物流与大数据VIP免费

大数据定义•大数据（bigdata），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产引言：一场生活，工作与思维的大变革•大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发…..数据化意味着我们要从一切太阳底下的事物中汲取信息，甚至包括很多我们以前认为和“信息”根本搭不上边的事情。大数据时代的思维变革•01更多：不是随机样本，而是全体数据•当数据处理技术已经发生了翻天覆地的变化时，在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。一切都变了，我们需要的是所有的数据•“样本=总体”•02更杂：不是精确性，而是混杂性•执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用，只有接收不精确性；我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。•03更好：不是因果关系，而是相关关系•知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”推动大数据发展的两个重要因素•人类测量，记录和分析世界的渴望•以传感技术、互联网、移动智能终端为代表的一系列新的信息技术，使得信息的获取、利用、集聚在数量上发生了突飞猛进的变化。中国的大数据—早期发展阶段•1、数据的丰富和开放程度不够•丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，每年新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%，其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这大大降低了数据的价值。•同时，我国政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划和科学论证，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”，而且受行政垄断和商业利益所限，数据开放程度较低，以邻为壑、共享难，这给数据利用造成极大障碍。•原因：•政策法规不完善大数据挖掘缺乏相应的立法，无法既保证共享又防止滥用，一方面欠缺推动政府和公共数据的政策，另一方面数据保护和隐私保护方面的制度不完善抑制了开放的积极性。•2、数据挖掘与分析工具有待完善•要以低成本和可扩展的方式处理大数据，这就需要对整个IT架构进行重构，开发先进的软件平台和算法。•而我国数据处理技术基础薄弱，总体上以跟随为主，难以满足大数据大规模应用的需求。如果把大数据比作石油，那数据分析工具就是勘探、钻井、提炼、加工的技术。我国必须掌握大数据关键技术，才能将资源转化为价值。应该说，要迈过这道坎，开源技术为我们提供了很好的基础。•3、模式创新和业务拓展尚显不足•虽然2015年大数据应用已延伸至各个领域，但应用模式多有雷同，应用模式创新还有待进一步加强。企业应用大数据的目的鲜有拓展新业务、开发新产品和创新增值服务，多是在改善现有业务、推销已有产品或控制成本等。尽管2014年部分大数据应用尝试使用非结构化数据，但依然是将非结构化数据进行结构化处理后，再按照常规方法使用2016年大数据行业增长将成为常态，行业关注领域将发生变化•云计算模式将颠覆软件行业，一切皆服务•云计算正在逐步渗透产业互联网各个垂直领域，软件公司在云端“重生”，具备低成本高速扩张能力。•未来5年，大数据与云融合依托云提供大数据服务的公司将大量涌现，未来的产业图景中，共享经济将从个人扩展到企业，企业将以其最擅长的能力模块和最稀缺的资源模块参与API经济，从而使API价值最大化。•IDC最近发布的报告显示，全球大数据技术及服务市场复合年增长率(CAGR)将达31.7%，2016年收入将达238亿美元；中国大数据市场规模将从2011年的7760万美元增加到2016年的6.17亿美元，未来5年的复合增长率达51.4%，市场规模将增长近7倍。•另外，随着国内政策的变化，通信、制造...