大数据时代下的生存与发展

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要

大数据的本质是利用计算机集群来处理大批量的数据，如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理是大数据的技术关注点。如何在一套软硬件环境中，为不同的用户提供服务，使得不同的用户彼此不可见，并进行资源隔离，保障每个用户的服务质量是云计算的技术关注点，两者全都关注对资源的调度在大数据和云计算的关系上。

大数据（big data），官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，同时也指无法在一定的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。，这种数据集无法用传统的数据库进行存储，管理和处理。大数据的主要特点为数据量大（Volume），数据类别复杂（Variety），数据处理速度快（Velocity）和数据真实性高（Veracity），合起来被称为4V

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，将大数据赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，从2009年，“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表示，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，但是目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据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，随时的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。

作者简介

此书的作者维克托·迈尔-舍恩伯格，在《经济学人》中，在大数据领域，他是最受人敬重的权威发言人之一。在，科学》中，如果要发起一场关于这个问题的深入讨论，发起者他是不二人选。他是欧盟互联网官方政策背后的重要制定者与参与者。他是最早几年发现大师数据时代发展趋势的数据科学家之一。他任教于世界最著名的几大互联网研究学府，担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的教授。现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人，新加坡国立大学信息政策研究中心主任。微软、惠普和IBM等全球顶级企业都是他的咨询客户。他还曾先后担任了新加坡商务部层，文莱商务部高层，科威特商务部高层，迪拜及中东政府高层的智慧囊。他是维克托·迈尔-舍恩伯格。

他的学术成果斐然，他在《科学》《自然》等著名学术期刊发表过一百多篇论文，同时他也是多家出版机构的特约评论员，比如：哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等。他作为信息权威与顾问备受众多世界知名企业的信赖。;而他自己早在1986年与1995年就担任两家软件公司的CEO兼总裁，当时奥地利最畅销的软件产品是由他的公司开发的病毒通用程序。1991年他跻身奥地利软件企业家前5名之列，2000年他被评为奥地利萨尔斯堡州的年度人物。同时他也是国家政府高层和众多机构的信息政策智慧锦囊。他是欧盟专家之一并且一直专注于信息政策与信息安全战略的研究，他也是世界经济论坛、马歇尔计划基金会等重要机构的顾问，他熟悉亚洲信息产业的发展与战略布局也是以大数据的全球视野，他了还担任新加坡商务部高层、文莱国防部高层、科威特商务部高层、迪拜及中东政府高层的咨询顾问。他所著《大数据时代》一书对国外大数据系统研究有前所未有的效果。但这之前，他已经和数据编辑肯尼斯.尼尔-库克耶一起在《经济学人》上发表了大数据为专题文章且长达14页，成为最早发现大数据时代的趋势数据科学家之一。而他的《删除》一书，同样是关于数据的开创性作品，并且他创造的"被遗忘的权利"的概念在媒体圈和法律圈得到广泛运用。该书获得由美国政治科学协会颁发的唐·K·普赖斯奖，以及由媒介环境学会颁发的马歇尔·麦克卢汉奖。同时得到了《连线》、《自然》、《华尔街日报》、《纽约时报》等各大权威媒体的好评。。

肯尼斯·库克耶（Kenneth Cukier），《经济学人》数据编辑，曾任职于《华尔街日报》（亚洲版）和《国际先驱论坛报》。他是美国外交关系协会成员，CNN、BBC和NPR的定期商业和技术评论员之一。

   

第一章  本书的主要观点特点

1.1生活、工作和思维大的变化

据维克多·梅耶尔·舍因伯格(Victor MayerScheinberg)称，大数据有三个主要特征：总体、混合和相关。

首先，收集和分析更多的数据。这些数据都是关于研究问题的，数据点的绝对数量并不重要，重要的是有多少数据点与研究现象相关。如果只有6，000个数据点需要研究，那么大数据就是捕获6，000个数据点的数据，因为它捕获了所有的数据。通过这种方式，你可以看到许多在随机抽样之前无法获得的细节。

第二,混合,接受混合。小时代的人们总是尝试收集一些数据是非常干净和高质量的数据,需要花费很多的钱和精力来确定这些数据很好,高质量的数据。然而,在大数据时代,不需要去追求那种特殊的准确性。当失去了准确性的宏观、微观精度可以达到。

