研究大数据的应用价值
1. 大数据的价值体现在哪几个方面
首先，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。其次，回做小而美模式的中小答微企业可以利用大数据做服务转型。再者，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。在快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率，覆盖范围，传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用大数据和分析可以帮助它们降低成本，提高效率，开发新产品，做出更明智的业务决策等等。这也说明了大数据将会在越来越多的层面发挥着它的巨大价值。
2. 大数据的经济价值体现在哪些方面
数据基础系统工程和应用系统工程。
发展大数据的关键，是要有获得数据的能力和方法，获得的数据不仅要及时、完整、准确地存储下来，而且要及时、完整、准确地传输到数据需求者。有了数据，还必须有足够的计算能力。
因此基础系统工程包括了数据采集、汇聚、传输、存储、计算资源、大数据应用平台、云计算平台、数据资源池、数据分析挖掘工具软件、数据产权管理、数据标准体系、数据安全体系等。
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注意事项：
1、对企业现有数据情况深入摸底，确定客户相关数据在各业务系统中的情况（分布/数据属性/关联性/数据质量等）
2、通过在各业务部门调研和访谈方式，以及用户研究的发展趋势，确定企业各部门未来的应用总体需求目标，并抽象为相关对客户属性/标签的需求。
3、在前两步工作的基础上，通过用户研究人员与大数据架构/分析人员的合作，完成相关的总体设计。
4、数据涉及的内部业务系统众多，而且开发商往往不同，加上各系统通常又被不同业务部门管理。 因此，从各部门各业务系统整合数据，要牵扯多方(管理方、开发方)的部门权限、利益和精力。相关的协调/推进通常比较低效。
3. 大数据的应用价值前景
大数据的应用价值前景
数据中心的建设，为的是后期对数据的挖掘应用。大数内据应用在容全球各国发酵之际，伴随而来的是各国普遍缺乏数据科学家问题。应大数据处理的需求，无论企业决定采用哪一种解决方案，最终需要有数据科学家来运用这些大数据，才能激活大数据的价值，重新构建数据之间的关系，并赋予新的意义，进而转换成企业的竞争武器。
在大数据处理环节中，数据科学家是能否点燃大数据价值的关键。然而，数据科学家的培养并不容易，因为数据科学家必须同时具备3个条件，包括深入了解企业内的业务与组织、具备数据探勘等统计应用知识、熟悉数据分析工具操作。目前，国内的数据分析师较擅长的是处理已经发生的问题，找出问题源头，并且尽速排除问题，但是，相对缺乏发掘未知问题的能力。
根据市场调查机构Gartner的数据，有高达72%的企业认为，大数据的应用价值，在于预测未来。然而，这样的应用需求与国内数据科学家不匹配，预计将成为国内发展大数据应用的最大挑战。 因此，无论是从政府还是企业角度，都应未雨绸缪，提前做好大数据人才培养，不要等到大数据中心建好之后再来找人，必将造成大数据中心资源的极大浪费。
4. 大数据是什么有什么价值作用
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底网络地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。
一、技术价值
大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。
App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。
大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。
大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。
交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。
淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。
由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。
只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。
目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。
这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。
无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。
二、商业价值
在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？
而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。
单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。
5. 大数据有哪些重要的作用
主要由以下三点作用：
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”。
6. 大数据的价值是什么
大数据对企业产生的一个重要价值就是分析数据的质量，此外，企业内部是否会形成一个个孤立的数据孤岛，数据是否会成就企业内某些人或团队新的权力，导致数据不能得到实时有效地分享，这些都会是阻碍大数据在企业中有效应用的因素。
7. 为何会进入大数据时代，大数据又有何应用价值
有空可以看看FineBI、洞察发现力和流程优化能力的海量。
8. 大数据的价值在于应用
大数据的价值在于应用
大数据，就是存储在各种存储介质中的海量的各种形态数据，具有5V特点，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。大数据之“大”，不仅在于其“大容量”，更在于其“大价值”，并已成为除人力、土地、财务、技术之外的另一种重要的资源。
建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用。构建以数据为关键要素的数字经济，就要着力推动实体经济和数字经济融合发展，让大数据成为建设现代化经济体系的重要基石。
大数据是企业跨界融合发展的驱动力
作为一种资源，企业利用大数据，可以更加敏锐地感知周边的变化，更加深邃地洞察客户、消费者以及合作伙伴们的行为和变化趋势，更加精准地优化企业的运营，更加和谐地与商业伙伴一起开展协同创新。大数据正在重塑企业，重新定义行业，正成为跨界融合发展的驱动力。
