阿里研究中心：大数据时代
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇在大数据时代的挑战与机遇中，我们面临着海量数据爆炸带来的挑战，同时也蕴含着巨大的机遇。
本文将从数据增长、数据品质、数据隐私和数据应用四个方面探讨大数据时代的挑战与机遇。
一、数据增长随着互联网的快速发展，数据量呈现爆炸式增长。
从传统的文本数据到现在的多媒体数据、传感器数据等，数据的种类越来越多样化。
数据增长的挑战主要体现在数据的存储和处理能力方面。
传统的存储技术已经难以满足海量数据的存储需求，因此需要开发出更加高效的存储技术。
同时，数据的处理也面临着巨大的压力，需要利用大数据技术来提高数据的计算速度和处理效率，以应对数据量不断增长的挑战。
二、数据品质大数据时代，数据的品质成为了一个前所未有的挑战。
由于数据的来源广泛、数据的处理复杂，数据的品质容易受到各种因素的干扰。
误差、噪声、不完整性等问题都可能导致数据的失真，从而影响到数据的分析和应用。
解决数据品质问题的关键在于数据清洗和数据质量管理。
通过对数据进行分类、去重、纠错等操作，可以提高数据的品质，从而使数据更加可信和可靠。
三、数据隐私在大数据时代，人们关注的不仅仅是数据的利用，还涉及到数据的隐私保护。
随着大数据技术的应用，人们的个人信息被不断采集和分析，如果没有合适的隐私保护措施，个人隐私信息就面临泄露的风险。
保护数据隐私需要从法律、技术和管理等多个方面进行。
法律法规的制定和执行可以为数据隐私提供法律保障；技术手段如数据加密、权限控制等可以保护数据的安全性；管理措施如数据访问审计、权限管理等可以监督和管理数据的使用。
四、数据应用大数据时代蕴含着巨大的机遇，数据应用是其中的重要方向。
利用大数据技术，可以对数据进行深度挖掘，发现数据隐藏的关联性和规律，从而为决策提供坚实的支持。
数据应用的挑战在于如何将数据转化为有价值的信息和洞察。
这需要利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析和建模，从而发现数据背后的价值，并将其应用到实际的业务场景中。
大数据时代简介
大数据时代简介在数字化和信息技术迅速发展的当下，大数据已经成为一个炙手可热的话题。
大数据时代的到来，给我们的生活和工作带来了巨大的改变。
本文将介绍大数据时代的概念、应用和影响，带您一起探索这个数字化世界的新纪元。
一、大数据时代的概念大数据时代是指在信息技术高度发达的背景下，人们通过海量数据的收集、存储、处理、分析和应用，探索和发现新的信息和知识的时代。
它是一种全新的信息处理模式，通过对大数据的深入挖掘，可以帮助我们揭示事物背后隐藏的规律、趋势和价值。
二、大数据时代的应用1. 商业领域在商业领域，大数据被广泛应用于市场研究、销售预测、客户关系管理和营销策略等方面。
通过分析海量的消费者数据，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，制定个性化的营销策略，提升品牌竞争力。
2. 城市管理大数据在城市管理中也有着广泛的应用。
通过对城市各类数据的收集和分析，可以优化交通运输，提升能源利用效率，改善环境质量，提供更好的公共服务等。
比如，智能交通系统可以通过分析交通流量数据，优化信号灯的调配，减少拥堵，提高交通效率。
3. 医疗健康在医疗健康领域，大数据的应用有助于提高疾病早期预防和治疗的效果。
通过使用个人健康数据、基因组学数据和医疗记录等，可以实现个性化医疗，为患者提供更精准的诊断和治疗方案。
4. 社交媒体大数据时代，社交媒体成为人们交流和获取信息的重要渠道。
通过对社交媒体数据的分析，可以了解用户的兴趣爱好、社交网络和消费行为等，为企业提供精准的广告投放和定向营销。
5. 科学研究大数据在科学研究中的应用也越来越广泛。
科学家们通过海量的实验数据和模拟数据，进行模式识别和机器学习，从而推动科学的发展和创新。
比如，在天文学领域，通过对天体观测数据的分析，科学家们可以发现新的星系、行星和宇宙现象。
三、大数据时代的影响1. 经济影响大数据的应用为经济发展带来了新的机遇和动力。
它可以帮助企业降低成本、提高效率，为创新和增长提供支撑。
大数据资讯简编
大数据时代（IT行业又称为巨量信息）转自/百度文科最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“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。
”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
进入21世纪，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。
”大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。
A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制);B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。
大数据分析平台在电商营销中的实际应用案例分析
大数据分析平台在电商营销中的实际应用案例分析随着互联网和数字化时代的到来，电商行业蓬勃发展，成为现代人购物的首选渠道。
然而，电商市场竞争激烈，企业需要通过科学的营销手段来获取竞争优势。
大数据分析平台正是一种利用现代技术将大数据进行整合、分析和应用的工具，对于电商企业来说，可以通过大数据分析平台来实现有效的市场营销决策，进一步促进业务发展。
本文将通过分析实际案例来探讨大数据分析平台在电商营销中的实际应用。
案例一：阿里巴巴的“星星计划”阿里巴巴是中国最大的电商企业之一，其旗下的大数据分析平台“星星计划”在电商营销中发挥着重要作用。
阿里巴巴通过“星星计划”收集和整合大量的用户行为数据，包括浏览记录、购买记录、搜索行为等，通过数据分析平台对这些数据进行深度挖掘和分析，为企业提供精准的用户洞察和市场需求分析。
首先，阿里巴巴的“星星计划”通过大数据分析平台对用户行为数据进行分析，能够准确把握用户的消费习惯、偏好和心理诉求。
通过了解用户的消费需求和购物偏好，企业可以根据用户的数据个性化推荐商品，提高用户的购买转化率和购买金额。
