一篇文章让你认识并读懂大数据
大数据究竟是什么
大数据究竟是什么？一篇文章让你认识并读懂大数据在写这篇文章之前，我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少能说出一二三来。
究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。
我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。
如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。
……也许，“解构”是最好的方法。
怎样结构大数据？ 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开： 最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
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余浪潮的到来。
” 业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。
大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。
大数据的理解和认识
大数据的理解和认识在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
随着科技的发展和互联网的普及，我们每天都在产生大量的数据，这些数据的积累和处理已经成为了一个巨大挑战。
因此，理解和认识大数据的重要性变得尤为关键。
本文将从三个方面探讨大数据的理解和认识，包括大数据的定义、特点以及应用领域。
一、大数据的定义大数据是指规模庞大、多样化、产生速度快，难以通过传统方式进行处理和分析的数据集合。
它主要分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指可以通过表格或数据库表示的数据，如数字、文本等；而非结构化数据则是指无法用固定格式来描述的数据，如图片、音视频等。
二、大数据的特点大数据有以下几个主要特点：1. 海量性：大数据的规模通常非常大，传统的数据存储和处理技术往往无法胜任。
因此，需要利用分布式存储和处理技术来应对海量数据的挑战。
2. 多样性：大数据涵盖了各种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据、时序数据等。
这些数据具有不同的来源和格式，需要通过数据整合和清洗来获取有用的信息。
3. 时效性：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。
因此，需要运用实时计算和流式处理技术来满足数据时效性的要求。
4. 真实性：大数据往往是由用户在日常生活中产生的真实数据，这些数据具有客观性和真实性，可以为决策提供可靠的依据。
5. 隐私性：随着大数据的涌现，数据隐私和安全问题备受关注。
在处理和分析大数据时，需要采取合理的数据保护措施，确保用户的隐私不受侵犯。
三、大数据的应用领域大数据的引入和应用已经深入到各个行业和领域，对社会经济的发展产生了深远的影响。
下面列举几个大数据应用的典型领域：1. 金融领域：大数据在金融风控、信用评估和交易处理等方面具有重要的应用。
通过大数据分析，可以帮助金融机构更好地管理风险、优化投资组合和提供个性化的金融服务。
2. 医疗健康领域：大数据在医疗健康领域的应用可以改善疾病预防、诊断和治疗等方面。
对于大数据的认识和理解
对于大数据的认识和理解随着信息技术的不断发展和进步，大数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
大数据，简单来说，指的是处理海量、高速、多样化和复杂数据的技术和方法。
在这篇文章中，我们将探讨大数据的概念、应用和挑战，以及对于大数据的认识和理解。
一、大数据的概念和特点大数据的概念可以分为三个方面来理解。
首先，大数据是指数据量非常大，远远超过我们传统数据库和处理工具的能力。
其次，大数据是具有高速性的，意味着数据的产生和处理速度非常快，几乎是实时的。
最后，大数据是多样化和复杂的，包含了来自各种来源和多个维度的数据，如文本、声音、图像和传感器数据等。
大数据的特点可以总结为4V：Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据多样化）和Value（数据价值高）。
这些特点使得大数据的处理面临着巨大的挑战和机遇。
二、大数据的应用领域大数据的应用已经渗透到各个领域，对于商业、科学、医疗、教育等行业都产生了深远的影响。
以下是几个常见的大数据应用领域：1. 商业和市场营销：通过分析消费者行为和喜好，帮助企业进行精准定位和个性化营销，提高市场竞争力。
2. 金融服务：大数据技术可以分析金融市场的变化趋势，帮助银行和投资公司进行风险管理和投资决策。
3. 健康医疗：通过收集和分析患者的健康数据，提供个性化的医疗服务和健康管理，改善医疗效果和健康预防。
4. 城市管理：通过监测和分析城市的交通、气象和环境等数据，优化城市规划和运营，提高城市的可持续发展和居民生活质量。
5. 科学研究：大数据可以帮助科学家处理和分析实验数据，加速科学发现和创新。
这些仅仅是大数据应用的一小部分，随着技术的不断进步，大数据的应用领域将会更加广泛。
三、大数据的挑战和未来发展尽管大数据的应用前景广阔，但是我们也要面对一些挑战。
首先，数据隐私和安全成为了一个重要的问题。
大数据包含了个人隐私和敏感信息，如何保护数据的安全和隐私成为了一个关键的任务。
对大数据的认识
对大数据的认识大数据是指规模庞大、类型多样、难以处理的数据集合。
随着互联网的发展和技术的进步，大数据已经成为当今社会的重要资源和研究领域。
在各个行业中，大数据的应用越来越广泛，对经济、科技、社会等方面产生了深远的影响。
一、大数据的定义和特征大数据的定义可以从三个方面来理解：数据的规模、数据的类型和数据的处理难度。
首先，大数据的规模往往是海量的，以TB、PB甚至EB为单位。
其次，大数据的类型丰富多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
