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大數據時代的概念范文1
關鍵詞：大數據；數據挖掘；大數據處理；大數據平臺；大數據案例
0引言
隨著互聯網的飛速發展，企業計算、云計算、物聯網等各種應用的涌現，“大數據”應運而生［1］。21世紀已邁入了“大數據時代”。作為大數據時代的人才，了解大數據時代特點，掌握大數據處理的基本方法，了解各行業使用大數據將造成的社會變革，已成為21世紀市場對人才的需求。大數據是未來發展的趨勢，大數據課程的開設，有助于培養出符合市場發展和企業需求的21世紀創新型人才，而國內現有的高校人才培養和課程體系中缺少面向高校所有專業開設的大數據基礎課程。如何設計和構建面向高校所有專業的《大數據基礎》課程是本文研究的主旨。
1國內外大數據相關課程現狀調查分析
目前，國外有多所高校開設了大數據方向專業課程，如波士頓大學、北卡羅萊納州立大學、德保羅大學等。課程的開設與人才培養的側重點緊密相關，主要分為3個方向：面向商學院、管理學院、財經學院的大數據分析方向，面向計算機學院與軟件學院的大數據平臺方向，面向理學院的深度計算分析方向［2］。在國外，大數據相關課程主要以課程體系的形式開設，重在以項目的形式培養學生實踐動手能力和使用大數據技術解決問題的能力。近年來陸續有國內高校在計算機學院、軟件學院等開設針對研究生的大數據專業方向課程。2014年，西安電子科技大學開設大數據技術與應用專業碩士方向；2013年，北京航空航天大學成立了“大數據技術與應用”軟件工程碩士項目；2012年，西安交通大學軟件學院建立了以大數據系列課程作為專業必選課、針對研究生的業務分析系；2011年，北京交通大學軟件學院建立了研究生信息管理專業［2］。國內針對本科生的大數據相關課程開設較少。清華大學在本科培養方案中開設了專業限選課“云數據管理”；部分國內高校也開設了與大數據相關的課程，如“存儲技術”、“數據挖掘”與“分布式編程和數據處理”等，但課程僅在計算機學院、軟件學院等學院內部作為專業限選課或選修課開放。可以看到，隨著大數據時代的到來，國內高校開始逐步開設大數據相關專業方向，并建設大數據專業課程。然而，大數據作為各行各業都需要使用的技術，是各行業人才都需要了解和掌握的。目前，國內鮮有高校面向全校本科生開設《大數據基礎》課程。
2課程構建思路
根據社會各行業對人才在大數據方面的知識儲備需求，學校設計構建了面向全校各專業本科生開設的《大數據基礎》課程。在廣泛調研了解社會各行業大數據處理及應用的基礎上，在構建《大數據基礎》課程內容中遵循以下3點思路：（1）不同行業的大數據均具有相同的數據類型和特點，只是數據的表現形式和使用方式不同。因此，課程需要介紹大數據的基本概念和特點，以及各行業使用大數據對時代的影響和變革。（2）大數據要發揮作用，其核心在于對大數據的處理，包括數據處理平臺和數據處理方法。傳統的數據處理平臺和處理方式很多不適用大數據的處理，大數據有其特有處理方式。因此，大數據的處理是本課程講授的核心和重點。（3）《大數據基礎》作為面向各個專業的通識基礎課程，為了提升學生對課程的理解能力與學習興趣，需要通過對多個行業大數據應用案例進行講述，以幫助其深入了解大數據的數據類型、應用處理方法和過程等，并對大數據時代產生進一步深入認知。
3課程構建思路
3．1課程內容設計
在第一章中，主要介紹大數據時代的產生、大數據的概念特點，大數據時代到來對社會生活產生的影響、引發的行業變革，以及在大數據時代來臨之時，新的問題和挑戰的提出。在這一章的介紹中，大數據的概念特點是基礎，由此引起的社會變革是現象，需要學生們通過討論進一步深入理解；新挑戰的提出為學生們開辟了廣闊的視角，有助于幫助他們根據時代需求確定學習研究的方向和對自身的培養規劃。要從大數據中提取有價值的信息，需要對數據進行信息挖掘。第二章中首先介紹數據挖掘的概念，然后詳細介紹數據預處理的方法流程和數據挖掘的主要方法，最后結合案例介紹大數據挖掘的實際應用。在案例選取中，使用了亞馬遜推薦系統、谷歌翻譯系統，以及上海外灘踩踏事件等有代表性的案例進行大數據挖掘的講解，以幫助學生們理解大數據挖掘的方法、特點和應用價值。大數據的處理分實時流處理和靜態分析處理兩大類。在第三章中，結合案例介紹了大數據流處理和靜態分析處理的平臺和技術。大數據靜態分析處理平臺重點介紹了Hadoop平臺，大數據實時流處理技術重點介紹技術原理和方案。