例如，根据用户的浏览记录和购买行为数据，阿里巴巴可以向用户推荐相关的商品，提高用户的购买满意度，并在用户下次购物时通过个性化推荐引导用户选择更多相关商品。
其次，大数据分析平台还可以帮助企业进行市场竞争分析和预测。
通过对竞争对手和市场趋势数据的分析，企业可以评估竞争对手的优势和劣势，并调整自己的营销策略。
例如，阿里巴巴通过对竞争对手销售数据和用户评价数据的分析，可以了解竞争对手的产品特点和市场反馈，进而根据这些信息调整自己的产品定价和促销策略，提高竞争力。
此外，大数据分析平台还可以帮助企业进行精细化的广告投放和营销策略制定。
例如，阿里巴巴的“星星计划”采用了人工智能算法，根据用户的历史购买记录和行为数据，对广告进行定向投放，将广告展示给具有潜在购买意向的用户。
同时，通过对广告效果的分析，企业可以及时调整广告投放的策略，提高广告的点击率和转化率。
阿里研究报告
阿里研究报告阿里研究报告一、报告背景随着互联网的快速发展，电商行业迅速崛起并取得了巨大的成功。
阿里巴巴作为中国最大的电商巨头之一，一直以来备受瞩目。
本报告旨在对阿里巴巴进行深入研究，分析其发展历程、商业模式以及未来发展趋势，为投资者提供参考和建议。
二、发展历程1. 创业初期阿里巴巴于1999年成立，最初是一个B2B电子商务平台，旨在为企业提供在线贸易平台。
创始人马云带领团队克服了巨大的困难，凭借创新的商业模式和坚定的信念，成功突破了竞争对手。
2. 垂直电商拓展随着互联网的普及，阿里巴巴逐渐转向垂直电商拓展。
从2003年开始，阿里巴巴推出了淘宝网，成为中国最大的C2C 电商平台。
随后，阿里巴巴又相继推出了天猫、聚划算等多个电商子品牌，进一步巩固了自己在电商行业的领先地位。
3. 跨境电商进军为了实现更大的发展空间，阿里巴巴开始在海外市场扩张。
2010年，阿里巴巴推出了全球速卖通平台，为中国企业提供海外市场的拓展机会。
此举进一步扩大了阿里巴巴的影响力，并为未来的全球化发展奠定了基础。
三、商业模式阿里巴巴的商业模式可以归纳为以下几个方面：1. 平台型企业阿里巴巴主要是以平台为基础，为供应商和消费者提供交流和交易的机会。
通过提供统一的电商平台，阿里巴巴实现了产品展示、交易撮合、支付结算等一系列功能。
2. 生态系统建设阿里巴巴通过企业战略投资、并购等方式，建立了完整的产业链生态系统。
如阿里云、菜鸟网络等子公司，为阿里巴巴提供了技术支持和物流服务，进一步增强了其核心竞争力。
3. 大数据驱动阿里巴巴拥有海量的用户数据，通过数据分析和挖掘，深入了解用户需求，并提供个性化的服务。
阿里巴巴的大数据能力成为其核心竞争力之一。
四、未来发展趋势1. 移动互联网时代随着移动互联网的普及，更多的消费者通过手机进行网购。
阿里巴巴加大了对移动互联网的投资，并推出了支付宝等移动支付工具。
未来，移动互联网的发展将为阿里巴巴带来更大的机遇。
对阿里云大数据的理解
对阿里云大数据的理解
阿里云大数据是一款由阿里云开发的大数据计算、存储、开发和数据应用类的基础产品。
它涵盖了大数据计算服务 MaxCompute、数据工场 DataWorks、数据可视化工具 QuickBI、机器学习平台 PAI 等多个产品和服务，旨在帮助用户快速构建、部署和管理大数据处理和分析应用，提高数据处理效率和质量，降低数据处理成本。
阿里云大数据的优势在于它提供的产品和服务非常全面，涵盖了大数据计算、存储、开发和数据应用等多个方面，能够满足不同用户的需求。
此外，阿里云大数据还支持多种编程语言和开发框架，包括 Java、Python、Scala、Go 等，用户可以根据自己的需求选择最适合自己的开发工具。
阿里云大数据的另一个重要特点是其强大的数据分析和挖掘能力。
它支持多种数据分析和挖掘算法，包括聚类、分类、关联规则挖掘、文本挖掘等，用户可以通过这些算法对自己手中的数据进行分析和挖掘，从而发现数据中隐藏的规律和趋势。
总的来说，阿里云大数据是一款功能强大、全面、易用的大数据计算和存储产品，能够帮助用户快速构建和部署大数据处理和分析应用，提高数据处理效率和质量，降低数据处理成本，是大数据处理和分析的理想选择。
“互联网+”渗透融合新时代高校创新创业教育探究
收稿日期：２０２０－４－４基金项目：本文系江苏高校哲学社会科学研究基金项目“‘互联网＋’融合高校“双创”教育模式构建研究”（项目编号：２０１７ＳＪＢ１６４４）；淮阴工学院高教研究课题“‘多元化’渠道培育创新创业教育师资队伍建设研究”（项目编号：２０１８ＸＧＪ１１）。
作者简介：周群华（１９８７—），男，淮阴工学院讲师，研究方向：教育管理、思想政治教育。
“互联网＋”渗透融合新时代高校创新创业教育探究周群华（淮阴工学院，江苏淮安 ２２３００１） ［摘 要］“互联网＋”的出现，对传统的创业业态已然形成了颠覆和改造，在这一背景下，高校创新创业教育人才培养的理念内涵的拓展和延伸也成了互联网时代的必然要求，它改变了传统的商业模式、降低了创业者的创业门槛、丰富了师资和课程体系、改变了创业者的创业思维和认知等。
新时代下，高校的创新创业教育要跟上这趟创新创业的洪流，必须要积极地拥抱“互联网＋”，使得创业者从“追随者”变成“掌舵者”是高校创新创业教育的新的使命。
［关键词］创新创业教育；“互联网＋”；变革［中图分类号］Ｇ６４０［文献标识码］Ａ［文章编号］２０９６－７１１Ｘ（２０２０）１２－０００８－０２ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９６－７１１Ｘ．２０２０．１２．００４［本刊网址］ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｈｂｘｂ．ｎｅｔ 创新创业俨然已经成为经济发展的主要推力，它对应对经济疲软、推动国家民族复兴乃至实现经济的可持续发展都有着重大的意义。
“互联网＋”的时代背景下，创新创业教育越紧密地拥抱互联网，越发持续地走向深入，越有可能会取得积极成效。
虽然我国创业教育的起步较晚，但却已将创新教育和创业教育相融合，创造性地提出了“创新创业教育”这一概念。
２０１５年６月，国务院下发了《关于大力推进大众创业万众创新若干政策措施的意见》中正式将“互联网＋”提升为国家战略，明确提出要加快发展“互联网＋”创业网络体系。
高校创新创业教育积极拥抱互联网，运用互联网思维，不断探索新的有效创新创业教育模式，摈弃陈旧观念和做法，已经成为各高校亟需解决的问题和开创全新的“互联网＋”背景下创新创业教育模式的必然选择。
