大数据时代对传统
Ⅰ 大数据时代传统社会调查过时了吗
进入大数据时代，现代网络信息技术与智能设备的普及与运用，给传统社会调查方法带来挑战。有学者提出，与通过数据挖掘技术获得海量信息相比，传统社会调查所获取的信息不过是“小数据”。由此引发学界争议：大数据时代是否还需要传统社会调查？在大数据技术与方法广泛应用的时代，传统社会调查方法如何彰显其独特价值？近日，中国社会科学报记者就此采访了相关学者。
大数据技术方便数据采集分析
“移动互联网使得社会行动者的态度、行为被迅速信息化，并被互联网设备记录下来，为科研人员的相关研究提供了以往的信息收集手段无法采集的大量信息。同时也大大提高了人类记录和采集相关信息的能力，极大降低了获取某些信息的成本。”中国人民大学社会与人口学院副教授李丁说。
大数据技术改变了数据的获取、处理和理解方式。据西安交通大学公共政策与管理学院执行院长杜海峰分析，数据获取方式从收集问卷或访谈变成了网络、多媒体等多技术手段的综合运用，更重要的是对象的变化，传统的方法需要科学地从母体中抽样，大数据的数据获取对象可能直接就是母体；数据处理方式从传统的属性数据分析方法，过渡到基于结构的、以智能信息处理为主的综合集成分析；数据理解方式，由传统的统计因果发展到以“相关”特别是不同信息之间关系“凸显”规律的解析。
在哈尔滨工业大学社会学系教授唐魁玉看来，大数据技术不仅在收集数据、整理数据和分析数据上具备优势，而且其带来的巨量交互性数据能够为社会问题的整体性分析提供有效证据。这些变革正在为社会学重新整体性回归“社会事实”奠定新方法论基础，同时也无疑给传统的问卷和深度访谈调查方法带来挑战。
社会调查方法具有特殊优势
既然大数据技术在信息获取与分析领域具有如此凸显的优势，是否意味着传统社会调查将被取代呢？受访学者并不赞同此类观点。
一方面与传统信息采集方式相比，大数据技术目前仍有其局限性；另一方面传统信息采集方式仍具有独特价值。唐魁玉分析说，以抽样调查为例，在一些案例中，抽样调查更加适用于那些有“遗失”的数据和代表性样本。在面对复杂性、人际性社会问题的分析时，大数据方法还不够细致入微。
“大数据一个非常重要的特征是‘价值密度低’，数据内容可能并不是特定研究者所关心的，因此不一定都能满足特定问题研究的需要。”杜海峰提出，对于大数据获得的信息，传统社会调查不但是其必要的补充，也是专项研究更为必要的基础资料。
大数据技术所获取的信息相当于普查和非概率样本，尽管如此，大数据也并非没有边界，如果不能认识或约定其界限，数据虽大，却不能用于科学研究。如李丁所分析，被互联网、智能设备感知和记录的社会行动者并不能覆盖全部的行动者。如果认识不到大数据的覆盖率或者代表怎样的群体，即便样本规模再大，得出来的知识和规律也有可能是误导性的。
此外，大数据的边界还在于变量意义上。“不同企业和研究单位根据其自身需要所采集的数据虽有很大的样本量，但每个样本的变量信息很少。如果不能将这些不同类型的数据库信息串并起来，增加变量即各个研究对象的有效信息量，那么研究价值也非常有限。”李丁说。
李丁认为，传统社会调查获得的信息密度非常高，其目的直接性、设计性、标准化程度更强，效率非常高。“如果不使用传统的社会调查方法，即便今天世界上能力最强的互联网公司可能也无法从现有互联网痕迹数据中获得一个和中国综合社会调查具有同等代表性、信度、效度、信息密度和相同变量的数据集。”
实现两种方法优势互补
正如李丁所说，一方面，在大数据时代背景下，从大数据中提取出有价值的信息和知识，有可能获得有关行动者的新知识、社会运行的新规律；另一方面，研究人员应该认识到大数据的局限性，以及传统研究方式的优势，避免盲目崇拜。传统的调查方式在获得某些高密度的、具有统计代表性的数据上仍具有成本优势和科学性优势。
对于学界出现的将两种方法非此即彼对立起来的争议，唐魁玉认为，我们在对不同类型、不同复杂程度的社会事实和社会问题进行分析时，要恰当地选择和使用传统的社会调查或大数据方法。
未来的社会科学研究或可实现大数据与传统社会调查方法的优势互补。受访学者提出一些设想。李丁认为，传统的质性研究方法和抽样调查方法能够补充大数据的不足，帮助我们理解大数据的社会含义。大数据也能为传统调查研究提供重要的信息补充，质性研究如果能够在既有的访谈、观察的基础上，还能获得受访对象在互联网的痕迹数据、社会交往数据、行动轨迹数据等，就能对研究对象有更全面的了解和把握。
Ⅱ 大数据时代的教育和传统教育的区别
未来教育在互联网等技术的作用下变的越来越个性化，通过对大数据技术的应用将有专利于个性化教育，属标准化的学习内容由学生自组织学习，学校和教师更多的关注学生的个性化培养，教师由教学者逐渐转变为助学者。在逐步到来大数据时代，互联网教育与学校教育将逐渐分离，更多的交往互动、个性化服务和灵活的学制将使学校获得新的生机。
Ⅲ 大数据时代处理数据理念相对于传统数据处理有哪些变化
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和版处理的数据集合权，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop
Ⅳ 大数据时代和传统数据有什么区别
大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
(4)大数据时代对传统扩展阅读
大数据的价值体现在以三方面：
1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；
2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；
