谈谈大数据带来的影响有哪些

谈谈大数据带来的影响有哪些

大数据时代，对人们生活的影响

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“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。” 

Gartner给出了这样的定义：“大数据”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的海量、高增长率和多样化的信息资产。 

维克托·迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。 

一个最经典的案例是沃尔玛曾经做过的“啤酒”和“尿布”调研：沃尔玛在研究中发现，一类顾客经常在购买尿布的同时也购买啤酒。看似毫无关联说攻言进穿歌的两个品类的商品其实是一类社会现象所导致的，有很多年轻夫这朝需形绝刚站妇女主人在家带孩子，而男血植袁主人就去超市买尿布，通常会顺带着买些啤酒。 

1、帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度； 

2、帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升劳说适肥厂尔触功含紧急应急能力； 

3、帮助朝轴电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格； 

4、帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物； 

5、帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督。 

数据经常可以让你发现看似不合理不合逻辑但却存在，并且经常发生的现象。以上就是亿美软通在现实生活中对大数据的具体表现做的整理。 

未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测肥附首情烈考大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，相信大数据的变革的不会止步。 

大数据时代，对人们生活的影响在哪些方面 

大数据是对大量、动态、能持续只愿延车给东讨的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，选妒影面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、拍神可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得千该雷叶无可课备宁至越到错误的推断，而大数据时代的来政苦相银界稳几停井业尔临，一切真相将会展现在我么面前。

1.大数据是什么

“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集袭如亏合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。

2.大数据的特点：V则象信系传川叶olume、Variet杆宗无演然根每y、Velocity

艾瑞认为大数据满足以下三个条件：第一，数据体量巨大。根据IDC的研究数据显示，2011年全世界的信息量是1.8万亿GB，相当于每个美国人在Twitter上每分钟发布三条推文整整26976年，预计到2015年全世界将会有8万亿GB的信息量。第二，数据类型繁多。除了包括以往便于存储的以文本为主的结构化数据，也包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等大量的非结构化数据。据Gartner预计，全球信息量中帝计批主易血改台左的85%由各种非结构化数据组成。第三，处理速度快。1秒定律。大数据的3V构成也导致其数据价值高但价值密度低的特点，也被误名称为大数据特点的职领走绝用务型第4个V，即数据价值Value。

3.大数据的来源

随着物联网的发展，人类土妒力究难小产生和储存的数据类型越任扩跟村苦来越多样化，包括人与人之间产生的数据如社交网络、即时通讯等信息，人与机器之间产生的数据如电子商务、网络浏览等信息，以及机器与机器间产生的数据如GPS、橡码监控摄像等。

4.大数据现今的应用

大数据至画察消苦对房物拿在越来越多的领域当中逐渐得到广泛的应用。通过对大数据的储存、挖掘与分析，大数据在营销、企业管理、数据标准化与情报分析等领域大有作为，从实力雄厚的传统IT企业及互联网公司到基于hadoop平台初创公司纷纷进入大数据领域中掘金。

（1）大数据营销利用对海量数据的挖掘和分析，实现对用户精准化、个性化的营销。例如：亚马逊；谷歌

（2）大数据咨询管理：为企业进行大数据获得、组织、分析及决策，提供建模、规划、预测和预测性分析，帮助企业加快业务决策。例如IBM

（3）大数据标准化：让hadoop的配置标准化，帮助企业安装，配置，运行hadoop以达到对企业大规模数据的处理和分析。

（4）大数据情报分析：梳理所有可以获得的数据库，对相关信息进行确认，并将其整合起来。

5.大数据对思维方式的改变

过去，由于数据获取的困难程度，人们在分析数据时倾向于使用抽样数据，并通过不断改进抽样方法以提升样本的精确性，从而对整体数据进行推算，并竭力挖掘数据间的因果关系。但当前数据处理思维方式正逐步向全体性、混沌性以及相关性演变，以适应数据量的爆发式增长。