阿里巴巴数据开放平台的价值与应用
阿里巴巴数据开放平台的价值与应用随着消费者消费习惯的改变，互联网已经成为了商业社会的必要元素之一。
尤其是在电商领域，互联网的作用更加突出。
阿里巴巴作为中国电商的领头羊，早期就在电商领域体现出了强大的竞争力。
近年来，阿里巴巴更是在数据开放领域迈出了关键性的一步，推出了阿里巴巴数据开放平台，并获得了广泛的应用。
本文将探讨阿里巴巴数据开放平台的价值与应用。
一、阿里巴巴数据开放平台的价值1.1 提供全面、可靠、实时的数据来源阿里巴巴数据开放平台汇聚阿里巴巴集团旗下淘宝、天猫等电商平台的海量数据，提供丰富的商品、交易、用户等多维度数据。
这些数据具有全面、可靠、实时的特点，可以为用户提供全面的信息支持。
1.2 促进数据的重复使用和再利用阿里巴巴数据开放平台通过规范化、标准化的数据格式和 API 接口，为用户提供了可用性非常高的数据资源。
用户可以通过访问 API 接口获取所需的数据，从而避免重复采集、处理数据的过程。
这使得数据资源得到充分利用，促进了数据的再利用。
1.3 提高数据的可解释性和价值阿里巴巴数据开放平台的数据不仅数量庞大，而且包含了工业、零售、金融、物流等多个领域的数据。
这些数据具有多维视角和深度级别的特点。
而对于传统数据统计使用者，这些数据可能显得缺乏可解释性。
而在平台上，数据已被全面整合和规范化，因此用户可以直接获取深度解释、分析这些数据的专家知识。
这样，数据的使用者可以充分利用数据的有用信息，提高了数据的价值。
1.4 简化数据提取过程，提高效率阿里巴巴数据开放平台简化了数据提取过程，提高了数据使用的效率。
用户可以快速找到所需的数据，节省了大量的时间和人员开支。
同时，数据也要经过格式化和标准化的处理，从而更容易被其他系统使用。
二、阿里巴巴数据开放平台的应用2.1 帮助品牌商了解市场趋势阿里巴巴数据开放平台可以为品牌商提供详细和实时的市场趋势，帮助他们了解消费市场的情况。
品牌商可以利用这些趋势数据调整产品设计，优化销售策略，从而提高产品的销售量。
立足未来思考现在——专访阿里巴巴集团副总裁、阿里研究院院长高红冰
中国储运网H t t p ://w w w .c h i n a c h u y u n .c o m25I N T E R V I E W 访谈立足未来思考现在不论是说到阿里，还是说到物流，高红冰都是一个被高度关注的公众人物，作为阿里的智囊团———阿里研究院的核心人物，他参与了阿里集团一系列的战略路线图规划和设计。
这些战略设计不论对于电商市场还是物流市场影响都是极其深远的。
他甚至被很多业内人士认为是阿里集团除了马云以外，最能够影响阿里决策的人。
在阿里，高红冰有一个“花名”叫“高参”。
记者去阿里集团采访，说起高参没人不知道就是高红冰，这个“花名”不仅体现出大家对于高红冰的尊敬，也说明了高红冰在阿里系地位之重要。
———专访阿里巴巴集团副总裁、阿里研究院院长高红冰高红冰在进入阿里担任副总裁之前，任职于国务院信息办，担任政策法规组处长、信息产业部信息化推进司处长之职，负责信息化战略规划、政策法规的起草制订及国家信息化指标的制订工作。
2012年初，高红冰加入阿里，成立政策研究室，帮助阿里巴巴研究互联网未来经济和电子商务发展的一些复杂问题，也就是现在阿里研究院的前身。
如今，阿里研究院已经成为了国内前沿的企业智库，集结全球商业智慧，以开放、合作、共建、共创的方式打造具有影响力的新商业知识平台。
“这个工作使得我把过去在政府工作的经验，下海创业，打造一个公司的文化价值这些事情，都很好地结合起来了，所以才会呈现给大家今天看到的，做出的一点点成绩或是成果。
”高红冰向《中国储运》记者表示。
第一次见到高红冰的人，认为他不过40岁出头，实际上他是1965年生人，今年已经52岁。
看上去比实际年龄年轻，但是思维与想法却又非常的前瞻、新鲜和成熟，这样一个“站在未来思考现在”的人，在很多人看来，的确不同凡响。
每次的公开演讲，高红冰常常抛出一些颇有见地的观点，从这些观点中可以看到高红冰对于行业甚至这个时代的观察深入透彻。
高红冰在很多场合都表示，要站在未来思考现在。
新零售背景下传统零售业转型升级的策略探讨
新零售背景下传统零售业转型升级的策略探讨目录一、内容概览 (3)1.1 背景介绍 (4)1.2 研究意义 (5)1.3 研究方法与数据来源 (6)二、新零售的发展现状与趋势 (7)2.1 新零售的概念与特点 (8)2.2 新零售的发展历程 (9)2.3 新零售的发展趋势 (10)三、传统零售业面临的挑战与问题 (11)3.1 技术革新压力 (13)3.2 市场竞争加剧 (14)3.3 消费者需求变化 (15)3.4 经营模式转型困难 (16)四、传统零售业转型升级的策略探讨 (17)4.1 以消费者为中心的产品与服务创新 (19)4.1.1 个性化定制 (20)4.1.2 增值服务 (21)4.2 销售渠道优化与拓展 (22)4.2.1 多元化线上线下融合 (24)4.2.2 跨境电商 (25)4.3 数据驱动的精准营销 (27)4.3.1 用户行为分析 (28)4.3.2 数据化决策支持 (29)4.4 组织架构与流程再造 (30)4.4.1 供应链协同管理 (31)4.4.2 精简高效的运营体系 (32)4.5 创新商业模式探索 (33)4.5.1 社交电商 (35)4.5.2 无人超市 (36)五、案例分析 (37)5.1 阿里巴巴集团新零售实践 (38)5.2 京东无界零售探索 (39)5.3 其他行业传统零售企业转型升级案例 (41)六、政策环境与影响因素分析 (42)6.1 政策支持与引导 (43)6.2 市场竞争机制 (44)6.3 科技创新推动 (46)七、结论与展望 (47)7.1 研究总结 (48)7.2 研究不足与局限 (49)7.3 对未来发展的展望 (50)一、内容概览随着互联网技术的飞速发展和普及，以及人工智能、大数据等前沿技术的广泛应用，“新零售”这一新型商业模式应运而生，并迅速崛起，成为当今零售行业发展的新趋势。
新零售以消费者为中心，通过整合线上线下的资源，优化消费体验，实现零售业的升级和转型。
阿里巴巴的数字经济生态系统
阿里巴巴的数字经济生态系统阿里巴巴是中国数字经济的领军企业之一，其发展壮大的秘诀便在于其数字经济生态系统。
