經典案例
  • 金融大数据解決方案
  • 汽车大数据解決方案
  • 当局大数据解決方案
  • 铁路大数据解決方案
  • 电力大数据解決方案
  • 军工大数据解決方案
  • 解放军总装备部
  • 中国航天科工集团
  • 航天科技集团

北京軟件開發公司大数据思维道理与誤區具体解

發布于:2020-01-03 21:09來源:北京大數據公司 作者:北京軟件開發公司 點擊:

【北京沙巴体育怎么玩科技有限公司 ——(hivekion)是一家软件定制开发公司,专注IT产品研发与服务,坚持妥当经营、持续创新、开放合作,在安全生产、大数据处理等领域构筑了端到端的解決方案优势,为企业客户提供有竞争力的IT解決方案、 产品和服务
 


道理

1、數據核心道理

從“流程”核心轉變爲“數據”核心

大数据时代,计算模式也发生了转变,從“流程”核心轉變爲“數據”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求,将改变IT体系的升级方式:从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。

例如:IBM將使用以數據爲中心的設計,目的是降低在超級計算機之間進行大批數據交換的必要性。大數據下,雲計算找到了破繭更生的機會,在存儲和計算上都體現了數據爲核心的理念。大數據和雲計算的關系:雲計算爲大數據提供了有力的工具和途徑,大數據爲雲計算提供了很有價值的用武之地。而大數據比雲計算更爲落地,可有用利用已大批建設的雲計算資源,後加以利用。

科學進步越來越多地由數據來推動,海量數據給數據分析既帶來了機遇,也構成了新的挑戰。大數據往往是利用衆多技術和方法,綜合源自多個渠道、不同時間的信息而獲得的。爲了應對大數據帶來的挑戰,我們需要新的統計思路和計算方法。

說明:用數據核心思維方式思考問題,解決問題。以數據爲核心,反映了當下IT産業的變革,數據成爲人工智能的基礎,也成爲智能化的基礎,數據比流程更重要,數據庫、記錄數據庫,都可開發出深層次信息。雲計算機可以從數據庫、記錄數據庫中搜索出你是誰,你需要什麽,從而推薦給你需要的信息。

2、數據價值道理

由功能是價值轉變爲數據是價值

大數據真正故意思的是數據變得在線了,這個恰恰是互聯網的特點。非互聯網時期的産品,功能一定是它的價值,今天互聯網的産品,數據一定是它的價值。

沙巴体育怎么玩举例:大数据的真正价值在于创造,在于弥补无数个还未完成过的空白。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿,煤炭按照性子有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”,价值含量、挖掘成本比数量更为重要。不论大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了红利和声誉。

數據能告訴我們,每一個客戶的消費傾向,他們想要什麽,喜歡什麽,每個人的需求有哪些區別,哪些又可以被集合到一起來進行分類。大數據是數據數量上的增长,以至于我們能夠實現從量變到質變的過程。舉例來說,這裏有一張照片,照片裏的人在騎馬,這張照片每一分鍾,每一秒都要拍一張,但隨著處理速率越來越快,從1分鍾一張到1秒鍾1張,突然到1秒鍾10張後,就産生了電影。當數量的增長實現質變時,就從照片變成了一部電影。

美國有一家創新企業Decide.com

它可以幫助人們做購買決策,告訴消費者什麽時候買什麽産品,什麽時候買最便宜,預測産品的價格趨勢,這家公司背後的驅動力就是大數據。他們在环球各大網站上搜集數以十億計的數據,然後幫助數以十萬計的用戶省錢,爲他們的采購找到最好的時間,降低交易成本,爲終端的消費者帶去更多價值。

在這類模式下,盡管一些批发商的利潤會進一步受擠壓,但從商業本質上來講,可以把錢更多地放回到消費者的口袋裏,讓購物變得更理性,這是依靠大數據催生出的一項全新産業。這家爲數以十萬計的客戶省錢的公司,在幾個礼拜前,被eBay以高價收購。

北京軟件開發公司再举一个例子,SWIFT是环球最大的支付平台,在该平台上的每一笔交易都可以进行大数据的分析,他们可以预测一个经济体的健康性和增长性。比如,该公司现在为环球性客户提供经济指数,这又是一个大数据服务。,定制化服务的关键是数据。《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格认为,大批的数据能够让传统行业更好地了解客户需求,提供个性化的服务。

