商业价值杂志将大数据比作未来世界的新石油

大数据时代下我国电子商务的发展机遇与挑战_数据分析师考试大数据时代已经到来，认同这一判断的人越来越多。随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的传感器，将成为大数据来源和承载方式。据预测，全球互联网上的数据量每两年会翻一番，到2013年互联网上的数据量将达到667EB（1EB=109GB）。这些数据绝大多数是“非结构化数据”，通常不能为传统的数据库所用，但随着自然语言处理、模式识别和机器学习等人工智能技术的发展，这些庞大的数据“宝藏”将成为未来世界的新“石油”。　　　　大数据正在促生新的蓝海，催生新的经济增长点，正在成为政府和企业竞争的新焦点。2012年，瑞士达沃斯论坛发布《大数据，大影响》报告，称“数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样”。2012年，美国政府启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据”上升到了国家战略层面。对于企业来说，数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。总之，大数据所能带来的巨大商业价值，被认为将引领一场足以与20世纪计算机革命匹敌的巨大变革。　　　　未来，大数据时代将会撼动人类社会的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育等各个领域。但现在，电子商务无疑已成为其中发展最快、应用最广泛、也最成功的领域之一。　　　　大数据时代下我国电子商务的发展机遇　　　　当前，我国电子商务正处于快速发展期。以阿里巴巴为例，从2010年到2012年，淘宝和天猫双十一单日成交额分别为9亿、33亿、191亿；而2011年全年，淘宝和天猫成交量之和为3600亿，2012年这个数据超过一万亿。根据国家统计局数据，2012年全国各省社会消费品零售总额为17万亿，一万亿相当于其总量的8%。我国电子商务井喷式发展的背后是消费者数据的几何级增长。电子商务龙头企业也正是看到了相关机遇，积极部署、探索和挖掘大数据相关应用。　　　　一是，电商企业通过大数据应用创新商业模式　　　　大数据的重要趋势就是数据服务的变革，把人分成很多群体，对每个群体甚至每个人提供针对性的服务。消费数据量的增加为电商企业提供了精确把握用户群体和个体网络行为模式的基础。电商企业通过大数据应用，可以探索个人化、个性化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务，创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更多更好地增加用户粘性，开发新产品和新服务，降低运营成本的方法和途径。　　　　实际上，国外传统零售巨头早已开始大数据的应用和实践。Tesco是全球利润第二大零售商，其从会员卡的用户购买记录中，充分了解用户的行为，并基于此进行一系列的业务活动，例如通过邮件或信件寄给用户的促销可以变得更个性化，店内的商家商品及促销也可以根据周围人群的喜好、消费时段来更加有针对性，从而提高货品的流通。这样的做法为Tesco获得了丰厚的回报，仅在市场宣传一项，就能帮助其每年节省5亿英镑的费用。显然，电商企业对比传统零售企业在这方面会更有优势，因为电商企业本身就是通过数据平台为用户提供零售服务的。　　　　从国内来看，我国电商企业均积极在大数据领域进行布局和深耕，已逐步认识到大数据应用对于电商发展的重要性。以我国著名B2C龙头企业凡客诚品为例。经过近几年的高速发展，凡客每年的销售量成倍增长，库存问题逐渐成为制约其发展的主要因素。2011年，凡客成立了数据中心，针对企业经营数据，包括库存、进货周期、周转、订单等，研究分析新产品的上架与新用户增长的关系，每上线一个新产品与它能够带来的用户二次购买的关系等，开展大数据应用实践。据报道，凡客的高库存问题目前已得到了缓解，库存周转速度由100天下降为50天-30天，有效降低了运营成本。　　　　二是，电商企业通过大数据应用推动差异化竞争　　　　当前，我国电子商务发展面临的两大突出问题是成本和同质化竞争。而大数据时代的到来将为其发展和竞争提供新的出路，包括具体产品和服务形式，通过个性化创新提升企业竞争力。　　　　