研究大數據的應用價值
1. 大數據的價值體現在哪幾個方面
首先，對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。其次，回做小而美模式的中小答微企業可以利用大數據做服務轉型。再者，面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。在快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率，覆蓋范圍，傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用大數據和分析可以幫助它們降低成本，提高效率，開發新產品，做出更明智的業務決策等等。這也說明了大數據將會在越來越多的層面發揮著它的巨大價值。
2. 大數據的經濟價值體現在哪些方面
數據基礎系統工程和應用系統工程。
發展大數據的關鍵，是要有獲得數據的能力和方法，獲得的數據不僅要及時、完整、准確地存儲下來，而且要及時、完整、准確地傳輸到數據需求者。有了數據，還必須有足夠的計算能力。
因此基礎系統工程包括了數據採集、匯聚、傳輸、存儲、計算資源、大數據應用平台、雲計算平台、數據資源池、數據分析挖掘工具軟體、數據產權管理、數據標准體系、數據安全體系等。
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注意事項：
1、對企業現有數據情況深入摸底，確定客戶相關數據在各業務系統中的情況（分布/數據屬性/關聯性/數據質量等）
2、通過在各業務部門調研和訪談方式，以及用戶研究的發展趨勢，確定企業各部門未來的應用總體需求目標，並抽象為相關對客戶屬性/標簽的需求。
3、在前兩步工作的基礎上，通過用戶研究人員與大數據架構/分析人員的合作，完成相關的總體設計。
4、數據涉及的內部業務系統眾多，而且開發商往往不同，加上各系統通常又被不同業務部門管理。 因此，從各部門各業務系統整合數據，要牽扯多方(管理方、開發方)的部門許可權、利益和精力。相關的協調/推進通常比較低效。
3. 大數據的應用價值前景
大數據的應用價值前景
數據中心的建設，為的是後期對數據的挖掘應用。大數內據應用在容全球各國發酵之際，伴隨而來的是各國普遍缺乏數據科學家問題。應大數據處理的需求，無論企業決定採用哪一種解決方案，最終需要有數據科學家來運用這些大數據，才能激活大數據的價值，重新構建數據之間的關系，並賦予新的意義，進而轉換成企業的競爭武器。
在大數據處理環節中，數據科學家是能否點燃大數據價值的關鍵。然而，數據科學家的培養並不容易，因為數據科學家必須同時具備3個條件，包括深入了解企業內的業務與組織、具備數據探勘等統計應用知識、熟悉數據分析工具操作。目前，國內的數據分析師較擅長的是處理已經發生的問題，找出問題源頭，並且盡速排除問題，但是，相對缺乏發掘未知問題的能力。
根據市場調查機構Gartner的數據，有高達72%的企業認為，大數據的應用價值，在於預測未來。然而，這樣的應用需求與國內數據科學家不匹配，預計將成為國內發展大數據應用的最大挑戰。 因此，無論是從政府還是企業角度，都應未雨綢繆，提前做好大數據人才培養，不要等到大數據中心建好之後再來找人，必將造成大數據中心資源的極大浪費。
4. 大數據是什麼有什麼價值作用
「大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。
大數據的應用其實早已滲透到人們生活中的方方面面：亞馬遜運用大數據為客戶推薦商品信息，阿里用大數據成立了小微金融服務集團，而谷歌更是計劃用大數據接管世界??當下，很多行業都開始增加對大數據的需求。大數據時代不僅處理著海量的數據，同時也加工、傳播、分享它們。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟普通用戶往往更關心結果的展示。伴隨去年底網路地圖採用LBS定位春運的可視化大數據，就引起了學界對新聞創新和大數據可視化的熱議。