沙巴体育怎么玩说明:用数据价值思维方式思考问题,解决问题。信息总量的变化导致了信息形态的变化,量变引发了质变,先经历信息爆炸的学科,如天文学和基因学,创造出了“大数据”这个概念。如今,这个概念几乎应用到了所有人类致力于发展的领域中。从功能为价值转变为数据为价值,说明数据和大数据的价值在扩展,数据为“王”的时代出现了。数据被解释是信息,信息常识化是知识,以是说数据解释、数据分析能产生价值。

3、全樣本道理

從抽樣轉變爲需要全部數據樣本

需要全部數據樣本而不是抽樣,你不知道的事情比你知道的事情更重要,但如果現在數據足夠多,它會讓人能夠看得見、摸得著規律。數據這麽大、這麽多,以是人們覺得有足夠的能力把握未來,對不確定狀態的一種判斷,從而做出自己的決定。這些東西我們聽起來都是非常原始的,但是實際上背後的思維方式,和我們今天所講的大數據是非常像的。

沙巴体育怎么玩举例:在大数据时代,无论是商家还是信息的搜集者,会比我们自己更知道你可能会想干什么。现在的数据还没有被真正挖掘,如果真正挖掘的话,通过信用卡消耗的记录,可以成功预测未来5年内的情况。统计学里头基本的一个概念就是,全部样本才能找出规律。为什么能够找出举动规律?一个更深层的概念是人和人是一样的,如果是一个人特例出来,可能很有个性,但当生齿样本数量充足大时,就会发现其实每个人都是一模一样的。

沙巴体育怎么玩说明:用全数据样本思维方式思考问题,解决问题。从抽样中得到的结论老是有水分的,而全部样本中得到的结论水分就很少,大数据越大,真实性也就越大,因为大数据包含了全部的信息。

4、關注服从道理

由關注精確度轉變爲關注服从

关注服从而不是精确度,大数据标志着人类在寻求量化和认识天下的道路上前进了一大步,过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了,拥有大批的数据和更多不那末精确的数据为我们理解天下打开了一扇新的大门。大数据能提高生产服从和贩卖服从,原因是大数据能够让我们知道市场的需要,人的消耗需要。大数据让企业的决策更科学,由關注精確度轉變爲關注服从的提高,大数据分析能提高企业的服从。

沙巴体育怎么玩例如:在互联网大数据时代,企业产品迭代的速率在加快。三星、小米手机建造商半年就推出一代新智能手机。利用互联网、大数据提高企业服从的趋势下,快速就是服从、预测就是服从、预感就是服从、变革就是服从、创新就是服从、应用就是服从。

競爭是企業的動力,而服从是企業的性命,服从低與服从高是衡量企來成敗的關鍵。一般來講,投入與産出比是服从,寻求高服从也就是寻求高價值。手工、機器、自動機器、智能機器之間服从是不同的,智能機器服从更高,已能代替人的思維勞動。智能機器核心是大數據制動,而大數據制動的速率更快。在快速變化的市場,快速預測、快速決策、快速創新、快速定制、快速生産、快速上市成爲企業行動的准則,也就是說,速率就是價值,服从就是價值,而這统统離不開大數據思維。

沙巴体育怎么玩说明:用关注服从思维方式思考问题,解决问题。大数据思维有点像混沌思维,确定与不确定交织在一起,过去那种一元思维结果,已被二元思维结果取代。过去寻求精确度,现在寻求高服从;过去寻求因果性,现在寻求相干性;过去寻找确定性,现在寻找几率性,对不精确的数据结果已能容忍。只需大数据分析指出可能性,就会有相应的结果,从而为企业快速决策、快速动作、创占先机提高了服从。

5、關注相關性道理

由因果關系轉變爲關注相關性

關注相關性而不是因果關系,社會需要放棄它對因果關系的渴求,而僅需關注相關關系,也就是說只需要知道是什麽,而不需要知道爲什麽。這就颠覆了自古以來的慣例,而我們做決定和理解現實的基本方式也將受到挑戰。

沙巴体育怎么玩例如:大数据思维一个突出的特点,就是从传统的因果思维转向相干思维,传统的因果思维是说我一定要找到一个原因,推出一个结果来。而大数据没有必要找到原因,不需要科学的手段来证实这个变乱和那个变乱之间有一个必然,前后关联发生的一个因果规律。它只需要知道,出现这类迹象的时候,我就按照一般的情况,这个数据统计的高几率显示它会有相应的结果,那末我只需发现这类迹象的时候,我就可以去做一个决策,我该怎么做。这是和从前的思维方式很不一样,老实说,它是一种有点反科学的思维,科学请求实证,请求找到准确的因果关系。

