大数据时代的思考
随着互联网的普遍应用，越来越多的数据被存储、记录，据IDC 预测，到2020年全球将总共拥有35ZB(1ZB=1万亿GB)的数据量，如此大的数据量足以支撑目前所有行业通过对数据的分析，通过预测，形成未来整个行业的超级盈利增长点，甚至会颠覆更多传统意义上的商业模式。
大数据时代我们要从三个方面从认知上做出调正。
一是小样本分析向全样本分析转变。在传统商业环境下，我们没有大量的数据支撑我们的研究，只能通过抽取少量具有代表性并且尽可能准确的数据通过复杂的数据分析，进行对人类行为、商业机会等研究工作。大数据时代的到来，我们通过互联网以及云计算实现了对几乎所有数据的抽取和计算，可以预测人类行为方式的转变、商品与商品之间的联系。
二是精确样本向混杂样本转变。目前我们获取并使用所有数据慢慢成为可能，数据量的增加必然导致存在已定的不准确数据，但是我们以后随着技术的进步，这些问题是可以避免的。但就目前重要的是小数据向大数据的转变。就小数据而言，注重的是数据的质量和精确度。大数据获取数据的方式太多，不光包括人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。因此面对如此巨大的数据，我
们也需要简单的算法计算出来的结果都要比小数据准确的数据以及复杂算法计算出来的结果要理想的多。
三是从注重因果关系转变为只注重结果。换句话说，我们不需要指导“为什么”，只需要知道“是什么”。因为随着大数据对所有行的颠覆，大数据会预测出更多的可能性，就像网店的推送服务一样，我们买了一本管理学的书籍，可能他们会给你推送一本体育杂志，但这往往确实客户的真实需求，因此我们只需要指导购买管理学这本书籍的人有很大几率要买体育杂志就行了，至于为什么，我们不需要做过多研究。因为也许你在花大量精力再做此类研究时，这种关联需求的行为方式已经转变了。
百度、阿里巴巴、新浪微博、腾讯微信等最核心的资产便是大数据;众多行业、企业开始使用并利用大数据作出变革;中国6亿多网民的上网记录等正成为大数据的核心内容。
大数据更加实际、更容易落地、盈利模式更清晰。由大数据推动的行业变革，将会对整个世界格局产生颠覆性的影响。
此前，据麦肯锡报道，大数据为美国的医疗服务业每年节省3000亿美元，为欧洲的公共部门管理每年节省2500亿欧元，为全球个人位置数据服务提供商贡献1000亿美元，帮助美国零售业净利润增长60%，帮助制造业在产品开发、组装等环节节省50%的成本。
麦肯锡预测，未来大数据产品在个人位置服务市场的应用就将产生8000亿美元的价值，未来中国大数据产品的潜在市场规模有望达到1.57万亿元人民币，不仅将给IT行业开拓一个新的黄金时代，更
将颠覆各行各业的竞争格局。
企业大数据思维 张靖笙 “一切皆可数据化”，舍恩伯格大数据思维里面这句话道出了这个时代滚滚洪流的主旋律，不管你听与不听，看与不看，数据都在哪里，像空气一样弥漫，也会像空气一样要命。在各种应用大数据的声音不绝于耳的今天，前者已是普遍的共识的，而对于后者，很多人却还不见得认同了，您可能觉得言过其实了，凭什么你说大数据会要命？我们没有用大数据就活不了了吗？而对于当今人类社会的所有组织机构来说，数据的重要性已经越来越明显，已经直接影响到存亡命运，缺少数据资源，无以谈事业；缺少数据思维，无以言未来，所以数据是很要命的。 而当前最要命的是，很多甚至是大多数的中国企业家还远远没有认识到这个严重性，这里折射的就是很多人在思维层面对于大数据这种新兴事物认识的不充分，正如马云所指出的：“很多人输就输在，对于新兴事物，第一看不见，第二看不起，第三看不懂，第四来不及。”赵国栋、易欢欢、糜万军、鄂维南合著的《大数据时代的历史机遇》中指出，有四种典型的片面认识阻碍企业家完整地认知大数据：第一，认定是炒作；第二，片面理解；第三，狭隘视野；第四，唯技术论。这些都是缺少全面和准确的大数据认识的表现，尽管还有其他各种客观原因，但是企业家对大数据没有正确的思想认识是阻碍大数据在企业获得深入应用的主要原因。 正确的思维来自正确的认知，在心理学上有一个思维圈法则，被许多高端人士推崇，这就是黄金思维圈，黄金思维圈是一种认知世界的方式，它能够帮助我们快速认识这个世界的本质。黄金思维圈包含三个层面，第一个层面是what层面，也就是事物的表象，特征。第二层则是how，方法，就是如何去解决这个问题，第三层则是本质层，就是why，就是事情背后的原因与真实的目的，可以说这个黄金思维圈是我们认识大数据最好的思维武器。
大数据时代下的安全思考 2014-09-03 01:23:39来源: 北京商报(北京)有0人参与 分享到 根据互联网数据中心（IDC）相关数据显示，互联网上的数据每年将增长50%，每两年将翻一番，而目前全球互联网90%以上的数据是近几年才产生的。以大数据、智慧城市、移动互联网和云计算为重要特征的“大智移云”时代已经到来。 大数据时代的互联网安全形势发生变化，信息安全上升到国家战略高度。棱镜门等事件背后凸显出大数据安全布防的重要性和紧迫性，企业需要加快自主技术创新才能摆脱外界控制，彻底实现信息安全和发展自由。 大数据引擎成为企业服务创新发展的核心驱动力，正在影响企业安全市场格局生变。由于利用系统漏洞的网络攻击范围更广、危害更大，企业安全攻防强度和防御难度全面升级。对于企业来说，大数据变成了重要的生产力因素，在散发出不可估量的商业价值的同时也存在巨大安全隐患，因而要求企业决策从“业务驱动”转变为“数据驱动”。在整个数据生命周期里，企业需要遵守更严格的安全标准和保密规定，对数据存储与使用的安全性和隐私性要求越来越高。 