大數據人性化
A. 數據可視化如何讓大數據更加人性化
每天都有海量的數據出現，依靠傳統的人工方式去呈現數據價值，可能一輩子都處理不完。我們需要新的軟體和技術，去更深入的理解和利用大數據集合。最佳的方法是提高數據可視化的水平。康拓普數據洞察平台，專注於大數據可視化技術，致力於幫助客戶挖掘和利用數據價值，指導客戶如何利用數據可視化工具讓大數據更加人性化。
縱觀生活，大數據的應用十分普遍：淘寶運用大數據為客戶推薦商品信息，網路用大數據幫助大家精準搜索，谷歌地圖用大數據指引出行。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟用戶更關心數據結果的展示而非大數據。
比如我們常用的智能手機，它既是一款數據採集工具，同時也是一個多媒體的數據可視化展示平台：比如我們看的新聞中有大量的數據圖表；我們娛樂的影視劇和電子游戲，頻繁出現的數據可視化元素，讓作品更具科技感；在教育與科普方面，數據可視化的應用更廣，因為大家已經對傳統單調的講述方式失去興趣，喜歡更加直觀、高效的信息呈現形式。
未來，隨著智能手機、平板電腦和車載電腦等平台日漸普及且不斷融合，新的交互手段將成為數據可視化的趨勢。那麼，我們如何更加快速、深入、全面的展示大數據背後的信息呢? 答案是我們需要更加人性化的數據可視化設計。
如何設計更加人性化的數據可視化效果？
其實，數據可視化早已存在，我們用的PPT、EXCEL中就可以將數據的各種屬性和變數呈現出來。對於大數據，這遠遠不夠。
近年來，大數據可視化發展迅速，隨著數據可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大，不斷有酷炫奪目的可視化案例出現。但是，數據可視化的圖形設計，並不是越酷炫越好，而是要貼合用戶需求。
大數據可視化應該更貼近用戶的使用習慣和使用需求，就像交通指示牌一樣，讓車主准確到達目的就行，而無需復雜的圖形。因此，在大數據可視化設計時，也需因地制宜：
首先，對於簡單明了的大數據集合，可以用餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎最常見的應用。
其次，遇到復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，就要先進行數據採集、數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘等一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的，還是允許交互的？最後由數據工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。
這些復雜的製作步驟，目前的大數據可視化平台可以幫你實現。「康拓普大數據洞察平台」，內置大量豐富的可視化圖表，滿足客戶不同場景的需求，是一款超級實用的大數據可視化工具。
康拓普數據洞察平台，為您定製更貼合需求的數據可視化
康拓普數據洞察平台，基於大數據和互聯網時代設計，它是一款自助式的大數據可視化工具，為您提供豐富的圖標效果展示，幫助您洞察大數據的潛力和價值。平台支持多終端（ PC、平板、手機端）、跨平台（iOS、安卓、Windows）對數據進行可視化展現。
康拓普數據洞察平台，支持多個報表在頁面上靈活布局，自由組合，一目瞭然，快速響應用戶需求。還可以幫助非專業的人士通過圖形化的界面輕松搭建專業水準的可視化應用，滿足各行業在日常業務中的監控、調度、會展演示等多場景使用需求。
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B. 人人都在說大數據，那大數據概念是怎麼產生的
概念產生：
「大數據」的名稱來自於未來學家托夫勒所著的《第三次浪潮》 盡管「大數據」這個詞直到最近才受到人們的高度關注，但早在1980年，著名未來學家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將「大數據」稱頌為「第三次浪潮的華彩樂章」。《自然》雜志在2008年9月推出了名為「大數據」的封面專欄。從2009年開始「大數據」才成為互聯網技術行業中的熱門詞彙。
C. 大數據分析讓個性化的客戶體驗不再遙遠
