大数据时代演讲稿

大数据时代演讲稿（精选14篇）

大数据时代演讲稿 第1篇

大数据

大数据，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是

在合理时间内达到截取、管理、处理、互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

（通过图片形象的描述大数据）

Facebook

中国的大数据

大数据的特点

具体来说，大数据具有4个基本特征：

一是数据体量巨大。百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过

1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

演绎历史仅需133天

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

三是处理速度快。

数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

有用数据仅为3600分之一

面临大数据时代的到来，你准备好了吗

大数据时代到来

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“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。”

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。[1]

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

大数据应用案例

1.医疗行业

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

2.能源行业

智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

3.通信行业

电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。

中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

结合自己的经历，移动推出夜间流量包

4.零售业

零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。

大数据时代演讲稿 第2篇

Hello, everyone.As we all know, we are now living at the age ofbig data, which leads a revolution that transforms how we think.But many people have half know of big data, they haven’t adopted to the tremendous change.So today I’d like to talk about the three peculiarities of big data.I will be very glad if my speech could help you.Firstly, all samples rather than sampling analysis.With the development of technology, we are able to process massive data, from which we can get more reliable result than through sampling analysis.So we can give up sampling analysis in most cases.Secondly, efficiency rather than accuracy.At the age of big data, we concern more on efficiency rather than accuracy.In other words, we should allow faults to improve efficiency.Comparing with massive data, some faults do not influence the final result.Thirdly, correlation is as important as causality.We can’t deny the importance of causality ,but sometimes it is difficult or unnecessary to explore it.For example, the recommendation system of Amazon doesn’t know why the customer who likes Hemingway’s works is likely to buy Fitzgerald’s works, it just recommends and helps Amazon sell more than 100 times books than before Amazon using it.From this example, we can conclude that correlation plays an important role at the age of big data,so please don’t overlook it.Finally, let’s review the three peculiarities of big data.…………Please remember them, maybe they willhelp you one day.That’s all, thank you.

大数据时代演讲稿 第3篇

两年前我们意识到这个需求之后,开始做云服务,每年数据量增长多达6倍。现在使用我们云服务的客户已经达到9700万人,我们已经为用户存储405亿张照片,504亿视频,存储量超过100个P,其实100个P在今天看来还不是特别大的数字,但是每年增长6倍,每个月新增加都在3、4个P的话,其实这个压力是空前的。

两年前小米进入了智能设备领域,这个领域增长也是非常迅猛,比如空气净化器每个月销量过10万台,我们监控头和运动相机每个月销量也是10万台。像手环这种便携穿戴式设备,我们每个月的销量过了100万台。这么多设备无时无刻不在产生数据。

我们对大数据感受非常深刻,所以在去年我们定义了翱义云服务这个计划,在这个计划里面,小米的重心放在应用层,金山软件中心放在开放云服务,去年金山的董事会也批准了这项计划, 我们从自有的资金里面拿10亿美金投资云服务。 经过过去一年努力,我们预计今年在云服务收入大概会增长4到5倍。

大数据的“大”时代 第4篇

关键词 互联网 大数据 发展

中图分类号：TP3 文献标识码：A

时下最热门的搜索词中“大数据”恐怕是名列前茅的，“大数据”不仅仅是IT行业的一个术语，它越来越影响着人们日常生活的方方面面，渐渐地成为一种生活态度，思维方式。大数据的“大”时代正向我们走来。

互联网的迅猛发展，使得大数据技术成为可能。互联网海量数据的获取、聚集、存储、传输，大数据应运而生。互联网为大数据提供了更多数据、信息资源;大数据为互联网的发展提供更多数据服务以及应用。

当今社会，互联网的迅猛发展和普及，将每个使用网络的人都主动或被动的吸纳到大数据中来。网民在网上的任意一个访问行为，都将成为大数据海洋中的一滴水。据2014年11月世界互联网大会最新发布的数据，经过20年的发展，中国已拥有6.3亿网民，12亿手机用户，5亿微博、微信用户，每天信息发送量超过200亿条。全球互联网公司十强，中国占了4家，中国已成为名副其实的互联网大国。人们日常工作与生活中的消费、信息交换已成为必不可少的部分。大数据正是基于这些庞大数据的分析与处理，从这些数据中挖掘有价值的信息，并且合理的预测判断出事态的走向，将这些预测运用到各个领域。比如在电商领域的精准服务。通过顾客在购物网站的浏览记录，历史购买，科学合理的判断出该顾客现在的需求，以及未来存在的潜在需求，并且能伴随着顾客兴趣点的转移，新的习惯爱好，实现内容及广告的精准推荐。大数据为我们的生活带来了重大的变革，让我们的生活更智能，更便捷。

牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger）在他的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中提出大数据带来的变革不仅存在于有形的商业模式，更多的将会影响到人的思维模式。

首先，大数据不再局限于随机的样本，这样就避免了因不能保证绝对随机性而带来的偏差。大数据模式规避了小样本的弊端，颠覆了传统的样本分析思维模式。

其次，大数据允许不精确。大数据不再局限于随机样本，不再局限于小信息量的信息收集，大数据有足够“大”的信息来反映事态的发展。宽容了错误，人们掌握的数据就多了起来。因此，大数据让我们把花费在如何使样本数据更加精确上的时间和精力，花费在收集更多数据上。人的思维不再局限和狭隘，有了更广阔的视野。

最后，大数据让人们知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。大数据分析的方法不受信息数量局限，不受信息误差局限，因此能客观的预测未来。人们开始将因果思维转换为相关思维。

维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代创业取决于创意》中提到，如何通过大数据来观察和认识这个世界是我们需要关注的课题。

大数据改变了我们的生活，并且逐步影响着我们的思维模式，基于大数据带来的许多问题也开始日益显现。

首先，大数据时代，我们在网络中的每一次点击，每一次信息交换产生的数据都将永久的保存下来。因此，我们首先必须面临的挑战就是：大数据时代，我们该如何保护我们的信息安全。一方面，随着对互联网的日益依赖，人们将大量的数据通过云端来记录和保存，金融数据、医疗信息以及政府部门的信息都需要有安全性和保密性。庞大的数据以及处理这些数据做出的结果一旦丢失，损失将是不可估量的。如何保护好这些数据安全是一个重要课题。另一方面，大数据作为一个巨大的资源库，它给企业带来的商业价值无疑是巨大的。当企业一味的追求利润最大化，商家在利用大数据不断挖掘着潜在客户，运用消费者一切数据来预测未来的消费增长点时，当人们的生活轨迹被通过几个关键词还原，并能预测出他即将出现的地点时，人们意识到，每个人有可能就这样毫无隐私的暴露在大众面前。

同时，商家运用着大数据不断刺激用户超前消费。一年一度的“双十一”是网购者的狂欢盛宴，也是众多电商的饕餮大餐。由此而产生的“剁手族”、“剁手党”也随即出现。网民们一面捂着荷包大呼再买“剁手”，一面又禁不住点开“双十一”来袭那铺天盖地的推荐广告。也许在某个时刻你曾经保存了一家明星款的风衣，“双十一”要做的就是告诉你，今天，有更多更便宜的明星款，并且，过时不候。至于人们到底是不是真的需要这件明星款的衣服已经不重要了，这个时节，就是狂欢。

最后，大数据忠实地记录着互联网成员的每一次点击，并且将他们保存起来，甚至会让这些数据“永存不朽”。然而，人类社会的发展尤其是人际的交往，也许并不需要那么“清晰的记忆”。当人们不愿提及的一段过往被运用大数据毫无保留的重新呈现出来，这无疑让人们对大数据的公平与真实产生一些畏惧。伴随着畏惧产生了对大数据的不信任，人们很可能会减少这些数据的产生，对于依赖海量数据的大数据处理，这无疑是巨大的打击。

大数据时代演讲稿 第5篇

站在小米这个角度，我们充分感受到了大数据的浪潮扑面而来。为什么呢?因为小米的主业是做智能手机，今天的手机不是单纯的通讯工具，它其实是一个随身携带的电脑，更重要的是，它也是随身携带的相机。正因为这个特点，它无时无刻不在产生着海量的数据。

两年前我们意识到这个需求之后，所以我们开始做云服务，每年数据量增长多达6倍。 我简单跟大家分享一下我们的数据，现在在使用我们云服务的客户已经达到9700万人，我们已经为用户存储405亿张照片，504亿视频，存储量超过100个P，其实100个P在今天看来还不是特别大的数字，但是每年增长6倍，每个月新增加都在3、4个P的话，其实这个压力是空前的。而且两年前小米进入了智能设备领域，这个领域增长也是非常迅猛，比如说我们空气净化器每个月销量过10万台，我们监控头和运动相机每个月销量也是10万台。像手环这种便携穿戴式设备，我们每个月的销量过了100万台。