从今年以来发生的震惊业界的心脏出血漏洞、携程拖库等事件可以看出，黑客利用大数据分析向企业发起的攻击更为精准。而由于用户隐私和商业机密涉及的技术领域繁多、机理复杂，很难贯通法理与专业技术，界定出由于个人隐私和商业机密的传播而产生的损失，也很难界定侵权主体是出于个人目的还是企业行为。 随着移动互联网的全面普及，社交网络成为黑客攻击和网络犯罪的新途径、云应用的进步加大了用户信息泄露的风险和事故处理难度、移动支付安全和移动终端漏洞成为安全新课题。大数据时代的企业安全正面临内部管理和外部攻击的新型挑战，可靠的数据存储、安全的挖掘分析、严格的运营监管是大数据时代企业安全的刚需。 在此种背景下，传统的端级防护、单点布防安全解决方案能起到的作用甚微，任何一家企业都无法单独对抗大数据安全的全面挑战，安全产业链协同成为必然趋势。由于安全产业链过于复杂冗长，任何一个环节受到网络攻击都将给整个产业链带来不可估量的损失。利用大数据等现代技术提升企业安全实力，“开放是前提、法律是保障、技术是支撑”，信息安全需要在政府主管部门的统一协调管控之下，由产业链各个环节的企业开放安全数据和技
虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。 有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。 前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。 大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述： “因为预测的结果几乎不可辩驳，人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则，同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些，下面谈利。
聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气，以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的，我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情，基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了，因此激起了员工的反抗。（弊）通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意 志的一种亵渎。（弊） 过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，但现在可能是，要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。 由于大数据的功劳，微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队，翻译质量就会好一点。 当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候，他就不再需要书籍评论员了。
2017公需科目多选题（132题） 1《大数据背景下的公共治理模式变革（中）》在“智慧化的扩建布局”内容中提出“四大政府”，其中四大政府包括（）。正确答案：【B】 【C】【D】【E】 2《大数据下的资源整合和知识共享（上）》提到，物联网在逻辑上包含（）几个层级。正确答案：【A】【B】【D】 3《大数据下的资源整合和知识共享（下）》提到，利用大数据，协助监管遗漏的违法事件以及社会不文明现象是有必要的，目前的社会问题主要有（）。正确答案：【A】【B】【C】【D】 4根据《保密技术防范常识（中）》，以下关于美国的网络霸主地位的表现说法正确的是（）。正确答案：【B】【C】【D】【E】 5根据《保密技术防范常识（中）》，以下设备可能属于窃听设备的是（）。正确答案：【A】【B】【C】【D】【E】 6根据《大数据背景下的公共治理模式变革（上）》，从信息化本身历程来讲，可以概括为（）。正确答案：【B】【C】【D】 7根据《电子政务网络安全保障体系建设》，安全威胁产生的原因包括（）。正确答案：【A】【B】【C】 8根据《电子政务网络安全保障体系建设》，数据交换有三种方式，分别是（）。正确答案：【A】【B】【D】 9下列不属于第三信息平台的有（）。正确答案：【B】【E】 10（）通常具备轻资产、重知识、跨界融合等特征，以批代管和偏重目录准入管理的模式制约了新经济的发展。正确答案：【A】【B】【C】【D】 11）新经济是以技术进步为主要动力，在制度创新、需求升级、资源要素条件改变等多要素的驱动下，以大量的（）蓬勃涌现为显著特征，以信息经