第三，相关关系。因为它比较复杂，所以因果关系变成了相关性。不要认为你真的很容易找到原因和结果，它只是找到相关性。我们应该关注的是什么而不是为什么。

1.2在大数据的一系列变化

大数据需要技术，这可以在IT公司或咨询公司中找到，以及如何组织数据的工具和知识。一家拥有大数据头脑的公司有一些非常有想象力的人，他们可以用数据做很多事情，而且他们有很多想法来重用这些数据。有数据的公司通常是大公司，比如新浪，百度，Facebook，谷歌等等，或者有很多大型零售连锁店，市政公司，金融服务公司，这些公司有很多数据。而这些数据中的价值被忽略了，需要从这些数据中找到价值，并且在未来许多公司将自己转变为大数据公司。

谁是大数据时代的赢家，谁是输家？首先，我们需要知道两件事。首先，技术并不意味着成功，规模也不意味着成功。过去，越大越成功，因为规模经济会带来很大的好处。大数据时代发生了两次变化，这些大公司将继续享受自己的优势，但新公司，比如更小、更有创意的公司，更有可能成功。

政府的重要性也逐渐看到数据。联邦政府提供一万多种数据向私营部门和社会,都是免费使用的,许多欧洲国家也遵循这个过程。国际组织,如银行,他们相信数据是一种促进经济发展的方式,也是一种发展提供动力。真正感兴趣的时代大数据的数据而不是制造,大多数国家才刚刚进入大数据的时代,但谁会成功,也不能知道谁将会成为赢家。

第二章大数据时代

2.1什么是大数据

大数据(大数据，简称mega data)，即海量数据，指的是巨大、高增长率和多样化的信息资产，需要一种新的处理模式来具有更大的决策能力、洞察力和过程优化能力。

维克多•迈耶-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶写在大数据的时代,数据是指没有随机分析方法(样本)这样的快捷方式,和使用的所有数据进行分析。特点:大数据的4 v体积(很多)、速度(高速)、种类(品种),值(值)。

“大数据”(BigData)研究机构Gartner给出了这样的定义。大数据是一种海量、高增长率和多样化的信息资产，需要一种新的处理模型，使其具有较强的决策能力、洞察力和过程优化能力。

从技术上讲，大数据与云计算的关系与硬币的利弊密不可分。大数据不能用一台计算机来处理，必须采用分布式架构。它以分布式数据挖掘为特征，但必须依赖于云计算、分布式数据库和云存储、虚拟化技术的分布式处理。

随着云计算的出现,大数据(大数据)吸引了越来越多的关注。分析师团队认为云台,大数据(大数据)通常是用来描述一个公司创造大量的非结构化数据、半结构化数据,下载到一个关系数据库中的数据用于分析将花太多的时间和金钱。大数据分析和云计算在一起经常,因为大型数据集的实时分析的框架需要像图几十个,成百上千的计算机工作。

大数据不能用一台计算机用人脑来计算、估计或处理。他必须采用分布式计算架构，依靠分布式处理云计算、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据的挖掘和处理必须采用云技术。

互联网是一个了不起的净,大数据发展也是一种模式,如果你真的想了解大数据,可以来这里,这个野兽的开始鸡的数量在187年为最后三个儿子是14250,根据订单在一起。然后你会发现,我想说的是,除非你想做或了解这方面的内容,如果只是恰逢,不要来了。

2.2大数据时代的商业机遇和挑战

随着信息技术的不断发展，人类社会已经进入了大数据时代。数据和信息充斥着我们的生活，大数据成为虚拟时代和信息时代之间的桥梁。如何发挥大数据的价值已经成为人们普遍关注的话题。本文从大数据的概念出发，探讨了大数据时代的挑战和商机。关键词：大数据时代；数据分析；众筹模式；云计算

