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目录

目录        2

摘要        3

前言        3

第一章、大数据的定义        4

1.1、大数据定义详解        6

1.2、未来大数据的发展方向        9

二、大数据的变革        12

2.1、思维变革、        15

2.2、商业变革        18

2.3、管理变革        21

三、未来大数据所面临的困境        24

3.1、所面临的具体困境是什么        27

3.2、身为统计行业的我们应该如何应对..................................................................

结论        31

参考文献        32

摘要

现在的社会高速发展，我们处在大数据的洪流中，随着互联网、物联网等的发展，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。对于一般人来说，大数据“触不可及”，不是具体的事物，可它确确实实应用于我们的生活，促进科技发展和社会变革。

大数据挑战和机遇并存,大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段,大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战,但前景依然非常乐观。

关键字：大数据  发展  改变生活  挑战  机遇   前景乐观

前言

自“大数据”时代到来，“数据”这一抽象的东西，在我们的生活和工作学习中变得越来越重要。为此许多数据研究人员奉献了自己的一生，他们用自己的心血铸就了一本又一本关于大数据的文献。我通过研读那些关于大数据的书，从中懂得了许多，注意到了我从前没有注意到的前沿性问题，觉得“大数据”真的太不可思议了，看后我经历了漫长的思考，觉得自己对大数据又有些新的感觉，也有些疑惑和自己的见解，为此我写了这篇关于“大数据”的论文，有些不成熟的东西还希望见谅。

第一章 大数据的定义1.1大数据定义详解大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 “大数据”首先是数据体量大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;其次是数据种类大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息力以确保其真实性及安全性。

1.2未来大数据的发展方向

大数据在未来具有广阔的发展前景，大数据在各行各业的作用较为突出，它能够帮助ZF实现对市场经济的宏观调控，并且帮助ZF建立起灾难预警机制，同时也能够对社会的舆论进行监督、帮助城市预防犯罪等。在医疗行业，大数据能够帮助相关机构建立患者疾病风险的跟踪机制，并且帮助医药企业提升药品的临床使用效果；在航空领域，通过大数据分析能够帮助航空公司节约运营成本，这些都是大数据的应用带来的好处。其在社会发展的每个角落都贡献着自己的力量，未来更具有广阔的发展前景。
　　未来，数据分析将会成为大数据发展中的核心，大数据除了能够更好的解决社会、科技、经济等问题之外，其另一个发展趋势就是以人为本的大数据方针，要通过大数据和大数据技术解决人的各种问题，并在其发展当中坚持以人为本的理念和

原则。对大数据进行大规模的分析和智能化的处理，能够发现信息，数据分析的结果也能够更好的应用到各个领域当中，为其提供更为科学和便捷的服务。
　　如在大数据今后发展的过程当中，可以建立起个人数据中心，记录下每个人的各项情况，如身体状况、社交状况、兴趣爱好、知识能力、生活习惯等。教育机构能够根据个人的兴趣爱好和知识能力提供最恰当最科学的教育服务；医疗机构可以根据个人的身体状况和生活习惯提供最科学最优质的医疗卫生服务；社交机构能够根据个人的社交状况提供最适合的交友对象，并组织志同道合的人员进行聚会等活动，这些都是大数据今后的发展趋势。
　　大数据技术的飞速发展也使得其较现在的水平有了更大的提升。在今后发展中，流线化以及实时性的数据处理将被广泛的采用。当前大数据的处理系统采用的是批量化的处理方式，而在今后的发展过程当中，随着内存计算、流处理自己连续计算等技术的发展，大数据的处理将能够实现流线化和实时性。
　　云数据分析平台也会在发展中更为完善。可以说，云计算的发展为大数据提供了技术支持以及处理平台，同时也为其提供了可以弹性扩展且相对便宜的存储空间及计算资源，在未来的发展当中，云平台大数据的分析工具将会日益完善成熟，这样推动大数据技术的发展，使其能够更好的服务于社会。

二、大数据的变革

2.1、思维变革

数据不是随机样本，而是全体数据，要让数据“发声”，小数据时代的随机采样，用最少的数据获得最多的信息，全数据模式，样本=总体。

大数据时代的来临带给我们的不仅是一场技术上的革命，也是一场思维方式上的转变。在过去，数据仅被作为一种记录和处理信息的方式，是静止，具有时效性的。由于技术受限，只能对简单的数据加以整合，通过抽样分析的方法得出相对简单的结论，到此，数据的价值便用尽了。具有价值的数据或许会被妥善保管，更多的、大量的、更普遍的基础性数据由于没有有效的存储手段便被遗弃。在过去，这不能算作一种失误或者过错，在特定的时代，人们的观念大相径庭，受制于整个时代。思维没有达到这个层面，是能被理解的。