济、生物经济、绿色经济为主要发展方向的新经济形态。正确答案：【A】【B】【C】【D】 12 “大数据”这个词同下列词语（）一样，都是从国外学来的。正确答案：【A】【B】【C】【D】【E】 13《保密技术防范常识（上）》提到，“互联网+”时代的发展趋势包括（）。正确答案：【A】【C】【E】 14《保密技术防范常识（下）》提到，电磁泄露发射泄密的防范包括（）。正确答案：【A】【B】【C】【D】【E】 15《保密技术防范常识（下）》提到，运营商生态链由（）构成。 正确答案：【A】【C】【D】【E】 16《大数据背景下的公共治理模式变革（上）》提到，大数据处理模式包括（）。正确答案：【A】【B】【C】【D】 17《大数据背景下的公共治理模式变革（下）》认为，面对深刻的社会变革，（）是政府治理走向现代化的必然选择和必然趋势。正确答案：【A】【B】【C】 18《大数据背景下的公共治理模式变革（下）》认为运用（）等新技术可以促进社会治理和公共服务的实现。正确答案：【A】【B】【C】 【D】 19《大数据背景下的公共治理模式变革（下）》提到，提高政府社会治理能力，要围绕（）等多个领域实行监管。正确答案：【A】【B】 【C】【D】【E】 20《大数据背景下的公共治理模式变革（中）》在“智慧化的扩建布局”内容中提出“四大政府”，其中四大政府包括（）。正确答案：【B】 【C】【D】【E】
大数据时代下的资源配置 摘要 任何一项社会活动都打上深深的时代烙印，资源配置也不例外，大数据时代带给社会各个层面的变革将是深入持久的，在新的形势下资源配置将会发生怎样的变化，大数据又在这一变化中发挥怎样作用，如何利用好大数据让资源配置更优化是中国乃至整个人类社会必须当前面临的问题，就目前我接触到少量信息的基础上浅论一下大数据时代下的资源配置的设想。 关键字 大数据资源配置信息技术 前言 大数据是什么？是一种运营模式？是一种技术？或是一种数据的集合统称？大数据相对于数据的提法，但不同于传统的数据，而是一种数据的广延性，无限性，细分性，它是一种多维度数据的空间集合。大数据是由全球知名咨询公司麦肯锡提出，麦肯锡称“数据，已经渗透到当今的每个行业和业务职能领域，成为最重要的生产因素。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亏浪潮的到来。”资源配置是生产活动中重要的环节，数据在资源配置产生之初就和数据密不可分，大数据时代的到来更是为资源配置的最优化提供了最科学最有效最全面的数据信息，通过对数据点组成的数据空间的分析，将极大的改变生产效率，节约生产资源，提高经济总量。 正文 资源配置与大数据到底存在怎样的内部联系？面对资源配置与大数据内在联系我们又该如何把握与充分运用大数据？接下来让我们来看看它们之间的关系。首先我们要思考为什么要进行资源配置？资源配置有什么意义？ 对于第一个问题我认为应该从根本原因来回答，资源的有限性和人类社会需求的无限性矛盾要求我们必须进行合理有效的资源分配以实现既定的社会目标。资源配置使得人类利用最有效的手段发挥有限资源的最大利益最大程度上满足人类社会的需求，当前可以说人类社会的进步就是伴随着资源配置问题的解决而进行的。 对于第二个问题我认为，资源配置最直接显著的影响就是资源的节约，资源配置的越合理意味着巨大的资源节约，人类社会更加持续长久的发展。资源是社会生产的重要物质资源，离开了资源社会生产不能进行，那么资源配置对生产的影响也就是根本性的。资源配置的合理意味着社会生产的高效，经济社会的发展。 然后我们来看看资源配置中的数据问题。资源配置中有哪些数据？这些数据有什么关系？资
2013．5 一、问题的提出 大数据（ｂｉｇｄａｔａ）泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。这里的“大”有两方面含义。一是数据量巨大。指在科学技术、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域产生的海量数据集。二是以数据为“大”的价值论。即大数据之 “大”更多地反映在其重要性上，而不完全指数量上的庞大。因为可以从这些数据中挖掘出有价值的信息，目前大数据被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展，无处不在的信息感知和采集终端，将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据，通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界，所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关，这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示？统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求？对此，笔者拟结合多年基层工作经历进行初步探讨，意在抛砖引玉，以期更多的同仁共同关注、思考大数据时代对统计工作带来的变化和影响。 二、大数据时代的来临及意义 有资料显示，１９９８年全球网民平均每月使用流量是１ＭＢ，２００８年是１ＧＢ，２０１４年将是１０ＧＢ。全网流量累计达到１ＥＢ的时间在２００１年是一年，在２００４年是一个月，在２００７年是一周，而２０１３年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满１．８８亿张ＤＶＤ光盘。淘宝网站单日数据产生量超过５０ＴＢ，存储量４０ＰＢ。百度公司每天要处理６０亿次搜索请求，几十ＰＢ数据。一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十ＰＢ。数据的规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。根据中国互联网络信息中心统计，２０１２年底我国网民数为５．６４亿，手机网民为４．２亿。