二、大数据时代的挑战

(一)复杂的数据环境大而复杂,大型数据产业链可以分为六大类(大数据基础设施、数据分析和应用大数据,大数据来源,在基础设施分析、开源项目)。来源、类型复杂的数据环境使处理的数据源,提取、集成变得困难,加上大型数据存储和处理能源消费中存在的问题,限制了大数据的发展,复杂性远远超过传统的关系数据库。在现实世界中,数据模型和数据内容的动态演化,和日益复杂的硬件环境限制了行业专家的能力获得数据分析,数据解释结果。

大数据正在改变各种行业的技术结构、商业模式和组织。不同的企业和政府部门持有不同的数据，并将数据存储在不同的服务器上，因此它们互不相连，形成了一个“数据孤岛”。在信息时代，企业把数据作为核心私有财产，害怕被窃取和复制，造成了数据的封闭。但大数据通过研究数据的相关性来发现客观规律，这取决于研究数据的普遍性。整个数据平台价值的体现需要个体或集体的合作，通过数据的开放共享、交叉重用，实现有效的可视化管理，从而获得最大的数据价值。

(3)大数据隐私隐私成为一个问题在大数据时代的挑战。一方面,公共的数据有助于政府了解国民经济的运行,有利于抓住客户需求,提供更专业的产品或服务,也有助于人们搜索信息。另一方面,互联网的发展使人们的形式用于将信息数据生产、存储和传输、数据追踪隐藏数据的累积和相关性增加曝光。公共和隐私保护之间的矛盾,数据要求基于数据挖掘的大数据的时代没有公开给用户敏感信息的前提下,避免通过数据抽取和集成实现用户隐私。个人数据处理,当然,负责为他们的行为并不突出,这也表明,大数据时代的隐私保护技术和人力方面的测试

。第三章如何适应大数据时代

3.1 自身该如何改变

大数据时代标志这一个新时代的到来, 它不仅仅是处理海量数据和追求更加丰富的物质资源, 更要解决目前所面临的困境并获取商机。它通过建立模型、深入分析挖掘等来寻找那些可能改变企业运营模式的信息与价值转换, 以此展开一场更激烈的信息战。在如今这个大数据的时代，不管是个人、企业还是社会、国家都要顺应时代的发展，积极的改变自身，来使自身得到更好的发展。要在反省自身，积极学习等方面来改变，要取其精华去其糟粕，不能固步自封，但同时也不能一味的依赖大数据，要做到有自己的生存与发展模式。从而更好地提升自己。

3.2预估未来科技等的发展

未来大数据将会决定企业的竞争力，大数据洞察下的规模虽然很重要，但是如今重要的是数据的规模，就是说要掌握大量的数据并且要有足够的能力轻松的获取更多的数据。所以随着拥有的数据越来越多，大数据的拥有者将会大放异彩，因为它们可以把这些枯燥数据转化为更大的价值

大数据先锋，苹果公司，挖出“潜伏”的数据价值。苹果进军移动公司就是一个很好的例子。在iPhone之前，移动运营商收集了大量具有潜在价值的数据从用户手中，但是没有能够深入挖掘其潜在价值。反过来，苹果公司在与运营商签订的合约中显示运营商需要提供给苹果公司大部分的有用数据。苹果公司通过来自多个运营商提供的大数据，所以它所得到的关于用户体验的数据比任何一个运营商都要多。苹果公司的规模效益体现在了数据上，却不是固有资产上。

在大数据时代，无论是通知和许可、默默无闻还是匿名，这三种隐私策略都失败了，许多用户现在觉得自己的隐私受到了威胁。当大数据变得更加普遍时，这种情况将变得更加难以想象。

结论

国家设立了“大数据战略重点实验室”，将大数据技术提升到国家战略水平，第五届全国人大首次明确指出，大数据已上升到国家层面，大数据技术必将促进国家发展。与此同时，对6亿互联网用户的需求刺激了700万大数据产业对人才的需求，就业机会也在不断增加。在大众人才差距的背景下，现在学习大数据技术必将成就高薪的未来

参考文献

参考文献

[1]陈如明.大数据时代的挑战、价值与应对策略

[2]张光茫.大数据时代的思考与启示——读涂子沛《大数据》[J].水利天地,

[3]周震刚.中国大数据市场10大预测

[4]追捧大数据:分析隐私还是挖掘金矿

[5]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼斯·库克耶 大数据时代：

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

thank you for sharing