㈠ 大数据可以通过哪些方式为企业创造价值
其实现有模式的大数据不可能给企业带来多少价值，其实大数据就是窃取死人版信权息，这个东西按照现在的算法有不准确性。好比一个人举例子，怎么确定一只猫，如果是以前我们是按简化模型来确定的，现在不需要模型而是把所有的猫一只不落的存入数据库，而世界这么大，其实这种算法在现有模式下还行，如果以后空间发展了呢？还有就是你的消费欲望可能是随时变化的，没有定性的，因为人是会随时变化的，一个人活到现在的算法不能推测你以后的算法。所以大数据如果以现有的算法是不可信的。算法必须创新。
㈡ 大数据如何给企业创造实际价值
第来一，通过大数据分析，各源行各业都能更快地对变革进行跟踪，响应全球经济快速的变化。
第二，在全球金融经济危机的状态下，通过数据分析，能够更好地理解整个经济危机行为的演变。
第三，能够更好地满足大众和企业服务的需求，而且可以预测市场的变化。
而从大数据利用的方式上，也可产生几个方面的价值。
首先，大数据的价值密度较低，现在可利用和分析的数据只是冰山一角，数据里的价值远没有被发掘出来，所以要利用分析技术去发现它们的潜在价值。
其次，要实现大数据整合创新的价值，通过不同渠道的聚集整合，创造新的数据价值。
㈢ 大数据作为重要的生产要素，其价值主要体现在哪些方面
大数据的价值体现
一直以来，大数据的瓶颈并不是数据规模巨大导致的存储、运算等问题，而是在前端数据的收集途径，以及对数据进行结构化处理，进而引导后期的商业决策中的模型和算法问题。
各个行业都在产生数据，现代社会的数据量正持续地以前所未有的速度增加着。这些不同类型的数据和数据型，极其复杂，包括结构化、半结构化和非结构化的数据。企业需要整合并分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。随着传感器、智能设备和社会协同技术的爆炸性增长，数据的类型变得难以计数，包括文本、微博、传感器数据、音频、视频等。
而现在大热的数据分析师正在做的是这样的工作：收集信息，将信息结构化数据化，最后才是我们能看到的大数据带来的神奇力量。但问题是其中对数据进行处理工作量太大了。根据访谈和专家测算，数据分析师的 50%~80% 的时间都花在了处理数据上。
在智能手环公司 Jawbone 负责数据工作的 Monica Rogati 说： 处理数据是整项工作中巨大的部分。但有时我们感到沮丧，因为好像不停地处理数据就是我们做的所有事情。 这听起来有点像冰山理论，即我们能看到的大数据只是冰山露出来的一个小角，而我们看不到的地方，如大数据的前期工作，就是海水下是更巨大的部分。 但咨询公司麦肯锡曾在2011年的报告中指出：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
是的，存在问题的地方也潜藏着机会。原始数据的格式和来源不可计数，举一个例子，假如一家食品行业的企业需要进行大数据的收集和分析，它能收集的数据包括产量、出货的位置信息、天气报告、零售商每日销售量、社交媒体评论等。而根据这些信息，企业能够洞察出市场的风向和需求的变化，进而制定相应的产品计划。 的确，获得的信息越多越有利于企业做出明智的决策。但这个决策是建立在不同的数据集之上的，这些来自各种传感器、文档、网页、数据库的的数据，全部都是不同的格式，它们必须要被转换为统一的格式，这样软件才能理解它们，进行分析。
将各类数据进行格式统一是一个严峻的挑战，因为数据和人类语言一样都具有模糊性，有些数据人类知道是什么意思，但电脑却不能识别，因此我们需要人工来一次又一次地重复这个工作。 大数据仍然需要大量的人工处理。现在已经有不少的初创公司试图开发相关的技术来减轻这项工作，例如 ClearStory Data，一家在帕洛阿尔托的初创公司，它开发的软件能识别不同的数据来源，将它们整合，并将结果用视觉方式呈现，如图表、图形或数据地图。再如 Paxata，一家加州的初创公司，专注于数据的自动化——发现、清理、调配数据，通过 Paxata 处理过的数据能被送入各种分析或可视化软件工具。
大数据目前的情况和计算机发展的轨迹有点相似。一种先进的技术，最初往往只被几名精英掌握，但随着时间流逝，通过不断地技术创新和投资，这项技术，
或者说工具，会变得越来越好。特别是当其融入到商业领域中后，这项工具就能得到广泛应用，成为社会中的主流。
所以我们现在是历史的见证者，看着大数据如何一步步完善，我们都需要掌握或选择一个最佳的分析方法，以更好地挖掘出大数据的价值
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㈣ 如何用大数据分析创造商业价值