这么多设备无时无刻不再产生数据，所以我们对大数据感受非常深刻，所以在去年我们定义了翱义云服务这个计划，在这个计划里面，小米的重心放在应用层，金山软件中心放在开放云服务，去年金山的董事会也批准了这项计划，我们从自有的资金里面拿10亿美金投资云服务，经过过去一年努力，我们预计今年在云服务收入大概会增长4到5倍，所以随着整个大规模的推进，我自己的感受到今天最大的困难是什么呢?今天最大困难是大数据时代的投入也非常大，但是整个市场还在初期阶段，如果没有配套的商业模式的话，其实发展压力还是非常大。那么怎么保证大数据能够持续的发展?我觉得全行业的关键点是怎么探索数据的价值，怎么挖掘大数据时代的商业模式，是我们今天当务之急，谢谢。

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大数据时代演讲稿 第6篇

电影大数据报告：大数据时代的电影消费洞察

近日，猫眼电影发布了关于“大数据时代的电影消费洞察”的报告（以下简称报告），报告数据分析来源于超5亿人次的猫眼电影消费数据和4000家影院数据。报告显示，2015上半年全国电影票房线上化率超过50%，最受好评的国产片是《战狼》，进口片是《速度与激情》。

公开数据显示，2015上半年中国电影票房同比激增49%，达到202亿元。其中，中国电影市场的高速互联网化趋势明显，3月份线上出票占大盘比超过50%。报告指出，目前国内三四线城市的票房增速明显高于一二线城市，2014年上半年一二线城市票房为93亿元，2015年上半年增至135亿元，同比增长45%；2014年上半年三四线城市票房为43亿元，2015年上半年增至67亿元，同比增长56%。

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大数据时代 第7篇

显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System（GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。

早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《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，“163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。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，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。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

“大数据”时代呼唤“大安全” 第8篇

其实自从911恐怖袭击以来，美国情报机构在世界各地从事间谍活动，同时加强对本土公民的信息监控以搜寻与恐怖主义有关的信息，早已不是什么秘密，只是在过去人们难以窥视其内幕。而且，即使在更多情况被披露后，公众也很难证明政府的监控超出了法律许可的范围。所以，风波将会过去，问题将会留存。

世界正在进入一个“大数据”时代。英国人迈尔-舍恩伯格和肯尼斯库克耶写的《大数据时代》认为，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开始，大数据时代的口号是“一切皆可量化”，包括人们在社交网络上的沟通：Facebook的“社交图谱”将关系数据化;Twitter通过创新，让人们能轻易记录和分享他们零散的想法，从而实现了过去不可想象的情绪的数据化。

“大数据”时代也带来信息存储和管理的集中化。这两位作者写道，Facebook在2012年拥有大约10亿用户，他们通过上千亿的朋友关系网相互连接，这个巨大的社交网络覆盖了大约10%的全球人口，而这所有的关系和活动在数据化之后都为一家公司所掌控，这么一来，对“大数据”可能带来的风险的指责就不是空穴来风了。

你在谷歌上面的搜索记录，你最喜欢阅读哪些产品的广告，你对那种类型的旅游地最感兴趣，你通常去医院看哪些方面的病，人们在网上留下这些痕迹之后，企业就可以利用其中的信息，以分析消费者的行为、做出更好的决策，而这甚至对消费者有利，他们可望靠着企业对自身行为模式的了解，得到更为量身定做的服务。一方面企业和个人都享受了“大数据”时代带来的便利，但另一方面无处不在的“第三只眼”却似乎在监控着每个人的行动，带来权利与自由遭到侵犯的隐忧。

当信息公开产生害处的时候，单个、分散的消费者基本不会有什么动力去维护这些隐私，因为其价值太细微了。据报道，在西方，消费者信息监控已经发展为一项规模达几十亿美元的产业，其中的企业基本不受什么监管，而即使是有影响力的人物的个人信息，其卖价通常都不会超过一美元。在这种力量不平衡之下，手中掌握着更强大的数据分析能力的大公司，以及更强大的政府，就拥有了自由利用这些信息而不受监督的能力。

与此同时，信息管理规范的演进却没有跟上数据科技发展的步伐，包括保护个人信息的法律、行业规则与商业界的道德规范。在“大数据”时代之前，民众可以以保密的方式来保护隐私，但今天人们在不知不觉间就透露了隐私。而这就要求那些保存和管理信息的企业承担更大的责任，这应该成为一种新的隐私保护模式：政府不应假定消费者在使用企业的通讯工具等产品的时候主动透露了自己的隐私，就意味着他们授权企业使用这些隐私。“大数据”呼唤“大安全”。力量越大责任也越大，现在是那些作为“大数据”时代弄潮儿的大企业和政府部门负起他们的责任，构建一张更完善的安全网的时候了。

大数据时代的数据观 第9篇

有句英文：It's not a rocket science。意思是事情很简单，没有火箭科学那么复杂。大数据自有大数据的科学，它是比火箭科学更深的科学，自有那些比火箭科学家更牛的牛人来解决并最终为大众提供一个未来大数据应用的平台。至少在这个平台出现之前，我认为大数据和我们企业没有半毛的关系。