最后，大数据的处理难度较高，传统的数据处理方法已经无法胜任，需要借助新的技术和工具来进行分析和挖掘。
二、大数据的应用领域1. 商业和市场营销：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的行为和偏好，从而制定更有效的营销策略和推广活动。
2. 金融和保险：大数据可以帮助金融机构进行风险评估、欺诈检测和客户关系管理等方面的工作，提高业务效率和风险控制能力。
3. 医疗和健康：通过对大数据的分析，医疗机构可以提供更精准的诊断和治疗方案，改善医疗服务质量和效率。
4. 城市管理和交通：大数据可以帮助城市管理者更好地了解城市的交通流量、环境状况等信息，从而进行城市规划和交通管理。
5. 教育和科研：大数据可以用于教育评估、学生学习行为分析和科学研究等方面，提供更好的教育和研究支持。
三、大数据的挖掘和分析方法1. 数据收集和清洗：首先需要收集大量的数据，并进行清洗和预处理，去除噪声和冗余信息，保证数据的质量和准确性。
2. 数据存储和管理：大数据的存储和管理是一个重要的问题，需要选择适合的数据库和存储技术，保证数据的安全和可靠性。
3. 数据挖掘和分析：通过使用机器学习、数据挖掘和统计分析等方法，对大数据进行挖掘和分析，发现其中的规律和模式，提供有价值的信息和洞察。
4. 可视化和呈现：将分析结果以可视化的方式展示，可以更直观地理解数据的含义和趋势，帮助决策者做出正确的决策。
四、大数据的挑战和未来发展1. 数据隐私和安全：大数据的应用涉及大量的个人信息，如何保护数据的隐私和安全是一个重要的问题。
对大数据的认识和理解
对大数据的认识和理解在当今信息爆炸的时代，大数据凭借其强大的分析能力和广泛的应用价值成为各个领域的热门话题。
本文将对大数据的认识和理解进行探讨。
首先，大数据是指海量、高速且多样化的数据资源。
随着互联网的飞速发展，人们在日常生活中产生的数据呈爆炸式增长。
这些数据包含了人们的个人信息、消费习惯、社交网络活动等多种多样的信息，被称为大数据。
其次，大数据具有重要的应用价值。
通过对大数据的采集、存储和分析，可以帮助企业、政府等机构制定决策、优化流程，并改善人们的生活质量。
例如，在商业领域，大数据可以用于市场调研、用户行为分析和精准营销，从而提高企业的盈利能力。
在城市管理方面，大数据可以用于交通流量分析、环境监测和灾害预警，从而提高城市的运行效率和居民的生活品质。
此外，大数据需要经过有效的分析才能发挥其潜力。
大数据的规模庞大，所以必须使用先进的技术和工具来提取有用的信息。
数据挖掘、机器学习和人工智能等技术在这方面发挥了重要的作用。
通过对大数据进行深入挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的关联规律和趋势，从而为决策者提供科学依据。
然而，大数据也面临着一些挑战和隐忧。
首先是数据隐私和安全问题。
大数据涉及大量的个人信息，如果这些信息被滥用或泄露，将给个人和社会带来巨大的风险。
其次是数据的真实性和可信度。
随着虚假信息的泛滥，如何判断数据的真实性成为一个亟待解决的问题。
另外，由于大数据具备多样性特点，如何进行数据整合和共享也是一个挑战。
为了更好地应对这些挑战，我们需要加强对大数据的管理和监管。
政府和相关机构应建立健全的数据安全和隐私保护机制，加强对大数据的监管和维护。
同时，企业和个人也应加强自身的数据安全意识，妥善保护个人信息。
此外，培养专业的数据分析人才也是至关重要的。
总之，大数据作为信息社会的重要产物，对各行各业都具有重要意义。
正确理解和应用大数据，能够带来巨大的社会经济效益。
随着技术的不断进步和创新，大数据的潜力将不断释放，为人类创造更美好的未来。
如何理解大数据
如何理解大数据引言概述：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
然而，对于大多数人来说，什么是大数据以及如何理解大数据仍然是一个含糊的概念。
本文将从不同角度解析大数据的含义和重要性，并详细阐述如何理解大数据。
一、大数据的定义1.1 数据量的巨大性：大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，其数据量远远超出传统数据库管理系统的处理能力。
1.2 数据的多样性：大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。
1.3 数据的高速性：大数据的产生速度极快，需要实时或者近实时地处理和分析。
二、大数据的重要性2.1 挖掘商业价值：大数据可以匡助企业发现潜在的商业机会，优化产品和服务，提高市场竞争力。
2.2 改善决策过程：通过对大数据的分析，可以获取更准确的信息，为决策者提供更可靠的数据支持，从而提高决策的科学性和准确性。
2.3 推动科学研究：大数据的分析和挖掘有助于推动各领域的科学研究，匡助科学家发现新的规律和知识。
三、如何理解大数据3.1 数据的价值：大数据蕴含着巨大的价值，通过对数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的实用信息，为决策和创新提供支持。
3.2 数据的处理：理解大数据需要具备数据处理和分析的能力，掌握各种数据处理工具和技术，如数据清洗、数据挖掘、机器学习等。
3.3 数据的应用：大数据的应用范围广泛，包括商业、金融、医疗、交通等各个领域，理解大数据需要了解不同领域的数据应用案例。
四、大数据的挑战4.1 数据隐私与安全：大数据的处理涉及大量个人隐私数据，如何保护数据的安全和隐私成为一个重要的挑战。
4.2 数据质量与一致性：大数据的质量和一致性对数据分析的准确性和可靠性至关重要，如何解决数据质量问题是一个挑战。
4.3 技术和人材需求：大数据处理需要大量的技术和人材支持，如何培养和吸引相关人材是一个重要的挑战。
五、大数据的未来发展5.1 智能化应用：随着人工智能的发展，大数据将与人工智能相结合，实现更智能化的数据分析和应用。
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解大数据是当今信息时代的产物，它是指规模庞大、种类繁多的数据集合。
对于大数据的认识和理解，可以从多个角度进行探讨。