這一章主要介紹大數據的處理方法，給學生們建立一個基本的概念框架。案例使用城市洪澇災害分析預警平臺，介紹靜態數據分析處理和流數據分析處理在同一行業中的不同應用，以幫助學生們理解兩種數據處理的特點和應用領域。作為面向全校的本科生通識課程，希望學生們能夠通過本門課程了解大數據處理分析在社會生活各方面的應用前景，并結合各專業的應用需求分析及展望未來大數據在本專業的應用發展。因此，需要在課程中充分開拓學生們的視野，廣泛地介紹各行業案例。第四章大數據應用及案例分析重點介紹了智慧城市、輿情分析、阿里大數據處理以及FaceBook臉譜網大數據處理案例。
3．2授課方法設計
課程各章節內容充分使用案例，深入淺出地進行講解。由于各專業學生的知識儲備不同，作為通識基礎課程，只有充分引入各行業案例，才能既激發學生學習興趣，又幫助學生掌握各個知識點。充分引入學生自主討論機制。在大數據的數據類型、大數據預處理方式、大數據挖掘方法、大數據靜態處理分析、大數據實時流處理等知識點的講授中，先介紹基礎概念，然后要求學生們針對自己本專業的大數據應用領域進行廣泛討論。
4實施及效果
《大數據基礎》課程于2015年春季學期面向全校本科生開課。學生來自經濟學院、新聞與傳播學院、管理學院、社會學系、水電與數字化工程學院、計算機科學與技術學院、軟件學院、船舶與海洋工程學院等多個學院。學生們普遍反映，通過該課程，對大數據時代及大數據應用有了一定了解，并能進一步延伸思考本專業領域的大數據應用發展方向及前景。
5結語
大數據技術對人們的工作和生活造成了巨大影響，是當前計算機領域的研究熱點。本課程從大數據技術對日常社會、生活、工作的影響入手，深入淺出地介紹大數據的基本概念、相關的數據處理方法和數據挖掘技術，并通過實際案例講述大數據在日常生活與各行業中的應用。通過本課程的學習，有助于提高學生們的大數據應用能力，為未來應用、研究和創新創造更多機會。
參考文獻：
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［3］施利萍，張應輝，羅阿玲，等．大數據產業及其發展機遇［J］．軟件導刊，2015，14（7）：5－7．
大數據時代的概念范文2
隨著大數據時代的到來，企業在面臨著各種挑戰的同時，大數據時代為企業也帶來了前所未有的機遇。例如企業可以從大數據中充分而及時地挖掘顧客的需求，在大數據的時代下，人們通過手機瀏覽的各種感興趣的頁面及內容都會通過大數據系統的分析，經過匯總最終形成個人的喜好，以便在后期的使用中企業及時為顧客提供與之相符的服務。不僅可以向顧客推薦相關方面的新聞資訊，還可通過大數據調查改變產品的設計研發方向。大數據時代不僅方便了消費者，同時也為商家提供了捷徑。對大數據的分析可以使生產廠家及時地了解到顧客的需求，并且針對顧客的各種需求對已經生產上市的產品進行改進，在改進的同時也可能通過顧客的其他需求開發出新的產品，最重要的是大數據時代可以使信息得到及時的匯總分析。大數據時代可以使企業及時地發現問題，從而達到高效而節約的組織管理企業。通過對企業的大數據進行分析，可使管理者快速而準確地找到企業工作效率較低的地方。同時也加強了企業的風險管理，使企業可以及時地進行風險預測、風險監督以及風險控制。
2大數據時代給企業管理帶來的沖擊與挑戰
（1）與傳統管理理念的沖突，很多企業在企業管理過程中，管理層很難會用一個發展的眼光去看待企業管理事宜，受到傳統的管理理念影響，很多企業在經營管理活動開展中呈現出了僵化性。大數據時代是一個信息數據高度流通化的日新月異的新時代。而企業管理者的大數據思維尚未形成，造成了與大數據時代脫節，將會逐步導致公司競爭力下降、客戶爽約等一系列問題。（2）數據分析結果對企業決策的影響數據收集處理以后，獲得對企業管理有價值的數據，往往會對企業的發展有著巨大的潛在價值，這就在一定程度上決定了企業未來的決策。但是企業所搜集的數據的真實性及可靠性需要管理者用智慧的眼光進行甄別。由于大量數據的匯總會造成很多沒有價值或者價值不高的垃圾信息，這些垃圾信息將直接影響整個數據分析的結果。企業管理者要仔細甄別，做好每一個決定，因為每個決定都影響著企業的未來發展方向，一個錯誤的決定可能會導致整個企業的效益直線下滑甚至破產。因此決策者要用智慧的眼光看待大數據。
3大數據下企業管理對策探討