这些网民每天在网上将产生海量的数据，这些数据记载着他们的思想、行为乃至情感，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见， 反映舆情民意。大数据的重要价值还在于对其有效的开发和使 用能对社会的发展起到巨大的推动作用。企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据全球第四大独立软件公司，美国赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达２．２ＺＢ，年增６７％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元， 收集环境和社会管理所需的信息。２０１１年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术 对社会发展的巨大推动作用。 （备注：1024B=1KB 1024KB=1MB 1024MB=1GB 1024GB=1TB 1024TB=1PB 1024PB=1EB 1024EB=1ZB 1024ZB=1YB 1024YB=1BB ） 三、大数据时代统计工作面临的挑战 可以预见，大数据时代的到来，对统计调查部门生产出更高质量的统计产品提供了难得的机遇和更大的可能性，但与此同时，带来更多的则是挑战。这种挑战集中体现在随着大数据时代的到来，统计调查部门应该能够使用更少的投入生产出时效性更强、质量更高的产品。社会各界对统计调查部门新的服务需求和更高的工作要求也将随之形成。基于此，笔者认为在大数据背景下，统计调查工作正面临六大挑战。 一是统计工作方式的挑战。在大数据科技大浪潮的背景下，数字化的行政商业记录、网络在线文本、流媒体数据大大拓宽了统计机构收集数据信息的渠道，统计调查部门的业务工作方式也势必发生改变。在数据收集方面， 会更多的需要从互联网、物联网的数据中进行挖掘收集。如物联网的发展将使工业生产、运输物流、最终消费、服务等各种交易生成直接可用的数据。又如，现行的居民家庭日记帐是通过统一的报表和计量方式将调查对象的收入消费行为转化为可用的数据，在大数据时代将有可能实现通过对超市商场收银系统、ＥＴＣ电子收费系统、ＧＰＳ定位测量、银行转账、微信等数据进行挖掘从而收集到需要的数据，不再需要调查对象长期认真的配合。这种数据收集方式可以有效避免人为误差，篡改数据的可能性越来越小，数据质量将更有保 大数据时代统计调查工作的挑战与思考 季晓晶 摘要：大数据(bi g d ata )泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。因其数据量巨大又可以从中挖掘出有价值的信息， 目前被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展，无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据，通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界，所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关，这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示？ 统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求？对此，笔者结合多年基层工作经历进行了初步探讨。 关键词：大数据；统计调查工作；思考 问题研究 １７
大数据时代的思维变革 作者：贾凯 来源：《现代审计与经济》 2016年第4期 贾凯 大数据是这几年互联网领域的一大热门话题。最近，这个话题的热度已经不仅局限在互联 网领域了，正在逐渐拓展到其他领域，成为全社会关注的话题。那么，什么是大数据？大数据 的特点是什么？为什么现在才有大数据？大数据的应对方法是什么？大数据时代能带来哪些变革？这些变革对于审计工作有什么影响？这一系列问题都有待回答，本文将量力而行，给以上 问题做出初步回答。 一、什么是大数据 毫无疑问，大数据是一个新鲜概念。对于这样的新鲜概念，其定义也要经过时间的积淀才 能明确。就目前而言，业界公认度高的是ＩＤＣ的“ ４Ｖ” 理论，即 Ｖoｌｕｍｅ（数据量大）、Ｖａｒｉｅｔｙ（数据多样性）、Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（数速大）和Ｖａｌｕｅ（价值密度低），在此基础上，ＩＢＭ重新定义并完善了“ ４Ｖ”理论，将最后一个“ Ｖ” 改而解释为Ｖｅｒａｃｉｔｙ（真实性）。但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，从大数据中提取、挖掘 对业务发展有价值的潜在知识，找出趋势，做出预测性分析。 二、为什么现在才有大数据 可以从数据的产生、采集、存储三个步骤来分析：一是生产信息的门槛降低了。要想知道 现在数据产生有多方便，可以首先回顾一下以前的数据产生方式：20年前，如果想让别人知道 你的观点，只能是向报纸投稿，或者出版著作，这要求的写作技能太高了，对普通人来说是不 可能的。10年前，博客开始流行，稍有写作水准的人都可以发表文章。4年前，微博大行其道，只要不是文盲，就能玩转这最多只有140个字的小玩意儿。现在呢，手机拍照，分享到微信朋 友圈，已经成为大多数人的新选择，朋友圈甚至都不鼓励用户发纯文本的状态。在这个时代， 几乎人人都可以玩转朋友圈了。