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DT时代下的数据价值

责任编辑:cdeng |来源:企业网D1Net  2017-11-17 16:15:06 原创文章 企业网D1Net

马云说过“未来的制造业要的不是石油,数据才是最大的能源。如果不去思考和把握未来的大数据时代,那么从技术上来说,我们依旧生活在昨天。“大数据时代,已势如破竹。在这个巨大的可以共同展望未来的时代里面,企业只有积极拥抱数据,善于利用资源,才能避免沦为市场的淘汰者。

什么是大数据

大数据英文为Big Data,早期起源于Google的MapReduce项目,用于减少数据集合,提炼价值数据。美国咨询公司麦肯锡McKinsey在报告中给大数据做了以下定义:大数据是指大小超出传统的数据工具抓取、存储、管理和分析能力的数据集合。随后IBM提出关于大数据的4V特征,即数据体量大(Volume)、类型多样化(Variety)、处理速度快(Velocity)、应用价值大(Value),受到了业内人士的广泛认可。大数据科学家John Rauser则简单将大数据定义为是任何超过一台计算机处理能力的数据量。

尽管,面对这样一个宽泛的概念,每个人心中都有一个关于大数据的理解,但无一例外,都有几个共同的关键词对大数据做一个界定。“规模化”、“多样化”、“动态化”、“处理速度快”这四个关键词确定了,能够通过机器对大规模、多样化和动态变化的数据进行快速处理,获取目标信息的,就能够被称为大数据。

为什么需要大数据

大数据是在信息爆炸的当代,简化和高效利用信息的必经之路。企业能够通过对海量数据的分析挖掘,快速、精准的掌握用户的个性化需求,同时通过数据预测,能够扩宽用户渠道,获取更多潜在客户。精准锁定企业资源的同时,发现潜在资源和关联产品,既有效的节约了时间成本又把控了市场风险,为企业量身定制了战略方案,高效协助企业运营,快速抢占市场先机。

大数据的价值思考

近几年来,大数据加剧和各产业进行深度融合,为市场带来无限可能。当然,根据服务对象的不同,大数据价值也相对有所改变。

在商业领域,大数据能给企业带来的不单纯是提高企业生产管理运行效率和服务水平,最根本的是,大数据能够帮助企业增收盈利,能够在相等的时间内,获取更多的利润空间,无论是提升收入还是降低成本上,都是如此。从客户角度出发,企业能够依靠大数据实现精准营销,通过海量数据信息细化客户群,深入理解用户对象,优化现有产品,为不同客户提供个性化营销方案,提高成交量。另外还能利用数据分析,找出交易服务过程企业存在的漏洞,着重优化服务,提升客户交易体验,获得更多的交易机会。从企业内部角度考虑,企业能够通过大数据优化生产过程,提高生产和管理效率,从而降低运营成本。还能利用大数据找出和预测企业风险,制定合适的战略方针,最大程度上降低企业损失。

对于政府而言,大数据的价值主要体现在公共安全、公共管理和公共服务三个方面。从安全需求出发,政府主要利用大数据反恐、公共安全风控等相关措施,和运营商合作,使用基站数据,实时监控人群区域,降低非安全事件的发生概率。

如何对大数据进行深度挖掘

DT时代已经到来,如何在DT时代中挖掘到数据价值,好似沙里淘金,需要众多的技巧。现在数据处理需求一直居高不下,海量数据已经成为了当今时代一个重要的标志,数据挖掘与分析已成为企业必须提上议程的战略决策。

数据挖掘,简单来说就是从大量原始数据中抽取出潜在的,不为人知的有用信息、模式和趋势。数据挖掘是一门复杂的多学科交叉的技术,不仅要求挖掘者具备统计学、可视化、数据库技术等相关知识,还需要对机器学习、信息科学等相关学科的掌握。在原始数据中抽取一定数量的数据后,建立数据挖掘库,然后对数据进行初步预处理(对数据进行包括描述、清理、集成、规约等相关操作),建立数据模型,最后对数据挖掘的结果进行评价,这便是数据挖掘的一般流程。

对于数据挖掘而言,还有一项较深的技术,便是数据深度处理。

数据深度处理要求数据不必一开始就进入企业统一的数据中心,而是在特殊部门的边缘设备上实时、自动化进行分析,之后将分析好的结果再传回数据中心即可。而实时数据分析的一个好处就是,将数据变成真正决策的主导者,减少人为误差和因素。因此,相对于传统的人工数据分析,这种类型的实时数据处理就变得更加准确、客观和稳定,但一切的前提是在算法极其严谨的情况下。

一般来讲,大数据挖掘的关键是决定挖掘的目标,这比决定如何挖掘更为重要。从一开始采集数据时,就应该尽量设想挖掘的场景,尽量多方位全面的记录和采集数据,保证数据的多样性,这样才能保证数据挖掘更加准确高效,才能完成数据价值的体现。

