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傳統大數據研究數據的劣勢

大數據是指在壹定時間範圍內,常規軟件工具無法捕捉、管理和處理的數據集合。它是壹種海量、高增長、多元化的信息資產,需要新的處理模式來擁有更強的決策力、洞察力和發現力以及流程優化能力。

大數據的5V特征(IBM提出):體量(海量)、速度(高速)、多樣性(多樣性)、價值(低價值密度)、真實性。

大數據更多的是分析過去,提醒現在,展望未來的功能。廣泛應用於商業領域,以實現精準營銷,預測趨勢,實現最佳和最大的商業利益。體現的價值是:

(1)利用大數據,針對大量消費者的消費習慣,精準提供產品或服務;

(2)用大數據改造服務,做壹個小而美的模型;

(3)不能充分利用大數據價值的企業將在互聯網的壓力下搖搖欲墜。

把大數據和高性能分析結合起來,國家就意味著效率提升更多,同時也可以降低國家的運營成本。比如:

(1)規劃千車實時交通路線,避免擁堵;

(2)及時分析問題和缺陷的根本原因是為了改進系統。

(3)利用點擊流分析和數據挖掘避免欺詐。

大數據的缺陷:

企業被黑客攻擊,大量客戶信息非法流出,然後利用大數據進行分析挖掘,對人進行分類排除,從而使人更容易上當受騙。

擴展數據:

16,17年3月,《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》發布,其中第二十七章“實施國家大數據戰略”提出:把大數據作為基礎性戰略資源,全面實施促進大數據發展行動,加快數據資源開放開發應用,助力產業轉型升級和社會治理。

具體包括:加快政府數據開放和共享,促進大數據產業健康發展。

參考資料:

百度百科-大數據

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