一、技術價值
大數據，根本上與數學、統計學、計算機學、數據學等基本理論知識無法分割，技術水平突飛猛進給數字領域帶來最直接的躍進。
App研發應用、資料庫編寫應用等促進人類社會技術進步的價值都來源於大數據的發明和運營。
大數據不僅創造了新的計算方式、技術處理方式，更加為其他技術的研發、應用和落地提供基礎，例如人工智慧等。
大數據中客戶與企業進行交易的數據，是大數據技術價值的核心映射。客戶的交易行為通過企業內部系統留存，基本以「事後」數據為主。
交易數據是推進企業數據驅動業務，與客戶聯系溝通、獲得有效和分析數據的初級門檻，無論大數據獲取能力如何發展，直接的交易信息永遠都是第一有效和值得關注的。
淘寶的交易分析報告中提到，大額買單後的重購次單和同店重購次單比例分別為25.0%和16.8%，要明顯高於普通買單的18.8%和10.7%，則表示在首次買單獲取了對賣家服務和商品質量的信任後，次單完全存在放大金額的可能，並且比普通買單的可能要高得多。
由此引導賣家增進服務、堅守質量，並適時推出捆綁推薦，以求同類商品同店大額下單的幾率。
只有有了大數據的處理技術，交易行為才能夠得到記錄分析，企業的大數據技術研發、應用和落地才能擁有基礎，以開發更新更適合時代的企業產業。
目前有很多傳統企業盲目行走大數據的道路，但其實大數據技術能力並沒有建立起來，真正獲得了有效數據並得以分析利用的就很少，很多該做的「埋點」沒有做，數據的統計也缺乏技術支撐。
這時大數據的技術價值就會顯得尤為重要，且是所有價值的基礎，一梁塌，全屋倒。
無法自主革新的企業會求助一些以提供大數據服務為產品的新型公司，也就催生了各種大數據公司雨後春筍般的出現，至於這些公司如何為傳統轉型服務在後面會提到。
二、商業價值
在實際的升級運行中，習慣於傳統經營的企業也許經常會為這樣幾個基礎的問題感到困惑：如何提升運營現狀？目標客群是誰？有哪些特點？與競品相比競爭優勢在哪？現有經營問題又是什麼？
而這些看似簡單的問題背後卻隱藏著海量數據的分析挖掘：客流數據、經營數據、以往活動相關數據、場內店鋪信息、競品數據，類此種種的深入透析才能幫助企業畫像潛客、分析經營、建立會員體系、策劃活動執行。
單就運營而論，數據作為一種度量方式，能夠真實的反映運營狀況，幫助企業進一步了解產品、了解用戶、了解渠道進而優化運營策略。
5. 大數據有哪些重要的作用
主要由以下三點作用：
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。
6. 大數據的價值是什麼
大數據對企業產生的一個重要價值就是分析數據的質量，此外，企業內部是否會形成一個個孤立的數據孤島，數據是否會成就企業內某些人或團隊新的權力，導致數據不能得到實時有效地分享，這些都會是阻礙大數據在企業中有效應用的因素。
7. 為何會進入大數據時代，大數據又有何應用價值
有空可以看看FineBI、洞察發現力和流程優化能力的海量。
8. 大數據的價值在於應用
大數據的價值在於應用
大數據，就是存儲在各種存儲介質中的海量的各種形態數據，具有5V特點，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。大數據之「大」，不僅在於其「大容量」，更在於其「大價值」，並已成為除人力、土地、財務、技術之外的另一種重要的資源。
建設現代化經濟體系離不開大數據發展和應用。構建以數據為關鍵要素的數字經濟，就要著力推動實體經濟和數字經濟融合發展，讓大數據成為建設現代化經濟體系的重要基石。