大数据的现实制约

而今,制约大数据发展的因素有很多,但是头一个想到的便是数据安全问题。可以这么说,这不仅是大数据行业的棘手问题,这也是整个互联网领域的棘手问题。大数据意味着大量信息的存储,依照上文阐述的大数据4V要素,Value特性也意味着大数据单个数据的低价值。正是依靠着对单个数据的积少成多的采集原理,在安全防护和攻击事件中,大数据的处理过程显得异常复杂。首先,大量的企业运营数据、客户信息、个人隐私细节都被集中存储,这无疑是加剧了数据泄露的风险。另外,由于一些极其敏感的数据所有权和使用权没有被清晰界定,很多大数据的分析都没有考虑到其中涉及的个体隐私问题;再者,大数据对于数据完整性、可用性和隐私性都带来了绝大的挑战,在未来数据发生丢失、被盗取、被滥用和被毁坏问题后都存在一定的技术难度,这也为严重制约了大数据的后续发展。

另外,在大数据复杂的环境下,数据之间的联系是高度扩展的,这也要求大数据网络更加的开放,面对复杂的数据集合,大数据需要对其作出快速的反应,这意味着大数据的广泛参与特性,而这也将倒逼着系统管理者降低安全策略的级别。对于数据安全而言,这无疑是一个巨大的隐患。

就目前而言,技术瓶颈、人才稀缺等种种因素都在不断的制约着大数据的未来发展。

大数据未来走向

驱动未来的能源是数据,如今,大数据产业已经遭遇井喷期,现在的大数据变成了一个万能搭档,什么元素都能牵扯上它。尽管市场上存在部分泡沫企业,但是大数据的热潮仍然是如今这个时代的主流,随着智能化的日渐成熟,越来越多的传感器和网站、客户端能够搜集到大量的数据信息,作为未来电子化世界的主要表达方式,大数据的热潮不仅不会消褪,还会日益升温。

对于大数据的未来,行内人士对其有过诸多揣测,以下便有两种趋势发展:首先,大数据作为一种新型资源,未来一定会成为企业和社会关注的重要战略资源。其次,未来大数据必定会与云计算进行深度融合,随着大数据的日渐成熟,它很可能会成就下一轮技术革新的主要战场。面对大数据如此纷繁复杂的显示趋势,它的未来到底要走向何处,能走多久,都还需要等待时间书写答案。

关键字:大数据

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责任编辑:cdeng |来源:企业网D1Net  2017-11-17 16:15:06 原创文章 企业网D1Net

马云说过“未来的制造业要的不是石油,数据才是最大的能源。如果不去思考和把握未来的大数据时代,那么从技术上来说,我们依旧生活在昨天。“大数据时代,已势如破竹。在这个巨大的可以共同展望未来的时代里面,企业只有积极拥抱数据,善于利用资源,才能避免沦为市场的淘汰者。

什么是大数据

大数据英文为Big Data,早期起源于Google的MapReduce项目,用于减少数据集合,提炼价值数据。美国咨询公司麦肯锡McKinsey在报告中给大数据做了以下定义:大数据是指大小超出传统的数据工具抓取、存储、管理和分析能力的数据集合。随后IBM提出关于大数据的4V特征,即数据体量大(Volume)、类型多样化(Variety)、处理速度快(Velocity)、应用价值大(Value),受到了业内人士的广泛认可。大数据科学家John Rauser则简单将大数据定义为是任何超过一台计算机处理能力的数据量。

尽管,面对这样一个宽泛的概念,每个人心中都有一个关于大数据的理解,但无一例外,都有几个共同的关键词对大数据做一个界定。“规模化”、“多样化”、“动态化”、“处理速度快”这四个关键词确定了,能够通过机器对大规模、多样化和动态变化的数据进行快速处理,获取目标信息的,就能够被称为大数据。

为什么需要大数据

大数据是在信息爆炸的当代,简化和高效利用信息的必经之路。企业能够通过对海量数据的分析挖掘,快速、精准的掌握用户的个性化需求,同时通过数据预测,能够扩宽用户渠道,获取更多潜在客户。精准锁定企业资源的同时,发现潜在资源和关联产品,既有效的节约了时间成本又把控了市场风险,为企业量身定制了战略方案,高效协助企业运营,快速抢占市场先机。

大数据的价值思考

近几年来,大数据加剧和各产业进行深度融合,为市场带来无限可能。当然,根据服务对象的不同,大数据价值也相对有所改变。

在商业领域,大数据能给企业带来的不单纯是提高企业生产管理运行效率和服务水平,最根本的是,大数据能够帮助企业增收盈利,能够在相等的时间内,获取更多的利润空间,无论是提升收入还是降低成本上,都是如此。从客户角度出发,企业能够依靠大数据实现精准营销,通过海量数据信息细化客户群,深入理解用户对象,优化现有产品,为不同客户提供个性化营销方案,提高成交量。另外还能利用数据分析,找出交易服务过程企业存在的漏洞,着重优化服务,提升客户交易体验,获得更多的交易机会。从企业内部角度考虑,企业能够通过大数据优化生产过程,提高生产和管理效率,从而降低运营成本。还能利用大数据找出和预测企业风险,制定合适的战略方针,最大程度上降低企业损失。