还是以阿里巴巴为例。阿里巴巴通过对旗下的淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等业务平台进行资源整合，形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息，造就了独一无二的数据处理能力，这是目前其他电子商务公司无法模仿与跟随的。同时，也将电子商务的竞争从简单的价格战上升了一个层次，形成了差异化竞争。目前，淘宝已形成的数据平台产品，包括数据魔方、量子恒道、超级分析、金牌统计、云镜数据等100余款，功能包括店铺基础经营分析、商品分析、营销效果分析、买家分析、订单分析、供应链分析、行业分析、财务分析和预测分析等。　　　　此外，电商企业通过大数据应用积极开拓发展新蓝海——互联网金融业务。目前阿里、京东、苏宁三大主流电商企业已相继试水。除“阿里小贷”模式比较成功之外，京东模式也渐出效果。2012年，京东通过与中国银行合作，推出“供应链金融服务”，供应商凭借其在京东的订单、入库单等向京东提出融资申请，核准后递交银行，再由银行给予放款。据报道，此服务可以帮助京东供应商大幅度缩短账期，资金回报率由原来的60%左右提高到226%。　　　　大数据时代下我国电子商务面临的挑战　　　　虽然电子商务企业已经走在大数据时代的前列，但在开始规划大数据美好蓝图的同时也要警惕其面临的挑战和风险。　　　　一是企业信息化投资将规模化发展。电商企业内部的经营交易信息，包括商品、物流信息，以及用户的社交信息、位置信息等等将构成企业大数据的主要来源。其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力，其实时性要求大大超越现有的计算能力。此外，电商企业还将面临数据孤岛、数据质量、数据格局等数据治理问题。要想依靠大数据获益，我国电商企业必将进行新一轮的信息化投资和建设。　　　　二是相关管理政策尚不明确。大数据时代下，云计算必将成为电商企业选择的业务模式，其本质是数据处理技术。数据是资产，云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。云计算所提供的服务，既包括软件服务和应用平台服务，又包括基础设施服务，但目前我国针对云计算服务的管理政策和技术标准尚未明确。　　　　三是数据安全与隐私问题突出。一方面，大量的数据汇集，包括大量的企业运营数据、客户信息、个人的隐私和各种行为的细节记录，面临的数据泄露风险将会增大。电商企业既要防止数据在云上丢掉，也要防止数据在端上被窃取和篡改。另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权还没有明确的界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及到的个体的隐私问题。以上是小编为大家分享的关于大数据时代下我国电子商务的发展机遇与挑战的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

家世比家居为您解答：原油价格影响因素分析：（一）原油的商品属性——供求关系决定油价方向决定原油价格长期走势的主要是原油供需基本面因素。由于原油是不可再生性资源，因此原油短期供给弹性较小，所以在没有新的大型油田被发现以及重大技术创新出现时，影响原油价格的最主要因素是决定原油需求的世界经济发展状况。（二）原油库存——影响油价波动预期何为原油库存原油库存分为商业库存和战略储备，商业库存的主要目的是保证在原油需求出现季节性波动的情况下企业能够高效运作，同时防止潜在的原油供给不足；国家战略储备的主要目的是应付原油危机。各个国家的原油库存在国际原油市场中起到调节供需平衡的作用，其数量的变化直接关系到世界原油市场供求差额的变化。在国际原油市场上，美国原油协会(API)、美国能源部能源信息署（EIA)每周公布的原油库存和需求数据己经成为许多原油商判断短期国际原油市场供需状况和进行实际操作的依据。原油库存与油价原油库存和需求数据公布后，WTI油价选择向上或向下波动的方向，从而直接影响伦敦和新加坡布伦特油的走向，带动油品价格向上或向下波动。