本文将从数据的本质、应用领域、挖掘技术、价值和未来发展等方面进行分析。
一、数据的本质1.1 数据的定义：数据是描述事物属性的符号记录，是信息的载体。
1.2 数据的特点：数据具有多样性、复杂性、动态性和不确定性。
1.3 数据的来源：数据来源于各种信息系统、传感器、社交网络等多个渠道。
二、数据的应用领域2.1 商业领域：大数据在市场营销、风险管理、客户关系管理等方面发挥重要作用。
2.2 医疗领域：大数据在疾病预测、医疗诊断、药物研发等方面有着广泛应用。
2.3 交通领域：大数据在交通管理、智能交通系统、车联网等方面提高了交通效率和安全性。
三、数据的挖掘技术3.1 数据清洗：清洗数据是为了处理脏数据、缺失数据和重复数据，提高数据质量。
3.2 数据分析：通过数据分析技术，可以发现数据之间的关联性、趋势和规律。
3.3 数据可视化：数据可视化技术可以将复杂的数据信息以图表形式展现，更直观地呈现数据结果。
四、数据的价值4.1 商业价值：大数据可以帮助企业进行市场分析、产品优化、客户维护等，提高竞争力。
4.2 社会价值：大数据在公共安全、环境保护、城市规划等方面有助于社会发展和改善生活。
4.3 个人价值：大数据可以为个人提供个性化的服务、精准的推荐和定制化的体验。
五、数据的未来发展5.1 人工智能：大数据与人工智能的结合将推动数据分析和应用的智能化和自动化。
5.2 边缘计算：随着物联网的发展，大数据的处理将更多地向边缘设备和节点靠拢。
5.3 隐私保护：随着数据泄露和滥用问题的凸显，数据隐私保护将成为大数据发展的重要议题。
综上所述，对于大数据的认识和理解是多维度的，需要从数据的本质、应用领域、挖掘技术、价值和未来发展等方面进行深入探讨，以更好地应用大数据技术，推动社会和经济的发展。
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解引言概述：在信息时代的今天，大数据已经渗透到我们生活的方方面面。
对于大数据的认识和理解变得至关重要。
本文将从数据的本质、数据的来源、数据的应用、数据的价值以及数据的挑战五个方面，详细阐述对于大数据的认识和理解。
一、数据的本质：1.1 数据的定义：数据是指通过观察、测量或者采集而得到的事实或者信息的集合。
它可以是数字、文本、图象、音频等形式的表达。
1.2 数据的特点：数据具有多样性、海量性、高速性和价值密度低等特点。
多样性指数据来源多样，形式多样。
海量性指数据量庞大，超出传统数据处理能力。
高速性指数据的产生和传输速度快。
价值密度低指数据中的实用信息占比较低。
1.3 数据的生命周期：数据从产生到消亡经历了不同的阶段，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节。
了解数据的生命周期可以更好地理解数据的本质。
二、数据的来源：2.1 传统数据来源：传统数据主要来自于企业内部的各种系统和数据库，例如企业的销售系统、人力资源系统等。
这些数据通常结构化、规模较小，容易进行分析。
2.2 社交媒体数据来源：随着社交媒体的普及，人们在社交媒体上产生大量的数据，包括文字、图片、视频等。
这些数据具有多样性和高速性，可以用于情感分析、舆情监测等应用。
2.3 互联网数据来源：互联网上的数据包括网页、博客、论坛、电子邮件等。
这些数据量大、多样性强，可以用于搜索引擎优化、市场竞争分析等领域。
三、数据的应用：3.1 商业领域的应用：大数据在商业领域的应用非常广泛，包括市场营销、客户关系管理、供应链管理等。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务。
3.2 医疗领域的应用：大数据在医疗领域的应用可以匡助医生进行疾病诊断、药物研发等。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现疾病的规律和趋势，提高医疗效率。
3.3 城市管理的应用：大数据在城市管理中的应用可以匡助城市规划、交通管理等。
大数据及其特点(全文)
大数据及其特点(全文)大数据及其特点随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为一个热门的话题。
大数据指的是规模巨大、多样化、高增长速度的数据集合，涵盖了结构化数据和非结构化数据。
在这篇文章中，我将介绍大数据的特点，包括其规模、速度、多样性和价值等方面。
一、规模大数据最显著的特点之一就是其规模之大。
受互联网的普及和智能设备的发展影响，数据的生成速度呈指数级增长。
无论是企业还是个人，都在不断地产生和积累数据。
大数据的规模之大给数据管理带来了巨大的挑战，需要采用先进的技术来存储、处理和分析这些数据。
二、速度随着互联网的普及，信息传播的速度越来越快。
大数据的特点之一就是数据的产生和传输速度非常快。
例如，社交媒体上的实时评论、在线交易的记录等都需要以毫秒级的速度进行处理和分析。
只有在数据传输和处理的过程中保持高速度，才能实现大数据的应用潜力。
三、多样性大数据的另一个特点是其多样性。
大数据不仅涵盖了结构化数据，如数据库中的表格和图表，还包括非结构化数据，如电子邮件、社交媒体的评论、照片和视频等。
这些数据往往以不同的形式存在，需要采用不同的技术和工具进行处理和分析。
大数据的多样性为人们提供了更广阔的数据源，也为企业创造了更多的商机。
四、价值大数据的特点之一是其潜在的价值。
通过对大数据的深度挖掘和分析，人们可以发现数据中隐藏的模式和规律，获得有价值的洞察。
企业可以通过分析客户数据来了解客户需求，优化产品设计和市场推广策略。
政府可以利用大数据来提供更准确的公共服务，改善城市管理和决策。
个人也可以根据自身的兴趣和需求从大数据中获取想要的信息和服务。
五、挑战虽然大数据带来了巨大的机遇，但也面临着一些挑战。
首先，大数据的规模和速度给基础设施带来了压力，需要建立高效的数据存储和处理系统。
其次，大数据的多样性要求采用不同的技术和方法进行处理和分析，需要具备相应的专业知识和技能。
此外，大数据的隐私和安全问题也需要引起重视，避免信息泄露和滥用。
对大数据的认识
对大数据的认识引言概述：随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中一个热门的话题。
