大數據時代的微版權戰略

Ⅰ 解決大數據時代信息安全的策略有哪些

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。
互聯網是個神奇的大網，大數據也是一種模式，你如果真想了解，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做這方面的內容，如果只是來胡鬧的話，就不要來了。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

Ⅱ 大數據時代還需要數據治理嗎

產品設計和優化基於數據而高於數據。數據是反映產品效果的一種有力輔助手段，因此，在設計產品、迭代功能前，最好都提前規劃好本次「更新換代」的數據統計分析體系，並在上線後不斷觀察，根據數據反饋指導進一步的產品優化。然而，面對繁雜的數據指標和功能流程，該如何快速而清晰搭建起合適的數據衡量體系，是一個很重要的問題。

Ⅲ 現在都在說大數據戰略，在大數據時代，企業大數據怎麼才能做好網路信息採集呢

以樂思網路信息採集系統為例，主要功能為：根據用戶自定義的任務配置，批量而精確地抽取網際網路目標網頁中的半結構化與非結構化數據，轉化為結構化的記錄，保存在本地資料庫中，用於內部使用或外網發布，快速實現外部信息的獲取。樂思網路信息採集系統可用於：門戶網站新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，資料庫營銷等領域。

信息採集軟體可對原始信息加以收集匯總，利用一定演算法進行處理，最後提供增值的信息服務。那麼在當今資訊發達的網路時代，如何才能合理利用軟體快速、全面、准確的收集到對工作有參考價值的信息資料呢？

首先，理順信息收集目的。
要弄清楚：收集信息資料是為了達成什麼目的？要從這些信息資料得到什麼結論？大概需要哪幾個方面的信息資料？需要多長時間來收集？在收集各類信息時，要有嚴謹認真的態度。信息收集也要講求「輕重緩急」，沒有完成目的的意識，收集的信息就不具有任何意義。

其次，明確資料收集方向。
這樣做的好處，就是收集到的信息資料更全面、系統，有利於整合。就比如，我們在服務某一客戶時，往往需要收集行業趨勢、市場環境、客戶背景、客戶競爭對手的信息資料等等。

第三、明確信息收集途徑。
想清楚了自己需要什麼，接下來就是清楚自己在哪能得到這些信息。如各種搜索引擎、行業網站、行業論壇、客戶和競爭對手網站等等。

第四、及時調整收集任務。
信息的收集往往難以一次性完成，要善於發現和獲取那些先兆性強、信息量大的信息資料；及時調整工作任務，在需要時進行補充性收集和追蹤收集，以保證信息加工的需要，提高信息的質量。

第五、整合分析信息資料。
這一階段主要是將收集來的信息資料及時匯總、分類、梳理，如調查報告，資料摘編、統計報表、情況反映等，送交信息加工部門。面對紛繁復雜的信息和事務，最需要的就是如何運用適當的思維方法和思維技巧對這些信息進行分析、歸納、判斷和運用。未來的競爭完全可以理解為信息收集、運用、處理能力的競爭。

信息的收集不是一日之功，日積月累、堅持不懈才會有最終的收獲。在當前經濟社會中，信息具有極高的價值，越多地掌握信息就越能准確地預判出事物發展的趨勢與結果，做出抉擇時面臨的風險也會降到最低。

Ⅳ 運用 的知識，談談為什麼要樹立大數據戰略

①物質決定意識，要堅持主觀符合客觀。大數據時代已經到來，樹立大數據戰略是客觀形勢的要求。
②事物運動是有規律的，要按規律辦事，將尊重客觀規律和發揮主觀能動性相結合。大數據戰略符合時代發展規律，只有按照時代發展的客觀規律，充分挖掘和利用大數據價值，才能在實踐中獲得巨大成功。
③意識具有能動的反作用，正確意識對改造客觀世界具有促進作用，要發揮意識的能動作用。樹立大數據戰略可以有效指導實踐，以發揮大數據對社會發展的重大作用，提高競爭力。