不过，我们可以不关心大数据，绝不是说我们可以不关心数据。

电子商务时代的营销革命性的一面，就是其数据的全面性。网站用户的每一个细微的行为，都会被记录下来作为我们所谓的数据资源，用来对用户的消费爱好与行为进行统计分析，并根据分析结果采取相应的市场措施。这是传统经济所不可想象的用户行为数据，确实十分令人激动。可是一些人一激动，就开始了无限的想象，把数据应用推向非理性。

这让我想起了电子商务刚刚开始时在美国出现的一对一营销（One to One Marketing），那也是被整个社会高调宣传的最新的营销理论，有人甚至说一对一营销是营销界有史以来可以与市场细分并列的营销革命。在大数据的大幕后面，隐藏的也是这个“一对一营销”的冲动和梦想：我们有足够的大数据来分析消费者的行为，通过大数据的分析，我们能够准确地预测用户的需求，所以可以通过正确的预测，向用户提供一对一的销售和服务，以提高我们通常所说的用户体验。

当初我有幸作为一个冷静的观察者对此理论进行了系统的分析，发现当年一对一营销创始人在其网站上所列举的9大成功案例没有一个是真正成功的！那么，一对一营销有什么问题呢？

首先，一对一营销有悖规模化经营的工艺质量成本优化原理。每个用户的消费爱好与行为都不尽相同，除非企业是为每个用户量身定制，除非用户愿意支付比大众化商品服务更高的价格，否则不可能真正做到一对一。

其次，企业不可能提供一对一的商品或服务。用户的消费需求千姿百态，任何一个企业都不可能满足所有用户的个性需求。如果一对一营销真的能够实现，它向用户提供的，并不是用户最喜欢的商品服务，而是企业所能提供的商品服务中用户最不讨厌的。

第三，一对一营销有悖市场细分的科学原理。因为不能提供全方位的商品服务，所以要通过市场细分来聚焦企业的商品和服务。抛弃市场细分的理论谈一对一营销，企业的营销一定会迷失方向：究竟哪个用户的需求需要满足，哪个用户的需求可以忽视呢？

第四，一对一营销可能也是不需要的。市场上提供的商品和服务，往往都是通过细分优化的结果，它一定应该满足“人以群分”的规律。例如我们制造的衣裤鞋帽只有有限的尺寸，绝不是“一对一”。根据一对一营销的理论，我们是不是需要对每个消费者都量身定制呢？

第五，或许有人会问：我们用“一对一”来预测用户的具体商品需求，这有什么问题吗？事实是，如果你懂得市场细分的统计学方法，就会了解，所谓的“一对一”营销，实际上是多个市场细分的结果，我称之为“动态市场细分”。

第六，一对一营销不可能达到理想中的一对一精准性。一对一营销理论以为，通过精密的统计分析，我们能够向用户提供其最需要的商品或服务。但事实是即使有大数据，统计学的预测也绝不像我们想象的那样精准，一对一的精准预测是很难实现的。

最后，互联网技术有比所谓“一对一营销”更有效的方法来提升用户体验。与大数据的统计分析预测相比，与用户互动让用户告诉你他需要什么肯定比任何数据预测更精准，只要你的活动不让用户讨厌；同时，用户浏览页面的内容相关性，也比根据其过去的购买浏览记录预测的结果更可靠。

电商数据的应用是个大题目，本文只能谈点皮毛。我对互联网时代的电商数据应用，有这样一些认识：

1.不要迷信大数据。现在一谈到数据就傍以大数据，甚至有人把美国传统超市的数据都拿来当做大数据渲染，让人不寒而栗；

2.数据很重要，要认真系统规划数据的收集、分析及应用；

3.不要为了数据而数据。数据的收集、分析及应用要业务导向，要以营销结果导向；

4.改进用户体验要依据数据分析，但不要盲目地希望通过数据的统计分析预测来改进用户体验，数据不是万能的；

5.在分析数据时，一定要以市场细分的理论为指导，更聚焦在用户的分类及如何提高聚焦细分市场的用户体验，切不可将用户看做是单个的个体来分析处理；

6.所谓“一对一”的用户体验，是通过多维的市场细分统计分析实现的，但不可迷信它的精准性；

7.在数据之外，互联网还提供了更多可能更有效的方法来提升用户体验。

最后一句话总结：数据很重要，但数据不是万能的。这应该是我们大数据时代的数据观。

大数据时代 第10篇

近年来，随着互联网、移动互联网、智能手机及传感器等的普及，信息流量有了爆发性的增长，两会以后，互联网里最热的词汇，就是李克强总理在政府工作在报告里面提到的“互联网+”，大数据将会更广泛的被运用到各个领域，越来越多的业内人士开始谈论“大数据”，如何利用大数据，成为政府和众多企业关心的热点？