大数据的概念指的是规模庞大、复杂多样的数据集合，这些数据集合通常难以用传统的数据处理工具进行处理和分析。
本文将从五个方面详细阐述对大数据的认识。
一、大数据的定义和特点1.1 大数据的定义：大数据是指数据量庞大、速度快、多样性强的数据集合。
1.2 大数据的特点：数据量大、速度快、多样性强、价值密度低、处理复杂。
二、大数据的应用领域2.1 商业和市场营销：大数据分析可以帮助企业了解消费者需求、预测市场趋势，从而制定更有效的营销策略。
2.2 医疗保健：大数据分析可以帮助医疗机构提高诊断准确性、预防疾病、改善患者护理，提高医疗服务质量。
2.3 城市规划和交通管理：大数据分析可以帮助城市规划者更好地了解城市居民的出行习惯、交通状况，从而优化交通流动性和减少拥堵。
三、大数据的挑战和难点3.1 数据获取和存储：大数据的获取和存储需要庞大的存储空间和高效的数据处理技术。
3.2 数据质量和隐私保护：大数据中存在着数据质量不一致和隐私泄露的风险，需要采取相应的措施进行保护。
3.3 数据分析和应用：大数据的分析和应用需要强大的计算能力和专业的数据分析人才。
四、大数据的机遇和发展趋势4.1 商业创新和增长：大数据分析可以帮助企业发现新的商业模式和机会，推动商业创新和增长。
4.2 科学研究和发现：大数据分析可以帮助科学家从庞大的数据集中发现新的规律和知识，推动科学研究的进展。
4.3 社会治理和公共服务：大数据分析可以帮助政府和社会组织更好地理解社会问题和公众需求，优化社会治理和公共服务。
五、大数据的前景和影响5.1 经济发展：大数据的应用将推动经济的数字化转型和创新驱动发展。
5.2 社会变革：大数据的普及将改变人们的生活方式、工作方式和社交方式，对社会产生深远影响。
5.3 个人隐私和数据安全：大数据的应用也带来了个人隐私和数据安全的问题，需要加强相关法律法规和技术手段的保护。
对大数据的认识
对大数据的认识引言概述：随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、种类繁多的数据集合，通过分析这些数据可以揭示出隐藏的模式、趋势和关联性。
本文将从四个方面详细阐述对大数据的认识。
一、大数据的定义1.1 数据规模：大数据的特点之一是数据规模庞大，通常以TB、PB甚至EB为单位计量。
1.2 数据种类：大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据，如文本、图象、音频等。
1.3 数据速度：大数据的生成速度非常快，需要实时或者近实时地进行处理和分析。
二、大数据的应用领域2.1 商业领域：大数据分析可以匡助企业了解消费者需求、优化供应链、提高市场竞争力。
2.2 医疗领域：通过分析大数据，可以发现疾病的风险因素、提高诊断准确性，促进医疗决策的科学化。
2.3 城市管理：大数据可以用于城市交通优化、环境监测、智慧城市建设等方面，提高城市的运行效率和生活质量。
三、大数据的挑战与机遇3.1 数据存储与管理：大数据的存储和管理需要强大的硬件设备和技术支持，同时也面临着数据安全和隐私保护的挑战。
3.2 数据分析与挖掘：大数据的分析和挖掘需要运用复杂的算法和模型，对分析人员的技术要求较高。
3.3 人材培养：大数据时代需要具备数据分析和挖掘能力的专业人材，因这人材培养成为一个重要的挑战和机遇。
四、大数据的前景与发展趋势4.1 人工智能与大数据的融合：人工智能技术的发展将进一步推动大数据的应用和发展。
4.2 边缘计算与大数据：边缘计算的兴起将使得大数据的处理更加高效，降低数据传输的成本和延迟。
4.3 数据安全与隐私保护：随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为一个重要的研究方向和发展趋势。
结论：大数据是当今社会不可忽视的重要资源，它的应用已经渗透到各个领域。
然而，大数据的挑战与机遇也需要我们持续关注和努力解决。
惟独通过不断创新和发展，才干更好地利用大数据为社会发展和人类福祉做出贡献。
对于大数据的认识和理解谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解谈谈对数据的理解对于大数据的认识和理解数据，作为信息的载体和组织形式，是我们日常生活中无处不在的存在。
而随着科技的不断进步和信息技术的飞速发展，我们进入了一个数据爆炸的时代。
大数据，作为一种新兴的信息资源，对我们的生活产生了深远的影响。
本文将围绕对大数据的认识和理解展开讨论。
一、大数据的概念及特点大数据指的是规模庞大、类型复杂且变化迅速的数据集合。
与传统的数据相比，大数据具有以下几个显著的特点：1.规模庞大：大数据所涉及的数据量通常以千亿、万亿甚至更大的单位计算。
例如，在社交媒体平台上，每天产生的文字、图片、视频等信息都以海量的形式存在。
2.类型多样：大数据来源广泛，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。
这些数据类型的差异性给数据的处理和分析带来了很大的挑战。
3.速度快：大数据的生成和更新速度极快，数据的产生是持续不断的。
例如，物联网设备、传感器以及移动设备等网络连接设备的广泛应用，使得数据的采集和传输过程更加迅速高效。
4.价值密度低：大数据中存在很多无效信息和冗余数据，所包含的有价值的信息只占总数据量的一小部分。
因此，在大数据中发现有意义的数据，提取有价值的信息，对于数据分析和决策具有重要意义。
二、大数据的应用领域大数据的出现为各行各业带来了巨大的机遇和挑战，在众多领域得到了广泛的应用。
1.商业与市场营销：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求，精准推送产品和服务，提高销售额和客户满意度。
同时，大数据还可以帮助企业进行市场预测和竞争情报分析，促进商业决策的科学性和精准性。
2.医疗与健康：大数据在医疗领域的应用能够提高医疗服务的质量和效率。
通过对大规模医疗数据的分析，可以挖掘出疾病的关联因素，为疾病的预防、诊断和治疗提供有力的支持。
此外，大数据还可以在个体化医疗方面发挥作用，根据个体的基因组、生活习惯等信息，实现个性化治疗和健康管理。
对于大数据的认识和理解谈谈对数据的理解
店助的岗位职责是什么从事服装店助理工作的人员被称为店助。
他们是与顾客接触最紧密的一群人，在店面中起主要的服务和顾客沟通作用。
