阅读量:2
高速发展的信息时代,新一轮科技革命和变革正在加速推进,技术创新日益成为重塑经济发展模式和促进经济增长的重要驱动力量,而“大数据”无疑是核心推动力。
什么是“大数据”呢?如果从字面意思来看,大数据指的是巨量数据。那么，多大量级的数据才叫大数据?不同的机构或学者有不同的理解,难以有一个非常定量的定义,只能说,大数据的计量单位已经趁过TB级别发展到 PBEBZBYB甚至BB来衡量。
最早提出“大数据”这一概念的是全球知名咨询公司麦肯锡,他是这样定义大数据的:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度等特征。
研究机构 Gartner 是这样定义大数据的:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发
现力和流转优化能力,来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。若从技术角度来看,大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业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”。
麦肯锡全球研究院对大数据的定义是:大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。IBM 给出一个“4V 特性”的定义:强调了大数据的数量多样性、速度和真实性等方面，后来也将数据价值吸引进来，成为大数据的“5V 特性”。
二、大数据的特征
（一）体量大
大数据的计量单位已经越过 TB级别发展至少以 PBEB,甚至 ZB 为单位
（二）种类多
数据类型繁多,大约 5%是结构性的数据,95%是非结构性的数据。使用传统的数据库技术无法存储这些数据。
(三) 速度快
要求处理速度快,时效性要求高。
(四)价值密度低
数据价值密度相对较低，只有通过分析才能实现从数据到价值的转变。
(五)真实性
大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度,代表数据的质量可靠真实。
三、大数据技术
面对大数据,数据处理的思维和方法有三个特点:
(1)不是抽样统计,而是面向全体样本。
(2)允许不精确和混杂性。
(3)不是因果关系,而是相互关系。
四、大数据的应用领域
大数据无处不在,包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融人了大数据的印迹。
(一）人大数据在医疗行业的应用
大数据让就医看病变得更简单。过去,对于患者的治疗方案,大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案,但由于医师的水平不相同,所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。
而随着大数据在医疗行业的深度融合,大数据平台积累了海量的病例病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源。所有常见的病例、既往病例等都记录在案,医生通过有效、连续的诊疗记录,能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率,而且能够降低误诊率,从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。
（二）大数据在金融行业的应用
随着大数据技术的应用,越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示,金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用。
1.精准营销
银行在互联网的冲击下,迫切需要掌握更多用户信息,继而构建用户 360 立体画像,即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
2.风险管控
应用大数据平台,可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性,外部可控制用户风险。
3.决策支持
通过大数据分析方法改善经营决策,为管理层提供可靠的数据支撑,从而使经营决策更高效、敏捷精准。
4.服务创新
通过对大数据的应用,改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。
5.产品创新
通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品,使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。
（三）大数据在零售行业的应用
进行用户需求分析根据销售的结果,利用大数据进行分析,可以找出用户需求较大的商品,排放在显眼的位置,或者是进行捆绑销售,能够提高成交率。例如,美国零售业曾经有这样一个传奇故事,某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售,结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长,为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起,能取到如此惊人的效果? 经过分析发现,这些购买者多数是已婚男士,这些男士在为小孩购买尿不湿的同时,会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后,沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边,这样顾客购买的时候更方便,销量自然也会大幅上升。
（四）大数据在其他行业的作用
(1)大数据可以帮助发现规律
(2)大数据可以帮助解释现象
(3)大数据可以帮助预测未来，
(4)社会:大数据提高决策能力和政府治理能力
(5)经济:大数据成为推动经济转型发展的新动力
(6)科研:大数据成为科学研究的新途径。
人工智能
一、人工智能的概念
人工智能,英文缩写为
