㈠ 大數據可以通過哪些方式為企業創造價值
其實現有模式的大數據不可能給企業帶來多少價值，其實大數據就是竊取死人版信權息，這個東西按照現在的演算法有不準確性。好比一個人舉例子，怎麼確定一隻貓，如果是以前我們是按簡化模型來確定的，現在不需要模型而是把所有的貓一隻不落的存入資料庫，而世界這么大，其實這種演算法在現有模式下還行，如果以後空間發展了呢？還有就是你的消費慾望可能是隨時變化的，沒有定性的，因為人是會隨時變化的，一個人活到現在的演算法不能推測你以後的演算法。所以大數據如果以現有的演算法是不可信的。演算法必須創新。
㈡ 大數據如何給企業創造實際價值
第來一，通過大數據分析，各源行各業都能更快地對變革進行跟蹤，響應全球經濟快速的變化。
第二，在全球金融經濟危機的狀態下，通過數據分析，能夠更好地理解整個經濟危機行為的演變。
第三，能夠更好地滿足大眾和企業服務的需求，而且可以預測市場的變化。
而從大數據利用的方式上，也可產生幾個方面的價值。
首先，大數據的價值密度較低，現在可利用和分析的數據只是冰山一角，數據里的價值遠沒有被發掘出來，所以要利用分析技術去發現它們的潛在價值。
其次，要實現大數據整合創新的價值，通過不同渠道的聚集整合，創造新的數據價值。
㈢ 大數據作為重要的生產要素，其價值主要體現在哪些方面
大數據的價值體現
一直以來，大數據的瓶頸並不是數據規模巨大導致的存儲、運算等問題，而是在前端數據的收集途徑，以及對數據進行結構化處理，進而引導後期的商業決策中的模型和演算法問題。
各個行業都在產生數據，現代社會的數據量正持續地以前所未有的速度增加著。這些不同類型的數據和數據型，極其復雜，包括結構化、半結構化和非結構化的數據。企業需要整合並分析來自復雜的傳統和非傳統信息源的數據，包括企業內部和外部的數據。隨著感測器、智能設備和社會協同技術的爆炸性增長，數據的類型變得難以計數，包括文本、微博、感測器數據、音頻、視頻等。
而現在大熱的數據分析師正在做的是這樣的工作：收集信息，將信息結構化數據化，最後才是我們能看到的大數據帶來的神奇力量。但問題是其中對數據進行處理工作量太大了。根據訪談和專家測算，數據分析師的 50%~80% 的時間都花在了處理數據上。
在智能手環公司 Jawbone 負責數據工作的 Monica Rogati 說： 處理數據是整項工作中巨大的部分。但有時我們感到沮喪，因為好像不停地處理數據就是我們做的所有事情。 這聽起來有點像冰山理論，即我們能看到的大數據只是冰山露出來的一個小角，而我們看不到的地方，如大數據的前期工作，就是海水下是更巨大的部分。 但咨詢公司麥肯錫曾在2011年的報告中指出：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」
是的，存在問題的地方也潛藏著機會。原始數據的格式和來源不可計數，舉一個例子，假如一家食品行業的企業需要進行大數據的收集和分析，它能收集的數據包括產量、出貨的位置信息、天氣報告、零售商每日銷售量、社交媒體評論等。而根據這些信息，企業能夠洞察出市場的風向和需求的變化，進而制定相應的產品計劃。 的確，獲得的信息越多越有利於企業做出明智的決策。但這個決策是建立在不同的數據集之上的，這些來自各種感測器、文檔、網頁、資料庫的的數據，全部都是不同的格式，它們必須要被轉換為統一的格式，這樣軟體才能理解它們，進行分析。
將各類數據進行格式統一是一個嚴峻的挑戰，因為數據和人類語言一樣都具有模糊性，有些數據人類知道是什麼意思，但電腦卻不能識別，因此我們需要人工來一次又一次地重復這個工作。 大數據仍然需要大量的人工處理。現在已經有不少的初創公司試圖開發相關的技術來減輕這項工作，例如 ClearStory Data，一家在帕洛阿爾托的初創公司，它開發的軟體能識別不同的數據來源，將它們整合，並將結果用視覺方式呈現，如圖表、圖形或數據地圖。再如 Paxata，一家加州的初創公司，專注於數據的自動化——發現、清理、調配數據，通過 Paxata 處理過的數據能被送入各種分析或可視化軟體工具。
