Question

大数据究竟能给我们带来什么？

Answer 1

1，大数据改变了生产生活方式。

大数据让企业拥有了增值的潜力与爆发力：通过对销售大数据的分析应用，企业可以对消费者的需求有更精准的把握，从而进行更对路的生产；通过对用户评价大数据的分析挖掘，企业能够更有针对性地改善用户体验，从而促进产品营销。

2，大数据改变了思维方式。

这种改变是双向度的：被动改变与主动改变相互交织，外在对手与内在对手共存共生。某种程度上，大数据促进了商业生态系统的重构，从产品供应、营销模式到竞争策略，谁掌握了大数据，谁就掌握了用户。

3，大数据将改变了管理模式。

理念创新必然带来技术创新，技术创新必然呼唤机制创新，管理模式的及时跟进将决定大数据价值的充分发挥。大数据的意义不在于数据本身，而在于对数据的分析与应用，从而释放出数据所蕴含的巨大价值。

扩展资料：

已经有不少国家和企业开始在这一新领域谋篇布局。作为拥有庞大人群和应用市场的中国，也力争在这次科技变革中实现创新与引领，已经取得了大数据的三大理论创新成果——《DT时代——大数据如何改变世界》、《块数据——大数据时代真正到来的标志》、《创新驱动力》。

参考资料：人民网-新华网评：大数据将改变我们什么？

Answer 2

信息时代的特征之一就是数据的密集爆发，而这种数据的变化没有一个循序渐进的过程，呈现跨越式的特征。比如手机里的信息不断地堆积，从最开始的通讯录到短信、彩信，再发展到现在的智能手机时代，更多的来自于应用的数据如微博等正在积累起大量的数据信息。放大到社会而言，产生的数据更是异常庞杂。毫无疑问，大数据时代已经来了。什么是大数据？ 对大数据，现在比较流行的是用 4 个“V”来总结其四个层面的含义：容量巨大（Volume），数据已从 TB 级别跃升至 PB 级别；数据类型多（Variety），从普通的文字、视频、图片到逐渐增多的地理位置信息等，类型纷繁，已无规律可循；价值密度低（Value），以视频为例，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据也许只有一两秒；处理速度快（Velocity），实时分析对某些应用才更有意义，而不是批量式分析，即时处理已经成为趋势之一。大数据的发展趋势和带来的机会 在大数据概念出来之前，个人制造的数据往往被忽略，企业数据被谈及的更多。企业内部的数据多数都是结构性数据，并被企业在或多或少地利用着，无论是数据挖掘还是商业智能化应用都已经初露端倪。面对这些应用需求，企业依托自身的数据库系统就可以解决，例如应用少量 x86 服务器、客户端，再加上 Sybase 系统、Oracle 系统、Unix 系统等。 随着互联网的快速发展，在企业数据还没有井喷的时候，我们就发现个人用户以及社会应用产生的数据已经开始爆发了，比如社交、交互式应用带来了大量的网络数据，这种非对称性数据充斥在我们周围，包括网络日志、点击流、电话记录、医疗记录、传感器和监控摄像头等等，各种来源的巨量数据种类丰富，让人无所适从。此时传统的硬件设备开始显得捉襟见肘，无法满足这种庞杂数据带来的应用需求。很多时候，也许我们会认为这些数据里会有价值，但是却不知道如何挖掘这些数据的内在价值，数据成为了堆砌。因此，对于数据精准分析的需求正在呼唤做数据分析的厂商们拿出下一步的举动。 比如说，在淘宝庞大的用户群中，淘宝卖家如何精准掌握一个新用户的需求？一家饭馆如何利用细节满足每一个食客对于美味的需求？越来越多的应用需求推动着大数据的发展。更主要的是，未来可能各种传感器会出现在社会的各个地方，数据会更多，比如交通、医疗等等，数据的采集已经不是问题，难点已经转换为处理和分析。如此巨量的数据，处理难度可想而知。大数据给中国市场带来什么？ 大数据应用需求在中国更加明显。中国人口众多，各行各业都呈现出极快的增长速度，电商、快递、微博、社交等都承载了大量的个人信息；大型超市、卖场、商场、银行等集聚了大量交易信息，日新月异的城市建设中，连接着更多数据采集传感器和嵌入式设备的物联网开始成型……大数据的时代正在到来，不仅有机遇，也存在挑战，且机遇大于挑战。 目前，网络搜索曾经在数据分析方面获得了一些机会，但远远不够，而且也是在相对偏窄的一个区域内利用信息，更多的数据散落在社会各个环节中，梳理分析出这些大数据带来的商业机会逐渐凸显价值。在中国市场，工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关。大数据背后的商业机会 在实现大数据的过程中，硬件和软件供应商都可以找到合适的位置和方法来实现自身的价值，因为大数据的实现需要硬件具备足够的性能、灵活性以及可靠性和软件层面的优化支持。从目前的企业计算领域来看，IA架构是承载和实现大数据的理想平台。对于数据分析来说，基于英特尔至强处理器的双路/多路平台具备开放式、普及性、易优化、灵活易扩展等特点，是实现大数据应用的出色载体。英特尔的双路至强处理器已经通过实践验证了自身在计算能力的领先性，而以其为基础的主流服务器和存储系统具备无可比拟的扩展性。对于商业智能来说，基于英特尔至强处理器的多路平台则具备高性能、高能效、灵活扩展以及高性价比等优势。 此外，英特尔还拥有类似于英特尔发行版 Hadoop 这样的开源分布式架构以及相关的软件工具如编译器、函数库等，英特尔已经形成了完整的大数据解决方案。英特尔提供经过验证的方法和工具来优化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench，和基于数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。Hadoop 对海量数据处理的支持，可以让用户不再依赖价格高昂的大型专有设备，而是通过大量 x86 服务器集群就可解决——利用较高性价比的 x86 服务器来搭配并行计算架构，从而可以以最符合经济效益的方式完成庞大的计算任务。 对于国内市场而言，对于大数据应用机会的重视和抓取已经越发明显，作为世界上人口最多的国家，中国产生数据的潜力可想而知，即便能掌握其中一部分大数据，对于企业发展也具有不可估量的价值。比如微博等社交网络平台上产生的大量碎片化信息，如果被合理应用，并精准分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，那么就能掌握下一个互联网发展机会抑或革命，这还仅仅是互联网层面，放眼到全行业，可以利用的机会则更多。

Answer 3

大数据跟云计算资源整合，能提高个人和企业的工作效率，记录生活的点滴，整合成一种学习习惯，为企业找到发展的方向提高经济效益，我们的未来离不开大数据。