原油库存对油价的影响是复杂的，当期货价格远高于现货价格时，原油公司倾向于增加商业库存，减少当期供应，从而刺激现货价格上涨，期货现货价差减小；当期货价格低于现货价格时，原油公司倾向于减少商业库存，增加当期供应，从而导致现货价格下降，与期货价格形成合理价差。截至2009年11月末，经合组织国家商业原油库存达到38亿桶，高出上年同期5100万桶，可供满足OECD国家60天的原油需求，超过过去五年平均水平的上限。据美国能源情报署预计，2010年OECD国家商业原油库存仍将比较充裕，较高的库存将会在一定程度上抑制油价上涨。（三）美元汇率因素——影响油价的实际高低由于国际原油交易主要以美元为标价，因此美元汇率也是影响原油价格涨跌的重要因素之一。当美元升值时，国际上黄金、原油、铜等大宗商品原料价格有下跌的压力；反之，当美元贬值时，此类大宗商品的价格将上涨。自2002年到2010年7月，由于美元对世界主要货币的大幅贬值，导致原油价格节节攀升。美国为了缓解次贷危机所采取的利率调整和汇率政策，直接带来了流动性泛滥，引起了全球通货膨胀和美元持续贬值，导致包括原油在内的大宗商品价格暴涨，油价在美国宽松的货币政策的推动下叠创新高，2008 年7月达到历史最高点147美元。在金融危机冲击实体经济的背景下，油价迅速一路下跌至35美元。因而，美元与油价之间存在典型负相关关系，美元疲软将会支撑油价上涨。但是，美元汇率因素对油价的影响只是暂时的，而且不够显著。统计分析显示，WTI原油期价与美元指数的相关系数为-22，这说明在油价波动中，美元汇率相对于原油的供求关系来说所起的作用非常微小。（四）世界经济发展状况——促进油价阶段性调整全球经济的增长会通过改变原油市场的需求量影响原油价格，经济增长和石油需求的增长有较强的正相关关系，它们之间的比例关系一般用原油消费对GDP的弹性系数来表示。然而，经济增长率的变化不只可以用来解释中长期的油价上升，短暂经济衰退导致的油价回落也可在经济数据的变化中显现出来。图4-2显示，1999—2008这十年中总体油价趋势是上涨，其间至少有三次明显的阶段性回调，一次是2000年美国NASDAQ泡沫破裂后美国经济短暂下滑导致的需求下降，由全球经济增长率与国际油价的对比变化情况，可以清楚地看到全球经济下滑对油价的影响。第二次则是2006 年中空闲产能的短暂回升在短时间缓解了市场压力所致。第三次始于2008年中以来的油价深度回调更是与经济危机密不可分。2010年，世界经济将曲折缓慢复苏，国际油价将呈稳步上行趋势。如果世界经济复苏前景好于预期，经济金融市场信心得到恢复，通货膨胀压力加大，美元继续大幅走软，那么，国际油价上行趋势将更加明显。如果爆发新的金融冲击，世界经济复苏遇阻，出现第二次经济衰退，为防止滞胀美元在政策主导下转为强势，那么，国际油价运行平台存在下移的可能。（五）突发事件与气候状况——使油价波动更加不确定原油除了具有一般商品属性外，还具有战略物资的属性，其价格和供应很大程度上受政治势力和政治局势的影响。近年来，随着政治多极化、经济全球化、生产国际化的发展，争夺原油资源和控制原油市场已成为油市动荡和油价飙涨的重要原因。紧张的地缘政治强化了国际原油市场对供给收缩的预期。针对原油设施的恐怖袭击、原油工人罢工、产油国政局动荡等地缘政治因素都会对国际油价带来冲击。目前，伊拉克恐怖袭击事件频发，原油设施经常遭受破坏。美国领导的阿富汗反恐活动“越反越恐”，阿富汗的局势不但至今未得到有效控制，反而不断升级，并逐步蔓延到巴基斯坦、伊朗等地。伊朗是世界重要的产油大国，在其核问题悬而未决，再加上“恐怖活动”添乱，国际原油的“恐怖溢价”也将日益高涨，并通过投机活动而进一步放大。局部的政治动荡或战争都会刺激油价的上涨。气候状况会影响到原油的供给和需求，比如异常的天气可能会对原油生产设施造成破坏，导致供给中断，从而影响国际油价，但它对整个国际油价的影响作用是短期的。此外欧美许多国家用原油作为取暖燃料，因此当气候变化异常时，会引起燃料油需求的短期变动，从而带动原油和其他油品价格发生变化。（六）国际原油投机因素——加剧油价的短期波动目前在国际原油期货市场上，国际投机资本的操作是影响国际油价不可忽略的因素。原油市场的投机与市场预期往往加大了原油价格的波动，国际原油市场中投机因素对原油价格有着10%-20%的影响力。尤其是某些突发性事件发生的时候，大量的投机资本便在国际原油期货市场上进行操作，加剧了国际原油价格的动荡。