互联网+《大数据》紧紧围绕这些问题展开，帮您如何利用大数据为企业从战略上面进行指导挖掘和预测，从战术上进行营销服务和安全措施，精彩我们共同期待。

第一篇大数据很热，大数据不神秘（趋势）有人说，如果你不知道大数据，你就OUT了 －－大数据到底有多热 什么样的数据算是大数据 －－大数据的特点和概念辨析 乱我心者，大数据之事多烦忧 －－大数据并不象你想象的那样神秘 身边的大数据

－－大数据就在你我身边

案例分析：淘宝是如何利用大数据淘宝的 小结：不管你愿不愿意，大数据已经在那里 电话：010---59002742 010--59004371 第二篇：认识大数据 1.什么是大数据 2.大数据应用的意义

3.大数据在企业经营中应用的意义 4.对大数据的认识误区 案例分析

第三篇：大数据时代变革 1：大数据时代的思维变革 2：大数据时代的商业变革 3：大数据时代的管理变革

第四篇：大数据在营销中的运用 大数据精准营销 1.什么是精确营销 2.精确营销的方法 实操教学+案例分析

第五篇：在技术中应用 数据挖掘

大数据的核心价值——挖掘 1.什么是数据挖掘？ 2.数据挖掘的流程 3.数据挖掘解决的问题 结合现场实操教学+案例分析

第六篇：预测

大数据的核心价值——预测 1：如何预测？ 案例分析

第七篇：大数据与云计算 1：什么是云计算

2：大数据与云计算的关系

第八篇：大数据的安全问题

大数据时代的大数据管理研究论文 第11篇

信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据信息管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术提供了重要的发展方向。

大数据时代的大数据管理研究论文 第12篇

2。2 开发与内容的管理形式

在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。

大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时代发展需求。因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。

其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。

2。3 对大数据架构进行全面的管理

在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。例如：社交网络等形式。

与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。

3 结语

大数据时代呼唤数据产权 第13篇

(一) 大数据时代

关于大数据的议题, 虽然早在1980年托夫勒的《第三次浪潮》中就有所提及, 但在2011年以前, 关于大数据的讨论基本局限于计算机技术领域内部, 影响范围相对较小。2011年6月, 作为全球信息产业的领导企业IBM公司以及全球著名的管理咨询公司麦肯锡相继发布了有关大数据的研究报告, 着力于促进大数据概念和应用的推广。2012年3月美国政府发布“大数据研究和发展倡议”, 把大数据上升到了国家战略的层面。大数据逐渐引起了广泛的关注, 大数据时代已经到来。人们可以通过对海量数据的抓取和处理, 来预测市场风险、疾病传播、交通状况或者潜在购买者等等信息, 这就是海量资料或称之为“大数据”的应用。

(二) 大数据开发面临的困境

目前大数据的产业链可分为数据源层、数据存储平台层、数据分析和挖掘层以及大数据应用层这四个层次: (1) 数据源层主要包括互联网、移动互联网、电信运营商和科学研究等; (2) 数据存储平台层主要包括云服务平台 (如阿里云、亚马逊等) 和云存储设备商 (如思科、联想等公司) ; (3) 数据分析和挖掘层主要包括综合服务商 (如IBM、惠普等公司) 和专业服务商 (如美国的Teradata公司和Datameer公司等) ; (4) 大数据应用层主要包括互联网、电信、金融、零售、健康和安全等领域。我国大数据产业中主要企业类型是像华为、浪潮、用友这样的ICT服务商 (1) 以及如阿里巴巴、百度、腾讯这样的互联网企业。

虽然大数据在我国已成为一大批行业和产业的新战略高地, 但是其权能归属、制度保障等问题仍然困扰着这些行业和产业的发展。目前制约大数据在中国发挥其更大作用的因素主要有以下几点: (1) 数据标准和共享问题; (2) 数据隐私问题; (3) 知识产权框架和保护创新; (4) 技术标准和关键领域的研发。本文将主要从知识产权保护创新的角度对大数据时代数据开发者的权能进行分析和考察。