大數據目前的情況和計算機發展的軌跡有點相似。一種先進的技術，最初往往只被幾名精英掌握，但隨著時間流逝，通過不斷地技術創新和投資，這項技術，
或者說工具，會變得越來越好。特別是當其融入到商業領域中後，這項工具就能得到廣泛應用，成為社會中的主流。
所以我們現在是歷史的見證者，看著大數據如何一步步完善，我們都需要掌握或選擇一個最佳的分析方法，以更好地挖掘出大數據的價值
望採納謝謝
㈣ 如何用大數據分析創造商業價值
大數據分析是研究大量且多樣的數據集(即大數據)的過程，從而揭示隱藏的模式，未知的相關性，市場趨勢，客戶偏好和其他有用信息，這些信息可幫助公司做出更明智的商業決策。通過專業的分析系統和軟體，大數據分析可以指明商業收益的方向，比如新的機遇，有效的營銷，更好的客戶服務，提高運營效率以及競爭優勢等等。
以下是通過大數據分析將大大受益的十大行業：
1. 銀行和證券
通過網路活動監控和自然語言處理程序，監控金融市場，從而減少欺詐性交易。交易委員會正在使用大數據分析監控股票市場，避免非法交易的發生。
2. 通訊和媒體
同時在多個平台(移動，網路和電視)上實時報道世界各地的事件。媒體的一部分，音樂行業使用大數據關注最新的趨勢，並通過自動調諧軟體創作出流行的曲調。
3. 體育
了解特定地區針對不同活動的收視率模式，並通過分析來監測個人球員和球隊的表現。像板球世界盃，FIFA世界盃和溫布爾頓國際網球錦標賽的體育賽事均有使用大數據分析。
4. 醫療保健
收集公共衛生數據，從而更快地應對個人健康問題，並掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球傳播的狀態。不同國家衛生部門合並使用大數據分析工具，以便在人口普查後進行數據收集。
5. 教育
針對目前快速發展的各種領域，更新和升級相關文獻。世界各地的大學均使用大數據來檢測和追蹤學生和教師的情況，並通過不同科目的出席率分析學生的興趣喜好。
6. 製造業
通過大數據提高供應鏈管理，提高生產率。製造企業使用這些分析工具，確保以最佳方式分配生產資源，從而獲得最大效益。
7. 保險
通過預測分析處理各種業務，從開發新產品到應對索賠。保險公司使用大數據了解需求最大的政策計劃，並產生更多收益。
8. 消費者貿易
預測和管理人員編制以及庫存需求。消費者貿易公司通過會員制度，記錄會員情況從而發展貿易。
9. 交通運輸
制定更好的路線規劃，交通監控和物流管理。主要是政府為了避免交通堵塞而設立的。
10. 能源
通過智能電表減少電氣泄漏，並幫助用戶管理能源使用情況。負荷調度中心使用大數據分析來監測負荷模式，並根據不同的參數分析能源消耗趨勢之間的差異，並節約能源。
㈤ 如何用好大數據，給企業品牌營銷創造實際價值
當前各種信息呈現爆炸式發展，各種數據分析及其應用程度也越來越廣，但是大數版據的權價值密度較低，現在可利用和分析的數據只是冰山一角，數據里的價值遠沒有被發掘出來，所以要利用分析技術去發現它們的潛在價值。
通過利用大數據分析，不僅可以發展信息優勢，且可從使用數據了解過去品牌價值的積累，使用大數據中包含的信息，預測和把握將來品牌發展機會，主動轉變為品牌營銷方式，形成自身的優勢。在用於處理數據的底層技術、平台和分析功能不斷革新以及用戶行為變革的推動下，大數據的可能性將繼續快速演變。使用大數據技術和分析將成為關鍵競爭指標，且可能會給行業帶來新的競爭對手或競爭方式。
㈥ 如何利用大數據來創造價值
深圳遠標為你解答
大數據如何創造價值