在這個不確定的時代裏面,等我們去找到准確的因果關系,再去辦事的時候,這個事情早已經不值得辦了。以是“大數據”時代的思維有點像回歸了工業社會的這種機械思維——機械思維就是說我按那個按鈕,一定會出現相應的結果,是這樣狀態。而農業社會往前推,不需要找到中間非常緊密的、明確的因果關系,而只需要找到相關關系,只需要找到迹象就可以了。社會因此放棄了尋找因果關系的傳統偏好,開始挖掘相關關系的好處。

沙巴体育怎么玩例如:美国人开发一款“个性化分析报告自动可视化程序”软件从网上挖掘数据信息,这款数据挖掘软件将自动从各种数据中提取重要信息,然落后行分析,并把此信息与从前的数据关联起来,分析出有用的信息。

非法在屋內打隔斷的建築物著火的可能性比其他建築物高很多。紐約市每年接到2.5萬宗有關房屋住得過于擁擠的投訴,但市裏只有200名處理投訴的巡視員,市長辦公室一個分析專家小組覺得大數據可以幫助解決這一需求與資源的落差。該小組建立了一個市內全部90萬座建築物的數據庫,並在其中加入市裏19個部門所收集到的數據:欠稅扣押記錄、水電使用異常、繳費拖欠、服務切斷、救護車使用、當地犯罪率、鼠患投訴,諸云云類。

接下來,他們將這一數據庫與過去5年中按嚴重程度排列的建築物著火記錄進行比較,希望找出相關性。果然,建築物類型和建造年份是與火災相關的身分。不過,一個沒怎麽預料到的結果是,獲得外磚牆施工許可的建築物與較低的嚴重火災發生率之間存在相關性。利用所有這些數據,該小組建立了一個可以幫助他們確定哪些住房擁擠投訴需要緊急處理的系統。他們所記錄的建築物的各種特性數據都不是導致火災的原因,但這些數據與火災隱患的增长或降低存在相關性。這種知識被證明是極具價值的:過去房屋巡視員出現場時簽發房屋騰空令的比例只有13%,在采用新辦法之後,這個比例上升到了70%——服从大大提高了。

全天下的商界人士都在高呼大數據時代來臨的優勢:一家超市怎样從一個17歲女孩的購物清單中,發現了她已懷孕的事實;或者將啤酒與尿不濕放在一起銷售,神奇地提高了雙方的銷售額。大數據流露出來的信息有時確實會起顛覆。比如,騰訊一項針對交际網絡的統計顯示,愛看家庭劇的男人是女性的兩倍還多;關心金價的是中國大媽,但緊隨其後的卻是90後。而在過去一年,支付寶中無線支付比例排名前十的竟然全部在青海、西藏和內蒙古地區。

沙巴体育怎么玩说明:用关注相干性思维方式来思考问题,解决问题。寻找原因是一种当代社会的一神论,大数据颠覆了这个论断。过去寻找原因的信念正在被“更好”的相干性所取代。当天下由探求因果关系变成挖掘相干关系,我们怎样才能既不破坏建立在因果推理基础之上的社会繁荣和人类进步的基石,又取得实际的进步呢?这是值得思考的问题。

沙巴体育怎么玩解释:转向相干性,不是不要因果关系,因果关系还是基础,科学的基石还是要的。只是在高速信息化的时代,为了得到即时信息,实时预测,在快速的大数据分析技术下,寻找到相干性信息,就可预测用户的举动,为企业快速决策提供提前量。

比如預警技術,只有提前幾十秒察覺,防禦系統才能起作用。比如,雷達顯示有個提前量,如果沒有這個預知的提前量,雷達的作用也就沒有了,相關性也是這個道理。比如,相對論與量子論的爭論也能說明問題,一個說天主不擲骰子,一個說天主擲骰子,爭論幾十年,後承認兩個都存在,而且量子論取得更大的發展——一個適用于宇宙尺度,一個適用于原子尺度。

6、預測道理

從不能預測轉變爲可以預測

大數據的核心就是預測,大數據能夠預測體現在很多方面。大數據不是要教機器像人一樣思考,相反,它是把數學算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。正因爲在大數據規律面前,每個人的行爲都跟別人一樣,沒有本質變化,以是商家會比消費者更了消費者的行爲。

沙巴体育怎么玩例如:大数据助微软准确预测天下杯

微軟大數據團隊在2014年巴西天下足球賽前設計了天下杯模型,該預測模型正確預測了賽事後幾輪每場比賽的結果,包括預測德國隊將終獲勝。預測成功歸功于微軟在天下杯進行過程中獲取的大批數據,到淘汰賽階段,數據如滾雪球般增多,常握了有關球員和球隊的足夠信息,以適當校准模型並調整對接下來比賽的預測。