二、设立数据权能的可行性和必要性

国际知识产权体系是一个开放的体系。从保护工业产权的《巴黎公约》到保护文学和艺术作品的《伯尔尼公约》, 从规定了八项知识产权权利的《成立世界知识产权组织公约》到保护植物新品种的《日内瓦公约》, 再到1994年世界贸易组织缔结的《与贸易有关的知识产权协议》 (以下简称TRIPS协议) 将未披露过的信息专有权 (企业商业秘密) 和集成电路布图设计权等纳入知识产权保护对象的范围之中, 国际知识产权保护制度的发展, “知识产权”所包含内容的不断更新, 一次又一次地证明着它是一个不断发展和完善的体系。在大数据时代的背景下, 设立相关的数据权能有一定的可行性。

此外, 国际上从1995年欧盟颁布《个人数据保护指令》到世界知识产权组织的《数据库知识产权条约草案》到加拿大的《个人信息保护和电子文档法案》、美国的《隐私权法案》等等, 这些国家和国际组织都一直关注与数据、个人数据、数据库等问题的立法, 而我国目前还没有一部关于数据方面的正式法律。与此同时, 我国又是一个数据大国, 众多的人口、广阔的国土就决定了其数据的庞大性。面临信息大爆发、数据“疯狂”增长的大数据时代, 如何更好地在这个时代抢占发展的先机, 笔者认为设立相关的数据权能保护制度具有十分重要的意义。

三、数据产权的概念及其可知识产权性

(一) 大数据时代大数据的定义及分类

大数据时代中大数据的概念不同于一般意义上的数据, 目前学界对此也并无统一的定义。参考维基百科对其定义:大数据 (Big data) , 或称巨量数据、海量数据, 指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工, 在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。

本文所研究的大数据由公有数据和专有数据两部分构成。公有数据是指存在于公有领域的数据, 任何人都可以无偿的进行收集和使用, 而无需征得数据权利人的许可, 包括了公有领域的信息资料、原理公式、历史材料等数据, 以及政府为服务社会公众投资开发的各种数据, 例如气象资料、地理数据、新闻资讯、电话号码等等。所谓的专有数据则是由企业单位或个人投资开发的, 权利人享有数据的专有权, 未经权利人许可其他人不得传播、使用的数据。

(二) 数据产权的概念

大数据产业中, 数据分析和挖掘层中的数据开发者通过对大数据的抓取、分析、加工等手段, 得到新的数据信息, 在这个过程中, 其付出了一定的智力劳动, 对于这种智力劳动应当予以激励创新、促进发展。在排除了为开发数据所设计的计算机软件的著作权外, 数据开发过程中凝聚了数据开发者智慧和劳动的智力创造, 目前却难以找到特别准确的权能予以保护。

由此, 笔者提出“数据产权”这个概念, 数据产权是指数据开发者对合法获得的共有或专有领域的数据, 通过抓取、分析、加工、处理等智力劳动获得的数据或数据集所拥有的人身权和财产权。

(三) 数据产权的可知识产权性

知识产权的典型特征包括创新性、私有性、地域性和时间性, 设立知识产权制度的根本目的是使人们获得对其智力劳动成果在一定时期内的专有权利, 并努力使“激励创新”和“促进使用”、“创造者利益”与“使用者利益”达到一种平衡。然而, 随着大数据时代的到来, 传统的知识产权所保护的权利已不能涵盖新出现的一些权利要求, 如大数据产业中, 对数据进行抓取、加工、处理的数据开发者的权利保护问题。

1. 数据产权的创新性

“知识”之所以成为知识产权保护的对象, 根本原因是它的创造性以及这种创造性所具有的价值。大数据的开发是多种技术的集合, 主要包括了分析技术、内存数据库、面向网络操作系统的No Sql数据库和分布式计算技术等 (2) 。该过程中, 除了运用现有的相关数据开发软件, 其关键还在于数据开发者的智力劳动, 不论是凭借其知识经验, 还是依靠其逻辑分析, 这个过程无不凝聚了开发者的思想和智慧, 具有一定的创新性。

众所周知, 作为一种激励创新的制度安排, 知识产权制度将创新性视为一切智力成果依法获得知识产权保护的正当性前提。 (3) 因此, 对大数据开发中具有创新性的智力成果, 也可以将其纳入知识产权体系加以考察。

2. 数据产权的私有性

关于知识产权制度的合理性, 在经济学的范畴里, 洛克的“劳动价值学说”具有非常重要的理论价值, 因为该学说为财产找到了合法性基础, 并确立了社会发展的核心价值, 扩张了人格权 (创造物是自己人格的扩张) , 使财产权具有了人权基础。 (4) 洛克的“劳动价值学说”中“留有足够多的同样好的东西给其他人所共有的情况”反映在大数据的处理上非常的贴合:因为大数据开发主体所处理的数据, 不论是公有领域的数据还是他人专有的数据, 这些原本的数据不因之消失或者有所减损, 而经过处理所得到的新的数据或者数据集, 是一种智力创造成果。