店助是店铺形象和经营质量的重要体现，他们的工作质量不仅影响到店铺的日常经营状况，还牵涉到公司整体的品牌形象。
在这篇文章中，我们将会探讨店助的岗位职责和他们在工作中应该具备哪些素质。
一、店助的岗位职责1. 接待和服务顾客。
店助的主要职责是接待顾客并提供优质服务。
这包括给顾客提供必要的帮助和建议，并回答他们的所有问题。
店助应该尽力满足顾客的需求，并帮助他们找到合适的商品。
2. 小贩和销售。
店助负责销售店内的商品，并尽力推荐最适合顾客需求的商品。
在推销某些商品时，店助应该清楚地了解所销售商品的特点和功能，并向顾客详细说明。
店助还应该熟悉店内各种商品的价格和优惠活动，能够准确、及时地提供相关信息。
3. 做好陈列和整理。
店助不仅需要销售商品，同时也需要维护店铺卫生和整洁、控制货架和展柜的货量、按照公司规定调整位置等。
他们通常要执行定期改变和更新展示布局、进行季节性和促销活动等任务。
4. 确保商品质量和安全。
店助应该处理好店内所有商品的陈列和整理，并按照公司相关规定进行库存管理，避免出现商品遗失或损坏的情况。
此外，店助应该对店内的设施、装修和安全措施保持高度专注，确保店面内物品的安全性。
二、店助应该具备哪些素质1. 积极主动。
店助应该积极进取，自我激励，对工作充满热情和活力，通过全力以赴的工作和服务，为顾客提供满意的购物体验。
2. 客户导向。
店助必须理解并尊重顾客的需求和喜好，在顾客的诉求中找到合理的解决方案，为顾客提供满意的产品和服务。
3. 团队合作。
店助应该在团队合作中发扬集体智慧和一起完成任务的精神，创造良好的工作氛围和谐的人际关系，从而促进企业的高效发展。
4. 良好的沟通技能。
店助应该熟练掌握基本的沟通技能，并总结有效的解决问题的方法和技巧，有效地和上级、同事和顾客沟通。
5. 良好的形象和仪表。
对于大数据的认识和理解谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解谈谈对数据的理解数据是指通过收集、整理、加工和分析等手段获得的有关对象或现象的描述性信息。
随着信息技术的不断发展和应用，数据已经逐渐成为现代社会中无处不在的资源。
大数据则是指规模庞大、种类繁多且复杂度高的数据集合。
在这篇文章中，我将谈一谈对于大数据的认识和理解，以及对数据的深入思考。
一、大数据的概念与特点大数据的概念可以简单地理解为海量、高速、多样、价值密度低和信息渗透率高的数据集合。
大数据的特点主要有以下几个方面：1.规模庞大：大数据的规模往往呈指数级增长，它的数据量常常以千万、亿计。
2.种类繁多：大数据的种类丰富多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种形式。
3.复杂度高：大数据的分析和处理需要借助于先进的技术和算法，因为数据中存在着大量的噪音和不确定性。
4.价值密度低：大数据中仅有一小部分数据具有真正的价值，因此在海量数据中筛选出有用的信息成为挑战。
5.信息渗透率高：大数据时代的到来使得数据与人类的关联更加紧密，数据的应用范围已经渗透到了各个行业和领域。
二、数据的重要性和应用领域数据在现代社会发挥着至关重要的作用。
首先，数据是信息的基础，它提供了人们对世界的了解和认识；其次，数据是决策的依据，可以帮助人们做出正确的判断和选择；再次，数据是推动创新和发展的动力，它为各个行业提供了新的机遇和发展方向。
目前，大数据已经在各个领域得到广泛应用：1.社会管理领域：政府可以通过大数据分析解决交通拥堵、环境保护、公共安全等问题，实现精细化管理和资源优化配置。
2.商务领域：企业可以通过数据分析实现客户关系管理、市场营销、生产运营等方面的优化和提升。
3.医疗健康领域：大数据分析能为医疗领域提供个性化医疗、疾病防治和健康管理等方面的支持和帮助。
4.金融领域：银行和保险等金融机构可以通过数据分析实现风险管理、市场预测、信贷评估等方面的提升。
5.科学研究领域：通过对大数据的分析，科学家们可以更好地理解自然规律、揭示科学未解之谜。
对于大数据的认识和理解
对于大数据的认识和理解随着科技的不断进步，大数据已经成为现实生活中不可或缺的一部分。
它具有极高的价值和潜力，正越来越深入地影响着各个行业和领域。
本文将探讨对于大数据的认识和理解。
1. 什么是大数据大数据是指规模巨大、复杂多变且难以处理的数据集合。
这些数据可以来自各种来源，包括传感器、社交媒体、云计算等。
它的特点包括高速性、多样性、价值密度低等。
2. 大数据的重要性大数据的出现带来了许多机遇和挑战。
首先，大数据具有巨大的商业价值，通过对数据的分析和挖掘，企业可以获取深入的洞察，从而优化运营和决策。
其次，大数据可以改善公共服务和城市管理，例如交通流量预测和环境监测。
此外，大数据还可以促进科学研究和医疗领域的创新。
3. 大数据的应用领域大数据已经在各个领域得到广泛应用。
在商业领域，大数据可以帮助企业改善市场营销、客户服务和供应链管理等方面。
在金融领域，大数据可以用于风险管理、反欺诈和投资决策。
在医疗领域，大数据可以用于疾病预测、药物研发和个性化治疗。
此外，大数据还可以应用于城市规划、交通管理、环境保护等领域。
4. 大数据的挑战和风险尽管大数据有着巨大的潜力，但也面临着一些挑战和风险。
首先，数据的质量和完整性是一个重要问题，不完整或者不准确的数据会影响到分析结果的可靠性。
其次，隐私和安全问题也是一个需要考虑的方面，大数据的使用可能涉及到个人隐私的泄露和数据的滥用。
另外，数据治理和合规性也是一个挑战，需要制定相关政策和法律来规范大数据的使用。
5. 大数据的未来发展趋势随着技术的进步和应用的推广，大数据的发展前景仍然广阔。
未来，大数据将更加普及，数据分析和挖掘的技术将不断发展，从而使得数据的应用更加深入和广泛。
同时，隐私和安全问题也将得到更好的解决，数据的合规性将得到更加重视。
此外，人工智能和机器学习的发展也将进一步推动大数据的应用。
总结起来，大数据是一种具有巨大潜力和价值的数据集合，它正在深入影响着各个行业和领域。
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解对于大数据的认识和理解 - 谈谈对数据的理解数据在当今的信息社会中扮演着至关重要的角色。
