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三方面阐述大数据时代来临对人类的影响
&&&&　　借助数字化和网络技术，特别是互联网的普及，自然界、社会及人类自身的各种结构化、非结构化数据被充分挖掘出来，人类有能力获得真实世界完整的海量信息。量变到质变，人们对世界的认识能力和水平得到空前提升。这是一个令人震惊得不知所措的变化。
大数据时代有以下三个方面的显著特点
　　当今人类社会已进入到了大数据时代。大数据改变了人类的决策方式，这种改变是一种革命性的。
　　大数据时代有以下三个方面的显著特点：
　　首先，“海量数据”最大限度解决了人类主观世界与客观世界之间的信息不对称性难题。
　　借助数字化和网络技术，特别是互联网的普及，自然界、社会及人类自身的各种结构化、非结构化数据被充分挖掘出来，人类有能力获得真实世界完整的海量信息。量变到质变，人们对世界的认识能力和水平得到空前提升。这是一个令人震惊得不知所措的变化。
　　比如，淘宝网上交易数据，可以很清楚揭示哪些品种的商品走俏，用以指导供货和后面的生产。“以销定产”不再仅仅是一句口号，而是一种机制。随着人类交易活动全面数字化，这种清晰可见的经营模式将极大地节约资源、提高效率。有人说，用户体验是互联网时代最优秀的商业智慧，乔布斯的苹果、马化腾的微信、周鸿t的360、雷军的小米等，无不因重视用户体验而获得巨大成功。而我们说，只有在大数据时代，才有真正的用户体验，因为CEO们掌握的不再是样本数据、抽样数据，更不是个案感觉，而是全样本大数据，以此指挥供应系统，完全按正态分布的多数用户的需要组织生产。
　　微博、微信等自媒体出来后，人们碎片化时间被充分用起来了，它真正改变了人们的行为和生活习惯。人们在交流着工作、生活信息;分享着人生经验和智慧;传达各种利益诉求以及对国家、人类社会发展的建议。一个大数据的思想市场形成了。
　　其次，“相关分析”突破了传统简单的因果分析方法，并利用数据一致性法多方验证。
　　相关分析是大数据时代的一个代表性方法论。没有大数据时，因为无法获得全样本数据，我们只能做一些基于抽样数据的相关性分析，所得到的结论也只能是局部的、参考性的。而我们从事的一些生产生活实践活动，只能依靠一些简单的因果逻辑推理来指导，且需要实践效果的反馈来检验理论、修补理论、完善理论。这个方法成本高、效率低不说，还很容易产生失误，有时候是重大失误。这种被动局面在大数据时代因为有了全样本相关分析，就很容易克服了。
　　比如，人们可以通过数代人海量数据的相关分析，验证转基因食品究竟是不是危害了人类健康，这比医学因果逻辑检验更靠谱。再比如，对冲基金通过量化模型，可以找到两支没有因果关系、但很有规律的反向走势的投资品种，而做无风险套利的对冲操作。还比如，我们在考察经济是否复苏时，可以通过直接考察GDP，也可以利用数据一致性法，考察PMI、CPI、就业、税收、信贷量、货运量、发电量等指标，甚至也还可以考察榨菜销量、女人裙子长短这些没什么因果关系但有很好的相关性指标，等等。类似例子不甚枚举。这就是大数据相关分析方法的魅力所在。
　　当然，人们目前能够做基于海量数据的相关分析，如上所述，这已经产生了许多令人惊艳的结论，人们目前还没有能力去探明这些相关变量之间的因果逻辑，但相信人类最终总会解决这个问题。
　　最后，“瞬间互动”节约了巨大的社会创新的试错成本。
　　试错是自然科学的唯一方法，人们能够做自然科学的试错实验，爱迪生发明都是在千百次反复的失败实验中最后成功的;但我们不能做社会变革实验，因为有路径依赖，“开弓没有回头箭”，一个文化大革命试错，影响的不是一个项目、一个企业，影响的是整整一代人!改革之难就难在这里，不允许出错!大数据为我们创造了一个通过“瞬间互动”的纠错机制。过往我们在做政策实验时，往往采取摸着石头过河的方式，通过树立榜样的方式，比如开办深圳经济特区来试错。现在不同了，为推广群众路线的执政理念，我们可以通过“排队买包子”的方式，并与网友进行充分互动，以检验政策效果。瞬间互动最大限度减少试错成本、节约了交易费用，最明显的改进是大大减少决策的失误，不犯颠覆性错误。这在人类历史以前是不可想象的。有了大数据，我们才能有能力摆脱社会实践的路径依赖，做顶层设计。
　　我们说，大数据是资源配置的第三只手。因为市场在资源配置中起决定作用和更好地发挥政府的作用，都离不开信息的支撑作用。资源最优配置需要经济主体政府、企业、居民等克服动物精神的理性决策和行动，而有了信息才有理性决策，有了理性决策才有理性行为及行为效果。大数据为我们创造了一种克服信息不对称性的完全信息环境，使得理性决策才能够实现。大数据改善决策，这不仅是一个理论，更应该成为全民的一种自觉行动、一种习惯。
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大数据广泛应用 带来真正的三大好处收藏