大數據是企業跨界融合發展的驅動力
作為一種資源，企業利用大數據，可以更加敏銳地感知周邊的變化，更加深邃地洞察客戶、消費者以及合作夥伴們的行為和變化趨勢，更加精準地優化企業的運營，更加和諧地與商業夥伴一起開展協同創新。大數據正在重塑企業，重新定義行業，正成為跨界融合發展的驅動力。
以中華全國總工會在推動的「工惠驛家」為例，它以「互聯網+」、大數據、物聯網、人工智慧等新一代信息技術，為行走在全國各地公路上的3000多萬貨運司機職工提供高頻度、高黏度、普惠性服務。
貨車運行在全國各地的公路上，通過車載智能終端，可以實時、全域採集道路、環境數據，可以准確分析出全國各條高速公路的流量分布、貨物流向分布、空氣環境狀態等，為行車安全、道路管理、物流管理、環境治理提供決策依據。可以通過貨車司機的駕駛習慣、生命體征數據，設計符合每個司機特徵的保險方案；通過貨運司機行為軌跡數據，設計貼近貨運司機需求的休息、餐飲、盥洗、康樂、學習等為一體的司機驛站；可以通過司機對汽車的維修、更新，創造出智慧、人性化、風光電互補新動能的新概念貨車；對圍繞貨車司機的生活資料和生產資料的配套服務，還可以衍生出包括金融服務在內的各種行業服務，為智能化貨運物流宏觀管理奠定基礎。
隨著可分析和使用數據的大量增加，通過對這些數據的挖掘、脫敏、脫密、分析、應用、疊加應用，可以發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」「大科技」「大服務」和「大發展」。數據將和企業的固定資產、人力資源一樣，成為生產過程中的重要基本要素。
挖掘被淹沒的數據價值
要使大數據真正產生價值，就必須要研究數據的關聯、數據的聚類以及全樣本問題。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心，通過找出關聯物並監控它，就能預測未來。
仍以「工惠驛家」項目為例，「人、車、貨、路、工會」各種數據產生於公路物流的各個環節、產生於全國800多萬個工會組織，數據量巨大，價值密度低，實時在線，多源異構。為了讓大數據對服務貨運司機和工會組織發揮作用，針對不同的應用場景，首先要找出與應用場景的關聯。例如，緊急事故救援，可以按事故類型，找出主要關聯，快速把人員信息、貨物信息、時間、地點、救援設施、醫療機構、保險機構等與救援相關的數據關聯起來，配合預案模型，及時實施救援方案。
數據聚類，是從大數據中發現價值必須面對的一個普遍性、基礎性問題。比如上述救援，有多種救援設施及多個同城醫療機構，在數據分析、處理上可首先把與救援機構、醫療機構的數據聚類，再根據事故的類型、受傷的情況，選擇出最優的救援和醫療服務方案，這樣才能做到及時、高效。
傳統的數據樣本基礎是采樣的絕對隨機性，隨機樣本帶給我們的只能是事先預設問題的答案。大數據時代，全樣本的數據成為現實，全樣本數據帶給我們視角上的宏觀性與全面性，這將使我們可以站在更高的層級全貌看待問題，看見曾經被淹沒的數據價值，發現藏匿在整體中有趣的細節，使我們獲得從不同的角度更細致、更全面地觀察研究數據的可能性，從而使得大數據的分析過程，成為發現過程和問題域的拓展過程。基於近乎全樣本並實時獲取的海量數據，不斷積累並形成有著巨大價值的社會資源。
推動實體經濟和數字經濟融合發展
大數據產業的發展，離不開兩個核心系統工程建設，即穩定、安全、可靠的數據基礎系統工程和完善、成熟、領先的應用系統工程。
發展大數據的關鍵，是要有獲得數據的能力和方法，獲得的數據不僅要及時、完整、准確地存儲下來，而且要及時、完整、准確地傳輸到數據需求者。有了數據，還必須有足夠的計算能力，因此基礎系統工程包括了數據採集、匯聚、傳輸、存儲、計算資源、大數據應用平台、雲計算平台、數據資源池、數據分析挖掘工具軟體、數據產權管理、數據標准體系、數據安全體系等。