随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据已经成为我们生活中无可避免的一部分。
对于大数据的认识和理解，它既是我们信息社会的基石，也是未来发展的关键。
大数据指的是以传统数据处理工具难以处理的规模、复杂度和多样性为特征的数据集合。
它是由传感器、社交媒体、移动设备等产生的海量数据经过收集、存储、处理和分析而形成的。
对于大数据的理解，我们需要明白它的价值和应用。
首先，大数据具有巨大的价值。
随着技术的进步，我们能够收集到越来越多的数据。
这些数据蕴含着宝贵的信息，可以帮助企业、政府和个人做出更明智的决策。
通过对大数据的分析，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而洞察市场需求、优化生产效率、提供个性化服务等。
大数据的应用不仅可以提高企业的竞争力，也可以推动社会的进步。
其次，我们应该理解数据的多样性和复杂性。
大数据并非单一的数据类型，而是包含了结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指具有明确模式和格式的数据，如数据库中的表格数据。
非结构化数据则是指没有明确模式和格式的数据，如社交媒体上的文本、图片和视频等。
数据的多样性要求我们具备更加全面和灵活的数据分析能力，以应对不同类型数据的处理和分析需求。
再者，我们应该明白数据保护和隐私的重要性。
随着大数据的不断涌现和应用，数据安全和隐私保护成为了亟待解决的问题。
在数据处理和分析的过程中，我们需要建立起严密的安全机制，确保数据不被滥用和泄露。
同时，我们也需要加强对个人隐私权的保护，确保在数据应用中不侵犯用户的合法权益。
最后，大数据的发展离不开人工智能和机器学习的支持。
在面对海量的数据时，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
人工智能的发展为大数据的处理和分析提供了新的思路和方法。
通过机器学习算法，我们能够让计算机自动从数据中学习规律，并利用这些规律做出预测和决策。
对大数据的认识
对大数据的认识大数据是指规模庞大、复杂度高且难以通过传统数据处理工具进行处理和管理的数据集合。
随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
本文将从大数据的定义、特点、应用领域以及对个人和社会的影响等方面进行详细阐述。
一、大数据的定义大数据是指由传感器、设备、网络以及人类活动等产生的海量、高速、多样化的数据。
它具有三个主要特点：数据量大、数据速度快和数据种类多。
大数据的产生主要源于互联网、社交媒体、物联网、传感器技术等，这些数据以结构化、半结构化和非结构化的形式存在。
二、大数据的特点1. 数据量大：大数据的特征之一是数据量巨大，以TB、PB、EB甚至更大的规模进行存储和处理。
例如，社交媒体平台每天产生海量的用户数据，这些数据需要进行实时的处理和分析。
2. 数据速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或者近实时地进行处理和分析。
例如，金融行业需要实时监测交易数据，以便及时发现异常情况。
3. 数据种类多：大数据包含结构化、半结构化和非结构化的数据，涵盖了文本、图象、音频、视频等多种类型的数据。
这些数据需要利用各种技术进行处理和分析。
三、大数据的应用领域1. 商业智能和市场营销：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和偏好，优化产品设计和市场营销策略，提高销售业绩和客户满意度。
2. 金融服务：大数据分析可以匡助金融机构进行风险评估、欺诈检测和投资决策等方面的工作，提高金融服务的效率和质量。
3. 医疗保健：通过对大数据的分析，医疗机构可以实现个性化的诊断和治疗，提高医疗效果和患者满意度。
4. 城市管理：大数据可以匡助城市管理者实现智慧城市的建设，优化交通流量、资源利用和环境保护等方面的工作。
5. 交通运输：大数据分析可以提供实时的交通信息，匡助驾驶员选择最佳路线，减少交通拥堵和事故发生的可能性。
四、大数据对个人和社会的影响1. 个人隐私保护：大数据的应用给个人隐私带来了挑战，个人的敏感信息可能被滥用或者泄露。
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解引言概述：在当今信息时代，大数据已经成为了各行各业的关键词之一。
大数据的到来给我们带来了前所未有的机遇和挑战，也对我们对数据的认识和理解提出了更高的要求。
本文将从五个大点出发，详细阐述对于大数据的认识和理解，帮助读者更好地理解大数据的本质和应用。
正文内容：1. 大数据的概念和特点1.1 数据量巨大：大数据的最显著特点就是数据量巨大，传统的数据处理工具已经无法胜任。
1.2 数据多样性：大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据。
1.3 数据速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
1.4 数据价值密度低：大数据中包含了很多无用信息，需要进行筛选和提取。
2. 大数据的应用领域2.1 商业智能：通过对大数据的分析和挖掘，帮助企业做出更准确的决策，提高竞争力。
2.2 金融领域：大数据可以帮助银行和金融机构进行风险控制、反欺诈和客户画像等工作。
2.3 医疗健康：大数据可以辅助医疗机构进行疾病预测、个性化治疗和健康管理等工作。
2.4 城市管理：通过对大数据的分析，可以改善城市交通、环境和公共设施等方面的管理。
2.5 社交网络：大数据可以帮助社交网络平台提供更好的用户体验和个性化推荐服务。
3. 大数据的价值和挑战3.1 价值：大数据的分析和挖掘可以帮助企业发现商机、提高效率、降低成本。
3.2 挑战：大数据的处理和分析需要庞大的计算资源和高效的算法，同时也面临着数据隐私和安全的问题。
4. 大数据的处理技术4.1 分布式存储和计算：通过搭建分布式存储和计算平台，实现对大数据的高效处理和分析。
4.2 数据挖掘和机器学习：利用数据挖掘和机器学习算法，挖掘大数据中的规律和模式。
4.3 可视化技术：通过可视化技术将大数据转化为可视化图表，帮助用户更直观地理解数据。