（1）企業管理者要及時地調整管理觀念，在大數據時代順應時展并作出正確的決策，這就要求企業在較好地了解大數據時代的概念和趨勢下，順應歷史發展的潮流，更新應用新的技術，改變傳統的管理理念，使由直覺和經驗做出的決策轉變為科學決策，在原有的理念上“取其精華，去其糟粕”，在陳舊的理念中加入新鮮血液。（2）充分利用大數據時代下的數據可視化工具，通過數據的圖形、圖像、動畫效果來展示沒有規律的繁瑣數據，這樣可簡化數據類型，能夠進一步探討數據之間的聯系，方便操作。（3）在大數據時代下要培養管理人員的預測能力，企業管理者可根據收集的大量數據信息進行分析判斷，認真對待不利于企業發展的信息，及時調整企業的管理模式及發展方向，避免對企業造成更加嚴重的后果。
4結論
大數據時代的到來意味著新時代的開啟，每個企業都在大數據洪流的影響之下，都要承受大數據帶來的機遇與挑戰，如果管理者的能力足夠出眾，通過轉變觀念，合理地利用大數據并通過數據分析做出正確的決策，我相信企業在大數據的浪潮之中將會一路高歌猛進。
參考文獻：
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大數據時代的概念范文3
關鍵詞：大數據；信息資源管理；網絡信息資源
DOIDOI：10.11907/rjdk.161946
中圖分類號：TP319
文獻標識碼：A文章編號文章編號：16727800（2016）009013202
作者簡介作者簡介：楊洋（1995-），女，湖北武漢人，華中師范大學信息管理學院學生，研究方向為信息管理與信息系統。
0引言
隨著互聯網時代的來臨，越來越多的數據都來源于網絡，網絡數據呈爆炸式增長，如何對這些網絡信息資源進行有效的采集、組織、分析和利用成為急需解決的問題。運用先進的技術和管理經驗來對網絡信息資源進行開發是大數據時代急待解決的問題。
1大數據概述
2011年，位于美國的全球知名咨詢公司麥肯錫最早提出了“大數據時代”概念，隨即在全球掀起了軒然大波，似乎所有學科都被冠以大數據的頭銜。隨著網絡時代的發展，數據以驚人的速度增長――每秒鐘有60張照片上傳到網絡；每分鐘有60個小時的視頻上傳到YouTube；每天，全球互聯網中產生的數據可以刻滿1.68億張DVD，發出的論壇帖子達到200萬個，相當于美國《時代》雜志770年的文字量。
到目前為止，大數據還沒有一個完全準確且被公認的定義。麥肯錫全球研究所給出的定義是：大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合。現在被廣泛認可的是大數據的4V特征：海量的數據規模（Volume）、快速的數據流轉（Velocity）、多樣的數據類型（Variety）、價值密度低（Value）。
隨著科技時代的發展，大數據的處理要求與日俱增，特別是面對海量的網絡信息資源，亟需大數據技術的特殊處理，才能夠得到充分的組織利用，才會為社會創造更大的價值。
2大數據時代網絡信息資源開發利用現狀
2.1網絡信息資源概念
廣義上講，信息資源是指一個貫穿于人類社會信息活動中從事生產、分配、交換、流通、消費全過程的多要素集合，包括信息勞動的對象、信息勞動設備、信息勞動技術、信息勞動者等[1]。而網絡信息資源作為知識經濟時代的產物，即虛擬的信息資源，是指借助于網絡環境可以利用的各種信息資源總和。網絡信息資源可以指以數字化形式記錄的、通過計算機網絡通信方式進行傳遞的信息內容集合，也可以是為滿足人類需求，借助計算機等設備開發、生產和傳遞的、通過網絡獲取的信息集合。
2.2大數據時代網絡信息資源開發利用機遇
過去，很多行業對網絡數據只是進行傳統挖掘，比如點擊率、網絡流量以及其它僅局限于網絡數據的指標。因為技術、人才的缺乏，導致很多詳細的網絡行為數據沒有被充分挖掘。但是現在，在基于大數據的有關技術以及在全行業大數據的浪潮中，來自于網頁瀏覽器、移動應用終端、自助服務終端、社交媒體等地方的網絡數據被挖掘整理為有價值的網絡信息資源，為科研、商業、教育等領域提供源源不斷的可用情報，從而促進各大行業蓬勃發展。在大數據時代，網絡信息資源中可挖掘的有用信息更加豐富。