大数据分析是研究大量且多样的数据集(即大数据)的过程，从而揭示隐藏的模式，未知的相关性，市场趋势，客户偏好和其他有用信息，这些信息可帮助公司做出更明智的商业决策。通过专业的分析系统和软件，大数据分析可以指明商业收益的方向，比如新的机遇，有效的营销，更好的客户服务，提高运营效率以及竞争优势等等。
以下是通过大数据分析将大大受益的十大行业：
1. 银行和证券
通过网络活动监控和自然语言处理程序，监控金融市场，从而减少欺诈性交易。交易委员会正在使用大数据分析监控股票市场，避免非法交易的发生。
2. 通讯和媒体
同时在多个平台(移动，网络和电视)上实时报道世界各地的事件。媒体的一部分，音乐行业使用大数据关注最新的趋势，并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。
3. 体育
了解特定地区针对不同活动的收视率模式，并通过分析来监测个人球员和球队的表现。像板球世界杯，FIFA世界杯和温布尔顿国际网球锦标赛的体育赛事均有使用大数据分析。
4. 医疗保健
收集公共卫生数据，从而更快地应对个人健康问题，并掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球传播的状态。不同国家卫生部门合并使用大数据分析工具，以便在人口普查后进行数据收集。
5. 教育
针对目前快速发展的各种领域，更新和升级相关文献。世界各地的大学均使用大数据来检测和追踪学生和教师的情况，并通过不同科目的出席率分析学生的兴趣喜好。
6. 制造业
通过大数据提高供应链管理，提高生产率。制造企业使用这些分析工具，确保以最佳方式分配生产资源，从而获得最大效益。
7. 保险
通过预测分析处理各种业务，从开发新产品到应对索赔。保险公司使用大数据了解需求最大的政策计划，并产生更多收益。
8. 消费者贸易
预测和管理人员编制以及库存需求。消费者贸易公司通过会员制度，记录会员情况从而发展贸易。
9. 交通运输
制定更好的路线规划，交通监控和物流管理。主要是政府为了避免交通堵塞而设立的。
10. 能源
通过智能电表减少电气泄漏，并帮助用户管理能源使用情况。负荷调度中心使用大数据分析来监测负荷模式，并根据不同的参数分析能源消耗趋势之间的差异，并节约能源。
㈤ 如何用好大数据，给企业品牌营销创造实际价值
当前各种信息呈现爆炸式发展，各种数据分析及其应用程度也越来越广，但是大数版据的权价值密度较低，现在可利用和分析的数据只是冰山一角，数据里的价值远没有被发掘出来，所以要利用分析技术去发现它们的潜在价值。
通过利用大数据分析，不仅可以发展信息优势，且可从使用数据了解过去品牌价值的积累，使用大数据中包含的信息，预测和把握将来品牌发展机会，主动转变为品牌营销方式，形成自身的优势。在用于处理数据的底层技术、平台和分析功能不断革新以及用户行为变革的推动下，大数据的可能性将继续快速演变。使用大数据技术和分析将成为关键竞争指标，且可能会给行业带来新的竞争对手或竞争方式。
㈥ 如何利用大数据来创造价值
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大数据如何创造价值
这里列举5个大数据广泛适用，能创造质变性的价值并影响机构的设计、组织和管理的方面。
首先，大数据能提高透明度。仅仅让相关的利益共享者尽可能简单及时地使用大数据就可以创造极大的价值。例如在公共行业，让原本孤立的部门间轻易地共享数据，就能明显减少搜索和处理时间。在制造业中，整合研发、工程和生产单位数据以实现并行工程，就能显著缩短上实时间并提高质量。
其次，让发现需求、寻求变化和提高性能的实验成为可能。当组织机构创建和储存更多数字形式的业务数据时，他们可以收集更多准确和细节的性能参数（实时或近乎实时），从产品库存到人员病假等任何事物。
再次能针对细分人口采取定制行动。大数据允许组织机构高度细分市场，专门定制产品和提供精准服务来满足各种需求。这种方式在市场营销和风险管理领域众所周知，但在其他行业可能是革命性的——比如在形成一种同等对待所有群众的道德观的公共行业。然而即使是已经使用市场细分多年的消费品和服务公司，也开始部署复杂的大数据技术来瞄准促销和广告推广。
还能用自动化算法取代或支持人类决策。复杂而巧妙的分析可以大幅度改善决策、降低风险和发觉有价值的观点。对组织来说，像这样的分析应用，从税务机构能够使用自动化风险引擎标记需进一步检查的候选人，跨越到零售商可以利用算法优化类似于自动库存微调和专柜店与在线销售实时价格响应的决策过程。在某些情况下，决策不一定是自动的，但通过使用大数据技术和科技，而非小样本的个人处理和理解电子表格来分析海量、完整的数据会增强决策。决策也许会变得不同，但一些组织已经着手通过分析来自顾客、员工，甚至嵌入在产品内的传感器中的完整数据来决策。