這里列舉5個大數據廣泛適用，能創造質變性的價值並影響機構的設計、組織和管理的方面。
首先，大數據能提高透明度。僅僅讓相關的利益共享者盡可能簡單及時地使用大數據就可以創造極大的價值。例如在公共行業，讓原本孤立的部門間輕易地共享數據，就能明顯減少搜索和處理時間。在製造業中，整合研發、工程和生產單位數據以實現並行工程，就能顯著縮短上實時間並提高質量。
其次，讓發現需求、尋求變化和提高性能的實驗成為可能。當組織機構創建和儲存更多數字形式的業務數據時，他們可以收集更多准確和細節的性能參數（實時或近乎實時），從產品庫存到人員病假等任何事物。
再次能針對細分人口採取定製行動。大數據允許組織機構高度細分市場，專門定製產品和提供精準服務來滿足各種需求。這種方式在市場營銷和風險管理領域眾所周知，但在其他行業可能是革命性的——比如在形成一種同等對待所有群眾的道德觀的公共行業。然而即使是已經使用市場細分多年的消費品和服務公司，也開始部署復雜的大數據技術來瞄準促銷和廣告推廣。
還能用自動化演算法取代或支持人類決策。復雜而巧妙的分析可以大幅度改善決策、降低風險和發覺有價值的觀點。對組織來說，像這樣的分析應用，從稅務機構能夠使用自動化風險引擎標記需進一步檢查的候選人，跨越到零售商可以利用演算法優化類似於自動庫存微調和專櫃店與在線銷售實時價格響應的決策過程。在某些情況下，決策不一定是自動的，但通過使用大數據技術和科技，而非小樣本的個人處理和理解電子表格來分析海量、完整的數據會增強決策。決策也許會變得不同，但一些組織已經著手通過分析來自顧客、員工，甚至嵌入在產品內的感測器中的完整數據來決策。
最後，大數據有助於革新商業模式、產品和服務。大數據能夠讓公司創造新產品和服務，強化現存功能，並創建全新的商業模式。製造業正在運用來自實際產品使用的數據，來改善下一代產品的發展並建立創新型售後服務。從導航到基於人們駕駛汽車的位置和方式的財險定價，實時定位數據的出現已經創造了一個基於定位服務的全新篇章。
㈦ 大數據給我們帶來的真正機遇
大數據給我們帶來的真正機遇
大數據怎麼用？
隨著世界開始邁向大數據時代，社會也將經歷類似的地殼運動。在改變我們生活和思維方式的同時，大數據早已在推動我們重新考慮最基本的准則，包括怎樣鼓勵其增長以及怎樣遏制其潛在威脅。然而，不同於印刷革命，我們沒有幾個世紀的時間去慢慢適應，我們也許只有幾年時間。
在大數據時代，對原有規范的修修補補已經滿足不了需要，也不足以抑制大數據帶來的風險，我們需要全新的制度規范。我們需要設立一個不一樣的隱私保護模式，這個模式應該更著重於數據使用者為其行為承擔責任，而不是將重心放在收集數據之初取得個人認可上。
對大數據技術進行規范是問題的關鍵。首先，可以從強調監管大數據的收集，轉向重點監管大數據的實際使用。其次，可以讓大數據變得不那麼神秘，不再是個「黑箱」，增加大數據應用中的透明度和問責制。可創造一個被稱為「演算法學家」的新職業，這些人接受計算機技術、統計學和數據處理方面的專門訓練，對大數據的應用進行評估，以確保公眾對大數據系統感到放心。
至於平衡隱私權和國家安全的問題，古希臘哲學家亞里士多德早就提出這樣的問題：「我們如何監視守護者？」即使是在他那個年代，這個問題也沒有簡單的答案。
大數據給我們帶來的真正機遇是把許多信息碎片拼起來，為我們的決策服務。大數據時代最大的挑戰是如何從大數據中獲取「價值」。從大數據中獲取最大價值，需要探索式的研究方法。未來，數據科學家會很吃香，這種科學家既要熟悉商業環境，也要有操作層面的知識。
很多問題就出在數據使用上！數據作為資產，就涉及管理的問題，因此「數據治理」就顯得越發重要。信息世界同樣需要公約，將竊取他人數據視為犯罪，將攻擊他人系統視為犯罪，從刑法上加以明確規定，共同營造一個文明有序的數字生活，應該是我們的理想。大數據時代，我們需要盡快跟進這方面的工作，如開展國家間對話，形成公約。