这个生态系统不仅仅涵盖了阿里巴巴旗下的各种业务，同时也紧密结合了全球数字经济市场的各方力量，形成了一个庞大而强大的数字经济生态圈。
本文将从多个方面来探究阿里巴巴数字经济生态系统的构建、发展和重要性。
一、生态系统的构建阿里巴巴数字经济生态系统是一个庞大的系统，其内部包含了多个层级及板块。
首先，阿里巴巴通过自身的核心电商平台Taobao、Tmall等，形成了零售、批发、各类服务等完整的生态。
其次，阿里巴巴的数字经济还包括了金融、物流、文娱等板块，还涵盖了全球各地的市场，并与各种合作伙伴进行紧密合作。
其中，金融板块是阿里巴巴重要的一环，旗下的支付宝、蚂蚁金服等已经成为全球数字支付的领军企业。
蚂蚁集团的金融科技更是引领着全球数字金融的潮流。
物流板块则是阿里巴巴的又一强项，此系统以天猫双11一天内的物流峰值、京东的外卖配送为引爆点，遍及全国，其中的菜鸟网络则形成了阿里巴巴在快递、仓储、配送等一系列物流服务的完善链条。
文娱板块则是阿里巴巴数字生态系统中的新领域。
阿里巴巴正在向电影、音乐、体育、文化等领域延伸。
例如，阿里影业已拥有超过200多部影片的版权，成为中国最大的影视制片公司之一；淘票票成为全国最大移动互联网电影票务平台。
其提供的全方位的数字媒体服务使得文娱生态在阿里巴巴的生态系统中扮演着举足轻重的角色。
二、生态系统的发展阿里巴巴在数字经济生态系统的发展上也是一路高歌猛进。
从2003年创立开始，阿里巴巴便致力于构建自己的数字经济生态圈。
在此之后，阿里巴巴纵深发展的战略，一步步地从电子商务领域扩张到零售、金融、物流等领域。
在这过程中，阿里巴巴不断与产业界、社会各方面建立沟通、融入合作、促进发展的桥梁，逐渐形成了自己的独特数字经济生态系统。
随着时间的推移，阿里巴巴的数字经济生态系统已经覆盖全球，横跨多个行业领域，成为中国数字经济发展的典范和引领者。
大数据时代背景介绍
大数据时代背景介绍在现今的数字化时代，大数据的概念正在迅速走俏。
大数据作为一种全新的信息技术，正在深刻地改变着我们的生活、工作和社会。
大数据的背景介绍是十分重要的，本文将从大数据技术的兴起、数据爆炸和数据价值三个方面对大数据时代的背景做详细介绍。
一、大数据技术的兴起随着计算机技术的不断发展，互联网的快速普及以及移动设备的普及，人们开始产生了海量的数据。
巨大的数据储存和处理需求催生了大数据技术的兴起。
以Hadoop为代表的分布式计算技术、以NoSQL数据库为代表的非关系型数据库、以及机器学习和数据挖掘等技术的发展，都是大数据技术快速发展的原因之一。
大数据技术的兴起，带来了数据的高效管理和快速处理能力。
相比传统的数据库技术，大数据技术可以处理具有多样性、海量性和实时性的数据。
这使得数据分析和挖掘成为可能，为人们提供了更多更准确的信息，促进了科学研究、商业分析和社会决策的发展。
二、数据爆炸的背景随着数字技术的发展，数据的产生量呈爆炸式增长。
社交媒体、电子商务、物联网、传感器和移动设备等的普及，源源不断地产生着各种各样的数据。
这些数据包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文档和JSON数据）以及非结构化数据（如文本、音频和图像）。
数据的爆炸性增长带来了数据的复杂性和多样性，传统的数据处理方法面临着巨大的挑战。
大数据技术的应用，使得我们能够更好地应对数据爆炸的背景。
通过大数据技术，我们可以将这些海量、多样化和实时的数据转化为有价值的信息，为决策提供更科学、更准确的依据。
三、数据的价值数据的爆发式增长带来了数据的价值释放。
在过去，由于数据的获取、处理和分析成本较高，数据的利用率相对较低。
而大数据技术的兴起，使得我们能够更好地应用数据，挖掘出其中蕴藏的价值。
通过大数据技术，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，优化产品设计和营销策略，提升市场竞争力。
政府可以通过数据分析，了解社会热点、提高治理效率和决策科学性。
阿里巴巴国际站现状以及运营方案
面向国际市场的网络营销公司网站运营方案网络营销具有以下几个优势：1、有利于提高企业营销信息传播的效率，增强企业营销信息传播的效果，降低企业营销信息传播的成本；2、能实现产品直销功能，降低经营成本；3、互联网覆盖全球，企业可方便快捷地进入任何一国市场；4、服务个性化；5、容易实现5C策略（顾客Customer、成本Cost、便利Convenience、沟通Communication、环境Circumstance)6、方便地获取商机和决策信息；7、多媒体展示8、丰富的促销手段9、具有扩展性10、信息透明化11、长尾效应显著网络营销是人类经济、科技、文化发展的必然产物,网络营销不受时间和空间的限制，在很大程度上改变了传统营销的形态和业态。
对企业来讲，网络营销提高了工作效率、降低了成本、扩大了市场，给企业带来社会效益和经济效益。
相对于传统营销，网络营销具有国际化、信息化和无纸化,已经成为各国营销发展的趋势。
二、网站运营的必要性1、网络营销的基本步骤第一步是将自己的企业全面快速地搬到互联网。
第二步是通过多种网络营销工具和方法来推广和维护自己的企业网站。
第三步是网站流量监控与管理。
2、公司网站的现状及运营升级的必要性2012年开始，“大数据时代”这个词越来越多地被提起,毋庸置疑，Google是这个时代里最大的数据库（每天2.7亿IP流量，平均每个IP浏览15个PV）.而阿里巴巴作为B2B电子商务平台的老大（每天700万IP流量,平均每个IP浏览7个PV),正逐渐向商业性搜索引擎这个方向转型，这也是为什么阿里巴巴现在的收费项目主要以让排名优先的为主，也就是固定排名、外贸直通车以及橱窗。
在这样的情况下，如何让企业阿里巴巴国际站信息更加优化，提升国际站整体运营水平显得愈加重要.企业网站的推广和维护工作不足有两个方面的原因，一是没有专业的适于网络营销工作的人才，网络营销是建立在高技术作为支撑的互联网络的基础上的，企业实施网络营销必须有一定的技术投入和技术支持，这样才能具备市场竞争优势；二是很多企业现在网站仅仅具备基本的功能，特别是在关键词的数量上和针对搜索引擎的优化严重不足。
《大数据时代》读后感
《大数据时代》读后感《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为"大数据商业应用第一人"，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历。