天下杯預測模型的方法與設計其它变乱的模型相同,訣竅就是在預測中去除主觀性,讓數據說話。預測性數學模型幾乎不算新事物,但它們正變得越來越准確。在這個時代,數據分析能力終于開始趕上數據收集能力,分析師不僅有比以往更多的信息可用于構建模型,也擁有在很短時間內通過計算機將信息轉化爲相關數據的技術。

幾年前,得等每場比賽結束以後才能獲取所有數據,現在,數據是自動實時發送的,這讓預測模型能獲得更好的調整且更准確。微軟天下懷模型的成績說明了其模型的實力,它的成功爲大數據的力量提供了強有力的證明,利用同樣的方法還可預測選舉或關注股票。類似的大數據分析正用于商業、当局、經濟學和社會科學,它們都關于原始數據進行分析。

我們進入了一個用數據進行預測的時代,雖然我們可能無法解釋其背後的原因。如果一個醫生只需求病人遵從醫囑,卻沒法說明醫學幹預的合理性的話,情況會怎麽樣呢?實際上,這是依靠大數據取得病理分析的醫生們一定會做的事情。

從一個人亂穿馬路時行進的軌迹和速率來看他能及時穿過馬路的可能性,都是大數據可以預測的範圍。當然,如果一個人能及時穿過馬路,那麽他亂穿馬路時,車子就只需要稍稍減速就好。但是這些預測系統之以是能夠成功,關鍵在于它們是建立在海量數據的基礎之上的。

此外,隨著系統接收到的數據越來越多,通過記錄找到的好的預測與模式,可以對系統進行改進。它通常被視爲人工智能的一部分,或者更確切地說,被視爲一種機器學習。真正的革命並不在于分析數據的機器,而在于數據本身和我們怎样運用數據。一旦把統計學和現在大規模的數據融合在一起,將會顛覆很多我們原來的思維。以是現在能夠變成數據的東西越來越多,計算和處理數據的能力越來越強,以是大家突然發現這個東西很故意思。以是,大數據能幹啥?能幹很多很故意思的事情。

沙巴体育怎么玩例如:预测当年葡萄酒的品质

很多品酒師品的不是葡萄酒,那時候葡萄酒還沒有真正的做成,他們品的是發爛的葡萄。因此在那個時間點就預測當年葡萄酒的品質是比較冒險的。而且人的心理的身分是會影響他做的這個預測,比如說地位越高的品酒師,在做預測時會越保守,因爲他一旦預測錯了,要損失的名譽代價是很大的。以是的品酒大師一般都不敢貿然說今年的酒特別好,或者是特別差;而剛出道的品酒師往往會“語不驚人死不休的”。

普林斯頓大學有一個英語學教授,他也很喜歡喝酒,喜歡儲藏葡萄酒,以是他就想是否可以分析到底哪年酒的品質好。然後他就找了很多數據,比如說降雨量、平均氣溫、土壤成分等等,然後他做回歸,後他說把參數都找出來,做了個網站,告訴大家今年葡萄酒的品質好壞以及秘訣是什麽。

當他的研究公布的時候,引起了業界的軒然大波,因爲他做預測做的很提前,因爲今年的葡萄收獲後要經過一段的時間發酵,酒的味道才會好,但這個教授突然預測說今年的酒是世紀好的酒。大家說怎麽敢這麽說,太瘋狂了。更瘋狂的是到了第二年,他預測今年的酒比客岁的酒更好,連續兩次預測說是百年好的酒,但他真的預測對了。現在品酒師在做評判之前,要先到他的網站上看看他的預測,然後再做出自己的判斷。有很多的規律我們不知道,但是它潛伏在這些大數據裏頭。

沙巴体育怎么玩例如:大数据描绘“伤害图谱”

廣州市傷害監測信息系統通過廣州市紅十字會醫院、番禺區中心醫院、越秀區兒童醫院3個傷害監測哨點醫院,持續收集市內發生的傷害信息,分析傷害發生的原因及危險身分,系統共收集傷害患者14681例,接近九成半都是意外变乱。整體上,傷害多發生于男性,占61.76%,5歲以下兒童傷害比例高達14.36%,家長和社會應高度重視,45.19%的傷害都是發生在家中,其次才是公路和街道。

收集到監測數據後,關鍵是通過分析處理,把數據“深加工”以利用。比如,監測數據顯示,老人跌倒多數不是發生在雨天屋外,而是發生在家裏,尤其是旱上剛起床時和浴室裏,這就提示,防控老人跌倒的對策應該著重在家居,起床要注意不要動作過猛,浴室要防滑,加扶手等等。