对于政府而言,大数据的价值主要体现在公共安全、公共管理和公共服务三个方面。从安全需求出发,政府主要利用大数据反恐、公共安全风控等相关措施,和运营商合作,使用基站数据,实时监控人群区域,降低非安全事件的发生概率。

如何对大数据进行深度挖掘

DT时代已经到来,如何在DT时代中挖掘到数据价值,好似沙里淘金,需要众多的技巧。现在数据处理需求一直居高不下,海量数据已经成为了当今时代一个重要的标志,数据挖掘与分析已成为企业必须提上议程的战略决策。

数据挖掘,简单来说就是从大量原始数据中抽取出潜在的,不为人知的有用信息、模式和趋势。数据挖掘是一门复杂的多学科交叉的技术,不仅要求挖掘者具备统计学、可视化、数据库技术等相关知识,还需要对机器学习、信息科学等相关学科的掌握。在原始数据中抽取一定数量的数据后,建立数据挖掘库,然后对数据进行初步预处理(对数据进行包括描述、清理、集成、规约等相关操作),建立数据模型,最后对数据挖掘的结果进行评价,这便是数据挖掘的一般流程。

对于数据挖掘而言,还有一项较深的技术,便是数据深度处理。

数据深度处理要求数据不必一开始就进入企业统一的数据中心,而是在特殊部门的边缘设备上实时、自动化进行分析,之后将分析好的结果再传回数据中心即可。而实时数据分析的一个好处就是,将数据变成真正决策的主导者,减少人为误差和因素。因此,相对于传统的人工数据分析,这种类型的实时数据处理就变得更加准确、客观和稳定,但一切的前提是在算法极其严谨的情况下。

一般来讲,大数据挖掘的关键是决定挖掘的目标,这比决定如何挖掘更为重要。从一开始采集数据时,就应该尽量设想挖掘的场景,尽量多方位全面的记录和采集数据,保证数据的多样性,这样才能保证数据挖掘更加准确高效,才能完成数据价值的体现。

大数据的现实制约

而今,制约大数据发展的因素有很多,但是头一个想到的便是数据安全问题。可以这么说,这不仅是大数据行业的棘手问题,这也是整个互联网领域的棘手问题。大数据意味着大量信息的存储,依照上文阐述的大数据4V要素,Value特性也意味着大数据单个数据的低价值。正是依靠着对单个数据的积少成多的采集原理,在安全防护和攻击事件中,大数据的处理过程显得异常复杂。首先,大量的企业运营数据、客户信息、个人隐私细节都被集中存储,这无疑是加剧了数据泄露的风险。另外,由于一些极其敏感的数据所有权和使用权没有被清晰界定,很多大数据的分析都没有考虑到其中涉及的个体隐私问题;再者,大数据对于数据完整性、可用性和隐私性都带来了绝大的挑战,在未来数据发生丢失、被盗取、被滥用和被毁坏问题后都存在一定的技术难度,这也为严重制约了大数据的后续发展。

另外,在大数据复杂的环境下,数据之间的联系是高度扩展的,这也要求大数据网络更加的开放,面对复杂的数据集合,大数据需要对其作出快速的反应,这意味着大数据的广泛参与特性,而这也将倒逼着系统管理者降低安全策略的级别。对于数据安全而言,这无疑是一个巨大的隐患。

就目前而言,技术瓶颈、人才稀缺等种种因素都在不断的制约着大数据的未来发展。

大数据未来走向

驱动未来的能源是数据,如今,大数据产业已经遭遇井喷期,现在的大数据变成了一个万能搭档,什么元素都能牵扯上它。尽管市场上存在部分泡沫企业,但是大数据的热潮仍然是如今这个时代的主流,随着智能化的日渐成熟,越来越多的传感器和网站、客户端能够搜集到大量的数据信息,作为未来电子化世界的主要表达方式,大数据的热潮不仅不会消褪,还会日益升温。

对于大数据的未来,行内人士对其有过诸多揣测,以下便有两种趋势发展:首先,大数据作为一种新型资源,未来一定会成为企业和社会关注的重要战略资源。其次,未来大数据必定会与云计算进行深度融合,随着大数据的日渐成熟,它很可能会成就下一轮技术革新的主要战场。面对大数据如此纷繁复杂的显示趋势,它的未来到底要走向何处,能走多久,都还需要等待时间书写答案。

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