如果公司將巧克力藏在不透明的容器里，而將無花果干、開心果等比較健康的零食放在透明玻璃罐里，員工們因吃免費零食而攝入的卡路里總量是否會減少?谷歌公司“M&M項目”實驗小組給出的答案是肯定的——在7周時間內(nèi)，谷歌紐約分部的職員比光吃巧克力豆少攝入了310萬卡路里的熱量。這相當于整個紐約分部的2000名職員每人少吃了9包巧克力豆。
2008年11月IBM提出“智慧地球”概念，2009年1月，美國奧巴馬總統(tǒng)公開肯定了IBM“智慧地球”思路，2009年8月，IBM又發(fā)布了《智慧地球贏在中國》計劃書，正式揭開 IBM“智慧地球”中國戰(zhàn)略的序幕。近兩年世界各國的科技發(fā)展布局，IBM“智慧地球”戰(zhàn)略已經(jīng)得到了各國的普遍認可。數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化，被公認為是未來社會發(fā)展的大趨勢，而與“智慧地球”密切相關的物聯(lián)網(wǎng)、云計算等，更成為科技發(fā)達國家制定本國發(fā)展戰(zhàn)略的重點。自2009年以來，美國、歐盟、日本和韓國等紛紛推出本國的物聯(lián)網(wǎng)、云計算相關發(fā)展戰(zhàn)略。
但是這些云計算、物聯(lián)網(wǎng)都離不開數(shù)據(jù)的支撐。
一、“大數(shù)據(jù)”&“物聯(lián)網(wǎng)”，誰是大數(shù)據(jù)?誰是物聯(lián)網(wǎng)?
誰是大數(shù)據(jù)?【認識大數(shù)據(jù)】
初識大數(shù)據(jù)，首先我們需要知道什么是大數(shù)據(jù)呢?用通俗一點的話來說就是一堆一堆又一堆的、海量的數(shù)據(jù)。通過百度百科我們知道“大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。”
在當下的互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的時代，任何一個技術都是為了達到某種目的而發(fā)展的，而大數(shù)據(jù)從根本上來說就是為了做決定存在的，大數(shù)據(jù)為企業(yè)的決策提供有力的依據(jù)。比如市場方針的制定，精準營銷的目標群體、營銷數(shù)據(jù)等等。大數(shù)據(jù)的存在不僅是為企業(yè)提供了數(shù)據(jù)支撐，而且為用戶提供了更為便捷的信息和數(shù)據(jù)服務。
大數(shù)據(jù)體現(xiàn)的是數(shù)據(jù)的數(shù)量多，數(shù)據(jù)類型豐富。我們需要通過對數(shù)據(jù)的關系的的挖掘，才能最終將數(shù)據(jù)進行更好地利用。
誰是物聯(lián)網(wǎng)?【認識物聯(lián)網(wǎng)】
物聯(lián)網(wǎng)是什么呢?通俗的概念來講，物聯(lián)網(wǎng)就是通過網(wǎng)絡信息技術和工業(yè)自動化控制技術將硬件和網(wǎng)絡進行有效的集合并通過傳感器進行對應的信息控制，以此達到對物件的自動控制的混合網(wǎng)絡。通過百度百科我們知道“物聯(lián)網(wǎng)(The Internet of things)就是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)”。這有兩層意思：第一，物聯(lián)網(wǎng)的核心和基礎仍然是互聯(lián)網(wǎng)，是在互聯(lián)網(wǎng)基礎上的延伸和擴展的網(wǎng)絡;第二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。物聯(lián)網(wǎng)通過智能感知、識別技術與普適計算、泛在網(wǎng)絡的融合應用。”
隨著工業(yè)控制、信息識別和互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)將是下一個信息浪潮。
大數(shù)據(jù) ?= 物聯(lián)網(wǎng)【大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)系】
大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)系既有區(qū)別也關聯(lián)。以小編的個人愚見，物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)如果需要有較好的發(fā)展，那么需要大數(shù)據(jù)強力的支持，而針對物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的大數(shù)據(jù)，則是不斷來源于物聯(lián)網(wǎng)超級終端的數(shù)據(jù)采集。所以，物聯(lián)網(wǎng)對大數(shù)據(jù)的要求相比于大數(shù)據(jù)對物聯(lián)網(wǎng)的依賴更為嚴重。
二、大數(shù)據(jù)來之哪里?大數(shù)據(jù)會去哪里?