下面是橙子为你整理了“《大数据时代》读后感”，希望能帮助到您。
《大数据时代》读后感（1）《大数据时代》出自维克托·迈尔—舍恩伯格，是最早洞见大数据时代的发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。
舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出：“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。
”阐述大数据是一个比较的概念，它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来，它的关键是在“大”，数据存储量越大，价值越显著。
大数据的核心作用在于“预测”，引申出“规划”与“解决方案”，也就是我们说的“算法”。
书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。
在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。
有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。
就我个人体会。
大数据产生最直观的价值：一是时间，二是金钱。
要知道“时间就是金钱，效率就是生命。
”大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：采样数据向全部数据转变；精确制导向方向引领转变；因果关系向相关关系转变。
1、不再局限随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们有更多的数据可以分析，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样，这也是通过大数据打通的传统壁垒。
2、不再局限精确性数据，而是混杂性数据：以前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着数据的积累，数据库的完善，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。
阿里大数据分析2篇
阿里大数据分析2篇第一篇：阿里大数据分析在电商营销中的应用近年来，电子商务行业蓬勃发展，电商营销逐渐成为企业推广产品和服务的重要手段。
在这个竞争激烈的时代，如何利用大数据分析提高电商营销效果成为企业关注的热点。
阿里大数据分析作为国内最主要的大数据分析工具之一，已经被广泛应用于电商营销领域，并且产生了显著的效果。
首先，阿里大数据分析可以对电商客户进行画像分析。
通过对客户的基本信息、购买记录、行为轨迹等数据进行收集和整理，阿里大数据分析可以准确地把握客户的需求和行为习惯，针对不同的客户群体实施不同的营销策略。
例如，根据用户购买记录和搜索行为分析用户的购买力和消费倾向，制定个性化的营销方案，提高购买转化率。
其次，阿里大数据分析还能够实现营销效果的实时监控。
通过对电商平台的流量、交易量和成本等数据进行收集和分析，阿里大数据分析可以实时监测各个营销渠道的效果，及时对营销策略进行调整和优化。
例如，可以根据不同时间段、地区、活动的流量变化情况，调整广告投放位置和方式，提高广告展示效果，降低广告成本。
此外，阿里大数据分析还可以通过对用户行为和偏好的分析，为电商企业提供营销智能化的决策支持。
例如，通过对用户行为的观察，发现用户喜欢的商品类型、购买频次和价格区间，从而调整产品设定和价格策略，提高用户黏性和回购率。
综上所述，阿里大数据分析在电商营销领域的应用已经被广泛认可。
它能够帮助企业精准把握客户需求，实现产品推广和销售的最大化；实时监控营销效果，及时优化营销策略；并且为企业提供智能化的决策支持，推动企业的发展和壮大。
第二篇：阿里大数据分析在物流管理中的应用物流管理是现代企业中十分重要的一个环节，对于企业的运营效率和产品质量都有着至关重要的影响。
阿里大数据分析作为大数据领域的代表，可以通过数据收集和分析，优化物流管理，提高企业的运营效率。
首先，阿里大数据分析可以对物流管理的环节和成本进行全面分析。
包括仓储、运输、配送和退货等环节，以及人力、设备、运输和配送等方面的成本，通过对这些环节和成本的评估和分析，阿里大数据分析可以找出物流管理环节的瓶颈，提出具有针对性的改进意见，实现企业的物流成本控制。
什么是大数据大数据时代
大数据的维度往往非常高，数据集可能包含数百个甚至数千个 变量。
高维度的数据分析需要使用特殊的技术和算法，如聚类、分类 和关联分析。
二、大数据的应用领域 1.商业领域 大数据分析可以帮助企业发现消费者的需求和喜好，优化产品 设计和销售策略。 通过分析销售数据和客户反馈，企业可以根据消费者的行为和 偏好进行个性化推荐和定价策略。 2ห้องสมุดไป่ตู้科学研究 大数据分析可以在科学研究中发现新的关联和模式，帮助科学 家进行假设验证和理论构建。 例如，在天文学领域，通过分析大量的天体观测数据，科学家 可以发现新的恒星或行星。 3.医疗保健 大数据分析可以帮助医疗机构提高诊断准确性和治疗效果，提 供个性化的医疗方案。
概述： 1.大数据的定义 大数据是指数据规模巨大、速度快、多样性广泛且价值密度低 的数据集合。 大数据具有高维度和高速度的特点，并且需要使用先进的技术 和算法进行处理和分析。 2.大数据时代背景 互联网的普及带来了大量的数据产生，导致数据的规模迅速增 长。 科技的发展使得人们可以更容易地获取数据，并且数据的种类 也越来越多样。
通过分析医疗记录和基因组数据，医生可以更好地了解患者的 疾病风险和治疗反应。
4.城市管理 大数据分析可以帮助城市管理者改善城市的交通、环境和治安 等方面。 通过分析交通流量数据和空气质量数据，城市管理者可以制定 更科学有效的交通管理和环境保护策略。 5.金融服务 大数据分析可以帮助金融机构发现欺诈行为和市场趋势，提高 风险管理和投资决策的准确性。 通过分析交易数据和市场数据，金融机构可以预测市场波动和 优化投资组合。 结论： 大数据时代的到来改变了我们的生活方式和工作方式，带来了 巨大的机遇和挑战。通过合理利用大数据技术和算法，我们可以从 海量的数据中提取有价值的信息，推动社会的发展和进步。大数据 的处理和分析也带来了隐私和安全等问题，需要加强对数据管理和 保护的意识。未来，随着技术的不断创新和发展，大数据分析将发 挥越来越重要的作用，为各个领域的决策和创新提供支持。