北京軟件開發公司说明:用大数据预测思维方式来思考问题,解决问题。数据预测、数据记录预测、数据统计预测、数据模型预测,数据分析预测、数据模式预测、数据深层次信息预测等等,已转变为大数据预测、大数据记录预测、大数据统计预测、大数据模型预测,大数据分析预测、大数据模式预测、大数据深层次信息预测。

互聯網、移動互聯網和雲計算機保證了大數據實時預測的可能性,也爲企業和用戶提供了實時預測的信息,相關性預測的信息,讓企業和用戶搶占先機。由于大數據的全樣本性,人和人都是一樣的,以是雲計算機軟件預測的服从和准確性大大提高,有這種迹象,就有這種結果。

7、信息找人性理

從人找信息轉變爲信息找人

互聯網和大數據的發展,是一個從人找信息,到信息找人的過程。先是人找信息,人找人,信息找信息,現在是信息找人的這樣一個時代。信息找人的時代,就是說一方面我們回到了一種初的,廣播模式是信息找人,我們聽收音機,我們看電視,它是信息推給我們的,但是有一個缺点,不知道我們是誰,後來互聯網反其道而行,提供搜索引擎技術,讓我知道怎样找到我所需要的信息,以是搜索引擎是一個很關鍵的技術。

沙巴体育怎么玩例如:从搜索引擎——向推荐引擎转变。今天,后搜索引擎时代已经正式来到,什么叫做后搜索引擎时代呢?使用搜索引擎的频率会大大降低,使用的时长也会大大的收缩,为什么使用搜索引擎的频率鄙人降?时长鄙人降?原因是推荐引擎的诞生。就是说从人找信息到信息找人越来越成为了一个趋势,推荐引擎就是说它很懂我,知道我要知道,所以是好的技术。乔布斯说,让人感受不到技术的技术是好的技术。

大數據還改變了信息優勢。按照循證醫學,現在治病的第一件事情不是去研究病理學,而是拿過去的數據去研究,相怜悯況下是怎样治療的。這導致專家和普通人之間的信息優勢沒有了。原來我信赖醫生,因爲醫生知道的多,但現在我可以到谷歌上查一下,知道自己得了什麽病。

谷歌有一個機器翻譯的團隊,開始的時候翻譯之後的笔墨根本看不懂,但是現在60%的內容都能讀得懂。谷歌機器翻譯團隊裏頭有一個笑話,說從團隊每離開一個語言學家,翻譯質量就會提高。越是專家越搞不明白,但打破常規讓數據說話,得到真谛的速率反而更快。

沙巴体育怎么玩说明:用信息找人的思维方式思考问题,解决问题。从人找信息到信息找人,是交互时代一个转变,也是智能时代的请求。智能机器已不是冷冰冰的机器,而是具有一定智能的机器。信息找人这四个字,预示着大数据时代可以让信息找人,原因是企业懂用户,机器懂用户,你需要什么信息,企业和机器提前知道,而且主动提供你需要的信息。

8、機器懂人性理

由人懂機器轉變爲機器更懂人

不是讓人更懂機器,而是讓機器更懂人,或者說是能夠在使用者很笨的情況下,仍旧可以使用機器。甚至不是讓人懂環境,而是讓我們的環境來懂我們,環境來適應人,某種程度上自然環境不能這樣講,但是在數字化環境中已經是這樣的一個趨勢,就是我們地点的生活天下,越來越趨向于它更適應于我們,更懂我們。哪個企業能夠真正做到讓機器更懂人,讓環境更懂人,讓我們隨身攜帶的整個的生活天下更懂得我們的話,那他一定是具有競爭力的了,而“大數據”技術能夠助我們一臂之力。

北京軟件開發公司例如:亚马逊网站,只需买书,就会提供一个今天司空见惯的推荐,买了这本书的人还买了什么书,后来发现相干推荐的书比我想买的书还要好,时间久以后就会对它产生一种信任。这类信任就像在北京的那末多书店里面,从前买书的时候就在几家,原因在于我买书比较多,他都已经认识我了,都是我一去以后,我不说我要买什么书,他会推荐近来上来的几本书,可能是我感爱好的。如许我就不会到别的很近的书店,因为这家书店更懂我。

北京軟件開發公司例如,解题机器人挑战大型预科黉舍高考模拟试题的结果,解题机器人的学历水平应该比肩普通高三门生。计算机不善于对语言和知识进行综合解析,但通过借助大规模数据库对普通文章做出判断的方法,在对话填空和语句重排等题型上成绩有所提高。