大數據分析讓個性化的客戶體驗不再遙遠_數據分析師考試
顧客通過多種渠道製造大量數據，企業則熱衷於利用這些信息來實現更為個性化的體驗。
分析公司Gartner表示，高級分析會成為客戶服務的關鍵，但是大數據分析的採用目前僅局限於不到一成的企業。 挑戰在於企業還在努力適應結構化數據，疲於根據自身的客戶關系管理(CRM)系統部署有效的分析框架，以及集成不同的內外部信息源。
然而，面對顧客通過數字技術參與而產生的快速變化的信息，企業需要及時作出反應。要想實時反應，使客戶感受到個體價值，企業只能通過高級分析來實現。
大數據為實現基於顧客個性的交互提供了可能，通過理解他們的態度，並對其他一些因素(如實時位置)進行分析以幫助實現多渠道服務環境中的個性化。
考慮個體行為
Aphrodite Brinsmead是分析公司Ovum的客戶關系高級分析師，她認為個性化和分析密不可分，並且在開發多渠道戰略時，企業需要考慮顧客的個體特性和行為。
他們應當回顧目前的行為，全網不同渠道的使用和用戶在不同渠道中的共同需求。在決定如何加入新渠道或連接新數據之前，了解趨勢是必不可少的。然後企業應該關注如何為顧客節省時間和精力，提高一次接觸解決率。他們應當努力在顧客轉換渠道的時候保留環境，使用分析法，將相關數據推送給顧客和代理商。
英國三大零售商之一樂購(Tesco)使用了Oracle的一套技術，包括它的客戶體驗產品，使公司成為了多渠道零售商。
找到顧客參與的偏好實踐和方式時個性化的關鍵，而數據分析就能夠解鎖這項技能並節省成本。Gartner表示，在各個渠道，包括網站，移動應用或客戶參與中心交互，都要有環境相關的知識。
根據Gartner，向雇員提供環境知識能夠減少供應商提供回答的時間，這樣能夠提高能力和滿意度。它也符合經濟利益，因為每一個准確的知識管理規則到位，公司就能減少25%甚至更多的客戶支持費用。
要注意將內容與客戶數據連接的方式，根據客戶偏好，客戶服務才能收到個性化信息。通過一般顧客歷程的信息和支持性問題，企業就能預測客戶的需求。
將客戶作為個體來了解，讓他們感受極致流暢的歷程，是提供良好客戶體驗的關鍵，Jamie Turner說道，他是Postcode Anywhere的地址管理首席技術官。他認為個性化客戶服務對於在數字經濟中的生存是必不可少的。
「服務就像保險一樣——當你需要它的時候，就已經十萬火急了。它不應當耗人心力，也不應復雜，而應該是一個無摩擦、無痛的過程。那些了解到這一點的企業就能夠長期存活。網上的忠誠度很低，所以你需要努力奮斗才能保住消費者。太多的企業現在還在專注於開拓新顧客，而忽視了已有客戶的情緒。」Turner說道。
在數據分析上的投資
然而，沒有分析上的投資，要實現有效的客戶服務或體驗個性化也不簡單。這是大家都想要的，但也很難做好。我們都喜歡那種知道自己習慣的酒吧，那個無需動嘴就知道你想要什麼的角落商店。這就是個性化，但這很難實現規模化。
根據Turner的說法，好的分析能夠幫助企業變得更為主動，而無需根據顧客的期待做出反應。這對於我們來說非常重要，我們構建了一套技術來幫助我們理解和預測我們客戶的『感受』。這樣我們就可能佔得先機，走到顧客前面去。
他認為要開發能夠知悉客戶個體喜好與厭惡的更加智能的服務，大數據的角色非常重要：「大數據絕對是關鍵。它對於不同的人來說有著不同的意義，但是對於我來說大數據更像一種方法。它實質上就是要收集盡量多的數據，然後用機器學習這樣的技術來從噪音中篩選出重要的部分。而挑戰之一就在於實現實時反應，或者實時採取理想化的行動。」
他表示依賴通過大批量處理數據的出的洞察，這種一產生就已經過了有效期的「洞察」，早已不能滿足需求。
「人何以提供最好的服務?都是因為他們在不知不覺中處理了從行為中得到的大量暗示，並作出如何反應的即時判斷。將這一道理應用到技術上，能夠幫助我們提供真正自然和熱心支持的個性化服務，同時還能滿足顧客的需求。」Turner說道
尊重客戶的隱私
但是，數據越大，責任就越大。Ovum的Brinsmead認為最好的實踐意味著，分析但不入侵。 「要謹慎使用客戶數據推送產品和促銷，否則就會容易失去客戶的信任。」她說。
Brinsmead認為，企業使用數據要明智，並且不斷創新，通過將全網站、社交渠道，社區型信息，移動應用和自動聊天等整合信息。客戶不想離開移動應用去社區或者聊天室取得技術幫助。