早在大數據概念提出不久的2012年，美國就已經將大數據研究和發展計劃提升為國家發展戰略。美國作為一個科技與經濟強國，其對大數據的重視程度可見一斑。雖然我國互聯網起步較晚，但政府在實行大數據戰略時也給予了充分的經濟與政策支持。2016年中國大數據產業峰會暨中國電子商務創新發展峰會的主題便是大數據開啟智能時代，國務院總理出席開幕式并發表致辭。信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，涵蓋了海量數據存儲、圖像視頻智能分析、數據挖掘等信息處理技術，是大數據技術的重要組成部分。
2.3大數據時代網絡信息資源開發利用的挑戰
大數據時代，網絡信息資源開發利用有著良好的發展條件，機遇和挑戰并存。首先，我國現階段在數據挖掘、數據倉庫、搜索引擎、元數據等技術上與科技發達國家還存在著差距[2]，如何使用先進的大數據技術來處理龐大的網絡數據，增強信息的采集、組織、分析和運用能力成為亟待解決的難題；其次，如何有效管理龐雜的信息資源也是急需解決的問題[3]。在互聯網時代甚至是移動互聯網時代，網民產生的海量數據雜亂無序，需要合理管理才能組織利用好這些數據，為生產生活創造價值。
大數據時代，網絡信息資源利用發展迅速，但人們的從眾心理會導致盲目投資，很多人往往在沒有徹底弄清大數據的發展形勢前就跟風操作，這會加重網絡信息資源管理的負擔，不良的大數據產業還會帶來行業風險，信息的真實性和可靠性得不到保障。
3大數據時代網絡信息資源開發利用策略
3.1提升大數據技術水平
我國的大數據技術水平與美國等科技發達國家還存在差異，要利用好網絡信息資源，進行有效合理的開發，就一定要掌握核心技術。
大數據核心技術有：①Hadoop，是一個能對大量數據進行分布式處理的軟件框架，Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的；②Storm是自由的開源軟件，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非?？煽康靥幚睚嫶蟮臄祿鳎糜谔幚鞨adoop的批量數據；③RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，其數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據技術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
3.2加強網絡信息資源的引導和管理
大數據時代的社會輿論環境非常復雜，互聯網時代，每個網民都是大數據的生產者和接受者[4]。首先，有關部門要疏通網絡輿論環境渠道，善于利用大數據技術分析解剖輿情問題，提取采集有價值的網絡信息，整理網民關注的焦點和熱點問題；其次，對于網絡信息資源反映的問題提出有效的解決方案，甚至可以預測問題、提出預警。對于網絡行為進行數據挖掘，從而得到經濟、政治、社會層面有價值的信息資源。比如在淘寶網上，通過用戶的購買數據和瀏覽數據得出用戶偏好，在后臺處理這類信息，形成商品推薦呈現給用戶，以此增加用戶購買行為概率，提高潛在經濟效益。
大數據時代應以先進的管理方式來進行網絡信息資源的開發利用。基于大數據的4V特征，一般的管理方式是難以駕馭大數據的，所以新型的先進管理經驗應運而生。要利用數據挖掘和數據倉庫技術對大數據進行管理。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系的信息過程。數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出于分析性報告和決策支持目的而創建。這都需要專業的管理人員進行操作與管理，對大數據時代下的網絡信息資源管理提出了更高的要求。
3.3制訂相應的政策推動網絡信息資源開發利用
在大數據時代，網絡信息資源的開發利用可以深入到上至國家下到個人的各個層面，數據的真實可靠性、個人的隱私也都會受到影響。國家不僅要在促進大數據發展上制定相應的政策，還應該加強宏觀調控，制定政策和法規，用相應的法律來進行約束管理。
我國相關機構要建立符合實際的技術、人才、財政等政策保障體系[5]，為大數據產業發展營造良好環境，生產并提供適合受眾的網絡信息資源與服務。在經濟政治條件允許下，可以建立大數據創業園區，集聚大數據開發運營企業，對相關企業提供便利條件或相關支持，從而促進網絡信息資源的開發利用。
4結語
