大数据的价值在于应用

1. 大数据的价值在于应用

2. 大数据应用现状 从发现价值到创造价值

大数据应用现状：从发现价值到创造价值
从发现价值到创造价值， 大数据将成为“互联网+” 产业升级的驱动力。 过去，数据的价值主要应用在决策领域，典型应用是商业智能(BI, Business Intelligence)在企业经营管理层面的应用， 即通过数据收集、管理和分析等方法，将数据转化为知识， 发现数据的价值，进而提供决策支持。随着数据体量的不断增加和处理数据能力的提升， 大数据已经成为一类新的资产， 其应用场景正在不断扩宽，除了决策支持、 提高效率等发现价值功能之外，大数据还能创造价值的功能： 一方面，大数据可以帮助提供传统模式下所无法提供的产品， 满足用户需求， 例如大数据完善个人征信体系，帮助金融机构提供消费金融产品；又如千方旗下的掌城科技通过浮动车模型提供实时交通信息服务；另一方面，大数据还可以创造需求， 例如，大数据可以助力实现人工智能， 这是新技术创造的新需求。
大数据延伸 BI 内涵， 提高企业效率
大数据分析结果为企业经营决策提供支持，帮助企业提高效率，这实际上是传统 BI 范畴的延伸。 在人口红利逐渐消失的背景下， 我国企业传统的粗放型模式受到了 越来越大的挑战， 互联网与产业结合背景下的大数据应用将有助于提升企业经营管理效率，助力企业经营从粗放型向集约型转型， 实现产业升级。
大数据促进商业智能的加速发展，这是因为：第一，大数据的分析过程和结果更具有灵活性、可靠性和价值性；第二，大数据的存在提高了企业的商业智能意识， 引导企业主动寻求商业智能的帮助。 一些大型企业往往拥有几十个甚至数百个信息系统，其所包含的大量数据反映了企业的日常经营情况，若能加以分析和利用，将为企业创造巨大的价值。
目前， 大数据应用可以帮助企业实现户关系管理、盈利能力分析、控制成本、衡量绩效等功能：
客户关系管理（CRM）：通过客户信息统计，使企业有针对性的根据客户需求来定制产品和服务，提高客户忠诚度，还可以通过分析偏好挖掘潜在客户；
赢利能力分析：帮助企业分析利润来源、各类产品赢利能力、费用支出是否与销售成正比等；
控制成本：根据统计信息优化流程，如降低库存、减少损耗等，助于企业控制成本；
绩效管理： 利于商业智能确立对员工的期望，帮助他们跟踪并管理其绩效。
麦肯锡调查显示， 数据挖掘的商业价值巨大， 大数据在美国医疗行业每年能提高 0.7%的生产力，创造约 3000 亿美元的价值；在欧洲公共管理部门 ，每年能提高 0.5%的生产力，创造 2500 亿欧元的价值；在美国零售业，每年能提高 0.5%-1.0%的生产力 和 60%的净利率。
大数据满足需求， 市场空间巨大
大数据可以帮助提供过去所无法提供的产品， 满足用户需求。 这种模式在传统产业中比较常见， 过去，一些行业的用户需求虽然存在， 但是由于缺乏有效的技术手段，导致市场参与者无法提供合适的产品迎合市场需求。大数据技术兴起后，将带动一系列创新产品推出市场， 这在各行各业都能找到案例，考虑到传统产业的广度，这将是是一个正在挖掘的巨大市场。
以交通领域的实时交通信息服务和车险定价为例，这两个细分领域的需求本来就存在，但在大数据兴起之前，传统模式无法提供最优的产品，而大数据技术下的产品优化可以更好的满足需求，提高用户体验。
千方科技旗下掌城科技通过大数据技术提供实时交通信息服务。 掌城科技通过向出租车公司和公交车公司购买数据、 向政府部门臵换数据、利用千方自有数据的形式汇集城际交通数据， 基于浮动车的算法模型，对数据进行二次开发，以建立实时交通信息服务平台。 目前， 掌城科技运营着北京、上海等全国 30 余个大中城市的实时路况信息，准确率极高。 目前，千方已将交通数据收集从城际交通扩大至整个陆路交通和航空等领域，目标通过大数据技术提供更加全面的公众智慧出行服务。
大数据技术将参与车险定价，使定价更加科学。随着车联网的兴起，OBD（On-BoardDiagnostic车载诊断系统）等联网的车载设备，成为车联网中的智能节点，连接运动中的人、车和道路环境，读取行车数据，从而分析出车辆能耗、故障等车况信息以及驾驶者的行车习惯：通过G-sensor监测车主的诸如急刹车、急加速和急转弯等危险行为，通过破解Can-bus协议监测车主的诸如转弯不打灯、驻车不拉手刹等不良驾驶习惯，通过GPS获取车辆的位臵信息和里程数据，这些数据将改善车险定价技术与核保政策，提升精准定价能力。