在低油价时期， 投机基金的规模比较小， 对国际事件在原油期货价格形成中的作用放大能力有限。随着原油价格的逐步上升， 原油期货市场吸引了越来越多的投机基金， 投机基金的规模变得越来越庞大，“羊群效应”也越来越明显，任何敏感数据的出炉和事件的发生， 如原油库存变化、油田爆炸、地缘政治关系、工人罢工以及气候变化等，在大规模投机基金的作用下，其影响都会骤然放大，加剧油价的波动。（七）地缘政治因素石油是一种稀缺的不可再生资源，是国家生存和发展不可或缺的战略资源，其对国家的经济、军事、安全等有着重大的影响。国际原油的市场价格的变化往往会受到地缘政治和产油国政局因素的影响。地缘政治和产油国政局因素对油价的影响主要从两个方面发挥作用。其一是地缘政治冲突导致原油供给量真实下降；其二是地缘政治冲突导致国际原油市场对未来供给减少的担忧，但实际供给量没有减少。从目前地缘政治形势来看，未来一段时间内地缘政治的焦点地区主要还是在中东地区的伊拉克和伊朗。2006年，伊朗核问题危机引起国际石油市场对伊朗原油供给中断的担忧，并导致2006年国际油价不断上升。作为世界上最重要的石油输出国组织——OPEC，在世界上具有很强的石油定价权。该组织为了维护各成员国的利益，对各成员国实施严格的生产上限制度，并且每当国际油价下跌的时候，该组织各成员国将施行减产的政策，以达到维护高油价，获取高额利润的目的。（八）人们的预期——心理因素助长油价波动近几年，对美元贬值以及通货膨胀的预期使得大量的投资基金选择长期投资原油以规避通胀风险。短期内又有大量的投机资本进入原油市场利用各种预期或题材炒作，放大了油价上涨的趋势。投机资金借助于经济波动或一些突发事件，引导和利用人们的预期，在现货和期货市场上大肆炒作。预期的变化和投机行为互相影响，现货价格和期货价格互相推动，使得油价向上或向下突破关键价位后出现了类似于“超调”的特征，加剧了原油价格的波动。（九）利率因素在标准不可再生资源模型中，利率的上升会导致未来开采价值相对现在开采价值减少，因此会使得开采路径凸向现在而远离未来。高利率会减少资本投资，导致较小的初始开采规模；高利率也会提高替代技术的资本成本，导致开采速度下降，进而导致原油价格上涨。影响油价的各种因素交织在一起共同作用，增加了人们准确预测油价的难度。除了供求这一主要因素外，其他因素是随机的、不确定的，而且在不同时期所呈现的强度也不尽相同。这些因素单个或者多个发生变化都会影响国际油价。从国际石油供需结构格局的变化中可以预见油价将长期在高位波动，而一些随机因素的变动则会引起油价短期的剧烈波动。

大数据应用现状：从发现价值到创造价值从发现价值到创造价值， 大数据将成为“互联网+” 产业升级的驱动力。 过去，数据的价值主要应用在决策领域，典型应用是商业智能(BI, Business Intelligence)在企业经营管理层面的应用， 即通过数据收集、管理和分析等方法，将数据转化为知识， 发现数据的价值，进而提供决策支持。随着数据体量的不断增加和处理数据能力的提升， 大数据已经成为一类新的资产， 其应用场景正在不断扩宽，除了决策支持、 提高效率等发现价值功能之外，大数据还能创造价值的功能： 一方面，大数据可以帮助提供传统模式下所无法提供的产品， 满足用户需求， 例如大数据完善个人征信体系，帮助金融机构提供消费金融产品；又如千方旗下的掌城科技通过浮动车模型提供实时交通信息服务；另一方面，大数据还可以创造需求， 例如，大数据可以助力实现人工智能， 这是新技术创造的新需求。大数据延伸 BI 内涵， 提高企业效率大数据分析结果为企业经营决策提供支持，帮助企业提高效率，这实际上是传统 BI 范畴的延伸。 在人口红利逐渐消失的背景下， 我国企业传统的粗放型模式受到了 越来越大的挑战， 互联网与产业结合背景下的大数据应用将有助于提升企业经营管理效率，助力企业经营从粗放型向集约型转型， 实现产业升级。大数据促进商业智能的加速发展，这是因为：第一，大数据的分析过程和结果更具有灵活性、可靠性和价值性；第二，大数据的存在提高了企业的商业智能意识， 引导企业主动寻求商业智能的帮助。 一些大型企业往往拥有几十个甚至数百个信息系统，其所包含的大量数据反映了企业的日常经营情况，若能加以分析和利用，将为企业创造巨大的价值。