济和社会价值。
大数据具有产生社会变革的能量。但是释放这种能量需要严格的数据治理，有见地的数据分析和管理创新的刺激环境（Ramayya
卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）海因兹学院（Hainz College）的院长克里希南（Krishnan）。
2.大数据是信息行业连续高速增长的新引擎
新技术，新产品，新服务和大型数据市场的新格式将继续出现。在硬件和集成设备的领域，大数据将对芯片和存储行业产生重要影响，也将使集成数据存储处理服务器，内存计算和其他市场。在软件和服务领域，大数据将触发数据快速处理分析，数据挖掘技术和软件产品的开发。
3.大数据使用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决定都“受业务驱动”
过渡“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反应；它可以提供更准确，更有效的营销策略，为商人提供决策支持；它可以帮助公司为消费者提供更及时和个性化的服务；领域可以提高诊断和药物有效性的准确性；在公众领域，大数据也开始在促进经济发展和维持社会稳定方面发挥重要作用。
4.大数据时代的科学研究的方法和手段将发生重大变化
例如，抽样调查是社会科学的基础研究方法。在大数据时代，通过实时监控和跟踪研究对象，可以在互联网上进行大量的行为数据，并分析以揭示常规事物并提出研究结论和对策。
五：大数据的商业价值
1.客户群的细分
“大数据”可以细分客户群，然后对每个集团采取独特的行动。在特定客户群中进行营销和服务是对商家的追求。对云存储的质量数据和“大数据”分析技术使得真实 -具有高成本效率的消费者的时间和极端细分。
2.模拟现实
使用“大数据”来模拟现实，发现新需求并增加投资回报率。作为博客，Twitter，Facebook和Weibo也正在生产大量数据。
云计算和“大数据”分析技术使商人能够在高成本效率的情况下实时存储和分析这些数据。交易过程，产品使用和人类行为可以是数据。“技术可以将这些数据集成到数据挖掘中，以确定大多数方案在某些情况下确定不同的变量（例如不同地区的不同促销解决方案）。
3.提高投资回报率
增加“大数据”导致各个相关部门的共享水平，并增加整个管理链和工业链的回报。“大数据”有能力的部门可以通过云计算，互联网和内部搜索引擎共享以共享具有“大数据”功能的“大数据”结果具有较弱的数据功能，可以帮助他们使用“大数据”来创建业务价值。
4.数据存储空间租赁
企业和个人有大量信息存储。只有通过适当的数据存储才能进一步利用其潜在价值。特别是，该业务模型可以细分为两类：个人文件存储和目标业务用户。它主要通过API易于使用。用户可以轻松地将各种数据对象放入云中，然后根据水和电力（如水和电力）的数量来充电。许多公司已经启动了相应的服务，例如北京财富联盟，Netease，诺基亚等。操作员也推出了相应的服务，例如中国移动的凯阳业务。
5.管理客户关系
客户管理应用程序的目的是根据客户的属性（包括自然属性和行为属性）分析客户并从不同角度了解客户，以提高客户的忠诚度，降低客户的损失率，提高客户的损失率客户的损失率，增加自定义刷新等。对于中小型客户，特殊的CRM显然很大且昂贵。拖车，朋友圈子中的特殊销售通知以及完成前销售和萨莱斯服务之后。
6.个性化和精确的建议
在操作员中，通常根据用户的喜好推荐各种业务或应用程序。例如，商业化服务并使用数据挖掘技术来帮助客户进行精确的营销。将来，利润可能来自客户价值添加的部分的份额。
以每日“垃圾短信”为例，信息并非全部“垃圾”，因为他们收到的人不被视为垃圾。分析用户行为数据后，您可以将所需的信息发送给您需要的人，以便“垃圾邮件SMS”成为有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，然后去餐厅使用操作员DOCOMO的移动钱包来付款。操作员和麦当劳收集的相关消费信息，例如汉堡包经常的东西购买，哪个商店消费，多少消费，然后将优惠券准确地推向用户。
7.数据搜索
数据搜索是一个非fresh应用程序。随着“大数据”时代的出现，对真实时间和完整范围搜索的需求变得越来越强大。我们需要能够搜索诸如各种社交网络，用户行为等数据。是将真实的 - 时间数据处理与分析和广告联系起来，即应用程序中应用程序中的真实时间广告业务和社会服务。
操作员用户在线行为的在线行为信息使数据获得了“更全面的维度”和更商业价值。
6：大数据对经济和社会的重要影响
1.可以促进实现巨大的经济利益
例如，对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造产品和组装成本的开发。全球大数据有望直接和间接驱动的信息技术支出在2013年将达到1200亿美元。
2.可以促进社会管理的增强水平
大数据在公共服务领域的应用可以有效地促进相关工作的发展，提高决策水平 - 制定效率和相关部门的社会管理，并产生巨大的社会价值。通过分析收集的流量数据实时，许多欧洲城市指导驾驶乘客选择最佳路径，从而改善城市的交通状况。
3.如果没有高性能分析工具，那么大数据的价值不必清楚大数据应用程序的发布。它不能对其分析结果迷信，也不能否认由于准确性不完整而否认其重要作用。
1）由于各种原因，被分析的数据对象不可避免地包括各种错误数据和无用的数据，再加上数据分析和人工智能作为大数据技术的核心，人工智能并不完全成熟，因此计算机完成了计算机完成。大数据分析和处理的结果不能完全准确。但是，由于对微博的无用信息的干扰，该预测也是很多次不准确的。
2）必须明确定位，大数据的重点和价值是指导和激发大数据申请人的创新思维并协助决策。简单的术语，如果解决问题，人们通常可以想到一种方法，大数据可以提供十种参考方法，即使其中只有三个可行，解决问题的想法将被扩展三遍。
因此，客观理解和播放大数据的作用并没有被夸大和减少。它是准确认知和应用大数据的先决条件。
七：最后，北京Caichang将总结并给您摘要
不管是否预测了大数据的核心价值，但是基于大数据的决策模型为许多公司带来了盈利和声誉。
1.从大数据的价值链分析，有三种模式：有三种模式：
1）持有大数据，但不能很好地使用；最典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2）没有数据，但是知道如何帮助患有数据的人使用它；典型的IT咨询和服务公司，例如Essezhe，IBM，Oracle等。
3）既有数据和大数据思维；更典型的是Google，Amazon，MasterCard等。
2.将来，大数据领域中最有价值的是两件事：
1）具有大数据思维的人，这样的人可以将大数据的潜在价值转换为实际兴趣；
2）有一些业务领域尚未被大数据触及。这些是没有被挖掘出来的油井和金矿，因此被称为蓝色海洋。
大数据是信息技术和专业技术，信息技术行业和各个行业的紧密整合的典型领域。它具有强大的应用需求和广泛的应用潜在客户。为了抓住这个新兴领域带来的新机会，我们需要不断跟踪和研究大数据，不断提高对大数据的认识和理解，并坚持技术创新的协调以及应用创新，加速在经济和社会领域的各个领域的大数据开发，将其应用，工业和企业的应用需求和应用水平促进了新阶段。
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