大數據時代的歷史潮流勢不可擋，大數據與互聯網相輔相成，共同發展。大數據時代的網絡信息資源開發利用成為連接兩者的橋梁。隨著科技發達國家對大數據的重視，國家之間的實力對比也逐漸成為信息力量的權衡，網絡信息資源在國家領域和日常生活中越來越占據主導地位。我國應緊跟大數據時代的發展潮流，加緊對網絡信息資源進行有效地開發和利用，以提升綜合國力和核心競爭力。
參考文獻參考文獻：
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大數據時代的概念范文4
【關鍵詞】大數據；政府；觀念；變革
一、概念界定
發展至今，學界對“大數據”的概念依然沒有形成統一的界定。維克托?邁克?舍恩伯格在《大數據時代》（Big Data）一書中說：“大數據并非一個確切的概念。最初，這個概念是指需要處理的信息量過大，已經超出了一般電腦在處理數據時所能使用的內存量，因此工程師們必須改進處理數據的工具，這導致了新的處理技術的誕生?！?Forrester則把“大數據”定義為“在大規模的經濟性下，獲取數據的技術和技能?！钡菬o論概念如何界定，都是試圖概括大數據“4V”特性：數據量大（Volume）、數據類型多樣（Variety）、數據處理速度快（Velocity）、數據價值密度低（Value）雖然這些特性都根植于可視化分析技術、數據挖掘算法、語義引擎等計算機科學，但是價值觀念才是最關鍵的東西。
二、政府、數據與信息關系的再認識
（一）要全體整合而非部分抽樣的推測
傳統行政管理中，由于經濟性考量或者是工具性的局限，人們只能收集少量的數據進行分析，并以此來對總體進行推測。隨著感應器、網站點擊和數據挖掘技術的日臻成熟，使“樣本=總體”成為可能，也為大規模信息采采集，提高決策科學性和有效性以及精細化管理提供技術支撐。
（二）要相關性的信息搜集而不是因果序列信息的排序
建立在海量信息基礎之上的預測是大數據的核心。在大數據時代，完整的、混雜的信息往往有利于我們透過信息本身來挖掘隱藏著的事物運作的規律，因為具有超強計算能力的計算機能夠充分的利用海量數據為人們構建最佳的模型，供人們做出預測。這種建立在海量數據基礎上的預測不僅能夠簡化繁瑣的流程，而且還能降低巨大的行政開支。
（三）要數據采集的高效性而非精確性
在傳統行政觀念中，為了保證數據的正確性，通常是通過表格、文檔、數據庫等方式來羅列數據信息，但是這種適用于傳統記錄方式的結構化的數據占到數據總量的5%，如果不能接受混亂和復雜性，95%的半結構化和非結構化數據的價值將被我們忽略。在社會高度復雜的今天，多樣性其實也是一種解決問題的方法，因為大數據庫的數據并不是固定在一個地方，而是存儲在多個硬盤和電腦上，當電腦接收到搜索指令以后，系統的數據就能及時的更新，但是傳統的系統要等到所有的記錄都更新了系統的信息才能更新。
三、讓數據說話――大數據在政府行政中崛起
在《大數據》一書中，維克托?邁克?舍恩伯格這樣評價大數據的價值：“大數據就像一個神奇的鉆石礦，當它的首要價值被發掘后仍能不斷給予。它的真正價值就像票否在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而絕大部分都隱藏在表面之下?！贝髷祿r代要求政府行政必須要適應海量信息的產生、挖掘、存儲、傳播的方式，積極開發大數據隱藏的價值，更好的為公眾服務。
（一）“需求導向”的信息供給
我國1999年就啟動政府上網工程，但是發展至今，人民對政府網站的滿意度任然很低。大數據的飛速發展，要求政府網站建設由“供給型”轉變為“需求導向型”。政府必須走出狹隘的業務視角，通過用戶的瀏覽行為、搜索行為等方式去了解公民普遍關心的社會問題，以及對政策的反響，挖掘公民的期望和要求，有針對性的提供各類服務，完善政府建設。如2014年3月5日，總理的政府工作報告成為社會各界關注的重點，百度新聞通過整合8000多個門戶網站、行業網站、中央和地方傳網站，利用大數據技術為人們呈現出老百姓最為關注的前五個詞：環境治理、三公經費、保障房、物價、食品安全，這成為一個功能強大的實時輿情檢測器和民意調查窗口。
（二）數據驅動決策
“數據驅動決策”的思想在60年代就已提出，但是發展十分緩慢，到上個世紀90年代管理學大師彼得?德魯克仍在感慨我們擁有的數據越來越多，我們卻不能很好的將它轉化為信息和知識以供決策。Forrest Research公司分析師布萊恩?霍普金斯稱，過去20年到25年，在商業領域僅僅利用了5%的信息進行決策，在政府領域，信息利用率更低。