什么是大数据？
+
+
=
经济
思维
工具
数据资产
现在的社会
意义
现在的社会
高速发展的社会
科技发达 信息流通 交流密切，生活方便
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发 达，信息流通，人们之间的交流越来越密切， 生活也越来越方便，大数据就是这个高科技 时代的产物。 阿里巴巴创办人马云来台演讲 中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是 DT的时代，DT就是Data Technology数据科技， 显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
A
低价值
B
经济
C
相对
02 概论
概论
它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托 云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/ 或虚拟化技术。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼 斯·库克耶编写的《大数据时代[4]》中大数据指不 用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用 所有数据的方法）大数据的4大特点：Volume （大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、 Value（价值）
什么是大数据？
前言
赢在大数据时代
“大数据”是指以多元形式，许多来源搜集而来 的庞大数据组，往往具有实时性。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。
内容
01 大数据(big data)的定义 02 概论 03 意义
概论
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次 浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华 彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互 联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指 出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一 番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。 此外，数据又并非单纯指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。[3]
大数据时的大变革
+ 《红楼梦》含标点87万字（不含标点853509字） + 每个汉字占两个字节：1汉字=16bit = 2*8位
=2bytes + 1GB 约等于671部红楼梦 + 1TB 约等于631,903 部 + 1PB 约等于647,068,911部 + 美国国会图书馆藏书（151,785,778册）（2011年4
大数据时代 ----生活、工作与思维的大变革
• 一、认识大数据 • 二、大数据时代的变革 • 三、大数据时代的挑战 • 四、大数据的应用
+ 何为大 —数据度量 + 1Byte = 8 Bit + 1KB = 1,024 Bytes + 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes + 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes + 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes + 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes + 1EB = 1,024 PB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes + 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes + 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
21世纪是数据信息大发展的时代,移动 互联、社交网络、电子商务等极大拓展 了互联网的边界和应用范围，各种数据 正在迅速膨胀并变大。
C时代新零售-阿里研究院新零售研究报告
C时代新零售-阿里研究院新零售研究报告随着科技的发展和互联网的普及，传统零售业正经历着一次新的变革。
新零售作为一种以互联网技术为基础的全新商业模式，正逐渐改变着人们的购物习惯和消费方式。
阿里巴巴集团旗下的研究机构——阿里研究院，深入探究了新零售的发展趋势和影响因素，并撰写了《C 时代新零售-阿里研究院新零售研究报告》。
一、新零售的概念和特点新零售是指以互联网技术为核心，通过物联网、大数据、云计算等现代信息技术手段，集实体店面、线上商城、社交媒体等多种形式为一体，全面提升零售业的效率和体验。
相比传统零售，新零售具有以下几个特点：1. 多渠道销售：新零售将线上和线下相结合，消费者可以在不同渠道下单购物，如电商平台、实体门店、移动应用等。
2. 数据驱动：新零售利用大数据技术对消费者行为进行分析、预测和个性化推荐，从而提供更精准的商品和服务。
3. 自动化和智能化：新零售引入物联网技术，实现自动化的仓储、配货和结算，通过人工智能提供更智能、高效的客户服务。
4. 个性化定制：新零售通过对用户数据的分析，可以为每个消费者提供个性化的商品和服务，满足不同消费需求。
二、新零售的发展趋势1. 无界零售：传统零售的界限逐渐消失，新零售将打破地域限制，消除线上线下的壁垒，实现全方位的无界零售体验。
2. 社交电商：社交媒体的兴起为新零售提供了更多的推广途径和销售渠道。