目前， 大数据应用可以帮助企业实现户关系管理、盈利能力分析、控制成本、衡量绩效等功能：客户关系管理（CRM）：通过客户信息统计，使企业有针对性的根据客户需求来定制产品和服务，提高客户忠诚度，还可以通过分析偏好挖掘潜在客户；赢利能力分析：帮助企业分析利润来源、各类产品赢利能力、费用支出是否与销售成正比等；控制成本：根据统计信息优化流程，如降低库存、减少损耗等，助于企业控制成本；绩效管理： 利于商业智能确立对员工的期望，帮助他们跟踪并管理其绩效。麦肯锡调查显示， 数据挖掘的商业价值巨大， 大数据在美国医疗行业每年能提高 7%的生产力，创造约 3000 亿美元的价值；在欧洲公共管理部门 ，每年能提高 5%的生产力，创造 2500 亿欧元的价值；在美国零售业，每年能提高 5%-0%的生产力 和 60%的净利率。大数据满足需求， 市场空间巨大大数据可以帮助提供过去所无法提供的产品， 满足用户需求。 这种模式在传统产业中比较常见， 过去，一些行业的用户需求虽然存在， 但是由于缺乏有效的技术手段，导致市场参与者无法提供合适的产品迎合市场需求。大数据技术兴起后，将带动一系列创新产品推出市场， 这在各行各业都能找到案例，考虑到传统产业的广度，这将是是一个正在挖掘的巨大市场。以交通领域的实时交通信息服务和车险定价为例，这两个细分领域的需求本来就存在，但在大数据兴起之前，传统模式无法提供最优的产品，而大数据技术下的产品优化可以更好的满足需求，提高用户体验。千方科技旗下掌城科技通过大数据技术提供实时交通信息服务。 掌城科技通过向出租车公司和公交车公司购买数据、 向政府部门臵换数据、利用千方自有数据的形式汇集城际交通数据， 基于浮动车的算法模型，对数据进行二次开发，以建立实时交通信息服务平台。 目前， 掌城科技运营着北京、上海等全国 30 余个大中城市的实时路况信息，准确率极高。 目前，千方已将交通数据收集从城际交通扩大至整个陆路交通和航空等领域，目标通过大数据技术提供更加全面的公众智慧出行服务。大数据技术将参与车险定价，使定价更加科学。随着车联网的兴起，OBD（On-BoardDiagnostic车载诊断系统）等联网的车载设备，成为车联网中的智能节点，连接运动中的人、车和道路环境，读取行车数据，从而分析出车辆能耗、故障等车况信息以及驾驶者的行车习惯：通过G-sensor监测车主的诸如急刹车、急加速和急转弯等危险行为，通过破解Can-bus协议监测车主的诸如转弯不打灯、驻车不拉手刹等不良驾驶习惯，通过GPS获取车辆的位臵信息和里程数据，这些数据将改善车险定价技术与核保政策，提升精准定价能力。大数据创造需求，拓宽市场边界大数据创新产品拓宽市场边界， 供给创造需求。 大数据创造价值功能， 除了提供产品满足市场已经存在的需求外， 基于大数据的新产品还将创造新供给，带动新需求， 打破原有的市场边界，想象空间巨大：一方面大数据能够前所未有的精准洞悉现在，深入挖掘现有商业价值：例如 Airbnb 拥有海量的独有数据，包括旅游地、用户评论、房源描述、社区信息等， Airbnb还有一支队伍去各地和当地人交流，搜集所有的相关历史数据。当用户在搜寻一个住宿的地方时， Airbnb 利用大数据分析通过 Airbnb 社区告诉未来的客人哪里是更好的住宿地，甚至能够帮助用户更深入地了解某个地点，包括地理信息无法描述的文化或宗教上的区分。 Uber 则是利用地理位臵和其用户的综合数据，大大缩短司机开着空车去接下一位乘客的时间和乘客等待的时间。另一方面大数据能够空前准确的预测未来，从而能获得前瞻性的商业价值：例如社交数据分析公司 Topsy 准确预测了 iPhone 4S 上市后的市场表现，同时还成功预测美国大选结果和奥斯卡颁奖结果。它在商业分析、市场销售、新闻等领域拥有很高价值，因而苹果以 2 亿多美元的价格收购 Topsy。大数据产业链分析大数据产业链的主要参与方大数据产业链可以分为四个部分： 数据采集和整合、数据存储和运算、数据分析和挖掘、数据应和消费。数据采集和整合是指通过技术手段从互联网、 移动终端、 物联网、 应用软件等采集数据，然后把数据按照一定的规则进行存储和运算，再按照需求调用数据并进行智能分析和挖掘，将数据转化成价值信息或者产品，为决策支持、提升效率、 创新产品提供依据。数据资产开始成为核心资源拥有数据，大数据时代的王者。 在大数据时代， 数据资产已经成为核心资源， 2012 年，奥巴马政府明确提出 将“大数据战略”上升为国家意志，并将数据定义为“未来的新石油”， 因此，拥有数据可谓是大数据时代的王者。 