大數據時代，數據規模越來越大，數據的種類越來越繁雜。但是以機器學習、數據化挖掘為基礎的高級數據挖掘技術促進了從數據到信息的轉化、從知識到行動的轉移。計算機可以通過特定關鍵詞的和條件限制進行檢索，匯報整體的情況，真實呈現“發生了什么”、“問題是什么”、“下一步會發生什么”，通過數學建模，尋找“最佳的狀態時什么樣”，因此決策可以貼近于現實情況。這種基于數據的決策，引導政府的是“基于時政的事實”，而不是“意識形態”，更不是利益集團在政府活動中施加的影響。
（三）數據化解決方案
大數據的價值不僅僅在于它為海量數據提供了一種解決方案，更重要的是它為我們提供了一種建立在數據基礎上相關的思維模式，它是一個從未有過的審視現實的視角，它是一種可以滲透到所有生活領域的世界觀。
在美國，大數據被廣泛的運用在社會治安管理和社會疾病防疫領域。2013年4月15日，美國發生了波士頓爆炸案，FBI通過采集爆炸現場周圍周圍大約10BT的數據就抓獲了犯罪嫌疑人。同樣，如果昆明建立有大數據機制，可以對火車站周圍旅客的通訊、火車票、住宿、監控錄像等信息進行綜合分析和預警，那么2014年的恐怖襲擊事件就可以得到快速有效的控制。
觀念作為一種軟實力，觀念變革更是一種軟實力，因為觀念的變革是社會變革的前導性因素和力量，也是社會管理職能創新的推動力和導航器。大數據潮流下，政府行政人員只有變革行政觀念，積極的挖掘的大數據“冰山”下掩藏的價值，才能在錯綜復雜的社會形勢中把握主動權。
參考文獻
[1] [英]維克托?邁克?舍恩伯格，肯尼思?庫克耶著，盛楊燕，周濤譯.大數據世代[M].浙江人民出版社，2013.
大數據時代的概念范文5
在剛剛結束的2014年談論數據資產管理，并不是令人感覺生疏的話題。大數據時代，使得數據資產變為“新財富，價值堪比石油”?！洞髷祿r代》一書的作者維克多甚至樂觀預測，數據列入企業資產負債表只是時間問題。
麥肯錫預測，使用大數據將支持新一波的生產力增長和消費者剩余，挖掘到數據價值將是最有價值的競爭優勢，能夠充分利用數據的企業將有可能占據先機，不重視數據資產并忽視大數據的企業將逐步落后。如今越來越多的企業意識到數據資產的重要性，踏上了挖掘數據價值的旅程。在國外，Facebook、Google、亞馬遜等國際巨頭正在運用數據的力量獲得商業上更大的成功，一些傳統的金融、電信等企業也在充分運用數據來提升自己的商業競爭力。
現實也如此美妙嗎？相關數據顯示，全球每年新產生的數據以4%的速度遞增，中國2013年的數據量是2012年的兩倍，相當于2009年全球的數據總量，這預示著中國大數據時代已經來臨。事實上，把“數據”存進“銀行”，這是一個并不遙遠的未來。隨著“數據即資產”的概念被越來越多的人接受和認可，“數據銀行”將會隨之出現。消費者不僅是數據的生產者，也是數據的使用者。大數據時代，當一切數據都變得在線時，數據則為王，信息是武器。誰享有的數據資產多，誰就有更大的競爭力。
不可否認的是大數據正在改變產業創新，正成為提高產業核心競爭力的關鍵。與此同時，數據的采集、存儲、處理以及挖掘等新的能力要求，對傳統技術、產品和應用服務模式提出了新的挑戰。大數據應用的需求，也在倒逼著芯片、產品軟件的創新，而各種高效的數據處理技術的廣泛應用，也會推動全球IT產業的格局。然而，大數據發展的挑戰猶在。比如技術不足，技術和應用與國際先進水平還有明顯差距，數據安全和數據開放評論體系沒有建立，大數據領軍人才、創新人才不足等。
未來很美好。IDC預測，2015年大數據市場規模將從2010年的32億美元增長到170億美元，復合年增長率為40%。大數據是一個龐大的新的領域，其中的數據集可以增長得非常龐大，以至于使用傳統的數據庫管理工具也很難處理。處理這種問題所需要的新工具、框架、硬件、軟件和服務是一個巨大的市場機會。實際上，企業首先需要梳理自己的數據資產，從而選擇相應的工具。
不可否認的是，在云計算和大數據時代，企業內外部都出現了海量的數據。如何對這些迅猛增長的數據進行管理，使它成為真正可以變現的資產。亞信大數據事業部總經理張灝認為數據資產管理有三個關鍵點。其一為企業領導者首先應建立數據資產的思維方式。大數據具有很大潛力的利用價值，對其存儲可能會消耗一定的資本，但隨著時間的增長，它所體現的價值就會越高，企業將數據變現的機會也會越大。企業領導者只有認可這一點，在觀念上進行改變，才能使數據資產管理具有可操作性。