因此, 数据开发主体拥有相应的其对数据进行抓取、加工、处理所得成果的所有权也是无可厚非的, 并且该权利也符合知识产权的私权特征。

由此可见, 将大数据开发过程中数据开发者的“数据产权”纳入知识产权体系进行考察具有一定的理论价值和现实意义。

四、对数据产权相近概念的考察

与数据产权保护较为相关的是数据库知识产权保护问题, 此外从对数据开发者权益保护的方式来看, 还可通过商业秘密等形式加以保护。以下笔者将分别对此予以讨论。

(一) 数据库问题

在我国的知识产权法规中, 对“数据库”一词没有明确定义。1996年3月欧盟通过的《关于数据库法律保护的指令》, 作为一个较早出现的单独规范“数据库”的国际区域性法律文件, 其对“数据库”的定义是“经系统或有序的安排, 并可通过电子或其他手段单独加以访问的独立的作品、数据或其他材料的集合”, 并且在其序言的第17段指出“数据库”一词的含义所包含的内容, 如文学、艺术、音乐或其他形式作品, 也包括诸如文本、录音资料、图像、数字、事实和数据的其他资料, 以及能够进行有序编排且分别存取的独立的作品、数据或其他资料。同年12月世界知识产权组织 (WIPO) 在“关于版权和邻接权若干问题”的外交会议上通过的《世界知识产权组织版权条约》, 明确指出按照文学艺术作品的著作权形式进行保护的是数据汇编 (数据库) 内容选择或排列所构成的智力创作, 这种保护并不延及数据或资料本身以及这些数据资料中已存在的任何版权。

由上可知, 数据库具有集合性、有序性、可访问性等特点, 通过著作权的形式保护的是对数据或其他资料汇编过程中对内容选择或排列的智力创作。而数据产权所保护的对象是大数据开发过程中数据开发者对数据内容的逻辑分析、数据建模等智力创作, 与数据库权利有一定的相似性。

(二) 商业秘密

目前, 我国还没有一部独立的法律来规范“商业秘密”, 相关的一些规定散见于《反不正当竞争法》、《民法通则》、《刑法》、《合同法》等多部法律的条文中。纵观国际上对“商业秘密”的保护, TRIPS协议中的第39条规定了对未公开信息的保护, 要求对具有商业价值且已采取合理的保密措施的数据、信息进行保护, 禁止不正当的商业性使用。世界上大多数国家对“商业秘密”的保护都是通过反不正当竞争法的方式进行的, 但也有像美国、瑞士等国家将“商业秘密”的保护单独立法的, 如美国于1970年通过了《统一商业秘密法》, 并将“商业秘密”定义为特定信息并加以保护。

根据我国《反不正当竞争法》的规定, “商业秘密’是指不为公众所知悉、能为权利人带来经济利益, 具有实用性并经权利人采取保密措施的技术信息和经营信息”。商业秘密具有秘密性、价值性和保密性的特点。从保护对象的特性上来说, 数据产权也具有价值性、保密性的特点, 在没有单独的法律法规对数据产权予以规范和保护时, 依托商业秘密的保护也不失为一种立法的过渡。

五、结语

大数据时代已经来临, 数据开发者、原始数据拥有者、社会公众等各方利益发生了较大冲突, 数据权能的研究有利于各方法益的平衡。此外, 大数据开发与国家信息化战略息息相关, 数据产权概念的提出有利于朝气蓬勃的大数据产业健康发展。鉴于知识产权制度是一个发展的法律体系, 当前传统知识产权调整对象具有一定的局限性, 在考察大数据时代数据产业发展面临的现实法律权责问题后, 笔者呼吁创设数据产权的概念, 以期充实和完善大数据时代的知识产权体系。

摘要：本文主要是在大数据时代的背景下, 剖析了大数据时代的数据开发困境, 分析了设立数据开发者数据权能的可能性和必要性, 提出对大数据时代的数据权能的新定义——数据产权, 并对数据产权的可知识产权性及其相近概念进行了探讨和研究。

关键词：大数据,数据产权,知识产权

参考文献

小数据战略决胜大数据时代 第14篇

最近有大量围绕“大数据”开展的讨论，而大数据以数量大、速度快、种类多为特征，需要配备新的数据处理方式。企业想要运用大数据优化决策并提升运营效率，通过数据挖掘更好地了解客户行为和偏好，甚至用大数据预测股票市场动态。一些企业已经运用大数据战略取得了成功，其他企业也纷纷开始投资大数据所需的基础设施、软件、人才。

