淺論大數據

艾斯卡爾·巴拉提

【摘要】 本文簡要敘述了大數據的概念及我們生活中所涉及的一些方面。大數據認為是新的競爭優勢。

【關鍵詞】 大數據 優勢

一、大數據的定義

大數據就是很大的數據。但是在不同領域，又有不同的狀況。大數據作為一種數據集合，當我們使用這個概念的時候，實際包含有三層含義：一是數據很大；二是變化很快；三是構成復雜。但是，大數據里面卻蘊藏著大知識、大智慧、大價值和大發展。大數據不光是一大堆數據的存在，更重要的是大數據還是一種思維方式和新的管理、治理路徑。因此，應該引起充分的重視。

二、大數據完成的例子

越來越多的人開始認識到大數據的預測分析的力量和潛力。用實際例子可看出它的對你或你的企業帶來的優勢：1、重新開發你的產品：大數據也能幫助你了解別人如何看待你的產品，這樣你就可以適應他們，或者改變企業的營銷。非結構化社會化媒體文本分析，讓你發現你的客戶的情緒，甚至在不同的地理位置或不同的人口群體中的部分。大數據讓你在一眨眼的時間測試了成千上萬的不同的計算機輔助設計，以便你可以檢查的微小變化，例如，材料影響成本，導致時間和性能。你可以相應地提高生產過程的效率。2、執行風險分析：成功不只是取決于你如何經營你的公司。社會和經濟因素對你的成就至關重要。預測分析，由于大數據的推動下，可以掃描和分析報紙的報告或社會媒體的資料，使您永遠在您的行業保持有著高速的最新發展。3、保持你的數據安全：你可以使用大數據工具將整個數據景觀映射到您的公司，從而使你能夠分析內部面臨的威脅。你將能夠檢測到潛在的敏感信息，這是不受保護的，并確保它是根據監管要求存儲。4、創造新的收入來源：從分析你的市場和它的消費者獲得的大數據的看，它不光是的你的，。你可以把它們作為非個人化趨勢數據賣給你和你在同一行業中的大行業的玩家，創造一個全新的收入流。5、實時定制您的網站：通過大數據分析可以讓你的網站按以每位進入你的網站的消費者來個性化的內容或外觀，以滿足每個消費者，例如，根據他們的性別，國籍或從那里他們結束了您的網站。最著名的例子可能是提供量身定制的建議：亞馬遜使用實時的，基于項目的協同過濾（IBCF），以推動其“經常一起買和“買了此商品的顧客也買了”功能或LinkedIn暗示“你可能認識的人”或“公司可能要遵循“等方法。亞馬遜通過這種方法產生約20%的收入。6、提供量身定制的醫療保健： 我們生活在一個高度個性化的世界，但醫療保健似乎是一個最后一個行業仍然采用廣義的方法。當有人被診斷出癌癥，他們通常會接受一種治療，如果一種治療不起作用時，醫生嘗試另一個，但如果癌癥患者可以接受藥物是針對他的個人基因，這將導致一個更好的結果，更少的成本，更少的挫折和更少的恐懼。隨著人類基因組圖譜和大數據工具，它將很快是司空見慣的，每個人都有自己的基因映射的一部分，他們的醫療記錄。這使藥物更接近尋找導致疾病的遺傳決定因素，并制定藥物明確針對治療這些原因-換句話說，個性化醫療。7、提供企業廣泛的見解：以前，如果企業用戶需要分析大量的各種數據，他們不得不要求他們的同事，因為他們自己缺乏的技術技能，這樣做。通常情況下，他們收到所請求的信息，它已不再是有用的，甚至是正確的。與大數據工具，技術團隊可以做的基礎，然后建立快速搜索算法的可重復性。換句話說，他們可以開發系統，并安裝互動和動態可視化工具，讓企業用戶分析，查看和受益數據。8、使我們的城市更聰明：為了幫助他們處理快速擴張的后果，越來越多的智能城市確實是利用大數據工具來幫助他們的公民和環境。例如，奧斯陸的挪威市通過智能解決方案減少了62%的街道照明能耗。孟菲斯警局自2006年開始使用預測軟件，已能減少30%。波特蘭，俄勒岡市，利用技術，優化其交通信號的時間，在短短六年消除超過157000公噸的二氧化碳排放量。這些只是一些最壯觀的例子。

三、大數據的影響

1、大數據可以通過使信息透明的顯著價值。仍然有大量的信息，沒有以數字的形式，例如，捕獲，是紙上的數據，或不方便和通過網絡搜索。我們發現，在一些知識工作者的工作包括高達百分之25的工作是尋找數據，然后將其轉移到另一個（有時是虛擬的）位置。這方面的努力是一個顯著的低效來源。2、隨著機構以數字形式創建和存儲更多的交易數據，他們可以收集更準確和詳細的性能信息。事實上，一些領先的公司正在使用他們收集和分析大數據的能力進行控制實驗，以更好地管理決策。3、大數據使客戶有過更窄的分割，因此更精確地定制產品或服務。4、復雜的分析可以大大提高決策、減少風險，并發掘隱藏的有價值的見解。5、大數據可用于開發下一代的產品和服務。例如，制造商使用的數據來自傳感器嵌入在產品中，以創造創新的售后服務，如主動維護，以避免新產品的失敗。

總結：大數據有一個重要特點，就是不講為什么，而重視關聯性。對于大數據，不僅要搜集它，更重要的是挖掘它，并從中找出關系、重點、規律，洞察其發展趨勢。

參 考 文 獻

[1]呂乃基.大數據與認識論[J].中國軟科學，2014（09）

[2]吳純青，任沛閣，王小峰.基于語義的網絡大數據組織與搜索[J].計算機學報，2015，38（1）：2