拥有数据的机构可以分为三类：一是既有数据、 又有大数据思维的互联网公司， 如阿里巴巴、腾讯、京东、 Google、 Amazon等，在互联网端积累了大量的数据资源，而且此类公司 IT 起家， 对大数据有天生敏锐的嗅觉， 大数据技术也相对成熟， 因此，互联网公司 可谓是最早使用大数据的机构，成为大数据应用的先行者；二是传统软件公司转型互联网，通过 SaaS 模式为用户提供服务， 例如用友软件推出畅捷通，以云模式为小微企业提供财务管理应用， 也可以认为是既有数据、 又有大数据思维的模式；三是拥有数据，缺乏大数据思维的机构，这类机构手里掌握着大量的数据，但是没有能力自己有效利用， 例如金融机构、 运营商、政府部门等。使用数据，数据变现的推动者。 对于手里掌握大量数据，但没有能力变现的机构而言，需要专业的第三方公司提供大数据服务，主要是各类 IT 咨询机构和行业应用软件厂商，尤其是行业应用软件厂商， 在各自的领域具有天然的卡位优势： 软件公司提供了行业应用软件和相关的运营维护， 行业应用软件本身就是重要的数据来源，软件公司 属于不拥有数据，但可以接触到数据的机构， 且天然拥有大数据思维和大数据技术，以及良好的行业客户关系，从信息系统建设延伸到大数据运营顺理成章。因此，各个细分行业的应用软件提供商有望成为传统拥有数据机构的重要合作伙伴， 助力其探索大数据价值变现。大数据技术是重要生产力大数据应用好坏的关键除了 数据本身，还在于大数据技术， 大数据技术包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现等环节，涉及的技术环节极广， 随着数据体量增大和数据复杂性程度提高，大数据技术本身也处于快速迭代的发展过程中。值得一提的是，大数据技术落地的一大重要因素在于如何实现技术与业务的融合， 这背后需要深厚的业务理解， 对于既有数据、 又有大数据思维的互联网公司 来说，技术和业务本身是相互驱动、共同发展的， 对于拥有数据，缺乏大数据思维的机构而言， 在行业深耕多难的应用软件提供商则是最好的选择。以上是小编为大家分享的关于 大数据应用现状 从发现价值到创造价值的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据真的是“未来的新石油”当前IT业最热门的话题应该就是大数据了，这个两年前才被炒作起来的概念，现在已无处不在，占居了互联网的半壁江山，它与云计算一起成为未来信息技术发展最重要的内容。处于IT行业的人们，如果不知道大数据，不了解大数据所创造的那些神话般的故事，就好象已经跟不上信息技术的发展，成为时代的落伍者了。       那么什么是大数据？现在还没人能给出一个确切的答案，它同云计算一样，是一个形象但却笼统的概念。大家一致的理解是从4V的角度来描述这一概念的内涵。所谓4V就是说大数据具有体量巨大（Volume）、种类繁多（Variety）、实时处理（Velocity）、数据真实（Veracity）的特性。信息技术的发展，使互联网遍布世界的每个角落，各种各样的信息都可通过网络进行传播。世上所发生的每件事情，人类所进行的每项思考，社会所进行的每点进步，知识所增加的每种内容都可通过互联网进行汇集。网络技术、传感技术与射频技术使各种事物都可产生大量数据。事物的内容、时空、方位、特性都可转化为数据，这些经济的、社会的、规范的、杂乱的、简单的、复杂的等各式各样的数据代表了不同事物的内涵。代表不同事物的海量数据可以通过网络进行汇集，汇集后的整体数据反应了事物的本质特性或发展趋势。而这种反应事物本质特性或发展趋势的数据具有一定的价值，通过高性能计算机的数据提取、价值分析、数据表达等大数据技术，可以从大数据中把这些价值提取出来。不同的需要可以提取出不同的价值，所有的价值都可以为人类服务，这就是大数据的本质。       大数据，这一鲜明而又形象的概念之所以如此引人注目，是因为许多像亚马逊、谷歌这样的大公司为它杜撰了无数神话般的故事。每一个故事都告诉人们，大数据具有无所不能的洞察力。它可以象伟大的先知一样预测未来，可以利用玄妙的相关关系推测人的喜好，可以利用宠大的数据窥探人的内心，可以利用趋势分析引导人的行为，甚至可以用事物发展曲线来控制人的思维，改变人类社会的发展方向。       大数据利用最多的地方是商业领域。