然而，有一个要点需要说明。许多企业，可能是大多数企业，都处在数据相对不足的环境，无法获得高级分析和数据挖掘所需的大量信息。例如，销售终端机（POS）的交易数据在新兴市场还未实现标准化操作。在多数B2B行业，企业可以获得自身的销售和配送数据，但很少能了解整体市场销量或竞争对手所售产品情况。在高度专业化或集中的市场，例如汽车零部件供应商市场，其潜在客户的数量有限。这些企业不得不满足于小数据，即使是在数据不足或数据质量参差不齐的情况下，也要通过运用有限的数据形成洞察。

一些评论人士称，大数据不仅仅是新的数据来源和分析技术。大数据彻底改变了决策方式，从管理层根据直觉制定决策转变为根据数据制定决策。而对于那些缺乏完整或明确的市场数据的企业，它们必须努力高效地运用现有数据（可能存在数据不够完善的问题）或运用创新且低成本的方式获得新数据。

让我们来看一个小数据战略的例子。一家大型饮品生产商希望提升其产品在即饮渠道，即酒吧、餐厅、娱乐场所的销量。多年来，该公司一直从同一家机构购买同步数据，这些数据涵盖了10万个销售点。然而这些数据是为了满足大量客户的普遍需求而收集和梳理的，运用标准化的划分方式，并不能帮助该饮品企业了解如何有效地为不同细分市场提供服务。因此，该公司决定采用一系列小数据技术，以便根据需求制定解决方案。

该公司先采用观察研究法，参观了酒吧和餐厅，对消费者及其消费方式进行定性记录。该公司运用这些数据获得了更可行的细分市场定义。接下来要将细分市场进行量化，明确各个细分市场有多少销售点。该公司根据观察到的特征制定了公式，然后让销售人员根据公式将所有销售区域覆盖的酒吧和餐厅进行分类。（这就是一项典型的小数据战略：内部填补数据空缺。）最终，该公司根据各主要细分市场设计了特定的产品组合、定价、市场营销项目。该公司已经在两个大城市开展了相关试点项目，整体销售额和市场渗透率都得到了大幅提升，并正在全国范围推广该举措。

再比如中国的海尔，运用服务工程师收集的信息推动了创新。最知名的可洗土豆的洗衣机就是在上世纪90年代末，工程师发现一些农村消费者用洗衣机清洗蔬菜造成了堵塞，海尔运用该信息开发了一款在洗衣服之外兼顾清洗土豆、红薯和花生的新型洗衣机。

明确思路后，其实所有的信息都能被用于提升产品、客户体验或公司利润。因此，小数据战略可以包括任何能让公司在低成本前提下获得更多客户洞察的方法。如上文所示，挖掘小数据并不意味着要在数据获取、硬件、软件或技术设施方面做大量投资。

此外，企业需要做三方面努力：

致力于发展以事实为依据的决策机制。当公司发现竞争日益激烈或无力准确捕捉多变的消费者习惯和偏好时，通常会萌生这种想法。对于以市场为导向的企业而言，以事实为依据的决策机制是获得竞争优势的重要来源。

有边做边学的意愿。既然小数据战略不需要通过第三方，企业就不得不亲自做出尝试并从错误中汲取经验教训。一旦明确了一些重点，一系列的试点项目将给企业带来宝贵经验，而那些较早通过小数据战略获得成功的企业恰好能激励其他企业。

提升创造力。为了获得更丰富的数据，企业需要提升创造力，自然而然地将创新融入到与消费者的互动过程中。例如，零售商可以烦请门店的客户用iPad完成调研问卷。企业还可以在任何带有信息登记功能的网站上加入询问消费者偏好的问题以收集相关信息，进一步完善网站收集到的一些基础数据。呼叫中心客服人员和消费者的对话也是收集信息的好机会，有利于获得更为深入的消费者洞察。一些企业还会组织善于钻研的成熟消费者组成用户小组，在研发新产品的过程中听取用户小组的建议。有的企业会依靠销售代表获得关于消费者偏好以及竞争对手活动的相关信息。但更重要的是，企业必须投入更多精力收集并解读已经生成的数据。

企业通常会挑选需要关注的一款产品、一个区域以及一个问题而开启一段数据分析之旅，还会开展一个或多个试点项目。高管们会向自己和企业其他成员证明投入的精力和成本是值得的。一旦企业开始投资数据分析，就很难停下脚步，因为它们发现数据分析成果对业务的推动作用远超所产生的成本。这些项目在资金上最终都能自给自足。在有些情况下，企业从小数据入手，在发现数据分析能带来重要的洞察见解后，开始加大相关投资，以便整合更大的数据集并开展更多高级分析。对于另外一些企业而言，小数据已经能满足它们的需求。