淺談大數(shù)據(jù)的來源
大數(shù)據(jù)的來源這個問題其實很簡單，大數(shù)據(jù)的來源無非就是我們通過各種數(shù)據(jù)采集器、數(shù)據(jù)庫、開源的數(shù)據(jù)發(fā)布、GPS信息、網(wǎng)絡痕跡(購物，搜索歷史等)、傳感器收集的、用戶保存的、上傳的等等結構化或者非結構化的數(shù)據(jù)。
淺談大數(shù)據(jù)能夠帶給我們什么
大數(shù)據(jù)能給我們帶來什么?很多公司現(xiàn)在都在炒大數(shù)據(jù)的概念，但是真正能做好的有幾個呢 ?大數(shù)據(jù)重在積累、強在分析、利于運用。沒有經(jīng)過多年的有意的數(shù)據(jù)收集、沒有經(jīng)過嚴謹細心的數(shù)據(jù)分析。那么，如何來談論大數(shù)據(jù)能給企業(yè)或者個人來帶來便捷呢?
大數(shù)據(jù)能帶給企業(yè)的項目立項的數(shù)據(jù)支撐、精準化營銷、電商的倉位儲備等等。但是針對個人用戶有時候就是麻煩了，因為你隨時都可以接收到很多的營銷短信、隱私暴露太多。另外對于個人用戶大數(shù)據(jù)的好處是可以快速找到自己想要東西、為用戶提供信息服務、獲取消費指導等等。換個角度看問題的話，小編認為應該是利大于弊。
大數(shù)據(jù)是怎么帶給我們想要的支撐?
龐大的數(shù)據(jù)需要我們進行剝離、整理、歸類、建模、分析等操作，通過這些動作后，我們開始建立數(shù)據(jù)分析的維度，通過對不同的維度數(shù)據(jù)進行分析，最終我們才能得到我們想到的數(shù)據(jù)和信息。 1、項目立項前的市場數(shù)據(jù)分析為決策提供支撐; 2、目標用戶群體趨勢分析為產(chǎn)品提供支撐和商務支撐; 3、通過對運營數(shù)據(jù)的挖掘和分析為企業(yè)提供運營數(shù)據(jù)支撐; 4、通過對用戶行為數(shù)據(jù)進行分析，為用戶提供生活信息服務數(shù)據(jù)支撐和消費指導數(shù)據(jù)支撐。
三、如何通過大數(shù)據(jù)挖掘潛在的價值?
模型對于大數(shù)據(jù)的含義 模型有直觀模型，物理模型，思維模型，符合模型等。我們在進行數(shù)據(jù)挖掘前需要考慮我們需要用這些數(shù)據(jù)來干什么?需要建立怎么樣的模型?然后根據(jù)模型與數(shù)據(jù)的關系來不斷優(yōu)化模型。
只有建立了正確的模型才能讓數(shù)據(jù)的挖掘和分析更有便捷。
四、大數(shù)據(jù)相關的工具 1、I2、SPSS 2、Tanagra 3、GGobi
工具只是一種手段，對于大數(shù)據(jù)的挖掘和分析，一定要通過建立模型來構建分析的維度。在工作的過程中，不斷建立自己的數(shù)據(jù)分析思維，有了這樣的數(shù)據(jù)思維，那再在工具的基礎上，數(shù)據(jù)的挖掘和分析才能更加準確，才能最終提供有價值的數(shù)據(jù)支撐信息。
京公網(wǎng)安備 11010502049343號