大数据创造需求，拓宽市场边界
大数据创新产品拓宽市场边界， 供给创造需求。 大数据创造价值功能， 除了提供产品满足市场已经存在的需求外， 基于大数据的新产品还将创造新供给，带动新需求， 打破原有的市场边界，想象空间巨大：
一方面大数据能够前所未有的精准洞悉现在，深入挖掘现有商业价值：
例如 Airbnb 拥有海量的独有数据，包括旅游地、用户评论、房源描述、社区信息等， Airbnb还有一支队伍去各地和当地人交流，搜集所有的相关历史数据。当用户在搜寻一个住宿的地方时， Airbnb 利用大数据分析通过 Airbnb 社区告诉未来的客人哪里是更好的住宿地，甚至能够帮助用户更深入地了解某个地点，包括地理信息无法描述的文化或宗教上的区分。 Uber 则是利用地理位臵和其用户的综合数据，大大缩短司机开着空车去接下一位乘客的时间和乘客等待的时间。
另一方面大数据能够空前准确的预测未来，从而能获得前瞻性的商业价值：
例如社交数据分析公司 Topsy 准确预测了 iPhone 4S 上市后的市场表现，同时还成功预测美国大选结果和奥斯卡颁奖结果。它在商业分析、市场销售、新闻等领域拥有很高价值，因而苹果以 2 亿多美元的价格收购 Topsy。
大数据产业链分析
大数据产业链的主要参与方
大数据产业链可以分为四个部分： 数据采集和整合、数据存储和运算、数据分析和挖掘、数据应和消费。数据采集和整合是指通过技术手段从互联网、 移动终端、 物联网、 应用软件等采集数据，然后把数据按照一定的规则进行存储和运算，再按照需求调用数据并进行智能分析和挖掘，将数据转化成价值信息或者产品，为决策支持、提升效率、 创新产品提供依据。
数据资产开始成为核心资源
拥有数据，大数据时代的王者。 在大数据时代， 数据资产已经成为核心资源， 2012 年，奥巴马政府明确提出 将“大数据战略”上升为国家意志，并将数据定义为“未来的新石油”， 因此，拥有数据可谓是大数据时代的王者。 拥有数据的机构可以分为三类：
一是既有数据、 又有大数据思维的互联网公司， 如阿里巴巴、腾讯、京东、 Google、 Amazon等，在互联网端积累了大量的数据资源，而且此类公司 IT 起家， 对大数据有天生敏锐的嗅觉， 大数据技术也相对成熟， 因此，互联网公司 可谓是最早使用大数据的机构，成为大数据应用的先行者；
二是传统软件公司转型互联网，通过 SaaS 模式为用户提供服务， 例如用友软件推出畅捷通，以云模式为小微企业提供财务管理应用， 也可以认为是既有数据、 又有大数据思维的模式；
三是拥有数据，缺乏大数据思维的机构，这类机构手里掌握着大量的数据，但是没有能力自己有效利用， 例如金融机构、 运营商、政府部门等。
使用数据，数据变现的推动者。 对于手里掌握大量数据，但没有能力变现的机构而言，需要专业的第三方公司提供大数据服务，主要是各类 IT 咨询机构和行业应用软件厂商，尤其是行业应用软件厂商， 在各自的领域具有天然的卡位优势： 软件公司提供了行业应用软件和相关的运营维护， 行业应用软件本身就是重要的数据来源，软件公司 属于不拥有数据，但可以接触到数据的机构， 且天然拥有大数据思维和大数据技术，以及良好的行业客户关系，从信息系统建设延伸到大数据运营顺理成章。因此，各个细分行业的应用软件提供商有望成为传统拥有数据机构的重要合作伙伴， 助力其探索大数据价值变现。
大数据技术是重要生产力
大数据应用好坏的关键除了 数据本身，还在于大数据技术， 大数据技术包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现等环节，涉及的技术环节极广， 随着数据体量增大和数据复杂性程度提高，大数据技术本身也处于快速迭代的发展过程中。值得一提的是，大数据技术落地的一大重要因素在于如何实现技术与业务的融合， 这背后需要深厚的业务理解， 对于既有数据、 又有大数据思维的互联网公司 来说，技术和业务本身是相互驱动、共同发展的， 对于拥有数据，缺乏大数据思维的机构而言， 在行业深耕多难的应用软件提供商则是最好的选择。
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3. 大数据的七大核心应用价值