讓機器懂人,是讓機器具有學習的功能。人工智能已轉變爲研究機器學習。大數據分析请求機器更智能,具有分析能力,機器即時學習變得更重要。機器學習是指:計算機利用經驗改善自身性能的行爲。機器學習主要研究怎样使用計算機模擬和實現人類獲取知識(學習)過程、創新、重構已有的知識,從而提拔自身處理問題的能力,機器學習的最終目的是從數據中獲取知識。

大数据技术的其中一个核心目标是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐蔽在背后的规律,从而使数据发挥大化的价值。由计算机代替人去挖掘信息,获取知识。从各种各样的数据(包括结构化、半结构化和非结构化数据)中快速获取有价值信息的能力,就是大数据技术。大数据机器分析中,半监督学习、集成学习、 几率模型等技术尤其重要。

沙巴体育怎么玩说明:用机器更懂人的思维方式思考问题,解决问题。机器从没有常识到逐步有点常识,这是很大的变化。客岁,美国人把一台云计算机送到大学里去进修,增长知识和常识。近俄罗斯人开发一台计算机软件通过图林测试,表明计算机已初步具有智能。

讓機器懂人,這是人工智能的成功,同時,也是人的大數據思維轉變。你的機器、你的軟件、你的服務是否更懂人?將是衡量一個機器、一件軟件、一項服務好壞的標准。人機關系已發生很大變化,由人機分離,轉化爲人機溝通,人機互補,機器懂人,現在年青人已離不開智能手機是一個很好的例證。在互聯網大數據時代,有問題—問機器—問百度,成爲生活的一部分。機器什麽都知道,原因是有大數據庫,機器可搜索到相關數據,從而使機器懂人。是人讓機器更懂人,如果機器更懂人,那麽機器的價值更高。

9、電子商務智能道理

改變了電子商務模式,讓其更智能

商務智能,在今天大數據時代它獲得的重新的定義。

沙巴体育怎么玩例如:传统企业进入互联网,在把握了“大数据”技术应用路子以后,会发现有一种豁然开朗的感觉,我整天就像在黑房子里面找东西,找不着,突然碰到了一个开关,发现那末费力的找东西,原来很容易找得到。大数据思维,究竟上它不是一个全称的判断,只是对我们所处的时代某一个纬度的描述。

大數據時代不是說我們這個時代除了大數據什麽都沒有,哪怕是在互聯網和IT領域,它也不是统统,只是說在我們的時代特性裏面加上這麽一道很明顯的光,從而導致我們對从前的生存狀態,以及我們個人的生活狀態的一個差異化的一種表達。

沙巴体育怎么玩例如:大数据让软件更智能。尽管我们仍处于大数据时代来临的前夕,但我们的日常生活已经离不开它了。交友网站根据个人的脾气与之前成功配对的情侣之间的关联来进行新的配对。例如,具有“自动改正”功能的智能手机通过分析我们从前的输入,将个性化的新单词添加到手机词典里。在不久的将来,天下许多现在单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机体系所改变甚至取代。计算机体系可以发挥作用的领域远远不止驾驶和交友,还有更多更复杂的任务。别忘了,亚马逊可以帮我们推荐想要的书,谷歌可觉得关联网站排序,Facebook知道我们的喜好,而linkedIn可以猜出我们认识谁。

沙巴体育怎么玩当然,一样的技术也可以运用到疾病诊断、推荐医治措施,甚至是识别潜在犯罪分子上。或者说,在你还不知道的情况下,体检公司、医院提示你赶紧去做检查,可能会得某些病,商家比你更了解你自己,以及你如许的人在某种情况下会出现的可能变化。就像互联网通过给计算机添加通信功能而改变了天下,大数据也将改变我们生活中重要的方面,因为它为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。

沙巴体育怎么玩说明:用电子商务更智能的思维方式思考问题,解决问题。人脑思维与机器思维有很大差别,但机器思维在速率上是取胜的,而且智能软件在很多领域已能代替人脑思维的操作工作。例如美国一家媒体公司已用电脑智能软件写稿,可用率已达70%。云计算机已能处理超字节的大数据量,人们需要的所有信息都可得到闪现,而且每个人互联网举动都可记录,这些记录的大数据经过云计算处理能产生深层次信息,经过大数据软件挖掘,企业需要的商务信息都能实时提供,为企业决策和营销、定制产品等提供了大数据支持。