可以看到，每一次变革都极大地降低了生产信息的难度，极大 地扩充了具备生产数据能力的人群。所以说，技术的进步给了普通人发表观点的机会。 二是数据采集的难度降低了。这一点主要得益于现实世界的不断数字化，线下的内容不断 向线上迁移，具体表现为两个方面。首先是，原来需要专业技术人员才能干的事情，现在普通 人也能干了。比如给人物留影，从画家蜕变为摄影师，到现在人人都能拍照。再比如测量地理 位置，以前要专业的测绘人员，现在打开手机地图应用就可以了。其次是，以前不可能实现的 数据采集，现在也能实现了。例如，顾客在每样商品前的停留时间。在传统的商店里，采集这 个数据是不可能完成的任务，而在淘宝上，顾客在每个商品页面的驻留时间，是一目了然的事情。 三是数据存储的成本降低了。大约十几年前U盘的卖点是1MB只需要1块钱，现在京东上 1T的硬盘，价钱不到400元，更别提企业的大规模采购价了。 以上三点，决定了大数据时代只有在现在才能到来。其中第二条更是可以说明，为什么大 数据最先兴于互联网领域，因为互联网领域的数据采集难度最低。但是，随着传感器技术的进 步和物联网的发展，大数据将无疑会渗透到各行各业。
在大数据时代，你需要这样思考 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 维克托?迈尔?舍恩伯格和肯尼斯?库克耶在《大数据时代》中告诉我们大数据的4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity （真实）。相比小数据，大数据一定是复杂的。然而，复杂性对于我们来说，绝对是一个机会而不应是一个问题。面对大数据时代的扑面而来，如何拥抱大数据，从思考方式的转变开始。 从“基于预设的结构化数据库”到“无需预设的非关系型数据库” 小数据时代，我们对于数据的存储与检索一直依赖于分类法和索引法，分类和索引是一种清晰获取数据的机制设计，这种机制是以预设场域为前提的。这种结构化数据库的预设场域能够卓越地展示数据的整齐排列与准确存储，毫无疑问，这与追求数据的精确性目标是完全一致的，在数据稀缺与问题清晰的年代，这种基于预设的结构化数据库能够有效的回答人们的问题，并且这种数据库在不同的时间能够提供一致的结果。 面对大数据，由于数据的海量、混杂等特征会使预设的数据库系统崩溃。其实，数据的纷繁杂乱才真正呈现出世界的复杂性和不确定性特征，想要获得大数据的价值，承认混乱而不是对抗或避免混乱才是一种可行的路径。为此，伴随着大数据的涌现，出现了非关系型数据库，它不需要预先设定记录结构，而且允许
处理各种各样形形色色参差不齐的数据。因为包容了结构的多样性，这些无需预设的非关系型数据库设计能够处理和存储更多的数据，成为大数据时代的重要应对手段。如微软的数据库设计专家PatHelland所言：“我们再也不能假装活在一个齐整的世界里。” 从“随机样本”到“全量数据” 统计学家通过分析发现，采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大。这个发现对于小数据时代无疑是非常鼓舞人心的，随机采样获得了巨大的成功，并成为现代社会测量领域的核心思想。随机样本的基础是采样的绝对随机性，然而，如此严格意义的随机实现起来是非常困难的，一旦采样过程存在任何偏见，分析结果将相去甚远，况且随机样本带给我们的只能是事先预设问题的答案。这种缺乏延展性的结果，无疑会使我们错失更多的问题域。 大数据时代，数据的收集问题不再成为我们的困扰，采集全量的数据成为现实。全量数据带给我们视角上的宏观与高远，这将使我们可以站在更高的层级全貌看待问题，看见曾经被淹没的数据价值，发现藏匿在整体中有趣的细节。因为拥有全部或几乎全部的数据，就能使我们获得从不同的角度更细致更全面的观察研究数据的可能性，从而使得大数据的分析过程成为惊喜的发现过程和问题域的拓展过程。
大数据时代下可能出现的工作变化 在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 （一）教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 （二）教育系统变革的内动力
大数据时代心得体会 篇一：大数据时代读书心得 一部似乎还没有写完的书 ——读《大数据时代》有感及所思 读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。 近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思
维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固 有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。 当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了！ 《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者