如今，大数据的概念已经渐渐的渗透到了社会的发展中来，大数据技术也开始应用到各个行业中，围绕着大数据的讨论也开展起来。大数据不仅意味着海量、多样、迅捷的数据处理，更是一种颠覆的思维方式、一项智能的基础设施、一场创新的技术变革，今天中国网库就和大家来说说大数据带来真正的三大好处。大数据带来的好处——“云”计算云是大数据的处理中心，云计算能有效融合信息化与工业化，使生产效率得到大幅提升。正是有了云，工业时代的“大”数据变成为互联网时代的大数据。数据不仅反映了事物的客观状态，还蕴藏着事物的发展规律。这种规律支配着整个社会的发展，一旦掌握，就可以把握社会的脉搏甚至预测未来。越来越多的自然数据和社会数据，都可以通过定量方法的计算来分析解决。从全球视野来看，“量化决策”和“数据治国”已成为大势所趋。当前，我们在实现中国梦的征途上应学会从“定性”走向“定性定量相结合”，树立基于数据、事实和理性分析的管理理念。从战略角度来看，应将云计算聚焦于3d打印、人工智能等新兴领域，让大数据辅助科学研究，把握好新一轮科技革命和产业变革的发展机遇。大数据带来的好处--““链”建设链是大数据的基础设施，应构建链路打造云到云、云到端、端到端的互联互通，实现不同层次不同应用领域的数据共享和高效利用。大数据的链路如同具备交互感应、中继传递的智能网络，可以整合“信息孤岛”和“应用孤岛”，让每个联网的终端化身数据战场的指挥官。现今，数据已成为像能源、矿产一样的战略性资源，接踵而来的便是数据安全和隐私问题，尤需重视“云—链—端”的联合防御。在建设过程中，既要制定好互通标准，实现多种设施的协同发展，又要前瞻性地预留接口，以便未来的升级换代和拓展扩容。大数据带来的好处--““端”创新端是大数据的创新方向，既要创新终端的数据采集方法，去伪存真、多角度验证数据的可信性；又要尽可能将数据开放给终端，推动终端的创新应用。从市场来看，应发展智能终端，探索新的商业模式；就政府而言，应建设智慧城市，推进国家治理现代化。目前，企业无法深入应用大数据的主要原因在于，没有激发数据与商业场景的良性互动。应让需求和技术实时、动态、经济的对接，使用户成为大数据的提供者和受益者，实现运营和使用的迭代闭环运行。与企业相比，政府在数据方面具有天然优势，不能只充当数据的“账房先生”。应唤醒沉睡在档案袋、存储器中的有效数据，为科学制定政策和合理配置资源提供可靠依据。从目前来看，大数据的应用正逐渐深入广泛，大数据价值的发挥，在开发利用好云计算的基础上，真正实现大产业、大机遇和大红利，未来，大数据必将掀起整个互联网领域的变革浪潮。中国网库
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大数据时代到底是什么
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也谈“大数据”的三个特征
　　(速途网专栏 作者：所志国)一、大数据同时也是快数据。
　　一方面，数据形成越来越快，海量数据在规模上呈现加速度扩大的趋势;另一方面，数据“沉没”越来越快，海量数据中有很大部分迅速离开新知识和信息机制的作用空间，不再发挥作用。
　　作为快数据的大数据，更多地与即时趋势联系在一起，与人类的即时行动联系在一起。大数据时代的到来，是因为移动化，以及因此而导致的人类信息处理的即时性的增强。大数据中有很大的部分是与人类的移动活动有关的即时数据。
　　二、作为快数据的大数据，其价值挖掘变得更加简易，同时也更加艰难。
　　我们也可以把快数据理解为即时分析、即时数据挖掘，与传统数据挖掘相比，某些方面的挖掘更加简易，某些方面则更加艰难。
　　快数据的生命周期往往更短，往往与用户的即时行动紧密相随，一旦用户的即时活动结束，相应的快数据很快就会趋于“沉没”，虽然或多或少地这些数据在地理信息、用户习惯等方面有一定的延时价值，但总体而言已经不能与用户的即时活动相关联和相作用。快数据的即时价值挖掘只须围绕用户的即时活动，在挖掘对象的范围、时间上都相对简易化。
　　快数据的沉没速度加快，在挖掘技术的即时性、针对性、反应力上要求也更高。同时，快数据的挖掘不仅是微观范畴，同时也是中观和宏观范畴。在中观和宏观两个层面，即时分析、即时数据挖掘的挑战要大得多，无数即时产生的社会化数据具有规模、分散、孤立、非结构化、不连续等特征，给即时挖掘带来了全新的任务。
　　三、大数据是个人化和社会化的大数据
　　个人的快数据汇聚起来，形成“个人的大数据”，我们可以说大数据时代，既是全球、全人类的大数据时代，同时也是每个人都拥有的个人化、个性化的大数据时代。
　　前几年有过一个风靡一时的概念“Web2.0”，把“个人化”作为互联网核心升级的特征。“快数据”代表着新的变革，本质上是个人化的继续延伸和深入发展。
　　快数据是个人化数据，是社会化数据，是个人化与社会化高度结合的数据。个人化与社会化的结合程度更加紧密是其相对于Web2.0数据构成的重大进化：微观数据支撑宏观，宏观数据影响微观数据;数据运动与人和社会活动紧密联结;数据不再按网络的物理结构分布和组织，而是按个人关系和社会关系结构重组。大数据的四个典型特征
　　　　　　
&&& 大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
&&& 一是数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
&&& 二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
&&& 三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
&&& 四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
关键词：数据信息安全
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