大数据的七大核心应用价值

随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。
大数据可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。
近期有不少文章畅谈大数据的价值，以及其价值主要凸显在哪些方面，这里我们对大数据的核心具体价值进行了分门别类的梳理汇总，希望能帮助读者更好的获悉大数据的大价值。
 
核心价值究其用户到底是谁？
谈及价值，首先必须要弄清楚其用户到底是谁？有针对企业数据市场的，还有针对终端消费者的，还有针对政府公共服务的；其次要弄清楚大数据核心价值的表现形式、价值的体现过程以及最后呈现的结果。
商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策，对于企业用户，更关心的还是决策需求，其实早在BI时代这就被推上了日程，经过十余年的探索，如今已形成了数据管理、数据可视化等细分领域，来加强对决策者的影响，达到决策支持的效果。还有企业营销需求，从本质上来说，主要聚焦在针对消费者市场的精准营销。
对于消费者用户，他们对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索，并能提供友好、可信的信息推荐，其次是提供高阶服务，例如智能信息的提供、用户体验更快捷等等。
还有，大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中，并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。从户籍制度改革，到不动产登记制度改革，再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求，而此时的数据库更是以大数据为基础的，可见，大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。
数据，除了它第一次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。事实上，大数据已经开始并将继续影响我们的生活，接下来让我们共同探索大数据的核心价值吧！当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。
《大数据时代》一书作者维克托认为大数据时代有三大转变：“第一，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。第二，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。第三，不再热衷于寻找因果关系，而是事物之间的相关关系。例如，不去探究机票价格变动的原因，但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，而大数据则使数据来源更加多样化，不仅包括企业内部数据，也包括企业外部数据，尤其是和消费者相关的数据。
随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。
一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。
一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场
大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。
在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。
大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。
企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如：一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。
二、大数据提高决策能力
当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。
大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。
这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。
如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。
在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。
三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力
当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？
我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。
今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。
在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。
大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。
四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新
在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。
大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。
纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。
还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。
过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。
维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。
五、大数据让每个人更加有个性
对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。
过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。
还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。
如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景……而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。
在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。
此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。
六、智慧驱动下的和谐社会
美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。
近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。
在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。
在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。
在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。
伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。
七、大数据如何预言未来？
著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。
这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。
结语
透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。
当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。
可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。
未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。