Ⅳ 大數據時代，數據是如何激發設計創造力的

1、許多競爭因抄素會啟襲示產品的設計決策，共有有六種因素：定量數據，定性數據，戰略利益，用戶利益，網路利益，商業利益。

2、數據可以幫助設計者優化工具。

3、數據可以決定一項內容的變革。

用戶反饋數據不僅可以獲得後台資料庫無法獲取到的用戶行為數據，也可以了解用戶的主觀態度、用戶觀點，將主觀感受應用到產品設計中助力產品設計。

(5)大數據時代的微版權戰略擴展閱讀：

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

Ⅵ 大數據時代怎麼發展

2016年以來，國家政策持續推動大數據產業發展。2016年「十三五規劃」中明確提出實施大數據戰略，把大數據作為基礎性戰略資源，全面實施促進大數據發展行動，加快推動數據資源共享開放和開發應用，助力產業轉型升級和社會治理創新。發改委、工信部及農業部、運輸部等部委先後頒布相關後續政策，推動大數據產業發展。隨著大數據產業的進一步落地，預計未來將有更多部門出台具體政策，推動大數據行業的發展。
未來大數據產業發展的趨勢之一：與雲計算、人工智慧等前沿創新技術深度融合。大數據、雲計算、人工智慧等前沿技術的產生和發展均來自社會生產方式的進步和信息技術產業的發展。而前沿技術的彼此融合將能實現超大規模計算、智能化自動化和海量數據的分析，在短時間內完成復雜度較高、精密度較高的信息處理。
來大數據行業發展趨勢之二：針對製造業的大數據解決方案不斷升級，助力智能製造。製造業產品的全生命周期從市場規劃、設計、製造、銷售、維護等過程都會產生大量的結構化和非結構化數據，形成了製造業大數據。除此以外，製造業大數據還具多源異構、多尺度、不確定、高雜訊等特徵。在《智能製造發展規劃2016-2020》中，明確提出2025年前，推進智能製造實施「兩步走」戰略：「第一步，到2020年，智能製造發展基礎和支撐能力明顯增強，傳統製造業重點領域基本實現數字化製造，有條件、有基礎的重點產業智能轉型取得明顯進展；第二步，到2025年，智能製造支撐體系基本建立，重點產業初步實現智能轉型」。而在大數據細分市場中行業解決方案佔比最高達34.3%，將在智能製造產業發展中起到重要作用。