以中华全国总工会在推动的“工惠驿家”为例，它以“互联网+”、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，为行走在全国各地公路上的3000多万货运司机职工提供高频度、高黏度、普惠性服务。
货车运行在全国各地的公路上，通过车载智能终端，可以实时、全域采集道路、环境数据，可以准确分析出全国各条高速公路的流量分布、货物流向分布、空气环境状态等，为行车安全、道路管理、物流管理、环境治理提供决策依据。可以通过货车司机的驾驶习惯、生命体征数据，设计符合每个司机特征的保险方案；通过货运司机行为轨迹数据，设计贴近货运司机需求的休息、餐饮、盥洗、康乐、学习等为一体的司机驿站；可以通过司机对汽车的维修、更新，创造出智慧、人性化、风光电互补新动能的新概念货车；对围绕货车司机的生活资料和生产资料的配套服务，还可以衍生出包括金融服务在内的各种行业服务，为智能化货运物流宏观管理奠定基础。
随着可分析和使用数据的大量增加，通过对这些数据的挖掘、脱敏、脱密、分析、应用、叠加应用，可以发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”“大科技”“大服务”和“大发展”。数据将和企业的固定资产、人力资源一样，成为生产过程中的重要基本要素。
挖掘被淹没的数据价值
要使大数据真正产生价值，就必须要研究数据的关联、数据的聚类以及全样本问题。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，通过找出关联物并监控它，就能预测未来。
仍以“工惠驿家”项目为例，“人、车、货、路、工会”各种数据产生于公路物流的各个环节、产生于全国800多万个工会组织，数据量巨大，价值密度低，实时在线，多源异构。为了让大数据对服务货运司机和工会组织发挥作用，针对不同的应用场景，首先要找出与应用场景的关联。例如，紧急事故救援，可以按事故类型，找出主要关联，快速把人员信息、货物信息、时间、地点、救援设施、医疗机构、保险机构等与救援相关的数据关联起来，配合预案模型，及时实施救援方案。
数据聚类，是从大数据中发现价值必须面对的一个普遍性、基础性问题。比如上述救援，有多种救援设施及多个同城医疗机构，在数据分析、处理上可首先把与救援机构、医疗机构的数据聚类，再根据事故的类型、受伤的情况，选择出最优的救援和医疗服务方案，这样才能做到及时、高效。
传统的数据样本基础是采样的绝对随机性，随机样本带给我们的只能是事先预设问题的答案。大数据时代，全样本的数据成为现实，全样本数据带给我们视角上的宏观性与全面性，这将使我们可以站在更高的层级全貌看待问题，看见曾经被淹没的数据价值，发现藏匿在整体中有趣的细节，使我们获得从不同的角度更细致、更全面地观察研究数据的可能性，从而使得大数据的分析过程，成为发现过程和问题域的拓展过程。基于近乎全样本并实时获取的海量数据，不断积累并形成有着巨大价值的社会资源。
推动实体经济和数字经济融合发展
大数据产业的发展，离不开两个核心系统工程建设，即稳定、安全、可靠的数据基础系统工程和完善、成熟、领先的应用系统工程。
发展大数据的关键，是要有获得数据的能力和方法，获得的数据不仅要及时、完整、准确地存储下来，而且要及时、完整、准确地传输到数据需求者。有了数据，还必须有足够的计算能力，因此基础系统工程包括了数据采集、汇聚、传输、存储、计算资源、大数据应用平台、云计算平台、数据资源池、数据分析挖掘工具软件、数据产权管理、数据标准体系、数据安全体系等。
目前，各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。通过对大数据的分析，可以使企业实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以制定更加精准有效的营销策略，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。在公共事业领域，大数据在促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用已开始得以发挥。因此，大数据应用系统建设，是大数据作为重要资源作用的关键。
从2009年开始，润泽科技就一直在研究数据产业发展趋势，投资建设国际一流的高标准数据基础设施，成为京津冀最具活力的数据产业平台基地。2016年，润泽科技投资建设了京津冀大数据创新应用中心，并被列为京津冀大数据综合试验区重点工程。应用中心引入了前瞻性的大数据技术，集聚了具有代表性的大数据企业，旨在构建大数据创新应用中心，为实体经济和数字经济融合创建大数据应用服务平台，吸引了大批国内外顶尖的大数据人才。
京津冀大数据创新应用中心将展现全球最新的大数据应用技术，聚焦更好地解决社会问题、商业营销问题和科学技术问题，辅助政府实现经济调控、城市管理、疾病防控、灾害预警、舆情分析、预防犯罪等。通过大数据分析手段，预判未来的发展趋势，为政府治理和决策提供及时的数据分析，改变人们的思维和决策方式，实现价值创造并触发新的价值增长，促进大数据产业健康、绿色、良性发展。
当前，大数据应用进入了广泛而快速的发展阶段，我们要坚持以供给侧结构性改革为主线，加快发展数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展，推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章。
9. 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）。
10. 大数据的应用价值 在于预测未来
大数据的应用价值 在于预测未来
大数据中心的建设，为的是后期对数据的挖掘应用。大数据应用在全球各国发酵之际，伴随而来的是各国普遍缺乏数据科学家问题。应大数据处理的需求，无论企业决定采用哪一种解决方案，最终需要有数据科学家来运用这些大数据，才能激活大数据的价值，重新构建数据之间的关系，并赋予新的意义，进而转换成企业的竞争武器。
在大数据处理环节中，数据科学家是能否点燃大数据价值的关键。然而，数据科学家的培养并不容易，因为数据科学家必须同时具备3个条件，包括深入了解企业内的业务与组织、具备数据探勘等统计应用知识、熟悉数据分析工具操作。目前，国内的数据分析师较擅长的是处理已经发生的问题，找出问题源头，并且尽速排除问题，但是，相对缺乏发掘未知问题的能力。
根据市场调查机构Gartner的数据，有高达72%的企业认为，大数据的应用价值，在于预测未来。然而，这样的应用需求与国内数据科学家不匹配，预计将成为国内发展大数据应用的最大挑战。 因此，无论是从政府还是企业角度，都应未雨绸缪，提前做好大数据人才培养，不要等到大数据中心建好之后再来找人，必将造成大数据中心资源的极大浪费。