其二為共享機制的建立?，F在政府、各企事業單位之間的數據彼此孤立，所體現的價值也只是單一業務的價值。張灝認為只有打破各部門之間數據的壁壘，解決不流暢問題，以數據資產的理念和詮釋圖去共享這些數據，才能使決策者更好地應用它，挖掘它的價值。目前一些政府正在推動數據交易的發展。
大數據時代的概念范文6
（1西華師范大學 四川 南充 637002 2四川大學錦城學院 四川 成都 611731）
摘 要：從大數據環境視角出發，研究探討如何權變地解決創業預測、決策與定位的精準化問題，并在此基礎上提出了精準創業的概念模型，為推動創業與創新取得良好效果具有導向意義。
關鍵詞 ：大數據；精準創業；關系函數
中圖分類號：TN912 文獻標識碼：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．14．009
*基金項目：四川省教育廳科研項目“創新創業教育支撐體系實證研究”（項目編號：14SB0444）；西華師范大學教改項目“創新創業教育實踐平臺的影響維度實證研究”（項目編號：JGXMYB1318）；教育部教育管理信息中心MOOC課題2014－2016年度重點項目“大數據環境下創新創業教育的結構模型與實現路徑研究”。
收稿日期：2015－04－30
在大數據環境下，數據與資金、人才、技術等成了企業生存發展的重要資源，對這些資源的運用方式決定了創業企業的興衰存亡，創業者要想高效運用這些資源，就要解決一個問題——精準。“精準”能夠使企業明確目標、節省成本、開發需求、占領市場，進而獲得利潤，長久地生存發展下去。Barabási認為，在大數據時代人類行為的95％都是可以預測的。這個比例之大，使得創業者對“精準”占有市場和化解風險有了重新的期盼。
1 精準的理論研究歷史脈絡
本研究通過對不同歷史時期實現精準的表述，將精準的研究分為以下幾個階段。
第一階段，小數據市場調查與預測階段。在數據來源領域，Kiaer是第一個使用抽樣方法收集數據的人，并進行了許多純粹的抽樣調查。最先將隨機化理論引入抽樣調查的是Bowley，同時也是他發展了目的性選擇理論。Mahalanobis提出了交叉子樣本的理論，以此來降低非樣本誤差的問題。此后，統計學陷入了對各種抽樣方法的研究之中，但是，都不能完全避免抽樣所帶來的誤差。
第二階段，精準營銷階段。電子商務的飛速發展，使得各種網絡營銷概念層出不窮，Wunderman提出了精準營銷的概念。Abin和Brebach提出了精準營銷的4R法則，即Right customer ＋Right message ＋Right channel ＋Right time。Kotler認為精準營銷中至關重要的就是建立個性化的溝通，它的含義就是前文所提到的4R法則。Laursen基于大數據時代的商業分析補充了一些新的精準營銷的方法與案例。
第三階段，大數據精準預測階段。Hubbard認為大數據的源頭之一是數據化決策，財富500強企業都在使用量化決策方法，企業要想在復雜多變的社會環境中立于不敗之地，就必須對企業所掌握的數據進行分析，分析后的信息就是企業管理決策的重要依據。Sch nberger提出了大數據時代，不再依賴隨機采樣和因果關系。Maex和Brown在《大數據營銷：定位客戶》指出可以利用大數據來辨認出最佳顧客——利潤最高的顧客，如果用效率最高的方式和這些顧客打交道，就能使他們的購買力提高，進而增加企業的利潤。
綜上所述，筆者認為，基于互聯網和大數據技術的精準預測方法，將逐步取代傳統的創業決策方式，成為創業研究的新趨勢。
2 上述研究共同指向的新問題
2．1 沒有結合時代趨勢引入“大數據”方法
文獻中還沒有將大數據的精準效果應用在創業領域的概念。Hubbard認為，具有高信息價值的量一般都是客戶從未量化過的，一個被量化事物的經濟價值，和它所受到的關注常常成反比。絕大多數企業都缺乏科學決策的思想，缺乏對用戶購買行為產生的各種數據進行分析，僅憑經驗判斷、直觀感覺做出的決策出錯的幾率很大。歸根結底是沒有引入大數據的方法，缺乏對精準效果的把握。
2．2 缺乏“精準”的概念內涵
精準就是在恰當的時間，將恰當的產品，運用恰當的方式，銷售給恰當的顧客，只有同時滿足這四個條件才能稱之為精準。大數據中的海量信息，能夠幫助創業企業精準地找到其目標顧客，并為其預測顧客偏好的改變。創業企業據此可以決定公司的商業模式、盈利模式、營銷方式等。由于大數據的精準預測的特性，對大數據的分析、使用可以大幅度降低創業失敗的風險。而目前的創業決策還主要依靠主觀臆斷和經驗，創業行為還近似賭博，缺少精準性。