大数据时代数据安全问题思考 隐私OR便利 互联网上的“透明人” “中国人更加开放，对隐私问题没有那么敏感，很多情况下他们愿意用隐私交换便利性。”今年3月，一位知名互联网企业负责人在公开场合谈到个人信息保护的问题。然而，这一言论迅速击中了网民的痛点：在大数据时代，普通网民究竟还有没有隐私?我们如何保护个人信息? 日常生活中，人们也常常面临“选择”：是否同意获取个人信息。使用一个简单的应用程序，注册一个网络账号，都会让用户提供手机号码、身份证号、银行卡号等隐私信息。 安装一个新的APP，使用前先要收到一连串的提醒：“允许发送通知”“允许访问位置”“允许获得手机通讯录”“允许启用电话、短信、相机”……尽管用户可以选择“同意”或者“不同意”，但用户一旦选择了“不同意”，很多APP便自动退出不再提供服务。 甚至发在个人朋友圈中的照片，都有可能被他人恶意盗取。近日有媒体曝光称，大量来自朋友圈、QQ空间或者微博上的私人照片，正在被放在网上低价出售，甚至被非法用于商业广告或婚恋网站。对此，有网友感叹：“原来，我们一直在互联网上‘裸奔’!” 网上个人信息泄露还可能引发次生灾害，成为精准诈骗的帮凶。一些人把个人隐私信息当成赚钱的工具，通过售卖越权获取的用户信息获得巨额利润，并由此形成了黑色产业链。如何提高网络安全性，保护用户的个人信息，成为互联网时代人们的核心关切。 北京大学互联网发展研究中心主任田丽认为，随着互联网技术的快速普及，传统问题向互联网延伸，线上向线下延伸，人类空间向虚拟空间延伸。人们在互联网上变成了“透明人”，个人的一举一动都被互联网“记录在案”，导致人们在网络空间越来越缺乏安全感。
大数据时代，几个例子告诉你什么是大数据 工具类厂商蓄意炒作大数据，以达到售卖产品的目的，但导致的结果是很多人对大数据这一概念云里雾里。实际上，大数据就发生在你我身边，虽然你看不到它，但它却时时影响着我们的生活。 现阶段，和大数据相关的企业有三种。一种是工具类公司，他们宣传得最卖力，并且把大数据吹出了泡沫，原因是它们希望把自己的产品卖给企业；一种是依托于大数据从事咨询服务类的企业；还有一种就是实实在拥有大数据的公司，它们和我们休戚相关，也就是下面的小故事所要阐述的内容。 第一个故事，百货公司知道女孩怀孕 美国的Target百货公司上线了一套客户分析工具，可以对顾客的购买记录进行分析，并向顾客进行产品推荐。一次，他们根据一个女孩在Target连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，事实真相是女孩隐瞒了怀孕消息。 点评：看似杂乱无章的购买清单，经过对比发现其中的规律和不符合常规的数据，往往能够得出一些真实的结论。这就是大数据的应用。 第二个故事，搜狗热词里的商机 王建锋是某综合类网站的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但在每年的评比中，他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建锋养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多。 点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对比，找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。 第三个故事，阿里云知道谁需要贷款 这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。 点评：通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。 第四个故事，中移动挽留流失客户 iPhone进入中国后，铁杆的移动用户王永铭加入了联通合约机大军。由于合约机承担了大量通话内容，王永铭将全球通换成了动感地带。三个月之后，王永铭接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移动的优惠资费活动。一位移动的
大数据带来的四种思维 作者：张义祯 近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为，大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。 总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析
数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 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。 如：照片到电影，一分钟一张，一秒钟一张，一秒钟24张成了电影 量变质变定律有时间阶段发展影响和空间相关关联影响 离散思维向连续思维转换 让我来告诉大家，美国有一家创新企业https://www.doczj.com/doc/ca16696882.html,。它可以帮助人们做购买决策，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜。预测产品的价格趋势。这家公司背后的驱动力就是大数据。他们在全球各大网站上搜集数以十亿计的数据，然后帮助数以十万计的用户省钱，为他们的采购找到最好的时间，提高生产率，降低交易成本，为终端的消费者带去更多价值。 在这类模式下，尽管一些零售商的利润会进一步受挤压，但从商业本质上来讲，可以把钱更多地放回到消费者的口袋里，让购物变得更理性。这是依靠大数据催生出的一项全新产业。这家为数以十万计的客户省钱的公司，在几个星期前，被ebay以高价收购。