4. “大数据”仅仅是一个数据应用先进方法

“大数据”仅仅是一个数据应用先进方法
看了众多对“大数据”的说法，有人说大数据需要“全息”的数据，才能做到真正的大数据应用，才能做到理想中的BI；还有人说大数据重点是各种数据处理以及更海量数据和海量信息，从超级大的数据挖掘出的东西，往往价值很大。
不管哪种说法，我觉得他们更适合去做“科学研究”，在企业这样干，哪是个头，什么时候才能有结果啊？近期一个段子说，大数据很牛的系统框架搭建完毕，然后问你也需要解决什么业务问题？然后，就没有然后了。。。
所以我想表达的一个观点，是“大数据”仅仅是一个数据应用先进方法，什么4V非结构化处理，非结构化处理、数据挖掘、人工智能，这些N年前就有了好吧？有人说是概念炒作，我认为只说对了一小半，原因如下：
1、传统BI过于注重决策支持，没有形成数据应用闭环，这是传统BI没有解决的缺陷，而大数据提供了这个契机。从我对传统BI在过去和现在应用的了解，传统BI的应用重心99%仍然在直接和间接的决策支持，如果你和做过多年传统BI，且不了解大数据的同学问，数据分析可以直接在系统中调用，智能判断，这个你们做么？基本会回答不做，因为这不是项目范围，还有人说，这个咋做？
2、对最细粒度维度的挖掘，可以实现自动化智能的效果，而传统BI不行。大数据时代重新将技术从实施时候的“厂商”，拉回到实施人员，使得很多想象空间完全打开。如果你观察传统BI的同学，一般是IOS等几大厂商的产品（包括数据挖掘产品）和SQL足够熟悉，这种技术环境造就的团队，已经没有技术实力来实现通过多个系统接口，将数据历史数据+实时收集=〉数据挖掘=〉系统调用数据挖掘结论=〉直接影响用户体验=〉自动评估效果这样的闭环数据应用中。
例 如你发现某些特定用户来写错送货地址，传统BI能做到的是，发现有部分用户写错地址，原因是换地方了，但是按业务经理的说法，我也知道这个事情啊，写错了 就只能人工解决啊，分析出来有啥用？于是大数据可以根据写错地址的原因进行分析，可以发现有搬家、换租地方（换城市）等，那么可以根据（时间+IP）等组 合用户信息区别来自动提醒，直接解决了问题，而不是分析出一个结论，把困难交给了相关的业务经理。
3、一定得全息、全量问题发现才能算大数据，或者才能实施应用么？持这种观点的同学永远想象不到，互联网时代是能解决多少问题就有多少价值的理念。
就如上面的案例，你可以说不能解决全部填错地址的问题，但是当你发现你这样做已经解决了很多消费者的问题，挽回多方损失的时候，你就会觉得，这事还真值得去做。等你搜集到全息数据，黄花菜都凉了，而问题还不一定能解决，因为你重点是纠结这个数据到底全还是不全啊
结论：
“大数据”仅仅是一个数据应用先进方法，它的核心不是全息数据，也不是海量非结构化、结构化数据混合处理，而是是否打开了你应用数据的心扉，你是否可以用这个先进武器，解决你之前解决不了，甚至想都不敢想的问题。
 
大数据包含但不限于原有BI和数据挖掘的应用范围，既可以是预测，也可以是宏观报告、问题分析，还可以将问题分析和解决问题集成在系统中，将你的系统变得越来越Smart，自然用户体验会逐步提升，营销、售后问题也能有更多解决。
任何说大数据主要是在预测、关联等定义的描述，都是在限制大数据的发挥，或者给自己贴金而已，大数据不应该被某些人或团队给圈死在太局部的应用中。

