究竟什么是大数据？ 什么用途？ 以下是大数据的15条解读，一一为您解答。

1、马云在大数据时代创造了“DT”这个词。 他说，未来社会不是IT时代，而是DT时代。 阿里巴巴的战略定位是成为DT时代的基础设施。 就像IT时代的微软，就像移动互联网时代的苹果。 30年来，马云在云栖大会上提出“五新”，即“新零售、新制造、新金融、新技术、新能源”。 其中，“新能源”即大数据，其讨论相对较少，大众似乎只关心公民数据安全，对工业大数据感觉较为抽象。 事实上，真正的“大数据”更接近阿里的战略。

2、亚马逊率先将大数据应用到商业领域。 根据用户的阅读兴趣，直接推荐与之相关的书籍。 他们在 PC 时代就这样做了。 《大数据时代：生活、工作、思维的巨变》书中有经典案例； 而在无线互联网时代，今日头条根据用户的阅读和点击行为形成个性化标签，成为用户大数据应用的新模式； 两者之间的相似之处是什么？ 在哪里？

3.手机正在把一切都变成数据。 除了机身一体化之外，国产手机的电池也已经无法拆解了。 手机关机状态下，可以定位。 该功能为军事侦查、刑侦侦查带来方便。 丢失的孩子被找到的可能性很小。 现在有了追踪功能，可以看到支付宝、滴滴出行、今日头条等，会大大增加这方面新闻的成功率。 对犯罪分子有很强的震慑作用。 很多工作因为数据的力量，其实更“实用”，而在这种情况下，做好人会更有收获，做坏人会受到更多惩罚，是社会繁荣的预兆。

4、手机数据可实时上传至“云端”。 数据不“在线”就不是所谓的大数据，大数据与“云服务”是孪生兄弟。 数据需要存储、访问和下载。 过去，数据存储是追求大存储空间，就像手机的内存、电脑的硬盘、机房的服务器一样。 当一切都数字化的时候，一味追求物理存储显然是行不通的，所以才改为“云”。 ，也就是说，在互联网上，（我听到了“马云”这个名字）。 从“网络上”的想法中获取大量数据，而不是停留在直觉上。

5、云计算也是亚马逊AWS首次采用公有云。 IT企业不再需要自己搭建机房，而是使用亚马逊的云服务，相当于亚马逊为大家搭建了一个云服务平台。 这也是从IaaS（基础服务）变成PaaS（应用服务）。 亚马逊的云服务之后，阿里巴巴也开发了阿里云。 比如我知道的智能锁品牌，Gojia+、漫神、小迪，都是用的阿里云的服务，很多SaaS软件也是阿里云买的。 阿里云目前在企业级服务市场稳坐宝座，形成椅子效应。

6、SaaS（软件）也和云服务有关，因为它可以直接在移动端下载App软件，有的甚至没有PC端系统。 SaaS和ERP的区别在于SaaS是云端下载重装，产品也更加标准化； 而ERP是固定设备。 在SaaS变多的今天，似乎每一个功能都有一个对立的SaaS来帮助创业者提高效率。 缺点是SaaS系统太多，有些是零散的。 像微信，会有“一类统一的企业软件”，成为企业管理的“瑞士军刀”，因为阿里是to B公司。 ，我大胆预测会是阿里钉钉。

7、一切都可能被数字化，但这并不意味着所有的数据都是有用的。 比如百度积累了多年的搜索数据，需要“结构化”才能有针对性地发布； 百度糯米目前的O2O数据商业价值尚未完全释放，“云计算”能力仍需跟上。 几乎所有使用Push的信息都是枯燥乏味的，这说明大数据的场景还很不成熟。

8. 除了收集数据，互联网巨头们也在疯狂购买或合并数据，数据的流通和交换还处于比较早期的阶段。 与实物相比，数据使用后不会产生折旧损失，可以继续使用。 它的数据结构更强大，这增加了它的价值。 市场上很多数据还掌握在咨询公司或互联网公司手中，数据共享的作用没有得到充分发挥。 整体来看，数据上还存在巨大的障碍和缺口。

9.首先要解决数据开放问题。 指望互联网公司开放似乎不现实。 别人积累的数据再好，都是血汗钱和资本。 可以实现的是政府将自己的大数据公开。 比如启信宝是一款对工商税务数据进行结构化分类的工具，产品体验是一款非常实用的APP； 当然，政府数据也有一些涉及，所以，为了推高两会后是否有指导文件。 医疗、交通安全、能源化工等大数据发布后，其含金量将超过互联网数据。 虽然还处于“原始矿藏”阶段，但开发仍需要专业团队。 例如，浪潮集团与多个地方政府开展政务云合作，挖掘政务大数据的巨大潜力。

10、数据要起作用，数据是前提。 核心是“云计算”能力。 一个类似于淘宝的C2C数据交易平台。 如果我需要数据，我会找到它，如果找不到，我会购买； 有数据，我就需要； 而且数据之间的流转可以直接在移动端支付，反正钱本身也是有数字的。 这类大型数据平台可能是一个全新的电子商务（在线交易）平台。 在今年的两届会议上，孙皮书的代表都提到了发展“数字商务”的重要性。