大数据时代下的中国市场 摘要：随着大数据产业的快速发展，我国企业开始利用大数据技术从海量数据中提取有价值的信息，为企业作出精准决策提供有力的参考，随着各行各业对于大数据的需求越来越多，大数据产业将进一步促进中国市场的发展。本文分析了大数据对中国市场产生的影响以及中国市场在大数据环境下的演变，认为目前我国市场在大数据环境下还面临着一些挑战，并在大数据环境下我国市场发展前景较好。 关键词：大数据；中国市场；发展 引言 随着大数据产业的快速发展，大数据对于市场的影响力逐渐扩大，目前，我国的大数据技术处于初级发展阶段，无论是政府还是企业对于大数据技术极其应用都出与摸索阶段，在未来的经济社会发展过程中，中国市场必须紧抓大数据时代的机遇，充分运用大数据技术提高生产效率，降低生产成本，实现市场经济的快速发展。本文通过分析大数据对中国市场的影响及中国市场对大数据环境的适应演变过程，了解中国市场在大数据情况下面临的挑战和大数据下中国市场的发展前景，为推动大数据技术在我国更好地普及和推广提供参考。 1 大数据对中国市场的影响 大数据的发展对中国市场产生了很大的影响，例如我们现在经常用到的“滴滴打车”软件就是利用大数据技术使出租车的供求获得更精准的对接，从而更好的为消费者提供出行服务，因此大数据运用得好，不仅能够给产业带来新的生机，而且能够对经济增长提供新的动力。可以说大数据已经开始出现在中国市场的方方面面，在给企业带来巨大价值的同时也给人们的生活带来更多的便捷。从大的方面来说，大数据技术的运用可以使得国家决策部门，可以借助大数据更科学的制定经济策略，更加有效的把握经济的走向；政府可以过海量微观主体行为分析，推导出宏观经济的大趋势，而不再仅仅依赖样本统计数据结果。从小的方面来说，
大数据带来的四种思维 2015-02-01 10:31 来源：学习时报 张义祯 近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为，大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。 总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 容错思维 在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面
大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性－定量－再定性”，第一个定性是为定量分析找准方向，主要靠经验判断，一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代，可以直接通过数据分析做出判断，所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系，然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量－定性”。在实证分析上，传统思路通常是“假设－验证”，先根据最终的研究目的提出假设性意见，然后收集分析数据，进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响，得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下，得出的结论更是毫无用处，甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代，可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制，然后得出结论，分析的思路可以概括为“发现－总结”。 (二)研究对象的变化 首先，从数据来源上看，传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定，随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限，抽样结果经不起细分;纠偏成本高，可塑性弱。而在大数据时代，更多的是将总体直接作为研究对象，摒弃了抽样样本的研究，传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次，对于数据类型而言，传统数据通常是结构型的，即
定量数据加上少量的定性数据，格式化，有标准，可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据，多样化、无标准，很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究，通常是根据内容提出假设意见，然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言，信息资源充足，可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发，需要验证的假设比传统经济学研究多出很多，不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化