2．3 缺乏“權變”的思維
Luthans認為，權變關系是兩個或更多可變因數之間的函數關系，權變管理是一種依據環境自變數和管理思想及管理技術因變數之間的函數關系來確定的對當時當地最有效的管理方法。在不斷變化并快速發展的數據環境下，沒有一成不變、普遍適用的“最好的”創業理論和方法，企業在其生存和發展中，要根據組織所處的外部環境和內部條件的發展變化隨機應變，這樣才能使企業長久發展下去。
3 精準創業概念的提出
3．1 邏輯結構：一種權變的關系函數
在大數據背景下的創業活動，離不開權變思維，因為大數據和創業本身都是不斷變化之中的。創業企業必須運用權變思維進行創業策略的規劃設計，才能在瞬息萬變中采用“更好的”應變策略。
創業成功率的高低關鍵是由精準效果來體現。精準效果也是檢驗各種創業理論解釋力和預測力的基本標準。精準創業效果與創業企業利用所掌握的大數據進行精準的數據化預測、數據化定位及數據化決策有關，不能用固定的模式進行創業或者盲目地投資創業。
按照Luthans權變函數關系構架，大數據環境與創業之間，也是某種函數的關系（見圖1）。將這個函數關系命名為通過大數據實現的精準效果，即“精準創業”。精準創業的關鍵在于怎樣使大數據環境與精準創業之間建立函數關系。精準創業作為一種權變函數，其過程是數據化預測、數據化定位及數據化決策等因素的方程式，即Precise Entrepreneurship＝F（Data prediction，Data decision，Data position），即PE＝F（P，D，P）。
3．2 因變量：精準創業
在此權變函數關系中，精準創業（即精準效果）可作為因變量。因變量隨自變量的變化而變化。創業企業應當根據自變量與因變量之間的權變關系來設計一種最有效的創業模式。在創業活動中，大數據環境支撐的各子系統之間相互影響，相互聯系，并具有系統的開放性。創業活動中的個人及組織行為必須與大數據環境因素相適應，實施精準的數據化預測、數據化定位及數據化決策，精準各個系統環節，才能使創業達到最佳績效。
3．3 自變量：大數據環境
在此權變函數關系中，數據化預測、數據化定位、數據化決策等因素可作自變量，大數據中數量龐大的數據資源能夠幫助企業精準定位，準確預測經濟形式的變化，并及時作出最利于自身的決策。因此企業對這些信息收集、整理、利用的能力至關重要，運用這些信息的程度決定了企業的興衰存亡，這些能力也是大數據時代對企業的必然要求。
（1）數據化預測。大數據的核心就是預測。大數據包含著錯綜復雜的信息，創業企業可以采用與之相匹配的管理流程、技術手段去挖掘這些數據所帶來的價值，從大量的客戶數據、訪問行為中去辨識客戶訪問數據的模式，從而為創業決策和定位提供精準化的預測。
（2）數據化決策。大數據在一定程度上降低了信息不對稱的程度，使決策信息更加大數據化大數據整合了各種類型的數據?；诖髷祿木珳蕸Q策， 可以指導和幫助創業決策流程的每一個可以量化的環節并做出最優的處理。利用大數據決策大幅提高了企業決策中所含的技術量與知識量，大數據利用的有效與否是企業決策的關鍵。大數據為企業提高競爭力提供了新的舞臺，這種競爭力歸根到底是數據分析提煉能力，是情報分析利用能力。
（3）數據化定位。創業是伴隨著高風險的，一次錯誤的目標顧客定位就會導致失敗和債務。精準的定位，是對目標市場的供給和需求情況做出細致的分析后，針對目標顧客的細分需求，依據大數據進行差異化的定位。通過定位精準化，創業企業可以制定準確的戰略把有限資源準確地用于如何獲取新客戶，提升現有客戶和保持客戶，促進企業的持續盈利。
精準創業，對提升創業績效具有導向意義。值得指出的是，精準創業目前還是一個較為理想的概念。由于大數據環境還受社會環境、人的情感等諸多因素干擾，很難做到絕對理性精準化。不過，隨著“互聯網＋”逐漸深刻地改變人們的生活，通過精準創業概念所體現的思想與方法，將成為未來最主要的創業方式。
參考文獻
1 丹尼爾·A·雷恩．管理思想的演變［M］．北京：中國社會科學出版社，2004
2 道格拉斯·W·哈伯德．數據化決策：大數據時代財富500強都在使用的量化決策法［M］．北京：世界圖書出版公司，2013
3 張玉利，李乾文，李劍力．創業管理研究新觀點綜述［J］．外國經濟與管理，2006（5）
