什么是大数据?

 　　什么是大数据?一般来说大数据要满足这四个特征：数据体量巨大，数据类型繁多，价值密度低，处理速度快。大数据要通过“加工”才会有用，将第一手最原始的数据，通过构建模型分析出制造者的行为相关性，然后就能得到用户的信息。大数据存在三种模式：手误大数据，但没有利用好;没有数据，但知道如何利用;既有数据，又能利用好。

　　如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

　　Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。

　　Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒;通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。

　　不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

　　从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

　　1- 手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。

　　2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

　　3- 既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

　　未来市场分析离不开大数据，掌握大数据就掌握了第一手的资源，在大数据领域最有价值的是两种事物：拥有大数据思维的人以及还未接触过大数据的业务领域。

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