在最近几年，随着云计算技术的发展和网络基础设施的普及，我们整个时代正在面临一个巨大的转型。这种即将到来的改变是全方位的、由内而外的深层变革。在未来，大数据将会影响政治、文化、法律等上层建筑，进而波及到商业、生活、实体经济等的每个方面，这将会是整个时代的转型。在这场改革中，固有的思维模式首先会被完全颠覆，进而传统的商业模式会受到严重的挑战与威胁，由上而下、由内及外，将以商业为中心，辐射到政治和生活。
    思维方式的转变是最为重要的，这种变化将会从每个行业的高端企业开始。他们对商业模式的认知、对生产关系理解和对市场供需的定义将会发生翻天覆地的改观。而这一切的变化，都会基于大数据之上。不说未来，就看当下。在众多的国际企业中，数据已经成为了一种商业资本，作为一种强有力的竞争手段，可以创造新的经济利益。一旦思维转变过来，数据就能重新焕发出强大的生命力，就能被巧妙的用来产生新的价值和新的服务。

2.2、商业变革

大数据，决定企业竞争力，大数据成为许多公司竞争力的来源，从而使整个行业结构都改变了。当然，个公司的情况各有不同。大公司和小公司最有可能成为赢家，而大部分中等规模的公司则可能无法在这次行业调整中尝到甜头。
    虽然像亚马逊和谷歌一样的行业领头羊会一直保持领先地位，但是和工业时代不一样，它们的企业竞争力并不是体现在庞大的生产规模上。已经拥有的技术设备固然很重要，但那也不是它们的核心竞争力，毕竟如今已经能够快速而廉价地进行大量的数据存储和处理了。公司可以根据实际需要调整它们的计算机技术力量，这样就把固定投入变成了可变投入，同时也削弱了大公司的技术储备规模的优势。
    大规模向小数据时代的赢家以及那些线下大公司（如沃尔玛、联邦快递、宝洁公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑战，后者必须意识到大数据的威力然后有策略地收集和使用数据。同时，科技创业公司和新兴产业中的老牌企业也准备收集大量的数据
    在过去十年里，航空发动机制造商劳斯莱斯通过分析产品使用过程中收集到的数据，实现了商业模式的转型。坐落在英格兰德比郡的劳斯莱斯运营中心一直在监控着全球范围内超过3700架飞机的引擎运行情况，为的就是能在故障发生之前发现问题。数据帮助劳斯莱斯把简单的制造转变成了有附加价值的商业行为：劳斯莱斯出售发动机，同时通过按时计费的方式提供有偿监控服务（一旦出现问题，还进一步提供维修和更换服务）。如今，民用航空发动机部门大约70%的年收入都是来自其提供服务所赚得的费用。
    大数据也为小公司带来了机遇，用埃里克教授的话说就是，聪明而灵活的小公司能享受到非固有资产规模带来的好处。这也就是说，它们可能没有很多的固定资产但是存在感非常强，也可以低成本地传播它们的创新成果。重要的是，因为最好的大规模数据服务都是以创新思维为基础的，所以它们不一定需要大量的原始资本投入。数据可以授权但是不能被占有，数据分析能在云处理平台上快速而低成本地运行，而授权费用则应从数据带来的利益中抽取一小部分。大大小小的公司都能从大数据中获利，这个情况很有可能并不只是适用使用数据的公司，也适用于掌握数据的公司。大数据拥有者想尽办法想增加它们的数据存储量，因为这样能以极小的成本带来更大的利润。首先，它们已经具备了存储和处理数据的基础。其次，数据库的融合能带来特有的价值。最后，数据拥有者如果只需要从一人手中购得数据，那将更加省时省力。不过实际情况要远远复杂得多，可能还会有一群处在另一方的数据拥有者（个人）诞生。因为随着数据价值观的显现，很多人会想以数据拥有者的身份大展身手，他们收集的数据往往是和自身相关的，比如他们的购物习惯，观影习惯，也许还有医疗数据等。
    这使得消费者拥有了比以前更大的权利。消费者可以自行决定把这些数据中的多少授权给哪些公司。当然，不是每个人都只在乎把他的数据卖个高价，很多人愿意免费提供这些数据来换取更好的服务，比如想得到亚马逊更准确的图书推荐。但是对于很大一部分对数据敏感的消费者来说，营销和出售他们的个人信息就像写博客，发twitter信息和在维基百科搜索一样自然。
    然而，这一切的发生不只是消费者意识和喜好的转变所能促成的。现在，无论是消费者授权他们的信息还是公司从个人手中购得信息都还过于昂贵和复杂。这很可能会催生出一些中间商，它们从众多消费者手中购得信息，然后卖给公司。如果成本够低，而消费者有足够信任这样的中间商，那么个人数据市场就有可能诞生，这样个人就成功成为了数据拥有者。美国麻省理工学院媒体实验室的个人数据分析专家桑迪·彭特兰与人一起创办的id3公司已经在致力于让这种模式变为现实。
    只有当这些中间商诞生并开始运营，而数据使用者也开始使用这些数据的时候，消费者才能真正成为数据掌握者。如今，消费者在等待足够的设备和适当的数据中间商的出现，在这之前，他们希望自己披露的信息越少越好。总之，一旦条件成熟，消费者就能从真正意义上成为数据掌握者了。
   

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