11、大数据日益成为TMT行业的新起点。 创业者没有数据，就无法照亮消费者，就无法回到产品端进行C2B（定制化生产）； 这时候，数据开始重新审视营销（），以满足用户的需求。 因此，大数据最早爆发的是精准营销或数字营销； 直接服务于互联网公司的广告销售； 尤其是现在企业的流量成本越来越高，精准投放需要有专业投放的程序化平台； 目前，百度的人工智能是主要方向。

12、AI是比肩“移动互联网”、“互联网+”的大风口，但人工智能必须有大数据作为训练基础，而机器学习和深度学习可以有大数据来提高其机器人的学习能力。 比如没有大数据消费场景，就没有商业智能； 没有大数据医疗，就没有智慧医生。 考虑到目前大数据产业本身还不够发达，阿星认为AI近几年不会快速崛起，还处于起步阶段。 然而，AI概念的流行和大量资金的涌入，为大数据交易平台的出现和数据购买带来了不小的利好，反而推动了大数据行业开始受到关注。

13.大数据给人们“贴标签”。 过去互联网公司的数据都是ID（账号）数据，但很难接近真实的数据。 如今，真正能反映人的数据，依然是阿里和腾讯，让之前无数、零散、混乱的数据，越来越集中，越来越接近真实的人； 而用户也可以跳出实体范畴，在互联网上延伸，降低人与人之间的信任成本，降低陌生人之间的信任成本。 线上交易形成了较为完备的合约基础，这是大数据给我们的第一波红利。

14.不出所料，国内大数据产业将与欧美截然不同。 国外重视个人隐私，有严格的反隐私法； 而东亚文化圈对网络“隐私”的容忍度非常高，相关法律机制也不完善。 也给一些大数据公司和互联网带来了利用数据盈利的“空间”。 这有点像互联网行业发展初期的一种情况，与国内相对宽松的知识产权氛围有关。 将其与免费内容一起使用。 但是，如果今天的互联网行业还很成熟，还在享受着不健全的法律带来的红利企业大数据，那就更可笑了。

15. 大数据是一把双刃剑。 公民的数据信息必须依法受到监督。 一旦发生商业数据泄露，将给新的相关行业带来危机； 比如智能家居数据泄露，会危及人身财产安全。 带来隐患； 例如，3月10日，某互联网公司员工被曝窃取50亿条公民数据； 这是DT兴起前最大的绊脚石； 也证明了大数据行业原本的混乱状态。

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随着科学技术的不断发展和互联网技术的不断成熟，人们的生活和工作方式发生了巨大的变化，人们在工作和生活中对计算机的依赖程度也逐渐增加。 随着科技的不断发展，随着互联网技术的发展，大数据、云计算等技术应运而生。 所有行业都使用这些技术来实现数据处理和分析，然后利用这些数据进行业务发展和战略规划。 相应的指导。 数据处理中的技术大多具有时效性、安全性和多样性的特点。 随着大数据和云计算技术的发展，逐渐受到各行业的关注。

大数据概念分析

大数据是指难以通过常规工具和软件捕获和处理的数据集合。 为了有效地利用这些数据，需要新的数据处理方法。 大数据具有数据量大、生成速度快、数据结构复杂、数据价值高等特点。 正是由于大数据的这些特点，导致数据的处理相对困难。 云计算是传统计算机与网络技术融合产生的一种计算方式。

企业合理应用大数据的意义。

在使用大数据的过程中，数据处理尤为重要。 数据收集是数据处理的初始阶段。 在数据收集的过程中，需要注意数据的真实性，然后对大量的数据进行统计，并对其进行精确、准确的分析，这样才能以数据为依据. 做出科学判断，最后根据结果制定相关方案。

在大数据时代背景下，人们每天都会收到越来越多的信息和数据。 有效开发利用这些数据，可以帮助企业做出科学合理的决策。 而这些数据需要专业的工程师进行处理和分析，从而实现数据的开发利用。 数据的有效开发利用对推动企业发展具有重要作用。 在企业的管理和统计工作中，如果企业能够拥有大量的数据，并且能够对数据进行有效的分析，就可以有效地提高企业的管理效率和统计效率。 通过对大量数据的有效分析，以貌取人，对企业的科学管理有很大帮助。

大数据分析的优势

在互联网信息技术飞速发展的时代，企业合理利用大数据技术，通过大数据分析技术，将分析结果可视化。 可视化是大数据分析的一大优势，它可以使人们对数据的组织和特征有一个清晰的认识，从而使人们更加放心地使用数据分析。

在大数据分析中，数据挖掘也是大数据分析算法的重要核心。 通常，需要针对不同的数据类型采用不同的数据算法，从而使数据分析的结果更加科学、准确、高效。 它展示了数据本身的特性，通过数据算法，分析出的数据集可以有更大的价值空间。

大数据分析的结果可以在一定程度上预测未来，这也是大数据受到各行业重视的因素之一。 在很多领域，都可以应用大数据相关技术企业大数据，结合海量数据集合，预测未来的发展趋势。 企业可以利用大数据的预测优势，对未来的发展方向有一定的把握。 ; 一些气象部门可以通过预测趋势，提高部门的抗灾能力，减少一定的风险损失。

随着信息时代的不断进步，互联网技术得到了迅猛发展，各种网络技术广泛应用于社会各行各业，方便了人们的生产和生活。 在人们的生活中，计算机网络为工作提供了重要的交流平台，这使得大数据分析对各个行业产生了重要的影响。 在大数据时代，企业可以通过大数据分析的结果，获取企业决策和发展的有效数据，从而促进企业的进一步发展。