5. 大数据的未来发展趋势5.1 智能化：随着人工智能的发展，大数据将更加智能化，能够自动进行数据分析和决策。
对于大数据的认识和理解谈谈对数据的理解
对于大数据的认识和理解谈谈对数据的理解对于大数据的认识和理解在当今数字化时代，大数据成为了一个热门话题。
随着科技的飞速发展，人们越来越依赖数据来指导决策，提高效率和创造价值。
本文旨在探讨对于大数据的认识和理解，以及对数据的深入剖析。
一、大数据的定义大数据是指那些因体量庞大、复杂多样和产生速度快而难以通过传统手段进行捕捉、管理和处理的数据。
大数据的特点可以归结为“三V”，即Volume（体量大）、Variety（多样性）和Velocity（速度快）。
它的产生涵盖了个人手机、社交媒体、物联网设备、传感器等多个渠道，带来了前所未有的数据洪流。
二、大数据的价值大数据蕴含了巨大的商业价值和科学研究潜力。
通过对大数据的深入分析，企业可以了解消费者的行为偏好，制定更加精准的营销策略，提高销售额和利润。
此外，大数据还可以帮助企业降低成本、加速创新、提高客户满意度等。
在科学领域，大数据的分析可以推动基础研究的突破，探寻事物之间的关联和规律。
三、数据的可信度在讨论大数据的过程中，我们也需要对数据的可信度有一个清晰的认识。
虽然大数据的规模庞大，但并不意味着其必然具备高度可信的特点。
数据的质量、完整性、准确性以及数据获取的有效性都是决定数据可信度的关键因素。
因此，在利用大数据时，我们需要对数据进行严格筛选和验证，以确保数据本身的质量。
四、数据的隐私保护随着大数据的广泛应用，数据隐私保护面临着日益严峻的挑战。
大数据分析往往涉及个人隐私信息，如果不加以适当保护，可能导致个人信息泄露、滥用等问题。
因此，保护用户数据隐私的合法性、合规性和安全性迫切需要得到重视。
政府、企业和个人都应该共同努力制定并遵守相关法律法规，确保数据在使用和共享过程中得到妥善保护。
五、数据驱动决策数据驱动决策是指通过对大量数据的分析和挖掘，为决策者提供科学的依据和指导。
相较于传统主观决策，数据驱动决策更加客观、准确和可靠。
通过利用大数据技术，决策者可以更好地了解市场趋势、消费者需求和竞争态势，从而做出更加明智的战略选择。
大数据的简单认识
大数据的简单认识在当代信息社会中，大数据的概念已经成为一个热点话题。
大数据是指以往规模无法比拟的海量、复杂多变的数据，它们会通过各种技术手段进行收集、存储、处理和分析。
大数据的产生源于日益增长的数字化信息，包括互联网、社交媒体、传感器、移动设备等。
本文将对大数据的概念、应用及影响进行简单认识。
一、大数据的概念大数据的概念主要包括三个方面：数据量大、速度快和多样性。
首先，大数据的数据量巨大，以至于传统的数据处理工具难以胜任。
其次，大数据的速度快，是指数据产生、传输和处理的速度都很快。
最后，大数据的多样性表现在数据的种类和形式非常丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
二、大数据的应用大数据具有广泛的应用领域，包括但不限于商业、科学研究、医疗保健、社交网络等。
在商业领域，大数据可以帮助企业进行市场分析、客户行为预测、产品优化等，提高企业竞争力和经济效益。
在科学研究方面，大数据可以用于天文学、生物学、气象学等领域的数据分析和模型构建，推动科学研究的进展。
在医疗保健领域，大数据可以通过分析患者的病历、疾病传播数据等，提供精准的医疗诊断和治疗方案。
在社交网络方面，大数据可以用于分析用户的兴趣、需求，为个性化推荐和精准营销提供支持。
三、大数据对社会的影响大数据的应用对社会产生了广泛而深远的影响。
首先，大数据的应用可以带来更好的生活体验。
比如，通过大数据分析人们的出行数据，可以优化交通路线，减少拥堵，提高出行效率。
其次，大数据的应用可以提高公共安全。
例如，通过分析城市的监控数据和社交媒体数据，可以及时预警和应对突发事件。
再次，大数据的应用可以推动科学研究的进展。
大数据为科学家提供了海量的数据资源，有助于发现规律、提出假设和验证理论。
最后，大数据的应用也带来了一些隐忧，比如数据隐私和安全问题。
在大数据的应用过程中，数据的收集、存储和处理需要注意合法合规，并采取相应的安全保护措施。
四、大数据的未来发展趋势大数据作为当代信息社会的重要组成部分，其未来发展具有广阔的前景。
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一篇文章让你认识并读懂大数据在写这篇文章之前，我发现身边很多IT人对于这些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系?估计很少能说出一二三来。
究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“土鳖”;二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。
我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。
如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。
……也许，“解构”是最好的方法。
怎样结构大数据?首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。
我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。
我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。
我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
和大数据相关的理论特征定义最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
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余浪潮的到来。
”业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。
大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二，数据类型繁多。
比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低，商业价值高。
第四，处理速度快。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。
古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。
先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。
维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。
书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势;Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量;Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。
那么，什么是大数据思维?维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样;2-关注效率而不是精确度;3-关注相关性而不是因果关系。
阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。
”“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。
”“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。
你一定是去做了一件以前做不了的事情。
”特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。
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。
价值探讨大数据是什么?投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。
比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。
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”。
Target超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。
Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。
Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。
如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒;通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1- 手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3- 既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;2-还未有被大数据触及过的业务领域。
这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。
还有一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。
那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。
这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维;与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。
现在和未来我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督;大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力;大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备;大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度;数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本;大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。
”Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。
而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。
人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况;教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划;服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务;社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动;政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生;金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划;道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排;……当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢?只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。