3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
大数据技术主要包括以下作用：
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
Ⅳ 大数据和传统数据有什么关系
大数据与传统数据的核心差异在于其价值的不可估量。传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。而大数据是对现象发生过程的全记录，通过数据不仅能够了解对象，还能分析对象，掌握对象运作的规律，挖掘对象内部的结构与特点，甚至能了解对象自己都不知道的信息。
诸如某网络对一个人的描述与概括，记录了这个人的身高、体重、出生年月、兴趣爱好、日常活动、亲朋好友等数据，这些算是传统数据，通过这些传统数据你能知道和认识这个人。如果用大数据的方式来记录一个人，那就可以详细到他几点起床、睡眠质量、身体状况、每个时间点在做什么事等一系列过程数据，通过这些过程数据我们不仅知道和认识这个人，还能知道他的习惯性格，甚至能挖掘出隐藏在生活习惯中的情绪与内心活动等信息。这些都是传统数据所无法体现的，也是大数据承载信息的丰富之处，在丰富的信息背后隐藏着巨大的价值，这些价值甚至能帮助人们达到“所思即所得”的境界。
大数据价值的特殊之处就在于它的可挖掘性，同样的一堆数据，不同的人能得到不同层次的东西。就好像同样见一个人，有些人只看他的外貌好不好看，有些人能从他的表情中读出心理活动，从眼神中看出阅历，从衣着打扮中读出品味，从鞋子上读出生活习惯。而这些深层次的非表象的内容需要技巧与实力去挖掘出来，这就是我们说的数据分析与数据挖掘。
Ⅵ 大数据时代对社会带来哪些重要变革
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面： 1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销; 2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型; 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
Ⅶ 大数据时代，传统企业如何发力大数据
传统企业应该如何行动才能享受大数据带来的红利呢?
第一，一切生产经营流程都需要流程化
这是企业能够通过深入数据分析，实现自身优化的基础，要有计划的将企业生产经营中的数据保存下来，即便是目前看起来没有用的数据，未来也可能产生巨大的价值，成为大数据企业的第一步，企业必须实现数据化。
第二，大家大数据平台
对于很多企业，做大数据并不意味着要自己去搭建数据中心，但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处理架构。值得注意的是，企业不仅仅要具备一个数据中心的硬件，还要考虑和企业业务方向结合。做企业的大数据管理应用平台，一定要从企业的业务出发，不能盲目跟风。
第三，培养数据挖掘和分析团队
大数据的分析与传统数据分析有很大的区别，传统企业现有的数据分析主要基于数据报表等一些结构化的数据，很难分析出企业的经营全景。大数据的进入就需要分析人员具有更高的素质，既要有扎实的业务基础又要有很强的数据挖掘能力。利用大数据平台和大数据分析将零散的市场数据化，客户数据化接着将迅速的形成决策数据，这样才能使企业及时把握市场环境的变化，从而做出快速的应对。
第四，建立开放性的数据共享制度
未来的大数据企业，一定要有共享的精神。一个企业的数据往往是有限的，往往需要有人共享来丰富自己的数据形态。这就需要企业不仅要有开放的心态，也需要企业具备数据交换和共享的能力。
第五，战略性的数据资源储备
数据就像石油，而且是放在聚宝盆中取之不尽用之不竭的石油，如果它被存储下来。具有战略眼光的企业，能够判断数据在未来的价值，愿意花成本存储一些潜藏巨大价值的数据。阿里巴巴投资高德，投资新浪这就说明了数据的重要性，胡水生认为所有这一切的本质还是想让数据流动起来做更大的事情。
Ⅷ 大数据时代和传统数据有什么区别
1,无疑，数据信息的大爆炸不断提醒着，未来将会因大数据技术而改变。大数据(Big
data)通常用来形容数字化时代下创造出的大量非结构化和半结构化数据。大数据无疑是未来影响各行各业发展的最受瞩目的技术之一。2009年时，全世界关于大数据的研究项目还非常有限，从2011年开始，越来越多的管理者开始意识到，大数据将是未来发展不可规避的问题，而到2012年年底，世界财富500
强企业中90%的企业都开展了大数据的项目。IDC的研究显示，到2015年，大数据市场前景将达到169亿美元的规模。当前所有企业的商业数据每隔1.2年就将递增一倍。
那么，大数据为什么成为所有人关注的焦点?大数据带来了什么样的本质性改变?为此，与中国计算机学会大数据学术带头人、中国人民大学信息学院院长杜小勇教授进行了访谈。
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杜小勇教授认为，大数据带来了三大根本改变：第一、大数据让人们脱离了对算法和模型的依赖，数据本身即可帮助人们贴近事情的真相;第二、大数据弱化了因果关系。大数据分析可以挖掘出不同要素之间的相关关系。人们不需要知道这些要素为什么相关就可以利用其结果，在信息复杂错综的现代社会，这样的应用将大大提高效率;第三、与之前的数据库相关技术相比，大数据可以处理半结构化或非结构化的数据。这将使计算机能够分析的数据范围迅速扩大。
第三、由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。