大家都知道尿布与啤酒的故事，通过大数据分析，找出这两个毫不相干的事物之间的关联，利用推荐系统，向不同用户提供不同的产品推销方案，提高产品的销售量；另一个众所周知的故事就是通过购物记录来分析少女怀孕的案例，通过分析用户的购买行为，推测用户的现在状态与未来需求。尽管这一案例因为侵犯别人隐私而广受批评，但却说明了大数据分析在商业领域的价值。还有无数这样或那样的故事，都说明大数据在分析人们的喜好与购买习惯上的巨大作用，利用这种分析，商家可以更好地进行营销。权威的市场调查机构说，大数据将会改变未来的商业规则，实时竞价系统（RTB）、更加智能的推荐系统以及基于大数据的商业智能分析（BA），使企业能够生产更加适合用户喜好的产品，能够找到向用户推销产品更好的方法，能够为用户提供更好的服务，能够利用有限的资源产生更多的效益，大数据的这些功能将会使经济社会更快更好地发展。       大数据的另一个应用领域就是社会公共领域。利用大数据，政府可以更好地管理社会，为社会提供更好的公共服务；教育部门可以更好地获取与传播知识，提高民众的素质；卫生部门可以预测重大流行疾病的发生，提前作出防范预警；安全部门可以监控社会状况，确保国家不受破坏。谷歌公司前几年利用大数据绘制了“世界流感地图”[1]用来帮助人们了解世界各地流感的发病情况；利用大数据预测禽流感在各地的爆发趋势，为民众提供预防建议，向卫生部门提供监控资料。在公共安全领域，大数据也有巨大的作用，如美国就建立了基于各种传感技术与大数据技术的网络监控系统，预测重大社会公共事件的发生，比如爆发大规模游行活动、可能遭受的恐怖袭击等。       随着科技的发展，大数据的应用也延伸到个人服务领域。穿戴式设备的产生标志着信息技术的发展到了以人为中心的阶段。像谷歌眼镜、苹果手表这样的穿戴式设备把技术与人体结合在起来，使人类可以更加便捷得获取信息。这些穿戴式设备利用大数据为个人提供学习、生活、健康等方面的数据服务。大数据通过穿戴式设备发挥其作用，同时穿戴式设备本身也成为收集数据、构建大数据的来源。穿戴式设备作为一种工具，大数据是其服务的内容。       大数据有如此巨大的作用，让一些信息技术发达的国家倍加关注，很多大型信息公司也把大数据当作公司未来发展的重点。美国是当今世界最为重视大数据发展的国家，也是利用大数据较好的国家。美国政府把大数据作为未来信息技术发展的重中之重，认为大数据将引起信息技术发展的革命，改变未来社会的发展模式。2012年3月美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》，把大数据称作“未来社会发展的新石油”，把发展大数据研究提到国家战略的高度上来。为掌控这一“未来的新石油”，引领世界技术发展方向，联邦政府制定了大数据研究发展计划，推进相关研究机构进行科技研究和创新发现。改进从海量数据中提取价值的方法，提高从数据中获取知识的能力，加速美国在科技领域中的前进步伐，确保美国在信息技术领域的领先地位。美国政府指定了国家科学基金（NSF）、国家卫生研究院（NIH）、能源部（DOE）、国防部（DOD）、国防部高级研究计划局（DARPA）、地质勘探局（USGS）6个联邦部门来负责推进大数据的研究，并计划投资2亿美元用来研究收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据的技术。       政府的投入与政策的支持，使那些本来就注重大数据研究的公司更加主动，纷纷加大对大数据研发与利用的投入，取得了不菲的成绩。如Apache基金会开发的Hadoop分布式处理系统，经过不断发展完善，现已成为大数据处理的标准结构；微软开发的Windows Azure平台使大数据的处理更加人性化、简易化；还有其它公司，经过不断的创新研究让大数据技术更加完善、更加实用。技术的发展使大数据的价值更加突显，人们对它的期望也不断提高。据说谷歌公司利用大数据不但可以预测流感的发生，也可预测美国的经济复苏情况；不但可以预测明年服装的流行色，也可预测某位娱乐名星是否可以红遍世界。谷歌公司最近一个广为流传的大数据案例就是，在2013年的奥斯卡电影节上，它预测准了大部分的奥斯卡奖项得主。Facebook也是利用大数据的典型公司，大数据是这家社交网站最大的价值所在。通过对大量社交信息的分析，Facebook可以了解用户的生活习惯与购买喜好，利用定向推荐广告，为这家年轻的公司每年创造上百亿的产值。       