通过社交媒体平台，消费者可以分享购物心得、参与互动，增加商品的曝光和销售机会。
3. O2O融合：线上商城和实体门店的融合是新零售的核心之一。
通过线上引流、线下体验、线上线下互动等方式，提升消费者的购物体验和满意度。
4. 跨界合作：新零售鼓励跨界合作，将不同行业的专业和资源进行整合，为消费者提供更多元化、创新性的商品和服务。
三、新零售的影响因素1. 科技发展：互联网、物联网、人工智能等科技的不断进步，为新零售提供了强大的技术支持，推动了新零售的快速发展。
2. 消费升级：随着人民生活水平的提高和消费观念的变化，消费者对于商品品质、个性化定制、购物体验等方面的要求越来越高，新零售应运而生。
阿里 大数据权限管理框架
阿里大数据权限管理框架什么是阿里大数据权限管理框架？阿里大数据权限管理框架是阿里巴巴集团开发的一种权限管理工具，专为大数据场景下的数据安全和权限控制而设计。
在大数据时代，数据安全和权限控制成为企业不可忽视的重要问题。
阿里大数据权限管理框架致力于提供全面的数据安全解决方案，保护企业数据不被未经授权的人员访问和使用。
大数据时代的挑战随着互联网的迅猛发展和技术的不断进步，企业面临着海量数据的存储和处理需求。
然而，与此同时，数据安全和权限控制问题也日益突出。
企业需要确保数据不被未经授权的人员访问和使用，同时也需要在合规和监管方面满足各类要求。
传统的权限管理方法往往无法满足大数据场景下的需求。
传统的权限管理工具主要依赖于文件系统的权限控制机制，无法应对复杂的大数据环境和海量的数据。
此外，传统的权限管理方法也无法提供细粒度的权限控制，即无法对不同用户、不同数据进行个性化的权限控制。
阿里大数据权限管理框架的特点阿里大数据权限管理框架正是出于对传统权限管理工具的不足之处的认识和需求，针对大数据场景下的数据安全和权限控制问题进行了全面的优化与改进。
该框架具有以下几个显著的特点：1. 高效的权限验证和控制：阿里大数据权限管理框架采用了分布式架构和并行计算技术，能够高效地处理海量的数据权限验证和控制请求。
即使在大规模数据处理的场景下，也能够保持低延迟和高吞吐量。
2. 细粒度的权限控制：阿里大数据权限管理框架支持细粒度的权限控制，可以为不同用户、不同数据设置个性化的权限。
通过灵活的权限管理策略和数据标签系统，可以实现对数据的细粒度精确控制。
3. 多层次的权限管理体系：阿里大数据权限管理框架提供了多层次的权限管理体系，可以根据实际需求对权限分级授权。
管理员可以根据角色和职责设置相应的权限，从而确保合理的权限分配和管理。
4. 高度可伸缩性和扩展性：阿里大数据权限管理框架采用了开放式架构和可插拔的模块设计，可以灵活地扩展和集成其他安全产品和技术。
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The Age of Big Data 大数据时代张文涛/酒已内容• • • •什么是大数据 相关技术 大数据的来“缘”和影响 发展动态及方向3/13/20122什么是大数据3/13/201233/13/201243/13/20125何为大？—数据度量1Byte = 8 Bit 1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes3/13/2012 6《红楼梦》含标点87万字（不含标点853509字） 每个汉字占两个字节：1汉字=16bit = 2*8位=2bytes 1GB 约等于 671部红楼梦 1TB 约等于 631,903 部 1PB 约等于 647,068,911部 美国国会图书馆藏书（151,785,778册）（2011年4月：收录数据235TB ） 中国国家图书馆：2631万册 1EB = 4000倍 4000倍 美国国会图书馆存储的信息量 美国国会图书馆存储的信息量 600美元的硬盘就可以存储全世界所有的歌曲 600美元的硬盘就可以存储全世界所有的歌曲 MGI估计 MGI估计, 估计,全球企业 2010 年在硬盘上存储了超过 7EB(1EB 等于 10 亿 GB) 的新数据, 的新数据,同时, 同时,消费者在 PC 和笔记本等设备上存储了超过 6EB 新数据3/13/2012 7大数据•大数据 4Vo大量（Volume）• 存储大； • 计算量大；o多样（Variety）• 来源多； • 格式多；o快速（Velocity）• 增长速度快 • 处理速度要求快o价值（Value）• 浪里淘沙却又弥足珍贵 数据没有办法在可容忍的时间下使用常规软件方法完成存储、管理和处理任务3/13/2012 8大数据•大数据与云计算o o o云计算的模式是业务模式，本质是数据处理技术。
（肉体+灵魂） 数据是资产，云为数据资产提供存储、访问和计算。
盘活资产，使其为国家治理、企业决策、个人生活服务，是大数据核心议 题，也是云计算的最终方向•海量数据： 两个V（volume和value）3/13/20129数据来源• • • •互联网企业：SNS、微博、视频网站、电子商务网站 物联网、移动设备、终端中的商品、个人位置、传感器采集的数据 联通、移动、电信等通信和互联网运营商 天文望远镜拍摄的图像、视频数据、气象学里面的卫星云图数据等3/13/201210大数据相关技术3/13/201211大数据相关技术•分析技术o o o o数据处理：自然语言处理技术 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比；文本情感分析 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真 数据采集：ETL工具 数据存取：关系数据库；NoSQL；SQL等 基础架构支持：云存储；分布式文件系统等 计算结果展现：云计算；标签云；关系图等•大数据技术o o o o3/13/201212大数据相关技术•存储o结构化数据： 非结构化数据• 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 • 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 • 不利于检索、查询和存储 • 转换为结构化存储 • 按照非结构化存储oo半结构化数据•存储问题解决方案o在CAP理论指导下数据库技术适当“退化”• NoSQL技术： HDFS, HBASE, OceanBase, MongoDB等133/13/2012大数据相关技术•计算o o因结构变化为导致计算模式变更 需求模式变化带来的计算碰到瓶颈•解决方案o oHadoop（MapReduce技术） 流计算（twitter的storm和yahoo！