理解客戶在歷程的不同階段選擇的交互方式也是很重要的，這很簡單就能實現。需要在線支持來回答的問題都會是包含私人信息，並且復雜或緊急的需求。企業應當知道什麼時候交互需要在線服務，並為客戶實現迅速連接。企業應當提前將顧客的網頁歷史或之前的問題這種環境提供給在線服務人員。
Brian Manusama是Gartner的一個調研主管，他表示使用大數據實現客戶服務的企業能夠為提供豐富、分析性、個性化的客戶服務，從而提高客戶滿意率。因此，這些企業通過可預測分析就能實現收益的增長，有利於企業的發展。在問題升級前避免問題，是減少支持費用和留住客戶的最明智方式。
「通過分析，企業能夠更好的理解客戶遇到的服務問題，做出行動來避免問題的發生，並在客戶向客戶服務求助之前解決問題。」Manusama表示。
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D. 如何理解大數據和個性化定製之間關系
科技數據中心解決方案是以組織價值鏈分析模型為理論指導，結合組織戰略規劃和面向對象的方法論，對組織信息化戰略進行規劃重造立足數據，以數據為基礎建立組織信息化標准，提供面向數據採集、處理、挖掘、分析、服務為組織提供一整套的基礎解決方案。未至數據中心解決方案採用了當前先進的大數據技術，基於Hadoop架構，利用HDFS、Hive、Impala等大數據技術架構組件和公司自有ETL工具等中間件產品，建立了組織內部高性能、高效率的信息資源大數據服務平台，實現組織內數億條以上數據的秒級實時查詢、更新、調用、分析等信息資源服務。未至數據中心解決方案將，為公安、教育、旅遊、住建等各行業業務數據中心、城市公共基礎資料庫平台、行業部門信息資源基礎資料庫建設和數據資源規劃、管理等業務提供了一體化的解決方案。
E. 大數據的含義包括什麼哪幾個方面
1、大數據可以用來察覺商業趨勢、判定研究質量、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定實時交通路況等；這樣的用途正是大型數據集盛行的原因。
2、大數據的應用示例包括大科學、RFID、感測設備網路、天文學、大氣學、基因組學、生物學、大社會數據分析、互聯網文件處理、製作互聯網搜索引擎索引、通信記錄明細、軍事偵查、社交網路、通勤時間預測、醫療記錄、照片圖像和視頻封存、大規模的電子商務等。
3、大數據也稱為巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的信息。
4、大數據的特點是數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
F. 什麼是大數據,通俗的講
有人說大數據技術是第四次技術革命，這個說法其實不為過。
很多人只是聽過大數據這個詞或者是簡單知道它是什麼，那麼它是什麼呢，在這里就通俗點來說一下個人對大數據的理解。
大數據，很明顯從字面上理解就是大量的數據，海量的數據。大，意思就是數據的量級很大，不上TB都不好意思說是大數據。數據，狹義上理解就是12345那麼些數據，畢竟計算機底層是二進制來存的，那麼在大數據領域，數據就不僅僅包括數字這些，它可以是所有格式的東西，比如日誌，音頻視頻，文件等等。
所以，大數據從字面上理解就是海量的數據，技術上它包括這些海量數據的採集，過濾，清洗，存儲，處理，查看等等部分，每一個部分包括一些大數據的相關技術框架來支持。
舉個例子，淘寶雙十一的總交易額的顯示，後面就是大數據技術的支持，全國那麼多淘寶用戶的交易記錄匯聚到一起，數據量很大，而且要做到實時的展現，就需要強有力的大數據技術來處理了。
數據量一大，那麼得找地方來存，一個伺服器硬碟可以掛多少，肯定滿足不了這么大的數據量存儲啊，所以，分布式的存儲系統應運而生，那就是HDFS分布式文件系統。簡單的說，就是把這么大的數據分開存在甚至幾百甚至幾千台伺服器上，那麼管理他們的系統就是HDFS文件系統，也是大數據技術的最基本的組件。
有地方存了，需要一些分布式的資料庫來管理查詢啊，那就有了Hbase等，還需要一些組件來計算分析這些數據啊，maprece是最基本的計算框架，其他的計算框架Spark和Storm可以完成實時的處理，其中HDFS和MapRece組成了Hadoop1.
