大數據時代，對人們生活的影響

最早提出大數據時代到來的是麥肯錫：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來?！?nbsp;

Gartner給出了這樣的定義：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 

維克托·邁爾舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。 

一個最經典的案例是沃爾瑪曾經做過的“啤酒”和“尿布”調研：沃爾瑪在研究中發現，一類顧客經常在購買尿布的同時也購買啤酒。看似毫無關聯的兩個品類的商品其實是一類社會現象所導致的，有很多年輕夫婦女主人在家帶孩子，而男主人就去超市買尿布，通常會順帶著買些啤酒。 

1、幫助企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少投資的風險，以及幫助企業提升廣告投放精準度； 

2、幫助城市預防犯罪，實現智慧交通，提升緊急應急能力； 

3、幫助電商公司向用戶推薦商品和服務，幫助旅游網站為旅游者提供心儀的旅游路線，幫助二手市場的買賣雙方找到最合適的交易目標，幫助用戶找到最合適的商品購買時期、商家和最優惠價格； 

4、幫助醫療機構建立患者的疾病風險跟蹤機制，幫助醫藥企業提升藥品的臨床使用效果，幫助艾滋病研究機構為患者提供定制的藥物； 

5、幫助政府實現市場經濟調控、公共衛生安全防范、災難預警、社會輿論監督。 

數據經常可以讓你發現看似不合理不合邏輯但卻存在，并且經常發生的現象。以上就是億美軟通在現實生活中對大數據的具體表現做的整理。 

未來大數據的身影應該無處不在，就算無法準確預測大數據終會將人類社會帶往到哪種最終形態，相信大數據的變革的不會止步。 

大數據時代，對人們生活的影響在哪些方面  

大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。

1. 大數據是什么

“大數據”是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基于云計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用, 形成的智力資源和知識服務能力。

2. 大數據的特點：Volume 、Variety 、Velocity

艾瑞認為大數據滿足以下三個條件：第一，數據體量巨大。根據IDC 的研究數據顯示，2011年全世界的信息量是 1.8萬億GB ，相當于每個美國人在Twitter 上每分鐘發布三條推文整整26976年，預計到2015年全世界將會有8萬億 GB的信息量。第二，數據類型繁多。除了包括以往便于存儲的以文本為主的結構化數據，也包括網絡日志、音頻、 視頻、圖片、地理位置信息等大量的非結構化數據。據Gartner 預計，全球信息量中的85%由各種非結構化數據組 成。第三，處理速度快。1秒定律。大數據的3V 構成也導致其數據價值高但價值密度低的特點，也被稱為大數據特 點的第4個V ，即數據價值Value 。

3. 大數據的來源

隨著物聯網的發展，人類產生和儲存的數據類型越來越多樣化，包括人與人之間產生的數據如社交網絡、即時通訊 等信息，人與機器之間產生的數據如電子商務、網絡瀏覽等信息，以及機器與機器間產生的數據如GPS 、監控攝像等。

4. 大數據現今的應用

大數據在越來越多的領域當中逐漸得到廣泛的應用。通過對大數據的儲存、挖掘與分析，大數據在營銷、企業管理、 數據標準化與情報分析等領域大有作為，從實力雄厚的傳統IT 企業及互聯網公司到基于hadoop 平臺初創公司紛紛 進入大數據領域中掘金。

（1）大數據營銷利用對海量數據的挖掘和分析，實現對用戶精準化、個性化的營銷。例如：亞馬遜；谷歌

（2）大數據咨詢管理：為企業進行大數據獲得、組織、 分析及決策，提供建模、規劃、預測和預測性分析，幫助企業加快業務決策。例如IBM

（3）大數據標準化：讓hadoop 的配置標準化，幫助企業安裝，配置，運行 hadoop以達到對企業大規模數據的處理和分析。

（4）大數據情報分析：梳理所有可以獲得的數據庫， 對相關信息進行確認，并將其整合起來。

5. 大數據對思維方式的改變

過去，由于數據獲取的困難程度，人們在分析數據時傾向于使用抽樣數據，并通過不斷改進抽樣方法以提升樣本的精確性，從而對整體數據進行推算，并竭力挖掘數據間的因果關系。但當前數據處理思維方式正逐步向全體性、混 沌性以及相關性演變，以適應數據量的爆發式增長。