最后，大数据有助于革新商业模式、产品和服务。大数据能够让公司创造新产品和服务，强化现存功能，并创建全新的商业模式。制造业正在运用来自实际产品使用的数据，来改善下一代产品的发展并建立创新型售后服务。从导航到基于人们驾驶汽车的位置和方式的财险定价，实时定位数据的出现已经创造了一个基于定位服务的全新篇章。
㈦ 大数据给我们带来的真正机遇
大数据给我们带来的真正机遇
大数据怎么用？
随着世界开始迈向大数据时代，社会也将经历类似的地壳运动。在改变我们生活和思维方式的同时，大数据早已在推动我们重新考虑最基本的准则，包括怎样鼓励其增长以及怎样遏制其潜在威胁。然而，不同于印刷革命，我们没有几个世纪的时间去慢慢适应，我们也许只有几年时间。
在大数据时代，对原有规范的修修补补已经满足不了需要，也不足以抑制大数据带来的风险，我们需要全新的制度规范。我们需要设立一个不一样的隐私保护模式，这个模式应该更着重于数据使用者为其行为承担责任，而不是将重心放在收集数据之初取得个人认可上。
对大数据技术进行规范是问题的关键。首先，可以从强调监管大数据的收集，转向重点监管大数据的实际使用。其次，可以让大数据变得不那么神秘，不再是个“黑箱”，增加大数据应用中的透明度和问责制。可创造一个被称为“算法学家”的新职业，这些人接受计算机技术、统计学和数据处理方面的专门训练，对大数据的应用进行评估，以确保公众对大数据系统感到放心。
至于平衡隐私权和国家安全的问题，古希腊哲学家亚里士多德早就提出这样的问题：“我们如何监视守护者？”即使是在他那个年代，这个问题也没有简单的答案。
大数据给我们带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来，为我们的决策服务。大数据时代最大的挑战是如何从大数据中获取“价值”。从大数据中获取最大价值，需要探索式的研究方法。未来，数据科学家会很吃香，这种科学家既要熟悉商业环境，也要有操作层面的知识。
很多问题就出在数据使用上！数据作为资产，就涉及管理的问题，因此“数据治理”就显得越发重要。信息世界同样需要公约，将窃取他人数据视为犯罪，将攻击他人系统视为犯罪，从刑法上加以明确规定，共同营造一个文明有序的数字生活，应该是我们的理想。大数据时代，我们需要尽快跟进这方面的工作，如开展国家间对话，形成公约。
企业利用数据挖掘技术，进行精准广告投放，也涉及隐私问题。一个少女收到了婴儿用品广告，其父大怒，要告企业。事实却是这位少女未婚先孕了。这个故事中，企业使用的是自己采集的客户购物数据，使用的是自己开发的数据挖掘软件，整个过程都没有问题。但事实上却侵犯了个人隐私，应坚决反对。这里面应该有一些法律问题，需要认真研究。
大数据时代，数据作为资源，不被共享是趋势。”这样的话，数据运用一定需要价值交换。在确定数据权益的前提下，数据的运用就是有偿使用。法律需要界定数据的权益，政府界定数据的类型（哪些是隐私，哪些涉及国家安全）等，这样数据的流通就有法可依。
在现阶段法律法规都还没有明确之前，应从国家安全的角度高度关注数据资源的安全。而作为个人，要明白“有行动就可能产生数据”，所以当有些行为涉及隐私时，需要谨慎。
从更大的范围来讲，公共网络中公开的数据应该属于全人类，任何人都有权获取、使用并获益。这样能够更大程度地发挥数据资源的作用，让数据给人类的生活生产带来更多便利，对人类社会进步有重要的意义。
㈧ 大数据的大未来及价值所在
大数据的大未来及价值所在
大数据作为一个尚未完全普及的概念，其实已经贯穿在每个人日常生活的方方面面。而随着科技的进步，大数据也在逐渐从数据本身向着数据之间所蕴含的更丰富的前景发展。
全球大数据现状
大数据（big data），或称海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，其所涉及的数据量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理的目的。大数据是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
大数据并非一个新出现的概念。1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“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指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。同时，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。IDC2012年发布的数字宇宙研究报告（Digital Universe）显示，接下来的8年中，我们所产生的数据量将超过40 ZB（Zettabyte，即十万亿亿字节，1ZB=230TB），相当于地球上每个人产生5200GB的数据。