5. 大数据的应用价值前景

6. 如何准确又通俗易懂地解释大数据及其应用价值？

大数据说到底就是一个大字。拿维基百科上的例子来说，CERN做的LHC（大型强子对撞机）周长27公里，里面一共有1.5亿个传感器，每秒钟读数达四千万次。每秒钟发生的粒子对撞高达6亿次。剔除99.999%的无用数据，每秒钟也有100次碰撞需要记录。如果在这些数据里面仅仅使用十万分之一，那么一年也要积累25 petabytes的数据，相当于25000个1TB的硬盘。在这些数据里寻找希格斯玻色子的证据，是真正的大海捞针。这么大的数据你给我用Excel算算看，不要说计算，根本连载入内存都不可能。

7. 如何准确又通俗易懂地解释大数据及其应用价值

首先我觉得wikipedia上那句话已经够清楚了。再解释也只是用家常话同义重复而已。‘大数据’概念本身强调的是处理大数据的能力和技术，大数据的应用价值不在于它‘大’，而在于其细粒度信息的价值（微观干预的能力）。这一点的确很多人、很多出版物都没说清楚。

1 先举几个例子来说明什么是粗粒度信息，什么是细粒度信息：

各省市妹纸的bra size排名是粗粒度信息，每个实名妹纸的bra size是细粒度信息；
张三的九型人格类型是粗粒度信息，张三每次在某些特定情境中的行为记录是细粒度信息；
一家媒体/一个品牌/一个品牌官微的影响力是粗粒度信息，这家机构每次发出的信息到达了谁、这些人产生了什么反应是细粒度信息；
......

2 信息的价值是什么？信息给它的拥有者带来了什么？更直观的感受、更精细的判断、更准确的预测...这些都是某种中间目标/中间价值，而非终极目标/终极价值。信息的终极价值体现在做功：信息的使用者利用一段信息（相比于没有这段信息时）多做了一些事（这些事的价值用做功来衡量），这就是这段信息的价值。也因为如此，信息只有和与之匹配的做功机器放在一起才有价值。太阳光谱特征对太阳能电池厂家有价值，但对农民就没有价值；全国各地区妹纸的bra size对当代的bra厂家有价值，对二百年前的织布厂就没价值，因为农民和织布厂的生产只依赖粗粒度的信息（光照强度、全国人均布料消费量）。

3 所有提到‘大数据是用普查代替抽样’的类似说法，都必然说不到点子上。

为什么这么说？因为我们要搞清楚一件事：无论是抽样还是普查，都是一种宏观测量+操作视角，目的都是得到宏观观测量（研究对象的整体特征），宏观观测量是为了进行宏观干预的，宏观干预的行动效率这就是这个信息的价值极限——不管用什么方法取得这个信息，无论这个量变得多么准确。

举例来说，如果我有一台热机(heat engine)，那么我需要利用温度计取得'温度'这个宏观量（至多4byte吧）指挥我的热机做功。现在有个做大数据的家伙出现了，说：你怎么还在用上个世纪的抽样方法获得的数据管理你的工作？！现在用我的xx分析仪，我可以立即给出你的热机里每个气体分子的热运动数值！他说干就干，立刻安装好全套设备，并架设好仪表板，给我一一展示：“你看这热分布与粒径分布的交叉分析，你看这涨落...这可是实时处理的mol级数据呢...”，最后呢，我必然要打断他：“这些都很好，但是我还是想知道，温度在哪显示？”

如果我拥有的不是一台普通热机，而是一台3D打印机，或者是一台纳米打印机，或者是量子计算机之类的，那么大数据对我就非常有用，这些都不是依赖于宏观观测量能做的工作。

4 大数据的应用价值很大，但现在的应用普遍错位。

在这个‘大数据‘概念刚开始被鼓吹、技术刚兴起的年代，这样的错位在现实中一再发生，这一点也不荒唐。一方面，一些大数据技术公司正在千方百计地鼓动农民和织布厂购买大数据（大数据时代的电子政务、大数据时代的品牌战略）。不是说更准确的数据对电子政务完全没价值，但是投入产出比肯定不高，因为这些数据用抽样一样可以保证精度，数据再多，热机功率也无法突破极限。