10、定制産品道理

由企業生産産品轉爲由客戶定制産品

下一波的改革是大規模定制,爲大批客戶定制産品和服務,成本低、又兼具個性化。比如消費者希望他買的車有紅色、綠色,廠商有能力滿足请求,但價格又不至于像手工建造那般讓人無法承擔。因此,在廠家可以負擔得起大規模定制帶去的高成本的前提下,要真正做到個性化産品和服務,就必須對客戶需求有很好的了解,這背後就需要依靠大數據技術。

沙巴体育怎么玩例如:大数据改变了企业的竞争力。定制产品这是一个很好的技术,但是能不能够形成企业的竞争力呢?在产业经济学里面有一个很重要的区分,就是生产力和竞争力的区分,就是说一个东西是具有生产力的,那这类生产力变成一种通用生产力的时候,就不能形成竞争力,因为每一个人,每一个企业都有这个生产力的时候,只能提高自己的生产力,过去没有车的时候和有车的时候,你的活动半径、运行速率大大提高了,但是当每一个人都没有车的时候,你有车,就会形成竞争力。大数据也一样,你有大数据定制产品,别人没有,就会形成竞争力。

在互聯網大數據的時代,商家最後很可能可以針對每一個顧客進行精准的價格歧視。我們現在很多的行爲都是比較粗放的,航空公司會給我們裏程卡,根據飛行公裏數來累計裏程,但其實不同顧客所飛行的不同裏程對航空公司的利潤貢獻是不一樣的。以是有一天某位顧客可能會收到一封信,“祝贺先生,您已經被我們選爲幸運顧客,我們提前把您升級到白金卡。”這說明這個顧客對航空公司的貢獻已經夠多了。有一天銀行說“祝贺您,您的額度又被提高了,”就說明錢花得已經太多了。

正因爲在大數據規律面前,每個人的行爲都跟別人一樣,沒有本質變化。以是商家會比消費者更了消費者的行爲。也許你正在想,工作了一年很辛苦,要不要去哪裏度假打開e-Mail,就有航空公司、旅行社的郵件。

沙巴体育怎么玩说明:用定制产品思维方式思考问题,解决问题。大数据时代让企业找到了定制产品、订单生产、用户贩卖的新路子。用户在家购买商品已成为趋势,快递的快速,让用户体验到实时购物的快感,进而成为网购迷,个人消耗不是减少了,反而是增长了。为什么企业要互联网化大数据化,也许有这个原因。2000万家互联网网店的出现,说明数据广告、数据传媒的重要性。

企業産品直接銷售給用戶,省去了中間商流通環節,使産品的價格可以以出廠價銷售,讓銷費者獲得了好處,網上産品便宜成爲用戶的信念,網購市場形成了。要讓用戶成爲你的産品粉絲,就必須了解用戶需要,定制産品成爲用戶的心願,也就成爲企業發展的新方向。

大數據思維是客觀存在,大數據思維是新的思維觀。用大數據思維方式思考問題,解決問題是當下企業潮流。大數據思維開啓了一次重大的時代轉型。

誤區

(1)大數據意味著“很多”數據

目前,大數據已經成爲一個流行詞。但人們通常對它真正的含義還是不清楚。有些人將大數據簡單地認爲是大批的數據。但是,這並不完全正確,它比這稍微複雜一些。大數據是指一個數據集,無論是結構(如數據表)或非結構化(如元數據從電子郵件)結合的數據,如社會媒體分析或物聯網數據,形成一個更大的故事。大數據故事說明組織很難用傳統的分析技術來捕獲發生的趨勢。

豐田研究院的數據研究總監吉姆·阿德勒表達了一個很好的觀點:“數據也有質量。這就像水一樣:玻璃容器中的水是非常易于管理。但是,如果混雜在洪水中,這將是壓倒性的災害。”他說,“在數據分析系統中,工作在一台機器的的數據將被沖走時,其數據規模將增長100或1000倍。以是,當然,原型雖小,但其架構卻很大。”

(2)數據需要清潔

“大的誤區就是你必须要有干净的数据进行分析。”BeyondCore公司首席执行官阿里吉特·森古普塔说,“没有人有干净的数据,必须将数据进行清理,否则分析是行不通的。这是一个疯狂的想法。你要做的就是进行一个充足好的分析。你要分析所有的数据,尽管这些数据是肮脏的,这只说明你有数据质量问题。我可以告诉你一些模式,尽管数据存在质量问题,但完全可以进行正常分析。现在,你可以集中进行数据质量工作,只是提高数据可以得到稍微好一点的洞察力。”