Ⅶ 大數據時代，為什麼要使用大數據

大數據是什麼?是一種運營模式，是一種能力，還是一種技術，或是一種數據集合的統稱?今天我們所說的「大數據」和過去傳統意義上的「數據」的區別又在哪裡?大數據的來源又有哪些?等等。當然，我不是專家學者，我無法給出一個權威的，讓所有人信服的定義，以下所談只是我根據自己的理解進行小結歸納，只求表達出我個人的理解，並不求全面權威。先從「大數據」與「數據」的區別說起吧，過去我們說的「數據」很大程度上是指「數字」，如我們所說的客戶量，業務量，營業收入額，利潤額等等，都是一個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本，這些數據分析起來相對簡單，過去傳統的數據解決方案(如資料庫或商業智能技術)就能輕松應對;而今天我們所說的「大數據」則不單純指「數字」，可能還包括「文本，圖片，音頻，視頻……」等多種格式，其涵括的內容十分豐富，如我們的博客，微博，輕博客，我們的音頻視頻分享，我們的通話錄音，我們位置信息，我們的點評信息，我們的交易信息，互動信息等等，包羅萬象。用正規的語句來概括就是，「數據」是結構化的，而「大數據」則包括了「結構化數據」「半結構化數據」和「非結構化數據」。關於「結構化」「半結構化」「非結構化」可能從字面上比較難理解，在此我試著用我的語言看能否形象點地表達出來:由於數據是結構化的，數據分析可以遵循一定現有規律的，如通過簡單的線性相關，數據分析可以大致預測下個月的營業收入額;而大數據是半結構化和非結構化的，其在分析過程中遵循的規律則是未知的，它通過綜合方方面面的信息進行模擬，它以分析形式評估證據，假設應答結果，並計算每種可能性的可信度，通過大數據分析我們可以准確找到下一個市場熱點。 基於此，或許我們可以給「大數據」這樣一個定義，「大數據」指的是收集和分析大量信息的能力，而這些信息涉及到人類生活的方方面面，目的在於從復雜的數據里找到過去不容易昭示的規律。相比「數據」，「大數據」有兩個明顯的特徵:第一，上文已經提到，數據的屬性是包括結構化、非結構化和半結構化數據;第二，數據之間頻繁產生交互，大規模進行數據分析，並實時與業務結合進行數據挖掘。解決了大數據是什麼，接下來還有一個問題，大數據的來源有哪些?或者這個問題這樣來表達會更清晰「大數據的數據來源有哪些?」對於企業而言，大數據的數據來源主要有兩部分，一部分來自於企業內部自身的信息系統中產生的運營數據，這些數據大多是標准化、結構化的。(若繼續細化，企業內部信息系統又可分兩類，一類是「基幹類系統」，用來提高人事、財會處理、接發訂單等日常業務的效率;另一類是「信息類系統」，用於支持經營戰略、開展市場分析、開拓客戶等。)傳統的商業智能系統中所用到的數據基本上數據該部分。而另外一部分則來自於外部，包括廣泛存在於社交網路、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成，其產生往往伴隨著社交網路、移動計算和感測器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。具體包括了:如，呼叫詳細記錄、設備和感測器信息、GPS 和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。由於來源不同，類型不同的數據透視的是同一個事物的不同的方面，以消費客戶為例，消費記錄信息能透視客戶的消費能力，消費頻率，消費興趣點等，渠道信息能透視客戶的渠道偏好，消費支付信息能透視客戶的支付渠道情況，還有很多，如，客戶會否在社交網站上分享消費情況，消費前後有否在搜索引擎上搜索過相關的關鍵詞等等，這些信息(或說數據)從不同的方面表達了客戶的消費過程的方方面面。因此，一般來說，企業用以分析的數據來源越廣越全面，其分析的結果就越立體，越接近於真實。因此，大數據分析意味著企業能夠從不同來源的數據中獲取新的洞察力，並將其與企業業務體系的各個細節相融合，以助力企業在創新或者市場拓展上有所突破。針對「數據量」這個話題，亞馬遜CTO Vogels曾經說過，「在運用大數據時，你會發現數據越大，結果越好。為什麼有的企業在商業上不斷犯錯?那是因為他們沒有足夠的數據對運營和決策提供支持。一旦進入大數據的世界，企業的手中將握有無限可能。」可以預料，在不遠的未來，企業如何通過抓住用戶獲取源源不斷的數據資產將會是一個新的兵家必爭之地。在這個層面上，Facebook、Twitter、Google、Amazon，包括電信運營商等領先企業具有無可比擬的優勢。在大數據的領域里是否數據量越大越好?很多時候我們寫文章，並不是想要去重復某一個眾所周知的事實，而更多的是想從另外一個角度試圖去質疑那些已成事實的事實，並不是想要去推翻，而只是去看這個事實是否存在另外的可能性，雖然很多時候我的那些質疑會漏洞百出，並顯得幼稚可笑，但我覺得一個事物的健康發展需要不同的聲音，而這正是我們寫文章的意義所在。所以，我現在問題是，在大數據的領域里是否數據量越大越好?對於這個問題，我覺得應該分兩個層面來看，第一個層面是，對大數據這個整體而言，數據肯定是越大越好的，多元的數據能讓不同行業，不同組織都可以從大數據中尋找到解決問題的方法，也是基於此，現在越來越多的企業組織通過不同的終端、應用或者其他手段去瘋狂地收集多元的數據，大數據讓人們能有足夠的能力和視野將地球(包括地球上的一切)作為一個整體去看待，這是在從前無法想像的。第二個層面是，對於大數據的具體應用而言，數據量是否越大越好，我卻有不同的看法。我的理解是，在大數據的實際應用中你用以分析的數據量越大，你能得到的東西就越多，而至於得到的那些東西是否是你所需要的，或者對你是否有價值的，沒有人能保證。就如同樹林里有100條路，每條路上都有一些你覺得有意思的東西，如果你有足夠的時間，你可以走遍這100條路，收獲很多有意思的小東西，但不是每一條路都會讓你得到真正有價值的東西。經常做數據分析的朋友應該會有同感，在分析的過程中你會發現不同的數據通過不同的組合導入不同的分析模型會得到很多不同的結果，有時候會有一些很新鮮的結果被發現，這會讓你很驚喜，但大部分這些新鮮的結果最後只會出現在你的微博里，而不會出現在正式的分析報告中，因為分析報告是為解決某一具體問題而存在的，旁枝末節太多會顯得臃腫且容易混淆。所以，我認為，在大數據的具體應用面前，我們先要做的是把「大數據」這個概念忘掉，我們必須弄清楚到底想從大數據中得到什麼，然後帶著目的去收集有用的數據，輸入至分析模型中，直接導向我們想要的結果。否則你將花費大量時間、資源成本去獲取數據，分析數據。我們需要大數據應用是能夠幫助解決問題的行為洞察，而不是試圖研究每一條能夠得到的信息。不得不說，大數據的世界太魔幻了，裡面的誘惑很多，如果你不是帶著明確的目標去應用，你很有可能被陷入在五光十色的誘惑中無法自拔。即使你走進了一座金山，最後你能帶走的最多也只是你能提動的一小口袋。另外，這同時也揭示，為了避免應用者困在「大數據的金山」，大數據必須往下細化，針對不同行業不同領域的特定問題制定不同的解決工具，未來大數據將會遵循消費化模式，核心基礎設施將作為服務或應用程序來提供。