目前，各行各業的決策正在從「業務驅動」向「數據驅動」轉變。通過對大數據的分析，可以使企業實時掌握市場動態並迅速做出應對，可以制定更加精準有效的營銷策略，可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務。在公共事業領域，大數據在促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用已開始得以發揮。因此，大數據應用系統建設，是大數據作為重要資源作用的關鍵。
從2009年開始，潤澤科技就一直在研究數據產業發展趨勢，投資建設國際一流的高標准數據基礎設施，成為京津冀最具活力的數據產業平台基地。2016年，潤澤科技投資建設了京津冀大數據創新應用中心，並被列為京津冀大數據綜合試驗區重點工程。應用中心引入了前瞻性的大數據技術，集聚了具有代表性的大數據企業，旨在構建大數據創新應用中心，為實體經濟和數字經濟融合創建大數據應用服務平台，吸引了大批國內外頂尖的大數據人才。
京津冀大數據創新應用中心將展現全球最新的大數據應用技術，聚焦更好地解決社會問題、商業營銷問題和科學技術問題，輔助政府實現經濟調控、城市管理、疾病防控、災害預警、輿情分析、預防犯罪等。通過大數據分析手段，預判未來的發展趨勢，為政府治理和決策提供及時的數據分析，改變人們的思維和決策方式，實現價值創造並觸發新的價值增長，促進大數據產業健康、綠色、良性發展。
當前，大數據應用進入了廣泛而快速的發展階段，我們要堅持以供給側結構性改革為主線，加快發展數字經濟，推動實體經濟和數字經濟融合發展，推動互聯網、大數據、人工智慧同實體經濟深度融合，繼續做好信息化和工業化深度融合這篇大文章。
9. 如何准確又通俗易懂地解釋大數據及其應用價值
首先我覺得wikipedia上那句話已經夠清楚了。再解釋也只是用家常話同義重復而已。『大數據』概念本身強調的是處理大數據的能力和技術，大數據的應用價值不在於它『大』，而在於其細粒度信息的價值（微觀干預的能力）。這一點的確很多人、很多出版物都沒說清楚。
1 先舉幾個例子來說明什麼是粗粒度信息，什麼是細粒度信息：
各省市妹紙的bra size排名是粗粒度信息，每個實名妹紙的bra size是細粒度信息；
張三的九型人格類型是粗粒度信息，張三每次在某些特定情境中的行為記錄是細粒度信息；
一家媒體/一個品牌/一個品牌官微的影響力是粗粒度信息，這家機構每次發出的信息到達了誰、這些人產生了什麼反應是細粒度信息；
......
2 信息的價值是什麼？信息給它的擁有者帶來了什麼？更直觀的感受、更精細的判斷、更准確的預測...這些都是某種中間目標/中間價值，而非終極目標/終極價值。信息的終極價值體現在做功：信息的使用者利用一段信息（相比於沒有這段信息時）多做了一些事（這些事的價值用做功來衡量），這就是這段信息的價值。也因為如此，信息只有和與之匹配的做功機器放在一起才有價值。太陽光譜特徵對太陽能電池廠家有價值，但對農民就沒有價值；全國各地區妹紙的bra size對當代的bra廠家有價值，對二百年前的織布廠就沒價值，因為農民和織布廠的生產只依賴粗粒度的信息（光照強度、全國人均布料消費量）。
3 所有提到『大數據是用普查代替抽樣』的類似說法，都必然說不到點子上。
為什麼這么說？因為我們要搞清楚一件事：無論是抽樣還是普查，都是一種宏觀測量+操作視角，目的都是得到宏觀觀測量（研究對象的整體特徵），宏觀觀測量是為了進行宏觀干預的，宏觀干預的行動效率這就是這個信息的價值極限——不管用什麼方法取得這個信息，無論這個量變得多麼准確。