企業利用數據挖掘技術，進行精準廣告投放，也涉及隱私問題。一個少女收到了嬰兒用品廣告，其父大怒，要告企業。事實卻是這位少女未婚先孕了。這個故事中，企業使用的是自己採集的客戶購物數據，使用的是自己開發的數據挖掘軟體，整個過程都沒有問題。但事實上卻侵犯了個人隱私，應堅決反對。這裡面應該有一些法律問題，需要認真研究。
大數據時代，數據作為資源，不被共享是趨勢。」這樣的話，數據運用一定需要價值交換。在確定數據權益的前提下，數據的運用就是有償使用。法律需要界定數據的權益，政府界定數據的類型（哪些是隱私，哪些涉及國家安全）等，這樣數據的流通就有法可依。
在現階段法律法規都還沒有明確之前，應從國家安全的角度高度關注數據資源的安全。而作為個人，要明白「有行動就可能產生數據」，所以當有些行為涉及隱私時，需要謹慎。
從更大的范圍來講，公共網路中公開的數據應該屬於全人類，任何人都有權獲取、使用並獲益。這樣能夠更大程度地發揮數據資源的作用，讓數據給人類的生活生產帶來更多便利，對人類社會進步有重要的意義。
㈧ 大數據的大未來及價值所在
大數據的大未來及價值所在
大數據作為一個尚未完全普及的概念，其實已經貫穿在每個人日常生活的方方面面。而隨著科技的進步，大數據也在逐漸從數據本身向著數據之間所蘊含的更豐富的前景發展。
全球大數據現狀
大數據（big data），或稱海量數據，是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，其所涉及的數據量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理的目的。大數據是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。
大數據並非一個新出現的概念。1980年，著名未來學家阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》一書中，將大數據熱情地贊頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。不過，大約從2009年開始，「大數據」才成為互聯網信息技術行業的流行詞彙。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。同時，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼感測器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。IDC2012年發布的數字宇宙研究報告（Digital Universe）顯示，接下來的8年中，我們所產生的數據量將超過40 ZB（Zettabyte，即十萬億億位元組，1ZB=230TB），相當於地球上每個人產生5200GB的數據。
我們正處於一個數據爆炸式增長的時代
大數據本身只是復雜而幾乎無序的數據，而其背後的關聯性，才是大數據巨大的價值所在。目前眾多大數據研究的重中之重，就是從海量的數據中提取相關內容，形成有意義、有價值的訊息。這個過程基本可以分為三個階段。
數據即信息階段。在這個階段中，數據本身就是信息的所在。比如網路用戶的身份信息、天氣信息等。這些信息本身具有價值，在特定領域中能夠直接應用，因此在大數據尚未崛起時就已經受到很多關注。然而隨著當前來自不同渠道的大量數據表面相關性的降低，數據本身所提供的價值越來越具有局限性。因此這一階段已經逐漸穩定在一些特定行業中。