Ⅷ 大數據時代的管理信息系統發展趨勢

「人類正從IT時代走向DT時代，」2014年三月在北京舉行的一場大數據產業推介會上，阿里巴巴集團創始人馬雲在主題演講中發表了他的這一最新觀點。這個被視為商界傳奇的中國電子商務創始人，同時透露了阿里巴巴未來將加大在無線客戶端和大數據平台及人才的投入意向。
「阿里巴巴是大數據的紅利獲得者。」在演講開頭，馬雲就為阿里巴巴集團從去年開始推出余額寶等互聯網金融產品而引發世界關注做出了戰略「解密」——這源起於阿里巴巴從五年前開始推出的大數據、雲計算戰略。「從五年前開始，我們在雲計算上面押了很多寶，才誕生了互聯網金融，如果沒有數據支持，互聯網金融是不可想像的。」
馬雲提出，人類已經從IT時代走向DT時代，IT時代是以自我控制、自我管理為主，而DT(Datatechnology)時代，它是以服務大眾、激發生產力為主的技術。這兩者之間看起來似乎是一種技術的差異，但實際上是思想觀念層面的差異。
「未來的競爭不再將按照電力等能源擁有對區域競爭進行劃分，今後拼的是人才和創新價值的能力，拼的是你的數據能夠給社會創造多少價值，用數據掙錢才是未來真正核心所在，靠控製成本做生意，我估計以後這樣的生意做不好，做不大。」業界分析認為，從馬雲此番表態以及阿里巴巴現有的產業布局來看，未來，包括數據處理、綜合處理、語音識別、商業智能軟體等在內的線下數據採集整合，將成為阿里巴巴的下一步發展重點。
隨著大數據技術的快速發展， 企業和政府部門開始已經開始運用大數據來進行業務的分析、預測和決策。最近國家相關部門就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習，體現了國家對大數據的重視。那麼，在即將到來的2018年，大數據將有哪些發展趨勢呢？
1、 機器學習繼續成為智能分析核心技術
近年來，機器學習已經開始滲透到生活各個領域：客服機器人、垃圾郵件過濾、人臉識別、語音識別、個性化推薦……隨著大數據分析能力的不斷提高，2018年機器學習將繼續在智能分析方面發揮重要作用。
2、 多種科技和學科交叉融合
大數據技術的發展不僅能夠將網路計算中心、移動網路技術和物聯網、雲計算等新型尖端網路技術充分地融合成一體，促進不同科學技術的交叉融合，同時還能夠促進多學科的交叉融合，充分發揮出交叉學科和邊緣學科在新時代的新功能與效用。
3、政府大數據將迅速發展
近日，國家相關部門就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習，指出將推動實施國家大數據戰略，加快完善數字基礎設施，推進數據資源整合和開放共享，保障數據安全，加快建設數字中國，更好服務我國經濟社會發展和人民生活改善。因此，2018年政府將步入大數據建設快速發展的新階段。
4、物聯網、雲技術、大數據和網路安全深度融合
數據管理技術，如數據質量控制、數據准備、數據分析以及數據整合等方面的融合程度將在2018年達到新的高度。當我們對智能設備的依賴程度增加時，互通性以及機器學習將會成為保護資產免遭網路安全危害的重要手段。
5、基於知識圖譜的大數據應用將成為熱門應用場景
知識圖譜的應用場景非常廣泛，比如搜索、問答、推薦系統、反欺詐、不一致性驗證、異常分析、客戶管理等。2018年，基於知識圖譜的大數據應用將衍生出更多熱門應用場景。
6、隱私的保護與大數據的安全備受關注
大數據應用在帶來便利的同時，也暴露了一系列問題，人們開始擔心個人信息的安全，騷擾電話、賬戶盜用、地址泄露……如何保護隱私大數據也將提上日程。
綜上所述，大數據持續上升的發展趨勢已經不可阻擋，更多的企業和人都在逐步逐步重視這塊。

Ⅸ 大數據時代的產生背景

可按照時間點劃分大數據的發展歷程。