總之，一切都是數據。我們的歷史，是不是都是大量的數據保存下來的，現在我們也是大數據的生活，天天有沒有接到騷擾電話還知道你姓什麼，你查話費什麼的從幾億人的數據中查到你的信息，大數據生活。未來，大數據將更深刻的滲透到生活中。
G. 大數據要注重以人為本
大數據要注重以人為本
大數據為什麼會這么火？上世紀80年代，未來學家托夫勒在那本聞名世界的《第三次浪潮》一書中就預言過：「如果說IBM的主機拉開了信息化革命的大幕，那麼大數據才是第三次浪潮的華彩樂章。」確實，自從計算機被發明並投入應用以來，作為信息化的主要產物——數據就呈現出了前所未有的快速增長，尤其是互聯網逐步的普及，更是加速了數據產生的規模。
「大數據」無疑是當下的一個時髦詞彙。如果使用Google搜索「Big data」，你可以得到636,000,000 條結果。目前，大數據在全球所形成的市場規模超過了50億美元，預計到2017年將增長到500億美元以上。
在大數據如火如荼增長的背後，是人們參與數據製造的數量的增加。目前，全球的互聯網網民約在25億左右，中國的網民總數在6億左右，按照這種發展趨勢，全球人口一半成為網民可能在2016年左右發生。正是有了這么多「個體」或「小我」的聚集，才帶來了大數據的時代。而開發應用大數據，也一定要重視「小我」，讓大數據開發出的結果更加人性化、更具合理性。
基於大數據開發出的精準營銷等一系列新的商業模式，正在推動營銷理念和商業模式的變革。但即便這種已經具備了「個性化」的模式，還是缺少「人情味」。美國一家連鎖超市曾經根據某位消費者的購物數據預測出她已經懷孕，就將嬰兒尿片和童車的優惠券直接派發給了她，但卻遭到了其父親的強烈抗議。原因是這個女孩還未滿18歲，而且她和家人都還沒有意識到自己已經懷孕的事實。雖然這被看作是大數據開發應用的一個典型案例，但實際上卻暴露了這種精準營銷背後存在的社會倫理缺陷。
現在，很多網站根據用戶使用網路進行商品搜索或者網上購物的記錄，直接在用戶再次訪問網站時載入相關廣告等作法，往往會引起用戶的反感。這種只顧商業利益，而不考慮用戶感受的營銷，實際上變相地剝奪了消費者的權利，這些作法本身也削減了消費者的購物慾望，起到適得其反的作用。
大數據開發目前除了在工業領域、商業領域應用外，也在向社會管理領域大步邁進著。在《爆發》這本講述大數據時代的代表性著作中，作者巴拉巴西有這樣的判斷：人類行為中有93%是可以預測的。正是這個判斷，增添了一些人在社會管理領域應用大數據的激情。但要看到，這個判斷的前提是要對全球每個個體的24小時、每分每秒，甚至一生的行為進行數據採集。這顯然在短時間內是無法實現的。
即便是我們的技術能力達到了那個水平，但是對一個有血有肉的人的行為進行預測，對由千百萬個活生生的個體所構成的社會進行精確性管理，除了用好數據外，更要注重遵循人和社會自身的特點和規律，這樣才能使大數據時代的社會管理更具合理性。如果完全把社會管理模式建立在數據的分析和應用上，這樣的管理方式很可能會給人類社會的發展帶來巨大的風險。