另一方面，也是更可笑的方面，是一些拥有大数据的企业，正在千方百计地把他们的数据换算成’更精确的温度‘——手握大量数据，也有微观干预的技术可行性，但是他们只想用热机的方式利用这些数据（例如某浪总想把微博定位成媒体）。

总之【更新日志：看到上面的答案互踩得挺热闹的，我也来欢乐地踩一下高票答案们】：

把bra size数据归纳为’各国bra 
size排行榜'给娱乐新闻供稿不是大数据的价值（抽样也可实现），利用bra size数据提高陌生男女速配几率是大数据的价值（更高效率的微观干预）；
将市场交易信息汇总成实时数据供宏观政策决策不是大数据的价值（抽样也可实现），根据个人交易记录和行为特征降低在线交易的撮合成本是大数据的价值（更高效率的微观干预）；
目前排名第一答案中的『在知乎上如何能获得更多赞同？』不是大数据的价值（基于统计，抽样也可实现），问题变成『给定任意用户u，他在时间T写一个答案内容A，预测给赞的名单L=L(u,A)、L的演化L(t)=L(u,A,T)』才是大数据的价值（必须依赖细粒度信息才能实现的预测）；
目前排名第二答案中的举例『重建了整个罗马城的3D模型』、『糖果厂生产糖果的红绿比例是什么？』不是大数据的价值（利用了大数据，但没产生额外的价值——不用大数据也能建立罗马城的影像，也能统计颜色比例），问题变成『根据每个旅行者的个人兴趣重建最佳罗马城浏览路线』、『糖果厂改进生产流程，使出厂糖果的颜色和甜度自动匹配下单客户的口味』是大数据的价值（不用大数据无法实现）。

8. 如何准确又通俗易懂地解释大数据及其应用价值

　　大数据的用途，所谓学以致用，大数据领域在各个行业都可以应用，这里举出几个有趣的例子，在Linkedin的时候，CEO提出经济图谱的概念，希望整合用户，公司，工作机会，技能，学校，帖子变成一个复杂而有蕴含无限可能的数字化社会。找对象，有个国外的极客，他抓取了dating网站的数据，根据有些指标如地理，年龄，兴趣，建立下面的3D模型找到真爱；例如阿里巴巴通过数据魔方（它们的大数据产品），提炼出消费跟女生胸部成正比的结论。在移动App上，今日头条通过你的个人社会化信息，建立起兴趣图谱推荐文章并且随着你的使用会越来越聪明；在线教育领域：MOOC中的M就是大规模的意思；其他如互联网金融人人贷，通过大数据积累信用，释放一些传统金融体系下未被满足而又广泛存在的巨大需求，最近也是拿到1.3亿美金的融资。硅谷有家Wealthfront做大数据理财，23andMe提供个人基因组的“大数据“。等等

　　对于迅速成长的中国市场，大公司也意味着大数据，BAT三家都是对大数据的投入也是不惜余力，我4年前在Baidu的的时候，就提出框计算的东东，最近两年成立了硅谷研究院，挖来Andrew Ng作为首席科学家，研究项目就是百度大脑，在语音，图片识别大幅提高精确度和召回率，最近还做了个无人自行车非常有趣。腾讯作为最大的社交应用对大数据也是情有独钟，自己研发了C++平台的海量存储系统。淘宝去年双十一主战场，2分钟突破10亿，交易额突破571亿，背后是有很多故事，当年在百度做Pyramid（按Google三辆马车打造的金字塔三层分布式系统）有志之士，继续在OceanBase创造神话。而阿里云当年备受争议，马云也怀疑是不是被王坚忽悠，最后经历了双十一的洗礼证明了OceanBase和阿里云的靠谱。小米的雷军对大数据也是寄托厚望，一方面这么多数据几何级数增长，另一方面存储带宽都是巨大成本，没价值就真破产。