數據蘊含信息階段。在發現數據信息本身的局限性後，人們開始越來越多地研究數據內部的相關性，亦即數據間所蘊含的信息。隨著移動互聯網和社交媒體的普及，數據相關性正在逐漸取代因果關系，成為連接互聯網數據的最重要因素。新聞聚合服務Techmeme的編輯發表文章稱，網路已經進入了「相關性時代」。例如，電商可以通過用戶的網頁瀏覽記錄、所在區域和性別年齡等相關信息，推測出用戶的購物喜好，從而進行針對性的精準廣告投放等。
孤立數據之間的相關性才是大數據的價值所在
紐約時報博客作者和統計學家Nate Silver憑借自己建立的數學模型，通過對大量數據的分析和統計，在2008年美國大選中曾准確預測了49個州的選舉結果，而2012年的美國大選則准確預測了全部50個州的選舉結果，在美國乃至全世界激起了對大數據及其相關性統計的追捧。目前大數據應用很多就處於這個階段，如facebook和谷歌同樣基於數據相關性分析推出的「社交圖譜」和「知識圖譜」，並將其應用於自身的產品中。
數據預測信息階段。隨著技術發展和大數據分析的不斷深入，會有越來越多的數據進入龐大的資料庫中，供系統進行更加精確分析和決策。比如，可穿戴設備提供了更多用戶的身體狀態數據，車聯網、物聯網不斷記錄著用戶的行為傾向性數據，龐大的社交信息承載著新聞發展的趨勢……而這些信息無一不是大數據的組成部分。
而隨著計算能力的增強，一旦多種大數據之間記錄、讀取和分析的隔閡被打通，可供計算和決策的數據量就會顯著增加，由此而來的更加智能化的網路將具有更加針對性的服務，甚至能夠預測用戶的行為並提前作出響應。未來用戶也許會擁有隨著情緒變化色彩的服裝、根據愛好自動切換的電視節目、走到旁邊自動開鎖的汽車，以及更多無法想像的智能化應用，實現智能家居、智能城市。而這一切，都得益於不斷增長、成熟的大數據分析處理。事實上，在這種情況下，每個用戶就成為了數據本身。
這三個階段，並沒有明確的界限和區別，而是一個不斷演進的過程。大數據隨著人的發展而不斷積累，也隨著科技的發展不斷被更有效地利用，成為這個時代最具價值的一筆財富。當然，當前的科技還遠遠沒有達到實現第三階段的水平：數據的存儲、計算能力，網路的吞吐量，各個數據源之間的互聯互通等等都是亟待解決的問題，而大數據所帶來的產業結構調整、用戶隱私問題甚至人們生活方式的變化，也都需要更多時間去研究和摸索。不過這些並不能掩蓋大數據蘊含的巨大潛力，相信隨著時間發展，大數據業務能夠帶來更多令人驚喜的創新和改變。
㈨ 大數據究竟能給物流行業帶來什麼如何抓住機遇
第一是採集信息端，即識別、定位和感知。首先是身份識別，對每一個管理單元都要求有身份識別，包括人、車、物、單位等。身份識別決定了管理精度或者是管理顆粒度。其次是位置管理，定位是一項基礎技術。物流是通過時空管理創造價值的，所以位置是非常重要的一個要素，位置管理會成為採集信息的一個重要方面。第三是感知，通過感測器、攝像頭、或者其它設備採集需要管理的信息。採集信息端將是一個未來有巨大發展空間的領域。
第二是傳輸信息。物流的信息傳輸技術現在基本定位在移動互聯網技術，用互聯網的標准架構，但是通訊功能要能夠無線移動起來。這個時候就能夠支持實時管控的要求，技術會體現在智能終端上。人、車、貨實現無線通訊是通過兩類智能終端，一類是手持終端，跟著人走；一類是貨載或車載終端，跟著物走。這兩類終端分別承載著移動通訊的基本職能，同時它又是採集信息的Hub。
第三是在數據的應用和開發方面，將會出現越來越多的數據中心。數據中心承擔著數據的集中整合，深度的加工和服務的功能，從而能夠滿足各類的管理需求，形成服務外包的數據中心。而能否外包取決於服務是否標准。標准和外包這兩件事是密切相關的。所謂標准化是指描述清楚、考核規范、糾紛能夠得到依據處理， 能做到這三點，這個服務基本上就是是標準的。當一個服務標准化的時候，它很容易外包出去，而且會取得規模效益和專業化效益的雙贏。