舉例來說，如果我有一台熱機(heat engine)，那麼我需要利用溫度計取得'溫度'這個宏觀量（至多4byte吧）指揮我的熱機做功。現在有個做大數據的傢伙出現了，說：你怎麼還在用上個世紀的抽樣方法獲得的數據管理你的工作？！現在用我的xx分析儀，我可以立即給出你的熱機里每個氣體分子的熱運動數值！他說干就干，立刻安裝好全套設備，並架設好儀錶板，給我一一展示：「你看這熱分布與粒徑分布的交叉分析，你看這漲落...這可是實時處理的mol級數據呢...」，最後呢，我必然要打斷他：「這些都很好，但是我還是想知道，溫度在哪顯示？」
如果我擁有的不是一台普通熱機，而是一台3D列印機，或者是一台納米列印機，或者是量子計算機之類的，那麼大數據對我就非常有用，這些都不是依賴於宏觀觀測量能做的工作。
4 大數據的應用價值很大，但現在的應用普遍錯位。
在這個『大數據『概念剛開始被鼓吹、技術剛興起的年代，這樣的錯位在現實中一再發生，這一點也不荒唐。一方面，一些大數據技術公司正在千方百計地鼓動農民和織布廠購買大數據（大數據時代的電子政務、大數據時代的品牌戰略）。不是說更准確的數據對電子政務完全沒價值，但是投入產出比肯定不高，因為這些數據用抽樣一樣可以保證精度，數據再多，熱機功率也無法突破極限。
另一方面，也是更可笑的方面，是一些擁有大數據的企業，正在千方百計地把他們的數據換算成』更精確的溫度『——手握大量數據，也有微觀干預的技術可行性，但是他們只想用熱機的方式利用這些數據（例如某浪總想把微博定位成媒體）。
總之【更新日誌：看到上面的答案互踩得挺熱鬧的，我也來歡樂地踩一下高票答案們】：
把bra size數據歸納為』各國bra
size排行榜'給娛樂新聞供稿不是大數據的價值（抽樣也可實現），利用bra size數據提高陌生男女速配幾率是大數據的價值（更高效率的微觀干預）；
將市場交易信息匯總成實時數據供宏觀政策決策不是大數據的價值（抽樣也可實現），根據個人交易記錄和行為特徵降低在線交易的撮合成本是大數據的價值（更高效率的微觀干預）；
目前排名第一答案中的『在知乎上如何能獲得更多贊同？』不是大數據的價值（基於統計，抽樣也可實現），問題變成『給定任意用戶u，他在時間T寫一個答案內容A，預測給贊的名單L=L(u,A)、L的演化L(t)=L(u,A,T)』才是大數據的價值（必須依賴細粒度信息才能實現的預測）；
目前排名第二答案中的舉例『重建了整個羅馬城的3D模型』、『糖果廠生產糖果的紅綠比例是什麼？』不是大數據的價值（利用了大數據，但沒產生額外的價值——不用大數據也能建立羅馬城的影像，也能統計顏色比例），問題變成『根據每個旅行者的個人興趣重建最佳羅馬城瀏覽路線』、『糖果廠改進生產流程，使出廠糖果的顏色和甜度自動匹配下單客戶的口味』是大數據的價值（不用大數據無法實現）。
10. 大數據的應用價值 在於預測未來
大數據的應用價值 在於預測未來
大數據中心的建設，為的是後期對數據的挖掘應用。大數據應用在全球各國發酵之際，伴隨而來的是各國普遍缺乏數據科學家問題。應大數據處理的需求，無論企業決定採用哪一種解決方案，最終需要有數據科學家來運用這些大數據，才能激活大數據的價值，重新構建數據之間的關系，並賦予新的意義，進而轉換成企業的競爭武器。
在大數據處理環節中，數據科學家是能否點燃大數據價值的關鍵。然而，數據科學家的培養並不容易，因為數據科學家必須同時具備3個條件，包括深入了解企業內的業務與組織、具備數據探勘等統計應用知識、熟悉數據分析工具操作。目前，國內的數據分析師較擅長的是處理已經發生的問題，找出問題源頭，並且盡速排除問題，但是，相對缺乏發掘未知問題的能力。
根據市場調查機構Gartner的數據，有高達72%的企業認為，大數據的應用價值，在於預測未來。然而，這樣的應用需求與國內數據科學家不匹配，預計將成為國內發展大數據應用的最大挑戰。 因此，無論是從政府還是企業角度，都應未雨綢繆，提前做好大數據人才培養，不要等到大數據中心建好之後再來找人，必將造成大數據中心資源的極大浪費。