InOutsource商業智能和分析總監梅根·布茨梅因對此表示贊同,“很多時候,企業就會將這些工作能拖就拖,因爲他們認爲數據是不幹淨的,這是沒有必要的。部署的分析應用程序將可以找到數據的薄弱環節,”她說。“一旦這些問題已經確定,清理計劃可以投入到位。然後,分析應用程序可以利用一種機制,加大清理力度,並監測進展情況。”

布茨梅因說。“一旦你把這些數據整合在一起,你將在一個應用程序中賦予它性命的視覺,你可以看到這些彙集在一起的數據的關聯,你會很快看到你的資料不足。”她說,“你可以看到數據的問題在于要提供一個清理數據的基准。”

(3)等待,讓你的數據完善

你不應該等待清理你的數據,這裏還有一個原因,森古普塔說,“在你完全清除數據之後,這可能需要三個月的時間,然而三個月後,這些數據已經陳舊過時了。”因此,這些信息將不再適用。

森古普塔表示,第一州際銀行的喬希·巴特曼在會議提出了一個重要觀點。喬希展示了他是怎样運行分析,發現問題,分析變化,重新運行分析的。他說,“你看,我的分析時間只有大約四到五分鍾。以是,如果我可以運行分析,發現問題,解決問題,再重新進行分析,並在4、五分鍾後查看報告,改變怎样處理分析的方法。”

森古普塔用編碼來比喻那些舊方式。“我的统统都是正確的,然後我進行編碼。但現在,每個人進行編碼都不太靈活。”他說。“你寫好程序之後,你必須要測試它,並查看怎样能使它更好,那麽等它變得更好之後。天下發生了變化,人們仍旧采用的是舊的做事方法。”

(4)數據湖

數據湖是持有大批的原始結構化和結構化數據的松散的存儲庫,經常在大數據的背景下提到。

唯一的問題是,盡管他們是怎样經常被引用,但它們卻不存在,阿德勒說,“一個組織的數據不被倒入一個數據湖中。這是精心策劃的一個部門的數據庫。鼓勵集中使用專業知識。他們還提供了良好的數據管理和合規性所需的問責性和透明度。”

(5)分析數據是昂貴的

如果假定在數據分析工具触及一些費用的話,你可能會害怕獲得數據。而可以告訴你的有好消息是,如今有許多免費的數據工具,任何人都可以開始使用這些工具來分析大數據。

同時,森古普塔表示,當今雲計算的低成本意味著“你真的可以做那些从前從來不可能實現的的事情。”

(6)機器算法將取代人類分析

森古普塔認爲在分析大數據方法有一個有趣的二分法。“有人說,解決這個問題需要成千上萬的數據科學家來分析解決,隨後,又有人說,采用機器學習就可以做到這统统。這將是完全自動的。”

但是,桑古塔並不認爲這些都是合適的解決方案。“沒有足夠的數據科學家,成本將快速上升。”他說,“此外,企業用戶有多年的域名登錄經驗,並有著對他們業務的直覺。當你請來一個數據科學家,並認爲他會搞定這些工作,並告訴你該怎麽做。這實際上創造了一個確切的錯誤,數據科學家們往往無法無法足夠了解企業的業務。”

“完善”的数据科学家,是那些准确理解具体营业怎样运作,以及其数据是怎样工作的,这是一个誤區。森古普塔说,“如许的人根本不存在。”

在現實中,森古普塔說,“大多數數據科學項目實際上沒有得到實施,因爲它是云云艱難,需要幾個月得到完成,而當它完成的時候,你所關心的問題是已經陳舊過時了。”

但是,也有過于依賴機器學習問題。“機器學習只是給出一個答案,但並沒有解釋。它告訴人們該怎麽做,而不是爲什麽要那樣做,”他說。“人們不喜歡別人告訴他該怎麽做,尤其是神奇的機器。”他說,其關鍵是不只是答案,而是其解釋和建議。

一方面,他說,數據科學家將變得越來越專業化,而這是真正困難的問題。“想一想各機構和企業開始建設了數據處理部門和一些處理部門。天下500強企業也有數據處理部門“或數字加工部門。但他們基本上變成了Excel,Word和PowerPoint。”盡管云云,人們仍旧是數據和數字處理方面的專家。

“如果我去摩根士丹利,信赖我,那些數據處理和數字處理方面的專家仍旧存在。他們只是有著不同的名稱和不同的工作,但在真正的情況下,這些人仍旧存在,但80%-90%的專家已經轉移到Excel,Word和PowerPoint方面,這是环球在大數據方面應該發展的主要原因。”
 

tag標簽:
------分隔線----------------------------
------分隔線----------------------------
QQ客服热线