的S4）3/13/201214大数据的来“缘”和影响3/13/201215从互联网社会化拉开序幕•YouTube、 twitter、FaceBook、微博等社交网站出现o海量的视频、图片、文本、短消息以及社会间关系信息数据需求出现3/13/201216跟随互联网的演进• •互联网需要更好的理解“消费者”的需求 消费者也反作用于互联网3/13/201217Google的精准化理解用户需求• •通过免费软件及服务来更精确的理解用户行为和习惯 通过对用户的更精确理解来提供精确广告服务3/13/201218传统企业之殇• • •服装企业调查顾客对商品的购买意愿 任正非《让听得见炮火的人来决策》 张瑞敏：“一个型号几百万产量”到“几十万个型号”3/13/201219对软件开发和信息化• • • • •传统软件开发流程 敏捷开发（快速演进） 互联网企业面向海量用户群建立自己的生态圈，吸引用户 企业信息化不只是订单系统上线，订单处理也需自动化跟上 通过分析师对一系列的数据、行为的分析后才能得到用户需求 等等203/13/2012来“缘”及发展影响•来“缘”o o o互联网大发展，特别是社交化网络的出现 信息化工作效果的积累 信息社会的基础设施建设积累•影响o o传统企业与互联网进行融合 对大数据进行精准化分析和挖掘，大势所趋3/13/201221大数据带来的影响•麦肯锡评估报告中指出大数据在政府公共服务、医疗服务、零售业、 制造业、以及涉及个人位置服务等领域都将带来可观的价值40% GDP来源于麦肯锡全球研究院3/13/2012 22来源于麦肯锡全球研究院3/13/201223大数据带来的影响•政府等公共职能管理o重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模投资产业 园、物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程 在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力 在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的 服务，比如医疗、卫生、教育等部门 解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但 受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析 政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展o ooo3/13/201224大数据带来的机遇•大数据赋予我们洞察未来的能力o o马云成功预测 2008 年经济危机 “2008 年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑,欧美对中国 采购在下 滑。
海关是卖了货,出去以后再获得数据;而我们提前半年时间 从询盘上推断 出世界贸易发生变化了。
” 通常而言, 买家在采购商品前,会比较多家供应商的产品,反映到阿里巴巴网站 统计数据中,就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的数值, 综合各个维度的数据可建立用户行为模型。
因为数据样本巨大,保证用户行为 模型的准确性。
因此在这个案例中,询盘数据的下降,自然导致买盘的下降 。
o3/13/201225大数据带来的影响——刀刃的另一面•更多的隐私、安全性问题o o o o多少密码和账号是因为“社交网络”流出去的？ 2011年4月索尼的系统漏洞导致7700万用户资料失窃 2011年4月，iOS被发现会按照时间顺序记录用户的位置坐标信息 2011年CSDN密码泄露事件3/13/201226发展动态及方向3/13/2012273/13/201228发展动态• • • •在2009年中，美国政府通过启动网站的方式进一步开放了数据的大门，这个 网站向公众提供各种各样的政府数据 在2009年，欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于 改善在互联网上获取科学数据的简易性 2011年5月：肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生 产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注 在2011年12 月8 日工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4 项关键 技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分 析，这都是大数据的重要组成部分•2012年1月份：瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报 告《大数据，大影响》(Big Data, Big Impact) 宣称，数据已经成为一种新的经济资产 类别，就像货币或黄金一样3/13/201229发展动态•自2010 年以来各大IT 巨头在大数据领域的产品推出进度，包括EMC、 惠普、IBM、微软、Oracle、SAP、Teradata在内的全球IT 巨头纷纷 通过收购大数据相关厂商来实现技术整合，亦可见其对大数据的重视。
3/13/201230发展动态及方向3/13/201231大数据的方向云计算是基础设施架构 大数据是灵魂资产 分析、挖掘是手段 发现和预测是最终目标发现和预测 分析和挖掘 大数据 数据中国 欧美 323/13/2012谢谢！3/13/201233参考文献• • •1. /wiki/Big_data 2. /software/data/bigdata/ 3. /Insights/MGI/Research/Technology_and_Innovation/Big_data_The_next_frontier _for_innovation3/13/201234。