大数据时代企业管理创新的思考 随着互联网络的发达，云计算的快速发展，大数据的时代已经到来，大数据的出现给企业带来了前所未有思考方式，同时企业想要运用好这些大数据，就需要进行变革，因此大数据在给企业带来思考的同时也会带来一定的挑战。 一、大数据的概念及特征 大数据是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性，大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。阿里巴巴的创始人曾经提到未来不是IT的时代，而是DT的时代，DT 就是数据科技。大数据最核心的价值就在于能够对海量的数据进行存储和分析，通过分析发现客户，发现企业的问题，从而为企业带来价值。有人把大数据比作不同类型的煤礦，开采价值不同，大数据也一样，不在于多而在于大数据的价值。 二、大数据时代企业面临的挑战 （一）企业数据的收集与分析 煤矿行业作为中国的传统行业，与互联网、云计算等技术的接触甚少，并且煤矿行业管理过于传统，因此作为煤矿行业，收集数据就成为其在大数据时代的难题。企业平时没有收集数据的习惯，而互联网
上煤矿行业的相关数据又少之又少，所以就造成了数据收集困难的现状。同时企业管理人才部分是煤矿工人出身，没有电脑操作的技术，更不要说利用电脑去进行数据的分析了，这些都是企业在大数据时代所面临的实际问题。 （二）数据的安全问题 各个行业因为其对于用户的作用不同，而使得对于用户数据的安全需求也不尽相同，如今网络发达，互联网的各种技术也在不断增强，网络安全问题已经成为各行各业非常重视的问题，现如今有很多企业由于网络存在漏洞，被黑客攻击，因此造成了信息的泄露；还有一些企业由于人员管理不到位，将本企业的信息透漏给其他人员，以获取相应的利益导致了客户信息的泄露；由于同行的竞争，一些企业企图盗取其他企业有用的相关数据，这样也明显造成了数据安全的问题，煤炭行业作为传统行业，对于网络知识掌握甚少，因此容易出现网络信息安全的问题，企业应对有用数据加以保护。 （三）利用数据分析制定管理决策 传统企业的决策都是管理人员跟着感觉或者凭借对于行业的敏感度去进行分析和决策，然而大数据的出现，规避了这一问题，企业经营者可以根据数据分析存在的问题对企业进行管理。但是目前很多企业未能很好的进行数据的分析，只是将数据进行简单的汇总，这样就造成了数据资源的浪费，同时一些领导人由于自身的狭隘，不相信数据提供的分析，还按照自己原来的方式去进行决策，这样的数据分析在企业中形同虚设，毫无意义。
大数据时代机遇、挑战与思考 大数据一词最早出现于1980年，是由著名未来学家阿尔文-托夫勒在自己的《第三次浪潮》一书中提出来的。当时的阿尔文?托夫勒将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。大约到了2009年，大数据这一词才成为信息领域的流行词汇。据悉，互联网上的数据每年大约会增长40%，每两年便会翻一番，目前世界上90%的数据是在近几年才产生的。2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的数据总和还多，不仅数据量在激增，而且数据结构也在发生演变。大数据的特点除数据激增、数据结构演变等最基本的特点外，个人还认为大数据具有以下几个特点：一是变化性，即数据随着事物的变化而变化；二是真伪性，我们获得的数据不完全是可信的，有可能是有问题的，收集到的数据并不是我们所预期的，也不是我们所需要的；三是价值易时性，数据的价值有一定时效，时过境迁，如股市数据；四是易损性，数据有可能丢失，也可能被篡改；五是可视化，数据需要以合理的形式呈现给用户，加以适当表达，否则绝大多数用户仅以数据是无法理解的；六是可验证性，含有数据的分析结果必须是可以验证的，得以验证其正确与否。大数据会提供怎样的机遇与挑战大数据已成为继云计算、物联网后IT领域的又一次重大变革，它提供了难得的洗牌机会，数据已成为国家的宝贵财富、单位的核心资产，影响极其深远，并不局限于IT领域，实际上它对国家的治理模式、企事业单位的决策组织业务流程、个人的生活方式都可能产生很大的影响。如致力于管理的层级更加扁平化，网民和消费者的界限正在逐渐消失，过去网民是网民，消费者是消费者，而如今网民在浏览的同时便可以完成消费行为。另外，充分地利用大数据，高效地分析信息，可以准确的捕捉需求，满足受众需要。例如每天收到的垃圾广告，但通过数据对网民上网习惯进行分析，便可以推送相应的广告。单位的界限也变得模糊，业务模式、和组织都需要进行重构。大数据技术需要关注的是如何解决在大数据收集、处理、存储、传送、管理和维护过程中突破和发现的关键技术。再次，是大数据工程，我们需要构建大数据的规划、运营和管理的系统工程。最后，其实也是最重要的，是开发大数据应用，基于大数据解决现实问题才是根本所在。应该说发展大数据产业的基础已经具备，即已经有了无所不在的信息聚集与积累，以及不断在发展进度中的信息采集、存储、分析和挖掘技术。发展大数据产业的动力也已经形成，遍布世界采集不尽的信息资源为发展大数据产业提供了可能。看似毫无意义的数据，经过技术处理可以转换成有交换价值和使用价值的信息，这就为企业创造财富提供了可能。发展大数据产业应该是迫在眉睫，从狭义的角度出发看待大数据产业就是发展与大数据的采集、处理、存储、管理、运行、维护等相关的IT产业，要开发相应的软硬件设备、建设大数据中心等等；从广义的角度发展大数据产业，就是要与消费、生产领域相融合，发展大数据应用产业，如医疗健康大数据、交通数据、运输大数据等等。与此同时，培育大数据相关人才也刻不容缓，麦肯锡预测，到2018年，仅美国就需要深度数据分析人才44万到49万，缺口14万到19万，需要既熟悉本单位的业务需求、又了解大数据技术与应用的人才150万，我国的需求一定会更大。为此，中国已将大数据技术与产业优先发展列为战略新兴产业。国务院于2015年5月8日发布了《中国制造2025》，明确提出要加强高端服务器大容量存储设施建