还有许多真实的或杜撰的有关大数据的美妙故事，每一个都反应了大数据在某一领域的巨大作用，这些故事的汇编，给人们描绘了一个大数据主宰的奇幻世界。在那里，人们利用大数据可以预测任何一件事情的发展趋势，可以完成一切不可能完成的事情。每一个人都是先知、都是智者，在大数据的支持下，每一个人都通天文、晓地理，前知一千后知八百，如齐天大圣般十八般武艺样样精通。然而真的是这样吗？       可惜的是，理想很丰满，实现很骨感。至少在当前大数据还没有那么大神奇，就连谷歌公司所说的利用人们的检索词可以用来预测流感的发展这种人人都相信的故事也没能发生。当H7N9在中国出现的时候，谷歌没能给出任何有关这一流感发生与发展的预测，更不用说事先给民众发出预警，提醒人们防范了；欧洲的金融危机持续了五六年，至今没有一家大数据公司能预测这场金融危机何时结束，就连未来是向好还是向坏发展的方向都不能预测；在商业领域，个性化广告推荐这种理应可以做好的事，大数据也没能表现出其超强的功用。最近经过大数据改造的淘宝网个性推荐系统没比五六年前好多少；号称利用大数据使图书销售量大幅增加的亚马逊网站上推荐的书，没有一本是我喜观的。       2013年4月15号，波士顿马拉松比赛现场发生了震惊世界的恐怖袭击[4]。美国人悲伤地发现，那些基于现代信息技术与大数据分析的网络监控系统，并没能确保国家的安全，大数据分析在防范恐怖袭击方面，并不象人们所期望的那样有效。看来这个被称为未来技术竞争至高点的大数据，在当下还不能如人们所期望的那样有用。       产生如此悲观想法的原因，一是虽然大数据可能代表了未来信息技术发展的方向，具有光明的前景。但是在人们的意识与相关的配套技术还没有发展起来的情况下，大数据还不能发挥其巨大作用。二是大数据还没有一个确切的定义，它所具有的内涵还不能被清晰地诠释。美国把大数据被称作“未来的新石油”，然而石油是不可再生的，数据却是随时随地都在产生，越是往后产生的数据越多，数据的准确性越高，对数据的处理能力越强，这让人们对现在就收集并占有大量数据的必要性产生怀疑；还有从大数据中提取价值首先要有需求，没有需求就不知道从大数据中提取什么，当人们的思维还没有发展到可以完全掌控数据，还不知道大数据到底有什么用处时，很难对其产生需求；没有需求就没有数据收集的方向，没有方向的收集就会造成巨大浪费；在方向不明的时候，唯一可做的就是收集所有可能收集到的数据，然而这样不但会给数据的存储、管理造成具大的成本，也会产生一些法律的问题，例如是否会侵犯他人隐私等。再有，随着科技的发展，穿戴式设备会不断智能化并在生活中得以普及，这种以人为中心的智能设备本身就会不断分析所取得的数据，提取个人的喜好等特性，学习与适应人个的品性，具有人的品性特征，这样就使得从大数据中分析人的品性失去了意义。以上这一切都让人们对大数据的发展未来产生了怀疑。因此，当美国制定大数据发展战略，把它看成“未来的新石油”时，世界其它国家虽然也十分重视这一技术的发展，却没有制定相关发展战略。这有可能是其它国家在大数据技术方面落后于美国，还不能制定明确的发展目标，也可能是人们对这一技术的发展前景还没有一个清楚的认识，无法确定大数据是否真的可以引领未来技术的发展方向。因此，我们还是暂时忘了大数据吧！别再关注那些炙热的概念炒作，静下心来认认真真地想一想大数据的真正内涵。以上是小编为大家分享的关于大数据真的是“未来的新石油”的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

回答 您好亲 大数据是什么？其实很简单，大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般我们称之为4V。 所谓4V，具体指如下4点： 1．大量。大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。 您好 2．多样。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。 您好 3．高速。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。 您好 价值。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。 更多8条 