我们正处于一个数据爆炸式增长的时代
大数据本身只是复杂而几乎无序的数据，而其背后的关联性，才是大数据巨大的价值所在。目前众多大数据研究的重中之重，就是从海量的数据中提取相关内容，形成有意义、有价值的讯息。这个过程基本可以分为三个阶段。
数据即信息阶段。在这个阶段中，数据本身就是信息的所在。比如网络用户的身份信息、天气信息等。这些信息本身具有价值，在特定领域中能够直接应用，因此在大数据尚未崛起时就已经受到很多关注。然而随着当前来自不同渠道的大量数据表面相关性的降低，数据本身所提供的价值越来越具有局限性。因此这一阶段已经逐渐稳定在一些特定行业中。
数据蕴含信息阶段。在发现数据信息本身的局限性后，人们开始越来越多地研究数据内部的相关性，亦即数据间所蕴含的信息。随着移动互联网和社交媒体的普及，数据相关性正在逐渐取代因果关系，成为连接互联网数据的最重要因素。新闻聚合服务Techmeme的编辑发表文章称，网络已经进入了“相关性时代”。例如，电商可以通过用户的网页浏览记录、所在区域和性别年龄等相关信息，推测出用户的购物喜好，从而进行针对性的精准广告投放等。
孤立数据之间的相关性才是大数据的价值所在
纽约时报博客作者和统计学家Nate Silver凭借自己建立的数学模型，通过对大量数据的分析和统计，在2008年美国大选中曾准确预测了49个州的选举结果，而2012年的美国大选则准确预测了全部50个州的选举结果，在美国乃至全世界激起了对大数据及其相关性统计的追捧。目前大数据应用很多就处于这个阶段，如facebook和谷歌同样基于数据相关性分析推出的“社交图谱”和“知识图谱”，并将其应用于自身的产品中。
数据预测信息阶段。随着技术发展和大数据分析的不断深入，会有越来越多的数据进入庞大的数据库中，供系统进行更加精确分析和决策。比如，可穿戴设备提供了更多用户的身体状态数据，车联网、物联网不断记录着用户的行为倾向性数据，庞大的社交信息承载着新闻发展的趋势……而这些信息无一不是大数据的组成部分。
而随着计算能力的增强，一旦多种大数据之间记录、读取和分析的隔阂被打通，可供计算和决策的数据量就会显著增加，由此而来的更加智能化的网络将具有更加针对性的服务，甚至能够预测用户的行为并提前作出响应。未来用户也许会拥有随着情绪变化色彩的服装、根据爱好自动切换的电视节目、走到旁边自动开锁的汽车，以及更多无法想象的智能化应用，实现智能家居、智能城市。而这一切，都得益于不断增长、成熟的大数据分析处理。事实上，在这种情况下，每个用户就成为了数据本身。
这三个阶段，并没有明确的界限和区别，而是一个不断演进的过程。大数据随着人的发展而不断积累，也随着科技的发展不断被更有效地利用，成为这个时代最具价值的一笔财富。当然，当前的科技还远远没有达到实现第三阶段的水平：数据的存储、计算能力，网络的吞吐量，各个数据源之间的互联互通等等都是亟待解决的问题，而大数据所带来的产业结构调整、用户隐私问题甚至人们生活方式的变化，也都需要更多时间去研究和摸索。不过这些并不能掩盖大数据蕴含的巨大潜力，相信随着时间发展，大数据业务能够带来更多令人惊喜的创新和改变。
㈨ 大数据究竟能给物流行业带来什么如何抓住机遇
第一是采集信息端，即识别、定位和感知。首先是身份识别，对每一个管理单元都要求有身份识别，包括人、车、物、单位等。身份识别决定了管理精度或者是管理颗粒度。其次是位置管理，定位是一项基础技术。物流是通过时空管理创造价值的，所以位置是非常重要的一个要素，位置管理会成为采集信息的一个重要方面。第三是感知，通过传感器、摄像头、或者其它设备采集需要管理的信息。采集信息端将是一个未来有巨大发展空间的领域。
第二是传输信息。物流的信息传输技术现在基本定位在移动互联网技术，用互联网的标准架构，但是通讯功能要能够无线移动起来。这个时候就能够支持实时管控的要求，技术会体现在智能终端上。人、车、货实现无线通讯是通过两类智能终端，一类是手持终端，跟着人走；一类是货载或车载终端，跟着物走。这两类终端分别承载着移动通讯的基本职能，同时它又是采集信息的Hub。
第三是在数据的应用和开发方面，将会出现越来越多的数据中心。数据中心承担着数据的集中整合，深度的加工和服务的功能，从而能够满足各类的管理需求，形成服务外包的数据中心。而能否外包取决于服务是否标准。标准和外包这两件事是密切相关的。所谓标准化是指描述清楚、考核规范、纠纷能够得到依据处理， 能做到这三点，这个服务基本上就是是标准的。当一个服务标准化的时候，它很容易外包出去，而且会取得规模效益和专业化效益的双赢。